提高篇
第1章 精通“圖像特征提取
1.1 圖像的直方圖
1.1.1 灰度圖像直方圖
1.1.2 例程解析
1.1.3 彩色圖像的RGB分量直方圖
1.2 圖像的不變矩特征
1.2.1 幾何矩的基本原理
1.2.2 例程一點通
1.3 圖像的邊緣檢測
1.3.1 運用一階微分算子檢測圖像邊緣
1.3.2 運用二階微分算子檢測圖像邊緣
1.3.3 基於Canny算子檢測圖像邊緣
1.3.4 基於SUSAN特征檢測算子的邊緣提取
1.3.5 基於小波變換模極大值的邊緣檢測
1.3.6 基於二維有限衝擊響應濾波器的特定角度邊緣檢測
1.3.7 基於多尺度形態學梯度的邊緣檢測
1.4 斑點特征檢測
1.4.1 勾畫“LoG斑點”
1.4.2 描繪“DoH斑點”
1.4.3 提取“Gi11es斑點”
1.5 角點特征檢測
1.5.1 何謂“角點”
1.5.2 描繪“Harris角點”
1.5.3 例程一點通
1.5.4 融會貫通
1.6 SIFT不變特征提取與描述
1.6.1 SIFT算法
1.6.2 SIFT特征描述
1.6.3 例程精講
第2章 圖像配準和融合
2.1 圖像配準及其實現
2.1.1 縱覽“圖像配準”
2.1.2 構建“配準模型”
2.1.3 相似性測度
2.1.4 基於灰度的圖像配準
2.1.5 基於特征點的圖像配準
2.2 圖像融合及其實現
2.2.1 什麼是圖像融合
2.2.2 常見的圖像融合類型
2.2.3 圖像融合的主要步驟
2.2.4 圖像融合的規則
2.2.5 圖像融合效果評價
2.2.6 加權平均圖像融合方法及其程序實現
2.2.7 基於主成分分析的圖像融合方法及其程序實現
2.2.8 基於金字塔分解的圖像融合
2.2.9 基於小波變換的圖像融合
2.2.10 基於餘弦變換的多聚焦圖像融合
應用篇
第3章 品讀“典型應用實例”