《计算机视觉 低层处理技术》求取 ⇩

目录1

第一篇　非线性滤波理论、算法及其在图像处理中应用1

第一章　绪论：非线性滤波器的发展2

§1.1　非线性滤波的兴起2

§1.2　中值型滤波器3

§1.3　基于稳健信号估计和形态学的非线性滤波器5

1.3.1　M型滤波器5

1.3.2　形态滤波器5

§1.4　混合型滤波器6

§1.5　非线性滤波器在图像处理中应用7

第二章　广义中值滤波器8

§2.1　中值滤波特性8

§2.2　基于局部统计特性的自适应中值型滤波器（LAMED）8

2.2.1　观测信号的局部统计特性9

2.2.2　滤波算法10

2.2.3　滤波特性11

2.2.4　边缘位置估计11

2.2.5　算法的计算机仿真12

2.2.6　基于边缘方向判决的自适应滤波器（BDAF）12

§2.3　多层中值型滤波器（MLMEDF）16

2.3.1　滤波器基本结构18

第九章　运动参数估计与深度信息恢复的算法及其实现18

2.3.2　多层树结构滤波算法19

2.3.3　滤波器确定性特性分析20

2.3.4　统计特性分析21

§2.4　混合滤波器22

2.4.1　滤波器结构23

2.4.2　非线性滤波的数学描述24

2.4.3　Winsorized均值中值混合滤波25

2.4.4　测试结果28

第三章　基于稳健M估计和R估计理论的非线性滤波器30

§3.1　M估计和R估计的稳健性30

§3.2　M型滤波器（M-Filter）30

3.2.1　M型滤波器理论30

3.2.2　信号自适应M滤波器（AMF）33

3.2.3　自适应递归M滤波器36

3.2.4　二维自适应M滤波器36

§3.3　基于秩估计的R滤波器算法37

3.3.1　R滤波理论37

3.3.2　计分函数对滤波器性能的影响38

3.3.3　边缘细节保持R型滤波器39

3.4.1　AMF性能比较40

3.3.4　L滤波、M滤波和R滤波的关系40

§3.4　AMF性能比较40

3.4.2　R滤波器性能44

第四章　堆滤波器算法研究45

§4.1 引言45

§4.2　变窗长堆滤波算法45

4.2.1　滤波算法45

4.2.2　滤波特性48

4.2.3　算法分析和性能评价准则51

4.2.4 算法改进51

4.2.5　堆滤波器的数学形态学分析方法52

§5.2 比较FIR—中值混合滤波器56

第五章　非线性图像增强和检测56

§5.1　图像增强的描述56

5.2.1　主从窗口FIR—中值混合滤波器（MSFMH）57

5.2.2　输出特性分析58

5.2.3　边缘保持和增强59

§5.3　基于广义均值滤波的边缘增强滤波器（BGMEN）60

5.3.1 边缘增强的评价60

5.3.2　基于平尾均值（WMEN）的一维边缘增强61

5.3.3　特性分析64

5.3.4　二维边缘增强的非线性滤波器67

§5.4　基于方向中值滤波器的边缘检测70

5.4.1　算法Ⅰ：基于方向中值滤波器检测方法71

5.4.2　算法Ⅱ；基于统计特性的Max/Min滤波器。72

§5.5　具有几个独立非同分布的随机矢量的最大最小值分布73

参考文献Ⅰ76

第二篇　三维计算机视觉——深度信息获取理论、算法及其应用84

第六章　计算机视觉的发展85

§6.1　景物的几何结构85

§6.2　主动测距方法87

6.2.1　成像雷达87

6.2.2　主动三角形法87

6.2.3　几何光学聚焦88

6.2.4　Moire技术89

6.2.5　全息干涉测量89

6.2.6　Fresnel衍射技术89

§6.3　从二维灰度图中恢复三维几何结构90

6.3.1　“立体对”计算深度90

6.3.2　从运动中提取景物结构信息93

6.3.3　从光流中提取结构97

6.3.4　从明暗中获取形状信息98

第七章　特征边缘定位与匹配的实现99

§7.1　平滑与导数过零点检测相结合的边缘提取技术99

§7.2　快速边缘提取算法104

§7.3　子像素级边缘的定位109

§7.4　交互式图像序列特征点自动匹配方法115

第八章　从运动中获取运动参数与深度信息116

§8.1　从运动的图像序列中获取深度信息116

§8.2　点对应的图像序列深度及运动参数估计方法117

§8.3　抗噪声方法和误差分析122

§9.1　算法描述128

§9.2　算法的模拟与讨论133

9.2.2　多元函数极值（变分退化形式）类算法133

9.2.1　最小二乘解类算法136

第十章　灰度／深度图像在计算机图像生成中的应用141

§10.1　计算机图像生成的方法141

§10.2　快速三维内插原理与算法148

附录A　3×3正交阵与一秩阵之和的性质定理150

附录B　3×3实矩阵的可分解性质152

附录C　对称矩阵扰动与最小特征值及其特征154

附录D　ε外推算法155

参考文献Ⅱ157

结束语163