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2019-11-14 14:30 來源：京東作者：京東

內容簡介: 《數字圖像處理——原理與算法》針對圖像處理和算法兩方面為“零知識”起點的讀者。前12章適用于本科教學，主要內容包括概論、圖像數字化、圖像處理基礎、圖像幾何變換、圖像時頻變換、圖像增強、圖像恢復、圖像分割、圖像特征與分析、圖像形態(tài)學、模式識別和圖像壓縮。最后3章包括分形圖像壓縮、圖像加密和圖像水印，可為本科高年級和研究生教學之用。 《數字圖像處理——原理與算法》內容新穎并注重培養(yǎng)創(chuàng)新能力，介紹算法深入淺出并注重實現，其主要算法都在配套的《數字圖像處理-VisualC#.NET編程與實驗》一書中實現了程序。若結合《數字圖像處理一VisualC#.NET編程與實驗》，各層次讀者可各取所需地學習有關章節(jié)?！稊底謭D像處理——原理與算法》的所有算法和公式都經過推導和證明，并經過程序驗證。 《數字圖像處理——原理與算法》適用于計算機、通信和電子信息、自動控制、生物醫(yī)學工程等各理工科相關專業(yè)的本科和研究生教學和工程技術人員應用參考。

目錄: 出版說明 前言 第1章概論 1.1 基本概念 1.1.1 連續(xù)圖像 1.1.2 數字圖像 1.1.3 顏色模型 1.2 圖像的統(tǒng)計特性 1.2.1 基本統(tǒng)計分析量 1.2.2 直方圖 1.3 圖像文件格式 1.3.1 BMP圖像文件格式 1.3.2.IPG圖像文件格式 1.3.3 G11圖像文件格式 1.3.4 PNG圖像文件格式 1.4 圖像質量的評價標準 1.4.1 客觀評價標準 1.4.2 主觀評價標準 1.5 數字圖像處理的應用 1.6 習題 第2章圖像數字化 2.1 圖像采樣 2.1.1 圖像采樣基本概念 2.1.2 采樣定理 2.1.3 圖像重建 2.2 圖像量化 2.2.1 標量量化 2.2.2 向量量化 2.2.3 采樣、量化參數與數字化圖像之間的關系 2.2.4.數字圖像的數值描述 2.3 圖像輸人／輸出設備 2.3.1 圖像輸入設備 2.3.2 圖像輸出設備 2.4 習題 第3章圖像處理基礎 3.1 點運算 3.1.1 線性點運算 3.1.2 非線性點運算 3.1.3 點運算與直方圖 3.1.4 點運算的應用 3.2 代數運算 3.2.1 加法運算 3.2.2 減法運算 3.2.3 乘法運算 3.2.4 除法運算 3.3 點運算和代數運算應用算法 3.3.1 彩色圖像轉變?yōu)榛叶葓D像 3.3.2 灰度閾值變換 3.3.3 灰度線性變換 3.3.4 偽彩色處理 3.3.5 圖像融合 3.4 習題 第4章圖像幾何變換 4.1 圖像仿射變換 4.1.1 齊次坐標系 4.1 _2圖像仿射變換 4.1.3 仿射變換算法設計 4.2 圖像插值放大 4.2.1 最鄰近插值算法 4.2.2 雙線性插值算法 4.2.3 三次卷積插值算法 4.3 圖像縮小 4.3.1 基于等間隔采樣的圖像縮小算法 4.3.2 基于局部均值的圖像縮小算法 4.4 習題 第5章圖像時頻變換 5.1 Fourier變換 5.1.1 Fourier變換的性質 5.1.2 離散Fourier變換 5.1.3 二維離散Fourier變換的性質 5.2 快速傅里葉變換 5.2.1 計算DFT的問題及其改進途徑 5.2.2 FFT算法及其原理 5.3 離散余弦變換 5.3.1 一維離散余弦變換 5.3.2 利用FFT快速計算DCT 5.4 沃爾什-哈達瑪變換 5.4.1 沃爾什函數與哈達瑪矩陣 5.4.2 沃爾什-哈達瑪變換 5.5 K-L變換 5.5.1 圖像的向量表示和統(tǒng)計參數 5.5 ，2c，的特征值和特征向量 5.5.3 離散K-L變換及其性質 5.6 小波變換 5.6.1 從F0urier分析到小波分析 5.6.2 小波分析 5.6.3 小波變換算法 5.7 習題 第6章圖像增強 6.1 空域增強 6.1.1 灰度變換增強 6.1.2 直方圖變換增強 6.1.3 平滑濾波 6.1.4 中值濾波 6.1.5 空域模板濾波 6.2 頻域增強 6.2.1 巴特沃斯低通濾波 6.2.2 巴特沃斯高通濾波 6.3 圖像銳化 6.3.1 羅伯特算子 6.3.2 拉普拉斯算子 6.3.3 索伯爾算子 6.3.4 普瑞維特算子 6.3.5 凱西算子 6.4 習題 第7章圖像恢復 7.1 圖像退化模型 7.1.1 線性系統(tǒng) 7.1.2 圖像退化模型 7.1.3 圖像退化模型的離散形式 7.1.4 運動模糊的退化模型 7.2 圖像代數恢復方法 7.2.1 無約束代數恢復方法 7.2.2 有約束代數恢復方法 7.3 圖像頻域恢復方法 7.3.1 逆濾波 7.3.2 最小二乘方濾波 7.4 其他圖像恢復方法 7.4.1 人機交互式恢復方法 7.4.2 幾何畸變校正 7.5 習題 第8章圖像分割 8.1 邊緣檢測 8.1.1 圖像邊緣與梯度 8.1.2 邊緣檢測算法 8.2 圖像閾值法 8.2.1 閾值分割原理 8.2.2 最佳閾值分割算法 8.2.3 0tsu閾值分割算法 8.2.4 基于熵的二值化方法 8.3 基于區(qū)域的分割 8.3.1 區(qū)域生長法 8.3.2 區(qū)域分裂與合并 8.4 霍夫變換 8.4.1 直線的檢測 8.4.2 廣義Hough變換檢測曲線 8.5 習題 第9章圖像特征提取與分析 9.1 幾何特征 9.1.1 位置和面積 9.1.2 距離 9.2 形狀特征 9.2.1 區(qū)域外部空間域分析 9.2.2 區(qū)域內部空間域分析 9.2.3 區(qū)域內部變換分析 9.3 邊界特征 9.3.1 鏈碼描述 9.3.2 傅里葉描述子 9.3.3 邊界提取與外輪廓跟蹤 9.4 圖形細化 9.4.1 細化算法 …… 第10章圖像形態(tài)學 第11章模式識別 第12章圖像壓縮 第13章分開圖像壓縮 第14章圖像加密 第15章圖像數字水印 附錄 參考文獻

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