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数字图像处理 版权信息
- ISBN：9787302637547
- 条形码：9787302637547 ; 978-7-302-63754-7
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
数字图像处理 本书特色
1、 内容选编注重基础性、前沿性、实用性，写作风格追求易读性、逻辑性、严谨性，素材组织考虑可重复、易拓展、易用性。
2、 系统精炼地介绍数字图像处理的理论、方法与应用，精心梳理逻辑结构，理论分析深入浅出、简明扼要，方法介绍通俗易懂、详细生动，适合初学者的入门学习。
3、 各章节配有实例，理论结合实践，便于了解从算法理论到实际应用的具体过程，加强对算法的直观认知。
4、 提供330幅插图，对文字讲解辅助图形解释，图文并茂，清晰直观。
5、 提供24个插图的动态图像，形象生动，有助于对插图的观察、理解。
6、 提供70个实例的MATLAB源代码，既可通过动手实践深入理解算法，又可用于实际项目的开发。
7、 扩充49个电子文档，一方面覆盖更广的知识内容和课程体系，兼容更多学校的教学大纲，另一方面通过拓展阅读，更全面地掌握数字图像处理的基本理论和主要技术。
8、 配套20个微课，包括各章学习的思维导引，重点、难点内容的深度剖析，以及算法的过程化演示，有助于读者从整体上了解本课程的知识体系和逻辑结构，直观上理解重要的公式或结论，方便自学。
9、 配有教学大纲、课件、习题、实验指导等教辅资源，便于教学。
数字图像处理 内容简介
本书详细介绍数字图像处理的基本理论和主要技术，内容包括数字图像基础、空域图像增强、频域图像增强、图像复原、几何校正、图像压缩编码、图像分割、二值图像形态学、特征提取等。本书融入多位作者数十年的教学与科研成果，对空域滤波、图像复原、几何校正、二值图像形态学、特征提取等内容进行重新梳理，使得初学者更加容易入门。 本书理论和实践相结合，理论分析深入浅出，方法介绍详细具体，实例演示清晰明了，可作为高等学校计算机类、自动化类、电子信息类等专业的本科生、研究生教材，也可供相关科研人员、工程技术人员参考。
数字图像处理 目录
第1章 绪论 1
1.1 数字图像处理的概念 2
1.2 数字图像处理发展简史 4
1.3 数字图像处理研究内容 5
1.4 数字图像处理的应用领域 7
1.5 小结 10
习题 10
第2章 数字图像基础 11
2.1 数字图像的概况 12
2.1.1 数字图像的基本概念 12
2.1.2 数字图像的多样性 13
2.1.3 数字图像的类型 15
2.1.4 数字图像的矩阵表示 18
2.2 数字成像与视觉感知 18
2.2.1 凸透镜成像原理 19
2.2.2 数字照相机的结构 20
2.2.3 人眼视觉模型 22
2.3 图像数字化 28
2.3.1 采样与量化 28
2.3.2 空间分辨率和灰度级分辨率 29
2.4 图像颜色空间 33
2.4.1 RGB颜色空间 33
2.4.2 CMY/CMYK颜色空间 34
2.4.3 HSI和HSV颜色空间 35
2.4.4 YUV和YIQ颜色空间 41
2.4.5 CIE LAB颜色空间 43
2.5 像素的空间关系 45
2.5.1 邻域 45
2.5.2 邻接性、连通性、区域和边界 46
2.5.3 像素间的距离度量 48
2.6 小结 51
习题 51
第3章 空域图像增强 53
3.1 背景知识 54
3.1.1 概述 54
3.1.2 灰度直方图 55
3.2 灰度级变换 57
3.2.1 幂次变换 58
3.2.2 对数变换 60
3.2.3 指数变换 61
3.2.4 分段线性变换 62
3.3 直方图变换 64
3.3.1 直方图映射函数 64
3.3.2 直方图均衡化 66
3.3.3 直方图规定化 72
3.4 算术运算 75
3.4.1 图像相减 75
3.4.2 图像相加 77
3.5 伪彩色、假彩色增强 78
3.5.1 伪彩色映射 78
3.5.2 假彩色增强 81
3.6 空域滤波基础 84
3.6.1 线性滤波原理 84
3.6.2 其他问题 87
3.7 空域平滑滤波 88
3.7.1 加权均值滤波 89
3.7.2 中值滤波相关 94
3.8 空域锐化滤波 97
3.8.1 微分与差分 97
3.8.2 拉普拉斯算子 100
3.9 小结 103
习题 103
第4章 频域图像增强 105
4.1 傅里叶变换 106
4.1.1 连续傅里叶变换 106
4.1.2 离散傅里叶变换 109
4.1.3 二维离散傅里叶变换的性质 113
4.1.4 频谱分布与统计特性 117
4.2 滤波基础 121
4.3 低通滤波器 122
4.3.1 理想低通滤波器 122
4.3.2 巴特沃斯低通滤波器 125
4.3.3 指数低通滤波器 126
4.4 高通滤波器 128
4.4.1 理想高通滤波器 129
4.4.2 巴特沃斯高通滤波器 130
4.4.3 指数高通滤波器 132
4.5 高频增强滤波器 133
4.6 空域滤波与频域滤波的对应关系 134
4.6.1 空域到频域 134
4.6.2 频域到空域 137
4.7 小结 140
习题 140
第5章 图像复原 142
5.1 图像降质模型 143
5.1.1 图像降质/复原过程 143
5.1.2 线性移不变降质模型：卷积 145
5.2 图像降质的参数估计 147
5.2.1 典型噪声类型 147
5.2.2 噪声参数估计 151
5.2.3 典型模糊类型 153
5.2.4 点扩散函数参数估计 156
5.3 图像去噪 158
5.3.1 自适应维纳滤波去噪 158
5.3.2 正则化*小二乘图像去噪 161
5.4 *小均方误差复原——维纳滤波 163
5.5 极大似然估计复原——Richardson-Lucy方法 166
5.6 *小二乘复原 168
5.6.1 无约束*小二乘复原 168
5.6.2 正则化*小二乘复原 171
5.7 小结 173
习题 173
第6章 几何校正 175
6.1 概述 176
6.2 几何变换 177
6.2.1 齐次坐标 177
6.2.2 基本二维几何变换 177
6.2.3 二维复合变换 184
6.2.4 其他二维变换 187
6.3 图像插值 192
6.3.1 插值的概念 192
6.3.2 插值方法 193
6.4 图像到图像的几何校正 199
6.4.1 空间变换 199
6.4.2 灰度插值 202
6.5 小结 203
习题 204
第7章 图像压缩编码 205
7.1 图像压缩基本概念与模型 206
7.1.1 图像信息的冗余 206
7.1.2 图像熵与编码效率 207
7.1.3 图像压缩系统 208
7.2 统计编码 209
7.3 变换编码 210
7.3.1 变换编码的原理 211
7.3.2 离散余弦变换 211
7.3.3 块变换编码 216
7.4 预测编码 217
7.4.1 无损预测编码 217
7.4.2 有损预测编码 220
7.5 静止图像压缩编码国际标准 223
7.6 小结 227
习题 227
第8章 图像分割 229
8.1 概述 230
8.2 基于边界的图像分割 230
8.2.1 基础概念 230
8.2.2 边缘检测方法 232
8.2.3 Hough变换 247
8.3 基于阈值的图像分割 254
8.3.1 直方图基础 254
8.3.2 全局阈值法 255
8.3.3 局部阈值法 256
8.4 基于区域的图像分割 258
8.4.1 区域生长法 258
8.4.2 区域标记 262
8.5 基于分类/聚类的图像分割 264
8.5.1 特征空间与距离准则 264
8.5.2 *小距离分类 265
8.5.3 半径搜索 267
8.5.4 k均值 270
8.6 小结 272
习题 272
第9章 二值图像形态学 275
9.1 基础知识 276
9.1.1 概述 276
9.1.2 二值图像逻辑运算 277
9.1.3 结构元素 278
9.2 二值图像形态学基本运算 279
9.2.1 膨胀与腐蚀 279
9.2.2 开运算与闭运算 283
9.2.3 击中/击不中运算 288
9.3 二值图像形态学实用算法 290
9.3.1 去噪 290
9.3.2 边界提取 291
9.3.3 孔洞填充 292
9.3.4 连通分量提取 293
9.3.5 骨架 294
9.3.6 细化 298
9.3.7 剪枝 300
9.3.8 形态学重建 302
9.4 小结 305
习题 305
第10章 特征提取 307
10.1 概述 308
10.2 二值图像分析——目标描述 309
10.2.1 简单目标描述 309
10.2.2 边界标记曲线 313
10.3 全局特征——图像级描述 314
10.3.1 Hu不变矩 314
10.3.2 中心投影变换 316
10.4 局部特征检测与描述 317
10.4.1 局部特征检测 318
10.4.2 局部特征描述 324
10.5 纹理描述 327
10.5.1 纹理特征 327
10.5.2 统计分析法 328
10.5.3 滤波器组 332
10.6 小结 337
习题 337
后记 339
参考文献 342
1.1 数字图像处理的概念 2
1.2 数字图像处理发展简史 4
1.3 数字图像处理研究内容 5
1.4 数字图像处理的应用领域 7
1.5 小结 10
习题 10
第2章 数字图像基础 11
2.1 数字图像的概况 12
2.1.1 数字图像的基本概念 12
2.1.2 数字图像的多样性 13
2.1.3 数字图像的类型 15
2.1.4 数字图像的矩阵表示 18
2.2 数字成像与视觉感知 18
2.2.1 凸透镜成像原理 19
2.2.2 数字照相机的结构 20
2.2.3 人眼视觉模型 22
2.3 图像数字化 28
2.3.1 采样与量化 28
2.3.2 空间分辨率和灰度级分辨率 29
2.4 图像颜色空间 33
2.4.1 RGB颜色空间 33
2.4.2 CMY/CMYK颜色空间 34
2.4.3 HSI和HSV颜色空间 35
2.4.4 YUV和YIQ颜色空间 41
2.4.5 CIE LAB颜色空间 43
2.5 像素的空间关系 45
2.5.1 邻域 45
2.5.2 邻接性、连通性、区域和边界 46
2.5.3 像素间的距离度量 48
2.6 小结 51
习题 51
第3章 空域图像增强 53
3.1 背景知识 54
3.1.1 概述 54
3.1.2 灰度直方图 55
3.2 灰度级变换 57
3.2.1 幂次变换 58
3.2.2 对数变换 60
3.2.3 指数变换 61
3.2.4 分段线性变换 62
3.3 直方图变换 64
3.3.1 直方图映射函数 64
3.3.2 直方图均衡化 66
3.3.3 直方图规定化 72
3.4 算术运算 75
3.4.1 图像相减 75
3.4.2 图像相加 77
3.5 伪彩色、假彩色增强 78
3.5.1 伪彩色映射 78
3.5.2 假彩色增强 81
3.6 空域滤波基础 84
3.6.1 线性滤波原理 84
3.6.2 其他问题 87
3.7 空域平滑滤波 88
3.7.1 加权均值滤波 89
3.7.2 中值滤波相关 94
3.8 空域锐化滤波 97
3.8.1 微分与差分 97
3.8.2 拉普拉斯算子 100
3.9 小结 103
习题 103
第4章 频域图像增强 105
4.1 傅里叶变换 106
4.1.1 连续傅里叶变换 106
4.1.2 离散傅里叶变换 109
4.1.3 二维离散傅里叶变换的性质 113
4.1.4 频谱分布与统计特性 117
4.2 滤波基础 121
4.3 低通滤波器 122
4.3.1 理想低通滤波器 122
4.3.2 巴特沃斯低通滤波器 125
4.3.3 指数低通滤波器 126
4.4 高通滤波器 128
4.4.1 理想高通滤波器 129
4.4.2 巴特沃斯高通滤波器 130
4.4.3 指数高通滤波器 132
4.5 高频增强滤波器 133
4.6 空域滤波与频域滤波的对应关系 134
4.6.1 空域到频域 134
4.6.2 频域到空域 137
4.7 小结 140
习题 140
第5章 图像复原 142
5.1 图像降质模型 143
5.1.1 图像降质/复原过程 143
5.1.2 线性移不变降质模型：卷积 145
5.2 图像降质的参数估计 147
5.2.1 典型噪声类型 147
5.2.2 噪声参数估计 151
5.2.3 典型模糊类型 153
5.2.4 点扩散函数参数估计 156
5.3 图像去噪 158
5.3.1 自适应维纳滤波去噪 158
5.3.2 正则化*小二乘图像去噪 161
5.4 *小均方误差复原——维纳滤波 163
5.5 极大似然估计复原——Richardson-Lucy方法 166
5.6 *小二乘复原 168
5.6.1 无约束*小二乘复原 168
5.6.2 正则化*小二乘复原 171
5.7 小结 173
习题 173
第6章 几何校正 175
6.1 概述 176
6.2 几何变换 177
6.2.1 齐次坐标 177
6.2.2 基本二维几何变换 177
6.2.3 二维复合变换 184
6.2.4 其他二维变换 187
6.3 图像插值 192
6.3.1 插值的概念 192
6.3.2 插值方法 193
6.4 图像到图像的几何校正 199
6.4.1 空间变换 199
6.4.2 灰度插值 202
6.5 小结 203
习题 204
第7章 图像压缩编码 205
7.1 图像压缩基本概念与模型 206
7.1.1 图像信息的冗余 206
7.1.2 图像熵与编码效率 207
7.1.3 图像压缩系统 208
7.2 统计编码 209
7.3 变换编码 210
7.3.1 变换编码的原理 211
7.3.2 离散余弦变换 211
7.3.3 块变换编码 216
7.4 预测编码 217
7.4.1 无损预测编码 217
7.4.2 有损预测编码 220
7.5 静止图像压缩编码国际标准 223
7.6 小结 227
习题 227
第8章 图像分割 229
8.1 概述 230
8.2 基于边界的图像分割 230
8.2.1 基础概念 230
8.2.2 边缘检测方法 232
8.2.3 Hough变换 247
8.3 基于阈值的图像分割 254
8.3.1 直方图基础 254
8.3.2 全局阈值法 255
8.3.3 局部阈值法 256
8.4 基于区域的图像分割 258
8.4.1 区域生长法 258
8.4.2 区域标记 262
8.5 基于分类/聚类的图像分割 264
8.5.1 特征空间与距离准则 264
8.5.2 *小距离分类 265
8.5.3 半径搜索 267
8.5.4 k均值 270
8.6 小结 272
习题 272
第9章 二值图像形态学 275
9.1 基础知识 276
9.1.1 概述 276
9.1.2 二值图像逻辑运算 277
9.1.3 结构元素 278
9.2 二值图像形态学基本运算 279
9.2.1 膨胀与腐蚀 279
9.2.2 开运算与闭运算 283
9.2.3 击中/击不中运算 288
9.3 二值图像形态学实用算法 290
9.3.1 去噪 290
9.3.2 边界提取 291
9.3.3 孔洞填充 292
9.3.4 连通分量提取 293
9.3.5 骨架 294
9.3.6 细化 298
9.3.7 剪枝 300
9.3.8 形态学重建 302
9.4 小结 305
习题 305
第10章 特征提取 307
10.1 概述 308
10.2 二值图像分析——目标描述 309
10.2.1 简单目标描述 309
10.2.2 边界标记曲线 313
10.3 全局特征——图像级描述 314
10.3.1 Hu不变矩 314
10.3.2 中心投影变换 316
10.4 局部特征检测与描述 317
10.4.1 局部特征检测 318
10.4.2 局部特征描述 324
10.5 纹理描述 327
10.5.1 纹理特征 327
10.5.2 统计分析法 328
10.5.3 滤波器组 332
10.6 小结 337
习题 337
后记 339
参考文献 342
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数字图像处理 作者简介
禹晶，北京工业大学副教授，硕士生导师。长期从事数字图像处理的理论及应用的教学和研究工作。承担和参与国家级和省部级纵向项目近10项，发表学术论文近100篇，其中，SCI/EI检索近70篇，申请发明专利30多项，已授权国家发明专利17项，获省部级科技进步奖1项。承担“数字图像处理”“数字图像处理课设”等课程教学。出版数字图像处理和模式识别教材各1部。 肖创柏，北京工业大学教授（研究员），博士生导师。主要从事图像处理、模式识别与智能信息系统、数字信号处理、人工智能、物联网技术、计算机网络技术与信息安全等方面的理论与应用研究工作。承担和参与国家级和省部级纵向项目20余项，发表学术论文260余篇，其中，SCI/EI检索140余篇，申请发明专利80多项，已授权国家发明专利38项。获省部级科技进步奖多项。承担“数字信号处理”“模式识别”“电路分析基础”等课程教学。出版专著和译著3部。 廖庆敏，清华大学教授，博士生导师。主要从事图像和视频处理与分析领域中的算法研究、系统设计及其应用，尤其是在广播电视、医学图像、遥感图像、通信传输、体育视频等方面的研究和应用。承担和参与国家级和省部级纵向项目以及国际合作项目40余项，发表学术论文250余篇，其中，SCI/EI检索200余篇。获省部级科学进步多项。承担“数字图像处理”“多媒体与网络”“统计信号处理”等课程教学。
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