数字图像分割与拼接技术

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。

邵向鑫，男，1981年9月生，博士，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，吉林省高层次人才。2010年于吉林大学获电路与系统专业博士学位，随后于中国科学院东北地理与农业生态研究所从事博士后研究工作，并赴美国波特兰州立大学进行访问学者交流。长期致力于信号检测与信息处理领域的科研与教学工作。

第1章 图像分割概述

1.1 概述

1.2 图像分割的原理及分类

1.2.1 活动轮廓模型分割方法的原理

1.2.2 活动轮廓模型的分类

1.3 图像分割质量评价

第2章 图像分割方法

2.1 局部二值拟合活动轮廓模型分割方法

2.1.1 局部二值拟合活动轮廓模型

2.1.2 加权全变分局部二值拟合活动轮廓模型

2.1.3 仿真实验

2.1.4 小结

2.2 基于Wasserstein距离的模型分割方法

2.2.1 Wasserstein距离

2.2.2 基于Wasserstein距离的邻域直方图分割模型

2.2.3 基于Wasserstein距离的局部能量分割模型

2.2.4 仿真实验

2.2.5 小结

2.3 基于自适应增强边缘能量的活动轮廓模型分割方法

2.3.1 区域尺度拟合模型

2.3.2 基于自适应增强边缘能量的活动轮廓模型

2.3.3 实验结果与分析

2.3.4 小结

第3章 图像拼接

3.1 概述

3.2 图像拼接技术的发展

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