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1引言1

1.1本书目标和内容4

1.2彩色图像处理术语6

1.2.1什么是彩色数字图像6

1.2.2彩色图像的导数9

1.2.3彩色边缘10

1.2.4彩色恒常性11

1.2.5彩色图像的对比度12

1.2.6彩色图像中的噪声14

1.2.7亮度、照度和明度15

1.3实际应用中的彩色图像分析16

1.3.1医学应用中的彩色图像处理17

1.3.2食品科学和农业中的彩色图像处理18

1.3.3工业制造和无损材料测试中的彩色图像处理19

1.3.4彩色图像处理的其他应用19

1.3.5数字视频和图像数据库20

1.4进一步阅读21

1.5参考文献22

2眼睛和彩色26

2.1彩色视觉生理学27

2.2感知彩色信息29

2.3后感知彩色信息33

2.3.1视网膜中神经中枢细胞的神经生理学34

2.3.2视网膜中神经中枢细胞对彩色光刺激的反应35

2.4大脑皮层彩色信息36

2.5彩色常性感知和Retinex理论37

2.6参考文献39

3彩色空间和彩色距离41

3.1标准彩色系统42

3.1.1 CIE彩色匹配函数43

3.1.2标准彩色值45

3.1.3色度图45

3.1.4 Macadam椭圆48

3.2基于物理学和工艺的彩色空间49

3.2.1 RGB彩色空间49

3.2.2 CMY（K）彩色空间53

3.2.3 YIQ彩色空间54

3.2.4 YUV彩色空间55

3.2.5 YCBCR彩色空间56

3.2.6 Kodak PhotoCD和YC1 C2彩色空间57

3.2.7 I1I2I3彩色空间58

3.3均匀彩色空间58

3.3.1 CIELAB彩色空间59

3.3.2 CIELUV彩色空间62

3.4基于感知的彩色空间63

3.4.1 HSI彩色空间63

3.4.2 HSV彩色空间66

3.4.3对立彩色空间68

3.5彩色差公式69

3.5.1 RGB彩色空间中的彩色差公式69

3.5.2 HSI彩色空间中的彩色差公式70

3.5.3 CIELAB和CIELUV彩色空间中的彩色差公式70

3.6彩色排序系统72

3.6.1孟塞尔彩色系统72

3.6.2 Macbeth-彩色检验器73

3.6.3 DIN彩色图74

3.7进一步阅读75

3.8参考文献75

4彩色成像78

4.1彩色电子相机的工艺设计78

4.1.1图像传感器79

4.1.2利用彩色滤光器的黑白相机多光谱成像81

4.1.3单芯片CCD彩色相机82

4.1.4三芯片CCD彩色相机83

4.1.5数字相机84

4.2标准彩色滤光器和标准施照体86

4.2.1标准彩色滤光器86

4.2.2标准施照体88

4.3光度学传感器模型90

4.3.1衰减、剪切和浮散91

4.3.2色差94

4.3.3色差修正96

4.4光度和色度校准97

4.4.1相机信号的非线性98

4.4.2相机线性性质的测量99

4.4.3白平衡和黑水平的确定101

4.4.4变换为标准彩色系统XYZ102

4.5进一步阅读106

4.6参考文献106

5彩色图像增强108

5.1假彩色和伪彩色109

5.2真实彩色图像的增强111

5.3彩色图像中的噪声消除112

5.3.1盒滤波器112

5.3.2中值滤波器114

5.3.3形态滤波器126

5.3.4频域滤波127

5.4彩色图像的对比度增强128

5.4.1彩色饱和度与亮度的处理129

5.4.2改变色调132

5.5参考文献134

6彩色图像中的边缘检测137

6.1矢量值技术138

6.1.1坎尼算子的彩色变型138

6.1.2 Cumani算子140

6.1.3基于矢量序统计的算子145

6.2彩色边缘算子的结果148

6.3边缘分类152

6.3.1基于物理学的分类154

6.3.2利用光度不变梯度的分类155

6.4彩色Harris算子156

6.5参考文献158

7彩色图像分割162

7.1基于像素的分割164

7.1.1直方图技术164

7.1.2彩色空间的聚类分析166

7.2基于区域的分割167

7.2.1区域生长技术167

7.2.2分裂合并168

7.3基于边缘的分割170

7.3.1局部技术170

7.3.2利用水线变换的分割171

7.3.3图中水线变换的应用175

7.3.4彩色图像的水线变换扩展178

7.4基于物理学的分割180

7.4.1双色反射模型181

7.4.2分类技术184

7.5分割方法的比较187

7.6参考文献189

8高光、相互反射和彩色恒常性193

8.1彩色图像中的高光分析193

8.1.1 Klinker-Shafer-Kanade技术195

8.1.2 Tong-Funt技术197

8.1.3 Gershon-Jepson-Tsotsos技术198

8.1.4 SchlNs-Teschner技术200

8.1.5使用多幅图像的光谱差分203

8.1.6光度多图像技术206

8.1.7偏振技术208

8.2彩色图像的相互反射分析212

8.2.1相互反射的单反弹模型213

8.2.2单反弹彩色部分的确定216

8.2.3四分之一圆周分析217

8.2.4真实彩色图像中相互反射的最小化218

8.2.5考虑相互反射和阴影的分割219

8.2.6相互反射范围的确定221

8.2.7阴影分析221

8.2.8相互反射的最小化222

8.3彩色恒常性223

8.3.1彩色恒常性问题的数学公式化224

8.3.2彩色恒常性技术226

8.4参考文献232

9彩色图像的静态立体分析239

9.1立体图像采集系统的几何241

9.2基于区域的对应性分析244

9.2.1利用色度块匹配获得稠密视差图244

9.2.2用于彩色立体分析的色度块匹配248

9.2.3彩色图像金字塔中的分层块匹配254

9.2.4基于彩色模式投影的立体分析259

9.3基于特征的对应性分析266

9.3.1基于边缘的对应性分析267

9.3.2通用思路272

9.4参考文献273

10彩色图像的动态和光度立体分析276

10.1光流277

10.1.1解决方案277

10.1.2彩色图像序列的Horn-Schunck约束279

10.2光度立体分析284

10.2.1非稳定场景的光度立体分析285

10.2.2非朗伯表面的光度立体分析287

10.3参考文献288

11利用PTZ摄像机基于彩色的跟踪290

11.1背景问题291

11.2跟踪方法294

11.2.1主动形状模型295

11.2.2自动目标获取和从固定到PTZ摄像机的移交296

11.2.3彩色，预测方向和运动速度296

11.3跟踪的技术层面298

11.3.1用于变焦和跟踪的特征提取298

11.3.2从运动目标提取彩色301

11.4彩色主动形状模型306

11.4.1地标点307

11.4.2主分量分析308

11.4.3模型拟合309

11.4.4局部结构建模310

11.4.5多分辨率ASM的分层策略311

11.4.6将ASMs延伸到彩色图像序列312

11.4.7部分遮挡320

11.4.8总结322

11.5参考文献323

12用于生物测定学的多光谱成像326

12.1什么是多光谱图像？326

12.2多光谱图像获取327

12.3融合可见光和红外图像进行人脸识别333

12.3.1可见光和热人脸图像的配准335

12.3.2经验模式分解338

12.3.3使用EMD的图像融合340

12.3.4实验结果341

12.4可见光谱中用于人脸识别的多光谱图像融合345

12.4.1基于物理学的加权融合345

12.4.2通过数据融合进行照明调整349

12.4.3小波融合351

12.4.4 CMC测量351

12.4.5多光谱、多模式和多光源IRIS-M3数据库352

12.4.6实验结果357

12.5参考文献363

13单能量X-光图像的伪彩色化367

13.1问题描述367

13.2人对彩色的感知369

13.2.1彩色的生理学加工370

13.2.2彩色的心理学加工370

13.2.3最优彩色赋值的通用建议371

13.2.4基于生理学的指导方针372

13.2.5基于心理学的指导方针373

13.3伪彩色化的理论373

13.4基于RGB的彩色映射377

13.4.1基于感知的彩色映射377

13.4.2数学公式化381

13.5基于HSI的彩色映射384

13.5.1原始灰度数据的映射384

13.5.2用于预处理后灰度数据的彩色387

13.6实验结果388

13.6.1用基于RGB变换产生的彩色编码图像389

13.6.2用基于HSI变换产生的彩色编码图像392

13.7性能评价395

13.7.1初步的在线调查396

13.7.2正式的机场评价398

13.8结论401

13.9参考文献402

索引404