數(shù)字圖像預(yù)處理技術(shù)

定　價：￥88.00

作　者：	石寶
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787121491580	出版時間：	2024-09-01	包裝：	平塑
開本：		頁數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書針對圖像處理中常見的問題，如噪聲、對比度不足、顏色不統(tǒng)一等，提供了多種預(yù)處理方法。首先，針對低照度圖像，本書介紹了一種對比度增強(qiáng)方法，該方法可以有效提高圖像的視覺效果，使其更清晰。此外，對于不同相機(jī)拍攝的彩色圖像間顏色不統(tǒng)一的問題，本書也提出了一種有效的顏色轉(zhuǎn)移方法，確保不同來源的圖像在色彩上保持一致。對于灰度化處理，本書提出了一種考慮色彩信息損失的方法，既簡化了圖像又保留了重要色彩信息。此外，針對脈沖噪聲，本書還給出了一種基于線性結(jié)構(gòu)特征的濾波方法。此外，本書還給出了一種基于tanh函數(shù)及Gamma函數(shù)的深度估計方法。在介紹這些方法時，本書不僅詳細(xì)闡述了其原理、處理步驟和參數(shù)設(shè)置，還通過實(shí)驗驗證了其效果。最后，本書總結(jié)了這些方法的優(yōu)點(diǎn)，使其更具實(shí)用性。

作者簡介

　　石寶，男，1982年5月生，日本名古屋市立大學(xué)博士畢業(yè)，2015年9月入職內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)，2018年晉升為信息工程學(xué)院副教授，碩士生導(dǎo)師、計算機(jī)技術(shù)專業(yè)碩士學(xué)位點(diǎn)負(fù)責(zé)人，主要研究方向為數(shù)字圖像處理、人工智能。目前主持國家自然科學(xué)基金地區(qū)基金1項，內(nèi)蒙古自然科學(xué)基金2項，內(nèi)蒙古自治區(qū)直屬高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)項目2項，作為項目技術(shù)骨干參與完成國家級項目3項、內(nèi)蒙古科技計劃項目3項。近年來，以第一作者或通訊作者身份在Neural Computing and Applications、The Visual Computer、Journal of Electronic Imaging、Optical Review、IEICE Transaction on Fundamentals of Electronics， Communications and Computer Sciences、北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報等國際國內(nèi)學(xué)術(shù)期刊及會議發(fā)表論文30余篇，其中SCI收錄14篇、EI收錄10篇；以第一發(fā)明人身份申請國家發(fā)明專利16項，其中已授權(quán)5項；已授權(quán)軟件著作權(quán)20余項。獲IEEE Nagoya Section論文獎1項。中國計算機(jī)學(xué)會會員、IEICE會員；Neural Computing and Applications、IET Image Processing、IEEE Access、IEICE Transaction on Fundamentals of Electronics等國際學(xué)術(shù)期刊審稿人。

圖書目錄

目錄
第1章緒論 1
1.1 色覺原理 2
1.2 色覺理論 3
1.3 可見光 4
1.4 顏色空間 5
1.4.1 RGB顏色空間 6
1.4.2 HSV顏色空間 7
1.4.3 CIE XYZ顏色空間 9
1.4.4 CIE L*a*b*顏色空間 12
1.5 本章小結(jié) 14
本章參考文獻(xiàn) 15
第2章基于Gamma校正的彩色圖像對比度增強(qiáng)方法 17
2.1 基本理論知識 18
2.1.1 直方圖均衡化 18
2.1.2 Gamma校正 21
2.1.3 Retinex 23
2.1.4 加權(quán)分布自適應(yīng)Gamma校正方法 26
2.2 基于Gamma校正及Retinex的彩色圖像對比度增強(qiáng)方法 27
2.2.1 方法設(shè)計思路 28
2.2.2 方法介紹 28
2.2.3 評價方法 32
2.2.4 實(shí)驗與討論 35
2.3 基于亮度權(quán)重調(diào)整的彩色圖像對比度增強(qiáng)方法 38
2.3.1 方法介紹 38
2.3.2 參數(shù)設(shè)置 41
2.3.3 實(shí)驗與討論 45
2.4 本章小結(jié) 50
本章參考文獻(xiàn) 50
第3章基于偽彩色抑制的彩色圖像顏色轉(zhuǎn)移方法 53
3.1 基礎(chǔ)知識 54
3.1.1 研究現(xiàn)狀 54
3.1.2 Reinhard顏色轉(zhuǎn)移方法 56
3.1.3 迭代分布轉(zhuǎn)移方法 58
3.1.4 Ueda顏色轉(zhuǎn)移方法 60
3.2 基于迭代分布轉(zhuǎn)移的顏色轉(zhuǎn)移方法 63
3.2.1 方法介紹 63
3.2.2 評價方法 68
3.2.3 實(shí)驗及討論 69
3.3 基于偽彩色抑制的彩色圖像顏色轉(zhuǎn)移方法 83
3.3.1 方法介紹 83
3.3.2 實(shí)驗及討論 84
3.4 本章小結(jié) 90
本章參考文獻(xiàn) 91
第4章基于色彩信息的彩色圖像灰度化方法 95
4.1 基本理論知識 96
4.1.1 亮度分量 96
4.1.2 Gooch的灰度化方法 97
4.2 考慮顏色空間距離的彩色圖像灰度化方法 99
4.2.1 方法介紹 99
4.2.2 評價方法 101
4.2.3 實(shí)驗及討論 103
4.3 一種帶符號的顏色距離的彩色圖像灰度化方法 112
4.3.1 帶符號的顏色距離 112
4.3.2 實(shí)驗及討論 113
4.4 考慮對比度的彩色圖像灰度化方法 116
4.4.1 方法介紹 116
4.4.2 實(shí)驗及討論 118
4.5 本章小結(jié) 122
本章參考文獻(xiàn) 123
第5章基于線性結(jié)構(gòu)特征的脈沖噪聲濾波方法 125
5.1 基本理論知識 126
5.1.1 噪聲模型 126
5.1.2 噪聲檢測 126
5.1.3 評價方法 127
5.2 考慮局部線性結(jié)構(gòu)的濾波方法 128
5.2.1 方法介紹 130
5.2.2 實(shí)驗及討論 132
5.3 考慮多方向線性結(jié)構(gòu)的濾波方法 136
5.3.1 方法介紹 136
5.3.2 實(shí)驗與討論 140
5.4 基于代價函數(shù)的向量濾波方法 145
5.4.1 噪聲模型 145
5.4.2 本節(jié)方法介紹 146
5.4.3 實(shí)驗與討論 147
5.5 本章小結(jié) 152
本章參考文獻(xiàn) 152
第6章基于tanh函數(shù)及Gamma函數(shù)的花粉圖像深度估計方法 155
6.1 深度圖像介紹 156
6.1.1 場景深度的表示 156
6.1.2 場景深度的獲取 158
6.2 花粉圖像邊緣檢測方法 161
6.2.1 深度圖像估計 161
6.2.2 獲取花粉圖像 163
6.2.3 基于改進(jìn)Canny算子的邊緣檢測 164
6.2.4 圖像細(xì)化 169
6.2.5 提取邊緣圖像最長線 171
6.2.6 實(shí)驗及討論 172
6.3 基于tanh函數(shù)的花粉深度圖像修正方法 179
6.3.1 主要實(shí)現(xiàn)思想 179
6.3.2 基于tanh函數(shù)的深度圖像修正 181
6.3.3 參數(shù)設(shè)置 184
6.3.4 實(shí)驗及討論 185
6.4 基于Gamma函數(shù)的花粉深度圖像修正方法 189
6.4.1 主要實(shí)現(xiàn)思想 190
6.4.2 基于Gamma函數(shù)的花粉深度圖像修正方法一 191
6.4.3 基于Gamma函數(shù)的花粉深度圖像修正方法二 192
6.4.4 實(shí)驗及討論 194
6.5 本章小結(jié) 201
本章參考文獻(xiàn) 202