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商品描述
本書是依據編者多年從事數字圖像處理教學和科研工作的研究成果與心得體會,並參考相關文獻編寫而成的。本書註重數字圖像處理理論與應用的緊密結合,在闡述基本理論的基礎上,以強調實踐應用為特色,基於MATLAB 工程軟件介紹了大量圖像處理基本方法的實現實例。全書共8 章,分別為概述、數字圖像處理基礎、圖像變換、MATLAB 圖像處理工具箱、圖像增強、圖像復原、圖像壓縮與編碼、數字圖像處理的工程應用。本書第1~7 章配有課程思政案例設計和精心設計的練習題,可以幫助讀者鞏固所學知識。 本書可作為普通高等院校自動化、通信工程、電子信息工程、電腦科學與技術、生物醫學工程、應用數學等相關專業的本科生及研究生教材,也可供從事人工智能、模式識別等領域研究工作的工程技術人員和研究人員參考。
目錄大綱
目錄
1章概述1
1.1 數字圖像和數字圖像處理1
1.1.1 數字圖像的定義1
1.1.2 數字圖像處理的任務4
1.2 圖像處理、圖像分析和計算機視覺4
1.2.1 圖像處理4
1.2.2 圖像分析6
1.2.3 計算機視覺7
1.2.4 典型的計算處理9
1.3 數字圖像處理系統9
1.3.1 圖像處理硬件9
1.3.2 圖像處理軟件12
1.4 數字圖像處理的應用領域14
1.5 課程思政19
本章小結19
練習一20
2章數字圖像處理基礎21
2.1 視覺和感知要素21
2.1.1 人眼的結構21
2.1.2 人眼的成像方式23
2.1.3 人眼視覺基礎23
2.2 色度學基礎與顏色模型26
2.2.1 色度學基礎26
2.2.2 顏色模型27
2.3 數字圖像的生成與表示32
2.3.1 圖像信號的數字化32
2.3.2 數字圖像的表示方法34
2.4 數字圖像的數值描述36
2.4.1 矩陣坐標係與直角坐標系36
2.4.2 數字圖像的數據結構37
2.4.3 常見的數字圖像格式38
2.5 像素間的一些基本關係39
2.5.1 相鄰像素39
2.5.2 鄰接性和連通性40
2.5.3 距離度量41
2.6 課程思政42
本章小結42
練習二43
3章圖像變換45
3.1 離散傅里葉變換45
3.1.1 一維離散傅里葉變換45
3.1.2 一維快速傅里葉變換46
3.1.3 二維離散傅里葉變換47
3.1.4 二維快速傅里葉變換53
3.2 離散餘弦變換54
3.2.1 一維離散餘弦變換54
3.2.2 二維離散餘弦變換55
3.3 沃爾什—哈達瑪變換57
3.3.1 沃爾什變換57
3.3.2 哈達瑪變換58
3.4 霍特林變換60
3.5 小波變換61
3.5.1 小波61
3.5.2 連續小波變換63
3.5.3 離散小波變換64
3.5.4 小波包65
3.6 課程思政67
本章小結68
練習三68
4章MATLAB圖像處理工具箱70
4.1 圖像處理工具箱簡介70
4.2 MATLAB中的圖像類型及類型轉換71
4.2.1 圖像和圖像數據71
4.2.2 圖像處理工具箱支持的圖像類型72
4.2.3 MATLAB圖像類型轉換73
4.3 圖像文件的讀/寫、顯示和查詢79
4.3.1 圖像文件的讀取79
4.3.2 圖像文件的顯示80
4.3.4 圖像文件的查詢85
4.4 圖像處理中MATLAB的常用函數86
4.5 課程思政91
本章小結92
練習92
5章圖像增強94
5.1 基於直方圖修正的圖像增強94
5.1.1 直方圖94
5.1.2 直方圖均衡化96
5.1.3 直方圖規定化98
5.2 基於灰度變換的圖像增強100
5.2.1 線性灰度變換100
5.2.2 非線性灰度變換104
5.3 圖像銳化處理108
5.3.1 梯度銳化法108
5.3.2 拉普拉斯銳化法111
5.4 頻域圖像增強114
5.4.1 低通濾波114
5.4.2 高通濾波118
5.4.3 同態濾波123
5.5 彩色圖像增強127
5.5.1 偽彩色增強127
5.5.2 真彩色增強130
5.6 課程思政135
本章小結136
練習五136
6章圖像復原138
6.1 圖像化模型138
6.1.1 連續化模型138
6.1.2 離散化模型140
6.2 噪聲模型141
6.2.1 噪聲概率密度函數141
6.2.2 噪聲參數的估計144
6.3 空域濾波復原144
6.3.1 空域濾波器145
6.3.2 自適應空域濾波器147
6.4 頻域濾波復原148
6.4.1 頻域濾波與週期噪聲149
6.4.2 常用頻域濾波器149
6.5 典型圖像復原方法151
6.5.1 逆濾波復原151
6.5.2 維納濾波復原152
6.5.3 非線性迭代復原153
6.5.4 約束*小二乘方濾波復原154
6.6 幾何失真校正155
6.7 課程思政156
本章小結157
練習六157
7章圖像壓縮與編碼159
7.1 背景知識159
7.1.1 圖像信息量與信息熵160
7.1.2 圖像數據冗餘160
7.2 無失真圖像壓縮編碼162
7.2.1 無損編碼理論162
7.2.2 統計編碼技術164
7.2.3 典型壓縮編碼算法165
7.3 有限失真圖像壓縮編碼172
7.3.1 預測編碼173
7.3.2 變換編碼174
7.4 JPEG壓縮175
7.4.1 JPEG標準175
7.4.2 JPEG 2000 178
7.5 動態圖像壓縮179
7.5.1 動態圖像壓縮技術標準179
7.5.2 視頻壓縮方法181
7.6 課程思政182
本章小結183
練習七184
8章數字圖像處理的工程應用186
8.1 醫學圖像處理平台的設計186
8.1.1 GUIDE基本作187
8.1.2 平台設計192
8.2 霧霾場景下基於Retine的圖像去霧209
8.2.1 Retine基本原理209
8.2.2 單尺度Retine去霧210
8.2.3 多尺度Retine去霧213
8.3 結合語義特徵的人臉圖像去模糊218
8.3.1 網絡結構218
8.3.2 損失函數220
8.3.3 訓練策略221
8.3.4 MATLAB實現222
本章小結227
參考文獻229