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數(shù)字圖像處理 版權(quán)信息
- ISBN：9787302637547
- 條形碼：9787302637547 ; 978-7-302-63754-7
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數(shù)字圖像處理 本書特色
1、 內(nèi)容選編注重基礎(chǔ)性、前沿性、實(shí)用性，寫作風(fēng)格追求易讀性、邏輯性、嚴(yán)謹(jǐn)性，素材組織考慮可重復(fù)、易拓展、易用性。
2、 系統(tǒng)精煉地介紹數(shù)字圖像處理的理論、方法與應(yīng)用，精心梳理邏輯結(jié)構(gòu)，理論分析深入淺出、簡(jiǎn)明扼要，方法介紹通俗易懂、詳細(xì)生動(dòng)，適合初學(xué)者的入門學(xué)習(xí)。
3、 各章節(jié)配有實(shí)例，理論結(jié)合實(shí)踐，便于了解從算法理論到實(shí)際應(yīng)用的具體過程，加強(qiáng)對(duì)算法的直觀認(rèn)知。
4、 提供330幅插圖，對(duì)文字講解輔助圖形解釋，圖文并茂，清晰直觀。
5、 提供24個(gè)插圖的動(dòng)態(tài)圖像，形象生動(dòng)，有助于對(duì)插圖的觀察、理解。
6、 提供70個(gè)實(shí)例的MATLAB源代碼，既可通過動(dòng)手實(shí)踐深入理解算法，又可用于實(shí)際項(xiàng)目的開發(fā)。
7、 擴(kuò)充49個(gè)電子文檔，一方面覆蓋更廣的知識(shí)內(nèi)容和課程體系，兼容更多學(xué)校的教學(xué)大綱，另一方面通過拓展閱讀，更全面地掌握數(shù)字圖像處理的基本理論和主要技術(shù)。
8、 配套20個(gè)微課，包括各章學(xué)習(xí)的思維導(dǎo)引，重點(diǎn)、難點(diǎn)內(nèi)容的深度剖析，以及算法的過程化演示，有助于讀者從整體上了解本課程的知識(shí)體系和邏輯結(jié)構(gòu)，直觀上理解重要的公式或結(jié)論，方便自學(xué)。
9、 配有教學(xué)大綱、課件、習(xí)題、實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)等教輔資源，便于教學(xué)。
數(shù)字圖像處理 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書詳細(xì)介紹數(shù)字圖像處理的基本理論和主要技術(shù)，內(nèi)容包括數(shù)字圖像基礎(chǔ)、空域圖像增強(qiáng)、頻域圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原、幾何校正、圖像壓縮編碼、圖像分割、二值圖像形態(tài)學(xué)、特征提取等。本書融入多位作者數(shù)十年的教學(xué)與科研成果，對(duì)空域?yàn)V波、圖像復(fù)原、幾何校正、二值圖像形態(tài)學(xué)、特征提取等內(nèi)容進(jìn)行重新梳理，使得初學(xué)者更加容易入門。 本書理論和實(shí)踐相結(jié)合，理論分析深入淺出，方法介紹詳細(xì)具體，實(shí)例演示清晰明了，可作為高等學(xué)校計(jì)算機(jī)類、自動(dòng)化類、電子信息類等專業(yè)的本科生、研究生教材，也可供相關(guān)科研人員、工程技術(shù)人員參考。
數(shù)字圖像處理 目錄
第1章 緒論 1
1.1 數(shù)字圖像處理的概念 2
1.2 數(shù)字圖像處理發(fā)展簡(jiǎn)史 4
1.3 數(shù)字圖像處理研究?jī)?nèi)容 5
1.4 數(shù)字圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域 7
1.5 小結(jié) 10
習(xí)題 10
第2章 數(shù)字圖像基礎(chǔ) 11
2.1 數(shù)字圖像的概況 12
2.1.1 數(shù)字圖像的基本概念 12
2.1.2 數(shù)字圖像的多樣性 13
2.1.3 數(shù)字圖像的類型 15
2.1.4 數(shù)字圖像的矩陣表示 18
2.2 數(shù)字成像與視覺感知 18
2.2.1 凸透鏡成像原理 19
2.2.2 數(shù)字照相機(jī)的結(jié)構(gòu) 20
2.2.3 人眼視覺模型 22
2.3 圖像數(shù)字化 28
2.3.1 采樣與量化 28
2.3.2 空間分辨率和灰度級(jí)分辨率 29
2.4 圖像顏色空間 33
2.4.1 RGB顏色空間 33
2.4.2 CMY/CMYK顏色空間 34
2.4.3 HSI和HSV顏色空間 35
2.4.4 YUV和YIQ顏色空間 41
2.4.5 CIE LAB顏色空間 43
2.5 像素的空間關(guān)系 45
2.5.1 鄰域 45
2.5.2 鄰接性、連通性、區(qū)域和邊界 46
2.5.3 像素間的距離度量 48
2.6 小結(jié) 51
習(xí)題 51
第3章 空域圖像增強(qiáng) 53
3.1 背景知識(shí) 54
3.1.1 概述 54
3.1.2 灰度直方圖 55
3.2 灰度級(jí)變換 57
3.2.1 冪次變換 58
3.2.2 對(duì)數(shù)變換 60
3.2.3 指數(shù)變換 61
3.2.4 分段線性變換 62
3.3 直方圖變換 64
3.3.1 直方圖映射函數(shù) 64
3.3.2 直方圖均衡化 66
3.3.3 直方圖規(guī)定化 72
3.4 算術(shù)運(yùn)算 75
3.4.1 圖像相減 75
3.4.2 圖像相加 77
3.5 偽彩色、假彩色增強(qiáng) 78
3.5.1 偽彩色映射 78
3.5.2 假彩色增強(qiáng) 81
3.6 空域?yàn)V波基礎(chǔ) 84
3.6.1 線性濾波原理 84
3.6.2 其他問題 87
3.7 空域平滑濾波 88
3.7.1 加權(quán)均值濾波 89
3.7.2 中值濾波相關(guān) 94
3.8 空域銳化濾波 97
3.8.1 微分與差分 97
3.8.2 拉普拉斯算子 100
3.9 小結(jié) 103
習(xí)題 103
第4章 頻域圖像增強(qiáng) 105
4.1 傅里葉變換 106
4.1.1 連續(xù)傅里葉變換 106
4.1.2 離散傅里葉變換 109
4.1.3 二維離散傅里葉變換的性質(zhì) 113
4.1.4 頻譜分布與統(tǒng)計(jì)特性 117
4.2 濾波基礎(chǔ) 121
4.3 低通濾波器 122
4.3.1 理想低通濾波器 122
4.3.2 巴特沃斯低通濾波器 125
4.3.3 指數(shù)低通濾波器 126
4.4 高通濾波器 128
4.4.1 理想高通濾波器 129
4.4.2 巴特沃斯高通濾波器 130
4.4.3 指數(shù)高通濾波器 132
4.5 高頻增強(qiáng)濾波器 133
4.6 空域?yàn)V波與頻域?yàn)V波的對(duì)應(yīng)關(guān)系 134
4.6.1 空域到頻域 134
4.6.2 頻域到空域 137
4.7 小結(jié) 140
習(xí)題 140
第5章 圖像復(fù)原 142
5.1 圖像降質(zhì)模型 143
5.1.1 圖像降質(zhì)/復(fù)原過程 143
5.1.2 線性移不變降質(zhì)模型：卷積 145
5.2 圖像降質(zhì)的參數(shù)估計(jì) 147
5.2.1 典型噪聲類型 147
5.2.2 噪聲參數(shù)估計(jì) 151
5.2.3 典型模糊類型 153
5.2.4 點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)參數(shù)估計(jì) 156
5.3 圖像去噪 158
5.3.1 自適應(yīng)維納濾波去噪 158
5.3.2 正則化*小二乘圖像去噪 161
5.4 *小均方誤差復(fù)原——維納濾波 163
5.5 極大似然估計(jì)復(fù)原——Richardson-Lucy方法 166
5.6 *小二乘復(fù)原 168
5.6.1 無約束*小二乘復(fù)原 168
5.6.2 正則化*小二乘復(fù)原 171
5.7 小結(jié) 173
習(xí)題 173
第6章 幾何校正 175
6.1 概述 176
6.2 幾何變換 177
6.2.1 齊次坐標(biāo) 177
6.2.2 基本二維幾何變換 177
6.2.3 二維復(fù)合變換 184
6.2.4 其他二維變換 187
6.3 圖像插值 192
6.3.1 插值的概念 192
6.3.2 插值方法 193
6.4 圖像到圖像的幾何校正 199
6.4.1 空間變換 199
6.4.2 灰度插值 202
6.5 小結(jié) 203
習(xí)題 204
第7章 圖像壓縮編碼 205
7.1 圖像壓縮基本概念與模型 206
7.1.1 圖像信息的冗余 206
7.1.2 圖像熵與編碼效率 207
7.1.3 圖像壓縮系統(tǒng) 208
7.2 統(tǒng)計(jì)編碼 209
7.3 變換編碼 210
7.3.1 變換編碼的原理 211
7.3.2 離散余弦變換 211
7.3.3 塊變換編碼 216
7.4 預(yù)測(cè)編碼 217
7.4.1 無損預(yù)測(cè)編碼 217
7.4.2 有損預(yù)測(cè)編碼 220
7.5 靜止圖像壓縮編碼國(guó)際標(biāo)準(zhǔn) 223
7.6 小結(jié) 227
習(xí)題 227
第8章 圖像分割 229
8.1 概述 230
8.2 基于邊界的圖像分割 230
8.2.1 基礎(chǔ)概念 230
8.2.2 邊緣檢測(cè)方法 232
8.2.3 Hough變換 247
8.3 基于閾值的圖像分割 254
8.3.1 直方圖基礎(chǔ) 254
8.3.2 全局閾值法 255
8.3.3 局部閾值法 256
8.4 基于區(qū)域的圖像分割 258
8.4.1 區(qū)域生長(zhǎng)法 258
8.4.2 區(qū)域標(biāo)記 262
8.5 基于分類/聚類的圖像分割 264
8.5.1 特征空間與距離準(zhǔn)則 264
8.5.2 *小距離分類 265
8.5.3 半徑搜索 267
8.5.4 k均值 270
8.6 小結(jié) 272
習(xí)題 272
第9章 二值圖像形態(tài)學(xué) 275
9.1 基礎(chǔ)知識(shí) 276
9.1.1 概述 276
9.1.2 二值圖像邏輯運(yùn)算 277
9.1.3 結(jié)構(gòu)元素 278
9.2 二值圖像形態(tài)學(xué)基本運(yùn)算 279
9.2.1 膨脹與腐蝕 279
9.2.2 開運(yùn)算與閉運(yùn)算 283
9.2.3 擊中/擊不中運(yùn)算 288
9.3 二值圖像形態(tài)學(xué)實(shí)用算法 290
9.3.1 去噪 290
9.3.2 邊界提取 291
9.3.3 孔洞填充 292
9.3.4 連通分量提取 293
9.3.5 骨架 294
9.3.6 細(xì)化 298
9.3.7 剪枝 300
9.3.8 形態(tài)學(xué)重建 302
9.4 小結(jié) 305
習(xí)題 305
第10章 特征提取 307
10.1 概述 308
10.2 二值圖像分析——目標(biāo)描述 309
10.2.1 簡(jiǎn)單目標(biāo)描述 309
10.2.2 邊界標(biāo)記曲線 313
10.3 全局特征——圖像級(jí)描述 314
10.3.1 Hu不變矩 314
10.3.2 中心投影變換 316
10.4 局部特征檢測(cè)與描述 317
10.4.1 局部特征檢測(cè) 318
10.4.2 局部特征描述 324
10.5 紋理描述 327
10.5.1 紋理特征 327
10.5.2 統(tǒng)計(jì)分析法 328
10.5.3 濾波器組 332
10.6 小結(jié) 337
習(xí)題 337
后記 339
參考文獻(xiàn) 342
1.1 數(shù)字圖像處理的概念 2
1.2 數(shù)字圖像處理發(fā)展簡(jiǎn)史 4
1.3 數(shù)字圖像處理研究?jī)?nèi)容 5
1.4 數(shù)字圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域 7
1.5 小結(jié) 10
習(xí)題 10
第2章 數(shù)字圖像基礎(chǔ) 11
2.1 數(shù)字圖像的概況 12
2.1.1 數(shù)字圖像的基本概念 12
2.1.2 數(shù)字圖像的多樣性 13
2.1.3 數(shù)字圖像的類型 15
2.1.4 數(shù)字圖像的矩陣表示 18
2.2 數(shù)字成像與視覺感知 18
2.2.1 凸透鏡成像原理 19
2.2.2 數(shù)字照相機(jī)的結(jié)構(gòu) 20
2.2.3 人眼視覺模型 22
2.3 圖像數(shù)字化 28
2.3.1 采樣與量化 28
2.3.2 空間分辨率和灰度級(jí)分辨率 29
2.4 圖像顏色空間 33
2.4.1 RGB顏色空間 33
2.4.2 CMY/CMYK顏色空間 34
2.4.3 HSI和HSV顏色空間 35
2.4.4 YUV和YIQ顏色空間 41
2.4.5 CIE LAB顏色空間 43
2.5 像素的空間關(guān)系 45
2.5.1 鄰域 45
2.5.2 鄰接性、連通性、區(qū)域和邊界 46
2.5.3 像素間的距離度量 48
2.6 小結(jié) 51
習(xí)題 51
第3章 空域圖像增強(qiáng) 53
3.1 背景知識(shí) 54
3.1.1 概述 54
3.1.2 灰度直方圖 55
3.2 灰度級(jí)變換 57
3.2.1 冪次變換 58
3.2.2 對(duì)數(shù)變換 60
3.2.3 指數(shù)變換 61
3.2.4 分段線性變換 62
3.3 直方圖變換 64
3.3.1 直方圖映射函數(shù) 64
3.3.2 直方圖均衡化 66
3.3.3 直方圖規(guī)定化 72
3.4 算術(shù)運(yùn)算 75
3.4.1 圖像相減 75
3.4.2 圖像相加 77
3.5 偽彩色、假彩色增強(qiáng) 78
3.5.1 偽彩色映射 78
3.5.2 假彩色增強(qiáng) 81
3.6 空域?yàn)V波基礎(chǔ) 84
3.6.1 線性濾波原理 84
3.6.2 其他問題 87
3.7 空域平滑濾波 88
3.7.1 加權(quán)均值濾波 89
3.7.2 中值濾波相關(guān) 94
3.8 空域銳化濾波 97
3.8.1 微分與差分 97
3.8.2 拉普拉斯算子 100
3.9 小結(jié) 103
習(xí)題 103
第4章 頻域圖像增強(qiáng) 105
4.1 傅里葉變換 106
4.1.1 連續(xù)傅里葉變換 106
4.1.2 離散傅里葉變換 109
4.1.3 二維離散傅里葉變換的性質(zhì) 113
4.1.4 頻譜分布與統(tǒng)計(jì)特性 117
4.2 濾波基礎(chǔ) 121
4.3 低通濾波器 122
4.3.1 理想低通濾波器 122
4.3.2 巴特沃斯低通濾波器 125
4.3.3 指數(shù)低通濾波器 126
4.4 高通濾波器 128
4.4.1 理想高通濾波器 129
4.4.2 巴特沃斯高通濾波器 130
4.4.3 指數(shù)高通濾波器 132
4.5 高頻增強(qiáng)濾波器 133
4.6 空域?yàn)V波與頻域?yàn)V波的對(duì)應(yīng)關(guān)系 134
4.6.1 空域到頻域 134
4.6.2 頻域到空域 137
4.7 小結(jié) 140
習(xí)題 140
第5章 圖像復(fù)原 142
5.1 圖像降質(zhì)模型 143
5.1.1 圖像降質(zhì)/復(fù)原過程 143
5.1.2 線性移不變降質(zhì)模型：卷積 145
5.2 圖像降質(zhì)的參數(shù)估計(jì) 147
5.2.1 典型噪聲類型 147
5.2.2 噪聲參數(shù)估計(jì) 151
5.2.3 典型模糊類型 153
5.2.4 點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)參數(shù)估計(jì) 156
5.3 圖像去噪 158
5.3.1 自適應(yīng)維納濾波去噪 158
5.3.2 正則化*小二乘圖像去噪 161
5.4 *小均方誤差復(fù)原——維納濾波 163
5.5 極大似然估計(jì)復(fù)原——Richardson-Lucy方法 166
5.6 *小二乘復(fù)原 168
5.6.1 無約束*小二乘復(fù)原 168
5.6.2 正則化*小二乘復(fù)原 171
5.7 小結(jié) 173
習(xí)題 173
第6章 幾何校正 175
6.1 概述 176
6.2 幾何變換 177
6.2.1 齊次坐標(biāo) 177
6.2.2 基本二維幾何變換 177
6.2.3 二維復(fù)合變換 184
6.2.4 其他二維變換 187
6.3 圖像插值 192
6.3.1 插值的概念 192
6.3.2 插值方法 193
6.4 圖像到圖像的幾何校正 199
6.4.1 空間變換 199
6.4.2 灰度插值 202
6.5 小結(jié) 203
習(xí)題 204
第7章 圖像壓縮編碼 205
7.1 圖像壓縮基本概念與模型 206
7.1.1 圖像信息的冗余 206
7.1.2 圖像熵與編碼效率 207
7.1.3 圖像壓縮系統(tǒng) 208
7.2 統(tǒng)計(jì)編碼 209
7.3 變換編碼 210
7.3.1 變換編碼的原理 211
7.3.2 離散余弦變換 211
7.3.3 塊變換編碼 216
7.4 預(yù)測(cè)編碼 217
7.4.1 無損預(yù)測(cè)編碼 217
7.4.2 有損預(yù)測(cè)編碼 220
7.5 靜止圖像壓縮編碼國(guó)際標(biāo)準(zhǔn) 223
7.6 小結(jié) 227
習(xí)題 227
第8章 圖像分割 229
8.1 概述 230
8.2 基于邊界的圖像分割 230
8.2.1 基礎(chǔ)概念 230
8.2.2 邊緣檢測(cè)方法 232
8.2.3 Hough變換 247
8.3 基于閾值的圖像分割 254
8.3.1 直方圖基礎(chǔ) 254
8.3.2 全局閾值法 255
8.3.3 局部閾值法 256
8.4 基于區(qū)域的圖像分割 258
8.4.1 區(qū)域生長(zhǎng)法 258
8.4.2 區(qū)域標(biāo)記 262
8.5 基于分類/聚類的圖像分割 264
8.5.1 特征空間與距離準(zhǔn)則 264
8.5.2 *小距離分類 265
8.5.3 半徑搜索 267
8.5.4 k均值 270
8.6 小結(jié) 272
習(xí)題 272
第9章 二值圖像形態(tài)學(xué) 275
9.1 基礎(chǔ)知識(shí) 276
9.1.1 概述 276
9.1.2 二值圖像邏輯運(yùn)算 277
9.1.3 結(jié)構(gòu)元素 278
9.2 二值圖像形態(tài)學(xué)基本運(yùn)算 279
9.2.1 膨脹與腐蝕 279
9.2.2 開運(yùn)算與閉運(yùn)算 283
9.2.3 擊中/擊不中運(yùn)算 288
9.3 二值圖像形態(tài)學(xué)實(shí)用算法 290
9.3.1 去噪 290
9.3.2 邊界提取 291
9.3.3 孔洞填充 292
9.3.4 連通分量提取 293
9.3.5 骨架 294
9.3.6 細(xì)化 298
9.3.7 剪枝 300
9.3.8 形態(tài)學(xué)重建 302
9.4 小結(jié) 305
習(xí)題 305
第10章 特征提取 307
10.1 概述 308
10.2 二值圖像分析——目標(biāo)描述 309
10.2.1 簡(jiǎn)單目標(biāo)描述 309
10.2.2 邊界標(biāo)記曲線 313
10.3 全局特征——圖像級(jí)描述 314
10.3.1 Hu不變矩 314
10.3.2 中心投影變換 316
10.4 局部特征檢測(cè)與描述 317
10.4.1 局部特征檢測(cè) 318
10.4.2 局部特征描述 324
10.5 紋理描述 327
10.5.1 紋理特征 327
10.5.2 統(tǒng)計(jì)分析法 328
10.5.3 濾波器組 332
10.6 小結(jié) 337
習(xí)題 337
后記 339
參考文獻(xiàn) 342
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數(shù)字圖像處理 作者簡(jiǎn)介
禹晶，北京工業(yè)大學(xué)副教授，碩士生導(dǎo)師。長(zhǎng)期從事數(shù)字圖像處理的理論及應(yīng)用的教學(xué)和研究工作。承擔(dān)和參與國(guó)家級(jí)和省部級(jí)縱向項(xiàng)目近10項(xiàng)，發(fā)表學(xué)術(shù)論文近100篇，其中，SCI/EI檢索近70篇，申請(qǐng)發(fā)明專利30多項(xiàng)，已授權(quán)國(guó)家發(fā)明專利17項(xiàng)，獲省部級(jí)科技進(jìn)步獎(jiǎng)1項(xiàng)。承擔(dān)“數(shù)字圖像處理”“數(shù)字圖像處理課設(shè)”等課程教學(xué)。出版數(shù)字圖像處理和模式識(shí)別教材各1部。 肖創(chuàng)柏，北京工業(yè)大學(xué)教授（研究員），博士生導(dǎo)師。主要從事圖像處理、模式識(shí)別與智能信息系統(tǒng)、數(shù)字信號(hào)處理、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與信息安全等方面的理論與應(yīng)用研究工作。承擔(dān)和參與國(guó)家級(jí)和省部級(jí)縱向項(xiàng)目20余項(xiàng)，發(fā)表學(xué)術(shù)論文260余篇，其中，SCI/EI檢索140余篇，申請(qǐng)發(fā)明專利80多項(xiàng)，已授權(quán)國(guó)家發(fā)明專利38項(xiàng)。獲省部級(jí)科技進(jìn)步獎(jiǎng)多項(xiàng)。承擔(dān)“數(shù)字信號(hào)處理”“模式識(shí)別”“電路分析基礎(chǔ)”等課程教學(xué)。出版專著和譯著3部。 廖慶敏，清華大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師。主要從事圖像和視頻處理與分析領(lǐng)域中的算法研究、系統(tǒng)設(shè)計(jì)及其應(yīng)用，尤其是在廣播電視、醫(yī)學(xué)圖像、遙感圖像、通信傳輸、體育視頻等方面的研究和應(yīng)用。承擔(dān)和參與國(guó)家級(jí)和省部級(jí)縱向項(xiàng)目以及國(guó)際合作項(xiàng)目40余項(xiàng)，發(fā)表學(xué)術(shù)論文250余篇，其中，SCI/EI檢索200余篇。獲省部級(jí)科學(xué)進(jìn)步多項(xiàng)。承擔(dān)“數(shù)字圖像處理”“多媒體與網(wǎng)絡(luò)”“統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理”等課程教學(xué)。
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