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    該商品所屬分類:研究生 -> 工學
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    【作者】 何東健 
    【所屬類別】 圖書  教材  研究生/本科/專科教材  工學圖書  工業技術  電子通信  通信 
    【出版社】西安電子科技大學出版社 
    【ISBN】9787560635972
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝-膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787560635972
    作者:何東健

    出版社:西安電子科技大學出版社
    出版時間:2018年07月 

        
        
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    內容簡介
    《數字圖像處理(第三版)》繫統地介紹了數字圖像處理的基本理論、基本算法以及在OpenCV平臺下進行圖像處理編程的方法。*書共11章,*先介紹了數字圖像處理的特點、應用與發展,數字圖像基礎知識,以及在OpenCV環境下進行圖像編程的方法與步驟。在此基礎上,詳細論述了圖像增強、圖像的幾何變換、圖像頻域處理、圖像形態學處理、圖像分割、圖像特征與理解、圖像編碼、圖像復原等內容。*後通過3個工程實例闡述了數字圖像處理技術的應用。附錄中給出了圖像處理的數學基礎。
    《數字圖像處理(第三版)》內容繫統、重點突出、理論與實踐並重、實例分析循序漸進,可作為高等學校計算機相關專業和其他信息類專業數字圖像處理課程的教材,也可作為從事數字圖像處理工作的開發人員的參考書。
    目錄
    第1章 概論
    1.1 數字圖像處理及其特點
    1.1.1 數字圖像與圖像處理
    1.1.2 數字圖像處理的特點
    1.2 圖像處理的目的及主要內容
    1.2.1 數字圖像處理的目的
    1.2.2 數字圖像處理的主要內容
    1.3 數字圖像處理的應用
    1.4 數字圖像處理的發展動向
    習題

    第2章 數字圖像處理基礎
    2.1 圖像數字化技術
    2.1.1 采樣第1章 概論
    1.1 數字圖像處理及其特點
    1.1.1 數字圖像與圖像處理
    1.1.2 數字圖像處理的特點
    1.2 圖像處理的目的及主要內容
    1.2.1 數字圖像處理的目的
    1.2.2 數字圖像處理的主要內容
    1.3 數字圖像處理的應用
    1.4 數字圖像處理的發展動向
    習題

    第2章 數字圖像處理基礎
    2.1 圖像數字化技術
    2.1.1 采樣
    2.1.2 量化
    2.1.3 采樣與量化參數的選擇
    2.1.4 圖像數字化設備
    2.2 色度學基礎與顏色模型
    2.2.1 色度學基礎
    2.2.2 顏色模型
    2.2.3 顏色變換
    2.3 數字圖像類型
    2.3.1 位圖
    2.3.2 位圖的有關術語
    2.4 圖像文件格式
    2.4.1 BMF圖像文件格式
    2.4.2 其他文件格式
    2.5 OpenCV編程簡介
    2.5.1 OpenCV簡介
    2.5.2 OpenCV的安裝與配置
    2.5.3 OpenCV的數據結構
    2.5.4 讀入、顯示和存儲圖像
    2.5.5 操作圖像像素
    2.5.6 圖形交互和媒體接口HighGUI
    習題

    第3章 圖像增強
    3.1 灰度變換
    3.1.1 灰度線性變換
    3.1.2 分段線性變換
    3.1.3 非線性變換
    3.2 直方圖修正
    3.2.1 直方圖的基本概念
    3.2.2 直方圖的性質
    3.2.3 直方圖的計算
    3.2.4 直方圖均衡化
    3.2.5 直方圖規定化
    3.3 圖像平滑
    3.3.1 圖像噪聲
    3.3.2 模板卷積
    3.3.3 鄰域平均
    3.3.4 中值濾波
    3.3.5 圖像平均
    3.4 圖像銳化
    3.4.1 微分法
    3.4.2 非銳化濾波
    3.4.3 高頻增強濾波
    3.5 偽彩色處理
    3.5.1 灰度分層法
    3.5.2 灰度變換法
    3.5.3 頻域濾波法
    3.6 圖像增強實例——同態濾波
    習題

    第4章 圖像的幾何變換
    4.1 幾何變換基礎
    4.1.1 概述
    4.1.2 齊次坐標
    4.1.3 二維圖像幾何變換的矩陣
    4.2 圖像比例縮放
    4.2.1 圖像比例縮放變換
    4.2.2 比例縮放的實現
    4.3 圖像平移
    4.3.1 圖像平移變換
    4.3.2 圖像平移算法
    4.4 圖像鏡像
    4.4.1 圖像鏡像變換
    4.4.2 圖像鏡像算法
    4.5 圖像旋轉
    4.5.1 圖像的旋轉變換
    4.5.2 圖像旋轉的實現
    4.6 圖像復合變換
    4.6.1 圖像的復合變換
    4.6.2 圖像復合變換的示例
    4.7 透視變換
    4.7.1 透視變換
    4.7.2 其他變換
    4.8 應用實例——幾何畸變的校正
    習題

    第5章 頻域處理
    5.1 頻域與頻域變換
    5.2 傅立葉變換
    5.2.1 連續函數的傅立葉變換
    5.2.2 離散傅立葉變換
    5.2.3 離散傅立葉變換的性質
    5.2.4 離散傅立葉變換的OpenCV實現
    5.3 頻域變換的一般表達式
    5.3.1 可分離變換
    5.3.2 圖像變換的矩陣表示
    5.4 離散餘弦變換(DCT)
    5.4.1 一維離散餘弦變換
    5.4.2 二維離散餘弦變換
    5.5 頻域中圖像處理的實現
    5.5.1 理解數字圖像的頻譜圖
    5.5.2 頻域圖像處理步驟
    5.5.3 頻域濾波
    5.6 小波變換簡介
    5.6.1 小波變換的理論基礎
    5.6.2 離散小波變換在圖像處理中的應用簡介
    習題

    第6章 數學形態學處理
    6.1 引言
    6.1.1 數學形態學
    6.1.2 基本符號和術語
    6.2 二值形態學
    6.2.1 腐蝕
    6.2.2 膨脹
    6.2.3 開、閉運算
    6.2.4 擊中/擊不中變換
    6.3 灰值形態學
    6.3.1 灰值腐蝕
    6.3.2 灰值膨脹
    6.3.3 灰值開、閉運算
    6.4 形態學的應用
    6.4.1 形態學濾波
    6.4.2 骨架提取
    6.5 應用實例角點檢測
    習題

    第7章 圖像分割
    7.1 閾值分割
    7.1.1 概述
    7.1.2 全局閾值
    7.1.3 局部閾值
    7.1.4 動態閾值
    7.2 基於區域的分割
    7.2.1 區域生長
    7.2.2 區域分裂與合並
    7.3 邊緣檢測
    7.3.1 微分算子
    7.3.2 邊界連接
    7.3.3 哈夫變換
    7.4 區域標記與輪廓跟蹤
    7.4.1 區域標記
    7.4.2 輪廓提取
    7.4.3 輪廓跟蹤
    7.5 分水嶺分割
    7.5.1 基本分水嶺算法
    7.5.2 VincenSoi11e算法
    7.6 現代分割方法
    7.6.1 Mean Shif
    7.6.2 Graph Cus
    7.6.3 活動輪廓模型
    7.7 圖像分割實例
    習題

    第8章 圖像特征與理解
    8.1 圖像的基本特征
    8.1.1 幾何特征
    8.1.2 形狀特征
    8.2 角點特征
    8.2.1 Moravec算法
    8.2.2 Harris算法
    8.2.3 SUSAN算法
    8.3 紋理分析
    8.3.1 統計法
    8.3.2 空間自相關函數紋理測度
    8.3.3 頻譜法
    8.3.4 聯合概率矩陣法
    8.3.5 紋理的句法結構分析法
    8.4 不變矩特征
    8.4.1 矩的定義
    8.4.2 質心坐標與中心矩
    8.4.3 不變矩
    8.4.4 主軸
    8.5 圖像匹配
    8.5.1 模板匹配
    8.5.2 直方圖匹配
    8.6 局部不變特征點提取
    8.6.1 SIFT不變特征提取算法
    8.6.2 SURF不變特征提取算法
    習題

    第9章 圖像編碼
    9.1 圖像編碼概述
    9.1.1 圖像編碼基本原理與方法
    9.1.2 圖像編碼新技術
    9.1.3 圖像編碼評價
    9.2 哈夫曼編碼
    9.3 香農一範諾編碼
    9.3.1 香農一範諾編碼的基本方法
    9.3.2 二分法香農一範諾編碼方法
    9.4 算術編碼
    9.5 行程編碼
    9.6 1ZW編碼
    9.6.1 1ZW編碼方法
    9.6.2 1ZW編碼實例
    9.7 JPEG2000編碼
    9.7.1 JPEG2000概述
    9.7.2 JPEG2000核心編碼繫統
    9.7.3 JPEG2000編碼實例
    9.8 編程實例
    習題

    第10章 圖像復原
    10.1 圖像退化與復原
    10.1.1 圖像降質的數學模型
    10.1.2 離散圖像退化的數學模型
    10.2 非約束復原
    10.2.1 逆濾波
    10.2.2 非約束圖像復原的病態性質
    10.3 小二乘類約束復原
    10.3.1 維納濾波
    10.3.2 約束小平方濾波
    10.4 非線性復原方法
    10.4.1 後驗復原
    10.4.2 熵復原
    習題

    第11章 工程實例
    11.1 實例一——車輛牌照識別
    11.1.1 車牌規格
    11.1.2 車牌定位
    11.1.3 字符分割
    11.1.4 字符識別
    11.2 實例二——細胞計數
    11.2.1 圖像預處理
    11.2.2 閾值分割
    11.2.3 形態學處理
    11.2.4 填充孔洞
    11.2.5 細胞計數及面積計算
    11.3 實例三——蝴蝶與蛾的分類
    11.3.1 圖像預處理
    11.3.2 圖像分割
    11.3.3 輪廓跟蹤
    11.3.4 特征提取
    11.3.5 特征參數測量及特征篩選
    11.3.6 昆蟲識別

    附錄 圖像處理的數學基礎
    參考文獻


     
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