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數字圖像處理疑難解析 版權信息
- ISBN：7111155440
- 條形碼：9787111155447 ; 978-7-111-15544-7
- 裝幀：簡裝本
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數字圖像處理疑難解析 本書特色
本書作者結合在英語Surrey大學從事十多年“信號處理與機器智能”研究生課程教學的經驗，對圖像處理的基本原理做了深入淺出的論述。全書用例詳實，實用性強。
本書特點：
·通過用尺度小的圖像來解釋概念，便于進行運算
·深入闡述每種方法的細節，包括問題來源以及在實踐中可能會遇到的問題
·給出了深、淺兩個層次的詳細數學解釋
數字圖像處理疑難解析 內容簡介
本書通過問答形式介紹數字圖像處理的基礎理論，涉及圖像處理技術的各個層面。本書作者有豐富教學經驗，全書用例詳實，內容深入淺出，實用性強。
本書可作為大學計算機及相關專業本科生、研究生的教學參考書，也可供廣大從事數字圖像處理與應用研究的專業人員參考。
數字圖像處理疑難解析 目錄
出版者的話
專家指導委員員
譯者序
譯者簡介
前言
第1章導論
1.1為什么要做圖像處理
1.2為什么是一幅圖像
1.3什么是一幅圖像在一個像素點的亮度
1.4為什么圖像經常用512×512、256×256、128×128等形式表述
1.5存儲一幅圖像需要多少比特
1.6什么是圖像的分辨率
1.7如何進行圖像處理
1.8什么是一個線性算子
1.9算子是如何定義的
1.10一個算子是如何對一幅圖像進行變換的
1.11什么是點擴散函數
1.12如何表達一個線性算子作用于一幅圖像的實際效果
1.13矩陣H結構的可分離性假設的含義是什么
1.14可分離變換如何用矩陣形式來表示
1.15可分離性假設的含義是什么
1.16本章要點
1.17圖像處理的目的是什么
1.18本書要點
第2章圖像變換
2.1本章概述
2.2如何定義基圖像
2.3什么是兩個向量的外積
2.4如何用向量外積進行圖像展開
2.5什么是酉變換
2.6什么是酉矩陣
2.7什么是酉變換的逆
2.8如何構造酉矩陣
2.9如何選擇矩陣U和V使用g能用比f少的比特來表示
2.10如何對角化矩陣
2.11如何計算圖像對角化時所需要的矩陣U、V及
2.12什么是圖像的奇異值分解
2.13如何用SVD逼近一幅圖像
2.14用SVD逼近圖像的誤差是多少
2.15如何*小化重構誤差
2.16用SVD進行圖像展開時的基圖像是怎樣的
2.17任意被展開的圖像是否存在基圖像集
2.18什么是函數的完全標準正交集
2.19是否存在標準正交離散函數完全集
2.20如何定義哈爾函數
2.21如何定義沃爾什函數
2.22如何從哈爾函數和沃爾什函數創建一個圖像變換矩陣
2.23哈爾變換的基圖像是怎樣的
2.24如何僅用 1或-1定義一個正交矩陣
2.25哈達瑪/沃爾什變換的基圖像是怎樣的
2.26沃爾什和哈爾變換的優缺點是什么
2.27什么是哈爾小波
2.28傅里葉變換的離散形式是怎樣的
2.29離散傅里葉變換如何用矩陣形式表示
2.30矩陣U可否用于DFT的酉矩陣
2.31用DFT進行圖像展開時的基圖像是怎樣的
2.32為什么離散傅里葉變換比其他變換使用更普遍
2.33什么是卷積定理
2.34如何顯示圖像的離散傅里葉變換
2.35圖像旋轉時的離散傅里葉變換是怎樣的
2.36圖像平移時的離散傅里葉變換是怎樣的
2.37函數平衡值和它的DET之間的關系是怎樣的
2.38圖像伸縮時的離散傅里葉變換是怎樣的
2.39什么是離散余弦變換
2.40本章要點
第3章圖像的統計描述
第4章圖像增強
第5章二維濾波器
第6章圖像復原
第7章圖像分割和邊緣檢測
參考文獻
主題詞索引
專家指導委員員
譯者序
譯者簡介
前言
第1章導論
1.1為什么要做圖像處理
1.2為什么是一幅圖像
1.3什么是一幅圖像在一個像素點的亮度
1.4為什么圖像經常用512×512、256×256、128×128等形式表述
1.5存儲一幅圖像需要多少比特
1.6什么是圖像的分辨率
1.7如何進行圖像處理
1.8什么是一個線性算子
1.9算子是如何定義的
1.10一個算子是如何對一幅圖像進行變換的
1.11什么是點擴散函數
1.12如何表達一個線性算子作用于一幅圖像的實際效果
1.13矩陣H結構的可分離性假設的含義是什么
1.14可分離變換如何用矩陣形式來表示
1.15可分離性假設的含義是什么
1.16本章要點
1.17圖像處理的目的是什么
1.18本書要點
第2章圖像變換
2.1本章概述
2.2如何定義基圖像
2.3什么是兩個向量的外積
2.4如何用向量外積進行圖像展開
2.5什么是酉變換
2.6什么是酉矩陣
2.7什么是酉變換的逆
2.8如何構造酉矩陣
2.9如何選擇矩陣U和V使用g能用比f少的比特來表示
2.10如何對角化矩陣
2.11如何計算圖像對角化時所需要的矩陣U、V及
2.12什么是圖像的奇異值分解
2.13如何用SVD逼近一幅圖像
2.14用SVD逼近圖像的誤差是多少
2.15如何*小化重構誤差
2.16用SVD進行圖像展開時的基圖像是怎樣的
2.17任意被展開的圖像是否存在基圖像集
2.18什么是函數的完全標準正交集
2.19是否存在標準正交離散函數完全集
2.20如何定義哈爾函數
2.21如何定義沃爾什函數
2.22如何從哈爾函數和沃爾什函數創建一個圖像變換矩陣
2.23哈爾變換的基圖像是怎樣的
2.24如何僅用 1或-1定義一個正交矩陣
2.25哈達瑪/沃爾什變換的基圖像是怎樣的
2.26沃爾什和哈爾變換的優缺點是什么
2.27什么是哈爾小波
2.28傅里葉變換的離散形式是怎樣的
2.29離散傅里葉變換如何用矩陣形式表示
2.30矩陣U可否用于DFT的酉矩陣
2.31用DFT進行圖像展開時的基圖像是怎樣的
2.32為什么離散傅里葉變換比其他變換使用更普遍
2.33什么是卷積定理
2.34如何顯示圖像的離散傅里葉變換
2.35圖像旋轉時的離散傅里葉變換是怎樣的
2.36圖像平移時的離散傅里葉變換是怎樣的
2.37函數平衡值和它的DET之間的關系是怎樣的
2.38圖像伸縮時的離散傅里葉變換是怎樣的
2.39什么是離散余弦變換
2.40本章要點
第3章圖像的統計描述
第4章圖像增強
第5章二維濾波器
第6章圖像復原
第7章圖像分割和邊緣檢測
參考文獻
主題詞索引
展開全部
數字圖像處理疑難解析 作者簡介
賴劍煌，1986年畢業于中山大學，1989年獲碩士學位，1999年獲博士學位。曾到美國HARRIS數字系統公司、聯合國大學軟件技術研究所（澳門）等作訪問學者。現任中山大學數學系教授、博士生導師、應用數學教研室主任、中國圖像圖形學會常務理事、廣東省圖像圖形學會常務理事和秘書長。主要研究方向是圖像處理和模式識別，尤其是人臉檢測與人臉識別技術。迄今，已在國際學術期刊和會議上發表論文50余篇。曾獲商業部科技進步二等獎及其他科技獎勵多項。
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