数字图像处理与分析
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作者李新胜 主编
出版社清华大学出版社
ISBN9787302484035
出版时间2018-05
装帧平装
开本16开
定价49.8元
货号1201688636
上书时间2024-11-16
商品详情
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目录
目录第1章概论1.1图像处理概述1.2常见的数字图像种类1.3数字图像处理的目的、基本特点和优点1.3.1数字图像处理的目的1.3.2数字图像处理的基本特点1.3.3数字图像处理的优点1.4数字图像处理主要研究的内容1.5数字图像处理的发展和应用1.5.1数字图像处理的发展1.5.2数字图像处理的应用1.6数字图像处理的一般流程扩展阅读习题第2章图像信息的基本知识和基本运算2.1概述2.2数字图像的术语及表示方法2.2.1术语2.2.2数字图像的表示方法2.2.3采样点数和量化级数的选取2.3图像与视觉之间的关系2.3.1人眼与视觉信息2.3.2颜色视觉2.4图像像素间的关系2.4.1像素的邻域2.4.2连通性2.4.3距离量度2.5基本代数运算2.5.1基本代数运算基础2.5.2几种代数运算的应用2.6基本几何运算2.6.1几何运算的定义2.6.2几种基本的几何运算2.6.3几何运算的应用扩展阅读习题第3章图像变换3.1概述3.2图像的线性运算3.3傅里叶变换3.3.1一维连续傅里叶变换3.3.2二维连续傅里叶变换3.3.3离散傅里叶变换3.3.4二维离散傅里叶变换的性质3.3.5快速傅里叶变换3.4离散余弦变换3.4.1离散余弦变换的定义3.4.2离散余弦变换的计算3.5离散KL变换3.5.1KL变换的概念3.5.2KL变换的实施3.5.3KL变换的性质与特点3.5.4KL变换示例3.6小波变换3.6.1概述3.6.2小波变换3.6.3小波变换在图像处理中的应用扩展阅读习题第4章图像增强4.1概述和分类4.2基于点运算的增强4.2.1直接的灰度变换4.2.2灰度直方图的处理4.2.3图像之间的运算4.3基于空间域滤波的增强4.3.1背景和原理4.3.2图像平滑滤波4.3.3图像锐化滤波4.4基于频域变换的增强4.4.1概述4.4.2频域图像平滑滤波4.4.3频域图像锐化滤波4.4.4图像的同态滤波4.5其他方面的增强4.5.1局部增强4.5.2光照一致性处理增强4.6彩色图像增强4.6.1伪彩色图像增强4.6.2真彩色图像增强扩展阅读习题第5章图像的复原5.1概述和分类5.2图像的退化模型5.2.1图像降质因素5.2.2图像退化模型5.2.3图像退化模型的离散形式5.2.4运动模糊的退化模型5.3图像的代数复原法5.3.1无约束代数复原方法5.3.2有约束代数复原方法5.4图像的频域复原法5.4.1逆滤波5.4.2最小二乘滤波5.5其他的图像复原法5.5.1人机交互式复原法5.5.2几何畸变校正习题第6章图像压缩编码6.1概述和分类6.2数据压缩与信息论基础6.2.1数据冗余6.2.2图像保真度6.2.3图像编码模型6.2.4信息论基础6.3部分经典图像压缩编码方法6.3.1哈夫曼编码6.3.2算术编码6.3.3行程编码6.3.4预测编码6.3.5向量量化编码6.4变换域压缩方法6.4.1正交变换6.4.2正交变换实现压缩6.4.3离散余弦变换编码6.5图像压缩编码主要国际标准6.5.1静止图像压缩标准6.5.2MPEG系列压缩标准6.5.3H.26X系列压缩标准6.5.4中国的音视频编解码标准AVS扩展阅读习题第7章图像分割7.1概述和分类7.2基于阈值的分割7.2.1直方图阈值分割7.2.2类间方差阈值分割7.2.3最大熵阈值分割7.2.4模糊阈值分割7.3基于边缘的分割7.3.1点检测7.3.2线检测7.3.3边缘检测7.4基于区域的分割7.4.1区域增长7.4.2区域分裂合并7.5基于运动的分割7.5.1差分法运动分割7.5.2光流场运动分割7.5.3基于块的运动分析7.5.4基于混合高斯模型的分割7.6分水岭分割7.7彩色图像分割扩展阅读习题第8章图像分析与描述8.1概述和分类8.2图像目标特征8.2.1幅度特征8.2.2统计特征8.3图像目标表达8.3.1边界表达8.3.2区域表达8.4图像目标描述8.4.1边界描述8.4.2区域描述扩展阅读习题第9章形态学图像处理9.1数学形态学的基本概念和运算9.1.1腐蚀9.1.2膨胀9.1.3开运算和闭运算9.1.4击中击不中9.2二值图像的形态学处理9.2.1边缘提取9.2.2区域填充9.2.3连通分量的提取9.2.4凸壳9.2.5细化9.3灰度图像的形态学处理9.3.1灰度图像腐蚀和膨胀9.3.2灰度图像开和闭运算9.3.3灰度图像形态学平滑9.3.4灰度图像形态学梯度9.3.5灰度图像形态学顶帽变换习题参考文献
内容摘要
本书在靠前版的基础上丰富了示例和编程练习，对较难的理论公式进行了简化和说明，并编写了关于新知识点的扩展阅读。全书共分为9章，分别讲解数字图像处理基础、图像信息的基本知识和基本运算、图像变换、图像增强、图像复原、图像压缩编码、图像分割、图像分析与描述以及形态学图像处理。本书既可作为高等学校理工类专业的本科生教材，也可供相关技术人员、普通读者作为自学参考书。
主编推荐
本书包含丰富实例与练习，并有关于新知识点的扩展内容。
精彩内容
前言数字图像处理技术随着摄像机等数字图像设备的普及而具有了广阔的市场需求。《数字图像处理与分析》第一版已使用多年，虽取得了良好的教学效果，但教学中仍发现有部分知识不够细化、示例还不够丰富、部分知识理论性太强等问题，数学知识掌握较少或缺少相关行业背景的读者使用起来不够得心应手。本次再版考虑了这些因素，力求使讲解的内容更加清晰易懂，让读者用更少的时间就能理解，从而更好地掌握数字图像处理技术的基本知识，为此后深入地研究或应用相关内容打下良好的基础。第2版力争为各类方法添加一些示例，补充一些习题，并为部分章节增加了扩展阅读内容，对理论公式部分尽可能地简化并给出更通俗的解释。众所周知，计算机学科是实践性很强的学科，数字图像处理技术也不例外，一定量的编程小练习是十分必要的。编程练习既可以重复实现已有的算法，也可以调用现成的开源图像处理库函数实现特定的功能。希望读者在阅读本书后，花时间选做一些习题，或者自己查找一些感兴趣的问题进行实践； 如果读者觉得小练习比较轻松，很容易处理并能得到理想图像，就可以尝试一些更复杂的项目，如复杂模糊图像的增强、复杂图像分割、车牌识别等。扩展阅读部分对每一类较新的技术做了简要介绍，让读者能够了解传统的数字图像处理方法之外的其他方法，感兴趣的读者可以根据参考文献自行查找资料，进行扩展学习。本书的教学或阅读顺序可以按照从第1章到最后一章的顺序来进行； 也可以以图像分割为主线进行，即按照第1、2、4、7、8、9章的顺序进行，将第3、5、6章作为选读，因为这3章较为独立。根据编者的教学体会，本书的教学可以安排为32~48学时。如果安排的学时数较少，可以根据学生的水平适当删减第3、5、6章的部分内容。如果有条件的话，也可以在教学中加入上机练习，让学生尝试完成几个图像处理的实验题目。本书既可作为高等学校理工类专业的本科生教材，也可供相关技术人员、普通读者作为自学参考书。编者从使用本书第1版的教师和学生中获得了很多宝贵建议，谨致谢意。编者也得到了清华大学出，版社的大力协助，在此表示感谢。此外，本书还参考和引用了一些论文和资料，在此向这些论文和资料的作者表示由衷的感谢。限于编者的水平和视野，书中难免有不妥之处，敬请读者指正。编者2018年1月
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