本書(shū)為《圖像工程》第4版的中冊(cè)，主要介紹圖像工程的第二層次圖像分析的基本概念、基本原理、典型方法、實(shí)用技術(shù)以及國(guó)際上有關(guān)研究的新成果。 本書(shū)主要分為4個(gè)單元。第1單元（包含第2~5章）介紹圖像分割技術(shù)，其中第2章介紹圖像分割的基礎(chǔ)知識(shí)和基本方法，第3章介紹一些典型的圖像分割技術(shù)，第4章介紹對(duì)基本分割技術(shù)的推廣，第5章介紹對(duì)圖像分割的評(píng)價(jià)研究。第2單元（包含第6~8章）介紹對(duì)分割出來(lái)的目標(biāo)的表達(dá)描述技術(shù)，其中第6章介紹目標(biāo)表達(dá)技術(shù)，第7章介紹目標(biāo)描述技術(shù)，第8章介紹進(jìn)一步的測(cè)量和誤差分析內(nèi)容。第3單元（包含第9~12章）介紹目標(biāo)特性分析技術(shù)，其中第9章介紹紋理分析技術(shù)，第10章介紹形狀分析技術(shù)，第11章介紹運(yùn)動(dòng)分析技術(shù)。 第12章介紹顯著性和屬性。 第4單元（包含第13~15章）介紹一些相關(guān)的數(shù)學(xué)工具，其中第13章介紹二值圖像數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)，第14章介紹灰度圖像數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)，第15章介紹圖像模式識(shí)別原理和方法。書(shū)中的附錄介紹了人臉和表情識(shí)別的原理和技術(shù)，是與第15章相關(guān)的應(yīng)用和擴(kuò)展。書(shū)中還提供了大量例題、思考題和練習(xí)題，并對(duì)部分練習(xí)題提供了解答。書(shū)末還給出了主題索引。 本書(shū)可作為信號(hào)與信息處理、通信與信息系統(tǒng)、電子與通信工程、模式識(shí)別與智能系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等學(xué)科大學(xué)本科專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)課或研究生專(zhuān)業(yè)課教材，也可供信息與通信工程、電子科學(xué)與技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、測(cè)控技術(shù)與儀器、機(jī)器人自動(dòng)化、生物醫(yī)學(xué)工程、光學(xué)、電子醫(yī)療設(shè)備研制、遙感、測(cè)繪和軍事偵察等領(lǐng)域的科技工作者參考。

圖像工程由清華大學(xué)章毓晉教授編著，是圖像領(lǐng)域必讀經(jīng)典，已印刷60多次，20多萬(wàn)冊(cè)。全套書(shū)分為圖像處理、分析、理解三個(gè)層次（三冊(cè)），全面涵蓋基本概念、基本原理、典型方法、實(shí)用技術(shù)以及國(guó)際上有關(guān)研究的新成果。第1版獲全國(guó)普通高等學(xué)校優(yōu)秀教材一等獎(jiǎng)；第2版評(píng)為全國(guó)普通高等教育十一五精品教材；第3版評(píng)為十二五普通高等教育本科*規(guī)劃教材，2013年北京高等教育精品教材。

全套書(shū)第4版前言

這是《圖像工程》第4版，全套書(shū)仍分3冊(cè)，分別為《圖像工程（上冊(cè)）圖像處理》《圖像工程（中冊(cè)）圖像分析》和《圖像工程（下冊(cè)）圖像理解》。它們?nèi)�面介紹圖像工程的基礎(chǔ)概念、基本原理、典型方法、實(shí)用技術(shù)以及國(guó)際上相關(guān)內(nèi)容研究的新成果。

《圖像工程》第3版也分3冊(cè)，名稱(chēng)相同。上、中、下冊(cè)均在2012年出版，而2013年出版了《圖像工程》第3版的3冊(cè)合訂本。第3版至今已重印13次，總計(jì)約3萬(wàn)多冊(cè)。

《圖像工程》第2版也分3冊(cè)，名稱(chēng)相同。上、中、下冊(cè)分別在2006年、2005年和2007年出版，2007年還出版了《圖像工程》第2版的3冊(cè)合訂本。第2版共重印18次，總計(jì)近7萬(wàn)冊(cè)。

《圖像工程》第1版也分3冊(cè)，名稱(chēng)分別為《圖像工程（上冊(cè)）圖像處理和分析》《圖像工程（下冊(cè)）圖像理解和計(jì)算機(jī)視覺(jué)》和《圖像工程（附冊(cè)）教學(xué)參考及習(xí)題解答》。這三冊(cè)分別在1999年、2000年和2002年出版。第1版共重印27次，總計(jì)約11萬(wàn)冊(cè)。

《圖像工程》的多次重印表明作者一直倡導(dǎo)的，為了對(duì)各種圖像技術(shù)進(jìn)行綜合研究、集成應(yīng)用而建立的整體框架圖像工程作為一門(mén)系統(tǒng)地研究各種圖像理論、技術(shù)和應(yīng)用的新的交叉學(xué)科得到了廣泛的認(rèn)可，也在教學(xué)中得到大量使用。同時(shí)，隨著研究的深入和技術(shù)的發(fā)展，編寫(xiě)新版的工作也逐漸提到議事日程上來(lái)。

第4版的編寫(xiě)開(kāi)始于2016年，是年暑假靜心構(gòu)思了全套書(shū)的整體框架。其后，根據(jù)框架陸續(xù)收集了一些最新的相關(guān)書(shū)籍和文獻(xiàn)（包括印刷版和電子版），并仔細(xì)進(jìn)行了閱讀和做了筆記。這為新版的編寫(xiě)打下了一個(gè)堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。期間，還結(jié)合以往課堂教學(xué)和學(xué)生反饋，對(duì)一些具體內(nèi)容（包括習(xí)題）進(jìn)行了整理和調(diào)整。第4版內(nèi)容具有一定的深度和廣度，希望讀者通過(guò)本套書(shū)的學(xué)習(xí)，能夠獨(dú)立地和全面地了解該領(lǐng)域的基本理論、技術(shù)、應(yīng)用和發(fā)展。

第4版在編寫(xiě)的方針上，仍如前3版那樣力求具有理論性、實(shí)用性、系統(tǒng)性、實(shí)時(shí)性； 在內(nèi)容敘述上，力求理論概念嚴(yán)謹(jǐn)，論證簡(jiǎn)明扼要。在內(nèi)容方面，第4版基本保留了第3版中有代表性的經(jīng)典內(nèi)容，同時(shí)考慮到圖像技術(shù)的飛速發(fā)展，還認(rèn)真選取了近年的一些最新研究成果和得到廣泛使用的典型技術(shù)進(jìn)行充實(shí)。這些新內(nèi)容既參考了許多有關(guān)文獻(xiàn)，也結(jié)合了作者的一些研究工作和成果以及這些年來(lái)的教學(xué)教案。除每?jī)?cè)書(shū)均增加了一章全新內(nèi)容外，還各增加了多個(gè)節(jié)和小節(jié)，特別還增加了許多例題，其中有些是介紹一些新的選學(xué)內(nèi)容，有些則從其他的角度來(lái)補(bǔ)充解釋已有的概念和方法。這些例題可根據(jù)課時(shí)安排、學(xué)生基礎(chǔ)等選擇使用，比較靈活�？傮w來(lái)說(shuō)，第4版的內(nèi)容覆蓋面更廣，介紹更全面細(xì)致，整體篇幅比第3版有約20%的增加。

第4版在具體結(jié)構(gòu)和章節(jié)安排方面仍然保留了上一版的特點(diǎn)：

第一，各冊(cè)書(shū)均從第2章就開(kāi)始介紹正式內(nèi)容，更快進(jìn)入主題。先修或預(yù)備內(nèi)容分別安排在需要先修部分的同一章前部，從教學(xué)角度來(lái)說(shuō)，更加實(shí)用，也突出了主線(xiàn)內(nèi)容。

第二，除第1章緒論外，各冊(cè)書(shū)的正式內(nèi)容仍都結(jié)合成4個(gè)主題相關(guān)的單元（并畫(huà)在封面上），每個(gè)單元都有具體說(shuō)明，幫助選擇學(xué)習(xí)。全書(shū)有較強(qiáng)的系統(tǒng)性和結(jié)構(gòu)性，也有利于復(fù)習(xí)考核。

第四，各冊(cè)書(shū)后均仍有主題索引（并給出了英文），這樣既方便在書(shū)中查找有關(guān)內(nèi)容，又方便在網(wǎng)上查找有關(guān)文獻(xiàn)和解釋。

第4版還增加了一項(xiàng)新的舉措。書(shū)中的彩色圖片印刷后均為黑白的，但可以通過(guò)手機(jī)掃描圖片旁的二維碼，調(diào)出存放在出版社網(wǎng)站上的對(duì)應(yīng)彩色圖片，獲得更多的信息和更好的觀(guān)察效

從1996年開(kāi)始編寫(xiě)《圖像工程》第1版以來(lái)至今已20多年。期間，作者與許多讀者（包括教師、學(xué)生、自學(xué)者等）有過(guò)各種形式的討論和交流，除了與一些同行面談外，許多人打來(lái)電話(huà)或發(fā)來(lái)電子郵件。這些討論和交流使作者獲得了許多寶貴的意見(jiàn)和建議，在編寫(xiě)這4版中都起到了不可或缺的作用，特別是在解釋和描述的詳略方面都結(jié)合讀者反饋意見(jiàn)進(jìn)行了調(diào)整，從而更加容易理解和學(xué)習(xí)。值得指出的是，書(shū)中還匯集了多年來(lái)不少聽(tīng)課學(xué)生的貢獻(xiàn)，許多例題和練習(xí)題是在歷屆學(xué)生作業(yè)和課堂討論的基礎(chǔ)上提煉出來(lái)的，一些圖片還直接由學(xué)生幫助制作，在選材上也從學(xué)生的反饋中受到許多啟發(fā)。借此機(jī)會(huì)對(duì)他們一并表示衷心的感謝。

書(shū)中有相當(dāng)內(nèi)容基于作者和他人共同研究的成果，特別是歷年研究室的學(xué)生（按姓名拼音排）： 卜莎莎、邊輝、蔡偉、陳權(quán)崎、陳挺、陳偉、陳正華、崔崟、程正東、戴聲揚(yáng)、段菲、方慕園、馮上平、傅卓、高永英、葛菁華、侯樂(lè)天、胡浩基、黃英、黃翔宇、黃小明、賈波、賈超、賈慧星、姜帆、李佳童、李娟、李樂(lè)、李品一、李勍、李睿、李碩、李聞天、李相賢（LEE Sang Hyun）、李小鵬、李雪、梁含悅、劉寶弟、劉晨陽(yáng)、劉峰、劉鍇、劉青棣、劉惟錦、劉曉旻、劉忠偉、陸海斌、陸志云、羅惠韜、羅沄、樸寅奎（PARK In Kyu）、錢(qián)宇飛、秦暄、秦垠峰、阮孟貴（NGUYEN Manh Quy）、賽義（Saeid BAGHERI）、沈斌、譚華春、湯達(dá)、王樹(shù)徽、王宇雄、王志國(guó)、王志明、王鐘緒、溫宇豪、文熙安（Tristan VINCENT）、吳高洪、吳緯、夏爾雷（Charley PAULUS）、向振、徐丹、徐楓、徐潔、徐培、徐寅、許翔宇、薛菲、薛景浩、嚴(yán)嚴(yán)、楊勁波、楊翔英、楊忠良、姚玉榮、游錢(qián)皓喆、魚(yú)榮珍（EO Young Jin）、俞天利、于信男、袁靜、贠亮、張寧、趙雪梅、鄭胤、周丹、朱施展、朱小青、朱云峰，博士后高立志、王懷穎以及進(jìn)修教師崔京守（CHOI Jeong Swu）、郭紅偉、石俊生、楊衛(wèi)平、曾萍萍、張貴倉(cāng)等。第1版、第2版、第3版和第4版采用的圖表除作者本人制作的外，也包括他們?cè)谘芯抗ぷ髦惺占�和�?shí)驗(yàn)得到的。該書(shū)應(yīng)該說(shuō)是多人合作成果的體現(xiàn)。

最后，感謝妻子何蕓、女兒章荷銘在各方面的理解和支持！

章毓晉

2018年元旦于書(shū)房

目錄

第1章緒論

1.1圖像和圖像工程

1.1.1圖像基礎(chǔ)

1.1.2圖像工程

1.2圖像分析概論

1.2.1圖像分析定義和研究?jī)?nèi)容

1.2.2圖像分析系統(tǒng)

1.3圖像分析中的數(shù)字化

1.3.1離散距離

1.3.2連通組元

1.3.3數(shù)字化模型

1.3.4數(shù)字弧和弦

1.4距離變換

1.4.1定義和性質(zhì)

1.4.2局部距離的計(jì)算

1.4.3距離變換的實(shí)現(xiàn)

1.5內(nèi)容框架和特點(diǎn)

總結(jié)和復(fù)習(xí)

第1單元圖 像 分 割

第2章圖像分割基礎(chǔ)

2.1圖像分割定義和技術(shù)分類(lèi)

2.2并行邊界技術(shù)

2.2.1邊緣及檢測(cè)原理

2.2.2正交梯度算子

2.2.3方向微分算子

2.2.4二階導(dǎo)數(shù)算子

2.2.5邊界閉合

2.3串行邊界技術(shù)

2.3.1主動(dòng)輪廓模型

2.3.2能量函數(shù)

2.4并行區(qū)域技術(shù)

2.4.1原理和分類(lèi)

2.4.2依賴(lài)像素的閾值選取

2.4.3依賴(lài)區(qū)域的閾值選取

2.4.4依賴(lài)坐標(biāo)的閾值選取

2.4.5空間聚類(lèi)

2.5串行區(qū)域技術(shù)

2.5.1區(qū)域生長(zhǎng)

2.5.2分裂合并

總結(jié)和復(fù)習(xí)

第3章典型分割算法

3.1興趣點(diǎn)檢測(cè)

3.1.1二階導(dǎo)數(shù)檢測(cè)角點(diǎn)

3.1.2最小核同值區(qū)算子

3.1.3哈里斯興趣點(diǎn)算子

3.2圖割方法

3.3特色的閾值化和聚類(lèi)技術(shù)

3.3.1多分辨率閾值選取

3.3.2借助過(guò)渡區(qū)選擇閾值

3.3.3借助均移確定聚類(lèi)

3.4分水嶺分割算法

3.4.1基本原理和步驟

3.4.2算法改進(jìn)和擴(kuò)展

總結(jié)和復(fù)習(xí)

第4章分割技術(shù)擴(kuò)展

4.1從像素單元到目標(biāo)單元

4.1.1像素和目標(biāo)之間的單元

4.1.2橢圓目標(biāo)檢測(cè)

4.2從哈夫變換到廣義哈夫變換

4.2.1哈夫變換

4.2.2廣義哈夫變換原理

4.2.3完整廣義哈夫變換

4.3從像素精度到亞像素精度

4.3.1基于矩保持的技術(shù)

4.3.2利用一階微分期望值的技術(shù)

4.3.3借助切線(xiàn)信息的技術(shù)

4.4從2�睤圖像到3�睤圖像

4.4.13�睤邊緣檢測(cè)

4.4.23�睤圖像閾值化

4.5從灰度圖像到彩色圖像

4.5.1彩色空間的選擇

4.5.2彩色圖像分割策略

總結(jié)和復(fù)習(xí)

第5章分割評(píng)價(jià)比較

5.1分割評(píng)價(jià)研究分類(lèi)

5.2分割算法評(píng)價(jià)框架

5.3分割評(píng)價(jià)的準(zhǔn)則

5.3.1分析法準(zhǔn)則

5.3.2優(yōu)度試驗(yàn)法準(zhǔn)則

5.3.3差異試驗(yàn)法準(zhǔn)則

5.4分割算法評(píng)價(jià)示例

5.4.1實(shí)驗(yàn)算法和圖像

5.4.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果和討論

5.5評(píng)價(jià)方法和準(zhǔn)則比較

5.5.1方法討論和對(duì)比

5.5.2準(zhǔn)則的分析比較

5.5.3準(zhǔn)則的實(shí)驗(yàn)比較

5.6基于評(píng)價(jià)的算法優(yōu)選系統(tǒng)

5.6.1算法優(yōu)選思想和策略

5.6.2優(yōu)選系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)和效果

總結(jié)和復(fù)習(xí)

第2單元表 達(dá) 描 述

第6章目標(biāo)表達(dá)

6.1基于邊界的表達(dá)

6.1.1技術(shù)分類(lèi)

6.1.2鏈碼

6.1.3邊界段

6.1.4邊界標(biāo)志

6.1.5多邊形

6.1.6地標(biāo)點(diǎn)

6.2基于區(qū)域的表達(dá)

6.2.1技術(shù)分類(lèi)

6.2.2空間占有數(shù)組

6.2.3四叉樹(shù)

6.2.4金字塔

6.2.5圍繞區(qū)域

6.2.6骨架

6.3基于變換的表達(dá)

6.3.1技術(shù)分類(lèi)

6.3.2傅里葉變換表達(dá)

總結(jié)和復(fù)習(xí)

第7章目標(biāo)描述

7.1基于邊界的描述

7.1.1簡(jiǎn)單邊界描述符

7.1.2形狀數(shù)

7.1.3邊界矩

7.2基于區(qū)域的描述

7.2.1簡(jiǎn)單區(qū)域描述符

7.2.2拓?fù)涿枋龇?/p>

7.2.3區(qū)域不變矩

7.3對(duì)目標(biāo)關(guān)系的描述

7.3.1目標(biāo)標(biāo)記和計(jì)數(shù)

7.3.2點(diǎn)目標(biāo)的分布

7.3.3字符串描述

7.3.4樹(shù)結(jié)構(gòu)描述

總結(jié)和復(fù)習(xí)

第8章測(cè)量和誤差分析

8.1直接測(cè)度和間接測(cè)度

8.2需區(qū)別的術(shù)語(yǔ)

8.2.1準(zhǔn)確性和精確性

8.2.2模型假設(shè)和實(shí)際觀(guān)察

8.2.34�策B通和8�策B通

8.3影響測(cè)量誤差的因素

8.3.1誤差來(lái)源

8.3.2光學(xué)鏡頭分辨率

8.3.3采樣密度

8.3.4分割算法

8.3.5特征計(jì)算公式

8.3.6綜合影響

8.3.7隨機(jī)樣本共識(shí)

8.4誤差分析

總結(jié)和復(fù)習(xí)

第3單元特 性 分 析

第9章紋理分析

9.1紋理研究概況

9.2紋理描述的統(tǒng)計(jì)方法

9.2.1灰度共生矩陣

9.2.2基于共生矩陣的紋理描述符

9.2.3基于能量的紋理描述符

9.3紋理描述的結(jié)構(gòu)方法

9.3.1結(jié)構(gòu)描述法基礎(chǔ)

9.3.2紋理鑲嵌

9.3.3局部二值模式

9.4紋理描述的頻譜方法

9.4.1傅里葉頻譜

9.4.2蓋伯頻譜

9.5一種紋理分類(lèi)合成方法

9.6紋理分割

9.6.1有監(jiān)督紋理分割

9.6.2無(wú)監(jiān)督紋理分割

總結(jié)和復(fù)習(xí)

第10章形狀分析

10.1形狀定義和研究

10.2平面形狀的分類(lèi)

10.3形狀特性的描述

10.3.1形狀緊湊性描述

10.3.2形狀復(fù)雜性描述

10.4基于技術(shù)的描述

10.4.1基于多邊形的描述符

10.4.2基于離散曲率的描述符

10.5拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的描述

10.6分形維數(shù)

總結(jié)和復(fù)習(xí)

第11章運(yùn)動(dòng)分析

11.1運(yùn)動(dòng)研究?jī)?nèi)容

11.2運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)

11.2.1背景建模

11.2.2光流場(chǎng)

11.2.3特定運(yùn)動(dòng)模式的檢測(cè)

11.3運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分割

11.3.1目標(biāo)分割和運(yùn)動(dòng)信息提取

11.3.2稠密光流算法

11.3.3基于參數(shù)和模型的分割

11.4運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤

11.4.1典型技術(shù)

11.4.2子序列決策策略

總結(jié)和復(fù)習(xí)

第12章顯著性和屬性

12.1顯著性概述

12.2顯著性檢測(cè)

12.3顯著區(qū)域分割提取

12.3.1基于對(duì)比度幅值

12.3.2基于對(duì)比度分布

12.3.3基于最小方向?qū)Ρ榷?/p>

12.3.4顯著目標(biāo)分割和評(píng)價(jià)

12.4屬性描述概況

12.5屬性提取中的特征比較

12.6屬性應(yīng)用

12.6.1跨類(lèi)目標(biāo)分類(lèi)

12.6.2屬性學(xué)習(xí)和目標(biāo)識(shí)別

12.6.3基于局部動(dòng)作屬性的動(dòng)作分類(lèi)

總結(jié)和復(fù)習(xí)

第4單元數(shù) 學(xué) 工 具

第13章數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)：二值

13.1基本集合定義

13.2二值形態(tài)學(xué)基本運(yùn)算

13.2.1二值膨脹和腐蝕

13.2.2二值開(kāi)啟和閉合

13.2.3二值基本運(yùn)算性質(zhì)

13.3二值形態(tài)學(xué)組合運(yùn)算

13.3.1擊中�矒舨恢凶儞Q

13.3.2二值組合運(yùn)算

13.4二值形態(tài)學(xué)實(shí)用算法

總結(jié)和復(fù)習(xí)

第14章數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)：灰度

14.1灰度圖像的排序

14.2灰度形態(tài)學(xué)基本運(yùn)算

14.2.1灰度膨脹和腐蝕

14.2.2灰度開(kāi)啟和閉合

14.2.3灰度基本運(yùn)算性質(zhì)

14.3灰度形態(tài)學(xué)組合運(yùn)算

14.4灰度形態(tài)學(xué)實(shí)用算法

14.5圖像代數(shù)

總結(jié)和復(fù)習(xí)

第15章圖像識(shí)別

15.1模式和分類(lèi)

15.2不變量交叉比

15.2.1交叉比

15.2.2非共線(xiàn)點(diǎn)的不變量

15.2.3對(duì)稱(chēng)的交叉比函數(shù)

15.2.4交叉比應(yīng)用示例

15.3統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別

15.3.1最小距離分類(lèi)器

15.3.2最優(yōu)統(tǒng)計(jì)分類(lèi)器

15.3.3自適應(yīng)自舉

15.4感知機(jī)和支持向量機(jī)

15.4.1感知機(jī)

15.4.2支持向量機(jī)

15.5結(jié)構(gòu)模式識(shí)別

15.5.1字符串結(jié)構(gòu)識(shí)別

15.5.2樹(shù)結(jié)構(gòu)識(shí)別

總結(jié)和復(fù)習(xí)

附錄A人臉和表情識(shí)別

A.1生物特征識(shí)別

A.2人臉檢測(cè)定位

A.2.1基本方法

A.2.2基于豪斯道夫距離的方法

A.3臉部器官提取和跟蹤

A.3.1眼睛幾何模型及確定

A.3.2眨眼過(guò)程中的眼睛輪廓跟蹤

A.4表情識(shí)別

A.4.1表情識(shí)別和步驟

A.4.2表情特征提取

A.4.3基于蓋伯變換的特征提取

A.4.4表情分類(lèi)

A.4.5基于高階奇異值分解的分類(lèi)

A.5人臉識(shí)別

A.5.1邊緣本征矢量加權(quán)方法

A.5.2非特定表情人臉識(shí)別

部分思考題和練習(xí)題解答

參考文獻(xiàn)

主題索引