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第1章　绪论1

1．1　图像处理1

1．1．1　概述1

1．1．2　图像处理的发展和应用3

1．1．3　图像处理的关键技术5

1．1．4　图像数字化7

1．2　三维可视化9

1．2．1　三维可视化原理9

1．2．2　三维可视化的应用10

1．2．3　三维数据模型与可视化算法11

1．2．4　三维可视化的实现过程14

1．3　数字城市与三维GIS15

1．3．1　概述15

1．3．2　数字城市的关键技术18

1．3．3　城市景观三维抽象20

1．3．4　城市特征地物可视化21

1．3．5　地形三维可视化22

1．3．6　三维GIS23

1．3．7　三维空间查询与分析26

本章参考文献27

第2章　图像分割31

2．1　引言31

2．1．1　参数活动轮廓模型33

2．1．2　几何活动轮廓模型34

2．2　水平集方法及其快速算法35

2．2．1　曲线演化理论35

2．2．2　水平集方法38

2．2．3　水平集方法的快速实现40

2．3　基于梯度信息混合LBF的几何活动轮廓模型43

2．3．1　基于水平集的几何活动轮廓模型的特点43

2．3．2　参数活动轮廓模型与几何活动轮廓模型之间的关系45

2．3．3　基于梯度混合LBF的几何活动轮廓模型46

2．3．4　实验结果与分析49

2．4　对基于梯度信息几何活动轮廓模型的改进52

2．4．1　基于梯度信息的几何活动轮廓模型52

2．4．2　改进的模型56

2．4．3　模型的数值实现58

2．4．4　实验结果与分析59

2．5　集成的变分水平集图像分割模型61

2．5．1　几何活动轮廓模型及变分法62

2．5．2　边缘检测模型66

2．5．3　集成的活动轮廓模型69

2．5．4　实验结果与分析71

2．6　本章小结73

本章参考文献73

第3章　图像融合与目标识别80

3．1　多源图像融合80

3．1．1　图像融合基本概念80

3．1．2　多源图像融合的目标识别81

3．1．3　基于多源图像目标识别的流程82

3．1．4　图像融合处理层次85

3．2　图像增强86

3．2．1　直方图87

3．2．2　图像锐化处理88

3．3　纹理分析89

3．3．1　纹理特征90

3．3．2　Gabor变换90

3．3．3　小波变换94

3．4　基于小波的图像融合99

3．4．1　基于PCA的低频融合100

3．4．2　高频融合102

3．5　图像的特征提取与选择104

3．5．1　图像椭圆的形状特征106

3．5．2　特征评价与选择108

3．6　图像目标识别技术109

3．6．1　贝叶斯判据110

3．6．2　最小距离分类器110

3．6．3　K-近邻分类器111

本章参考文献111

第4章　可视化技术及实现115

4．1　概述115

4．1．1　可视化技术的产生115

4．1．2　可视化的研究内容及意义117

4．1．3　可视化的分类118

4．1．4　可视化的应用122

4．2　数据可视化的方法126

4．2．1　二维可视化方法127

4．2．2　三维可视化方法130

4．2．3　矢量场可视化方法133

4．2．4　基于动画的可视化方法134

4．3　可视化流程136

4．3．1　可视化的一般流程136

4．3．2　洪灾经济损失率可视化分析流程138

本章参考文献141

第5章　支持向量机及在图像处理中的应用145

5．1　引言145

5．2　统计学习理论146

5．2．1　机器学习问题及其方法146

5．2．2　学习过程一致性148

5．2．3　VC维149

5．2．4　推广性的界151

5．2．5　结构风险最小化理论151

5．3　支持向量机153

5．3．1　支持向量机的基本思想153

5．3．2　核函数156

5．3．3　支持向量机解决多分类问题158

5．3．4　支持向量机算法研究158

5．3．5　支持向量机的特点160

5．4　数字图像处理技术160

5．4．1　图像特征描述160

5．4．2　数字图像处理的主要内容163

5．4．3　数字图像处理技术应用及发展165

5．5　支持向量机在图像处理方面的应用167

5．5．1　图像识别167

5．5．2　图像增强169

5．5．3　图像分割169

5．5．4　其他领域170

本章参考文献171

第6章　图像与三维可视化模型174

6．1　计算机图形图像标准174

6．1．1　计算机图形标准OpenGL175

6．1．2　SVG图像标准178

6．1．3　三维模型VRML标准182

6．2　图形图像和模型的存储与访问185

6．2．1　图形图像的存储185

6．2．2　图形图像的分布式存储与展示188

6．3　虚拟城市的三维建模技术194

6．3．1　手动建模194

6．3．2　半自动化建模197

6．3．3　全自动化建模201

6．4　基于分布式环境的三维模型标准202

6．4．1　WebGL202

6．4．2　COLLADA203

6．4．3　U3D203

本章参考文献204

第7章　图像处理在书画作品中的应用207

7．1　引言207

7．2　中国书画的特征分析208

7．2．1　中国书画的色彩208

7．2．2　中国书画作品的技法209

7．3　书画印章的特征分析210

7．3．1　印章的历史、流派211

7．3．2　印章的章法、文法211

7．3．3　印章的边格212

7．3．4　印章的颜色特征和结构特征213

7．4　一种基于结构特征的书画印章提取系统模型216

7．5　基于机器学习的中国书画颜色层析模型218

7．5．1　中国书画颜色分层的先验知识218

7．5．2　建立中国书画颜色分层原始描述模型220

7．5．3　模型的测试与应用220

7．5．4　基于机器学习的模型优化222

7．5．5　基于颜色分类的中国画分层分割222

7．6　印章的提取224

7．6．1　基于数学形态学的区域合并225

7．6．2　基于结构特征的印章提取225

7．6．3　实验结果分析230

7．7　基于机器学习的印章语义标注方法233

7．7．1　印章图像的预处理233

7．7．2　语义特征提取和标注234

本章参考文献239

第8章　遥感图像分类技术241

8．1　遥感图像分类概论241

8．1．1　TM遥感图像的格式及特点241

8．1．2　模式分类的一般步骤242

8．2　分类算法的实现技术244

8．2．1　主成分分析算法244

8．2．2　最小距离法和最大似然估计法245

8．2．3　一阶范数软间隔分类器246

8．2．4　SMO算法的实现技术248

8．3　分类实验的设计与算法实现250

8．3．1　整体设计250

8．3．2　样本采集251

8．3．3　训练与分类256

8．3．4　图像显示261

8．4　分类结果的评价262

8．4．1　实验区地面资料分析262

8．4．2　三种核函数的分类结果比较264

8．4．3　与其他分类算法的结果比较265

8．4．4　分析和总结266

本章参考文献267