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智能交通數字圖像處理技術 版權信息
- ISBN：9787111770183
- 條形碼：9787111770183 ; 978-7-111-77018-3
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
智能交通數字圖像處理技術 本書特色
本書遵循教指委相關指導文件和高等院校學生學習規律編寫而成。踐行四新理念，融入思政元素，注重理論與實踐相結合。
智能交通數字圖像處理技術 內容簡介
本書以滿足智能交通領域對數字圖像處理技術的需求為宗旨，采用數字圖像處理理論知識、算法講解與Python編程相結合的方法，突出在智能交通領域的應用，具有較強的實用性。本書共12章，包括基礎和應用兩部分：基礎部分為第1～8章，涵蓋數字圖像處理技術的基礎知識和理論算法，主要內容有緒論、圖像處理基礎、傅里葉變換與圖像卷積、圖像增強、圖像復原、形態學圖像處理、圖像分割、圖像特征提取；應用部分為第9～12章，是數字圖像處理技術在智能交通領域的應用實例，主要內容有車牌識別、道路交通標志檢測與識別、車道線檢測與識別、行人目標檢測。 本書既可作為高等院校智能交通和智能車輛工程等專業的圖像處理相關課程教材，也可作為從事智能交通領域圖像研究和應用的工程技術人員的參考讀物。 本書配有PPT課件，以及原始圖像和圖像處理代碼，采用本書作為教材的教師，可以登錄www.cmpedu.com免費注冊并下載。
智能交通數字圖像處理技術 目錄
前言第1章緒論111數字圖像1111數字圖像的基本概念及分類1112數字圖像的基本特點312數字圖像處理的目的和主要研究內容4121數字圖像處理的目的4122數字圖像處理的主要研究內容413Python數字圖像處理庫5131基于Python開發的數字圖像處理包6132OpenCVPython714數字圖像處理技術在智能交通中的應用8前言第1章緒論111數字圖像1111數字圖像的基本概念及分類1112數字圖像的基本特點312數字圖像處理的目的和主要研究內容4121數字圖像處理的目的4122數字圖像處理的主要研究內容413Python數字圖像處理庫5131基于Python開發的數字圖像處理包6132OpenCVPython714數字圖像處理技術在智能交通中的應用8141交通信息采集8142圖像檢測與識別8習題9第2章圖像處理基礎1021圖像數字化10211圖像采樣和量化10212空間和灰度級分辨率13213數字圖像的表示14214像素間的關系1422圖像數據結構16221二維數組存儲數字圖像16222顏色模型19223圖像通道模式2123圖像文件格式24231BMP文件格式24232GIF文件格式24233TIFF文件格式25234JPEG文件格式25235PNG文件格式2524簡單圖像處理編程實現25241圖像讀取25242彩色圖像通道拆分27243使用切片進行圖像處理28244灰度圖像二值化處理30245顯示不同圖像模式31習題31第3章傅里葉變換與圖像卷積3231傅里葉變換32311傅里葉級數與變換32312一維離散傅里葉變換33313二維離散傅里葉變換36314圖像的離散傅里葉變換4332圖像卷積45321圖像卷積的概念45322卷積定理45323數字圖像卷積操作46習題49第4章圖像增強5041概述5042直接灰度變換51421灰度線性變換51422圖像反轉52423對數變換53424冪律變換5543直方圖修正56431灰度直方圖的含義56432對比度拉伸60433直方圖均衡化64434直方圖規定化6844圖像平滑74441鄰域平均法74442中值濾波法76443頻域低通濾波法7845圖像銳化82451微分法82452高通濾波法83習題86第5章圖像復原8751圖像復原的基本概念8752圖像退化模型87521連續的退化模型88522離散的退化模型8953圖像復原方法91531反向濾波法91532約束還原法95習題99第6章形態學圖像處理10061腐蝕和膨脹100611腐蝕100612膨脹10262開運算和閉運算103621開運算103622閉運算10563形態學圖像處理交通領域編程實現107631利用開、閉運算實現斑馬線清洗107632形態學對比度增強108習題110第7章圖像分割11171閾值分割111711基于閾值的二值化111712Otsu分割11272邊緣檢測114721基于梯度方法和零點交叉方法的邊緣檢測114722基于邊緣連接的邊緣檢測12173Hough變換123731Hough變換原理123732圖像Hough變換操作12474區域分割130741區域生長130742分裂合并134743分水嶺分割137習題140第8章圖像特征提取14181圖像特征檢測器與描述符141811特征檢測器與描述符141812Harris角點檢測14282圖像特征提取方法143821方向梯度直方圖（HOG）特征提取144822尺度不變特征變換（SIFT）特征提取14983圖像匹配151831ORB特征檢測和暴力匹配151832FLANN匹配153習題155第9章交通應用實例——車牌識別15691車牌識別研究現狀15692數字圖像處理車牌識別157921車牌圖像預處理157922車牌定位164923字符分割164924字符識別16593數字圖像處理車牌識別編程實現166習題176第10章交通應用實例——道路交通標志檢測與識別177101道路交通標志圖像處理檢測與識別研究現狀1771011國外研究現狀1771012國內研究現狀1781013交通標志識別系統與數據集179102道路交通標志檢測與識別方法1801021檢測方法1801022識別方法181103交通標志檢測與識別編程實現182習題195第11章交通應用實例——車道線檢測與識別196111車道線檢測與識別概述196112車道線檢測算法1961121基于模型的檢測算法1971122基于特征的檢測算法1981123基于深度學習的車道線檢測198113基于OpenCV的車道線檢測編程實現199習題207第12章交通應用實例——行人目標檢測208121行人目標檢測概述208122行人目標檢測算法2081221單特征的行人目標檢測算法2091222多特征的行人目標檢測算法210123基于Haar特征的行人檢測Python實現2111231基于Haar特征的行人檢測2111232Python編程實現212124基于HOG+SVM的行人目標檢測Python實現2131241算法步驟2131242Python編程實現214習題218參考文獻219
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