【正版】智能数字图像处理：原理与技术9787111719557
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作者金璐
出版社机械工业
ISBN9787111719557
出版时间2023-03
装帧平装
开本16开
定价69元
货号9787111719557
上书时间2024-12-24
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目录
前言<br />第一篇 数字图像处理基础理论<br />第1章 概论2<br /><br /> 1.1 数字图像概述2<br /><br /> 1.1.1 图像与数字图像的概念2<br /><br /> 1.1.2 数字图像的表示与实例5<br /><br /> 1.1.3 像素及其邻域8<br /><br /> 1.2 数字图像处理技术的发展<br />及应用10<br /><br /> 1.3 数字图像处理方法概述11<br /><br /> 1.4 数字图像处理的主要技术与<br />系统构成12<br /><br /> 1.5 图像处理编程基础13<br /><br /> 1.5.1 Python编程基础13<br /><br /> 1.5.2 Matlab编程基础24<br /><br /> 习题28<br /><br />第2章 人类的感知与数字图像的质量30<br /><br /> 2.1 人眼结构与视觉特性30<br /><br /> 2.1.1 人眼结构30<br /><br /> 2.1.2 人眼的视觉特性31<br /><br /> 2.1.3 人类的视觉感知32<br /><br /> 2.1.4 视觉感知特征在图像<br />处理中的作用34<br /><br /> 2.2 影响数字图像质量的因素36<br /><br /> 2.2.1 空间分辨率36<br /><br /> 2.2.2 强度等级分辨率36<br /><br /> 2.2.3 对比度37<br /><br /> 2.2.4 清晰度37<br /><br /> 习题38<br /><br />第3章 图像的基本运算与变形处理40<br /><br /> 3.1 图像的基本运算40<br /><br /> 3.1.1 代数运算40<br /><br /> 3.1.2 逻辑运算44<br /><br /> 3.1.3 图像的几何运算47<br /><br /> 3.2 图像的重采样与插值运算55<br /><br /> 3.3 图像的变形处理57<br /><br /> 3.3.1 基于三角形区域变换的<br />图像变形57<br /><br /> 3.3.2 基于四边形区域变换的<br />图像变形59<br /><br /> 习题60<br /><br />第4章 图像增强处理63<br /><br /> 4.1 空域处理技术64<br /><br /> 4.1.1 点运算64<br /><br /> 4.1.2 直方图处理68<br /><br /> 4.1.3 伪彩色处理74<br /><br /> 4.2 滤波器79<br /><br /> 4.3 空域滤波处理80<br /><br /> 4.3.1 空域平滑技术80<br /><br /> 4.3.2 空域锐化技术85<br /><br /> 4.3.3 空域平滑与锐化相结合的<br />滤波实例93<br /><br /> 4.4 频域滤波处理94<br /><br /> 4.4.1 图像频域处理基础94<br /><br /> 4.4.2 利用傅里叶变换进行<br />图像处理100<br /><br /> 4.4.3 频域的平滑滤波102<br /><br /> 4.4.4 高通滤波锐化处理108<br /><br /> 习题113<br /><br />第5章 图像复原技术116<br /><br /> 5.1 图像复原基础116<br /><br /> 5.2 图像退化与数学模型116<br /><br /> 5.3 典型的图像复原方法117<br /><br /> 5.4 退化函数估计方法118<br /><br /> 5.4.1 图像观察估计法118<br /><br /> 5.4.2 试验估计法118<br /><br /> 5.4.3 模型估计法119<br /><br /> 5.5 逆滤波复原及其实现方法119<br /><br /> 5.5.1 逆滤波复原基础119<br /><br /> 5.5.2 逆滤波复原的实现方法120<br /><br /> 5.6 维纳滤波复原及其实现方法121<br /><br /> 5.6.1 维纳滤波复原基础121<br /><br /> 5.6.2 维纳滤波复原的实现方法122<br /><br /> 5.7 噪声模型124<br /><br /> 5.8 空域滤波复原125<br /><br /> 5.8.1 均值滤波器125<br /><br /> 5.8.2 统计滤波器126<br /><br /> 5.8.3 自适应滤波器127<br /><br /> 习题127<br /><br />第6章 彩色图像处理129<br /><br /> 6.1 人类视觉对色彩的感知与<br />色彩空间129<br /><br /> 6.2 RGB彩色图像的特效处理132<br /><br /> 6.3 彩色图像处理138<br /><br /> 6.3.1 彩色图像的平滑处理138<br /><br /> 6.3.2 彩色图像的锐化139<br /><br /> 6.3.3 彩色图像的分割140<br /><br /> 6.3.4 彩色图像的边缘提取141<br /><br /> 6.4 假彩色处理142<br /><br /> 习题143<br /><br />第7章 数学形态学方法146<br /><br /> 7.1 集合论基础知识146<br /><br /> 7.1.1 元素和集合146<br /><br /> 7.1.2 平移和反射147<br /><br /> 7.1.3 结构元147<br /><br /> 7.2 数学形态学的基本运算148<br /><br /> 7.2.1 腐蚀148<br /><br /> 7.2.2 膨胀150<br /><br /> 7.2.3 开运算152<br /><br /> 7.2.4 闭运算153<br /><br /> 7.3 利用数学形态学处理图像154<br /><br /> 习题159<br /><br />第8章 图像压缩与编码技术162<br /><br /> 8.1 图像压缩技术基础162<br /><br /> 8.1.1 编码与解码162<br /><br /> 8.1.2 图像压缩的必要性和<br />可能性162<br /><br /> 8.1.3 信源编码163<br /><br /> 8.1.4 图像压缩的性能指标163<br /><br /> 8.2 无损压缩编码164<br /><br /> 8.2.1 哈夫曼编码165<br /><br /> 8.2.2 香农-范诺编码167<br /><br /> 8.2.3 游程编码169<br /><br /> 8.2.4 预测编码169<br /><br /> 8.2.5 算术编码171<br /><br /> 习题171<br /><br />第9章 图像分割173<br /><br /> 9.1 图像分割基础173<br /><br /> 9.1.1 图像分割的概念173<br /><br /> 9.1.2 图像分割的基本方法173<br /><br /> 9.1.3 图像分割系统的构成174<br /><br /> 9.2 非连续性检测174<br /><br /> 9.2.1 孤立点的检测175<br /><br /> 9.2.2 线的检测176<br /><br /> 9.2.3 边缘检测177<br /><br /> 9.3 边缘连接179<br /><br /> 9.3.1 局部处理方法179<br /><br /> 9.3.2 霍夫变换及实现方法179<br /><br /> 9.4 阈值分割法181<br /><br /> 9.4.1 单阈值分割法与多阈值<br />分割法182<br /><br /> 9.4.2 均值迭代阈值分割法184<br /><br /> 9.4.3 优选类间方差分割法186<br /><br /> 9.4.4 常见的多阈值分割法187<br /><br /> 9.5 基于区域的分割方法189<br /><br /> 9.5.1 区域生长算法189<br /><br /> 9.5.2 区域分裂合并算法192<br /><br /> 9.6 基于能量的分割方法193<br /><br /> 9.6.1 主动轮廓方法193<br /><br /> 9.6.2 主动轮廓线演化的实例195<br /><br /> 9.6.3 水平集方法197<br /><br /> 习题199<br />第二篇 智能数字图像处理方法<br />第10章 人工智能基础知
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