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數字圖像處理及應用-(第2版) 版權信息
- ISBN：9787121298745
- 條形碼：9787121298745 ; 978-7-121-29874-5
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數字圖像處理及應用-(第2版) 本書特色
本書在第1版的基礎上修訂而成，系統而全面地介紹了與數字圖像處理相關的基礎理論和應用技術，立足基礎理論，突出經典算法，并注重總結當前的*新技術發展，同時重視工程應用。全書共14章，第1～8章為理論篇，第9～14章為應用篇。第1章為圖像處理的基礎知識，包括圖像的獲取、表達、存儲及圖像質量評價等。第2～8章為圖像的基礎理論，包括圖像變換、圖像增強、圖像復原、圖像壓縮編碼、圖像分割、圖像的形態學處理，以及圖像描述等。第9～13章為圖像的應用技術，包括圖像匹配、圖像融合、目標檢測、目標跟蹤、圖像識別等。第14章為工程應用系統案例分析，總結了作者實際課題研究中的典型工程案例，這些工程案例將本書的各章內容貫穿起來，是前面各種圖像處理技術的綜合運用，使讀者對圖像處理技術有一個更高層次的理解和提升。本書理論翔實，內容全面，前后貫穿。其中對圖像領域先進理論和算法的總結很有價值，工程應用系統的綜合分析很有借鑒意義。
數字圖像處理及應用-(第2版) 內容簡介
本書在第1版的基礎上修訂而成，系統而全面地介紹了與數字圖像處理相關的基礎理論和應用技術，立足基礎理論，突出經典算法，并注重總結當前的*技術發展，同時重視工程應用。 作者一直從事與數字圖像處理相關的教學和科研工作。先后主講了本科生和研究生的數字圖像處理課程，并承擔了包括國家自然基金在內的多項課題的研究任務，已在本領域發表學術論文30余篇，出版專業著作3部。曾于2010年5月至2011年5月期間赴美國德州大學奧斯汀分校做訪問學者，目前是中國體視學會理事、中國圖像圖形學會醫學影像專業委員會委員。
數字圖像處理及應用-(第2版) 目錄
目 錄
理論篇 （1）
第1章 數字圖像處理的基礎知識 （1）
1.1 數字圖像處理概述 （1）
1.1.1 圖像和數字圖像 （1）
1.1.2 數字圖像處理的主要研究內容 （3）
1.1.3 數字圖像處理的發展及應用 （4）
1.2 圖像的獲取技術 （7）
1.2.1 圖像的獲取手段 （7）
1.2.2 圖像的顯示與輸出 （9）
1.3 圖像數字化 （9）
1.3.1 采樣 （10）
1.3.2 量化 （10）
1.4 圖像數據的表示與存儲 （11）目 錄
理論篇 （1）
第1章 數字圖像處理的基礎知識 （1）
1.1 數字圖像處理概述 （1）
1.1.1 圖像和數字圖像 （1）
1.1.2 數字圖像處理的主要研究內容 （3）
1.1.3 數字圖像處理的發展及應用 （4）
1.2 圖像的獲取技術 （7）
1.2.1 圖像的獲取手段 （7）
1.2.2 圖像的顯示與輸出 （9）
1.3 圖像數字化 （9）
1.3.1 采樣 （10）
1.3.2 量化 （10）
1.4 圖像數據的表示與存儲 （11）
1.4.1 彩色空間 （11）
1.4.2 圖像類型 （14）
1.4.3 數字圖像的表示 （15）
1.4.4 圖像數據的存儲 （15）
1.5 圖像質量評價 （19）
1.5.1 人類視覺系統 （19）
1.5.2 圖像質量主觀評價 （21）
1.5.3 圖像質量客觀評價 （22）
1.5.4 算法性能評價 （24）
小結 （25）
習題 （25）
第2章 圖像的數學變換 （26）
2.1 幾何變換 （26）
2.1.1 空間變換 （26）
2.1.2 灰度級插值 （28）
2.1.3 幾何校正 （30）
2.2 傅里葉變換 （31）
2.2.1 一維傅里葉變換 （32）
2.2.2 二維離散傅里葉變換 （33）
2.2.3 二維離散傅里葉變換的性質 （34）
2.2.4 快速傅里葉變換（FFT） （38）
2.3 離散余弦變換 （42）
2.3.1 離散余弦變換的定義 （42）
2.3.2 快速離散余弦變換 （43）
2.4 Gabor變換 （44）
2.4.1 短時傅里葉變換 （45）
2.4.2 連續Gabor變換 （47）
2.4.3 離散Gabor變換 （48）
2.4.4 高斯窗Gabor函數 （48）
2.5 離散K-L變換 （51）
2.5.1 離散K-L變換介紹 （52）
2.5.2 離散K-L變換的性質 （53）
2.5.3 主成分分析（PCA） （54）
2.6 Radon變換 （56）
2.6.1 Radon變換介紹 （56）
2.6.2 Radon變換的性質 （57）
2.7 小波變換 （58）
2.7.1 多分辨率分析的背景知識 （58）
2.7.2 多分辨率展開 （61）
2.7.3 一維小波變換 （66）
2.7.4 快速小波變換 （69）
2.7.5 二維離散小波變換 （73）
2.8 數學變換在圖像處理中的應用 （76）
2.8.1 傅里葉變換在圖像去噪中的應用 （76）
2.8.2 離散余弦變換在圖像壓縮中的應用 （77）
2.8.3 Gabor變換在紋理分析中的應用 （78）
2.8.4 小波變換在圖像壓縮中的應用 （79）
2.8.5 小波變換在圖像去噪中的應用 （80）
2.8.6 小波變換在邊緣檢測中的應用 （81）
2.8.7 小波變換在圖像融合中的應用 （83）
2.8.8 小波變換在圖像增晰中的應用 （84）
小結 （85）
習題 （85）
第3章 圖像增強 （87）
3.1 灰度級修正 （88）
3.1.1 灰度的線性變換 （88）
3.1.2 灰度的非線性變換 （90）
3.1.3 直方圖修正 （91）
3.2 圖像平滑 （97）
3.2.1 鄰域平均法 （97）
3.2.2 中值濾波 （100）
3.2.3 幀間平滑 （102）
3.2.4 頻域低通濾波法 （103）
3.3 圖像銳化 （107）
3.3.1 微分法 （107）
3.3.2 頻域高通濾波法 （112）
3.4 圖像增晰 （114）
3.4.1 同態濾波 （114）
3.4.2 基于Retinex的增強 （116）
3.4.3 基于LIP的增強 （118）
3.4.4 基于照度區域劃分的增強 （123）
3.5 彩色增強 （127）
3.5.1 偽彩色增強 （127）
3.5.2 真彩色增強 （130）
小結 （131）
習題 （131）
第4章 圖像復原 （133）
4.1 圖像的退化模型 （134）
4.1.1 圖像的退化與復原過程 （134）
4.1.2 連續函數的退化模型 （135）
4.1.3 離散函數的退化模型 （136）
4.1.4 圖像復原的基本步驟 （138）
4.2 常用的圖像退化模型 （139）
4.3 退化模型的參數估計 （141）
4.3.1 運動模糊的退化原理 （141）
4.3.2 運動模糊退化模型的參數估計 （145）
4.3.3 散焦模糊的退化原理 （154）
4.3.4 散焦模糊退化模型的參數估計 （155）
4.4 圖像復原的典型方法 （156）
4.4.1 逆濾波法 （157）
4.4.2 維納濾波 （159）
4.4.3 等功率譜濾波 （161）
4.4.4 幾何均值濾波器 （162）
4.4.5 無約束*小二乘復原方法 （162）
4.4.6 有約束*小二乘復原方法 （163）
4.4.7 投影復原法 （166）
4.4.8 Richardson-Lucy算法 （167）
4.4.9 振鈴效應的去除 （168）
4.5 圖像復原的質量評價 （169）
4.5.1 有參考的圖像質量評價 （169）
4.5.2 無參考的圖像質量評價 （171）
小結 （172）
習題 （173）
第5章 圖像壓縮編碼 （174）
5.1 圖像壓縮編碼概述 （174）
5.1.1 圖像壓縮編碼的必要性和可行性 （174）
5.1.2 圖像壓縮編碼的發展 （175）
5.1.3 圖像壓縮編碼的分類 （176）
5.2 圖像壓縮編碼的基本理論 （177）
5.2.1 信息的度量 （177）
5.2.2 香農編碼定理 （178）
5.2.3 圖像壓縮編碼的一般流程 （180）
5.3 經典圖像壓縮編碼方法 （181）
5.3.1 霍夫曼編碼 （181）
5.3.2 算術編碼 （183）
5.3.3 游程編碼 （184）
5.3.4 預測編碼 （184）
5.3.5 變換編碼 （187）
5.4 現代圖像壓縮編碼方法 （189）
5.4.1 分形編碼 （190）
5.4.2 模型基編碼 （191）
5.4.3 小波變換編碼 （193）
5.4.4 神經網絡編碼 （194）
5.5 圖像壓縮編碼的性能評價 （195）
5.6 圖像壓縮技術標準 （198）
5.6.1 靜止圖像壓縮標準簡介 （198）
5.6.2 運動圖像壓縮標準簡介 （201）
小結 （203）
習題 （203）
第6章 圖像分割 （204）
6.1 非連續性分割 （205）
6.1.1 點檢測 （205）
6.1.2 線檢測 （206）
6.1.3 邊緣檢測 （207）
6.1.4 基于梯度的局部處理 （210）
6.1.5 基于Hough變換的全局處理 （212）
6.1.6 基于圖論的全局處理 （214）
6.2 閾值分割 （216）
6.2.1 閾值分割的原理 （216）
6.2.2 *小誤差閾值分割 （217）
6.2.3 *大類間方差閾值分割 （218）
6.2.4 *大熵閾值分割 （220）
6.3 基于區域的分割 （223）
6.3.1 區域生長法 （223）
6.3.2 分裂合并法 （226）
6.4 聚類分割 （228）
6.4.1 K-均值聚類 （228）
6.4.2 模糊C均值聚類 （231）
6.4.3 Mean-shift聚類分割 （232）
6.5 基于參數活動輪廓模型的分割 （236）
6.5.1 傳統Snake模型 （237）
6.5.2 GVF Snake模型 （240）
6.6 基于幾何形變模型的分割 （243）
6.6.1 曲線演化理論 （243）
6.6.2 水平集方法及其數值實現 （244）
6.6.3 幾何活動輪廓模型 （248）
6.6.4 測地活動輪廓模型 （250）
6.6.5 Chan-Vese模型 （252）
6.7 基于圖論的分割 （255）
6.8 圖像分割的性能評價 （259）
小結 （262）
習題 （263）
第7章 圖像的形態學處理 （265）
7.1 數學形態學概述 （265）
7.1.1 數學形態學 （265）
7.1.2 數學形態學的基本思想 （266）
7.2 二值形態學 （266）
7.2.1 幾個基本符號和定義 （267）
7.2.2 二值腐蝕和膨脹 （268）
7.2.3 二值開運算和閉運算 （270）
7.2.4 擊中、擊不中變換及其應用 （272）
7.2.5 骨架抽取 （275）
7.3 灰度形態學 （277）
7.3.1 灰度形態學的相關概念 （277）
7.3.2 灰度腐蝕和膨脹 （279）
7.3.3 灰度開運算和閉運算 （281）
7.3.4 灰度形態學梯度 （283）
7.3.5 Top-Hat變換 （284）
7.4 水域分割 （285）
小結 （288）
習題 （288）
第8章 圖像的描述 （290）
8.1 幾何描述 （290）
8.2 邊界描述 （292）
8.2.1 鏈碼 （292）
8.2.2 傅里葉描述子 （294）
8.3 形狀描述 （295）
8.3.1 區域描述 （295）
8.3.2 圖像矩 （297）
8.4 直方圖描述 （300）
8.4.1 直方圖特征 （300）
8.4.2 梯度方向直方圖 （302）
8.4.3 韋伯局部描述子 （304）
8.5 顏色描述 （308）
信息
理論篇 （1）
第1章 數字圖像處理的基礎知識 （1）
1.1 數字圖像處理概述 （1）
1.1.1 圖像和數字圖像 （1）
1.1.2 數字圖像處理的主要研究內容 （3）
1.1.3 數字圖像處理的發展及應用 （4）
1.2 圖像的獲取技術 （7）
1.2.1 圖像的獲取手段 （7）
1.2.2 圖像的顯示與輸出 （9）
1.3 圖像數字化 （9）
1.3.1 采樣 （10）
1.3.2 量化 （10）
1.4 圖像數據的表示與存儲 （11）目 錄
理論篇 （1）
第1章 數字圖像處理的基礎知識 （1）
1.1 數字圖像處理概述 （1）
1.1.1 圖像和數字圖像 （1）
1.1.2 數字圖像處理的主要研究內容 （3）
1.1.3 數字圖像處理的發展及應用 （4）
1.2 圖像的獲取技術 （7）
1.2.1 圖像的獲取手段 （7）
1.2.2 圖像的顯示與輸出 （9）
1.3 圖像數字化 （9）
1.3.1 采樣 （10）
1.3.2 量化 （10）
1.4 圖像數據的表示與存儲 （11）
1.4.1 彩色空間 （11）
1.4.2 圖像類型 （14）
1.4.3 數字圖像的表示 （15）
1.4.4 圖像數據的存儲 （15）
1.5 圖像質量評價 （19）
1.5.1 人類視覺系統 （19）
1.5.2 圖像質量主觀評價 （21）
1.5.3 圖像質量客觀評價 （22）
1.5.4 算法性能評價 （24）
小結 （25）
習題 （25）
第2章 圖像的數學變換 （26）
2.1 幾何變換 （26）
2.1.1 空間變換 （26）
2.1.2 灰度級插值 （28）
2.1.3 幾何校正 （30）
2.2 傅里葉變換 （31）
2.2.1 一維傅里葉變換 （32）
2.2.2 二維離散傅里葉變換 （33）
2.2.3 二維離散傅里葉變換的性質 （34）
2.2.4 快速傅里葉變換（FFT） （38）
2.3 離散余弦變換 （42）
2.3.1 離散余弦變換的定義 （42）
2.3.2 快速離散余弦變換 （43）
2.4 Gabor變換 （44）
2.4.1 短時傅里葉變換 （45）
2.4.2 連續Gabor變換 （47）
2.4.3 離散Gabor變換 （48）
2.4.4 高斯窗Gabor函數 （48）
2.5 離散K-L變換 （51）
2.5.1 離散K-L變換介紹 （52）
2.5.2 離散K-L變換的性質 （53）
2.5.3 主成分分析（PCA） （54）
2.6 Radon變換 （56）
2.6.1 Radon變換介紹 （56）
2.6.2 Radon變換的性質 （57）
2.7 小波變換 （58）
2.7.1 多分辨率分析的背景知識 （58）
2.7.2 多分辨率展開 （61）
2.7.3 一維小波變換 （66）
2.7.4 快速小波變換 （69）
2.7.5 二維離散小波變換 （73）
2.8 數學變換在圖像處理中的應用 （76）
2.8.1 傅里葉變換在圖像去噪中的應用 （76）
2.8.2 離散余弦變換在圖像壓縮中的應用 （77）
2.8.3 Gabor變換在紋理分析中的應用 （78）
2.8.4 小波變換在圖像壓縮中的應用 （79）
2.8.5 小波變換在圖像去噪中的應用 （80）
2.8.6 小波變換在邊緣檢測中的應用 （81）
2.8.7 小波變換在圖像融合中的應用 （83）
2.8.8 小波變換在圖像增晰中的應用 （84）
小結 （85）
習題 （85）
第3章 圖像增強 （87）
3.1 灰度級修正 （88）
3.1.1 灰度的線性變換 （88）
3.1.2 灰度的非線性變換 （90）
3.1.3 直方圖修正 （91）
3.2 圖像平滑 （97）
3.2.1 鄰域平均法 （97）
3.2.2 中值濾波 （100）
3.2.3 幀間平滑 （102）
3.2.4 頻域低通濾波法 （103）
3.3 圖像銳化 （107）
3.3.1 微分法 （107）
3.3.2 頻域高通濾波法 （112）
3.4 圖像增晰 （114）
3.4.1 同態濾波 （114）
3.4.2 基于Retinex的增強 （116）
3.4.3 基于LIP的增強 （118）
3.4.4 基于照度區域劃分的增強 （123）
3.5 彩色增強 （127）
3.5.1 偽彩色增強 （127）
3.5.2 真彩色增強 （130）
小結 （131）
習題 （131）
第4章 圖像復原 （133）
4.1 圖像的退化模型 （134）
4.1.1 圖像的退化與復原過程 （134）
4.1.2 連續函數的退化模型 （135）
4.1.3 離散函數的退化模型 （136）
4.1.4 圖像復原的基本步驟 （138）
4.2 常用的圖像退化模型 （139）
4.3 退化模型的參數估計 （141）
4.3.1 運動模糊的退化原理 （141）
4.3.2 運動模糊退化模型的參數估計 （145）
4.3.3 散焦模糊的退化原理 （154）
4.3.4 散焦模糊退化模型的參數估計 （155）
4.4 圖像復原的典型方法 （156）
4.4.1 逆濾波法 （157）
4.4.2 維納濾波 （159）
4.4.3 等功率譜濾波 （161）
4.4.4 幾何均值濾波器 （162）
4.4.5 無約束*小二乘復原方法 （162）
4.4.6 有約束*小二乘復原方法 （163）
4.4.7 投影復原法 （166）
4.4.8 Richardson-Lucy算法 （167）
4.4.9 振鈴效應的去除 （168）
4.5 圖像復原的質量評價 （169）
4.5.1 有參考的圖像質量評價 （169）
4.5.2 無參考的圖像質量評價 （171）
小結 （172）
習題 （173）
第5章 圖像壓縮編碼 （174）
5.1 圖像壓縮編碼概述 （174）
5.1.1 圖像壓縮編碼的必要性和可行性 （174）
5.1.2 圖像壓縮編碼的發展 （175）
5.1.3 圖像壓縮編碼的分類 （176）
5.2 圖像壓縮編碼的基本理論 （177）
5.2.1 信息的度量 （177）
5.2.2 香農編碼定理 （178）
5.2.3 圖像壓縮編碼的一般流程 （180）
5.3 經典圖像壓縮編碼方法 （181）
5.3.1 霍夫曼編碼 （181）
5.3.2 算術編碼 （183）
5.3.3 游程編碼 （184）
5.3.4 預測編碼 （184）
5.3.5 變換編碼 （187）
5.4 現代圖像壓縮編碼方法 （189）
5.4.1 分形編碼 （190）
5.4.2 模型基編碼 （191）
5.4.3 小波變換編碼 （193）
5.4.4 神經網絡編碼 （194）
5.5 圖像壓縮編碼的性能評價 （195）
5.6 圖像壓縮技術標準 （198）
5.6.1 靜止圖像壓縮標準簡介 （198）
5.6.2 運動圖像壓縮標準簡介 （201）
小結 （203）
習題 （203）
第6章 圖像分割 （204）
6.1 非連續性分割 （205）
6.1.1 點檢測 （205）
6.1.2 線檢測 （206）
6.1.3 邊緣檢測 （207）
6.1.4 基于梯度的局部處理 （210）
6.1.5 基于Hough變換的全局處理 （212）
6.1.6 基于圖論的全局處理 （214）
6.2 閾值分割 （216）
6.2.1 閾值分割的原理 （216）
6.2.2 *小誤差閾值分割 （217）
6.2.3 *大類間方差閾值分割 （218）
6.2.4 *大熵閾值分割 （220）
6.3 基于區域的分割 （223）
6.3.1 區域生長法 （223）
6.3.2 分裂合并法 （226）
6.4 聚類分割 （228）
6.4.1 K-均值聚類 （228）
6.4.2 模糊C均值聚類 （231）
6.4.3 Mean-shift聚類分割 （232）
6.5 基于參數活動輪廓模型的分割 （236）
6.5.1 傳統Snake模型 （237）
6.5.2 GVF Snake模型 （240）
6.6 基于幾何形變模型的分割 （243）
6.6.1 曲線演化理論 （243）
6.6.2 水平集方法及其數值實現 （244）
6.6.3 幾何活動輪廓模型 （248）
6.6.4 測地活動輪廓模型 （250）
6.6.5 Chan-Vese模型 （252）
6.7 基于圖論的分割 （255）
6.8 圖像分割的性能評價 （259）
小結 （262）
習題 （263）
第7章 圖像的形態學處理 （265）
7.1 數學形態學概述 （265）
7.1.1 數學形態學 （265）
7.1.2 數學形態學的基本思想 （266）
7.2 二值形態學 （266）
7.2.1 幾個基本符號和定義 （267）
7.2.2 二值腐蝕和膨脹 （268）
7.2.3 二值開運算和閉運算 （270）
7.2.4 擊中、擊不中變換及其應用 （272）
7.2.5 骨架抽取 （275）
7.3 灰度形態學 （277）
7.3.1 灰度形態學的相關概念 （277）
7.3.2 灰度腐蝕和膨脹 （279）
7.3.3 灰度開運算和閉運算 （281）
7.3.4 灰度形態學梯度 （283）
7.3.5 Top-Hat變換 （284）
7.4 水域分割 （285）
小結 （288）
習題 （288）
第8章 圖像的描述 （290）
8.1 幾何描述 （290）
8.2 邊界描述 （292）
8.2.1 鏈碼 （292）
8.2.2 傅里葉描述子 （294）
8.3 形狀描述 （295）
8.3.1 區域描述 （295）
8.3.2 圖像矩 （297）
8.4 直方圖描述 （300）
8.4.1 直方圖特征 （300）
8.4.2 梯度方向直方圖 （302）
8.4.3 韋伯局部描述子 （304）
8.5 顏色描述 （308）
信息
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數字圖像處理及應用-(第2版) 作者簡介
謝鳳英，博士，教授，自2002年北京航空航天大學畢業留校至今，一直從事與數字圖像處理相關的教學和科研工作。先后主講了本科生和研究生的數字圖像處理課程，并承擔了包括國家自然基金在內的多項課題的研究任務，已在本領域發表學術論文30余篇，出版專業著作3部。曾于2010年5月至2011年5月期間赴美國德州大學奧斯汀分校做訪問學者，目前是中國體視學會理事、中國圖像圖形學會醫學影像專業委員會委員。
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