數(shù)字圖像處理技術(shù)（MATLAB實(shí)現(xiàn)）

定　價(jià)：￥69.00

作　者：	張?jiān)谱?著
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302601999	出版時(shí)間：	2022-06-01	包裝：
開本：		頁數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書嘗試運(yùn)用通俗易懂的語言及實(shí)例去講解原本晦澀的原理。同時(shí)，本書將理論與實(shí)例應(yīng)用緊密結(jié) 合，在各章設(shè)置課后練習(xí)題及相應(yīng)的實(shí)踐大作業(yè)，并將編程能力和系統(tǒng)設(shè)計(jì)能力作為重點(diǎn)，方便讀者快速掌握數(shù)字圖像處理技術(shù)的基本理論與方法、實(shí)用技術(shù)及典型應(yīng)用。這些設(shè)置不僅幫助讀者理解相關(guān)知識，而且開闊讀者的思維及視野。本書既有理論介紹，又有實(shí)踐案例分析，可以作為高等院校各專業(yè)本科生數(shù)字圖像處理課程的教材，也可以作為從事數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的科研工作者的參考書，還可以作為數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等專業(yè)的研究生教學(xué)用書。

作者簡介

　　作者-張?jiān)谱?，博士畢業(yè)于北京理工大學(xué)，留美學(xué)者，現(xiàn)任石家莊鐵道大學(xué)副教授、研究生導(dǎo)師。長期致力于圖像、視頻處理的基礎(chǔ)理論研究與工程技術(shù)研發(fā)，主持國家自然科學(xué)基金、河北省自然科學(xué)基金等項(xiàng)目7項(xiàng)，已發(fā)表及錄用SCI、EI論文20余篇，代表性研究成果“Motion-State-Adaptive Video Summarization via Spatio-Temporal Analysis”一文發(fā)表在國際頂級期刊IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology （TCSVT，JCR一區(qū)，IF-4.133）上；已申請及授權(quán)國家發(fā)明專利12項(xiàng)，實(shí)用新型專利7項(xiàng)、獲計(jì)算機(jī)軟件著作權(quán)49項(xiàng)、發(fā)明專利轉(zhuǎn)讓收益120萬元。出版專著2部（時(shí)空域視頻運(yùn)動片段分割理論及應(yīng)用，北京理工大學(xué)出版社；Key Frame Extraction of Surveillance Video Based on Motion Analysis，Scientific Research Publishing：SRP）；編寫教材2部（WebGL開發(fā)與應(yīng)用，中國鐵道出版社；傳感器應(yīng)用及電路設(shè)計(jì)，化學(xué)工業(yè)出版社）；每年承擔(dān)9門次的本科生、研究生、留學(xué)生課程，其中數(shù)字圖像處理課程每年2個教學(xué)班，每個教學(xué)班的課容量為160人。

圖書目錄

第1章緒論

1.1數(shù)字圖像處理概述

1.1.1圖像

1.1.2數(shù)字圖像

1.1.3數(shù)字圖像處理

1.1.4數(shù)字圖像質(zhì)量評判標(biāo)準(zhǔn)

1.2數(shù)字圖像處理的研究內(nèi)容

1.3數(shù)字圖像處理的特點(diǎn)

1.4數(shù)字圖像處理技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展

1.4.1數(shù)字圖像處理技術(shù)的應(yīng)用

1.4.2數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展動向

1.5本章小結(jié)

課后作業(yè)

第2章數(shù)字圖像基礎(chǔ)及其基本運(yùn)算

2.1視覺基礎(chǔ)

2.1.1人眼視覺

2.1.2顏色視覺

2.2數(shù)字圖像基礎(chǔ)

2.2.1圖像數(shù)字化

2.2.2圖像表示與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

2.2.3圖像的文件格式

2.3像素運(yùn)算

2.3.1算術(shù)運(yùn)算

2.3.2邏輯運(yùn)算

2.4圖像的鄰域運(yùn)算

2.5本章小結(jié)

課后作業(yè)

第3章圖像變換

3.1圖像變換分類

3.2圖像幾何變換的理論基礎(chǔ)

3.2.1矩陣與向量

3.2.2灰度插值法

3.3圖像幾何變換的基本方法

3.3.1圖像平移變換

3.3.2圖像放縮變換

3.3.3圖像旋轉(zhuǎn)變換

3.3.4圖像鏡像變換

3.3.5圖像仿射變換

3.3.6圖像透視變換

3.4圖像幾何變換的應(yīng)用

3.4.1圖像畸變校正與測量識別

3.4.2圖像配準(zhǔn)

3.5圖像正交變換的基本概念

3.5.1線性操作和非線性操作

3.5.2正交變換

3.6正交變換基本方法

3.6.1傅里葉變換

3.6.2二維離散余弦變換

3.6.3小波變換

3.7圖像正交變換的應(yīng)用

3.7.1基于離散余弦變換與小波變換的圖像壓縮

3.7.2基于小波變換的圖像去噪

3.7.3基于小波變換的數(shù)字水印嵌入與提取

3.7.4基于小波變換的圖像融合

3.8本章小結(jié)

課后作業(yè)

附錄MATLAB實(shí)現(xiàn)代碼

第4章圖像增強(qiáng)

4.1概述

4.2點(diǎn)運(yùn)算

4.2.1灰度變換法

4.2.2直方圖變換法

4.3空域?yàn)V波增強(qiáng)

4.3.1定義和方法

4.3.2平滑濾波

4.3.3銳化濾波器

4.4頻域?yàn)V波增強(qiáng)

4.4.1低通濾波

4.4.2高通濾波

4.4.3同態(tài)濾波

4.5彩色增強(qiáng)

4.5.1偽彩色增強(qiáng)法

4.5.2假彩色增強(qiáng)法

4.5.3真彩色增強(qiáng)法

4.6實(shí)驗(yàn)案例

4.6.1文物圖像增強(qiáng)技術(shù)

4.6.2人體骨骼圖像增強(qiáng)技術(shù)

4.6.3自動指紋識別技術(shù)

4.6.4醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)技術(shù)

4.6.5礦井動態(tài)圖像增強(qiáng)技術(shù)

4.7本章小結(jié)

課后作業(yè)

附錄MATLAB實(shí)現(xiàn)代碼

第5章圖像復(fù)原

5.1概述

5.2圖像退化和圖像復(fù)原

5.3圖像噪聲模型

5.3.1噪聲的空間和頻率特性

5.3.2幾種重要的噪聲概率密度函數(shù)

5.4空間濾波消除頻率噪聲

5.4.1均值濾波器

5.4.2統(tǒng)計(jì)排序?yàn)V波器

5.4.3自適應(yīng)濾波器

5.4.4自適應(yīng)中值濾波器

5.5頻域?yàn)V波消除周期噪聲

5.5.1帶阻濾波器

5.5.2帶通濾波器

5.5.3陷波濾波器

5.6兩個退化函數(shù)模型

5.6.1大氣湍流模型

5.6.2運(yùn)動模糊模型

5.7逆濾波

5.8維納濾波器

5.9約束最小二乘法濾波

5.10本章小結(jié)

課后作業(yè)

附錄MATLAB實(shí)現(xiàn)代碼

第6章圖像壓縮

6.1圖像壓縮基礎(chǔ)知識

6.1.1圖像壓縮原理概述

6.1.2圖像冗余

6.1.3保真度準(zhǔn)則

6.2圖像壓縮模型

6.2.1圖像壓縮的理論基礎(chǔ)

6.2.2圖像壓縮模型的種類

6.2.3圖像壓縮的目的

6.2.4信源編/解碼器

6.2.5信道編/解碼器

6.3圖像壓縮中的信息論

6.3.1信息的測量

6.3.2離散信源的模型化

6.3.3信息系統(tǒng)的一般模型

6.4圖像壓縮種類

6.4.1無損壓縮——熵編碼

6.4.2無損壓縮——字典編碼

6.4.3有損壓縮

6.5圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)

6.5.1靜止圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)

6.5.2視頻壓縮標(biāo)準(zhǔn)

6.6本章小結(jié)

課后作業(yè)

附錄MATLAB實(shí)現(xiàn)代碼

第7章圖像分割

7.1間斷檢測

7.1.1點(diǎn)檢測

7.1.2線檢測

7.1.3邊緣檢測

7.2基于邊緣檢測的圖像分割方法

7.2.1羅伯茨算子

7.2.2Prewitt算子

7.2.3索貝爾算子

7.2.4拉普拉斯算子

7.2.5高斯拉普拉斯算子

7.2.6Canny算子

7.2.7算子比較

7.3基于閾值的圖像分割方法

7.3.1基本思想

7.3.2門限處理

7.3.3全局門限處理

7.3.4自定義閾值

7.3.5自適應(yīng)閾值

7.4基于區(qū)域的圖像分割方法

7.4.1基于區(qū)域的分割方法原理

7.4.2區(qū)域生長法

7.5基于形態(tài)學(xué)分水嶺的圖像分割方法

7.5.1基于形態(tài)學(xué)分水嶺的分割方法原理

7.5.2分水嶺分割法

7.6實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

7.6.1車牌定位

7.6.2基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的障礙物識別

7.6.3基于圖像分割的輪轂裂紋檢測

7.7本章小結(jié)

課后作業(yè)

附錄MATLAB實(shí)現(xiàn)代碼

參考文獻(xiàn)