图像工程（下册）：图像理解（第3版）

　　第1章 绪论
　　1.1 图像工程的发展
　　1.2 图像理解及相关学科
　　1.2.1 图像理解
　　1.2.2 计算机视觉
　　1.2.3 其他相关学科
　　1.2.4 图像理解的应用领域
　　1.3 图像理解理论框架
　　1.3.1 马尔视觉计算理论
　　1.3.2 对马尔理论框架的改进
　　1.3.3 关于马尔重建理论的讨论
　　1.3.4 新理论框架的研究
　　1.4 内容框架和特点
　　总结和复习
　　第1单元 采集表达
　　第2章 摄像机成像
　　2.1 视觉过程
　　2.2 摄像机成像模型
　　2.2.1 基本摄像机模型
　　2.2.2 近似投影模式
　　2.2.3 一般摄像机模型
　　2.2.4 通用成像模型
　　2.3 摄像机标定
　　2.3.1 标定程序和参数
　　2.3.2 两级标定法
　　2.4 光度学和亮度成像
　　2.4.1 光度学
　　2.4.2 亮度成像模型
　　总结和复习
　　第3章 深度信息采集
　　3.1 高维图像和成像方式
　　3.1.1 高维图像种类
　　3.1.2 本征图像和非本征图像
　　3.1.3 深度成像方式
　　3.2 双目成像模式
　　3.2.1 双目横向模式
　　3.2.2 双目会聚横向模式
　　3.2.3 双目轴向模式
　　3.3 深度图像直接采集
　　3.3.1 飞行时间法
　　3.3.2 结构光法
　　3.3.3 莫尔等高条纹法
　　3.3 深度和亮度图像同时采集
　　3.4 显微镜3-D分层成像
　　3.4.1 景深和焦距
　　3.4.2 显微镜3-D成像
　　3.4.3 共聚焦显微镜3-D成像
　　总结和复习
　　第4章 3-D景物表达
　　4.1 曲线和曲面的局部特征
　　4.1.1 曲线局部特征
　　4.1.2 曲面局部特征
　　4.2 3-D表面表达
　　4.2.1 参数表达
　　4.2.2 表面朝向表达
　　4.3 等值面的构造和表达
　　4.3.1 行进立方体算法
　　4.3.2 覆盖算法
　　……
　　第2单元 景物重建
　　第3单元 场景解释
　　第4单元 研究示例
　　附录A 视觉和视知觉
　　部分习题解答
　　参考文献
　　索引

　　章毓晋，1989年获比利时列日大学应用科学博士学位。1989年至1993年为荷兰德尔夫特大学博士后及研究人员。从1993年到中国北京清华大学工作，1997年被聘为教授，1998年被评为博士生导师。2003年学术休假期间同时被聘为新加坡南洋理工大学访问教授。
　　在清华大学，先后开出并讲授10多门本科生和研究生课程。在南洋理工大学，开出并讲授过研究生课程：“现代图像分析（英语）”。已编写出版了图像工程系列教材第1版和第2版，以及《图像处理和分析基础》，《图像处理和分析技术》（第2版），《图像处理和分析教程》、《计算机视觉教程》和《Image Engineering：Processing，Analysis，and Understanding》，翻译出版了《彩色数字图像处理》。已在国内外发表了30多篇教学研究论文。
　　主要科学研究领域为其积极倡导的图像工程（图像处理、图像分析、图像理解及其技术应用）和相关学科。从1996年起已连续十六年对中国图像工程的研究及主要文献进行了系统的年度分类总结综述。已在国内外发表400多篇图像工程研究论文，出版了专著《图象分割》，《基于内容的视觉信息检索》，《基于子空间的人脸识别》，编著了《英汉图像工程辞典》，主持编著了《Advancesin Imageand Video Segmentation》，《Semantic-Based Visual Information Retrieval》，《Advancesin Face Image Analysis：Techniques
　　and Technologies》。
　　现为中国图象图形学学会学术委员会主任；国际电气电子工程师协会（IEEE）高级会员；国际光学工程协会（SPIE）会士（因在图像工程方面的成就）；《中国图象图形学报》副主编，《电子与信息学报》，《计算机辅助设计与图形学学报》，《信号处理》和《自动化学报》编委；以及国际刊物《Pattern Recognition Letters》的associateeditor。曾任第一届、第二届、第四届、第五届和第六届国际图像图形学术会议（ICIG'2000，ICIG'2002，ICIG'2007，ICIG'2009，ICIG'2011）程序委员会主席，第十二届、第十三届、第十四届、第十五届和第十六届全国图像图形学术会议（NCIG2005，NCIG'2006，NCIG'2008，NCIG'2010，NCIG'2012）程序委员会席。

　　本书为《图像工程》第3版的下册，主要介绍图像工程的第三层次——图像理解的基本概念、基本原理、典型方法、实用技术以及国际上有关研究的新成果。
　　本书主要分为4个单元。第1单元（包含第2~4章）介绍图像采集表达技术，其中第2章介绍摄像机成像模型和标定技术，第3章介绍采集含深度信息图像的方法，第4章介绍各种表达3D景物的技术。第2单元（包含第5~8章）介绍景物重建技术，其中第5章介绍双目立体视觉方法，第6章介绍多目立体视觉方法，第7章介绍从多幅图像恢复景物的技术，第8章介绍从单幅图像恢复景物的技术。第3单元（包含第9~11章）介绍场景解释技术，其中第9章介绍知识表达和推理方法，第10章介绍目标和符号匹配技术，第11章介绍场景分析和语义解释的内容。第4单元（包含第12~14章）介绍三个研究示例，其中第12章介绍多传感器图像信息融合方法，第13章介绍基于内容的图像和视频检索技术，第14章介绍时空行为理解的内容。书中的附录介绍了有关视觉和视知觉的一些知识，与各章都有一些联系。书中还提供大量例题、思考题和练习题，并对部分练习题提供了解答。书末还给出了主题索引。
　　本书可作为信号与信息处理、通信与信息系统、电子与通信工程、模式识别与智能系统、计算机视觉等学科研究生专业基础或专业课教材，也可供信息与通信工程、电子科学与技术、计算机科学与技术、测控技术与仪器、机器人自动化、生物医学工程、光学、电子医疗设备研制、遥感、测绘和军事侦察等领域的科技工作者参考。