●章通往機器視覺的基礎知識1
1.1什麼是計算機視覺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數字圖像的框架8
1.6數字視覺空間12
1.7創建你自己的圖像12
1.8隨機生成圖像14
1.9顯示圖像的方法16
1.10數字圖像的格式17
1.11圖像數據類型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：歐幾裡得和出租車測度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相機看見什麼：智能繫統視圖43
1.21.1相機視覺繫統中的智能繫統方法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網格47
1.22.1汽車圖像上的沃羅諾伊網格47
1.22.2沃羅諾伊圖像的子網格揭示了什麼信息50
1.23神經結構50
1.23.1汽車圖像上的德勞內網格54
1.23.2在汽車圖像上結合沃羅諾伊和德勞內網格55
1.24視頻幀網格覆蓋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.素63
2.2分離彩色圖像通道65
2.3彩色向灰度的轉換66
2.4對像素強度的代數操作67
2.5用邊緣像素選擇解釋像素選擇72
2.6基於函數修改圖像像素值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並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選取感興趣區域112
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正態分布濾波120
第5章邊緣、線、角點、高斯核與沃羅諾伊網格121
5.1線性函數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在數字圖像中檢測邊緣核線136
5.12檢測圖像角點138
5.13基於圖像角點的沃羅諾伊網格重訪140
5.13.1沃羅諾伊鑲嵌細節140
5.13.2沃羅諾伊多邊形的位置140
5.14構建基於角點的沃羅諾伊網格的步驟142
5.15網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、邊緣和沃羅諾伊網格147
第6章德勞內網格分割149
6.1德勞內三角化生成三角網格149
6.2三角形外接圓151
6.3在圖像上構建基於角點的德勞內網格151
6.4基於質心的德勞內圖像網格152
6.4.1尋找圖像質心153
6.4.2尋找圖像質心的德勞內網格154
6.4.3尋找圖像質心的沃羅諾伊網格154
6.4.4尋找疊加在德勞內網格上的圖像質心沃羅諾伊網格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158
7.1.1幀圖像點處理158
7.1.2圖像采集158
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優選核聚類163
7.6問題166
7.7形狀距離171
7.8邊緣集的權函數172
7.9優選邊緣集173
7.9.1粗糙輪廓邊緣集173
7.9.2優選核聚類連通網格區域175
第8章洛韋關鍵點、優選核聚類、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圖像關鍵點：洛韋SIFT方法189
8.9應用：圖像網格核的關鍵點邊界191
8.10超（外）核輪廓193
8.11優選核聚類輪廓形狀的質量194
8.12粗糙S2P和S3P（2級和3級）優選核聚類輪廓194
8.13關鍵點數量的實驗196
8.14雙重優選核聚類上的粗糙周邊199
8.15圖像優選核聚類區域的萊利熵199
8.16問題202
第9章後記：形狀適合計算機視覺環境的地方204
9.1自然場景中的目標形狀204
9.2形狀估計207
附錄AMatlab和Mathematica編程210
A.1章的程序210
A.1.1數字圖像角點210
A.1.2沃羅諾伊鑲嵌算法的實現211
A.1.3德勞內鑲嵌算法的實現213
A.1.4沃羅諾伊和德勞內鑲嵌結合算法的實現216
A.1.5章的離線視頻處理程序218
A.1.6章的實時視頻處理程序219
A.2第2章的程序221
A.2.1數字圖像像素221
A.2.2彩色圖像通道223
A.2.3彩色向灰度的轉換224
A.2.4對像素強度的代數操作225
A.2.5選擇和顯示邊緣像素的彩色像素強度228
A.2.6基於函數的像素值修改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.5.11-D高斯核繪圖238
A.5.2高斯核實驗240
A.5.32-D高斯核繪圖241
A.5.4高斯平滑圖像242
A.5.5圖像恢復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格247
A.6第6章的程序248
A.6.1查找2-D和3-D圖像質心248
A.6.2另一種查找圖像質心的方法249
A.6.3查找圖像質心的德勞內網格250
A.6.4查找圖像質心的沃羅諾伊網格251
A.6.5查找覆蓋在德勞內網格上的圖像質心沃羅諾伊網格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圖像關鍵點和沃羅諾伊網格263
附錄B詞彙表266
B.1數字與符號266
B.2B268
B.3C271
B.4D271
B.5F273
B.6G274
B.7H274
B.8J274
B.9K279
B.10L281
B.11M284
B.12N284
B.13P284
B.14Q285
B.15S285
B.16T287
B.17W291
B.18X292
B.19Z294
參考文獻296
主題索引306