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MATLAB圖像處理:能力提高與應用案例(第2版)/趙小川 版權信息
- ISBN：9787512429321
- 條形碼：9787512429321 ; 978-7-5124-2932-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
MATLAB圖像處理:能力提高與應用案例(第2版)/趙小川 本書特色
本書緊扣讀者需求,采用循序漸近的敘述方式,深入淺出地講述了現代數字圖像處理的熱點問 題、關鍵技術、應用實例、解決方案和發展前沿。本書分為提高篇和應用篇兩大部分,共3章,內容包 括:精通“圖像特征提取”、細說“數字圖像理解”和品讀“典型應用實例”。與其他同類書籍相比,本書 具有例程豐富、解釋翔實、傳承經典、突出前沿、圖文并茂、語言生動等特點。 本書共享所有源程序代碼和相關圖片,讀者可到北京航空航天大學出版社網站的“下載專區”免費 下載;也可登錄MATLAB中文論壇( h t t p: //www. i l o v ema t l a b. c n /)到相應書籍答疑版塊免費下載。 本書可作為電子信息工程、計算機科學與技術相關專業的本科生、研究生的“數字圖像處理技 術”教材,也可作為課程設計、畢業設計、電子競賽等的參考用書,還可作為工程技術人員的參考用書。
MATLAB圖像處理:能力提高與應用案例(第2版)/趙小川 內容簡介
本書緊扣讀者需求，采用循序漸近的敘述方式，深入淺出地論述了現代數字圖像處理的基礎理論、關鍵技術、應用實例、解決方案、發展前沿。 本書分為提高篇和應用篇兩大部分，共三章，內容包括：精通"圖像特征提取"、細說"圖像配準、融合"、品讀"典型應用實例"。
MATLAB圖像處理:能力提高與應用案例(第2版)/趙小川 目錄
提高篇
第1章 精通“圖像特征提取
1.1 圖像的直方圖
1.1.1 灰度圖像直方圖
1.1.2 例程解析
1.1.3 彩色圖像的RGB分量直方圖
1.2 圖像的不變矩特征
1.2.1 幾何矩的基本原理
1.2.2 例程一點通
1.3 圖像的邊緣檢測
1.3.1 運用一階微分算子檢測圖像邊緣
1.3.2 運用二階微分算子檢測圖像邊緣
1.3.3 基于Canny算子檢測圖像邊緣
1.3.4 基于SUSAN特征檢測算子的邊緣提取
1.3.5 基于小波變換模極大值的邊緣檢測
1.3.6 基于二維有限沖擊響應濾波器的特定角度邊緣檢測
1.3.7 基于多尺度形態學梯度的邊緣檢測
1.4 斑點特征檢測
1.4.1 勾畫“LoG斑點”
1.4.2 描繪“DoH斑點”
1.4.3 提取“Gi11es斑點”
1.5 角點特征檢測
1.5.1 何謂“角點”
1.5.2 描繪“Harris角點”
1.5.3 例程一點通
1.5.4 融會貫通
1.6 SIFT不變特征提取與描述
1.6.1 SIFT算法
1.6.2 SIFT特征描述
1.6.3 例程精講
第2章 圖像配準和融合
2.1 圖像配準及其實現
2.1.1 縱覽“圖像配準”
2.1.2 構建“配準模型”
2.1.3 相似性測度
2.1.4 基于灰度的圖像配準
2.1.5 基于特征點的圖像配準
2.2 圖像融合及其實現
2.2.1 什么是圖像融合
2.2.2 常見的圖像融合類型
2.2.3 圖像融合的主要步驟
2.2.4 圖像融合的規則
2.2.5 圖像融合效果評價
2.2.6 加權平均圖像融合方法及其程序實現
2.2.7 基于主成分分析的圖像融合方法及其程序實現
2.2.8 基于金字塔分解的圖像融合
2.2.9 基于小波變換的圖像融合
2.2.10 基于余弦變換的多聚焦圖像融合
應用篇
第3章 品讀“典型應用實例”
3.1 圖像去噪技術及其實現
3.1.1 什么是“圖像的噪聲”
3.1.2 圖像去噪常用方法
3.2 從向量相關角度實現圖像匹配
3.2.1 基于相關運算圖像匹配的過程
3.2.2 在向量空間分析圖像相關匹配
3.2.3 基于向量相關的圖像匹配的MATLAB實現
3.3 基于圖像的車牌自動識別技術
3.3.1 汽車牌照自動識別系統
3.3.2 車牌自動識別的步驟
3.3.3 例程一點通
3.4 圖像數字水印技術及其實現
3.4.1 追根溯源話“水印”
3.4.2 “圖像數字水印技術”面對面
3.4.3 “圖像數字水印算法”精講
3.4.4 例程一點通
3.4.5 融會貫通
3.5 數字圖像壓縮技術及其實現
3.5.1 從幾個“為什么”看“圖像壓縮”
3.5.2 從幾個“如何”看“圖像壓縮”
3.5.3 例程一點通
3.6 基于Arno1d變換的圖像加密技術
3.6.1 圖像加密概述
3.6.2 基本原理
3.6.3 實現流程
3.6.4 例程精講
3.7 基于*大類間方差閾值與遺傳算法的道路分割
3.7.1 *大類間方差閾值分割法
3.7.2 遺傳算法的基本原理及其特點
3.7.3 基于*大類間方差遺傳算法的道路分割
3.7.4 例程一點通
3.8 數字圖像處理在醫療領域的應用
3.8.1 基于數字圖像的染色體分析
3.8.2 X光圖像增強技術
3.9 基于紅外圖像的弱小目標檢測與跟蹤
3.9.1 何謂“弱小目標”
3.9.2 弱小目標檢測與跟蹤算法概述
3.9.3 基于局域概率分布的小目標檢測
3.9.4 例程一點通
3.10 基于Retinex的霧霾清晰化處理及其代碼實現
3.10.1 霧霾圖像的特點
3.10.2 霧霾圖像清晰化的方法概述
3.10.3 Retinex理論
3.10.4 基本實現過程
3.10.5 例程一點通
3.11 基于多尺度Retinex的霧霾清晰化處理及其代碼實現
3.11.1 多尺度Retinex理論
3.11.2 例程一點通
3.12 基于大氣耗散函數的霧霾圖像清晰化及其代碼實現
3.12.1 基本原理
3.12.2 程序實現
3.13 數字圖像實時穩定技術及其實現
3.13.1 數字圖像穩定算法的基本步驟
3.13.2 GC—BPM算法
3.13.3 例程一點通
3.14 基于幀間差分法的運動目標檢測
3.14.1 淺析“運動目標檢測”
3.14.2 基于幀間差分的運動目標檢測
3.14.3 例程一點通
3.15 基于光流場的運動估計
3.15.1 光流和光流場的概念
3.15.2 光流場計算的基本原理
3.15.3 光流的主要計算方法
3.15.4 光流法的國內外研究狀況
3.15.5 運用光流法檢測運動物體的基本原理
3.15.6 例程一點通
3.15.7 學以致用
3.15.8 光流法的總結與展望
3.16 基于運動估計的醫學視頻倍頻插幀技術及其代碼實現
3.16.1 運動估計簡介
3.16.2 運動估計的應用領域
3.16.3 運動估計方法分類
3.16.4 基于塊匹配方法的運動估計
3.16.5 相關概念
3.16.6 匹配方法：價值函數
3.16.7 搜索算法
3.16.8 實際應用舉例
3.17 基于膚色特征的人臉檢測
3.17.1 色彩空間
3.17.2 基于色彩空間的膚色分割原理
3.17.3 基于膚色特征的人臉檢測的實現
3.18 基于MeanShift的目標跟蹤技術
3.18.1 MeanShift的起源
3.18.2 MeanShift的基本原理
3.18.3 基于MeanShift的目標跟蹤
3.18.4 例程一點通
3.18.5 融會貫通
3.19 基于Ka1man濾波的目標跟蹤
3.19.1 認識Ka1man
3.19.2 Ka1man濾波算法
3.19.3 例程一點通
3.19.4 解讀Ka1man濾波
3.19.5 學以致用
3.20 基于Hough變換的人眼虹膜定位方法
3.20.1 分離瞳孔并估算出虹膜內半徑
3.20.2 采用改進的Hough變換算法定位出虹膜內外邊緣
3.20.3 例程一點通
3.21 基于模糊集的圖像增強方法
3.21.1 模糊理論及其實現步驟
3.21.2 基于模糊集的圖像增強方法
3.21.3 例程一點通
3.22 基于K—L變換的人臉識別技術
3.22.1 人臉識別技術的發展
3.22.2 研究人臉識別的意義
3.22.3 國內外研究狀況分析
3.22.4 基于K—L變換的人臉識別
3.22.5 例程一點通
3.23 圖像分割技術及其實現
3.23.1 什么是“圖像分割”
3.23.2 基于閾值的圖像分割
3.23.3 基于區域生長法的圖像分割
3.23.4 基于*大方差法灰度門限的圖像分割
3.23.5 基于K—means算法的圖像分割
3.24 基于蟻群算法的圖像邊緣檢測
3.24.1 認識“蟻群算法”
3.24.2 解析“蟻群算法”
3.24.3 基于蟻群優化的圖像邊緣檢測方法
3.24.4 例程一點通
3.25 基于脈沖耦合神經網絡的圖像分割
3.25.1 脈沖耦合神經網絡及其在圖像分割中的應用
3.25.2 例程一點通
3.25.3 融會貫通
參考文獻
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MATLAB圖像處理:能力提高與應用案例(第2版)/趙小川 作者簡介
趙小川，博士，高級工程師。科技部、北京市科委項目評審專家組成員。《Robotica》、《IEEE TransactionsOn Biomedical Engineering》等期刊的審稿人。主編了《MATLAB數字圖像處理一一程序實現與模塊化仿真》、《MATLAB數字圖像處理一一能力提高與應用案例》、《MATLAB數字圖像處理一一從仿真C／C++代碼自動生成》等圖書。
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