計算機視覺原理與應用

第1章  緒  論
  1.1  計算機視覺
  1.2  數(shù)字圖像
  1.3  國內外研究現(xiàn)狀
第2章  數(shù)字圖像處理的基本方法
  2.1  數(shù)字圖像在計算機中的表達
    2.1.1  位圖的類型
    2.1.2  對應的數(shù)據(jù)結構
  2.2　傅里葉變換
  2.3  濾波與算子
    2.3.1  中值、均值濾波
    2.3.2  低通、高通濾波
    2.3.3  算子
  2.4  淺析圖像的多尺度
    2.4.1  圖像金字塔
    2.4.2  高斯尺度空間
  2.5  小波變換
    2.5.1  連續(xù)小波變換
    2.5.2  連續(xù)小波變換的離散化
第3章  圖像復原
  3.1  圖像去噪
    3.1.1  小波去噪
    3.1.2  偏微分方程去噪
  3.2  圖像去模糊
  3.3  圖像去霧
    3.3.1  霧天圖像降質模型
    3.3.2  暗通道去霧
第4章  圖像分割
  4.1  數(shù)據(jù)驅動的分割方法
    4.1.1  閾值分割
    4.1.2  區(qū)域增長
    4.1.3  分水嶺
  4.2  模型驅動的分割方法
    4.2.1  Snake模型
    4.2.2  Level—Set模型
  4.3  顯著性區(qū)域檢測
    4.3.1  總體模型框架
    4.3.2  視覺特征提取
    4.3.3  特征圖計算
    4.3.4  顯著圖合并
    4.3.5  注意焦點轉移
第5章  特征提取
　5.1  一般特征
    5.1.1  顏色特征
    5.1.2  紋理特征
    5.1.3  形狀特征
　5.2  角點特征(Harris)
　5.3  具備不變性的特征(SIF7) 
第6章  目標識別與跟蹤
　6.1  目標識別
    6.1.1  幀間差分法
    6.1.2  混合高斯背景模型 
    6.1.3  光流法
　6.2  目標跟蹤
    6.2.1  Mean Shift
    6.2.2  Kalman濾波器
參考文獻