清华计算机图书译丛计算机视觉基础

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作者：[加]詹姆斯·彼得斯（JamesF.

出版社：清华大学出版社

本类榜单：计算机/网络

分类：计算机/网络 > 计算机理论

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图文详情

ISBN：9787302529958
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
开本：其他
页数：319
出版时间：2019-08-01
条形码：9787302529958 ; 978-7-302-52995-8

本书特色

本书介绍计算机视觉的基础内容，比较侧重计算几何和目标检测方面。本书对图像网格的构建和叠加、德劳内三角剖分和沃罗诺伊镶嵌、多边形拼贴、图像拓扑等都有比较全面深入的介绍，并对图像结构给出了直观可视的描述。书中提供了大量相应的Matlab程序，可结合原理学习进行实验，以进一步加深理解并解决实际问题。

内容简介

节选

第3章可视化像素强度分布　　本章介绍可视化像素强度分布的各种方法（参见图3.1）。这里还包括在图像镶嵌和三角化中有用的生成点指针。换句话说，图像结构可视化展示了关于图像几何的内容。图3.1 图3.4中组合RGB像素强度的3-D视图　　这里的基本方法是在裁剪数字图像中提供关于像素强度的2-D和3-D视图。通过裁剪彩色图像，可以获得组合的像素彩色值或同一图像内的各个彩色通道像素值的不同视图。图像裁剪的重要性不容小觑。图像裁剪从图像中提取子图像。这使得可以专注于自然场景或实验室样本里被认为有趣的、相关的、值得仔细观察的那部分。像素强度是用于镶嵌图像的生成点（网点）的另一个来源，可以产生从不同视角揭示图像几何和图像目标的图像网格。　　例3.1 　　在附录A.3节中列表A.22的Matlab程序被用来执行如下操作：　　（1）裁剪一幅RGB图像以获得一幅子图像。例如，对图3.2中的大图像进行裁剪可得到图3.3中的微小图像结果。　　（2）生成一个3-D网格，展示组合的RGB像素值。对裁剪图像得到的结果如图3.1 所示。　　（3）生成一个3-D网格，其轮廓为红色通道值。对裁剪图像中像素的红色通道值得到的结果如图3.4（a）所示。　　（4）生成一个3-D网格，其轮廓为绿色通道值。对裁剪图像中像素的绿色通道值所得到的结果如图3.5所示。彩色图像中的绿色通道值通常倾向于在*小值和*大值之间具有*大数量的变化。因此，绿色通道是在图像的沃罗诺伊镶嵌中使用的生成点（网点）的选择中寻找不均匀性的好地方。为了看到这一点，考虑3-D网格与它们的轮廓之间的差异，首先从图3.5里绿色通道的3-D网格开始，并与图3.4（a）中的红色通道值和图3.4（b）中的蓝色通道值进行比较。图3.2 萨勒诺火车站的RGB图像示例图3.3 对图3.2的图像裁剪得到的子图像图3.4 图3.2中的红色和蓝色通道值　　（5）生成一个3-D网格，其轮廓为蓝色通道值。对裁剪图像中像素的蓝色通道值得到的结果如图3.4（b）所示。 ? 注意：构建直方图需要一幅强度图。图3.5 绿色通道像素强度与图3.2的轮廓的3-D视图 3.1 直方图和绘制　　有许多方法能可视化数字图像中像素强度的分布。一个好的入门方法是可视化图像中像素强度的分布。　　例3.2 灰度直方图示例　　对图3.2中每个灰度像素的像素强度计数结果如图3.6所示。要对图像像素强度计数进行试验，参见附录A.3节中列表A.21的代码。有关的详细信息，参见下面的3.1.1小节。图3.6 灰度火车站图像的直方图 ? 3.1.1 直方图　　图像直方图绘制相对于像素强度值的图像强度值出现频率。直方图是使用直方条来构造的，因为通常不可能在直方图中包括单个像素的强度值。一个图像强度直方条（也称为图像强度桶）是在一个特定范围内的像素强度的集合。通常，强度图像的直方图包含256个直方条，每个直方条对应一个像素强度。每个强度图像直方图显示每个像素强度直方条的尺寸（基数）。图像直方图使用称为直方条化的技术构建。图像直方条化是一种将每个像素强度分配给包含对应强度的直方条的方法。下面是另一个例子。　　例3.3 直方图的直方条示例　　图3.7中的强度（灰度）图像img对其中256个强度中的每一个来说其像素数量都有很大变化。由于渔夫的白色T恤，所以超过200个像素具有*高强度（强度 = 1）。还要注意，那里有超过500个像素具有0强度（黑色像素）。让直方图的直方条所覆盖的强度范围（256个强度中的每一个都对应一个直方条）由下式表示： 0, 1, 2, 3, ..., i, i+ 1, ..., 253, 254, 255 （图像强度直方条）并用img(x, y)表示在位置(x, y)的像素强度。用0 ≤ i ≤ 255表示直方条i的强度。那么，所有其强度匹配img(x, y)强度的像素都被按下面方式直方条化在bin(i)中： bin(i) = {img(x, y): img(x, y) = i} 使得img(x, y) ? [i, i + 1)（第i个强度直方条）图3.7 具有256个直方条的图像直方图　　附录A.3节中列表A.21的Matlab程序给出对彩色图像和灰度图像都可进行直方条化的示例。对直方条化的扩展学习见[21，3.4.1小节]。 ? 　　例3.4 　　要查看子图像中的强度数量，请裁剪选定的图片。例如，裁剪图3.7中的图像，只选择渔夫的头部和肩膀，如图3.8所示。然后，对于强度80、81、82，使用附录A.3节中列表A.21的Matlab程序与原始图像比较直方条80、81和82的大小。换句话说，裁剪图像中的直方条的尺寸相比原始图像中的直方条的尺寸急剧下降。图3.8 具有256个直方条的裁剪图像直方图 ? 　　在Matlab中，函数imhist显示灰度图像的直方图。如果g是灰度图像，则imhist的默认显示为255个直方条，每个图像强度为一个直方条。使用imhist(g,n)在g的直方图中显示n个直方条（参见如图3.6的RGB图像的灰度直方图）。使用 >> [counts,x]=imhist(g); （3.1）　　将相对频率值存储在直方图的计数中，水平轴值存储在x中。另参见第3.6节中介绍的函数histeq。

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