数字图像处理 李俊山,李旭辉,朱子江 清华大学出版社
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作者李俊山,李旭辉,朱子江
出版社清华大学出版社
ISBN9787302456889
出版时间2017-04
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数326页
字数99999千字
定价39.5元
货号9787302456889
上书时间2023-12-25
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商品详情
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基本信息
书名:数字图像处理
定价：39.50元
作者:李俊山,李旭辉,朱子江
出版社：清华大学出版社
出版日期：2017-04-01
ISBN：9787302456889
字数：521000
页码：326
版次：
装帧：平装
开本：16开
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编辑推荐
本书较好地把握了《数字图像处理》这部教材在相关专业基础课教学中的基础性地位，把全书的内容始终定位在基础知识、基本理论和基本技术上。所以，没有引入那些涉及到相对深奥的数学理论的图像处理内容，比如基于模糊理论的图像处理方法、基于神经网络的图像处理方法等；也没有引入相对来说是非基础性图像处理方法的内容，比如图像融合方法、图像数字水印技术等。书中专门开辟小波图像处理这一章比较难点的内容，是考虑了小波理论和小波图像处理方法在图像处理中的基础性和重要性作用，该部分内容虽然相对较难较深入，但总体上把握住了难和深的度。
内容提要
本书较全面地介绍了数字图像处理的基本概念、基本原理、基本技术和基本方法。全书正文共14章，内容包括绪论、数字图像处理基础、数字图像的基本运算、空间域图像增强、频率域图像处理、图像恢复、图像压缩编码、小波图像处理、图像分割、图像特征提取、彩色图像处理、形态学图像处理、目标表示与描述、视频图像处理等。内容覆盖了数字图像处理技术的知识专题及近期新发展动向。本书内容选材新颖，表述通俗，语言精练，图文并茂，系统性强，与新技术结合紧密。本书可作为高等院校计算机科学与技术、数字媒体技术、电子信息工程、通信工程、光电信息科学与工程、信息工程、自动化、遥感科学与技术、探测制导与控制技术、医学影像技术、医学信息工程等专业大学本科学生的专业基础课或高年级学生的专业课教材； 也可作为计算机科学与技术、信息与通信工程、控制科学与工程、测绘科学与技术、兵器科学与技术、光学工程、医学技术等学科，从事图像处理与分析、目标识别与跟踪、景象匹配及制导、视频检测与识别、视频信息压缩及编码、计算机视觉及应用等研究方向研究生的专业基础课或专业课教材； 还可供从事上述相关学科专业的研究人员和工程技术人员参考。
目录
目录章绪论1.1数字图像与数字图像处理1.2数字图像处理系统的组成1.3图像处理技术研究的基本内容1.4图像处理技术的应用领域习题1第2章数字图像处理基础2.1电磁波谱与可见光谱2.2人眼的亮度视觉特性2.2.1视觉适应性2.2.2同时对比效应2.2.3马赫带效应2.2.4视觉错觉2.3图像的表示2.3.1简单的图像成像模型2.3.2数字图像的表示2.4空间分辨率和灰度级分辨率2.4.1空间分辨率和灰度级分辨率的概念2.4.2采样数变化对图像视觉效果的影响2.4.3空间分辨率变化对图像视觉效果的影响2.4.4灰度级分辨率变化对图像视觉效果的影响2.5像素间的关系2.5.1像素的相邻和邻域2.5.2像素的邻接性与连通性2.5.3距离的度量2.6图像的显示2.6.1显示分辨率与图像分辨率2.6.2彩色模型2.6.3位图2.6.4调色板2.7图像文件格式2.7.1位图文件头2.7.2位图信息头2.7.3位图调色板2.7.4图像的位图数据习题2第3章数字图像的基本运算3.1灰度反转3.2对数变换3.3灰度直方图3.3.1灰度直方图及其分布特征3.3.2归一化灰度图像直方图3.3.3灰度直方图的特征3.4图像的代数运算3.4.1图像的相加运算3.4.2图像的相减运算3.5图像的几何运算3.5.1图像平移变换3.5.2图像旋转变换3.5.3图像镜像变换3.5.4图像转置变换3.5.5图像缩放习题3第4章空间域图像增强4.1基于点运算的图像增强方法4.1.1对比度拉伸4.1.2窗切片4.2基于直方图的图像增强方法4.2.1直方图均衡4.2.2直方图规定化4.3基于空间平滑滤波的图像增强方法4.3.1空间滤波实现机理——模板运算原理4.3.2线性平滑滤波图像增强方法——邻域平均法4.3.3非线性平滑滤波图像增强方法——中值滤波法4.4基于空间锐化滤波的图像增强方法4.4.1基于一阶微分的图像增强方法4.4.2基于二阶微分的图像增强方法——拉普拉斯算子锐化方法习题4第5章频率域图像处理5.1二维离散傅里叶变换5.1.1二维离散傅里叶变换的定义和傅里叶频谱5.1.2二维离散傅里叶变换的若干重要性质5.1.3图像的傅里叶频谱特性分析5.1.4离散傅里叶变换的实现5.2频率域图像处理的基本实现思路5.2.1基本实现思想5.2.2转移函数的设计5.3基于频率域的图像噪声消除——频率域低通滤波5.3.1理想低通滤波器5.3.2巴特沃斯低通滤波器5.3.3高斯低通滤波器5.4基于频率域的图像增强——频率域高通滤波5.4.1理想高通滤波器5.4.2巴特沃斯高通滤波器5.4.3高斯高通滤波器5.5带阻滤波和带通滤波5.5.1带阻滤波器5.5.2带通滤波器习题5第6章图像恢复6.1图像的退化模型6.1.1常见退化现象的物理模型6.1.2图像退化模型的表示6.1.3离散退化模型6.1.4图像的离散退化模型6.2空间域图像的恢复6.2.1无约束二乘方恢复6.2.2有约束二乘方恢复6.3频率域图像的恢复6.4匀速直线运动模糊的恢复6.5图像噪声与被噪声污染图像的恢复6.5.1图像噪声6.5.2被噪声污染图像的恢复6.6几何失真的校正6.6.1坐标的几何校正6.6.2灰度值恢复习题6第7章图像压缩编码7.1DCT变换7.1.1一维DCT7.1.2二维偶DCT7.1.3DCT变换的基函数与基图像7.2数字图像压缩编码基础7.2.1图像压缩的基本概念7.2.2图像质量（相似度）评价——保真度准则7.2.3图像编码模型7.3几种基本的变长编码方法7.3.1费诺码7.3.2霍夫曼编码7.3.3几种接近佳的变长编码7.3.4算术编码7.4位平面编码7.4.1位平面分解7.4.2位平面的格雷码分解编码7.5游程编码7.6变换编码7.6.1变换编码的过程7.6.2子图像尺寸的选择7.6.3变换的选择7.6.4变换系数的量化和编码7.6.5变换解码习题7第8章小波图像处理8.1小波变换与图像小波变换8.1.1小波的概念和特性8.1.2连续小波变换8.1.3离散小波变换8.1.4二进小波变换8.1.5塔式分解与Mallat算法8.1.6图像的小波变换8.2嵌入式零树小波编码8.2.1基于小波变换的图像压缩基本思路8.2.2嵌入式编码与零树概念8.2.3重要小波系数及扫描方法8.2.4嵌入式零树编码方法8.2.5嵌入式零树小波编码图像的重建8.2.6嵌入式零树小波编码的渐进传输特性8.3基于小波变换的图像去噪方法8.3.1小波去噪方法的机理8.3.2小波收缩阈值去噪方法习题8第9章图像分割9.1图像分割的概念9.2基于边缘检测的图像分割9.2.1图像边缘的概念9.2.2Hough变换9.3基于阈值的图像分割9.3.1基于阈值的分割方法9.3.2基于双峰形直方图的阈值选取9.3.3其他阈值选取方法9.4基于跟踪的图像分割9.4.1轮廓跟踪法9.4.2光栅跟踪法9.5基于区域的图像分割9.5.1区域生长法9.5.2分裂合并法习题90章图像特征提取10.1图像的边缘特征及其检测方法10.1.1图像边缘的特征10.1.2梯度边缘检测10.1.3二阶微分边缘检测10.1.4Marr边缘检测算法10.2图像的点与角点特征及其检测方法10.2.1图像点特征及其检测方法10.2.2图像角点的概念10.2.3SUSAN角点检测算法10.3图像的纹理特征及其描述和提取方法10.3.1图像纹理的概念和分类10.3.2图像纹理的主要特性及描述与提取方法10.3.3基于灰度直方图统计矩的纹理特征描述与提取方法10.3.4基于灰度共生矩阵的纹理特征提取方法10.3.5基于结构方法的纹理描述10.3.6基于频谱方法的纹理描述10.4图像的形状特征10.4.1矩形度10.4.2圆形性10.4.3球状性10.5图像的统计特征习题101章彩色图像处理11.1彩色视觉11.1.1三基色原理11.1.2CIE色度图11.2彩色模型11.2.1RGB彩色模型11.2.2HSI彩色模型11.2.3RGB彩色模型到HSI彩色模型的转换11.2.4HSI彩色模型到RGB彩色模型的转换11.3彩色变换11.3.1反色变换11.3.2彩色图像的灰度化11.3.3真彩色转变为256色11.3.4彩色平衡11.4彩色图像增强11.4.1真彩色增强11.4.2伪彩色增强11.4.3假彩色增强11.5彩色图像的平滑11.5.1基于RGB彩色模型的彩色图像平滑11.5.2基于HSI彩色模型的彩色图像平滑11.6彩色图像的锐化11.7彩色图像的边缘检测11.8彩色图像的分割11.8.1HSI模型的彩色图像分割11.8.2RGB模型的彩色图像分割习题112章形态学图像处理12.1集合论基础12.1.1集合的概念12.1.2集合间的关系和运算12.2二值形态学的基本运算12.2.1腐蚀12.2.2膨胀12.2.3开运算和闭运算12.2.4二值形态学基本运算性质12.3二值图像的形态学处理12.3.1形态滤波12.3.2边界提取12.3.3区域填充12.3.4骨架提取12.3.5物体识别12.4灰度形态学基本运算12.4.1灰度腐蚀12.4.2灰度膨胀12.4.3灰度开运算和灰度闭运算12.4.4灰度形态学基本运算的性质12.5灰度形态学处理算法12.5.1形态学平滑12.5.2形态学梯度12.5.3高帽变换习题123章目标表示与描述13.1边界表示13.1.1链码13.1.2多边形13.1.3标记13.1.4边界线段13.2边界描述13.2.1简单的边界描述子13.2.2形状数13.2.3傅里叶描述子13.2.4统计矩13.3区域表示13.3.1区域标示13.3.2四叉树表示13.3.3骨架表示13.4区域描述13.4.1几种简单的区域描述子13.4.2拓扑描述子13.4.3不变矩13.5关系描述13.5.1串描述子13.5.2树描述子习题134章视频图像处理基础14.1视频图像处理概念14.2基于视频图像的运动目标检测与识别14.2.1帧差法14.2.2背景减法14.2.3光流场分析法14.3视频编码技术14.3.1视频压缩编码的机理14.3.2视频编码技术及编码标准14.3.3混合视频编码框架14.3.4面向混合视频编码框架的编码技术习题14参考文献附录AN=4时的二维DCT变换基图像的原始数据附录B本书中的彩色图像插图
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