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數字圖像處理教程/徐志剛等 版權信息
- ISBN：9787302519485
- 條形碼：9787302519485 ; 978-7-302-51948-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數字圖像處理教程/徐志剛等 本書特色
《數字圖像處理教程》主要介紹了數字圖像處理的基本概念、基本原理、典型方法和實用技術。全書分3大部分共10章。其中，第1部分講解數字圖像處理基礎，包括緒論以及視覺感知與數字圖像處理基礎。第2部分講解數字圖像處理的基本方法和技術，包括空間域圖像增強、圖像變換與頻域圖像增強、圖像復原、彩色圖像處理和圖像壓縮。第3部分講解數字圖像分析與描述的基本原理和方法，包括圖像分割、形態學圖像處理和圖像描述與分析。本書堅持理論與實際相結合的原則，注重基本概念、基本原理及應用實例的介紹。同時，每章都配有習題及部分程序設計類題目。 《數字圖像處理教程》可作為高等學校計算機科學與技術、軟件工程、信息與通信工程、自動化、測繪工程、數據科學與大數據技術、人工智能等專業本科生或研究生的教材或參考書，同時也可以作為從事數字圖像處理、計算機視覺、人工智能等領域應用開發的工程技術人員的參考書。
數字圖像處理教程/徐志剛等 內容簡介
《數字圖像處理教程》主要介紹了數字圖像處理的基本概念、基本原理、典型方法和實用技術。全書分3大部分共10章。其中，部分講解數字圖像處理基礎，包括緒論以及視覺感知與數字圖像處理基礎。第2部分講解數字圖像處理的基本方法和技術，包括空間域圖像增強、圖像變換與頻域圖像增強、圖像復原、彩色圖像處理和圖像壓縮。第3部分講解數字圖像分析與描述的基本原理和方法，包括圖像分割、形態學圖像處理和圖像描述與分析。本書堅持理論與實際相結合的原則，注重基本概念、基本原理及應用實例的介紹。同時，每章都配有習題及部分程序設計類題目。 《數字圖像處理教程》可作為高等學校計算機科學與技術、軟件工程、信息與通信工程、自動化、測繪工程、數據科學與大數據技術、人工智能等專業本科生或研究生的教材或參考書，同時也可以作為從事數字圖像處理、計算機視覺、人工智能等領域應用開發的工程技術人員的參考書。
數字圖像處理教程/徐志剛等 目錄
目 錄
第1章 緒論 1
1.1 序言 1
1.2 圖像處理的基本概念 3
1.2.1 圖像表示 3
1.2.2 數字圖像處理的目的 4
1.3 數字圖像處理的內容和方法類別 4
1.3.1 數字圖像處理的主要內容 4
1.3.2 數字圖像處理的方法類別 6
1.3.3 數字圖像處理的理論框架 6
1.4 數字圖像處理系統 8
1.4.1 數字圖像采集模塊 8
1.4.2 數字圖像存儲模塊 8
1.4.3 數字圖像輸出模塊 9
1.4.4 數字圖像傳輸模塊 9
1.4.5 數字圖像處理和分析模塊 9
1.5 數字圖像處理的特點及優越性 10
1.5.1 數字圖像處理的特點 10
1.5.2 數字圖像處理的優越性 10
1.6 數字圖像處理技術的發展方向 11
1.7 習題 12
第2章 視覺感知與數字圖像處理
基礎 13
2.1 視覺感知 13
2.1.1 人眼的構造機理 13
2.1.2 人的視覺模型 14
2.1.3 視覺特性 15
2.2 圖像的數字化與表示 18
2.2.1 圖像采樣與量化 18
2.2.2 圖像分辨率與質量 19
2.2.3 圖像的表示 21
2.3 數字圖像的存儲格式 22
2.4 像素間的基本關系 23
2.4.1 像素鄰域 24
2.4.2 像素間的連接和連通 24
2.4.3 像素間的距離 24
2.5 圖像的幾何變換 25
2.5.1 圖像幾何變換的一般表達式 26
2.5.2 基本的幾何變換 26
2.5.3 仿射變換 28
2.5.4 灰度插值 29
2.6 習題 31
第3章 空間域圖像增強 33
3.1 基本灰度變換 33
3.1.1 灰度線性變換 33
3.1.2 灰度非線性變換 36
3.2 直方圖處理 38
3.2.1 灰度直方圖的定義 38
3.2.2 直方圖均衡化 39
3.2.3 直方圖規定化 42
3.3 空域平滑濾波 46
3.3.1 基本原理 46
3.3.2 線性平滑濾波 48
3.3.3 非線性平滑濾波 53
3.4 空域銳化濾波 56
3.4.1 基本原理 56
3.4.2 梯度銳化法 58
3.4.3 拉普拉斯銳化法 61
3.5 習題 62
第4章 圖像變換與頻域圖像增強 65
4.1 離散傅里葉變換 65
4.1.1 一維和二維離散傅里葉變換 65
4.1.2 二維離散傅里葉變換的性質 68
4.2 離散余弦變換 71
4.3 小波變換 72
4.3.1 小波變換基礎 72
4.3.2 離散小波變換 74
4.3.3 二維離散小波變換 75
4.4 頻域增強原理 77
4.5 頻域平滑濾波 78
4.5.1 理想低通濾波器 78
4.5.2 巴特沃斯低通濾波器 80
4.5.3 指數低通濾波器 81
4.6 頻域銳化濾波 82
4.6.1 理想高通濾波器 82
4.6.2 巴特沃斯高通濾波器 83
4.6.3 指數高通濾波器 83
4.6.4 高頻提升濾波器 85
4.7 習題 86
第5章 圖像復原 87
5.1 圖像復原模型 87
5.2 常見退化模型及辨識方法 89
5.2.1 常見的退化函數模型 89
5.2.2 退化函數的辨識方法 92
5.3 噪聲模型 92
5.3.1 噪聲及來源 92
5.3.2 噪聲概率密度函數 93
5.4 圖像的無約束復原 96
5.4.1 無約束復原 96
5.4.2 逆濾波 97
5.5 圖像的有約束*小二乘復原 99
5.5.1 有約束*小二乘復原的基本
原理 99
5.5.2 維納濾波器 100
5.5.3 有約束*小平方濾波器 102
5.6 圖像超分辨率重建 103
5.6.1 圖像超分辨率重建問題
概述 103
5.6.2 圖像超分辨率重建方法
分類 105
5.6.3 基于重建的超分辨率方法 106
5.6.4 基于學習的超分辨率方法 107
5.7 幾何失真校正 109
5.8 習題 111
第6章 彩色圖像處理 112
6.1 彩色基礎 112
6.1.1 彩色視覺基礎 112
6.1.2 彩色描述 113
6.1.3 三基色 113
6.2 常用彩色模型 115
6.2.1 面向硬件設備的彩色模型 115
6.2.2 均勻彩色模型 117
6.2.3 面向應用的彩色模型 118
6.3 偽彩色圖像增強 120
6.3.1 密度分割法 121
6.3.2 灰度級-彩色變換法 121
6.3.3 頻域濾波法 122
6.4 假彩色圖像增強 123
6.4.1 基本原理 123
6.4.2 彩色補償 124
6.5 真彩色圖像增強 125
6.5.1 彩色圖像處理基本原理 126
6.5.2 彩色圖像對比度增強 126
6.5.3 彩色圖像去噪 127
6.6 習題 129
第7章 圖像壓縮 130
7.1 圖像壓縮原理 130
7.1.1 圖像壓縮的可能性 130
7.1.2 圖像冗余 130
7.1.3 圖像無損壓縮與有損壓縮 131
7.1.4 圖像保真度 132
7.1.5 性能指標 134
7.2 基本的無損編碼 136
7.2.1 哈夫曼編碼 136
7.2.2 算術編碼 138
7.2.3 行程編碼 140
7.2.4 LZW編碼 142
7.3 預測編碼 144
7.3.1 無損預測編碼 144
7.3.2 有損預測編碼 145
7.4 變換編碼 146
7.4.1 正交變換編碼的基本原理 146
7.4.2 變換編碼的數學分析 147
7.4.3 *佳變換——K-L變換 148
7.5 圖像壓縮國際標準 151
7.5.1 二值圖像壓縮標準 151
7.5.2 靜態圖像壓縮標準 152
7.5.3 運動圖像壓縮標準 153
7.6 習題 155
第8章 圖像分割 156
8.1 圖像分割的定義與依據 156
8.1.1 圖像分割的定義 156
8.1.2 圖像分割方法分類 157
8.2 基于邊緣的分割方法 157
8.2.1 邊緣及檢測原理 157
8.2.2 一階導數算子 158
8.2.3 二階導數算子 162
8.2.4 邊緣閉合 165
8.2.5 Hough變換 165
8.2.6 Canny算子 167
8.3 閾值分割方法 168
8.3.1 原理和分類 168
8.3.2 全局閾值分割方法 169
8.3.3 局部閾值分割方法 173
8.4 區域提取方法 175
8.4.1 區域生長法 175
8.4.2 分裂合并法 177
8.5 習題 178
第9章 形態學圖像處理 180
9.1 數學形態學基本概念及定義 180
9.1.1 結構元素 180
9.1.2 基本集合運算定義 181
9.2 腐蝕與膨脹 182
9.2.1 腐蝕 182
9.2.2 膨脹 184
9.2.3 腐蝕、膨脹運算的對偶性 185
9.3 開運算與閉運算 186
9.3.1 開運算 186
9.3.2 閉運算 187
9.4 形態學處理基本算法 187
9.4.1 邊緣提取 187
9.4.2 擊中-擊不中變換 188
9.4.3 細化算法 189
9.4.4 骨架化算法 190
9.5 灰度圖像的形態學處理 191
9.5.1 腐蝕與膨脹 191
9.5.2 開運算與閉運算 192
9.6 習題 194
第10章 圖像描述與分析 195
10.1 目標表達與描述 195
10.2 邊界描述 196
10.2.1 簡單邊界描述符 196
10.2.2 鏈碼與形狀數 197
10.2.3 傅里葉描述子 199
10.2.4 邊界矩 200
10.3 區域描述 201
10.3.1 簡單區域描述符 201
10.3.2 四叉樹 201
10.3.3 拓撲描述符 202
10.3.4 區域不變矩 203
10.4 幾何特征描述 204
10.5 紋理特征描述 205
10.5.1 統計法 206
10.5.2 結構法 206
10.5.3 頻譜法 207
10.6 彩色特征描述 207
10.6.1 彩色直方圖 208
10.6.2 彩色相關圖 208
10.6.3 彩色矩 208
10.7 習題 209
參考文獻 210
第1章 緒論 1
1.1 序言 1
1.2 圖像處理的基本概念 3
1.2.1 圖像表示 3
1.2.2 數字圖像處理的目的 4
1.3 數字圖像處理的內容和方法類別 4
1.3.1 數字圖像處理的主要內容 4
1.3.2 數字圖像處理的方法類別 6
1.3.3 數字圖像處理的理論框架 6
1.4 數字圖像處理系統 8
1.4.1 數字圖像采集模塊 8
1.4.2 數字圖像存儲模塊 8
1.4.3 數字圖像輸出模塊 9
1.4.4 數字圖像傳輸模塊 9
1.4.5 數字圖像處理和分析模塊 9
1.5 數字圖像處理的特點及優越性 10
1.5.1 數字圖像處理的特點 10
1.5.2 數字圖像處理的優越性 10
1.6 數字圖像處理技術的發展方向 11
1.7 習題 12
第2章 視覺感知與數字圖像處理
基礎 13
2.1 視覺感知 13
2.1.1 人眼的構造機理 13
2.1.2 人的視覺模型 14
2.1.3 視覺特性 15
2.2 圖像的數字化與表示 18
2.2.1 圖像采樣與量化 18
2.2.2 圖像分辨率與質量 19
2.2.3 圖像的表示 21
2.3 數字圖像的存儲格式 22
2.4 像素間的基本關系 23
2.4.1 像素鄰域 24
2.4.2 像素間的連接和連通 24
2.4.3 像素間的距離 24
2.5 圖像的幾何變換 25
2.5.1 圖像幾何變換的一般表達式 26
2.5.2 基本的幾何變換 26
2.5.3 仿射變換 28
2.5.4 灰度插值 29
2.6 習題 31
第3章 空間域圖像增強 33
3.1 基本灰度變換 33
3.1.1 灰度線性變換 33
3.1.2 灰度非線性變換 36
3.2 直方圖處理 38
3.2.1 灰度直方圖的定義 38
3.2.2 直方圖均衡化 39
3.2.3 直方圖規定化 42
3.3 空域平滑濾波 46
3.3.1 基本原理 46
3.3.2 線性平滑濾波 48
3.3.3 非線性平滑濾波 53
3.4 空域銳化濾波 56
3.4.1 基本原理 56
3.4.2 梯度銳化法 58
3.4.3 拉普拉斯銳化法 61
3.5 習題 62
第4章 圖像變換與頻域圖像增強 65
4.1 離散傅里葉變換 65
4.1.1 一維和二維離散傅里葉變換 65
4.1.2 二維離散傅里葉變換的性質 68
4.2 離散余弦變換 71
4.3 小波變換 72
4.3.1 小波變換基礎 72
4.3.2 離散小波變換 74
4.3.3 二維離散小波變換 75
4.4 頻域增強原理 77
4.5 頻域平滑濾波 78
4.5.1 理想低通濾波器 78
4.5.2 巴特沃斯低通濾波器 80
4.5.3 指數低通濾波器 81
4.6 頻域銳化濾波 82
4.6.1 理想高通濾波器 82
4.6.2 巴特沃斯高通濾波器 83
4.6.3 指數高通濾波器 83
4.6.4 高頻提升濾波器 85
4.7 習題 86
第5章 圖像復原 87
5.1 圖像復原模型 87
5.2 常見退化模型及辨識方法 89
5.2.1 常見的退化函數模型 89
5.2.2 退化函數的辨識方法 92
5.3 噪聲模型 92
5.3.1 噪聲及來源 92
5.3.2 噪聲概率密度函數 93
5.4 圖像的無約束復原 96
5.4.1 無約束復原 96
5.4.2 逆濾波 97
5.5 圖像的有約束*小二乘復原 99
5.5.1 有約束*小二乘復原的基本
原理 99
5.5.2 維納濾波器 100
5.5.3 有約束*小平方濾波器 102
5.6 圖像超分辨率重建 103
5.6.1 圖像超分辨率重建問題
概述 103
5.6.2 圖像超分辨率重建方法
分類 105
5.6.3 基于重建的超分辨率方法 106
5.6.4 基于學習的超分辨率方法 107
5.7 幾何失真校正 109
5.8 習題 111
第6章 彩色圖像處理 112
6.1 彩色基礎 112
6.1.1 彩色視覺基礎 112
6.1.2 彩色描述 113
6.1.3 三基色 113
6.2 常用彩色模型 115
6.2.1 面向硬件設備的彩色模型 115
6.2.2 均勻彩色模型 117
6.2.3 面向應用的彩色模型 118
6.3 偽彩色圖像增強 120
6.3.1 密度分割法 121
6.3.2 灰度級-彩色變換法 121
6.3.3 頻域濾波法 122
6.4 假彩色圖像增強 123
6.4.1 基本原理 123
6.4.2 彩色補償 124
6.5 真彩色圖像增強 125
6.5.1 彩色圖像處理基本原理 126
6.5.2 彩色圖像對比度增強 126
6.5.3 彩色圖像去噪 127
6.6 習題 129
第7章 圖像壓縮 130
7.1 圖像壓縮原理 130
7.1.1 圖像壓縮的可能性 130
7.1.2 圖像冗余 130
7.1.3 圖像無損壓縮與有損壓縮 131
7.1.4 圖像保真度 132
7.1.5 性能指標 134
7.2 基本的無損編碼 136
7.2.1 哈夫曼編碼 136
7.2.2 算術編碼 138
7.2.3 行程編碼 140
7.2.4 LZW編碼 142
7.3 預測編碼 144
7.3.1 無損預測編碼 144
7.3.2 有損預測編碼 145
7.4 變換編碼 146
7.4.1 正交變換編碼的基本原理 146
7.4.2 變換編碼的數學分析 147
7.4.3 *佳變換——K-L變換 148
7.5 圖像壓縮國際標準 151
7.5.1 二值圖像壓縮標準 151
7.5.2 靜態圖像壓縮標準 152
7.5.3 運動圖像壓縮標準 153
7.6 習題 155
第8章 圖像分割 156
8.1 圖像分割的定義與依據 156
8.1.1 圖像分割的定義 156
8.1.2 圖像分割方法分類 157
8.2 基于邊緣的分割方法 157
8.2.1 邊緣及檢測原理 157
8.2.2 一階導數算子 158
8.2.3 二階導數算子 162
8.2.4 邊緣閉合 165
8.2.5 Hough變換 165
8.2.6 Canny算子 167
8.3 閾值分割方法 168
8.3.1 原理和分類 168
8.3.2 全局閾值分割方法 169
8.3.3 局部閾值分割方法 173
8.4 區域提取方法 175
8.4.1 區域生長法 175
8.4.2 分裂合并法 177
8.5 習題 178
第9章 形態學圖像處理 180
9.1 數學形態學基本概念及定義 180
9.1.1 結構元素 180
9.1.2 基本集合運算定義 181
9.2 腐蝕與膨脹 182
9.2.1 腐蝕 182
9.2.2 膨脹 184
9.2.3 腐蝕、膨脹運算的對偶性 185
9.3 開運算與閉運算 186
9.3.1 開運算 186
9.3.2 閉運算 187
9.4 形態學處理基本算法 187
9.4.1 邊緣提取 187
9.4.2 擊中-擊不中變換 188
9.4.3 細化算法 189
9.4.4 骨架化算法 190
9.5 灰度圖像的形態學處理 191
9.5.1 腐蝕與膨脹 191
9.5.2 開運算與閉運算 192
9.6 習題 194
第10章 圖像描述與分析 195
10.1 目標表達與描述 195
10.2 邊界描述 196
10.2.1 簡單邊界描述符 196
10.2.2 鏈碼與形狀數 197
10.2.3 傅里葉描述子 199
10.2.4 邊界矩 200
10.3 區域描述 201
10.3.1 簡單區域描述符 201
10.3.2 四叉樹 201
10.3.3 拓撲描述符 202
10.3.4 區域不變矩 203
10.4 幾何特征描述 204
10.5 紋理特征描述 205
10.5.1 統計法 206
10.5.2 結構法 206
10.5.3 頻譜法 207
10.6 彩色特征描述 207
10.6.1 彩色直方圖 208
10.6.2 彩色相關圖 208
10.6.3 彩色矩 208
10.7 習題 209
參考文獻 210
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