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數字圖像處理及行業應用 版權信息
- ISBN：9787111711803
- 條形碼：9787111711803 ; 978-7-111-71180-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數字圖像處理及行業應用 本書特色
本書主要介紹了數字圖像處理的基本概念、基本原理、常見方法和應用案例，并且融入了近年來數字圖像處理領域的重要進展。
數字圖像處理及行業應用 內容簡介
本書主要介紹了數字圖像處理的基本概念、基本原理、常見方法和應用案例，并且融入了近年來數字圖像處理領域的重要進展。全書共11章，包括緒論、數字圖像處理基礎、圖像增強、圖像復原、彩色圖像處理、圖像壓縮、圖像形態學及其應用、圖像分割、圖像特征提取、圖像識別、圖像處理的綜合應用實例分析。本書注重理論和實際應用相結合，在講解理論的同時配以大量的行業應用案例。 本書可作為高等學校信息與通信工程、計算機科學與技術、軟件工程、自動化、人工智能等專業本科高年級或研究生的教材，也可作為數字圖像處理、計算機視覺、機器視覺、人工智能等領域工程技術人員的參考書。
數字圖像處理及行業應用 目錄
前言
第1章緒論
1.1數字圖像處理的基本概念
1.1.1圖像的表示
1.1.2數字圖像處理的目的
1.2數字圖像處理的內容和方法
1.2.1數字圖像處理的內容
1.2.2數字圖像處理的方法
1.3數字圖像處理系統的構成
1.4數字圖像處理的特色應用
1.5本章小結
第2章數字圖像處理基礎
2.1數字圖像處理基礎概述
2.2圖像的視覺基礎
2.2.1人眼視覺系統
2.2.2人眼視覺模型
2.2.3人眼視覺特性
2.3圖像的數字化表示
2.3.1圖像的獲取
2.3.2圖像數字化過程
2.3.3數字圖像表示方法
2.4圖像像素間的關系
2.4.1圖像像素鄰域
2.4.2圖像像素鄰接
2.4.3像素間的距離
2.5圖像的算術運算
2.6本章小結
第3章圖像增強
3.1圖像增強概述
3.2空間域的圖像增強——直接灰度變換法
3.2.1圖像線性變換
3.2.2圖像非線性變換
3.3空間域的圖像增強——直方圖修正法
3.3.1直方圖的概念
3.3.2直方圖均衡化
3.3.3直方圖規定化
3.4空間域的濾波增強——平滑濾波與銳化濾波
3.4.1平滑濾波器
3.4.2銳化濾波器
3.5頻率域的圖像增強
3.5.1離散傅里葉變換
3.5.2頻率域平滑濾波——低通濾波器
3.5.3頻率域銳化濾波——高通濾波器
3.6本章小結
第4章圖像復原
4.1圖像復原概述
4.1.1圖像退化與復原的關系
4.1.2圖像降質過程的數學模型
4.2常見的退化函數估計
4.3噪聲模型及只含噪聲圖像的復原
4.3.1各類常見噪聲模型
4.3.2空間域濾波對只含噪聲圖像的復原
4.3.3頻率域濾波對只含周期噪聲圖像的復原
4.4復原的經典理論方法（選學）
4.4.1逆濾波復原
4.4.2維納濾波復原
4.4.3約束小二乘方濾波復原
4.5圖像的幾何失真變換
4.5.1基本的幾何失真變換
4.5.2灰度插值復原
4.6本章小結
第5章彩色圖像處理
5.1彩色圖像處理概述
5.2彩色基礎
5.2.1彩色的顏色屬性
5.2.2原色相加理論和原色相減理論
5.3彩色模型
5.3.1RGB彩色模型
5.3.2CMY和CMYK彩色模型
5.3.3HSI彩色模型
5.3.4與設備無關的彩色模型——Lab彩色模型
5.3.5彩色模型之間的變換
5.4偽彩色圖像處理
5.4.1灰度分層法
5.4.2灰度級到彩色變換法
5.5彩色變換
5.5.1調整彩色圖像亮度
5.5.2補色
5.5.3彩色分層
5.5.4色調和彩色校正
5.5.5直方圖處理
5.6彩色圖像增強
5.6.1彩色圖像平滑
5.6.2彩色圖像銳化
5.7彩色圖像分割
5.7.1HSI彩色模型分割
5.7.2RGB彩色模型分割
5.7.3彩色圖像邊緣檢測（選學）
5.8本章小結
第6章圖像壓縮
6.1圖像壓縮概述
6.2數學變換基礎
6.2.1數據冗余
6.2.2基礎變換
6.3無損壓縮編碼
6.3.1霍夫曼編碼
6.3.2行程編碼
6.3.3算術編碼
6.4有損壓縮編碼
6.4.1有損預測編碼
6.4.2變換編碼
6.4.3其他編碼
6.5圖像壓縮標準與圖像格式
6.5.1JPEG
6.5.2JPEG2000
6.5.3其他圖像壓縮標準
6.5.4圖像格式
6.6本章小結
第7章圖像形態學及其應用
7.1圖像形態學概述
7.2二值圖像數學形態學的運算工具——腐蝕與膨脹
7.2.1數學形態學的基礎知識
7.2.2二值腐蝕與膨脹
7.3二值圖像數學形態學的運算工具——開運算與閉運算
7.3.1二值圖像開運算
7.3.2二值圖像閉運算
7.4數學形態學的常見算法
7.4.1邊界提取
7.4.2孔洞填充
7.4.3擊中與擊不中變換
7.4.4提取連通分量
7.4.5細化和粗化
7.4.6骨架抽取
7.5灰度圖像形態學
7.5.1灰度腐蝕與膨脹
7.5.2灰度開運算與閉運算
7.6本章小結
第8章圖像分割
8.1圖像分割概述
8.2點、線的邊緣檢測方法
8.2.1邊緣檢測原理
8.2.2點檢測
8.2.3線檢測
8.2.4各種邊緣檢測算子及性能對比
8.2.5霍夫（Hough）變換
8.3基于閾值的分割方法
8.3.1閾值分割的原理與分類
8.3.2全局閾值分割
8.3.3局部閾值分割
8.4基于區域提取的分割方法
8.4.1區域生長
8.4.2區域分裂與合并
8.5形態學分水嶺算法分割圖像
8.6其他分割算法（選學）
8.6.1超像素的區域分割
8.6.2運動視頻在分割中的運用
8.7本章小結
第9章圖像特征提取
9.1圖像特征提取概述
9.2邊界預處理表示方法
9.2.1鏈碼
9.2.2小周長多邊形近似邊界
9.2.3標記圖
9.2.4骨架
9.3邊界特征描繪子
9.3.1基礎邊界描繪子
9.3.2形狀數
9.3.3傅里葉描繪子
9.3.4統計矩
9.4區域描繪特征(選學)
9.4.1一些基本的區域描繪子
9.4.2拓撲描繪子
9.4.3紋理
9.4.4矩不變量
9.4.5特征描繪子的主分量
9.5尺度不變特征變換
9.5.1尺度空間極值檢測（選學）
9.5.2關鍵點定位
9.5.3方向確定
9.5.4關鍵點描述
9.6本章小結
第10章圖像識別
10.1圖像識別概述
10.2基于傳統機器學習的圖像識別
10.2.1監督學習算法
10.2.2非監督學習算法
10.3分類模型評價指標
10.4基于深度學習的圖像識別
10.5本章小結
第11章圖像處理的綜合應用實例分析
11.1車牌識別綜合案例分析
11.1.1車牌識別概述
11.1.2車牌識別原理
11.1.3車牌識別案例實驗分析
11.2陶瓷碗口圓度檢測綜合案例分析
11.2.1陶瓷碗口圓度檢測概述
11.2.2陶瓷碗口圓度檢測原理
11.2.3陶瓷碗口圓度檢測實驗分析
11.3陶瓷碗口缺口檢測綜合案例分析
11.3.1陶瓷碗口缺口檢測概述
11.3.2陶瓷碗口缺口檢測原理及實驗分析
11.4墻地
第1章緒論
1.1數字圖像處理的基本概念
1.1.1圖像的表示
1.1.2數字圖像處理的目的
1.2數字圖像處理的內容和方法
1.2.1數字圖像處理的內容
1.2.2數字圖像處理的方法
1.3數字圖像處理系統的構成
1.4數字圖像處理的特色應用
1.5本章小結
第2章數字圖像處理基礎
2.1數字圖像處理基礎概述
2.2圖像的視覺基礎
2.2.1人眼視覺系統
2.2.2人眼視覺模型
2.2.3人眼視覺特性
2.3圖像的數字化表示
2.3.1圖像的獲取
2.3.2圖像數字化過程
2.3.3數字圖像表示方法
2.4圖像像素間的關系
2.4.1圖像像素鄰域
2.4.2圖像像素鄰接
2.4.3像素間的距離
2.5圖像的算術運算
2.6本章小結
第3章圖像增強
3.1圖像增強概述
3.2空間域的圖像增強——直接灰度變換法
3.2.1圖像線性變換
3.2.2圖像非線性變換
3.3空間域的圖像增強——直方圖修正法
3.3.1直方圖的概念
3.3.2直方圖均衡化
3.3.3直方圖規定化
3.4空間域的濾波增強——平滑濾波與銳化濾波
3.4.1平滑濾波器
3.4.2銳化濾波器
3.5頻率域的圖像增強
3.5.1離散傅里葉變換
3.5.2頻率域平滑濾波——低通濾波器
3.5.3頻率域銳化濾波——高通濾波器
3.6本章小結
第4章圖像復原
4.1圖像復原概述
4.1.1圖像退化與復原的關系
4.1.2圖像降質過程的數學模型
4.2常見的退化函數估計
4.3噪聲模型及只含噪聲圖像的復原
4.3.1各類常見噪聲模型
4.3.2空間域濾波對只含噪聲圖像的復原
4.3.3頻率域濾波對只含周期噪聲圖像的復原
4.4復原的經典理論方法（選學）
4.4.1逆濾波復原
4.4.2維納濾波復原
4.4.3約束小二乘方濾波復原
4.5圖像的幾何失真變換
4.5.1基本的幾何失真變換
4.5.2灰度插值復原
4.6本章小結
第5章彩色圖像處理
5.1彩色圖像處理概述
5.2彩色基礎
5.2.1彩色的顏色屬性
5.2.2原色相加理論和原色相減理論
5.3彩色模型
5.3.1RGB彩色模型
5.3.2CMY和CMYK彩色模型
5.3.3HSI彩色模型
5.3.4與設備無關的彩色模型——Lab彩色模型
5.3.5彩色模型之間的變換
5.4偽彩色圖像處理
5.4.1灰度分層法
5.4.2灰度級到彩色變換法
5.5彩色變換
5.5.1調整彩色圖像亮度
5.5.2補色
5.5.3彩色分層
5.5.4色調和彩色校正
5.5.5直方圖處理
5.6彩色圖像增強
5.6.1彩色圖像平滑
5.6.2彩色圖像銳化
5.7彩色圖像分割
5.7.1HSI彩色模型分割
5.7.2RGB彩色模型分割
5.7.3彩色圖像邊緣檢測（選學）
5.8本章小結
第6章圖像壓縮
6.1圖像壓縮概述
6.2數學變換基礎
6.2.1數據冗余
6.2.2基礎變換
6.3無損壓縮編碼
6.3.1霍夫曼編碼
6.3.2行程編碼
6.3.3算術編碼
6.4有損壓縮編碼
6.4.1有損預測編碼
6.4.2變換編碼
6.4.3其他編碼
6.5圖像壓縮標準與圖像格式
6.5.1JPEG
6.5.2JPEG2000
6.5.3其他圖像壓縮標準
6.5.4圖像格式
6.6本章小結
第7章圖像形態學及其應用
7.1圖像形態學概述
7.2二值圖像數學形態學的運算工具——腐蝕與膨脹
7.2.1數學形態學的基礎知識
7.2.2二值腐蝕與膨脹
7.3二值圖像數學形態學的運算工具——開運算與閉運算
7.3.1二值圖像開運算
7.3.2二值圖像閉運算
7.4數學形態學的常見算法
7.4.1邊界提取
7.4.2孔洞填充
7.4.3擊中與擊不中變換
7.4.4提取連通分量
7.4.5細化和粗化
7.4.6骨架抽取
7.5灰度圖像形態學
7.5.1灰度腐蝕與膨脹
7.5.2灰度開運算與閉運算
7.6本章小結
第8章圖像分割
8.1圖像分割概述
8.2點、線的邊緣檢測方法
8.2.1邊緣檢測原理
8.2.2點檢測
8.2.3線檢測
8.2.4各種邊緣檢測算子及性能對比
8.2.5霍夫（Hough）變換
8.3基于閾值的分割方法
8.3.1閾值分割的原理與分類
8.3.2全局閾值分割
8.3.3局部閾值分割
8.4基于區域提取的分割方法
8.4.1區域生長
8.4.2區域分裂與合并
8.5形態學分水嶺算法分割圖像
8.6其他分割算法（選學）
8.6.1超像素的區域分割
8.6.2運動視頻在分割中的運用
8.7本章小結
第9章圖像特征提取
9.1圖像特征提取概述
9.2邊界預處理表示方法
9.2.1鏈碼
9.2.2小周長多邊形近似邊界
9.2.3標記圖
9.2.4骨架
9.3邊界特征描繪子
9.3.1基礎邊界描繪子
9.3.2形狀數
9.3.3傅里葉描繪子
9.3.4統計矩
9.4區域描繪特征(選學)
9.4.1一些基本的區域描繪子
9.4.2拓撲描繪子
9.4.3紋理
9.4.4矩不變量
9.4.5特征描繪子的主分量
9.5尺度不變特征變換
9.5.1尺度空間極值檢測（選學）
9.5.2關鍵點定位
9.5.3方向確定
9.5.4關鍵點描述
9.6本章小結
第10章圖像識別
10.1圖像識別概述
10.2基于傳統機器學習的圖像識別
10.2.1監督學習算法
10.2.2非監督學習算法
10.3分類模型評價指標
10.4基于深度學習的圖像識別
10.5本章小結
第11章圖像處理的綜合應用實例分析
11.1車牌識別綜合案例分析
11.1.1車牌識別概述
11.1.2車牌識別原理
11.1.3車牌識別案例實驗分析
11.2陶瓷碗口圓度檢測綜合案例分析
11.2.1陶瓷碗口圓度檢測概述
11.2.2陶瓷碗口圓度檢測原理
11.2.3陶瓷碗口圓度檢測實驗分析
11.3陶瓷碗口缺口檢測綜合案例分析
11.3.1陶瓷碗口缺口檢測概述
11.3.2陶瓷碗口缺口檢測原理及實驗分析
11.4墻地
展開全部
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