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深度學習
數(shù)字圖像處理技術——MATLAB實現(xiàn) 版權信息
- ISBN：9787302601999
- 條形碼：9787302601999 ; 978-7-302-60199-9
- 裝幀：70g膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數(shù)字圖像處理技術——MATLAB實現(xiàn) 本書特色
1.傳承經(jīng)典，發(fā)揚MATLAB長處，助推升級。 2.以讀者認知過程為導向設計教材邏輯、組織章節(jié)內容。 3.項目引領，任務驅動，教、學、做一體，注重讀者工程實踐能力的培養(yǎng)。 4.構建全方位、立體化的教學資源網(wǎng)絡。 本書配套資源豐富，內含16個微課視頻、精美課件，并提供教學大綱供使用學校參考。
數(shù)字圖像處理技術——MATLAB實現(xiàn) 內容簡介
本書嘗試運用通俗易懂的語言及實例去講解原本晦澀的原理。同時,本書將理論與實例應用緊密結 合,在各章設置課后練習題及相應的實踐大作業(yè),并將編程能力和系統(tǒng)設計能力作為重點,方便讀者快速 掌握數(shù)字圖像處理技術的基本理論與方法、實用技術及典型應用。這些設置不僅幫助讀者理解相關知識, 而且開闊讀者的思維及視野。 本書既有理論介紹,又有實踐案例分析,可以作為高等院校各專業(yè)本科生數(shù)字圖像處理課程的教材, 也可以作為從事數(shù)字圖像處理領域的科研工作者的參考書,還可以作為數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等專業(yè)的研究 生教學用書。
數(shù)字圖像處理技術——MATLAB實現(xiàn) 目錄
第1章緒論
1.1數(shù)字圖像處理概述
1.1.1圖像
1.1.2數(shù)字圖像
1.1.3數(shù)字圖像處理
1.1.4數(shù)字圖像質量評判標準
1.2數(shù)字圖像處理的研究內容
1.3數(shù)字圖像處理的特點
1.4數(shù)字圖像處理技術的應用和發(fā)展
1.4.1數(shù)字圖像處理技術的應用
1.4.2數(shù)字圖像處理技術的發(fā)展動向
1.5本章小結
課后作業(yè)
第2章數(shù)字圖像基礎及其基本運算
2.1視覺基礎
2.1.1人眼視覺
2.1.2顏色視覺
2.2數(shù)字圖像基礎
2.2.1圖像數(shù)字化
2.2.2圖像表示與數(shù)據(jù)結構
2.2.3圖像的文件格式
2.3像素運算
2.3.1算術運算
2.3.2邏輯運算
2.4圖像的鄰域運算
2.5本章小結
課后作業(yè)
第3章圖像變換
3.1圖像變換分類
3.2圖像幾何變換的理論基礎
3.2.1矩陣與向量
3.2.2灰度插值法
3.3圖像幾何變換的基本方法
3.3.1圖像平移變換
3.3.2圖像放縮變換
3.3.3圖像旋轉變換
3.3.4圖像鏡像變換
3.3.5圖像仿射變換
3.3.6圖像透視變換
3.4圖像幾何變換的應用
3.4.1圖像畸變校正與測量識別
3.4.2圖像配準
3.5圖像正交變換的基本概念
3.5.1線性操作和非線性操作
3.5.2正交變換
3.6正交變換基本方法
3.6.1傅里葉變換
3.6.2二維離散余弦變換
3.6.3小波變換
3.7圖像正交變換的應用
3.7.1基于離散余弦變換與小波變換的圖像壓縮
3.7.2基于小波變換的圖像去噪
3.7.3基于小波變換的數(shù)字水印嵌入與提取
3.7.4基于小波變換的圖像融合
3.8本章小結
課后作業(yè)
附錄MATLAB實現(xiàn)代碼
第4章圖像增強
4.1概述
4.2點運算
4.2.1灰度變換法
4.2.2直方圖變換法
4.3空域濾波增強
4.3.1定義和方法
4.3.2平滑濾波
4.3.3銳化濾波器
4.4頻域濾波增強
4.4.1低通濾波
4.4.2高通濾波
4.4.3同態(tài)濾波
4.5彩色增強
4.5.1偽彩色增強法
4.5.2假彩色增強法
4.5.3真彩色增強法
4.6實驗案例
4.6.1文物圖像增強技術
4.6.2人體骨骼圖像增強技術
4.6.3自動指紋識別技術
4.6.4醫(yī)學圖像增強技術
4.6.5礦井動態(tài)圖像增強技術
4.7本章小結
課后作業(yè)
附錄MATLAB實現(xiàn)代碼
第5章圖像復原
5.1概述
5.2圖像退化和圖像復原
5.3圖像噪聲模型
5.3.1噪聲的空間和頻率特性
5.3.2幾種重要的噪聲概率密度函數(shù)
5.4空間濾波消除頻率噪聲
5.4.1均值濾波器
5.4.2統(tǒng)計排序濾波器
5.4.3自適應濾波器
5.4.4自適應中值濾波器
5.5頻域濾波消除周期噪聲
5.5.1帶阻濾波器
5.5.2帶通濾波器
5.5.3陷波濾波器
5.6兩個退化函數(shù)模型
5.6.1大氣湍流模型
5.6.2運動模糊模型
5.7逆濾波
5.8維納濾波器
5.9約束*小二乘法濾波
5.10本章小結
課后作業(yè)
附錄MATLAB實現(xiàn)代碼
第6章圖像壓縮
6.1圖像壓縮基礎知識
6.1.1圖像壓縮原理概述
6.1.2圖像冗余
6.1.3保真度準則
6.2圖像壓縮模型
6.2.1圖像壓縮的理論基礎
6.2.2圖像壓縮模型的種類
6.2.3圖像壓縮的目的
6.2.4信源編/解碼器
6.2.5信道編/解碼器
6.3圖像壓縮中的信息論
6.3.1信息的測量
6.3.2離散信源的模型化
6.3.3信息系統(tǒng)的一般模型
6.4圖像壓縮種類
6.4.1無損壓縮——熵編碼
6.4.2無損壓縮——字典編碼
6.4.3有損壓縮
6.5圖像壓縮標準
6.5.1靜止圖像壓縮標準
6.5.2視頻壓縮標準
6.6本章小結
課后作業(yè)
附錄MATLAB實現(xiàn)代碼
第7章圖像分割
7.1間斷檢測
7.1.1點檢測
7.1.2線檢測
7.1.3邊緣檢測
7.2基于邊緣檢測的圖像分割方法
7.2.1羅伯茨算子
7.2.2Prewitt算子
7.2.3索貝爾算子
7.2.4拉普拉斯算子
7.2.5高斯拉普拉斯算子
7.2.6Canny算子
7.2.7算子比較
7.3基于閾值的圖像分割方法
7.3.1基本思想
7.3.2門限處理
7.3.3全局門限處理
7.3.4自定義閾值
7.3.5自適應閾值
7.4基于區(qū)域的圖像分割方法
7.4.1基于區(qū)域的分割方法原理
7.4.2區(qū)域生長法
7.5基于形態(tài)學分水嶺的圖像分割方法
7.5.1基于形態(tài)學分水嶺的分割方法原理
7.5.2分水嶺分割法
7.6實驗內容
7.6.1車牌定位
7.6.2基于數(shù)字圖像處理技術的障礙物識別
7.6.3基于圖像分割的輪轂裂紋檢測
7.7本章小結
課后作業(yè)
附錄MATLAB實現(xiàn)代碼
參考文獻
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數(shù)字圖像處理技術——MATLAB實現(xiàn) 作者簡介
作者-張云佐，博士畢業(yè)于北京理工大學，留美學者，現(xiàn)任石家莊鐵道大學副教授、研究生導師。長期致力于圖像、視頻處理的基礎理論研究與工程技術研發(fā)，主持國家自然科學基金、河北省自然科學基金等項目7項，已發(fā)表及錄用SCI、EI論文20余篇，代表性研究成果“Motion-State-Adaptive Video Summarization via Spatio-Temporal Analysis”一文發(fā)表在國際頂級期刊IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT，JCR一區(qū)，IF-4.133) 上；已申請及授權國家發(fā)明專利12項，實用新型專利7項、獲計算機軟件著作權49項、發(fā)明專利轉讓收益120萬元。 出版專著2部（時空域視頻運動片段分割理論及應用，北京理工大學出版社；Key Frame Extraction of Surveillance Video Based on Motion Analysis，Scientific Research Publishing:SRP）；編寫教材2部（WebGL開發(fā)與應用，中國鐵道出版社；傳感器應用及電路設計，化學工業(yè)出版社）；每年承擔9門次的本科生、研究生、留學生課程，其中數(shù)字圖像處理課程每年2個教學班，每個教學班的課容量為160人。
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