图像处理与计算机视觉算法及应用（第2版）
第1章 视觉系统实践——图像显示、输入，输出和库函数调用
1.1 OpenCV
1.2 基本的0penCV代码
1.2.1 IplImage数据结构
1.2.2 读写图像
1.2.3 图像显示
1.2.4 示例
1.3 图像捕捉
1.4 和AIPCV库的接口
1.5 网站文件
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1.1 OpenCV
1.2 基本的0penCV代码
1.2.1 IplImage数据结构
1.2.2 读写图像
1.2.3 图像显示
1.2.4 示例
1.3 图像捕捉
1.4 和AIPCV库的接口
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J.R.Parker是一名计算机专家和教师，对图像处理和视觉、视频游戏技术以及计算机仿真有着浓厚的兴趣。在根特州立大学获得信息学博士学位之后，Parker博士在加拿大卡尔加里大学任全职教授，讲授计算机科学、艺术和戏剧。他的作品包括150多篇技术论文和4本书，他还是视频游戏Booze Cruise的作者，这个游戏模拟了酒后驾车的情形，用于演示酒后驾车行为的危险性。此外他还开发了很多其他教育游戏。
景丽，副教授，解放军信息工程大学计算机软件理论专业博士，研究方向为智能图像处理与信息隐藏。任教后，曾在爱尔兰University College Cork（UCC）大学访学，已发表学术论文20余篇。目前主要从事图像处理、人工智能、信息处理等方面的研究，教授的课程有“数字图像处理”、“人工智能原理与应用”、“智能信息处理”等。
景丽，副教授，解放军信息工程大学计算机软件理论专业博士，研究方向为智能图像处理与信息隐藏。任教后，曾在爱尔兰University College Cork（UCC）大学访学，已发表学术论文20余篇。目前主要从事图像处理、人工智能、信息处理等方面的研究，教授的课程有“数字图像处理”、“人工智能原理与应用”、“智能信息处理”等。
《图像处理与计算机视觉算法及应用（第2版）》特色：通过编程，为软件赋予最先进的图像处理能力、介绍充分发挥分类器优势的步骤、在基于内容的搜索中使用二维视觉方法、执行边缘检测、图像细化、阈值和数码形态学的操作、将网络中的计算机连接起来组成一个巨大的图像处理集群、通过对GPU编程，来完成图像处理和视觉任务、选择最佳的图像搜索方法。
第1章 视觉系统实践——图像显示、输入，输出和库函数调用
1.1 OpenCV
1.2 基本的0penCV代码
1.2.1 IplImage数据结构
1.2.2 读写图像
1.2.3 图像显示
1.2.4 示例
1.3 图像捕捉
1.4 和AIPCV库的接口
1.5 网站文件
1.6 参考文献
第2章 边缘检测技术
2.1 边缘检测的目的
2.2 传统的方法和理论
2.2.1 边缘的模型
2.2.2 噪声
2.2.3 导数算子
2.2.4 基于模板的边缘检测
2.3 边缘模型：Marr-Hildreth边缘检测器
2.4 CannyEdge边缘检测器
2.5 Shen-Castan（ISEF）边缘检测器
2.6 两种最优边缘检测器的比较
2.7 彩色边缘
2.8 Marr-Hildreth边缘检测器的源代码
2.9 Canny边缘检测器的源代码
2.1 0Shen-Castan边缘检测器的源代码
2.11 网站文件
2.12 参考文献
第3章 数码形态学
3.1 形态学定义
3.2 连通性
3.3 数码形态学的基本元素--二值操作
3.3.1 二值膨胀
3.3.2 实现二值膨胀
3.3.3 二值腐蚀
3.3.4 二值腐蚀的实现
3.3.5 开启和闭合
3.3.6 MAX-用于形态学的高级程序设计语言
3.3.7 “命中／不命中”变换
3.3.8 识别区域边缘
3.3.9 条件膨胀
3.3.10 区域计数
3.4 灰阶形态学
3.4.1 开启操作和闭合操作
3.4.2 平滑操作
3.4.3 梯度
3.4.4 纹理的分割
3.4.5 对象的大小分布
3.5 彩色形态学
3.6 网站文件
3.7 参考文献
第4章 灰阶分割
4.1 灰阶分割的基础
4.1.1 使用边缘像素
4.1.2 迭代选择法
4.1.3 灰阶直方图法
4.1.4 使用熵
4.1.5 模糊集合
4.1.6 最小误差阈值法
4.1.7 单阈值选择的示例结果
4.2 使用区域阈值
4.2.1 Chow-Kaneko算法
4.2.2 通过边缘对光照进行建模
4.2.3 实现和结果
4.2.4 对比
4.3 松弛法
4.4 移动平均法
4.5 基于聚类的阈值
4.6 多重阈值
4.7 网站文件
4.8 参考文献
第5章 纹理和色彩
5.1 纹理和分割
5.2 灰阶图像中纹理的简单分析
5.3 灰阶共生矩阵
5.3.1 最大概率
5.3.2 矩
5.3.3 对比度
5.3.4 同质性
5.3.5 熵
5.3.6 GLCM描述符的测试结果
5.3.7 纹理操作符的加速
5.4 边缘和纹理
5.5 能量和纹理
5.6 表面和纹理
5.6.1 向量散射算法
5.6.2 表面曲度算法
5.7 分形维度
5.8 彩色分割
5.9 彩色纹理
5.10 网站文件
5.11 参考文献
第6章 图像细化
6.1 骨架概述
6.2 中轴变换
6.3 迭代式形态学方法
6.4 等高线的使用
6.5 把对象看做多边形
6.6 基于力的图像细化
6.6.1 定义
6.6.2 力场的使用
6.6.3 子像素骨架
6.7 Zhang-Suen/Stentiford/Holt组合算法的源代码
6.8 网站文件
6.9 参考文献
第7章 图像还原
7.1 图像降质--真实世界
7.2 频域
7.2.1 傅里叶变换
7.2.2 快速傅里叶变换
7.2.3 逆傅里叶变换
7.2.4 二维傅里叶变换
7.2.5 0penCV中的傅里叶变换
7.2.6 创建人工模糊
7.3 逆滤波器
7.4 Wiener滤波器
7.5 结构化噪声
7.6 运动模糊--一种特殊情况
……
第8章 分类
第9章 符号识别
第10章 基于内容的搜索——通过示例搜索图像
第11章 将高性能计算用于视觉处理和图像处理
^ 收 起
1.1 OpenCV
1.2 基本的0penCV代码
1.2.1 IplImage数据结构
1.2.2 读写图像
1.2.3 图像显示
1.2.4 示例
1.3 图像捕捉
1.4 和AIPCV库的接口
1.5 网站文件
1.6 参考文献
第2章 边缘检测技术
2.1 边缘检测的目的
2.2 传统的方法和理论
2.2.1 边缘的模型
2.2.2 噪声
2.2.3 导数算子
2.2.4 基于模板的边缘检测
2.3 边缘模型：Marr-Hildreth边缘检测器
2.4 CannyEdge边缘检测器
2.5 Shen-Castan（ISEF）边缘检测器
2.6 两种最优边缘检测器的比较
2.7 彩色边缘
2.8 Marr-Hildreth边缘检测器的源代码
2.9 Canny边缘检测器的源代码
2.1 0Shen-Castan边缘检测器的源代码
2.11 网站文件
2.12 参考文献
第3章 数码形态学
3.1 形态学定义
3.2 连通性
3.3 数码形态学的基本元素--二值操作
3.3.1 二值膨胀
3.3.2 实现二值膨胀
3.3.3 二值腐蚀
3.3.4 二值腐蚀的实现
3.3.5 开启和闭合
3.3.6 MAX-用于形态学的高级程序设计语言
3.3.7 “命中／不命中”变换
3.3.8 识别区域边缘
3.3.9 条件膨胀
3.3.10 区域计数
3.4 灰阶形态学
3.4.1 开启操作和闭合操作
3.4.2 平滑操作
3.4.3 梯度
3.4.4 纹理的分割
3.4.5 对象的大小分布
3.5 彩色形态学
3.6 网站文件
3.7 参考文献
第4章 灰阶分割
4.1 灰阶分割的基础
4.1.1 使用边缘像素
4.1.2 迭代选择法
4.1.3 灰阶直方图法
4.1.4 使用熵
4.1.5 模糊集合
4.1.6 最小误差阈值法
4.1.7 单阈值选择的示例结果
4.2 使用区域阈值
4.2.1 Chow-Kaneko算法
4.2.2 通过边缘对光照进行建模
4.2.3 实现和结果
4.2.4 对比
4.3 松弛法
4.4 移动平均法
4.5 基于聚类的阈值
4.6 多重阈值
4.7 网站文件
4.8 参考文献
第5章 纹理和色彩
5.1 纹理和分割
5.2 灰阶图像中纹理的简单分析
5.3 灰阶共生矩阵
5.3.1 最大概率
5.3.2 矩
5.3.3 对比度
5.3.4 同质性
5.3.5 熵
5.3.6 GLCM描述符的测试结果
5.3.7 纹理操作符的加速
5.4 边缘和纹理
5.5 能量和纹理
5.6 表面和纹理
5.6.1 向量散射算法
5.6.2 表面曲度算法
5.7 分形维度
5.8 彩色分割
5.9 彩色纹理
5.10 网站文件
5.11 参考文献
第6章 图像细化
6.1 骨架概述
6.2 中轴变换
6.3 迭代式形态学方法
6.4 等高线的使用
6.5 把对象看做多边形
6.6 基于力的图像细化
6.6.1 定义
6.6.2 力场的使用
6.6.3 子像素骨架
6.7 Zhang-Suen/Stentiford/Holt组合算法的源代码
6.8 网站文件
6.9 参考文献
第7章 图像还原
7.1 图像降质--真实世界
7.2 频域
7.2.1 傅里叶变换
7.2.2 快速傅里叶变换
7.2.3 逆傅里叶变换
7.2.4 二维傅里叶变换
7.2.5 0penCV中的傅里叶变换
7.2.6 创建人工模糊
7.3 逆滤波器
7.4 Wiener滤波器
7.5 结构化噪声
7.6 运动模糊--一种特殊情况
……
第8章 分类
第9章 符号识别
第10章 基于内容的搜索——通过示例搜索图像
第11章 将高性能计算用于视觉处理和图像处理
^ 收 起
J.R.Parker是一名计算机专家和教师，对图像处理和视觉、视频游戏技术以及计算机仿真有着浓厚的兴趣。在根特州立大学获得信息学博士学位之后，Parker博士在加拿大卡尔加里大学任全职教授，讲授计算机科学、艺术和戏剧。他的作品包括150多篇技术论文和4本书，他还是视频游戏Booze Cruise的作者，这个游戏模拟了酒后驾车的情形，用于演示酒后驾车行为的危险性。此外他还开发了很多其他教育游戏。
景丽，副教授，解放军信息工程大学计算机软件理论专业博士，研究方向为智能图像处理与信息隐藏。任教后，曾在爱尔兰University College Cork（UCC）大学访学，已发表学术论文20余篇。目前主要从事图像处理、人工智能、信息处理等方面的研究，教授的课程有“数字图像处理”、“人工智能原理与应用”、“智能信息处理”等。
景丽，副教授，解放军信息工程大学计算机软件理论专业博士，研究方向为智能图像处理与信息隐藏。任教后，曾在爱尔兰University College Cork（UCC）大学访学，已发表学术论文20余篇。目前主要从事图像处理、人工智能、信息处理等方面的研究，教授的课程有“数字图像处理”、“人工智能原理与应用”、“智能信息处理”等。
《图像处理与计算机视觉算法及应用（第2版）》特色：通过编程，为软件赋予最先进的图像处理能力、介绍充分发挥分类器优势的步骤、在基于内容的搜索中使用二维视觉方法、执行边缘检测、图像细化、阈值和数码形态学的操作、将网络中的计算机连接起来组成一个巨大的图像处理集群、通过对GPU编程，来完成图像处理和视觉任务、选择最佳的图像搜索方法。
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