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數(shù)字圖像處理基礎 版權信息
- ISBN：9787030148353
- 條形碼：9787030148353 ; 978-7-03-014835-3
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數(shù)字圖像處理基礎 本書特色
本書是依據(jù)作者近幾年的教學與研究過程中重要的基礎部分編寫的，書中主要介紹數(shù)字圖像處理的基礎方法，其中不僅包括經(jīng)典的方法，而且包括近兒年在研究中所提出的方法。《BR》 全書共分為11章，重點介紹圖像的基本概念、圖像增強、圖像幾何變換、圖像去噪、圖像銳化、圖像分割、二值圖像處理、彩色圖像處理、圖像變換以及圖像壓縮編碼等。
數(shù)字圖像處理基礎 內(nèi)容簡介
本書是依據(jù)作者近幾年的教學與研究過程中重要的基礎部分編寫的，書中主要介紹數(shù)字圖像處理的基礎方法，其中不僅包括經(jīng)典的方法，而且包括近幾年在研究中所提出的方法。全書共分為11章，重點介紹圖像的基本概念、圖像增強、圖像幾何變換、圖像去噪、圖像銳化、圖像分割、二值圖像處理、彩色圖像處理、圖像變換以及圖像壓縮編碼等。
數(shù)字圖像處理基礎 目錄
目錄
第1章 引言1
1.1 圖像的基本概念1
1.2 數(shù)字圖像處理，計算機視覺，計算機圖形學 2
1.3 數(shù)字圖像處理系統(tǒng)結構 4
1.4 數(shù)字圖像處理的主要研究內(nèi)容 6
1.5 本書的結構安排 8
習題
第2章 圖像的基本概念 10
2.1 圖像數(shù)字化 10
2.1.1 采樣 11
2.1.2 量化 13
2.2 數(shù)字圖像的數(shù)值描述 17
2.3 數(shù)字圖像的位圖文件結構 20
2.3.1 BMP位圖文件的總體結構 21
2.3 BMP位圖文件的各結構的具體數(shù)據(jù)項 22
2.4 數(shù)字圖像的灰皮直方圖 24
2.4.1 概念 24
2.4.2 性質 27
2.4.3 用途 27
習題 29
第3章 圖像增強 31
3.1γ校正 31
3.2 對比度線性展寬 35
3.3 灰級窗與灰級窗切片 36
3.3.1 灰級窗 36
3.3.2 灰級窗切片 37
3.4 動態(tài)范圍調(diào)整 39
3.4.1 線性動態(tài)范圍調(diào)整 39
3.4.2 非線性動態(tài)范圍調(diào)整 42
3.5 直方圖均衡化方法 43
3.6 同態(tài)濾波方法 46
3.7 偽彩色方法 48
3.7.1 基于灰度調(diào)色板的偽彩色方法 49
3.7.2 基于灰皮變換的偽彩色方法 50
3.7.3 基于區(qū)域分割的偽彩色方法 51
習題 51
第4章 圖像幾何變換 53
4.1 圖像的位置變換 53
4.1.1 圖像的平移 53
4.1.2 圖像的鏡像 54
4.1.3 圖像的旋轉 56
4.2 圖像的形狀變換 62
4.2.1 圖像縮小 62
4.2.2 圖像的放大 65
4.2.3 圖像的錯切 68
4.3 齊次坐標與圖像的仿射變換 70
4.4 三維圖像的投影變換 71
4.4.1 投影與投影變換 71
4.4.2 平面幾何投影 72
4.5 圖像幾何畸變的校正 81
習題 83
第5章 圖像噪聲的抑制 84
5.1 圖像噪聲的基本概念 84
5.2 均值濾波 86
5.2.1 原理 86
5.2.2 圖像噪聲的均值濾波方法 88
5.3 中值濾波 91
5.3.1 原理 91
5.3.2 方法 91
5.4 邊界保持類平滑濾波 93
5.4.1 灰度小方差的均值濾波器 94
5.4.2 K近鄰平滑（均值、中值）濾波器 96
5.4.3 對稱近鄰均值濾波器 98
5.4.4 西戈瑪（Σ) 平滑濾波器 99
習題 100
第6章 圖像的銳化處理 102
6.1 圖像細節(jié)的基本特征 102
6.2 一階微分算子 105
6.2.1 具有方向性的一階微分算子 105
6.2.2 Roberts交叉微分算子 109
6.2.3 Sobel微分算子 110
6.2.4 Priwitt微分算子 111
6.3 二階微分算子 112
6.3.1 Laplacian微分算子 112
6.3.2 Wallis微分算子 116
6.4 微分算子在邊緣檢測中的應用 116
6.5 Canny算子 118
6.6 LOG濾波方法 122
習題 124
第7章 圖像分割 125
7.1 基于圖像灰皮分布的闊值方法 125
7.1.1 基于灰皮直方圖的峰谷方法 126
7.1.2 p-參數(shù)法 127
7.1.3 均勻性度量法 127
7.1.4 類間距離法 129
7.1.5 熵方法 130
7.1.6 類間、類內(nèi)方差比法 131
7.1.7 聚類方法 132
7.1.8 局部閥值方法 132
7.2 基于圖像灰皮空間分布的闊值方法 133
7.2.1 灰皮局部灰皮均值散布圖法 133
7.2.2 二維熵法 134
7.3 邊緣檢測法 135
7.3.1 梯度直方圖法 135
7.3.2 復差分法 136
7.3.3 綜合邊緣檢測法 137
7.4 區(qū)域提取方法 138
7.4.1 巳知形狀的曲線檢測 138
7.4.2 區(qū)域生長法 141
7.4.3 區(qū)域合并、分裂方法 143
習題 145
第8章 二值圖像處理 147
8.1 二值圖像中的基本概念 147
8.1.1 四連接與八連接 147
8.1.2 內(nèi)部點與邊界點 148
8.1.3 連接數(shù)與交叉數(shù) 148
8.1.4 歐拉數(shù) 150
8.1.5 鏈碼 150
8.1.6 幾何特征的測量 151
8.2 腐蝕與膨脹 154
8.2.1 腐蝕 154
8.2.2 膨脹 156
8.3 開運算與閉運算 159
8.3.1 開運算 159
8.3.2 閉運算 160
8.4 貼標簽 161
8.5 細線化方法 164
習題 166
第9章 彩色圖像處理 167
9.1 彩色的形成原理與基本概念 167
9.2 表色系 168
9.2.1 計算顏色模型系統(tǒng) 169
9.2.2 視覺顏色模型系統(tǒng) 171
9.2.3 工業(yè)顏色模型系統(tǒng) 175
9.3 彩色圖像的常規(guī)處理 178
9.4 彩色圖像的彩色平衡處理 179
9.4.1 自平衡方法 179
9.4.2 顏色值平衡方法 180
9.5 彩色圖像的彩色補償處理 181
習題 184
第10章 圖像變換 186
10.1 圖像的頻域變換傅里葉變換 186
10.1.1 一維傅里葉變換 186
10.1.2 二維傅里葉變換 189
10.1.3 二維離散傅里葉變換 189
10.1.4 快速傅里葉變換 191
10.2 傅里葉變換在圖像處理中的應用 196
10.2.1 圖像傅里葉變換后的頻率分布 196
10.2.2 圖像的高通濾波 197
10.2.3 圖像的低通濾波 198
10.2.4 傅里葉變換在圖像壓縮中的應用 198
10.2.5 傅里葉變換在圖像卷積運算中的應用 199
10.3 離散余弦變換（DCT） 200
10.3.1 一維離散余弦變換 200
10.3.2 二維離散余弦變換 201
10.4 沃爾什變換 203
10.4.1 基本概念 204
10.4.2 沃爾什變換 207
10.5 斜變換 210
10.5.1 斜矩陣 210
10.5.2 斜變換 212
10.6 小波變換 213
10.6.1 連續(xù)小波變換 214
10.6.2 離散小波與二進小波 216
10.6.3 小波的多尺度分解與重構 217
10.7 小波變換在圖像處理中的應用 224
10.7.1 小波變換在圖像壓縮中的應用 225
10.7.2 小波變換在圖像融合中的應用 226
10.7.3 小波變換在圖像邊界檢測中的應用 227
10.7.4 小波變換在圖像增強中的應用 228
10.7.5 小波變換在去除圖像噪聲中的應用 229
習題 230
第11章 圖像壓縮編碼 231
11.1 圖像冗余的概念 231
11.2 圖像的無損壓縮編碼 235
11.2.1 行程編碼(RLE) 235
11.2.1 霍夫曼(Huffman)編碼 239
11.3 彩色圖像的有損壓縮 243
11.4 圖像的變換壓縮編碼 244
11.4.1 DCT變換編碼 244
11.4.2 小波變換編碼 247
11.5 圖像的標量量化壓縮編碼 250
11.5.1 基于直方圖均衡化的非均勻量化方法 251
11.5.2 壓擴量化方法 252
11.5.3 自適應量化方法 255
11.6 圖像的矢量量化壓縮編碼 256
11.7 混合壓縮編碼 260
習題 262
參考文獻 263
第1章 引言1
1.1 圖像的基本概念1
1.2 數(shù)字圖像處理，計算機視覺，計算機圖形學 2
1.3 數(shù)字圖像處理系統(tǒng)結構 4
1.4 數(shù)字圖像處理的主要研究內(nèi)容 6
1.5 本書的結構安排 8
習題
第2章 圖像的基本概念 10
2.1 圖像數(shù)字化 10
2.1.1 采樣 11
2.1.2 量化 13
2.2 數(shù)字圖像的數(shù)值描述 17
2.3 數(shù)字圖像的位圖文件結構 20
2.3.1 BMP位圖文件的總體結構 21
2.3 BMP位圖文件的各結構的具體數(shù)據(jù)項 22
2.4 數(shù)字圖像的灰皮直方圖 24
2.4.1 概念 24
2.4.2 性質 27
2.4.3 用途 27
習題 29
第3章 圖像增強 31
3.1γ校正 31
3.2 對比度線性展寬 35
3.3 灰級窗與灰級窗切片 36
3.3.1 灰級窗 36
3.3.2 灰級窗切片 37
3.4 動態(tài)范圍調(diào)整 39
3.4.1 線性動態(tài)范圍調(diào)整 39
3.4.2 非線性動態(tài)范圍調(diào)整 42
3.5 直方圖均衡化方法 43
3.6 同態(tài)濾波方法 46
3.7 偽彩色方法 48
3.7.1 基于灰度調(diào)色板的偽彩色方法 49
3.7.2 基于灰皮變換的偽彩色方法 50
3.7.3 基于區(qū)域分割的偽彩色方法 51
習題 51
第4章 圖像幾何變換 53
4.1 圖像的位置變換 53
4.1.1 圖像的平移 53
4.1.2 圖像的鏡像 54
4.1.3 圖像的旋轉 56
4.2 圖像的形狀變換 62
4.2.1 圖像縮小 62
4.2.2 圖像的放大 65
4.2.3 圖像的錯切 68
4.3 齊次坐標與圖像的仿射變換 70
4.4 三維圖像的投影變換 71
4.4.1 投影與投影變換 71
4.4.2 平面幾何投影 72
4.5 圖像幾何畸變的校正 81
習題 83
第5章 圖像噪聲的抑制 84
5.1 圖像噪聲的基本概念 84
5.2 均值濾波 86
5.2.1 原理 86
5.2.2 圖像噪聲的均值濾波方法 88
5.3 中值濾波 91
5.3.1 原理 91
5.3.2 方法 91
5.4 邊界保持類平滑濾波 93
5.4.1 灰度小方差的均值濾波器 94
5.4.2 K近鄰平滑（均值、中值）濾波器 96
5.4.3 對稱近鄰均值濾波器 98
5.4.4 西戈瑪（Σ) 平滑濾波器 99
習題 100
第6章 圖像的銳化處理 102
6.1 圖像細節(jié)的基本特征 102
6.2 一階微分算子 105
6.2.1 具有方向性的一階微分算子 105
6.2.2 Roberts交叉微分算子 109
6.2.3 Sobel微分算子 110
6.2.4 Priwitt微分算子 111
6.3 二階微分算子 112
6.3.1 Laplacian微分算子 112
6.3.2 Wallis微分算子 116
6.4 微分算子在邊緣檢測中的應用 116
6.5 Canny算子 118
6.6 LOG濾波方法 122
習題 124
第7章 圖像分割 125
7.1 基于圖像灰皮分布的闊值方法 125
7.1.1 基于灰皮直方圖的峰谷方法 126
7.1.2 p-參數(shù)法 127
7.1.3 均勻性度量法 127
7.1.4 類間距離法 129
7.1.5 熵方法 130
7.1.6 類間、類內(nèi)方差比法 131
7.1.7 聚類方法 132
7.1.8 局部閥值方法 132
7.2 基于圖像灰皮空間分布的闊值方法 133
7.2.1 灰皮局部灰皮均值散布圖法 133
7.2.2 二維熵法 134
7.3 邊緣檢測法 135
7.3.1 梯度直方圖法 135
7.3.2 復差分法 136
7.3.3 綜合邊緣檢測法 137
7.4 區(qū)域提取方法 138
7.4.1 巳知形狀的曲線檢測 138
7.4.2 區(qū)域生長法 141
7.4.3 區(qū)域合并、分裂方法 143
習題 145
第8章 二值圖像處理 147
8.1 二值圖像中的基本概念 147
8.1.1 四連接與八連接 147
8.1.2 內(nèi)部點與邊界點 148
8.1.3 連接數(shù)與交叉數(shù) 148
8.1.4 歐拉數(shù) 150
8.1.5 鏈碼 150
8.1.6 幾何特征的測量 151
8.2 腐蝕與膨脹 154
8.2.1 腐蝕 154
8.2.2 膨脹 156
8.3 開運算與閉運算 159
8.3.1 開運算 159
8.3.2 閉運算 160
8.4 貼標簽 161
8.5 細線化方法 164
習題 166
第9章 彩色圖像處理 167
9.1 彩色的形成原理與基本概念 167
9.2 表色系 168
9.2.1 計算顏色模型系統(tǒng) 169
9.2.2 視覺顏色模型系統(tǒng) 171
9.2.3 工業(yè)顏色模型系統(tǒng) 175
9.3 彩色圖像的常規(guī)處理 178
9.4 彩色圖像的彩色平衡處理 179
9.4.1 自平衡方法 179
9.4.2 顏色值平衡方法 180
9.5 彩色圖像的彩色補償處理 181
習題 184
第10章 圖像變換 186
10.1 圖像的頻域變換傅里葉變換 186
10.1.1 一維傅里葉變換 186
10.1.2 二維傅里葉變換 189
10.1.3 二維離散傅里葉變換 189
10.1.4 快速傅里葉變換 191
10.2 傅里葉變換在圖像處理中的應用 196
10.2.1 圖像傅里葉變換后的頻率分布 196
10.2.2 圖像的高通濾波 197
10.2.3 圖像的低通濾波 198
10.2.4 傅里葉變換在圖像壓縮中的應用 198
10.2.5 傅里葉變換在圖像卷積運算中的應用 199
10.3 離散余弦變換（DCT） 200
10.3.1 一維離散余弦變換 200
10.3.2 二維離散余弦變換 201
10.4 沃爾什變換 203
10.4.1 基本概念 204
10.4.2 沃爾什變換 207
10.5 斜變換 210
10.5.1 斜矩陣 210
10.5.2 斜變換 212
10.6 小波變換 213
10.6.1 連續(xù)小波變換 214
10.6.2 離散小波與二進小波 216
10.6.3 小波的多尺度分解與重構 217
10.7 小波變換在圖像處理中的應用 224
10.7.1 小波變換在圖像壓縮中的應用 225
10.7.2 小波變換在圖像融合中的應用 226
10.7.3 小波變換在圖像邊界檢測中的應用 227
10.7.4 小波變換在圖像增強中的應用 228
10.7.5 小波變換在去除圖像噪聲中的應用 229
習題 230
第11章 圖像壓縮編碼 231
11.1 圖像冗余的概念 231
11.2 圖像的無損壓縮編碼 235
11.2.1 行程編碼(RLE) 235
11.2.1 霍夫曼(Huffman)編碼 239
11.3 彩色圖像的有損壓縮 243
11.4 圖像的變換壓縮編碼 244
11.4.1 DCT變換編碼 244
11.4.2 小波變換編碼 247
11.5 圖像的標量量化壓縮編碼 250
11.5.1 基于直方圖均衡化的非均勻量化方法 251
11.5.2 壓擴量化方法 252
11.5.3 自適應量化方法 255
11.6 圖像的矢量量化壓縮編碼 256
11.7 混合壓縮編碼 260
習題 262
參考文獻 263
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