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| 內容簡介： |
本书系统介绍了数字图像处理中的图像分割与图像拼接两大核心技术。第1章主要介绍图像分割的基本概念、原理及分类，为后续内容奠定理论基础；第2章重点阐述三种先进的图像分割模型，即局部二值拟合活动轮廓模型、基于Wasserstein距离的分割模型以及基于自适应增强边缘能量的活动轮廓模型，涵盖其原理、优化方法与实验验证；第3章概述图像拼接技术的发展、应用背景与基本流程；第4章深入探讨图像去噪技术，特别是基于压缩感知理论的去噪方法及其优化算法；第5章详细介绍四种图像拼接方法，即基于模板配准、相位相关、区域特征和Harris 角点检测的图像拼接方法，涵盖从特征提取到融合的全流程。本书内容新颖、结构清晰，理论与实践紧密结合， 具有较强的学术前瞻性和工程实用价值。
本书适用于计算机视觉、图像处理、人工智能等相关领域的研究人员、工程师，以及高等院校计算机、电子、通信等相关专业的师生阅读参考。
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| 關於作者： |
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邵向鑫，现为长春工业大学电气与电子工程学院副教授，硕士生导师，吉林大学工学博士，中国科学院东北地理与农业生态研究所博士后，美国波特兰州立大学访问学者。主要从事信号检测与信息处理方向的研究工作。承担吉林省教育厅“十三五”科学技术项目、吉林省教育厅“十二五”科学技术研究等多项，发表相关学术论文几十篇。
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| 目錄：
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第1章 图像分割概述 001
1.1 概述 001
1.2 图像分割的原理及分类 002
1.2.1 活动轮廓模型分割方法的原理 003
1.2.2 活动轮廓模型的分类 005
1.3 图像分割质量评价 007
第2章 图像分割方法 009
2.1 局部二值拟合活动轮廓模型分割方法 009
2.1.1 局部二值拟合活动轮廓模型 009
2.1.2 加权全变分局部二值拟合活动轮廓模型 015
2.1.3 仿真实验 016
2.1.4 小结 021
2.2 基于Wasserstein 距离的模型分割方法 021
2.2.1 Wasserstein 距离 021
2.2.2 基于Wasserstein 距离的邻域直方图分割模型 022
2.2.3 基于Wasserstein 距离的局部能量分割模型 023
2.2.4 仿真实验 025
2.2.5 小结 031
2.3 基于自适应增强边缘能量的活动轮廓模型分割方法 031
2.3.1 区域尺度拟合模型 031
2.3.2 基于自适应增强边缘能量的活动轮廓模型 032
2.3.3 实验结果与分析 037
2.3.4 小结 045
第3章 图像拼接 046
3.1 概述 046
3.2 图像拼接技术的发展 047
3.2.1 虚拟现实技术 047
3.2.2 虚拟场景技术 047
3.2.3 图像拼接技术 048
3.3 国内外发展现状 049
3.4 图像拼接技术研究基础 050
3.4.1 数字图像拼接技术的定义 050
3.4.2 数字图像拼接技术的流程 050
3.4.3 图像预处理 051
3.4.4 图像配准 054
3.4.5 图像融合 062
第4章 图像去噪 066
4.1 概述 066
4.2 压缩感知理论 066
4.2.1 信号的稀疏表示 067
4.2.2 观测矩阵的设计 068
4.2.3 信号的稀疏重建 068
4.2.4 现有的压缩感知重建方法 069
4.3 基于压缩感知的图像去噪方法 070
4.3.1 梯度投影稀疏重建方法 071
4.3.2 PR 共轭梯度投影稀疏重建方法 074
4.3.3 仿真实验 076
4.3.4 小结 083
第5章 图像拼接方法 085
5.1 基于模板配准算法的图像拼接方法 085
5.1.1 模板配准原理 085
5.1.2 模板配准图像拼接方法 088
5.1.3 实验与结论 093
5.2 基于图像相位相关的图像拼接方法 095
5.2.1 阈值分割边缘检测 095
5.2.2 基于边缘扩展相位相关的图像拼接方法 100
5.2.3 实验与结论 103
5.3 以区域特征配准的图像拼接方法 105
5.3.1 图像区域特征 105
5.3.2 基于区域特征的模糊集识别图像拼接方法 112
5.3.3 实验与结论 119
5.4 建立在特征点配准上的图像拼接方法 120
5.4.1 角点特征及其检测方法 121
5.4.2 基于Harris 角点检测的图像拼接方法 125
5.4.3 实验与结论 126
参考文献 129
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| 內容試閱：
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图像处理技术作为信息技术领域的重要分支，已广泛应用于军事、交通、医学诊断等诸多领域，成为推动现代社会智能化发展的重要力量。在军事领域，图像处理技术可用于卫星图像分析、导弹制导与目标识别;在交通系统中，图像处理技术可用于实现车牌跟踪与超速判断;在医疗诊断中，图像处理技术可以辅助医生进行病灶定位与影像分析。图像分割作为图像处理中的关键步骤，不仅直接决定后续图像分析与理解的准确性，更是许多高级视觉任务的基础。其目标是将图像划分为具有特定含义的区域，从而实现对图像信息的抽象与压缩。
尽管图像分割技术历经数十年发展，已有诸多方法被提出，如阈值分割、边缘检测、区域生长、聚类分割、分水岭算法、基于马尔可夫随机场的模型以及活动轮廓模型等，但仍未形成一种通用且鲁棒的分割方法。图像分割结果往往受到图像内容、噪声、光照变化、灰度不均匀等多种因素的影响，具有很强的主观性与任务依赖性。
在众多图像分割方法中，活动轮廓模型因开放式的框架设计、良好的拓扑适应能力以及出色的边界提取性能而备受关注。它能够融合边缘、区域、形状等多种图像信息，并通过能量最小化过程实现平滑封闭的轮廓提取，非常适合用于复杂场景下的图像分割任务。从经典的参数活动轮廓模型(Snakes模型)到基于水平集的几何活动轮廓模型，再到结合局部信息的LBF活动轮廓模型及其改进版本，活动轮廓模型分割方法在不断演进中提升了对噪声、弱边缘、灰度不均匀等挑战的适应能力。
图像拼接作为基于图像的绘制技术的重要组成部分，旨在将具有重叠区域的多幅图像合成为一幅宽视角、高分辨率的全景图像。该技术不仅广泛应用于虚拟现实、遥感成像、数字视频等领域，也在日常摄影与多媒体处理中扮演着重要角色。早期的图像拼接方法主要依赖模板匹配、相位相关、特征匹配等策略，随着特征提取与配准算法的发展，尤其是Harris角点、SIFT 特征等的引入，图像拼接在精度与效率上均有了显著提升。
本书围绕图像分割与图像拼接两大核心主题，系统阐述了其基本理论、典型方法与最新进展。全书共分为5章，内容包括图像分割的基本概念与分类、活动轮廓模型的原理与实现、图像分割质量评价、多种图像分割模型的改进与实验分析，以及图像拼接的技术流程、预处理方法、配准算法和融合策略。此外，还特别介绍了基于压缩感知理论的图像去噪方法，为提升图像质量提供了新思路。
本书旨在为相关领域的研究者、工程师以及高年级本科生和研究生提供系统而实用的技术参考，希望通过理论推导与实验验证相结合的方式，帮助读者深入理解图像处理的核心问题与解决路径，并推动该领域的技术创新与应用拓展。
由 于笔者水平有限，书中难免存在不足之处，恳请广大读者批评指正。
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