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数字图像处理基础 版权信息
- ISBN：9787030148353
- 条形码：9787030148353 ; 978-7-03-014835-3
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
数字图像处理基础 本书特色
本书是依据作者近几年的教学与研究过程中重要的基础部分编写的，书中主要介绍数字图像处理的基础方法，其中不仅包括经典的方法，而且包括近儿年在研究中所提出的方法。《BR》 全书共分为11章，重点介绍图像的基本概念、图像增强、图像几何变换、图像去噪、图像锐化、图像分割、二值图像处理、彩色图像处理、图像变换以及图像压缩编码等。
数字图像处理基础 内容简介
本书是依据作者近几年的教学与研究过程中重要的基础部分编写的，书中主要介绍数字图像处理的基础方法，其中不仅包括经典的方法，而且包括近几年在研究中所提出的方法。全书共分为11章，重点介绍图像的基本概念、图像增强、图像几何变换、图像去噪、图像锐化、图像分割、二值图像处理、彩色图像处理、图像变换以及图像压缩编码等。
数字图像处理基础 目录
目录
第1章 引言1
1.1 图像的基本概念1
1.2 数字图像处理，计算机视觉，计算机图形学 2
1.3 数字图像处理系统结构 4
1.4 数字图像处理的主要研究内容 6
1.5 本书的结构安排 8
习题
第2章 图像的基本概念 10
2.1 图像数字化 10
2.1.1 采样 11
2.1.2 量化 13
2.2 数字图像的数值描述 17
2.3 数字图像的位图文件结构 20
2.3.1 BMP位图文件的总体结构 21
2.3 BMP位图文件的各结构的具体数据项 22
2.4 数字图像的灰皮直方图 24
2.4.1 概念 24
2.4.2 性质 27
2.4.3 用途 27
习题 29
第3章 图像增强 31
3.1γ校正 31
3.2 对比度线性展宽 35
3.3 灰级窗与灰级窗切片 36
3.3.1 灰级窗 36
3.3.2 灰级窗切片 37
3.4 动态范围调整 39
3.4.1 线性动态范围调整 39
3.4.2 非线性动态范围调整 42
3.5 直方图均衡化方法 43
3.6 同态滤波方法 46
3.7 伪彩色方法 48
3.7.1 基于灰度调色板的伪彩色方法 49
3.7.2 基于灰皮变换的伪彩色方法 50
3.7.3 基于区域分割的伪彩色方法 51
习题 51
第4章 图像几何变换 53
4.1 图像的位置变换 53
4.1.1 图像的平移 53
4.1.2 图像的镜像 54
4.1.3 图像的旋转 56
4.2 图像的形状变换 62
4.2.1 图像缩小 62
4.2.2 图像的放大 65
4.2.3 图像的错切 68
4.3 齐次坐标与图像的仿射变换 70
4.4 三维图像的投影变换 71
4.4.1 投影与投影变换 71
4.4.2 平面几何投影 72
4.5 图像几何畸变的校正 81
习题 83
第5章 图像噪声的抑制 84
5.1 图像噪声的基本概念 84
5.2 均值滤波 86
5.2.1 原理 86
5.2.2 图像噪声的均值滤波方法 88
5.3 中值滤波 91
5.3.1 原理 91
5.3.2 方法 91
5.4 边界保持类平滑滤波 93
5.4.1 灰度小方差的均值滤波器 94
5.4.2 K近邻平滑（均值、中值）滤波器 96
5.4.3 对称近邻均值滤波器 98
5.4.4 西戈玛（Σ) 平滑滤波器 99
习题 100
第6章 图像的锐化处理 102
6.1 图像细节的基本特征 102
6.2 一阶微分算子 105
6.2.1 具有方向性的一阶微分算子 105
6.2.2 Roberts交叉微分算子 109
6.2.3 Sobel微分算子 110
6.2.4 Priwitt微分算子 111
6.3 二阶微分算子 112
6.3.1 Laplacian微分算子 112
6.3.2 Wallis微分算子 116
6.4 微分算子在边缘检测中的应用 116
6.5 Canny算子 118
6.6 LOG滤波方法 122
习题 124
第7章 图像分割 125
7.1 基于图像灰皮分布的阔值方法 125
7.1.1 基于灰皮直方图的峰谷方法 126
7.1.2 p-参数法 127
7.1.3 均匀性度量法 127
7.1.4 类间距离法 129
7.1.5 熵方法 130
7.1.6 类间、类内方差比法 131
7.1.7 聚类方法 132
7.1.8 局部阀值方法 132
7.2 基于图像灰皮空间分布的阔值方法 133
7.2.1 灰皮局部灰皮均值散布图法 133
7.2.2 二维熵法 134
7.3 边缘检测法 135
7.3.1 梯度直方图法 135
7.3.2 复差分法 136
7.3.3 综合边缘检测法 137
7.4 区域提取方法 138
7.4.1 巳知形状的曲线检测 138
7.4.2 区域生长法 141
7.4.3 区域合并、分裂方法 143
习题 145
第8章 二值图像处理 147
8.1 二值图像中的基本概念 147
8.1.1 四连接与八连接 147
8.1.2 内部点与边界点 148
8.1.3 连接数与交叉数 148
8.1.4 欧拉数 150
8.1.5 链码 150
8.1.6 几何特征的测量 151
8.2 腐蚀与膨胀 154
8.2.1 腐蚀 154
8.2.2 膨胀 156
8.3 开运算与闭运算 159
8.3.1 开运算 159
8.3.2 闭运算 160
8.4 贴标签 161
8.5 细线化方法 164
习题 166
第9章 彩色图像处理 167
9.1 彩色的形成原理与基本概念 167
9.2 表色系 168
9.2.1 计算颜色模型系统 169
9.2.2 视觉颜色模型系统 171
9.2.3 工业颜色模型系统 175
9.3 彩色图像的常规处理 178
9.4 彩色图像的彩色平衡处理 179
9.4.1 自平衡方法 179
9.4.2 颜色值平衡方法 180
9.5 彩色图像的彩色补偿处理 181
习题 184
第10章 图像变换 186
10.1 图像的频域变换傅里叶变换 186
10.1.1 一维傅里叶变换 186
10.1.2 二维傅里叶变换 189
10.1.3 二维离散傅里叶变换 189
10.1.4 快速傅里叶变换 191
10.2 傅里叶变换在图像处理中的应用 196
10.2.1 图像傅里叶变换后的频率分布 196
10.2.2 图像的高通滤波 197
10.2.3 图像的低通滤波 198
10.2.4 傅里叶变换在图像压缩中的应用 198
10.2.5 傅里叶变换在图像卷积运算中的应用 199
10.3 离散余弦变换（DCT） 200
10.3.1 一维离散余弦变换 200
10.3.2 二维离散余弦变换 201
10.4 沃尔什变换 203
10.4.1 基本概念 204
10.4.2 沃尔什变换 207
10.5 斜变换 210
10.5.1 斜矩阵 210
10.5.2 斜变换 212
10.6 小波变换 213
10.6.1 连续小波变换 214
10.6.2 离散小波与二进小波 216
10.6.3 小波的多尺度分解与重构 217
10.7 小波变换在图像处理中的应用 224
10.7.1 小波变换在图像压缩中的应用 225
10.7.2 小波变换在图像融合中的应用 226
10.7.3 小波变换在图像边界检测中的应用 227
10.7.4 小波变换在图像增强中的应用 228
10.7.5 小波变换在去除图像噪声中的应用 229
习题 230
第11章 图像压缩编码 231
11.1 图像冗余的概念 231
11.2 图像的无损压缩编码 235
11.2.1 行程编码(RLE) 235
11.2.1 霍夫曼(Huffman)编码 239
11.3 彩色图像的有损压缩 243
11.4 图像的变换压缩编码 244
11.4.1 DCT变换编码 244
11.4.2 小波变换编码 247
11.5 图像的标量量化压缩编码 250
11.5.1 基于直方图均衡化的非均匀量化方法 251
11.5.2 压扩量化方法 252
11.5.3 自适应量化方法 255
11.6 图像的矢量量化压缩编码 256
11.7 混合压缩编码 260
习题 262
参考文献 263
第1章 引言1
1.1 图像的基本概念1
1.2 数字图像处理，计算机视觉，计算机图形学 2
1.3 数字图像处理系统结构 4
1.4 数字图像处理的主要研究内容 6
1.5 本书的结构安排 8
习题
第2章 图像的基本概念 10
2.1 图像数字化 10
2.1.1 采样 11
2.1.2 量化 13
2.2 数字图像的数值描述 17
2.3 数字图像的位图文件结构 20
2.3.1 BMP位图文件的总体结构 21
2.3 BMP位图文件的各结构的具体数据项 22
2.4 数字图像的灰皮直方图 24
2.4.1 概念 24
2.4.2 性质 27
2.4.3 用途 27
习题 29
第3章 图像增强 31
3.1γ校正 31
3.2 对比度线性展宽 35
3.3 灰级窗与灰级窗切片 36
3.3.1 灰级窗 36
3.3.2 灰级窗切片 37
3.4 动态范围调整 39
3.4.1 线性动态范围调整 39
3.4.2 非线性动态范围调整 42
3.5 直方图均衡化方法 43
3.6 同态滤波方法 46
3.7 伪彩色方法 48
3.7.1 基于灰度调色板的伪彩色方法 49
3.7.2 基于灰皮变换的伪彩色方法 50
3.7.3 基于区域分割的伪彩色方法 51
习题 51
第4章 图像几何变换 53
4.1 图像的位置变换 53
4.1.1 图像的平移 53
4.1.2 图像的镜像 54
4.1.3 图像的旋转 56
4.2 图像的形状变换 62
4.2.1 图像缩小 62
4.2.2 图像的放大 65
4.2.3 图像的错切 68
4.3 齐次坐标与图像的仿射变换 70
4.4 三维图像的投影变换 71
4.4.1 投影与投影变换 71
4.4.2 平面几何投影 72
4.5 图像几何畸变的校正 81
习题 83
第5章 图像噪声的抑制 84
5.1 图像噪声的基本概念 84
5.2 均值滤波 86
5.2.1 原理 86
5.2.2 图像噪声的均值滤波方法 88
5.3 中值滤波 91
5.3.1 原理 91
5.3.2 方法 91
5.4 边界保持类平滑滤波 93
5.4.1 灰度小方差的均值滤波器 94
5.4.2 K近邻平滑（均值、中值）滤波器 96
5.4.3 对称近邻均值滤波器 98
5.4.4 西戈玛（Σ) 平滑滤波器 99
习题 100
第6章 图像的锐化处理 102
6.1 图像细节的基本特征 102
6.2 一阶微分算子 105
6.2.1 具有方向性的一阶微分算子 105
6.2.2 Roberts交叉微分算子 109
6.2.3 Sobel微分算子 110
6.2.4 Priwitt微分算子 111
6.3 二阶微分算子 112
6.3.1 Laplacian微分算子 112
6.3.2 Wallis微分算子 116
6.4 微分算子在边缘检测中的应用 116
6.5 Canny算子 118
6.6 LOG滤波方法 122
习题 124
第7章 图像分割 125
7.1 基于图像灰皮分布的阔值方法 125
7.1.1 基于灰皮直方图的峰谷方法 126
7.1.2 p-参数法 127
7.1.3 均匀性度量法 127
7.1.4 类间距离法 129
7.1.5 熵方法 130
7.1.6 类间、类内方差比法 131
7.1.7 聚类方法 132
7.1.8 局部阀值方法 132
7.2 基于图像灰皮空间分布的阔值方法 133
7.2.1 灰皮局部灰皮均值散布图法 133
7.2.2 二维熵法 134
7.3 边缘检测法 135
7.3.1 梯度直方图法 135
7.3.2 复差分法 136
7.3.3 综合边缘检测法 137
7.4 区域提取方法 138
7.4.1 巳知形状的曲线检测 138
7.4.2 区域生长法 141
7.4.3 区域合并、分裂方法 143
习题 145
第8章 二值图像处理 147
8.1 二值图像中的基本概念 147
8.1.1 四连接与八连接 147
8.1.2 内部点与边界点 148
8.1.3 连接数与交叉数 148
8.1.4 欧拉数 150
8.1.5 链码 150
8.1.6 几何特征的测量 151
8.2 腐蚀与膨胀 154
8.2.1 腐蚀 154
8.2.2 膨胀 156
8.3 开运算与闭运算 159
8.3.1 开运算 159
8.3.2 闭运算 160
8.4 贴标签 161
8.5 细线化方法 164
习题 166
第9章 彩色图像处理 167
9.1 彩色的形成原理与基本概念 167
9.2 表色系 168
9.2.1 计算颜色模型系统 169
9.2.2 视觉颜色模型系统 171
9.2.3 工业颜色模型系统 175
9.3 彩色图像的常规处理 178
9.4 彩色图像的彩色平衡处理 179
9.4.1 自平衡方法 179
9.4.2 颜色值平衡方法 180
9.5 彩色图像的彩色补偿处理 181
习题 184
第10章 图像变换 186
10.1 图像的频域变换傅里叶变换 186
10.1.1 一维傅里叶变换 186
10.1.2 二维傅里叶变换 189
10.1.3 二维离散傅里叶变换 189
10.1.4 快速傅里叶变换 191
10.2 傅里叶变换在图像处理中的应用 196
10.2.1 图像傅里叶变换后的频率分布 196
10.2.2 图像的高通滤波 197
10.2.3 图像的低通滤波 198
10.2.4 傅里叶变换在图像压缩中的应用 198
10.2.5 傅里叶变换在图像卷积运算中的应用 199
10.3 离散余弦变换（DCT） 200
10.3.1 一维离散余弦变换 200
10.3.2 二维离散余弦变换 201
10.4 沃尔什变换 203
10.4.1 基本概念 204
10.4.2 沃尔什变换 207
10.5 斜变换 210
10.5.1 斜矩阵 210
10.5.2 斜变换 212
10.6 小波变换 213
10.6.1 连续小波变换 214
10.6.2 离散小波与二进小波 216
10.6.3 小波的多尺度分解与重构 217
10.7 小波变换在图像处理中的应用 224
10.7.1 小波变换在图像压缩中的应用 225
10.7.2 小波变换在图像融合中的应用 226
10.7.3 小波变换在图像边界检测中的应用 227
10.7.4 小波变换在图像增强中的应用 228
10.7.5 小波变换在去除图像噪声中的应用 229
习题 230
第11章 图像压缩编码 231
11.1 图像冗余的概念 231
11.2 图像的无损压缩编码 235
11.2.1 行程编码(RLE) 235
11.2.1 霍夫曼(Huffman)编码 239
11.3 彩色图像的有损压缩 243
11.4 图像的变换压缩编码 244
11.4.1 DCT变换编码 244
11.4.2 小波变换编码 247
11.5 图像的标量量化压缩编码 250
11.5.1 基于直方图均衡化的非均匀量化方法 251
11.5.2 压扩量化方法 252
11.5.3 自适应量化方法 255
11.6 图像的矢量量化压缩编码 256
11.7 混合压缩编码 260
习题 262
参考文献 263
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