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2019-11-14 14:30 來(lái)源：京東作者：京東

內(nèi)容簡(jiǎn)介: 《數(shù)字圖像處理——原理與算法》針對(duì)圖像處理和算法兩方面為“零知識(shí)”起點(diǎn)的讀者。前12章適用于本科教學(xué)，主要內(nèi)容包括概論、圖像數(shù)字化、圖像處理基礎(chǔ)、圖像幾何變換、圖像時(shí)頻變換、圖像增強(qiáng)、圖像恢復(fù)、圖像分割、圖像特征與分析、圖像形態(tài)學(xué)、模式識(shí)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(jí)和研究生教學(xué)之用。 《數(shù)字圖像處理——原理與算法》內(nèi)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(shí)現(xiàn)，其主要算法都在配套的《數(shù)字圖像處理-VisualC#.NET編程與實(shí)驗(yàn)》一書中實(shí)現(xiàn)了程序。若結(jié)合《數(shù)字圖像處理一VisualC#.NET編程與實(shí)驗(yàn)》，各層次讀者可各取所需地學(xué)習(xí)有關(guān)章節(jié)?！稊?shù)字圖像處理——原理與算法》的所有算法和公式都經(jīng)過推導(dǎo)和證明，并經(jīng)過程序驗(yàn)證。 《數(shù)字圖像處理——原理與算法》適用于計(jì)算機(jī)、通信和電子信息、自動(dòng)控制、生物醫(yī)學(xué)工程等各理工科相關(guān)專業(yè)的本科和研究生教學(xué)和工程技術(shù)人員應(yīng)用參考。

目錄: 出版說(shuō)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(shù)字圖像 1.1.3 顏色模型 1.2 圖像的統(tǒng)計(jì)特性 1.2.1 基本統(tǒng)計(jì)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(zhì)量的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn) 1.4.1 客觀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn) 1.4.2 主觀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn) 1.5 數(shù)字圖像處理的應(yīng)用 1.6 習(xí)題 第2章圖像數(shù)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(biāo)量量化 2.2.2 向量量化 2.2.3 采樣、量化參數(shù)與數(shù)字化圖像之間的關(guān)系 2.2.4.數(shù)字圖像的數(shù)值描述 2.3 圖像輸人／輸出設(shè)備 2.3.1 圖像輸入設(shè)備 2.3.2 圖像輸出設(shè)備 2.4 習(xí)題 第3章圖像處理基礎(chǔ) 3.1 點(diǎn)運(yùn)算 3.1.1 線性點(diǎn)運(yùn)算 3.1.2 非線性點(diǎn)運(yùn)算 3.1.3 點(diǎn)運(yùn)算與直方圖 3.1.4 點(diǎn)運(yùn)算的應(yīng)用 3.2 代數(shù)運(yùn)算 3.2.1 加法運(yùn)算 3.2.2 減法運(yùn)算 3.2.3 乘法運(yùn)算 3.2.4 除法運(yùn)算 3.3 點(diǎn)運(yùn)算和代數(shù)運(yùn)算應(yīng)用算法 3.3.1 彩色圖像轉(zhuǎn)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(xí)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(biāo)系 4.1 _2圖像仿射變換 4.1.3 仿射變換算法設(shè)計(jì) 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(xí)題 第5章圖像時(shí)頻變換 5.1 Fourier變換 5.1.1 Fourier變換的性質(zhì) 5.1.2 離散Fourier變換 5.1.3 二維離散Fourier變換的性質(zhì) 5.2 快速傅里葉變換 5.2.1 計(jì)算DFT的問題及其改進(jìn)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(jì)算DCT 5.4 沃爾什-哈達(dá)瑪變換 5.4.1 沃爾什函數(shù)與哈達(dá)瑪矩陣 5.4.2 沃爾什-哈達(dá)瑪變換 5.5 K-L變換 5.5.1 圖像的向量表示和統(tǒng)計(jì)參數(shù) 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(zhì) 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(xí)題 第6章圖像增強(qiáng) 6.1 空域增強(qiáng) 6.1.1 灰度變換增強(qiáng) 6.1.2 直方圖變換增強(qiáng) 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(qiáng) 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(xí)題 第7章圖像恢復(fù) 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(yùn)動(dòng)模糊的退化模型 7.2 圖像代數(shù)恢復(fù)方法 7.2.1 無(wú)約束代數(shù)恢復(fù)方法 7.2.2 有約束代數(shù)恢復(fù)方法 7.3 圖像頻域恢復(fù)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(fù)方法 7.4.1 人機(jī)交互式恢復(fù)方法 7.4.2 幾何畸變校正 7.5 習(xí)題 第8章圖像分割 8.1 邊緣檢測(cè) 8.1.1 圖像邊緣與梯度 8.1.2 邊緣檢測(cè)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(zhǎng)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(cè) 8.4.2 廣義Hough變換檢測(cè)曲線 8.5 習(xí)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(nèi)部空間域分析 9.2.3 區(qū)域內(nèi)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(xì)化 9.4.1 細(xì)化算法 …… 第10章圖像形態(tài)學(xué) 第11章模式識(shí)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(shù)字水印 附錄 參考文獻(xiàn)

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