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编程问答

数字图像处理:附录-程序实例、参考文献、标准图片集合

發布時間:2025/3/21 编程问答 48 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 数字图像处理:附录-程序实例、参考文献、标准图片集合 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

程序實例

聲明:本資源僅供清華大學計算機系學生學習數字圖象處理課程使用,未經允許不得用于其它目的。這里的程序都是清華大學計算機系人機交互與媒體實驗室的教師與學生編制的,僅供參考,問題難免。

1.??? 位圖(Bitmap)文件的數據解析 (程序設計:武勃)

功能:讀入寫出位圖文件,分別提取RGB多通道格式的R,G,B分量,為圖象處理提供基本程序框架。

2.??? 數字圖象的基本處理(直方圖均衡化、邊緣檢測、閾值處理、形態學處理等)(程序設計:梁路宏)

功能:讀入多種格式的圖象文件,具有各種基本處理功能,構成通用圖象處理的程序框架。

3.??? 數字圖象的基本處理(直方圖均衡化、邊緣檢測、閾值處理、形態學處理、細化、FFT等) (程序設計:武勃)

4.??? 離散傅立葉變換和小波變換(程序設計:劉亞, 林凡,韓丹)

5.??? Houph 變換(程序設計:張茺)

6.??? 工作臺上平面工件的分割與識別(閾值處理、形態學處理、邊界跟蹤、Fourier描述子、形狀識別等)(程序設計:艾海舟)

功能:將簡單背景下的物體分割出來,并通過邊緣跟蹤獲得其邊界,再利用形狀描述參數進行識別,構成工業條件下機器視覺應用的演示實例。

7.??? 面向視覺監視的變化檢測(程序設計:艾海舟、呂風軍)

功能:動態視頻輸入(如支持VFW標準視頻或通過Matrox圖象采集卡的視頻信號),檢測圖象的變化部分,將其存儲并提供瀏覽查詢功能,構成一個簡單的應用案例。

8.??? 基于模板匹配或差分圖象的物體(如人臉)檢測與跟蹤(程序設計:呂風軍、王栓、江濰)

功能:動態視頻輸入(如支持VFW標準視頻或通過Matrox圖象采集卡的視頻信號),檢測并跟蹤工作臺前電腦操作者,構成一個簡單的演示實例。

9.??? 基于多高斯背景模型的運動物檢測與跟蹤(程序設計:劉亞)

10.基于主元分析(PCA)的人臉檢測(程序設計:呂風軍)

功能:檢測輸入圖象中的人臉,構成一個利用統計分析方法的實例。

11.基于膚色分割與模板的人臉檢測(程序設計:梁路宏、孫放)

12.夜間城市道路照明狀況的測量與分析(Luminance measurement via video)(程序設計:艾海舟)

13.視覺監視中的運動目標檢測與跟蹤(Motion object detection and tracking for visual surveillance)(程序設計:艾海舟)

14.攝象機模型的校準(程序設計:艾海舟)

功能:建立針眼攝象機模型或雙平面模型。

15.基于線條特征的立體視覺(程序設計:艾海舟)

功能:抽取立體對圖象的線條特征,并建立對應,計算視差,恢復深度信息。

附注:上述程序主要是標準C或BC,MS-VC程序,只有PCA的計算部分是Matlab程序。雖然利用Matlab可以很方便地編寫基本的圖象處理程序,但本課程要求學生熟練地掌握用MS-VC開發工具編寫基于Windows的基本圖象處理應用程序,這是對計算機系學生的基本要求。此外,還要求同學結合Matlab提供的圖象處理工具包設計需要比較復雜數學計算的圖象處理程序。

聯系人:艾海舟ahz@mail.tsinghualedu.cn


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清華大學計算機系 艾海舟

最近修改時間:2001年7月19日



參考文獻:

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6.?????崔屹,數字圖象處理技術與應用,電子工業出版社,1997.3

7.??? 呂風軍,數字圖象處理編程入門,清華大學出版社,1999.9

8.??? 周長發,精通Visual C++圖像編程,電子工業出版社,2000.1

清華大學圖書館的其它參考文獻:

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31.Tomasz Szoplik (ed), Selected papers on morphological imageprocessing: principles and optoelectronic implementations, SPIE OpticalEngineering Press, Bellingham, Wash., 1996

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35.Vasudev Bhaskaran, Konstantinos Konstantinides, Image and videocompression standards: algorithms and architectures, Kluwer AcademicPublishers, Boston, 1995.

36.G. Tziritas, C. Labit, Motion analysis for image sequence coding,Elsevier, New York, 1994.

37.Stephen Maybank, Theory of reconstruction from image motion,Springer-Verlag, Berlin, 1993.

38.Zhengyou Zhang, Olivier Faugeras, 3D dynamic scene analysis : astereo based approach, Springer-Verlag, Berlin, 1992.

39.Nicholas Ayache, Artificial vision for mobile robots : stereo visionand multisensory perception, MIT Press, Cambridge, Mass., 1991.

其它書籍:Pattern Recognition Books (Delft Pattern RecognitionGroup):

o???????Image Processing

o???????Pattern Recognition

o???????Neural Networks

o???????Books of Historical Interest

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Books onImage Processing and Vision

 H. Bassmann, P.W. Besslich, Digital Image Processing, Thomson, 1997.

 T. Lindeberg, Scale-space theory in computer vision, Kluwer AcademicPublishers, 1994

 V.S. Nalwa, A guided tour of computer vision, Addision-Wesley, 1993.

 Pitas, Digital image processing algorithms, Prentice-Hall, EnglewoodCliffs, 1993.

 Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods, Digital Imaging Processing,Addison-Wesley, Reading, Massachusetts, USA, 1992.

 R.M. Haralick and L.G. Shapiro, Computer and robot vision, volume I,Addison-Wesley, Reading, 1992.

 R.M. Haralick and L.G. Shapiro, Computer and robot vision, volumeII, Addison-Wesley, Reading, 1993.

 J.C. Russ, The Image Processing Handbook, CRC Press, Inc., BocaRaton, Ann Arbor, London, Tokyo, 1992.

 D. Vernon, Machine vision - Automated visual inspection and robotvision, Prentice Hall, New York, 1991. W.K. Pratt, Digital Image Processing(second edition), John Wiley & Sons, New York, 1991.

 L.J. Galbiati, Jr, Machine vision and digital image processingfundamentals, Prentice-Hall International, Inc, Englewood Cliffs, 1990.

 M. Ejiri, Machine vision - A practical technology for advanced imageprocessing, Gordon and Breach Science Publishers, New York, 1989.

 J.C. Simon, From pixels to features, North Holland, Amsterdam, 1989.

 Jan Teubner, Digital Image Processing, Prentice Hall, Copenhagen,1989.

 A.K. Jain, Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice-Hall,Englewood Cliffs, 1989.

 B.K.P. Horn, Robot Vision, MIT Press, Cambridge, 1987.

 M.J.B. Duff and T.J. Fountain, Cellular logic image processing, AcademicPress, London, 1986.

 John C. Russ, Practical Stereology, Plenum Press, New York, 1986.

 D.E. Dudgeon and R.M. Mersereau, Multidimensional digital signalprocessing, Prentice-Hall, Inc, Englewood Cliffs, 1984.

 Rosenfeld and A.C. Kak, Digital picture processing, volume 1,Academic Press, Orlando, 1982.

 Rosenfeld and A.C. Kak, Digital picture processing, volume 2,Academic Press, Orlando, 1982.

 J. Serra, Image analysis and mathematical morphology, AcademicPress, London, 1982.

 D.H. Ballard and C.M. Brown, Computer vision, Prentice-Hall,Englewood Cliffs, 1982.

 D. Marr, Vision, W.H. Freeman and Company, San Fransisco, 1982.

Books on PatternRecognition

 T.M. Mitchell, Machine learning, Mc Graw-Hill, New York, 1997.

 J. Schurmann, Pattern classification, a unified view of statisticaland neural approaches, John Wiley & Sons, New York, 1996.

 V.N. Vapnik, The Nature of Statistical Learning Theory,Springer,1996.

 B. Ripley, Pattern Recognition and Neural Networks, CambridgeUniversity Press, Cambridge, 1996.

 C.M. Bishop, Neural Networks for Pattern Recognition, ClarendonPress, Oxford, 1995.

 D. Paulus and J. Hornegger, Pattern Recognition and Image Processingin C++, Vieweg, Braunschweig, 1995.

 J.R. Quinlan, C4.5: Programs for machine learning, Morgan KaufmannPublishers, San Mateo, California, 1993.

 Robert Schalkhoff, Pattern Recognition, statistical, structural andneural approaches, John Wiley and Sons, New York, 1992.

 G.J. McLachlan, Discriminant Analysis and Statistical PatternRecognition, John Wiley and Sons, New York, 1992.

 S.M. Weiss and C.A. Kulikowski, Computer Systems that Learn, MorganKaufmann, San Mateo, California, 1991.

 K. Fukunaga, Introduction to Statistical Pattern Recognition (SecondEdition), Academic Press, New York, 1990.

 Y.H. Pao, Adaptive Pattern Recognition and Neural Networks, AddisonWesley, Reading, Massachusetts, 1989.

 Satoshi Watanabe, Pattern Recognition, Human and Mechanical, JohnWiley & Sons, New York, 1985.

 T.Y. Young and K.S. Fu, Handbook of Pattern Recognition and ImageProcessing, Academic Press, Orlando, Florida, 1986.

 L. Breiman, J.H. Friedman, R.A. Olshen, and C.J. Stone,Classification and regression trees, Wadsworth, California, 1984.

 P.A. Devijver and J. Kittler, Pattern Recognition, a StatisticalApproach, Prentice Hall, Englewood Cliffs, London, 1982.

 R.C. Gonzalez and M.G. Thomason, Syntactic pattern recognition - Anintroduction, Addison-Wesley, Reading, 1982.

 J. Sklanski and G.N. Wassel, Pattern Classifiers and TrainableMachines, Springer, New York, 1981.

 . R.O. Duda and P.E. Hart, Pattern classification and scene analysis,John Wiley & Sons, New York, 1973.

 (A second edition is being prepared by David Stork)

Books on NeuralNetworks

 T. Kohonen, Self-Organizing Maps, Springer, Berlin, 1995, 1997.

 LiMin Fu, Neural Networks in Computer Intelligence, McGraw-Hill,Inc., New York, NY, 1994.

 S. Haykin, Neural Networks, A Comprehensive Foundation, Macmillan,New York, NY, 1994.

 S.Y. Kung, Digital Neural Networks, Prentice Hall, Englewood Cliffs,NJ, 1993.

 Stephen I. Gallant, Neural Network Learning and Expert systems,Massachusetts Inst. of Technology, Cambridge, Massachusetts, 1993.

 Cichocki and R. Unbehauen, Neural Networks for Optimization andSignal Processing, John Wiley & Sons, New York, 1993.

 J.M. Zurada, Artificial Neural Systems, West Publishing, St. Paul,MN, 1992.

 Muller and J. Reinhardt, Neural networks, an introduction,Springer-Verlag, Berlin, 1991.

 P.D. Wasserman, Neural Computing, theory and practice, Van NostrandReinhold, New York, 1989.

 John Hertz, Anders Krogh, and Richard G. Palmer, Introduction to theTheory of Neural Computation, Addison Wesley Publ. Comp., Redwood City ,CA.

 Aleksander, Neural Computing Architectures, North Oxford Academic,London, 1989.

 S. Grossberg, The Adaptive Brain I: Cognition, Learning,Reinforcement, and Rythm, Elsevier/North Holland, Amsterdam, 1987.

 S. Grossberg, The Adaptive Brain II: Vision, Speech, Language andMotor Control, Elsevier/North Holland, Amsterdam, 1987.

Books of Historical Interest

 K. Fukunaga, Introduction to Statistical Pattern Recognition (FirstEdition), Academic Press, New York, 1972.

 J.M. Mendel and K.S. Fu, Adaptive, learning, and pattern recognitionsystems: theory and applications, Academic Press, New York, 1970.

 M. Minsky and S. Papert, Perceptrons: An Introduction toComputational Geometry, MIT Press, Cambridge, Mass, 1969.

 A.G. Arkadev and E.M. Braverman, Teaching Computers to RecognizePatterns, Academic Press, London, 1966.

 Nilsson, N.J., Learning Machines, McGraw-Hill, New York, 1965.

 G.S. Sebestyen, Decision-Making Processes in Pattern Recognition,Macmillan, New York, 1962.

 Rosenblatt, F., Principles of Neurodynamics: Perceptrons and thetheory of brain mechanisms, Spartan Books, Washington, D.C., 1962.

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計算機視覺文獻索引目錄

Annotated Computer Vision Bibliography: Table ofContents

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在線講義:

  • I.T. Young, J.J. Gerbrands, J. van Vliet, Delft University, The Netherlands,
  • Image Processing Fundamentals(圖象處理基礎)

    WebAddress:http://www.ph.tn.tudelft.nl/Courses/FIP

  • Milan Sonka, University of Iowa,
  • Digital Image Processing

    WebAddress:http://www.engineering.uiowa.edu/~dip/LECTURE/contents.html

  • Clifford Watson,Department of Applied Mathematics, University of Washington, Seattle, Washington 98195
  • An Image Processing Tutorial for Beginning Undergraduate Students(圖象處理入門)

    WebAddress:http://www.cs.washington.edu/research/metip/tutor/tutor.html


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    出處:http://media.cs.tsinghua.edu.cn/~ahz/digitalimageprocess/CourseImageProcess.html

    總結

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