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數字圖像處理-原理與算法 版權信息
- ISBN：9787111307235
- 條形碼：9787111307235 ; 978-7-111-30723-5
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>>
數字圖像處理-原理與算法 本書特色
《數字圖像處理:原理與算法》是普通高等教育計算機規劃教材。
數字圖像處理-原理與算法 目錄
出版說明前言第1章 概論1.1 基本概念1.1.1 連續圖像1.1.2 數字圖像1.1.3 顏色模型1.2 圖像的統計特性1.2.1 基本統計分析量1.2.2 直方圖1.3 圖像文件格式1.3.1 BMP圖像文件格式1.3.2.IPG圖像文件格式1.3.3 G11圖像文件格式1.3.4 PNG圖像文件格式1.4 圖像質量的評價標準1.4.1 客觀評價標準1.4.2 主觀評價標準1.5 數字圖像處理的應用1.6 習題第2章 圖像數字化2.1 圖像采樣2.1.1 圖像采樣基本概念2.1.2 采樣定理2.1.3 圖像重建2.2 圖像量化2.2.1 標量量化2.2.2 向量量化2.2.3 采樣、量化參數與數字化圖像之間的關系2.2.4.數字圖像的數值描述2.3 圖像輸人／輸出設備2.3.1 圖像輸入設備2.3.2 圖像輸出設備2.4 習題第3章 圖像處理基礎3.1 點運算3.1.1 線性點運算3.1.2 非線性點運算3.1.3 點運算與直方圖3.1.4 點運算的應用3.2 代數運算3.2.1 加法運算3.2.2 減法運算3.2.3 乘法運算3.2.4 除法運算3.3 點運算和代數運算應用算法3.3.1 彩色圖像轉變為灰度圖像3.3.2 灰度閾值變換3.3.3 灰度線性變換3.3.4 偽彩色處理3.3.5 圖像融合3.4 習題第4章 圖像幾何變換4.1 圖像仿射變換4.1.1 齊次坐標系4.1 _2圖像仿射變換4.1.3 仿射變換算法設計4.2 圖像插值放大4.2.1 *鄰近插值算法4.2.2 雙線性插值算法4.2.3 三次卷積插值算法4.3 圖像縮小4.3.1 基于等間隔采樣的圖像縮小算法4.3.2 基于局部均值的圖像縮小算法4.4 習題第5章 圖像時頻變換5.1 Fourier變換5.1.1 Fourier變換的性質5.1.2 離散Fourier變換5.1.3 二維離散Fourier變換的性質5.2 快速傅里葉變換5.2.1 計算DFT的問題及其改進途徑5.2.2 FFT算法及其原理5.3 離散余弦變換5.3.1 一維離散余弦變換5.3.2 利用FFT快速計算DCT5.4 沃爾什-哈達瑪變換5.4.1 沃爾什函數與哈達瑪矩陣5.4.2 沃爾什-哈達瑪變換5.5 K-L變換5.5.1 圖像的向量表示和統計參數5.5 ，2c，的特征值和特征向量5.5.3 離散K-L變換及其性質5.6 小波變換5.6.1 從F0urier分析到小波分析5.6.2 小波分析5.6.3 小波變換算法5.7 習題第6章 圖像增強6.1 空域增強6.1.1 灰度變換增強6.1.2 直方圖變換增強6.1.3 平滑濾波6.1.4 中值濾波6.1.5 空域模板濾波6.2 頻域增強6.2.1 巴特沃斯低通濾波6.2.2 巴特沃斯高通濾波6.3 圖像銳化6.3.1 羅伯特算子6.3.2 拉普拉斯算子6.3.3 索伯爾算子6.3.4 普瑞維特算子6.3.5 凱西算子6.4 習題第7章 圖像恢復7.1 圖像退化模型7.1.1 線性系統7.1.2 圖像退化模型7.1.3 圖像退化模型的離散形式7.1.4 運動模糊的退化模型7.2 圖像代數恢復方法7.2.1 無約束代數恢復方法7.2.2 有約束代數恢復方法7.3 圖像頻域恢復方法7.3.1 逆濾波7.3.2 *小二乘方濾波7.4 其他圖像恢復方法7.4.1 人機交互式恢復方法7.4.2 幾何畸變校正7.5 習題第8章 圖像分割8.1 邊緣檢測8.1.1 圖像邊緣與梯度8.1.2 邊緣檢測算法8.2 圖像閾值法8.2.1 閾值分割原理8.2.2 *佳閾值分割算法8.2.3 0tsu閾值分割算法8.2.4 基于熵的二值化方法8.3 基于區域的分割8.3.1 區域生長法8.3.2 區域分裂與合并8.4 霍夫變換8.4.1 直線的檢測8.4.2 廣義Hough變換檢測曲線8.5 習題第9章 圖像特征提取與分析9.1 幾何特征9.1.1 位置和面積9.1.2 距離9.2 形狀特征9.2.1 區域外部空間域分析9.2.2 區域內部空間域分析9.2.3 區域內部變換分析9.3 邊界特征9.3.1 鏈碼描述9.3.2 傅里葉描述子9.3.3 邊界提取與外輪廓跟蹤9.4 圖形細化9.4.1 細化算法……第10章 圖像形態學第11章 模式識別第12章 圖像壓縮第13章 分開圖像壓縮第14章 圖像加密第15章 圖像數字水印附錄參考文獻
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數字圖像處理-原理與算法 節選
《數字圖像處理:原理與算法》針對圖像處理和算法兩方面為“零知識”起點的讀者。前12章適用于本科教學，主要內容包括概論、圖像數字化、圖像處理基礎、圖像幾何變換、圖像時頻變換、圖像增強、圖像恢復、圖像分割、圖像特征與分析、圖像形態學、模式識別和圖像壓縮。*后3章包括分形圖像壓縮、圖像加密和圖像水印，可為本科高年級和研究生教學之用！稊底謭D像處理:原理與算法》內容新穎并注重培養創新能力，介紹算法深入淺出并注重實現，其主要算法都在配套的《數字圖像處理-VisualC#.NET編程與實驗》一書中實現了程序。若結合《數字圖像處理一VisualC#.NET編程與實驗》，各層次讀者可各取所需地學習有關章節！稊底謭D像處理:原理與算法》的所有算法和公式都經過推導和證明，并經過程序驗證！稊底謭D像處理:原理與算法》適用于計算機、通信和電子信息、自動控制、生物醫學工程等各理工科相關專業的本科和研究生教學和工程技術人員應用參考。
數字圖像處理-原理與算法 相關資料
插圖：在數字圖像處理中，經常需要采用各種各樣的算法。根據數字圖像處理運算中輸入信息與輸出信息的類型，具有代表性的圖像處理算法從功能上分為以下幾種：（1）單幅圖像=單幅圖像。（2）多幅圖像=單幅圖像。（3）單幅或多幅圖像=數值／符號等。以上3類運算中，所有輸入信息都是圖像且其灰度值都是非負整數值，而輸出信息的形式則各不相同，既可以是具有非負灰度值的數字圖像，也可以是僅具有0、1兩個灰度值的二值圖像，又可以是對輸入圖像逐個像素點進行解釋的符號或由特定參數組成的某種二維信息，常稱為標號圖像，還可以是從圖像中提取的以數值或符號描述的特征信息。所有以二維信息形式輸出的信息統稱為廣義圖像，標號圖像也屬于廣義圖像的范疇。在這3類運算中，第一類是數字圖像處理中最基本的運算。根據輸入圖像得到輸出圖像（目標圖像）處理運算的數學特征，可將圖像處理運算方式分為點運算、代數運算和幾何運算。這些運算都是基于空間域的圖像處理運算，與空間域運算相對應的是變換域運算。本章學習點運算、代數運算及其應用，主要有色彩轉變、灰度閾值變換、灰度線性變換、圖像融合等。幾何運算和變換域運算將在第4、5章進行介紹。
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