图像处理的偏微分方程方法

出版时间：2008-6  出版社：科学出版社  作者：王大凯//侯榆青//彭进业  页数：224  字数：275000  
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内容概要

本书系统地讨论了偏微分方程在图像处理中的应用，内容包括图像滤波、复原、分割、放大、图像增强、彩色增强等。全书突出了理论与实践紧密结合的特点，并在所附光盘中提供了若干典型数值方案的实验性MATLAB程序和可供实验用的图像素材。    本书可作为应用数学类、电子信息类和计算机应用类专业的研究生课程教材，也可供从事图像处理的科技人员参考。

书籍目录

前言第1章　绪论  1.1　视觉系统特性    1.1.1　对光波的响应    1.1.2　对空间频率的响应    1.1.3　对时间频率的响应  1.2　图像的数学模型与分类    1.2.1　连续图像和数字图像    1.2.2　静止图像与运动图像    1.2.3　单值图像与矢量图像    1.2.4　二维图像与三维体数据  1.3　图像处理与计算机视觉  1.4　图像处理方法概述    1.4.1　基于点操作和代数运算    1.4.2　基于集合论的方法    1.4.3　基于Fourier变换的方法    1.4.4　基于小波变换的方法    1.4.5　基于偏微分方程的方法第2章　数学准备  2.1　平面微分几何    2.1.1　平面曲线的微分性质    2.1.2　平面封闭曲线的水平集表示方法    2.1.3　平面曲线的全局性质  2.2　三维微分几何    2.2.1　第一基本形式    2.2.2　第二基本形式    2.2.3　曲面的曲率  2.3　仿射微分几何  2.4　偏微分方程基本概念    2.4.1　偏微分方程的建立    2.4.2　PDE的定解问题及其适定性    2.4.3　边界条件    2.4.4　偏微分方程的分类    2.4.5　极值原理  2.5  偏微分方程数值计算的有限差分法    2.5.1　有限差分格式    2.5.2　显式、隐式及半隐式方案    2.5.3　一致性，稳定性与收敛性    2.5.4  CFL条件    2.5.5  边界条件的离散化实现方法  2.6　守恒律偏微分方程的黏滞解    2.6.1　守恒律PDE及其奇异性    2.6.2　守恒律PDE的黏滞解    2.6.3　守恒律偏微分方程黏滞解的数值计算    2.6.4　应用于Hamilton-Jacobi方程的数值计算    2.6.5　推广到含有平流运动和曲率运动的情况  2.7　变分法和梯度下降流    2.7.1　变分原理    2.7.2　梯度下降流    2.7.3　举例第3章　曲线与曲面的几何演化及其应用  3.1　曲线演化问题    3.1.1  曲线几何演化的一般方程式    3.1.2　求解演化方程的质点标注法  3.2　水平集方法    3.2.1　基本概念    3.2.2　嵌入函数的选用和初始化    3.2.3　速度场的延拓    3.2.4　自然延拓与重新初始化    3.2.5　水平集方法的优点  3.3　到达时间方法    3.3.1　基本概念    3.3.2　快速行进方法  3.4　变分水平集方法    3.4.1　基本概念    3.4.2　改进的变分水平集方法  3.5　数学形态学图像处理    3.5.1　数学形态学的基本概念    3.5.2　数学形态学算子离散实现    3.5.3　形态学算子与曲线演化的关系    3.5.4　灰度图像的水平集    3.5.5　灰度图像的形态学算法  3.6　尺度空间的基本概念  3.7  曲线演化的线性热流及其应用    3.7.1　线性几何热流    3.7.2　应用  3.8  非线性几何不变流    3.8.1  Euciidean不变流    3.8.2  MCM方程的数值实现    3.8.3  仿射不变几何流第4章  图像分割的PDE方法  4.1  图像分割的传统方法    4.1.1  基于区域的图像分割    4.1.2  基于边缘的图像分割    4.1.3  基于纹理分析的图像分割    4.1.4  Gabor滤波器组  4.2  测地线活动轮廓模型    4.2.1  活动轮廓模型的基本概念    4.2.2  GAc模型的建立    4.2.3  GAC模型的行为分析    4.2.4  推广的GAc模型    4.2.5  GAC模型的数值实现    4.2.6  一种交互式方法    4.2.7  实验举例  4.3  矢量图像的GAC模型    4.3.1  矢量图像的边缘    4.3.2  矢量图像的GAc模型    4.3.3  应用于纹理图像的分割  4.4  无边缘活动轮廓模型    4.4.1  模型的建立    4.4.2  C-V模型的数值实现    4.4.3  推广到矢量图像    4.4.4  IAC模型  4.5  三维最小曲面模型第5章  图像滤波的PDE方法  5.1  引论    5.1.1  扩散过程的物理学背景    5.1.2  线性扩散与图像线性滤波  5.2  利用各向同性非线性扩散的图像滤波    5.2.1  Perona-Malik方程的提出    5.2.2  P-M方程的行为分析    5.2.3  P-M方程的病态性质    5.2.4  正则化P-M方程  5.3  非线性扩散方程的数值方法    5.3.1  显式方案    5.3.2  半隐式方案    5.3.3  乘法算子分裂算法    5.3.4  加法算子分裂算法    5.3.5  实验结果  5.4  方向扩散与自蛇模型    5.4.1  方向扩散    5.4.2  自蛇模型  5.5  矢量图像的非线性扩散    5.5.1  矢量图像的方向扩散    5.5.2  矢量图像的中值滤波    5.5.3  彩色自蛇模型  5.6  利用张量扩散的图像滤波方法    5.6.1  散布矩阵与图像局部结构信息提取    5.6.2  扩散张量的设计    5.6.3  数值实现    5.6.4  矢量图像的张量扩散第6章  图像复原的PDE方法  6.1  引论    6.1.1  图像复原问题    6.1.2  传统的图像复原方法  6.2  图像复原的TV模型    6.2.1  变分有界函数空间与全变分范数    6.2.2  TV复原模型    6.2.3  改进的TV复原模型    6.2.4  数值实现  6.3  自适应TV图像复原方法    6.3.1  插值范数    6.3.2  更一般形式范数  6.4  矢量图像的TV复原方法    6.4.1  TV复原模型推广到矢量图像    6.4.2  数值实现    6.4.3  实验示例    6.4.4  矢量图像全变分的其他定义第7章  图像增强的PDE方法  7.1  灰度图像的直方图与灰度变换    7.1.1　灰度直方图    7.1.2　灰度变换  7.2　全局直方图均衡化    7.2.1　全局直方图均衡化的传统方法    7.2.2　分段线性拉伸的直方图均衡化方法    7.2.3　直方图均衡化的PDE方法    7.2.4　同时实现去噪与直方图均衡化  7.3　局部直方图均衡化    7.3.1　问题的提出    7.3.2　传统的局部反差增强方法    7.3.3　保持形状的局部反差增强    7.3.4　多级分层的保持形状局部反差增强  7.4　彩色图像增强    7.4.1　引言    7.4.2　保持矢量图像水平集的灰度图像的获取    7.4.3　应用于彩色增强第8章　某些拓展课题  8.1　仿射不变的图像处理    8.1.1　仿射不变的边缘函数    8.1.2　仿射不变的非线性扩散  8.2  图像插值的PDE方法    8.2.1  绝对最小Lipschitz延拓    8.2.2  应用  8.3  PDE在图像放大后处理中的应用    8.3.1  图像的插值放大    8.3.2  利用“自蛇”模型的后处理方法    8.3.3  “彩色蛇”模型应用于彩色图形插值放大的后处理  8.4  MLlmford-Shah模型及其应用    8.4.1  模型的建立    8.4.2  数值实现    8.4.3  推广的M-S模型推广  8.5  图像修补的PDE方法    8.5.1  曲率驱动扩散方法    8.5.2  BSCB方法附录  A1  GAC模型的梯度下降流  A2  松弛算法    A2.1  Jacobi迭代法    A2.2  Gauss-Seidel迭代法    A2.3  超松弛算法    A2.4  非线性联立方程组的超松弛算法  A3  Thomas算法    A4  二维梯度、Laplace算子和散度算子的离散化格式    A4.1  梯度模值    A4.2  Laplace算子    A4.3  散度算子  A5  彩色空间    A5.1  CIEXYz彩色规范系统    A5.2  CIExyY彩色空间    A5.3  RGB与CIEXYZ之间的关系    A5.4  照度和亮度    A5.5  Y′cbcr彩色空间    A5.6  CIELUV和CIELAB彩色空间    A5.7  HSI彩色空间参考文献

章节摘录

　　第1章 绪论　　1.1 视觉系统特性　　图像是诸如照片（photo）、图形（graphics）、电影（movie）、视频（video）、计算机断面扫描（CT）、核磁共振（MR）、遥感（remotesensing），乃至地球物理勘探等各类二维或三维数据的总称。人们试图通过视觉从这些数据中获取信息。研究表明，人们获取信息总量中的约75％来自视觉系统。这一方面说明图像科学在信息科学中的重要地位；另一方面也说明，图像科学的研究必然与人类视觉系统（humanvisualsystem，HVS）特性密切相关。通过生物医学和生物物理学的研究，现已积累了许多关于HVS的基本知识。本节对此作一简要介绍。

用户评论 (总计57条)

•   偏微分方程是图像处理的流行方法。本书恰是一本将理论的实际应用展示给我们的好书。
•   关于偏微分方程图像处理方面国内最好的专著，适合于刚进入这一领域的研究生
•   图像处理的偏微分方程方法好书啊！图像处理的偏微分方程方法好书啊！
•   在图书馆看到这本书觉得不错，就买了一本，是一本学习图像处理方法理论的好书！
•   很不错的一本书，对于图像处理理论研究很有帮助
•   讲的很详细，对于基础不好的人也很容易看懂的。如果对图像处理有需要的话这本书强烈推荐
•   适于对图像有一定认识，不需很深研究的同学，
•   书说的是偏微分方程的应用，感觉很有用，本身也是入门，反正很不错
•   讲解详细，程序易懂
•   没什么感觉 就一本书 正版的没问题 这本书是老师让买的 提前看；了一部分 觉得不错 就买了
  就是没有开发票 还要补发票 挺麻烦的 要是系统默认开发票就比较好了!!!
  不错，按时到货
•   不错的书，很系统，很适合工科的人。
•   书写的很好，理论讲的很细了已经，但是还不够特别细，要是想知道算法的每一个细节就必须得回去找当年的paper看。
•   很好的书，内容比较详细，正是需要的
•   快递很速度，书是正版的
•   书很好，好好的看一看，这可是基础啊！
•   大致先翻了一下，还不错的样子哦
•   发货真的太快了，书的质量很好
•   还没怎么看，但这方面的书太少了。
•   一般，静的不多，看起来有点晦涩
•   上面从基础到各种模型，很全的
•   非常好，浅显易懂
•   这正是我所需要的，非常好
•   有用，但还是不够详细！！！！！
•   verygood！
•   对图书质量以及送货效率都很满意
•   比较详细介绍了水平集等采用微分几何和偏微分方程的图像处理算法，而且从基础开始介绍。正在做US图像分割，很有启发。
•   买了，看了，书整体上是不错，挺适合对图像处理有基础的人学。但是有的内容说的不够细，而且书中带的光盘只对一部分图像处理模型给出源代码，有的就没有给出。
•   适合有关图像处理方面学习的人参阅
•   比较适合工科做图像处理的同学使用
•   重要的是质量好,含光盘
•   不错的书，看了后很有帮助。盘的内容比较一般。
  总体上应该给较高评价.
•   比较好，条理比较清楚，对照老外那本“数学方法”更佳
•   这本书，内容不错，挺说细，挺专业！
•   书不错，就是光盘被纸张黏在一起了。
•   送货很快，但是光盘给甩碎了。
•   只是光盘粘在纸上很不人性，撕的时候要很小心。
•   这本书写的知识点很详细也很系统,对我们的学习也有很大的帮助!
•   随便看了看讲理论还是不错的
•   写的不错，很专业。
•   此书不错，正在学习中
•   不错，内容有点深，公式一大堆，痛苦啊
•   公式推理复杂
•   讲解比较清楚，还有部分代码，挺好
•   书很好，是我想要的。推荐！
•   挺好的。
  谢谢。
•   做毕设用到 不错
•   有点折了，质量还是不错的
•   z值得推荐
•   此书还是不错的，尽管排版有一些错误。
•   verywell~
•   写的不是很好，理论上不够深入，一些最新的研究内容没有写
•   内容挺好，就是书的封面有折痕，不爽，当当不厚道
•   还行，价格有点贵
•   也就那样吧，但是取货不如京东
•   整体还好，不讲的都是基本模型
•   书有点难，不适合普通人阅读。
•   不知道是不是DD里面也有很多拖了，感觉考虑买科学出版社的之前应该斟酌再三