内容简介
目录
第一章 绪论 A.Rosenfeld
第二章 自动遥感图象处理 R.M.Haralick
2.1 遥感
2.2 图象处理问题
2.3 预处理问题
§2.3.1 灰度归一化
视角、大气和强度变化时的多重图象归一化
单一图象量化
§2.3.2 图象对准、叠合与校正
2.4 图象模式识别
§2.4.1 类别及训练数据选取
§2.4.2 决定判定法则
查表法
多元正态假设
§2.4.3 特征选择
§2.4.4 估计判定法则的误差
§2.4.5 聚类
2.5 图象纹理
§2.5.1 光学处理方法和纹理
§2.5.2 纹理与边缘
§2.5.3 数字变换方法和纹理
§2.5.4 空间灰度关系共现
§2.5.5 纹理变换
2.6 近实时硬件处理
2.7 软件处理
§2.7.1 多重图象格式
§2.7.2 检查图象数据的A/D转换
§2.7.3 面向用户的指令和库程序
2.8 结论
第三章 放射照相图象分析
C.A.Harlow,S.J.Dwyer Ⅲ,G.Lodwick
3.1 射线图片库的建立
3.2 系统硬件
3.3 图象分析
§3.3.1 模式识别
判别函数
修改的最大似然判定法则(MMLDR)
测量选择
§3.3.2 预处理
§3.3.3 纹理
§3.3.4 图象分割
3.4 应用
§3.4.1 核医学
§3.4.2 骨病
§3.4.3 肺
§3.4.4 心脏病
§3.4.5 风湿性心脏病
§3.4.6 先天性心脏病
先天性心脏病的小型计算机分析
根据边界数据诊断先天性心脏病
对先天性心脏病的边界数据的自动提取
§3.4.7 结论
附录:与放射照相图象分析有关的其他一些实验室
第四章 高能物理学中的图象处理
R.L.Mcllwain,Jr.
4.1 高能物理中图象处理的作用
§4.1.1 目视探测器
§4.1.2 运动学和测量过程
§4.1.3 目视处理的几项任务
4.2 底片测量装置的演变
§4.2.1 机器操作的自动化
§4.2.2 精密测量的自动化
§4.2.3 数据的选择和存贮
4.3 自动化机器的程序设计
§4.3.1 径迹检测程序
§4.3.2 寻找顶点和二次径迹
§4.3.3 径迹接收和径迹匹配
4.4 前景和问题
§4.4.1 目视检测器的改进
§4.4.2 辅助检测器的使用
4.5 参考文献阅读导引
第五章 细胞学的数字图象分析 K.Preston,Jr.
5.1 引言
5.2 细胞学自动化历史
§5.2.1 二十世纪五十年代的发展
扫描显微镜
图象处理——体视学
细胞分析仪
§5.2.2 六十年代的发展
细胞分析仪的失败
用于染色体自动分析的系统
用于溶血自动化的各种系统
用于细胞学的通用数字图象分析仪
其他应用
§5.2.3 最新发展
商用系统
研究工作方面的努力
其他应用
§5.2.4 主要删节的内容
5.3 样品制备
§5.3.1 用于血液学自动化的样品制备
§5.3.2 染色体分析中的样品制备
§5.3.3 颈部涂片用的自动样品制备
§5.3.4 与细胞学中图象分析有关的其他样品制备技术
5.4 扫描器和扫描机构
§5.4.1 扫描器类型和照明光源
§5.4.2 预处理和数字化
5.5 细胞学图象的自动识别
§5.5.1 光学密度直方图
§5.5.2 体视学
§5.5.3 计数和尺寸测定
§5.5.4 边界和轮廓——图象分割
§5.5.5 形状分析
轨迹变换
矩和主轴
光学密度分布图
外接图形
形状特点
骨架化和收缩
§5.5.6 纹理分析
§5.5.7 空间频率分析
§5.5.8 小结
§5.5.9 识别法和分类法
有人管理的分类
无人管理的分类
§5.5.10 仪器制作
5.6 至今的结果——进展小结
§5.6.1 血液涂片分析
§5.6.2 染色体分析
§5.6.3 颈部涂片分析
5.7 未来趋势和展望
§5.7.1 关于细胞图象处理速率的物理极限
§5.7.2 标准和合法性
第六章 字符识别的图象分析 J.R.Ullmann
6.1 引言
6.2 用于字符识别的硬件
§6.2.1 扫描器
§6.2.2 在字符识别中专用硬件的使用
6.3 二值化
§6.3.1 对二值化的要求
§6.3.3 对比度测定
§6.3.2 笔划宽度的测量
§6.3.4 固定的局部对比度要求
6.4 平滑技术
6.5 分割和规格化
§6.5.1 用测量进行规格化
§6.5.2 用识别进行规格化和分割
§6.5.3 用测量进行分割
6.6 相关识别
§6.6.1 引言
§6.6.2 执行过程
§6.7.1 引言
6.7 布尔识别技术
§6.7.2 对准计算技术
§6.7.3 特征检测的逻辑语句
§6.7.4 微程序设计的执行过程
§6.7.5 相联结构
§6.7.6 逻辑对分化方案
6.8 畸变字符的识别
§6.8.1 畸变问题
§6.8.2 字符拓扑学
§6.8.3 使用笔划的接头和末端的识别技术
§6.8.4 使用笔划的环圈和末端的识别技术
§6.8.5 使用边缘曲率的识别技术
§6.8.6 轮廓跟踪技术
6.9 长条分类技术
§6.9.1 每一长条的一行或一列
§6.9.2 每个长条的两行或两列
§6.9.3 每一长条的三行(列)或四行(列)
6.10 分类技术的组合
6.11 结束语
索引
参考文献