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21世纪高等学校电子信息工程规划教材数字图像处理基础 版权信息
- ISBN：9787302196112
- 条形码：9787302196112 ; 978-7-302-19611-2
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
21世纪高等学校电子信息工程规划教材数字图像处理基础 本书特色
课程配套一套实验演示软件，该软件既可以作教学或自学演示，也可以在教学中用作实验软件或直接做图像处理之用。作者也编制了一些典型处理的MATALAB程序及C程序，这些资源均可以从清华大学出版社网站下载。
21世纪高等学校电子信息工程规划教材数字图像处理基础 内容简介
本书全面、系统地介绍了数字图像处理的基础理论及基本技术。全书共分10章，包括绪论，图像、图像系统与视觉系统，图像处理中的正交变换，图像增强，图像编码，图像复原，图像重建，图像分析，数学形态学原理，模式识别的理论和方法。在每章结尾都附有思考题，供教学或自学练习。同时提供作者编制的数字图像处理实验软件以及相应的MATLAB及C语言程序。为方便教学，还提供了相应的电子教案。本书可作为高等院校信号与信息处理、通信、自动控制、遥感、生物工程、计算机科学以及医学、物理、化学等专业的本科生、研究生教材，也可供科技人员参考。
21世纪高等学校电子信息工程规划教材数字图像处理基础 目录
第1章 绪论
1．1 序言
1．2 图像处理技术的分类
1．2．1 模拟图像处理
1．2．2 数字图像处理
1．3 数字图像处理的特点
1．4 数字图像处理的主要方法及主要内容
1．4．1 数字图像处理方法
1．4．2 数字图像处理的主要内容
1．5 数字图像处理的硬件设备
1．6 数字图像处理的应用
思考题
第2章 图像、图像处理系统与视觉系统
2．1 图像
2．1．1 有关光学的预备知识
2．1．2 图像的概念
2．1．3 图像的统计特性
2．1．4 图像信息的信息量
2．1．5 常用图像格式简介
2．2 图像处理系统及外围设备
2．2．1 电视摄像机
2．2．2 飞点扫描设备
2．2．3 鼓形扫描器
2．2．4 微密度计
2．2．5 其他图像输入设备
2．3 图像处理中的输出设备
2．3．1 监视器
2．3．2 激光扫描器
2．3．3 平板显示
2．3．4 其他图像显示装置
2．4 数字图像处理系统
2．4．1 小型图像处理系统
2．4．2 微型图像处理系统
2．5 视觉系统
2．5．1 视觉系统的基本构造
2．5．2 光觉和色觉
2．6 光度学及色度学原理
2．6．1 颜色的表示方法及观察条件
2．6．2 三基色混色及色度表示原理
2．6．3 CIE的R、G、B颜色表示系统
2．7 亮度和颜色感觉的视觉特征
2．7．1 刺激强度与感觉的关系
2．7．2 亮度适应和颜色适应
2．7．3 亮度对比和颜色对比
2．7．4 颜色感觉与刺激面积的关系
2．7．5 主观颜色
2．7．6 记忆色
2．7．7 进入色、后退色、膨胀色、收缩色
2．7．8 颜色和爱好
2．8 视觉的空间性质
2．8．1 视力
2．8．2 视觉的空间频率特性
2．8．3 颜色辨别门限的空间频率特性
2．8．4 视觉的空间频率特性和图像的清晰度
2．9 视觉的时间特性
2．9．1 加入阶跃光波刺激的明暗感觉
2．9．2 闪烁
2．9．3 视觉空间频率特性和时间因素的关系
2．9．4 眼球运动和视觉的关系
2．10 运动的感觉
2．11 形状感觉与错视
思考题
第3章 图像处理中的正交变换
3．1 傅里叶变换
3．1．1 傅里叶变换的定义及基本概念
3．1．2 傅里叶变换的性质
3．1．3 离散傅里叶变换
3．1．4 快速傅里叶变换
3．1．5 用计算机实现快速傅里叶变换
3．1．6 二维离散傅里叶变换
3．2 离散余弦变换
3．2．1 离散余弦变换的定义
3．2．2 离散余弦变换的正交性
3．2．3 离散余弦变换的计算
3．3 沃尔什变换
3．3．1 正交函数的概念
3．3．2 拉德梅克函数
3．3．3 沃尔什函数
3．3．4 沃尔什函数的性质
3．3．5 沃尔什变换
3．3．6 离散沃尔什哈一达玛变换
3．3．7 离散沃尔什变换的性质
3．3．8 快速沃尔什变换
3．3．9 多维变换
思考题
第4章 图像增强
4．1 用直方图修改技术进行图像增强
4．1．1 直方图
4．1．2 直方图修改技术的基础
4．1．3 直方图均衡化处理
4．1．4 直方图规定化处理
4．1．5 图像对比度处理
4．2 图像平滑化处理
4．2．1 邻域平均法
4．2．2 低通滤波法
4．2．3 多图像平均法
4．3 图像尖锐化处理
4．3．1 微分尖锐化处理
4．3．2 零交叉边缘检测
4．3．3 Canny算子
4．3．4 Prewitt算子
4．3．5 经典的Kirsch算子
4．3．6 高通滤波法
4．4 利用同态系统进行增强处理
4．5 彩色图像处理
4．5．1 关于颜色的基本理论
4．5．2 颜色模型
4．5．3 伪彩色图像处理
4．5．4 关于彩色显示
思考题
第5章 图像编码
5．1 图像编码概述
5．2 图像编码中的保真度准则
5．2．1 客观保真度准则
5．2．2 主观保真度准则
5．3 PCM编码
5．3．1 PCM编码的基本原理
5．3．2 PCM编码的量化噪声
5．3．3 编码器、译码器
5．3．4 非线性PCM编码
5．4 统计编码
5．4．1 编码效率与冗余度
5．4．2 两种常用的统计编码法
5．4．3 算数编码
5．5 预测编码
5．5．1 预测编码的基本原理
5．5．2 AM（DM）编码
5．5．3 DPCM编码
5．6 变换编码
5．6．1 几种特殊的映射变换编码法
5．6．2 iE交变换编码
5．7 图像编码的国际标准
思考题
第6章 图像复原
6．1 退化模型
6．1．1 系统H的基本定义
6．1．2 连续函数退化模型
6．1．3 离散的退化模型
6．2 复原的代数方法
6．2．1 非约束复原方法
6．2．2 约束复原法
6．3 逆滤波
6．4 *小二乘方滤波
6．4．1 *小二乘方滤波的原理
6．4．2 用于图像复原的几种*小二乘方滤波器
6．5 约束去卷积
6．6 中值滤波
6．6．1 中值滤波的基本原理
6．6．2 加权的中值滤波
6．7 几种其他空间复原技术
6．7．1 几何畸变校正
6．7．2 盲目图像复原
思考题
第7章 图像重建
7．1 概述
7．2 傅里叶变换重建
7．3 卷积法重建
7．4 代数重建方法
7．5 重建的优化问题
7．6 图像重建的应用
思考题
第8章 图像分析
8．1 分害
8．1．1 灰度阈值法分割
8．1．2 样板匹配
8．1．3 区域生长
8．1．4 区域聚合
8．2 描绘
8．2．1 区域描绘
8．2．2 关系描绘
8．2．3 相似性描绘
8．2．4 霍夫变换
8．3 纹理分析
8．3．1 纹理特征
8．3．2 用空间自相关函数作纹理测度
8．3．3 傅里叶功率谱法
8．3．4 联合概率矩阵法
8．3．5 灰度差分统计法
8．3．6 行程长度统计法
8．3．7 其他几种方法
8．3．8 纹理的句法结构分析法
思考题
第9章 数学形态学原理
9．1 数学形态学的发展
9．2 数学形态学的基本概念和运算
9．2．1 数学形态学定量分析原则
9．2．2 数学形态学的基本定义及基本算法
9．3 一些基本形态学算法
9．3．1 边缘提取算法
9．3．2 区域填充算法
9．3．3 连接部分提取算法
9．3．4 凸壳算法
9．3．5 细化算法
9．3．6 粗化算法
9．3．7 骨骼化算法
9．3．8 裁剪
9．4 灰度图像的形态学处理
9．4．1 膨胀
9．4．2 腐蚀
9．4．3 开运算和闭运算
9．4．4 灰度形态学的应用
思考题
第10章 模式识别的理论和方法
10．1 概述
10．2 统计模式识别法
10．2．1 决策理论方法
10．2．2 统计分类法
10．2．3 特征的抽取与选择
10．2．4 统计学习理论与支持向量机
10．3 模式识别的几种应用
10．3．1 生物特征识别
10．3．2 模式识别在医学上的应用
10．3．3 模式识别在自动检测中的应用
思考题
参考文献
1．1 序言
1．2 图像处理技术的分类
1．2．1 模拟图像处理
1．2．2 数字图像处理
1．3 数字图像处理的特点
1．4 数字图像处理的主要方法及主要内容
1．4．1 数字图像处理方法
1．4．2 数字图像处理的主要内容
1．5 数字图像处理的硬件设备
1．6 数字图像处理的应用
思考题
第2章 图像、图像处理系统与视觉系统
2．1 图像
2．1．1 有关光学的预备知识
2．1．2 图像的概念
2．1．3 图像的统计特性
2．1．4 图像信息的信息量
2．1．5 常用图像格式简介
2．2 图像处理系统及外围设备
2．2．1 电视摄像机
2．2．2 飞点扫描设备
2．2．3 鼓形扫描器
2．2．4 微密度计
2．2．5 其他图像输入设备
2．3 图像处理中的输出设备
2．3．1 监视器
2．3．2 激光扫描器
2．3．3 平板显示
2．3．4 其他图像显示装置
2．4 数字图像处理系统
2．4．1 小型图像处理系统
2．4．2 微型图像处理系统
2．5 视觉系统
2．5．1 视觉系统的基本构造
2．5．2 光觉和色觉
2．6 光度学及色度学原理
2．6．1 颜色的表示方法及观察条件
2．6．2 三基色混色及色度表示原理
2．6．3 CIE的R、G、B颜色表示系统
2．7 亮度和颜色感觉的视觉特征
2．7．1 刺激强度与感觉的关系
2．7．2 亮度适应和颜色适应
2．7．3 亮度对比和颜色对比
2．7．4 颜色感觉与刺激面积的关系
2．7．5 主观颜色
2．7．6 记忆色
2．7．7 进入色、后退色、膨胀色、收缩色
2．7．8 颜色和爱好
2．8 视觉的空间性质
2．8．1 视力
2．8．2 视觉的空间频率特性
2．8．3 颜色辨别门限的空间频率特性
2．8．4 视觉的空间频率特性和图像的清晰度
2．9 视觉的时间特性
2．9．1 加入阶跃光波刺激的明暗感觉
2．9．2 闪烁
2．9．3 视觉空间频率特性和时间因素的关系
2．9．4 眼球运动和视觉的关系
2．10 运动的感觉
2．11 形状感觉与错视
思考题
第3章 图像处理中的正交变换
3．1 傅里叶变换
3．1．1 傅里叶变换的定义及基本概念
3．1．2 傅里叶变换的性质
3．1．3 离散傅里叶变换
3．1．4 快速傅里叶变换
3．1．5 用计算机实现快速傅里叶变换
3．1．6 二维离散傅里叶变换
3．2 离散余弦变换
3．2．1 离散余弦变换的定义
3．2．2 离散余弦变换的正交性
3．2．3 离散余弦变换的计算
3．3 沃尔什变换
3．3．1 正交函数的概念
3．3．2 拉德梅克函数
3．3．3 沃尔什函数
3．3．4 沃尔什函数的性质
3．3．5 沃尔什变换
3．3．6 离散沃尔什哈一达玛变换
3．3．7 离散沃尔什变换的性质
3．3．8 快速沃尔什变换
3．3．9 多维变换
思考题
第4章 图像增强
4．1 用直方图修改技术进行图像增强
4．1．1 直方图
4．1．2 直方图修改技术的基础
4．1．3 直方图均衡化处理
4．1．4 直方图规定化处理
4．1．5 图像对比度处理
4．2 图像平滑化处理
4．2．1 邻域平均法
4．2．2 低通滤波法
4．2．3 多图像平均法
4．3 图像尖锐化处理
4．3．1 微分尖锐化处理
4．3．2 零交叉边缘检测
4．3．3 Canny算子
4．3．4 Prewitt算子
4．3．5 经典的Kirsch算子
4．3．6 高通滤波法
4．4 利用同态系统进行增强处理
4．5 彩色图像处理
4．5．1 关于颜色的基本理论
4．5．2 颜色模型
4．5．3 伪彩色图像处理
4．5．4 关于彩色显示
思考题
第5章 图像编码
5．1 图像编码概述
5．2 图像编码中的保真度准则
5．2．1 客观保真度准则
5．2．2 主观保真度准则
5．3 PCM编码
5．3．1 PCM编码的基本原理
5．3．2 PCM编码的量化噪声
5．3．3 编码器、译码器
5．3．4 非线性PCM编码
5．4 统计编码
5．4．1 编码效率与冗余度
5．4．2 两种常用的统计编码法
5．4．3 算数编码
5．5 预测编码
5．5．1 预测编码的基本原理
5．5．2 AM（DM）编码
5．5．3 DPCM编码
5．6 变换编码
5．6．1 几种特殊的映射变换编码法
5．6．2 iE交变换编码
5．7 图像编码的国际标准
思考题
第6章 图像复原
6．1 退化模型
6．1．1 系统H的基本定义
6．1．2 连续函数退化模型
6．1．3 离散的退化模型
6．2 复原的代数方法
6．2．1 非约束复原方法
6．2．2 约束复原法
6．3 逆滤波
6．4 *小二乘方滤波
6．4．1 *小二乘方滤波的原理
6．4．2 用于图像复原的几种*小二乘方滤波器
6．5 约束去卷积
6．6 中值滤波
6．6．1 中值滤波的基本原理
6．6．2 加权的中值滤波
6．7 几种其他空间复原技术
6．7．1 几何畸变校正
6．7．2 盲目图像复原
思考题
第7章 图像重建
7．1 概述
7．2 傅里叶变换重建
7．3 卷积法重建
7．4 代数重建方法
7．5 重建的优化问题
7．6 图像重建的应用
思考题
第8章 图像分析
8．1 分害
8．1．1 灰度阈值法分割
8．1．2 样板匹配
8．1．3 区域生长
8．1．4 区域聚合
8．2 描绘
8．2．1 区域描绘
8．2．2 关系描绘
8．2．3 相似性描绘
8．2．4 霍夫变换
8．3 纹理分析
8．3．1 纹理特征
8．3．2 用空间自相关函数作纹理测度
8．3．3 傅里叶功率谱法
8．3．4 联合概率矩阵法
8．3．5 灰度差分统计法
8．3．6 行程长度统计法
8．3．7 其他几种方法
8．3．8 纹理的句法结构分析法
思考题
第9章 数学形态学原理
9．1 数学形态学的发展
9．2 数学形态学的基本概念和运算
9．2．1 数学形态学定量分析原则
9．2．2 数学形态学的基本定义及基本算法
9．3 一些基本形态学算法
9．3．1 边缘提取算法
9．3．2 区域填充算法
9．3．3 连接部分提取算法
9．3．4 凸壳算法
9．3．5 细化算法
9．3．6 粗化算法
9．3．7 骨骼化算法
9．3．8 裁剪
9．4 灰度图像的形态学处理
9．4．1 膨胀
9．4．2 腐蚀
9．4．3 开运算和闭运算
9．4．4 灰度形态学的应用
思考题
第10章 模式识别的理论和方法
10．1 概述
10．2 统计模式识别法
10．2．1 决策理论方法
10．2．2 统计分类法
10．2．3 特征的抽取与选择
10．2．4 统计学习理论与支持向量机
10．3 模式识别的几种应用
10．3．1 生物特征识别
10．3．2 模式识别在医学上的应用
10．3．3 模式识别在自动检测中的应用
思考题
参考文献
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