計算機視覺基礎(chǔ)

第 1 章通往機器視覺的基礎(chǔ)知識 . 1

1.1 什么是計算機視覺  1

1.2 分而治之的方法  1

1.3 覆蓋在圖像上的沃羅諾伊圖  4

1.4 計算幾何簡介  6

1.5 數(shù)字圖像的框架  8

1.6 數(shù)字視覺空間  12

1.7 創(chuàng)建你自己的圖像  12

1.8 隨機生成圖像  14

1.9 顯示圖像的方法  16

1.10 數(shù)字圖像的格式  17

1.11 圖像數(shù)據(jù)類型  18

1.12 彩色圖像  21

1.12.1 彩色空間  21

1.12.2 彩色通道  21

1.13 彩色查找表  24

1.14 圖像幾何初步  26

1.15 訪問和修改圖像像素值  29

1.16 彩色、灰度和二值圖像  31

1.17 像素的羅森菲爾德8-鄰域  32

1.18 距離：歐幾里得和出租車測度  35

1.19 假彩色：點彩派繪畫  37

1.19.1 假彩色RGB 圖像模式  37

1.19.2 假彩色灰度圖像模式  39

1.20 數(shù)字圖像上的矢量空間  41

1.20.1 點積  41

1.20.2 圖像梯度  42

1.21 相機看見什么：智能系統(tǒng)視圖  43

1.21.1 相機視覺系統(tǒng)中的智能系統(tǒng)方法  43

1.21.2 相機感知的場景彩色  44

1.22 圖像幾何：圖像上的沃羅諾伊和德勞內(nèi)網(wǎng)格  47

1.22.1 汽車圖像上的沃羅諾伊網(wǎng)格  47

1.22.2 沃羅諾伊圖像的子網(wǎng)格揭示了什么信息  50

1.23 神經(jīng)結(jié)構(gòu)  50

X 計算機視覺基礎(chǔ)

1.23.1 汽車圖像上的德勞內(nèi)網(wǎng)格  54

1.23.2 在汽車圖像上結(jié)合沃羅諾伊和德勞內(nèi)網(wǎng)格  55

1.24 視頻幀網(wǎng)格覆蓋  57

1.24.1 離線視頻幀處理  57

1.24.2 實時視頻處理  60

第2 章像素加工 . 63

2.1 圖像元素  63

2.2 分離彩色圖像通道  65

2.3 彩色向灰度的轉(zhuǎn)換  66

2.4 對像素強度的代數(shù)操作  67

2.5 用邊緣像素選擇解釋像素選擇  72

2.6 基于函數(shù)修改圖像像素值  78

2.7 圖像的邏輯操作  81

2.7.1 像素強度的補和邏輯非  81

2.7.2 成對二值圖像的XOR 操作 . 82

2.8 從背景中提取前景  84

2.9 閾值化彩色通道的合并  85

2.10 增強圖像的對比度  87

2.11 伽馬變換  88

2.12 伽馬校正  89

第3 章可視化像素強度分布 . 91

3.1 直方圖和繪制  93

3.1.1 直方圖  94

3.1.2 莖干圖  95

3.1.3 繪制  96

3.1.4 表面繪制  96

3.1.5 線框表面繪制  98

3.1.6 輪廓繪制  98

3.2 等值線  98

3.3 彩色直方圖  100

3.4 自適應(yīng)閾值化  102

3.5 對比度拉伸  103

3.6 直方圖匹配  106

第4 章線性濾波 . 108

4.1 圖像濾波的重要性  108

4.2 濾波器核  109

4.3 線性濾波器實驗  110

4.4 線性卷積濾波  111

4.5 選取感興趣區(qū)域  112

目錄 XI

4.6 給圖像加噪聲  114

4.7 均值濾波  116

4.8 中值濾波  117

4.9 排序濾波  118

4.10 正態(tài)分布濾波  120

第5 章邊緣、線、角點、高斯核與沃羅諾伊網(wǎng)格 . 121

5.1 線性函數(shù)  121

5.2 邊緣檢測  123

5.3 雙精度拉普拉斯濾波器  126

5.4 增強數(shù)字圖像邊緣  127

5.5 高斯核  128

5.6 高斯濾波器  130

5.7 高斯濾波器核圖像恢復(fù)  131

5.8 高斯-拉普拉斯濾波器圖像增強 . 132

5.9 零交叉邊緣濾波器圖像增強  132

5.10 各向異性與各向同性邊緣檢測  134

5.11 在數(shù)字圖像中檢測邊緣核線  136

5.12 檢測圖像角點  138

5.13 基于圖像角點的沃羅諾伊網(wǎng)格重訪  140

5.13.1 沃羅諾伊鑲嵌細節(jié)  140

5.13.2 沃羅諾伊多邊形的位置  140

5.14 構(gòu)建基于角點的沃羅諾伊網(wǎng)格的步驟  142

5.15 網(wǎng)格生成器集合中的極端圖像角點  142

5.16 具有極端角點圖像上的沃羅諾伊網(wǎng)格  144

5.17 孤立圖像邊緣的圖像梯度方法  145

5.18 角點、邊緣和沃羅諾伊網(wǎng)格  147

第6 章德勞內(nèi)網(wǎng)格分割 . 149

6.1 德勞內(nèi)三角化生成三角網(wǎng)格  149

6.2 三角形外接圓  151

6.3 在圖像上構(gòu)建基于角點的德勞內(nèi)網(wǎng)格  151

6.4 基于質(zhì)心的德勞內(nèi)圖像網(wǎng)格  152

6.4.1 尋找圖像質(zhì)心  153

6.4.2 尋找圖像質(zhì)心的德勞內(nèi)網(wǎng)格  154

6.4.3 尋找圖像質(zhì)心的沃羅諾伊網(wǎng)格  154

6.4.4 尋找疊加在德勞內(nèi)網(wǎng)格上的圖像質(zhì)心沃羅諾伊網(wǎng)格  155

第7 章視頻處理、實時和離線視頻分析介紹 . 157

7.1 視頻處理基礎(chǔ)  158

7.1.1 幀圖像點處理  158

7.1.2 圖像采集  158

XII 計算機視覺基礎(chǔ)

7.1.3 斑塊  159

7.1.4 幀拼貼和幀幾何  159

7.2 視頻幀的沃羅諾伊拼貼  160

7.3 在視頻幀中檢測目標形狀  160

7.4 測量目標的形狀相似性和沃羅諾伊視覺外殼  161

7.5 最大核聚類  163

7.6 問題  166

7.7 形狀距離  171

7.8 邊緣集的權(quán)函數(shù)  172

7.9 最大邊緣集  173

7.9.1 粗糙輪廓邊緣集  173

7.9.2 最大核聚類連通網(wǎng)格區(qū)域  175

第8 章洛韋關(guān)鍵點、最大核聚類、輪廓和形狀 . 177

8.1 圖像分析 . 178

8.2 場景分析 . 179

8.3 像素邊緣增強 . 180

8.4 數(shù)字圖像的裁剪和稀疏表示 . 183

8.5 形狀理論和2-D 圖像目標的形狀：面向圖像目標形狀檢測 . 185

8.6 圖像像素梯度的朝向和強度 . 186

8.7 高斯差 . 187

8.8 圖像關(guān)鍵點：洛韋SIFT 方法  189

8.9 應(yīng)用：圖像網(wǎng)格核的關(guān)鍵點邊界 . 191

8.10 超（外）核輪廓 . 193

8.11 最大核聚類輪廓形狀的質(zhì)量 . 194

8.12 粗糙S2P 和S3P（2 級和3 級） 最大核聚類輪廓  194

8.13 關(guān)鍵點數(shù)量的實驗 . 196

8.14 雙重最大核聚類上的粗糙周邊 . 199

8.15 圖像最大核聚類區(qū)域的萊利熵 . 199

8.16 問題 . 202

第9 章后記：形狀適合計算機視覺環(huán)境的地方 . 204

9.1 自然場景中的目標形狀 . 204

9.2 形狀估計 . 207

附錄A Matlab 和Mathematica 編程 . 210

A.1 第1 章的程序 . 210

A.1.1 數(shù)字圖像角點  210

A.1.2 沃羅諾伊鑲嵌算法的實現(xiàn)  211

A.1.3 德勞內(nèi)鑲嵌算法的實現(xiàn)  213

A.1.4 沃羅諾伊和德勞內(nèi)鑲嵌結(jié)合算法的實現(xiàn)  216

A.1.5 第1 章的離線視頻處理程序  218

目錄 XIII

A.1.6 第1 章的實時視頻處理程序  219

A.2 第2 章的程序 . 221

A.2.1 數(shù)字圖像像素  221

A.2.2 彩色圖像通道  223

A.2.3 彩色向灰度的轉(zhuǎn)換  224

A.2.4 對像素強度的代數(shù)操作  225

A.2.5 選擇和顯示邊緣像素的彩色像素強度  228

A.2.6 基于函數(shù)的像素值修改  231

A.2.7 對圖像的邏輯操作  233

A.3 第3 章的程序 . 234

A.3.1 像素強度直方圖（分檔）  234

A.3.2 像素強度分布  235

A.3.3 像素強度等值線  237

A.4 第4 章的程序 . 238

A.5 第5 章的程序 . 238

A.5.1 1-D 高斯核繪圖 . 238

A.5.2 高斯核實驗  240

A.5.3 2-D 高斯核繪圖 . 241

A.5.4 高斯平滑圖像  242

A.5.5 圖像恢復(fù)  243

A.5.6 圖像角點  245

A.5.7 具有和沒有圖像角點的沃羅諾伊網(wǎng)格  247

A.6 第6 章的程序 . 248

A.6.1 查找2-D 和3-D 圖像質(zhì)心  248

A.6.2 另一種查找圖像質(zhì)心的方法  249

A.6.3 查找圖像質(zhì)心的德勞內(nèi)網(wǎng)格  250

A.6.4 查找圖像質(zhì)心的沃羅諾伊網(wǎng)格  251

A.6.5 查找覆蓋在德勞內(nèi)網(wǎng)格上的圖像質(zhì)心沃羅諾伊網(wǎng)格  252

A.7 第7 章的程序 . 253

A.7.1 沃羅諾伊鑲嵌視頻幀中的邊緣集測量  253

A.8 第8 章的程序 . 257

A.8.1 高斯金字塔方案  257

A.8.2 小波金字塔方案  258

A.8.3 像素邊緣強度  259

A.8.4 繪制反正切值  260

A.8.5 像素幾何：梯度方向和梯度幅度  261

A.8.6 高斯差圖像  263

A.8.7 圖像關(guān)鍵點和沃羅諾伊網(wǎng)格  263

XIV 計算機視覺基礎(chǔ)

附錄B 詞匯表 . 266

B.1 數(shù)字與符號 . 266

B.2 B  268

B.3 C  271

B.4 D  271

B.5 F . 273

B.6 G  274

B.7 H  274

B.8 J  274

B.9 K  279

B.10 L . 281

B.11 M  284

B.12 N  284

B.13 P . 284

B.14 Q  285

B.15 S . 285

B.16 T . 287

B.17 W . 291

B.18 X  292

B.19 Z . 294

參考文獻 . 296

主題索引 . 306