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圖像處理與圖像分析基礎(C/C++語言版) 版權信息
- ISBN：9787302592037
- 條形碼：9787302592037 ; 978-7-302-59203-7
- 裝幀：70g膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
圖像處理與圖像分析基礎(C/C++語言版) 本書特色
1.本書內容豐富，知識體系嚴謹，覆蓋圖像處理與圖像分析系統的基本概念、硬件組成、空間域圖像處理與圖像分析的原理與經典方法。 2.內容編排和講解深入淺出，圍繞學生工程素質的培養，通過例子和問題講解知識點及其應用，并給出詳細分析和討論。 3.精心設計了作業和思考題，通過對實際應用的舉例，加深讀者對相關方法的理解，提高靈活運用和解決實際問題的能力。 4.書中編程示例和算法程序全部給出了C/C++源碼，穿插講述了圖像優化編程技術。 知其然知其所以然，理論實踐互聯互通
圖像處理與圖像分析基礎(C/C++語言版) 內容簡介
本書講述了圖像處理和圖像分析的基礎知識，能夠為機器視覺系統的應用開發和圖像特征計算與描述、計算機視覺等課程的學習打下堅實的基礎。本書針對計算機相關專業本科教學的特點，將課程內容提煉到32學時； 系統地講述了圖像處理與圖像分析系統的基本概念和硬件組成； 深入淺出地講述了空間域圖像處理與圖像分析的原理與經典方法，分析了它們的優缺點與適用范圍； 精心設計了作業和思考題，并通過對實際應用的舉例，加深讀者對相關方法的理解，提高讀者靈活運用和解決實際問題的能力。書中編程示例和算法程序全部給出了C/C++源代碼，并穿插講述了圖像優化編程技術。 本書適合計算機科學與技術、人工智能、數據科學、電子工程等相關專業的本科生學習，也適合機器視覺等相關工業領域的專業人士參考。
圖像處理與圖像分析基礎(C/C++語言版) 目錄
目錄
第1章基本概念與系統設計
1.1基本概念
1.1.1什么是圖像
1.1.2圖像數據的表示
1.1.3圖像數據的存儲與訪問
1.1.4圖像處理、圖像分析與計算機圖形學
1.1.5機器視覺與機器學習
1.1.6圖像數據處理方法的分類
1.2圖像系統的組成
1.3攝像機
1.3.1攝像機的組成
1.3.2攝像機的分類
1.3.3攝像機的選擇
1.3.4鏡頭
1.3.5光源
1.4掃描儀
1.4.1掃描儀的組成與分類
1.4.2掃描儀的核心技術指標
1.5圖像采集設備的新發展
1.5.1多光譜圖像傳感器
1.5.2偏振光圖像傳感器
1.5.3智能相機的發展
1.6圖像處理與圖像分析系統的設計流程
作業與思考
第2章圖像增強
2.1基本概念
2.1.1什么是圖像增強
2.1.2點運算與鄰域運算
2.1.3圖像運算的典型程序結構
2.2線性拉伸
2.3均值方差規定化
2.4圖像的特點與查找表
2.5直方圖及其相關計算
2.6直方圖均衡化與規定化
2.7對數變換
2.8分塊與逐像素處理
2.9本章小結
作業與思考
第3章圖像平滑
3.1噪聲與圖像平滑
3.1.1噪聲
3.1.2圖像平滑概述
3.2均值濾波
3.2.1均值濾波的定義
3.2.2鄰域與卷積運算
3.2.3均值濾波的特點
3.2.4基于列積分的快速均值濾波
3.2.5基于積分圖的快速均值濾波
3.2.6基于列積分的積分圖實現
3.2.7基于SSE的積分圖實現
3.3中值濾波
3.3.1中值濾波的由來
3.3.2中值濾波的定義
3.3.3中值濾波的特點
3.3.4中值濾波的快速實現
3.4極值濾波
3.5高斯濾波
3.6二值圖像濾波與數學形態學濾波
3.6.1基于均值濾波的二值圖像濾波
3.6.2二值圖像的數學形態學濾波
3.7條件濾波
3.7.1超限平滑
3.7.2K個鄰點平均法
3.7.3多鄰域枚舉法均值濾波
3.8本章小結
作業與思考
第4章邊緣檢測
4.1基本概念
4.1.1什么是邊緣檢測
4.1.2邊緣類型
4.1.3求導與差分
4.1.4邊緣強度與邊緣方向
4.2一階微分算子
4.2.1梯度算子
4.2.2羅伯特算子
4.2.3索貝爾算子
4.2.4梯度算子、羅伯特算子、索貝爾算子的比較
4.2.5方向模板
4.3二階微分算子
4.3.1拉普拉斯算子
4.3.2沈俊算子
4.3.3馬爾希爾德雷思算子
4.4邊緣銳化
4.5應用實例
4.5.1一階和二階微分算子相結合的米粒邊緣檢測
4.5.2基于邊緣強度和積分圖的文本區域定位
4.6本章小結
作業與思考
第5章圖像分割
5.1基本概念
5.1.1什么是圖像分割
5.1.2圖像分割與邊緣檢測的區別
5.1.3閾值化
5.2基于直方圖的閾值選取
5.2.1*小誤差法
5.2.2*大差距法
5.2.3多次分割法
5.2.4全局閾值、局部閾值與自適應閾值
5.3面向閾值選取的直方圖構造
5.3.1二維直方圖
5.3.2邊緣強度加權直方圖
5.3.3等量像素法直方圖
5.4聚類分割
5.5區域增長與分裂合并算法
5.6基于某種穩定性的圖像分割
5.6.1基于目標個數穩定性的圖像分割
5.6.2基于次數關系穩定性的圖像分割
5.7光照不均的消除與圖像分割
5.7.1文本圖像分割
5.7.2顆粒圖像分割
5.8本章小結
作業與思考
第6章目標形狀描述
6.1直線的霍夫變換
6.1.1*小二乘直線擬合
6.1.2直線描述的參數空間
6.1.3霍夫變換算法
6.1.4平行直線檢測
6.1.5矩形位置檢測
6.2圓的霍夫變換
6.2.1已知半徑的圓檢測
6.2.2未知半徑的圓檢測與分治法
6.2.3隨機霍夫變換圓檢測
6.3目標輪廓描述與鏈碼
6.3.1輪廓描述與連通性
6.3.2鏈碼
6.3.3目標周長和面積計算
6.3.4像素點是否被輪廓包圍
6.4輪廓跟蹤
6.4.1輪廓跟蹤的一般過程
6.4.2輪廓標記方法
6.4.3跟蹤終止條件
6.4.4快速搜索
6.4.5輪廓跟蹤算法
6.5目標輪廓填充
6.5.1填充起點與終點的判定
6.5.2輪廓填充算法
6.6本章小結
作業與思考
第7章應用實踐
7.1C++圖像應用編程框架
7.1.1C++圖像編程框架
7.1.2編程框架的特點
7.1.3圖像算法的對外接口
7.2投影及其在行道線檢測中的應用
7.2.1投影的基本概念
7.2.2路面圖像分塊的垂直投影
7.2.3投影數據的自適應分割
7.2.4行道線檢測
7.2.5投影的靈活運用
7.3基于邊緣方向簡單分塊直方圖的字符識別
7.3.1字符識別的一般流程
7.3.2文本區域檢測與字符切分
7.3.3字符尺寸歸一化和灰度歸一化
7.3.4采用邊緣方向分塊直方圖的字符特征提取
7.3.5分類器決策
7.3.6實驗結果
作業與思考
附錄A程序與算法匯總
展開全部
圖像處理與圖像分析基礎(C/C++語言版) 作者簡介
任明武，男，1969年6月，教授，工學博士，南京理工大學計算機與工程學院，從事數字圖像處理、圖像分析等課程的教學20余年，主要研究方向圖像處理與分析、圖像識別、無人駕駛、機器視覺、目標檢測與跟蹤。
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