图象分割PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载

图象分割PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

丛书序言1

前言1

第一章 绪论1

1.1 图象分割简介1

1.2 图象分割的研究2

1.2.1 图象分割定义2

1.2.2 分割算法分类3

1.2.3 分割研究三层次4

1.3 全书框架和各章简介5

参考文献7

第二章 并行边界分割技术9

2.1 微分算子边缘检测9

2.1.1 梯度算子10

2.1.2 方向算子12

2.1.3 拉普拉斯算子13

2.1.4 马尔算子14

2.1.5 综合正交算子15

2.1.6 坎尼算子17

2.2 边缘拟合19

2.2.1 灰度阶跃边缘19

2.2.2 灰度斜变边缘20

2.2.3 基于矩保持的边缘拟合21

2.3 边界闭合23

2.4 哈夫变换24

2.4.1 基本原理24

2.4.2 实用方法25

2.4.3 广义哈夫变换原理28

2.5 利用切线信息的亚象素目标边缘检测30

参考文献32

3.1 边界跟踪34

第三章 串行边界分割技术34

3.2 曲线拟合36

3.3 状态空间搜索37

3.4 动态规划39

参考文献41

第四章 并行区域分割技术43

4.1 阈值化方法介绍43

4.1.1 阈值化分割原理43

4.1.2 阈值化算法分类45

4.2 基于各象素值的阈值46

4.2.1 极小值点阈值46

4.2.2 最优阈值47

4.2.3 迭代阈值48

4.2.4 直方图凹性分析49

4.3 基于区域性质的阈值49

4.3.1 直方图变换50

4.3.2 灰度值和梯度值散射图52

4.3.3 灰度值和平均灰度值散射图53

4.4 基于坐标位置的阈值54

4.4.1 阈值插值55

4.4.2 水线阈值算法56

4.5 基于过渡区的阈值57

4.6 特征空间聚类60

4.6.1 用特征进行分类60

4.6.2 空间聚类61

4.7 连通区域标记63

4.7.1 象素标记63

4.7.2 游程连通性分析64

参考文献65

第五章 串行区域分割技术67

5.1 区域生长67

5.1.1 原理和步骤67

5.1.2 生长准则和过程68

5.2 分裂合并70

5.2.1 基本方法70

5.2.2 改进方法72

5.3 松弛迭代法74

参考文献75

第六章 结合特定理论工具的分割技术77

6.1 基于数学形态学的分割技术77

6.1.1 边缘的形态检测77

6.1.2 水线区域分割79

6.2.1 模式识别与分割81

6.2 借助统计模式识别方法的分割技术81

6.2.2 统计模式分类的关键82

6.2.3 最大化后验概率83

6.3 利用神经网络的分割技术85

6.3.1 神经网络简介85

6.3.2 利用竞争Hopfield神经网络的自动聚类分割87

6.4 基于信息论的分割技88

6.4.1 交叉熵和交叉熵分割函数88

6.4.2 类内最小交叉熵阈值化分割89

6.4.3 类间最大交叉熵阈值化分割91

6.5.1 模糊集合和模糊散度92

6.5 借助模糊集合和逻辑的分割技术92

6.5.2 类间最大模糊散度阈值化分割93

6.5.3 类内最小模糊散度阈值化分割94

6.5.4 模糊C-均值聚类分割96

6.6 基于小波分析和变换的分割技术98

6.6.1 小波变换简介98

6.6.2 多尺度边缘检测100

6.6.3 多分辨率阈值选取101

6.7.1 遗传算法流程103

6.7.2 基于阈值曲面的二维遗传算法103

6.7 利用遗传算法的分割技术103

6.7.3 基于模糊隶属度曲面的二维遗传算法105

参考文献107

第七章 特殊图象的分割112

7.1 三维图象分割112

7.1.1 3-D边缘检测113

7.1.2 3-D图象阈值化分割115

7.2 彩色图象分割116

7.2.1 分割所用的彩色空间117

7.2.2 分割策略118

7.4 深度图象分割120

7.3 多光谱图象的分割120

7.5 纹理图象分割122

7.5.1 基于统计方法的纹理图象分割122

7.5.2 基于结构方法的纹理图象分割124

7.5.3 基于空间频率方法的纹理图象分割125

7.5.4 有监督纹理分割126

7.5.5 无监督纹理分割129

7.5.6 用最佳单Gabor滤波器分割双纹理图象131

7.6 合成孔径雷达图象分割133

7.7.1 直接方法135

7.7 运动图象分割135

7.7.2 间接方法:估计光流场137

7.7.3 间接方法:用贝叶斯方法分割光流138

7.8 视频图象的时域分割140

7.8.1 镜头检测的基本原理140

7.8.2 双重窗口突变检测算法141

7.8.3 基于视频编辑模型的渐变检测算法142

参考文献144

第八章 图象分割评价149

8.1.2 定性分析准则150

8.1.1 准则分类150

8.1 分割评价准则150

8.1.3 定量分析准则151

8.1.4 定性实验准则152

8.1.5 定量实验准则152

8.2 最终测量精度评价准则及其性能研究155

8.3 分割算法评价框架157

8.4 一些分割算法评价实验和结果159

8.4.1 取阈值算法在噪声下的性能比较159

8.4.2 多种算法分割不同干扰图163

8.4.3 各类算法的全面评价实验165

8.5.1 算法优选思想及策略169

8.5 基于评价的分割算法优选系统169

8.5.2 优选系统的实现和效果170

参考文献172

第九章 分割评价方法系统研究176

9.1 分割评价方法分类177

9.2 各类评价方法和准则的分析比较178

9.3 定量实验评价准则的比较180

参考文献182

A.1.2 四叉树184

A.1.1 空间占有数组184

A.1 图象数据表达184

附录A 预备知识/基本知识184

A.1.3 直方图185

A.2 象素间关系185

A.2.1 象素的邻域185

A.2.2 连通性和通路186

A.2.3 距离量度187

A.3 预/后处理188

A.3.1 预处理中的噪声消除188

A.3.3 后处理中的形态学方法190

A.3.2 灰度插值190

参考文献192

附录B 图象分割对特征测量的影响193

B.1 影响测量精确度的因素193

B.2 分割算法的具体影响194

参考文献196

附录C 有效平均梯度极值点性质的证明197

C.1 单过渡区时的证明197

C.2 多过渡区时的证明200

参考文献201