数字图像处理（第4版）
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作者胡学龙
出版社电子工业出版社
ISBN9787121368981
出版时间2020-03
装帧平装
开本16开
定价49元
货号9787121368981
上书时间2024-12-24
商品详情
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作者简介
胡学龙，教授、博士生导师、扬州大学重点学科带头人、关键岗教授。教育部电子信息科学与工程教学指导分委员会委员、IEEE信号处理学会会员/南京分部执行委员、中国仪器仪表学会虚拟仪器与网络化系统副理事长、中国图像图形学会常务理事、中国电子学会电子测量与仪器分会委员、扬州市电子学会理事长，省电子学会线路与信息处理副主任委员等。荣获江苏省"六大人才高峰”高层次人才、江苏省"333新世纪科学技术带头人培养工程”首批培养对象、江苏省科技优选工作者等称号。被评为扬州市教科文卫系统爱岗敬业标兵、扬州大学很好教师、扬州大学新世纪学术带头人。主持的"图像信号处理”、"现代数字信号处理”课程分别为省、校很好研究生课程。主持的"数字信号处理”等2门课程为省精品（很好）课程，完成获省级教学成果奖、校很好教学成果奖一等奖各2项。
目录
第1章绪论1
1.1图像、像素及数字图像处理1
1.2数字图像处理发展简史3
1.3图像处理的目的、任务与特点4
1.3.1图像处理的目的4
1.3.2图像处理的任务5
1.3.3数字图像处理的特点8
1.4数字图像处理的应用10
1.5图像处理与相关技术14
本章小结15
思考题与习题15
第2章图像处理基本知识16
2.1人类视觉与色度学基础16
2.1.1人眼的结构与功能16
2.1.2人类的基本视觉特性18
2.1.3三基色原理18
2.1.4光度学基本知识20
2.2连续图像的数学描述20
2.3基本的图像处理系统22
2.3.1图像处理硬件22
2.3.2图像处理软件25
2.4图像的统计特征29
2.5实验：图像的基本操作和基本统计指标计算31
本章小结33
思考题与习题33
第3章图像的数字化与显示35
3.1图像数字化的基本过程35
3.1.1图像的采样和量化35
3.1.2数字图像的数据量38
3.1.3采样和量化参数的选择38
3.1.4二维采样定理39
3.2图像的量化方法40
3.2.1量化方法分类40
3.2.2标量量化41
3.2.3向量量化42
3.3图像输入/输出设备43
3.3.1图像输入设备43
3.3.2图像输出设备49
3.4实验：图像的数字化50
本章小结52
思考题与习题52
第4章图像变换与二维数字滤波53
4.1二维离散傅里叶变换（DFT）53
4.1.1二维连续傅里叶变换54
4.1.2二维离散傅里叶变换55
4.1.3二维离散傅里叶变换的性质55
4.2二维离散余弦变换（DCT）59
4.2.1一维离散余弦变换59
4.2.2二维离散余弦变换60
4.2.3二维DCT的应用60
4.3二维离散沃尔什-哈达玛变换（DHT）61
4.3.1沃尔什变换61
4.3.2哈达玛变换63
4.4卡胡南-列夫变换（K-L变换）65
4.5二维离散小波变换66
4.5.1小波分析的思想来源67
4.5.2连续小波变换68
4.5.3一维离散小波变换69
4.5.4二维离散小波变换69
4.6二维数字滤波器73
4.7离散变换在数字水印上的应用74
4.7.1概述74
4.7.2数字水印的衡量标准75
4.7.3数字水印的分类75
4.7.4实现数字水印的一般步骤75
4.7.5图像水印举例76
4.8实验：图像变换与二维数字滤波78
本章小结79
思考题与习题79
第5章图像编码与压缩82
5.1概述82
5.1.1数据压缩的基本概念83
5.1.2图像编码压缩的必要性83
5.1.3图像编码压缩的可能性84
5.1.4图像编码压缩的技术指标85
5.1.5数据压缩方法的分类87
5.2统计编码87
5.2.1霍夫曼（Huffman）编码88
5.2.2算术编码90
5.3预测编码91
5.3.1预测编码基本原理91
5.3.2线性预测编码92
5.3.3自适应预测编码93
5.4变换编码93
5.4.1变换编码的基本原理93
5.4.2变换编码的系统结构94
5.4.3变换编码方案的选取94
5.4.4整数小波变换与图像压缩96
5.5二值图像编码98
5.5.1跳跃空白编码98
5.5.2游程长度编码98
5.6图像压缩编码标准99
5.6.1彩色与灰度图像压缩标准JPEG99
5.6.2二值图像压缩标准IG102
5.6.3JPE00静态图像压缩标准103
5.7基于分类KLT的高光谱图像压缩105
5.8实验：图像编码与压缩106
本章小结108
思考题与习题109
第6章图像增强110
6.1概述110
6.1.1图像增强的目的110
6.1.2图像增强技术的分类111
6.1.3直方图的概念111
6.2灰度修正113
6.2.1灰度级校正113
6.2.2灰度变换114
6.2.3灰度直方图变换117
6.3同态增晰120
6.3.1问题的由来120
6.3.2增晰原理120
6.3.3增晰算法121
6.4平滑122
6.4.1图像噪声122
6.4.2邻域平均法123
6.4.3中值滤波125
6.4.4边界保持类滤波127
6.5锐化128
6.5.1空间域差分法128
6.5.2频率域高通滤波法133
6.6实验：图像增强133
本章小结135
思考题与习题135
第7章图像复原138
7.1图像退化原因与复原技术分类139
7.1.1连续图像退化的数学模型139
7.1.2离散图像退化的数学模型141
7.2逆滤波复原142
7.3约束复原143
7.3.1约束复原的基本原理143
7.3.2维纳滤波方法143
7.3.3平滑度约束最小平方滤波145
7.4非线性复原方法147
7.4.1优选后验复原147
7.4.2优选熵复原148
7.4.3投影复原149
7.4.4同态滤波复原150
7.5盲图像复原150
7.5.1直接测量法150
7.5.2间接估计法150
7.6几何失真校正153
7.6.1典型的几何失真153
7.6.2空间几何坐标变换154
7.6.3校正空间像素点灰度值的确定155
7.6.4鱼眼图像校正方法简介157
7.7图像修复技术简介158
7.8实验：图像复原160
本章小结161
思考题与习题162
第8章图像分割163
8.1概述163
8.1.1图像分割的目的和任务163
8.1.2图像分割的集合定义164
8.1.3图像分割的分类165
8.2像素的邻域和连通性165
8.3图像的阈值分割技术167
8.3.1基本原理167
8.3.2全局阈值分割168
8.3.3局部阈值分割171
8.4图像的边缘检测171
8.4.1边缘检测的基本原理171
8.4.2梯度算子172
8.4.3拉普拉斯算子173
8.4.4拉普拉斯-高斯算子173
8.4.5坎尼边缘检测算子174
8.4.6方向算子175
8.4.7边缘跟踪176
8.5霍夫变换178
8.5.1直角坐标系中的霍夫变换178
8.5.2极坐标系中的霍夫变换179
8.6区域生长法180
8.7图像分割方法的比较182
8.7.1边缘检测的优缺点182
8.7.2区域分割的优缺点183
8.8实验：图像分割183
本章小结184
思考题与习题184
第9章形态学图像处理186
9.1概述186
9.1.1数学形态学的发展简史及基本思想186
9.1.2几个基本概念187
9.2二值形态学189
9.2.1二值腐蚀189
9.2.2二值膨胀190
9.2.3二值开运算192
9.2.4二值闭运算193
9.3灰值形态学193
9.3.1灰值腐蚀193
9.3.2灰值膨胀194
9.3.3灰值开运算195
9.3.4灰值闭运算195
9.3.5灰值形态学梯度196
9.3.6高帽变换和低帽变换196
9.3.7开-闭运算和闭-开运算197
9.4基于数学形态学的图像颗粒度分析系统197
9.4.1概述197
9.4.2求图像中目标的面积和颗粒度198
9.4.3实验结果与分析199
9.4.4小结200
9.5实验：形态学图像处理200
本章小结202
思考题与习题202
第10章彩色图像处理203
10.1彩色图像处理的基本问题203
10.2颜色空间的表示及其转换204
10.2.1RGB模型204
10.2.2Munsell模型205
10.2.3HSV模型205
10.2.4HSI模型206
10.2.5YUV模型206
10.2.6CMYK模型207
10.2.7L*a*b*模型207
10.2.8RGB与HSV空间的相互转换208
10.2.9RGB与HSI空间的相互转换209
10.2.10RGB与YUV空间的相互转换211
10.2.11真彩色、索引色和灰度图像转换成二值图像211
10.3颜色空间的量化212
10.4假彩色处理213
10.5彩色图像增强213
10.5.1真彩色增强213
10.5.2伪彩色增强214
10.6彩色图像形态学218
10.6.1彩色图像形态学的基本方法218
10.6.2基于数学形态学的彩色图像滤波218
10.7实验：彩色图像处理220
本章小结222
思考题与习题222
第11章数字图像处理的应用224
11.1基于压缩感知和重叠分块的人脸识别224
11.1.1压缩感知理论224
11.1.2算法的主要流程225
11.1.3测量矩阵226
11.1.4信号重构227
11.1.5基于稀疏表示的人脸识别227
11.2基于内容的图像检索（CBIR）230
11.2.1概述230
11.2.2基于内容图像检索的发展230
11.2.3图像特征的概念231
11.2.4基于内容的图像检索系统的框架231
11.2.5相似度测量公式234
11.2.6基于内容的图像检索系统简介235
11.2.7基于内容的图像检索技术的研究热点235
11.2.8一种基于深度学习的图像检索236
11.3基于MATLABGUI图像处理软件的开发242
11.3.1GUIDE基本操作242
11.3.2GUIDE图像处理软件设计实例242
11.3.3实验：基于GUIDE的图像处理软件开发246
11.4数字图像处理的发展趋势247
本章小结248
思考题与习题249
附录A常用词汇中英文对照表250
附录B常用MATLAB图像处理工具箱函数257
参考文献262
内容摘要
本书是"十二五"普通高等教育本科重量规划教材、普通高等教育"十一五"重量规划教材、江苏省精品教材、"十三五"江苏省高等学校重点教材（编号：2016-1-148)、江苏省研究生很好课程参考书，获全国电子信息类很好教材一等奖，其教学资源入选国家文化产业发展专项资金项目"多媒体互动教学资源示范平台建设"。本书强调现代数字图像处理理论与应用的紧密结合，在阐述基本原理的基础上，通过习题、实验和计算机软件工具介绍实现图像处理的基本方法。全书共11章，主要内容包括绪论、图像处理基本知识、图像的数字化与显示、图像变换与二维数字滤波、图像编码与压缩、图像增强、图像复原、图像分割、形态学图像处理、彩色图像处理、数字图像处理的应用。本书配套电子课件、习题参考答案、课程网站、以MOOC的形态和标准制作的微视频。
本书可作为高等学校电子信息工程、电子信息科学与技术、通信工程、计算机科学与技术、自动化、生物医学工程等专业高年级本科生的教材，也可作为相关专业本科生和研宄生的教学参考书，还可供相关工程技术人员学习参考。
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