數(shù)字圖像處理與移動機器人路徑規(guī)劃

第一篇基礎(chǔ)理論篇
1自然計算(1)
1.1自然計算產(chǎn)生背景(1)
1.2自然計算相關(guān)概念(5)
1.3自然計算基本特征(8)
1.4自然計算算法原理(13)
1.5協(xié)同進化計算的自然計算理念求證(15)
1.6自然計算研究的整體框架(21)
1.7小結(jié)(22)
習題1(22)
2數(shù)字圖像處理概論(23)
2.1數(shù)字圖像處理及其特點(23)
2.2數(shù)字圖像處理的目的和主要內(nèi)容(25)
2.3圖像工程與相關(guān)學科(28)
2.4數(shù)字圖像處理系統(tǒng)(29)
2.5數(shù)字圖像處理的應(yīng)用(36)
2.6數(shù)字圖像處理的發(fā)展動向(37)
2.7數(shù)字化技術(shù)(38)
2.8圖像類型(43)
2.9圖像文件格式(46)
2.10色度學基礎(chǔ)與顏色模型(52)
2.11小結(jié)(56)
習題2(56)
3圖像增強、平滑與銳化(57)
3.1直方圖(57)
3.2灰度變換(64)
3.3圖像噪聲(66)
3.4去除噪聲(67)
3.5圖像銳化(77)
3.6圖像的偽彩色處理(83)
3.7小結(jié)(85)
習題3(85)
4圖像分割與邊緣檢測(87)
4.1圖像分割(87)
4.2邊緣檢測(91)
4.3輪廓跟蹤與提取(94)
4.4圖像匹配(95)
4.5投影法與差影法(102)
4.6小結(jié)(106)
習題4(106)
數(shù)字圖像處理與移動機器人路徑規(guī)劃目錄5圖像復(fù)原(107)
5.1圖像退化與復(fù)原(107)
5.2非約束復(fù)原(112)
5.3最小二乘約束復(fù)原(114)
5.4非線性復(fù)原(118)
5.5其他圖像復(fù)原技術(shù)(120)
5.6小結(jié)(122)
習題5(123)
6圖像特征與理解(124)
6.1幾何特征(124)
6.2形狀特征(128)
6.3紋理分析(134)
6.4中軸變換與骨架提取(140)
6.5曲線與表面的擬合(142)
6.6其他特征或描述(144)
6.7小結(jié)(147)
習題6(147)
7圖像空間變換(148)
7.1空間變換基礎(chǔ)(148)
7.2圖像比例縮放(151)
7.3圖像平移(156)
7.4圖像鏡像(158)
7.5圖像旋轉(zhuǎn)(161)
7.6圖像復(fù)合變換(166)
7.7透視變換(171)
7.8其他變換(172)
7.9小結(jié)(173)
習題7(173)
8圖像頻域變換(175)
8.1頻域世界與頻域變換(175)
8.2傅里葉變換(176)
8.3頻域變換的一般表達式(184)
8.4離散余弦變換(186)
8.5離散沃爾什?哈達瑪變換(189)
8.6小波變換(193)
8.7小結(jié)(200)
習題8(200)
9形態(tài)學圖像處理(202)
9.1引言(202)
9.2二值形態(tài)學(205)
9.3灰值形態(tài)學(217)
9.4形態(tài)學的應(yīng)用(221)
9.5小結(jié)(225)
習題9(225)
第二篇綜合應(yīng)用篇
10聚類算法在圖像分割中的應(yīng)用(227)
10.1聚類分析及綜述(227)
10.2網(wǎng)格的劃分及其邊界點的處理(244)
10.3基于網(wǎng)格和信息熵的多密度聚類算法(252)
10.4基于網(wǎng)格的聚類算法在圖像分割中的應(yīng)用(258)
10.5小結(jié)(263)
習題10(263)
11遺傳算法在醫(yī)學圖像配準中的應(yīng)用(265)
11.1醫(yī)學圖像配準研究背景(265)
11.2醫(yī)學圖像配準技術(shù)綜述(267)
11.3基于互信息的醫(yī)學圖像配準(275)
11.4互信息局部極值的成因及抑制方法(284)
11.5互信息最優(yōu)化搜索算法(296)
11.6小結(jié)(303)
習題11(304)
12基于小波變換的數(shù)字水印的實現(xiàn)(305)
12.1數(shù)字水印的理論基礎(chǔ)(305)
12.2圖像置亂的思想(312)
12.3基于離散余弦變換域的數(shù)字水印實現(xiàn)(314)
12.4基于離散小波變換域的數(shù)字水印實現(xiàn)(317)
12.5小結(jié)(325)
習題12(325)
13移動機器人地圖創(chuàng)建與路徑規(guī)劃(326)
13.1地圖創(chuàng)建與路徑規(guī)劃研究狀況(326)
13.2移動機器人運動學分析與傳感器模型研究(331)
13.3基于擴展卡爾曼算法地圖的創(chuàng)建與定位(339)
13.4基于多傳感器信息融合的路徑規(guī)劃(347)
13.5路徑規(guī)劃算法在移動機器人系統(tǒng)中的應(yīng)用(357)
13.6小結(jié)(363)
習題13(363)
參考文獻(365)