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多媒體信號處理 版權信息
- ISBN：9787560673745
- 條形碼：9787560673745 ; 978-7-5606-7374-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
多媒體信號處理 內容簡介
本書從多媒體信號處理的層面出發, 將理論知識與實踐技術緊密結合, 深入淺出地介紹了多媒體信號處理領域的基本概念、基本原理、關鍵技術和典型應用。全書共分為8章, 第1章介紹多媒體信號處理基礎; 第2～4章介紹數字音頻信號處理基礎、數字圖像增強和形態學圖像處理理論等多媒體信號初級處理知識; 第5～7章介紹圖像分割、圖像目標檢測以及圖像復原等多媒體信號中級處理知識； 第8章介紹數字水印技術及應用。 本書精選多媒體信息處理領域所涉及的經典方法與關鍵技術, 介紹了當前多媒體信號處理國際頂級會議*新成果, 如數字隱藏技術、去霧算法等。本書在強化基本概念、原理的同時, 注重理論與實際應用結合, 列舉了大量具有實用價值的Matlab實例, 使讀者可以學以致用。 本書適合高等院校電子信息類、計算機類專業的學生使用, 也可以供相關科研和開發人員參考, 還可以作為多媒體信號處理愛好者的自學教程。
多媒體信號處理 目錄
第1章 多媒體信號處理基礎 1
1.1 多媒體基本概念 1
1.2 音頻信號處理基礎 2
1.2.1 聲音的物理屬性 2
1.2.2 聲音的感知特性 3
1.2.3 數字音頻基礎 5
1.2.4 人耳聽覺 7
1.2.5 音頻信號質量評價 9
1.3 圖像信號處理基礎 11
1.3.1 圖像的獲取 12
1.3.2 圖像數字化 12
1.3.3 圖像數據的表示和存儲 14
1.3.4 圖像質量評價 16
1.4 視頻信號處理基礎 18
1.4.1 視頻簡介 18
1.4.2 視頻數字化 19
1.4.3 視頻質量評價 21
本章小結 22
第2章 數字音頻處理 23
2.1 數字音頻數字化和預處理 23
2.1.1 預濾波、采樣、A/D轉換 24
2.1.2 預加重與去加重 25
2.1.3 分幀加窗 25
2.2 語音信號分析 25
2.2.1 語音特性和人耳感知特性 25
2.2.2 語音信號的時域分析 26
2.2.3 語音信號的頻域分析 29
2.3 語音增強 32
2.3.1 噪聲特性 33
2.3.2 濾波器法 33
2.3.3 基于相關特性的語音增強 34
2.3.4 減譜法 35
2.3.5 基于維納濾波的語音增強 37
2.3.6 基于信號子空間分解的語音增強 38
本章小結 41
第3章 數字圖像增強 42
3.1 圖像灰度變換 42
3.1.1 灰度直方圖統計 43
3.1.2 灰度線性變換 44
3.1.3 灰度非線性變換 45
3.1.4 圖像直方圖均衡 46
3.1.5 直方圖規定化 49
3.2 圖像平滑 51
3.2.1 卷積積分與鄰域運算 51
3.2.2 圖像平滑 53
3.2.3 頻域低通濾波器 61
3.3 圖像銳化 62
3.3.1 梯度運算 63
3.3.2 Prewitt算子 65
3.3.3 Sobel算子 66
3.3.4 Laplace算子 67
3.3.5 頻域高通濾波器 70
3.4 圖像的同態濾波 70
本章小結 72
第4章 形態學圖像處理 73
4.1 數學形態學及其基本概念 73
4.1.1 數學形態學的定義和分類 73
4.1.2 數學形態學的邏輯運算和基本概念 74
4.2 二值形態學基本運算 77
4.2.1 腐蝕與膨脹 77
4.2.2 開運算與閉運算 81
4.2.3 形態學濾波 84
4.3 二值圖像的形態學應用 85
4.3.1 邊緣提取 85
4.3.2 區域填充 86
4.3.3 骨架抽取 87
4.3.4 擊中/擊不中運算 88
4.4 灰度形態學基本運算 89
4.4.1 灰度腐蝕與灰度膨脹 90
4.4.2 灰度開運算與灰度閉運算 92
4.4.3 形態學梯度 94
4.4.4 形態學平滑濾波 95
4.4.5 頂帽變換和底帽變換 95
本章小結 98
第5章 圖像分割 99
5.1 圖像分割的概念和分類 99
5.1.1 圖像分割的概念 99
5.1.2 圖像分割的分類 100
5.2 基于邊界的邊緣檢測 100
5.2.1 帶有方向信息的邊緣檢測 101
5.2.2 基于LoG和DoG的邊緣檢測 103
5.2.3 Canny邊緣檢測 105
5.2.4 邊緣跟蹤 107
5.3 基于形狀的圖像分割 109
5.3.1 霍夫變換基本原理 109
5.3.2 直線的霍夫變換 111
5.3.3 圓的霍夫變換 114
5.4 基于灰度閾值的圖像分割 115
5.4.1 閾值化分割原理 115
5.4.2 基于灰度值統計特征的圖像分割法 116
5.5 基于區域的圖像分割 120
5.5.1 區域生長法 120
5.5.2 區域的分裂與合并 123
本章小結 126
第6章 圖像目標檢測 128
6.1 目標檢測的基本概念與分類 128
6.1.1 目標檢測的基本概念 128
6.1.2 目標檢測的分類 129
6.2 運動目標檢測 129
6.2.1 運動圖像序列背景建模 129
6.2.2 靜止背景下的運動目標檢測 131
6.2.3 動態背景下的運動目標檢測 132
6.3 有形目標檢測 135
6.3.1 基于圖像分割的目標檢測 135
6.3.2 基于模板匹配的目標檢測 136
6.4 弱小目標檢測 138
6.4.1 弱小目標檢測的基本原理 138
6.4.2 弱小目標檢測的背景抑制 139
6.4.3 基于單幀的弱小目標檢測 141
6.5 目標檢測的性能評價 143
6.5.1 通用性能指標評價 143
6.5.2 其他指標評價 144
本章小結 148
第7章 圖像復原 149
7.1 圖像退化 149
7.1.1 圖像退化與復原的過程 149
7.1.2 離散退化模型 151
7.1.3 循環矩陣對角化 152
7.1.4 圖像復原的基本步驟 153
7.2 常用圖像退化模型 153
7.3 退化模型的參數估計 154
7.3.1 基于頻域特征的參數估計 154
7.3.2 基于空域特征的參數估計 158
7.4 圖像復原的典型方法 159
7.4.1 逆濾波法 159
7.4.2 維納濾波 161
7.4.3 露西理查德森算法 163
7.5 暗通道優先的圖像去霧算法 164
7.5.1 暗通道的概念與意義 164
7.5.2 暗通道去霧霾的原理 164
7.6 圖像復原的質量評價 166
7.6.1 有參考的圖像質量評價 166
7.6.2 無參考的圖像質量評價 167
本章小結 168
第8章 數字水印 169
8.1 數字水印概述 169
8.1.1 數字水印技術的產生背景和應用 169
8.1.2 數字水印的概念、原理及基本特征 170
8.1.3 數字水印的通用模型 171
8.1.4 數字水印的分類 173
8.1.5 數字水印的應用 173
8.2 圖像數字水印技術 174
8.2.1 *低有效位法 174
8.2.2 基于DCT的數字水印 177
8.2.3 基于小波變換的數字水印 181
8.3 音頻數字水印技術 184
8.3.1 人類聽覺特性 184
8.3.2 時域音頻水印算法 184
8.3.3 變換域音頻水印算法 185
8.3.4 基于量化的隱藏算法 186
8.4 視頻數字水印技術 187
8.5 常見攻擊類型 188
8.6 數字水印性能評估方法 189
8.6.1 主觀評價 189
8.6.2 客觀評價 190
本章小結 191
參考文獻 192
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