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数字图像处理——OPENCV方法与实践

作者：武广臣，刘艳，孔玉霞主编著

出版社：武汉大学出版社出版时间：2024-08-01

开本：其他页数： 265

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版权信息
内容简介
目录
作者简介

数字图像处理——OPENCV方法与实践版权信息

ISBN：9787307244283
条形码：9787307244283 ; 978-7-307-24428-3
装帧：平装-胶订
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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数字图像处理——OPENCV方法与实践内容简介

本书详细介绍了数字图像处理基本概念、基本原理与基本算法，内容包括数字图像处理概述、数字图像处理基础、图像变换、图像增强、图像复原、图像分割和图像特征分析。本书根据编者近年来从事相关科研、教学实践经验，列举了大量Python计算机视觉图像处理编程实例，以帮助读者完成理论-实践一体化学习。本书可作为高等院校遥感科学与技术、计算机科学与技术、数字媒体技术、电子信息工程、通信工程、光电信息科学与工程、信息工程、医学影像技术、医学信息工程等专业大学本科学生专业基础课教材，也可作为计算机视觉及应用、模式识别、图像处理与分析、目标识别与跟踪、视频检测与识别等研究方向研究生专业基础课教材，还可作为从事上述专业的研究人员或技术开发人员的参考教材。

数字图像处理——OPENCV方法与实践目录

第1章数字图像处理概述 1.1 图像与数字图像 1.1.1 图像的概念与特点 1.1.2 图像的分类 1.1.3 数字图像 1.2 数字图像处理 1.2.1 数字图像处理概念 1.2.2 数字图像处理特点 1.2.3 数字图像处理研究内容 1.2.4 数字图像处理应用 1.2.5 数字图像处理发展简史 1.3 计算机视觉与 OpenCV开源库 1.3.1 计算机视觉 1.3.2 OpenCV开源库第2章数字图像处理基础知识 2.1 人眼视觉特性 2.1.1 人眼结构 2.1.2 人眼亮度感觉范围和分辨率 2.1.3 人眼色觉 2.2 数字图像基本概念 2.2.1 数字图像的表示 2.2.2 数字图像的属性 2.3 图像数字化 2.3.1 采样 2.3.2 量化 2.4 灰度直方图 2.4.1 灰度直方图定义 2.4.2 灰度直方图特征 2.5 数字图像特征 2.5.1 自然特征 2.5.2 人工特征 2.5.3 其他特征 2.6 数字图像噪声 2.6.1 噪声分类 2.6.2 噪声模型第3章图像变换 3.1 图像几何变换 3.1.1 通用变换函数 3.1.2 平移变换 3.1.3 缩放变换 3.1.4 旋转变换 3.1.5 错切变换 3.1.6 仿射变换 3.1.7 透视变换 3.2 图像频域变换 3.2.1 傅里叶级数 3.2.2 傅里叶变换第4章图像增强 4.1 图像运算 4.1.1 代数运算 4.1.2 图像的位运算 4.2 空间域点的运算 4.2.1 灰度变换 4.2.2 直方图修正 4.3 图像空间域平滑 i 4.3.1 像素邻域 4.3.2 邻域平均法 4.3.3 超限像素平滑法 4.3.4 梯度倒数加权平滑法 4.3.5 空间低通滤波法 4.3.6 高斯滤波 4.3.7 双边滤波 4.4 图像空间域锐化 4.4.1 梯度算子 4.4.2 Robert梯度算子 4.4.3 Sobel算子 4.4.4 Prewitt算子 4.4.5 Laplacian算子 4.5 频率域增强 4.5.1 频率域平滑 4.5.2 频率域锐化 4.6 色彩增强 4.6.1 伪彩色增强 4.6.2 真彩色增强第5章图像复原 5.1 退化模型 5.1.1 图像的退化 5.1.2 退化模型 5.1.3 常见的退化模型 5.2 图像复原方法 5.2.1 代数复原方法 5.2.2 频域恢复方法第6章图像分割 6.1 图像分割概述 6.1.1 图像分割理解 6.1.2 图像分割定义 6.1.3 图像分割分类 6.2 图像的邻域与连通性 6.2.1 像素的邻域与邻接关系 6.2.2 像素的连接 6.2.3 像素的连通 6.2.4 像素的距离度量 6.3 阈值分割 6.3.1 阈值分割原理 6.3.2 全局阈值分割 6.3.3 局部阈值分割 6.4 边缘检测 6.4.1 边缘检测原理 6.4.2 Scharr算子 6.4.3 Marr-Hildreth算子(LOG) 6.4.4 Canny边缘检测算子 6.4.5 边缘跟踪 6.5 霍夫变换 6.5.1 直角坐标系霍夫变换 6.5.2 极坐标系霍夫变换 6.5.3 霍夫圆变换 6.6 基于区域的图像分割 6.6.1 区域生长法 6.6.2 分裂合并法第7章数字图像特征分析 7.1 二值图像形态学分析 7.1.1 数学形态学简述 7.1.2 二值形态学 7.2 模板匹配 7.2.1 模板匹配原理 7.2.2 模板匹配改进方法 7.3 纹理分析 7.3.2 纹理特征描述与提取方法 7.3.3 灰度共生矩阵 7.4 角点检测 7.4.1 角点特征描述 7.4.2 Hartis角点检测 7.4.3 SIFT角点检测 7.4.4 其他角点检测方法参考文献

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