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数字图像处理及应用——使用MATLAB分析与实现电子书

本书具有如下特色: ? 易教易学 系统阐述基本概念和理论的同时,注重内容的系统性、实用性和可读性,减少理论公式的繁杂数学推导,为抽象的公式赋予明确的物理含义,便于理解和运用。 ? 前后衔 注重图像处理基本理论和分析方法的前后连贯性,并妥善处理好与先修课程和后续课程的衔性。 ? 认知规律 根据认知和理解的规律安排内容,深浅出,将数学工具工程化,将抽象问题形象化,将复杂问题分层解析、简洁明了。

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作       者:陈天华

出  版  社:清华大学出版社

出版时间:2019-01-01

字       数:24.0万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 多媒体/数据通信

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本书系统地介绍了数字图像处理的基本概念和理论、基本方法和算法。全书共分12章,从内容上可分为3大部分。第1部分是数字图像处理的基础知识,包括图像处理的基本概念及相关基础。第2部分是数字图像处理方面的核心内容,系统地讨论了数字图像处理中的各种基本技术,包括图像处理的各种变换、图像处理的基本运算、图像空域增强技术、图像频域增强技术、彩色图像处理、图像复原和图像编码技术等。第3部分是图像分析和理解方面的内容,由浅深地介绍了图像分割、数学形态学、图像特征与理解等方面的内容,为深应用奠定坚实的基础。本书在内容安排上循序渐、深浅出,各章均配有丰富的例题和习题,力求突出重、面向应用、提高能力、解决问题。 本书可作为高等院校电子信息工程、通信工程、信息与信号处理、电子科学与技术、信息工程、计算机科学与技术、软件工程、自动化、电气工程、生物医学工程、物联网、电视技术和遥感遥测等相关专业的高年级学生和研究生的图像处理教材,也可以作为工程技术人员或其他相关人员的参考书。<br/>【推荐语】<br/>本书具有如下特色: ? 易教易学 系统阐述基本概念和理论的同时,注重内容的系统性、实用性和可读性,减少理论公式的繁杂数学推导,为抽象的公式赋予明确的物理含义,便于理解和运用。 ? 前后衔 注重图像处理基本理论和分析方法的前后连贯性,并妥善处理好与先修课程和后续课程的衔性。 ? 认知规律 根据认知和理解的规律安排内容,深浅出,将数学工具工程化,将抽象问题形象化,将复杂问题分层解析、简洁明了。 ? 层次分明 图像处理理论和图像处理应用结合紧密,理论严谨、概念清晰、结构合理,对各知识层次按照由浅深、循序渐的方式行划分,环环相扣,前后呼应。 ? 技术前沿 介绍数字图像处理领域的新展,了解前沿,激发兴趣,启迪创新思想。<br/>【作者】<br/>陈天华 教授、硕士生导师,毕业于南京航空航天大学(本科、硕士),获全校8名优秀毕业研究生称号,先后任职于原航空航天工业部和中国人民银行信息技术部门,从事信号处理及图像处理方面的研究工作。现任北京工商大学计算机与信息工程学院教授、电子信息系主任。兼任国家标准化委员会专家委员会委员、中国电子学会、中国自动化法学会、中国系统仿真学会、中国计算机学会高级会员;兼任北京及多省、部、市科学技术奖励评审专家及自然科学基金评审专家。长期从事数字图像处理、信号与信息处理、测控技术、生物医学信号等领域的教学和研究工作。先后设“数字图像处理”、“机器视觉与图像处理”、“图像工程”、“数字信号处理”、“信号与系统”等多门本科生及研究生课程。发表学术论文60余篇,其中SCI、EI检索30篇。先后主持及参与军工重型号、国家技术改造项目、国家“863计划”、国家自然科学基金等国家、军队、省部级及企业合作科研项目30余项。获国家发明专利4项,出版著作5部,主审教材1部,编制国家军用标准和国家标准3部,获得省部级科学技术奖励4项,北京市高等教育精品教材奖励1项,出版*电子信息类教学指导委员会规划教材1部。<br/>
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封面页

书名页

版权页

作者简介

内容简介

前言 PREFACE

第1章 数字图像处理概论

1.1 数字图像处理的产生

1.2 数字图像处理的基本概念

1.2.1 图像及其类型

1.2.2 图像与数字图像

1.2.3 其他相关概念

1.2.4 数字图像获取方法

1.2.5 数字图像的矩阵表示

1.3 数字图像处理系统

1.3.1 数字图像处理硬件系统

1.3.2 数字图像处理软件系统

1.4 数字图像处理的应用与发展

1.4.1 数字图像处理的应用

1.4.2 数字图像处理的发展

习题

第2章 数字图像处理基础

2.1 数字图像的类型

2.2 图像数字化器

2.2.1 图像数字化器的组件

2.2.2 图像数字化器的性能

2.2.3 图像数字化器的类型

2.3 图像的采样和量化

2.3.1 采样

2.3.2 量化

2.3.3 采样与量化参数的选择

2.4 像素基本关系

2.4.1 像素的邻接

2.4.2 邻接性、连通性、区域和边界

2.4.3 距离度量

2.5 图像文件格式

2.5.1 BMP文件

2.5.2 JPEG文件

2.5.3 PNG文件

2.5.4 TIFF文件

2.5.5 GIF文件

2.6 数字图像的显示特性

2.6.1 图像的显示

2.6.2 图像的打印

2.7 图像质量评价

2.7.1 图像质量评价方法

2.7.2 均方误差

2.7.3 信噪比与峰值信噪比

2.7.4 结构相似度

2.8 灰度直方图

2.8.1 直方图的定义与性质

2.8.2 直方图的作用

2.8.3 直方图与图像的关系

2.9 图像的统计特征

2.9.1 图像的基本统计分析量

2.9.2 多维图像的统计特性

习题

第3章 图像变换

3.1 傅里叶变换

3.1.1 连续傅里叶变换

3.1.2 离散傅里叶变换

3.1.3 二维DFT的性质

3.1.4 图像傅里叶变换综合实例

3.2 离散余弦变换

3.2.1 一维DCT变换

3.2.2 二维DCT变换

3.2.3 DCT变换的快速算法

3.2.4 二维DCT的频谱分布

3.3 离散K-L变换

3.3.1 K-L变换的基本原理

3.3.2 K-L变换的性质

3.3.3 K-L变换的逆变换

3.4 离散沃尔什变换

3.4.1 一维离散沃尔什变换

3.4.2 二维离散沃尔什变换

3.4.3 沃尔什变换的频谱

3.5 离散哈达玛变换

3.5.1 一维离散哈达玛变换

3.5.2 二维离散哈达玛变换

3.6 小波变换

3.6.1 小波变换简介

3.6.2 连续小波变换

3.6.3 离散小波变换

习题

第4章 图像处理的基本运算

4.1 基本运算的类型

4.2 点运算

4.2.1 点运算的种类

4.2.2 点运算与直方图

4.2.3 点运算的应用

4.3 代数运算

4.3.1 代数运算的意义

4.3.2 加法运算

4.3.3 减法运算

4.3.4 乘法运算

4.3.5 除法运算

4.4 几何运算

4.4.1 齐次坐标

4.4.2 图像平移

4.4.3 比例缩放

4.4.4 镜像变换

4.4.5 旋转变换

4.4.6 复合变换

4.4.7 控制点变换

4.4.8 透视变换

4.4.9 其他变换

4.5 灰度级插值

4.5.1 最近邻法

4.5.2 双线性插值法

4.5.3 三次内插法

习题

第5章 图像空域增强

5.1 图像噪声

5.1.1 图像噪声的产生

5.1.2 图像噪声的分类

5.1.3 图像噪声的特点

5.2 图像增强处理分类

5.2.1 空域增强法

5.2.2 频域增强法

5.2.3 图像增强效果评价

5.3 直接灰度变换增强

5.3.1 线性灰度拉伸

5.3.2 非线性拉伸

5.3.3 光学增强

5.4 基于直方图的图像增强

5.4.1 基本原理

5.4.2 直方图均衡化

5.4.3 直方图规定化

5.5 代数运算增强

5.5.1 代数运算增强的应用

5.5.2 比值处理与应用

5.6 空域滤波增强

5.6.1 空域滤波模板

5.6.2 线性平滑滤波

5.6.3 非线性平滑滤波

5.6.4 锐化滤波器

5.7 空域平滑滤波处理实例

5.7.1 程序源代码

5.7.2 应用举例

习题

第6章 图像频域增强

6.1 低通滤波

6.1.1 理想低通滤波器

6.1.2 巴特沃斯低通滤波器

6.1.3 指数低通滤波器

6.1.4 梯形低通滤波器

6.2 高通滤波

6.2.1 理想高通滤波器

6.2.2 巴特沃斯高通滤波器

6.2.3 指数高通滤波器

6.2.4 梯形高通滤波器

6.3 带通和带阻滤波

6.3.1 带通滤波器

6.3.2 带阻滤波器

6.4 同态滤波

6.4.1 同态滤波原理

6.4.2 同态滤波实现方法

6.4.3 同态滤波的应用

习题

第7章 彩色图像处理

7.1 人眼的视觉特性

7.1.1 人眼的结构

7.1.2 人眼视觉模型

7.1.3 人类视觉特性

7.2 计算机的颜色模型

7.2.1 面向硬件的彩色模型

7.2.2 面向视觉感知的颜色模型

7.3 伪彩色图像处理

7.3.1 伪彩色处理简介

7.3.2 密度分割

7.3.3 灰度级伪彩色变换

7.4 全彩色图像处理

7.4.1 彩色图像处理方法分类

7.4.2 彩色图像直方图增强

7.4.3 彩色图像去噪

7.4.4 彩色频域处理

习题

第8章 图像复原

8.1 图像退化机理

8.1.1 退化原因

8.1.2 复原机理

8.2 图像退化模型

8.2.1 退化模型的一般特性

8.2.2 连续退化模型

8.2.3 离散退化模型

8.3 无约束复原

8.3.1 无约束复原基本原理

8.3.2 无约束复原的奇异性

8.4 逆滤波

8.4.1 逆滤波基本原理

8.4.2 逆滤波的病态条件

8.4.3 逆滤波复原实例

8.5 有约束复原法

8.5.1 最小二乘类约束复原

8.5.2 维纳滤波

8.5.3 功率谱均衡

8.5.4 几何均值滤波器

8.6 匀速直线运动的模糊恢复

8.6.1 匀速运动模糊模型

8.6.2 匀速运动复原方法

8.7 其他纠正技术

8.7.1 几何畸变校正

8.7.2 盲目图像复原

8.8 中值滤波

8.8.1 中值滤波基本原理

8.8.2 中值滤波特性

8.8.3 加权中值滤波

习题

第9章 图像编码

9.1 图像编码的基本原理

9.1.1 图像中的信息冗余

9.1.2 图像编码分类

9.1.3 图像编码新方法

9.2 图像编码评价

9.2.1 编码图像的质量

9.2.2 效率指标

9.2.3 复杂度与适用范围

9.3 图像统计编码

9.3.1 变长最佳编码定理

9.3.2 霍夫曼编码

9.3.3 香农-范诺编码

9.3.4 行程长度编码

9.3.5 算术编码

9.4 位平面编码

9.4.1 位平面二值分解

9.4.2 灰度码分解

9.5 预测编码

9.5.1 DPCM的工作原理

9.5.2 线性预测编码

9.5.3 非线性预测

9.6 图像的变换编码

9.6.1 变换编码的基本原理

9.6.2 正交变换的物理意义

9.6.3 变换类型与子块大小的选择

9.6.4 变换编码的步骤

9.7 JPEG标准

9.7.1 JPEG基本系统

9.7.2 JPEG编码方法

9.7.3 渐进式DCT方式编码

9.7.4 JPEG 2000

9.7.5 JPEG编码实例

9.8 MPEG标准

9.8.1 MPEG-1

9.8.2 MPEG-2

9.8.3 MPEG-4

习题

第10章 数学形态学及应用

10.1 数学形态学基础

10.1.1 形态学简介

10.1.2 术语和定义

10.2 二值形态学

10.2.1 腐蚀

10.2.2 膨胀

10.2.3 开运算与闭运算

10.2.4 击中与击不中

10.3 灰度形态学

10.3.1 灰度腐蚀

10.3.2 灰度膨胀

10.3.3 灰度开运算与闭运算

10.4 数学形态学的应用

10.4.1 二值形态学平滑滤波

10.4.2 图像细化

10.4.3 图像粗化

习题

第11章 图像分割

11.1 图像分割的基本概念

11.1.1 图像分割的基本原理

11.1.2 图像分割方法

11.2 阈值分割法

11.2.1 最佳阈值法

11.2.2 判别分析法

11.3 区域分割法

11.3.1 区域生长法

11.3.2 区域分裂与合并

11.4 边缘检测的基本原理

11.4.1 边缘与边缘信号

11.4.2 边缘的类型

11.4.3 典型边缘信号

11.5 边缘检测算子

11.5.1 一阶微分算子

11.5.2 二阶微分算子

11.5.3 Canny边缘检测

11.6 轮廓提取

11.6.1 轮廓跟踪

11.6.2 二值图像轮廓

11.7 图像匹配

11.7.1 模板匹配

11.7.2 直方图匹配

11.7.3 形状匹配

11.8 边缘检测的MATLAB实现

11.8.1 程序代码

11.8.2 应用举例

习题

第12章 图像特征与理解

12.1 几何特征

12.1.1 位置与方向

12.1.2 长轴与短轴

12.1.3 周长

12.1.4 面积

12.1.5 距离

12.2 形状特征

12.2.1 矩形度

12.2.2 宽长比

12.2.3 圆形度

12.2.4 球状度

12.2.5 不变矩

12.2.6 偏心率

12.3 颜色特征

12.3.1 颜色直方图

12.3.2 颜色集

12.3.3 颜色矩

12.3.4 颜色聚合向量

12.3.5 颜色相关图

12.4 形状描述子

12.4.1 傅里叶描述子

12.4.2 拓扑描述

12.4.3 边界链码

12.4.4 一阶差分链码

12.4.5 霍夫变换

12.5 纹理描述

12.5.1 纹理特征

12.5.2 统计法

12.5.3 频谱法

12.5.4 空间自相关函数法

12.5.5 灰度共生矩阵法

12.5.6 纹理句法结构分析

12.6 骨架提取

12.6.1 骨架的概念

12.6.2 中轴变换

习题

参考文献

附录CD

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