圖像處理系統(tǒng)

第1章緒論
1.1圖像處理科學(xué)的體系結(jié)構(gòu)
1.2圖像處理的特點
1.3圖像處理算法及其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
1.3.1數(shù)據(jù)處理層算法及其
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
1.3.2信息提取層算法及其
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
1.3.3知識應(yīng)用層算法及其
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
1.4圖像處理系統(tǒng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
1.4.1圖像處理系統(tǒng)的發(fā)展
歷程
1.4.2以圖像幀存為中心的
系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
1.4.3以計算機內(nèi)存為中心
的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
1.4.4以網(wǎng)絡(luò)為中心的系統(tǒng)
結(jié)構(gòu)
1.5圖像處理系統(tǒng)的性能指標
1.6圖像處理技術(shù)的應(yīng)用
1.6.1圖像處理技術(shù)在醫(yī)學(xué)
中的應(yīng)用
1.6.2圖像處理技術(shù)在軍事
上的應(yīng)用
1.6.3圖像處理技術(shù)在工業(yè)
中的應(yīng)用
1.6.4圖像處理技術(shù)在公共
安全中的應(yīng)用
1.6.5圖像處理技術(shù)在辦公
自動化中的應(yīng)用
1.6.6圖像處理技術(shù)在體育
方面的應(yīng)用
1.6.7圖像處理技術(shù)在娛樂
中的應(yīng)用
習題1
第2章圖像處理硬件系統(tǒng)的設(shè)計
方法
2.1圖像處理系統(tǒng)的設(shè)計流程
2.2圖像處理系統(tǒng)的設(shè)計準則
2.2.1設(shè)計適應(yīng)于機器
2.2.2設(shè)計適應(yīng)于算法
2.2.3設(shè)計適應(yīng)于系統(tǒng)
2.3可編程邏輯器件
習題2
第3章視頻圖像數(shù)字化
3.1圖像的基本描述
3.2掃描時序的產(chǎn)生
3.2.1掃描時序規(guī)范
3.2.2數(shù)值波形法
3.2.3掃描時序的設(shè)計
3.3視頻圖像的數(shù)字化
3.3.1視頻圖像的采樣
3.3.2數(shù)字圖像的有效
比特位
3.3.3模擬視頻圖像的預(yù)
處理
習題3
第4章圖像幀存儲體
4.1圖像幀存儲體的結(jié)構(gòu)
4.2圖像幀存儲體的管理
4.2.1存儲體分時訪問
方式
4.2.2存儲體多周期嵌套的
優(yōu)先級訪問方式
4.3圖像幀存儲體的時序
習題4
 
 
第5章圖像顯示
5.1圖像顯示的基本形式
5.2圖像滾動顯示、漫游顯示和
放大顯示
5.3圖像灰度窗口顯示
5.4動態(tài)圖像顯示
習題5
第6章微機接口
6.1微機接口技術(shù)基礎(chǔ)
6.2微機總線
6.3ISA總線下的微機圖像
接口
6.4PCI總線下的微機圖像
接口
習題6
第7章圖像并行處理技術(shù)基礎(chǔ)
7.1圖像并行處理技術(shù)的基本
概念
7.2處理器的并行結(jié)構(gòu)
7.3并行算法
7.4圖像并行處理的性能指標
習題7
第8章流水線型圖像并行處理
8.1流水線型圖像處理的基本
技術(shù)
8.2IMAGEBOX150圖像處理
系統(tǒng)
8.3VICOMVME圖像處理工作
站、VICOMVMV機器視覺
計算機
8.4TJ82圖像計算機
習題8
第9章基于DSP的圖像并行處理
9.1基于DSP的圖像處理基本
技術(shù)
9.2多DSP的圖像并行處理
9.3基于TMS320C80的圖像并行
處理
9.4基于IMS A110的圖像并行
處理
習題9
第10章基于鄰域存儲體的二維
計算
10.1基于鄰域存儲體的二維計算
的基本原理與系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
10.2鄰域存儲體
10.2.1鄰域存儲體的鄰域
數(shù)據(jù)類別
10.2.2鄰域存儲體并行存取
二維鄰域數(shù)據(jù)
10.2.3鄰域存儲體并行存取
一維鄰域數(shù)據(jù)
10.2.4鄰域存儲體的
實現(xiàn)
10.3基于鄰域存儲體的二維流數(shù)據(jù)
形成方法
10.4基于鄰域存儲體的二維流并行
處理的方法
10.5基于鄰域存儲體的二維計算
的實踐
10.5.1NIPC1鄰域圖像
并行處理機
10.5.2NIPC2鄰域圖像
并行處理機
10.5.3NIPC3鄰域圖像
并行處理機
10.5.4NIPC4鄰域圖像
并行處理機
習題10
第11章圖像系統(tǒng)軟件
11.1計算機的軟件環(huán)境
11.2圖像處理系統(tǒng)的軟件
結(jié)構(gòu)
11.2.1圖像軟件系統(tǒng)的分層
結(jié)構(gòu)
11.2.2圖像軟件系統(tǒng)的基礎(chǔ)
架構(gòu)
11.3圖像軟件系統(tǒng)的設(shè)備驅(qū)動
程序
11.4基于MMX/SSE技術(shù)的圖像
并行處理
11.4.1MMX技術(shù)
11.4.2SSE技術(shù)核心
11.4.3基于MMX/SSE技術(shù)的
圖像并行處理
11.5圖像不規(guī)則區(qū)域的描述
11.5.1圖像不規(guī)則區(qū)域的
邊界形成方法
11.5.2圖像不規(guī)則區(qū)域的
內(nèi)部判別方法
11.5.3不規(guī)則區(qū)域的圖像
存儲
11.5.4圖像不規(guī)則區(qū)域描述
的應(yīng)用
習題11
第12章計算機人像組合技術(shù)
12.1人像組合技術(shù)的發(fā)展
歷程
12.2人像部件庫建庫軟件
12.2.1人像部件數(shù)據(jù)庫
12.2.2人臉圖像幾何歸
一化
12.2.3人臉部件的提取
12.2.4人臉部件的分類
12.3人像組合軟件
12.3.1組合狀態(tài)下的
操作
12.3.2修改狀態(tài)下的
操作
12.4結(jié)合腦電記憶人臉的圖像
重建
習題12
第13章超低分辨率人臉圖像的
重建
13.1低分辨率人臉圖像重建的
基本方法
13.2低分辨率人臉圖像重建的
性能指標
13.3超低分辨率人臉圖像的尺寸
歸一化方法
13.4基于低頻分量的超分辨率人臉
圖像的重建方法
13.5超分辨率人臉圖像重建的多級
多類訓(xùn)練集的生成方法
13.6超分辨率人臉圖像重建的多級
多類訓(xùn)練集的應(yīng)用方法
13.7超低分辨率人臉圖像重建的
意象人臉圖像的形成方法
13.8超低分辨率人臉圖像的重建
系統(tǒng)
13.9超低分辨率人臉圖像重建的
應(yīng)用
13.10人臉超分辨技術(shù)的發(fā)展
習題13
第14章人臉識別技術(shù)
14.1生物特征識別概述
14.2人臉識別概述
14.3人臉識別算法
14.3.1部件PCA人臉
識別
14.3.2深度學(xué)習人臉
識別 
14.4人臉識別系統(tǒng)
14.4.1人臉識別系統(tǒng)的
基本結(jié)構(gòu)
14.4.2辨識型人臉識別
系統(tǒng)
14.4.3確認型人臉識別
系統(tǒng)
14.4.4關(guān)注名單型人臉
識別系統(tǒng)
14.4.5綜合型人臉識別
系統(tǒng)
14.4.6人臉識別的程序
接口
14.5人臉識別技術(shù)的展望
習題14
結(jié)束語
參考文獻