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數字圖像處理技術與應用(Visual C++實現21世紀高等院校數字藝術類規劃教材)

  • 作者：編者:陳麗芳|責編:張斌
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115501387
  • 出版日期：2021/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：259
人民幣：RMB 64 元      售價：元
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內容大鋼
    本書系統介紹了數字圖像處理技術和分析的基礎理論、基本原理和實用的處理方法與技術。全書內容包括概述（數字圖像基礎、數字圖像的表示和像素間的關係、數字圖像處理的發展與應用領域、圖像的存儲與格式、視覺基礎）、圖像運算與應用、圖像增強技術、圖像複原技術、圖像變換、圖像分割、圖像壓縮編碼技術、圖像的目標表達及特徵測量技術、二值圖像的形態學處理、彩色圖像處理和經典案例。本書應用的案例大多來自生活實踐，有實現方法和實現步驟，可幫助學習者理解掌握知識點。
    本書可作為高等院校數字媒體技術與電腦應用、通信與信息系統、模式識別與智能系統等相關專業的教材，也可作為研究生的入門參考教材，還可供涉及圖像處理技術應用行業（如機器人、工業自動化、醫學圖像處理、目標跟蹤識別等）的科技工作者進行科研和自學參考。
作者介紹
編者:陳麗芳|責編:張斌
目錄
第1章  概述
  1.1  數字圖像基礎
    1.1.1  像素
    1.1.2  數字化
    1.1.3  圖像類別
  1.2  數字圖像的表示和像素間的關係
    1.2.1  數字圖像的表示
    1.2.2  數字圖像像素間的鄰域關係
    1.2.3  像素問的距離
  1.3  數字圖像處理的發展與應用領域
  1.4  圖像的存儲與格式
    1.4.1  數字圖像的存儲基礎
    1.4.2  數字圖像數據文件的存儲方式
    1.4.3  數字圖像文件格式
    1.4.4  圖像顯示
  1.5  視覺基礎
    1.5.1  人眼成像
    1.5.2  亮度知覺
    1.5.3  顏色視覺和色度學
    1.5.4  彩色模型
  思考與練習
第2章  圖像運算及應用
  2.1  代數運算與應用
    2.1.1  加法運算與應用
    2.1.2  減法運算與應用
    2.1.3  乘法運算與應用
    2.1.4  除法運算與應用
  2.2  邏輯運算與應用
    2.2.1  邏輯非（NOT）運算
    2.2.2  邏輯與（AND）運算
    2.2.3  邏輯或（OR）運算
    2.2.4  邏輯運算綜合實例
  2.3  應用案例
    2.3.1  拼圖並加框案例
    2.3.2  電視製作的藍屏技術
  思考與練習
第3章  圖像增強技術
  3.1  雜訊及其描述
    3.1.1  圖像雜訊的分類
    3.1.2  雜訊的特點
    3.1.3  常見的雜訊概率密度函數
  3.2  灰度變換
    3.2.1  圖像求反變換
    3.2.2  線性比例變換
    3.2.3  分段線陛變換
    3.2.4  指數變換
    3.2.5  對數變換
  3.3  直方圖均衡化和規定化
    3.3.1  直方圖均衡化
    3.3.2  直方圖規定化

  3.4  空域濾波增強
    3.4.1  均值濾波
    3.4.2  中值濾波
    3.4.3  銳化空域濾波
  3.5  頻域濾波增強
    3.5.1  頻域低通濾波
    3.5.2  頻域高通濾波
  3.6  應用案例
    3.6.1  浮雕效果的製作
    3.6.2  美化人臉
  思考與練習
第4章  圖像複原技術
  4.1  圖像退化及模型
  4.2  空域雜訊濾波器
    4.2.1  均值濾波器
    4.2.2  統計排序濾波器
  4.3  幾何畸變圖像的複原
  思考與練習
第5章  圖像變換
  5.1  圖像空間幾何變換
    5.1.1  灰度插值
    5.1.2  圖像平移變換
    5.1.3  圖像旋轉變換
    5.1.4  圖像比例變換
    5.1.5  圖像鏡像變換
  5.2  空間頻域變換和處理
    5.2.1  傅里葉變換
    5.2.2  快速傅里葉變換
    5.2.3  離散餘弦變換
    5.2.4  沃爾什變換
    5.2.5  快速沃爾什變換
  5.3  應用案例——水中倒影的製作
  思考與練習
第6章  圖像分割
  6.1  圖像分割處理綜述——以人臉識別為例
    6.1.1  圖像預處理
    6.1.2  人臉區域的獲取
  6.2  基礎知識
    6.2.1  圖像分割的定義
    6.2.2  圖像分割的依據和分類
  6.3  邊緣檢測
    6.3.1  邊緣的概念和性質
    6.3.2  梯度運算元
    6.3.3  Roberts運算元
    6.3.4  Sobel運算元
    6.3.5  Prewitt運算元
    6.3.6  Laplacian運算元
  6.4  閾值分割
    6.4.1  基於閾值的灰度圖像分割
    6.4.2  閾值選取方法

  6.5  輪廓跟蹤
    6.5.1  二值圖像輪廓跟蹤
    6.5.2  邊界跟蹤法
    6.5.3  圖搜索法
  6.6  Hough變換
  6.7  基於區域的分割
    6.7.1  區域生長
    6.7.2  區域分裂與合併
  6.8  應用案例
    6.8.1  融合改進分水嶺和區域生長的彩色圖像分割
    6.8.2  車牌定位
  思考與練習
第7章  圖像壓縮編碼技術
  7.1  圖像壓縮編碼概述
    7.1.1  圖像壓縮原理
    7.1.2  圖像壓縮編碼的可行性
    7.1.3  壓縮編碼的分類
    7.1.4  圖像壓縮的相關術語
    7.1.5  圖像保真度
  7.2  哈夫曼編碼
  7.3  香農-范諾編碼
  7.4  算術編碼
  7.5  無損預測編碼
  7.6  有損預測編碼
  7.7  圖像壓縮標準
    7.7.1  JPEG/M-JPEG
    7.7.2  H.261/H.263/H.264/H.265
    7.7.3  MPEG
  思考與練習
第8章  圖像的目標表達及特徵測量技術
  8.1  輪廓的鏈碼表達
  8.2  輪廓線段的近似表達
    8.2.1  基於收縮的最小周長多邊形的邊界表達
    8.2.2  基於聚合的最小均方誤差線段逼近
    8.2.3  基於分裂的最小均方誤差線段逼近
  8.3  區域的表達
    8.3.1  區域分解表達
    8.3.2  目標的骨架表達
  8.4  輪廓基本參數及測量
    8.4.1  輪廓長度（區域周長）
    8.4.2  輪廓直徑
    8.4.3  形狀數
  8.5  區域參數及測量
    8.5.1  區域面積
    8.5.2  區域重心
    8.5.3  區域灰度特性
    8.5.4  區域形狀參數
    8.5.5  偏心率度
    8.5.6  圓形度（圓形性）
    8.5.7  歐拉數

  8.6  應用案例——水果識別
    8.6.1  亮度調整
    8.6.2  邊緣提取
    8.6.3  圖像分割
    8.6.4  區域標記
    8.6.5  輪廓跟蹤
    8.6.6  特徵提取
    8.6.7  個體識別
  思考與練習
第9章  二值圖像的形態學處理
  9.1  腐蝕
  9.2  膨脹
  9.3  開運算
  9.4  閉運算
  9.5  應用案例
    9.5.1  邊界提取
    9.5.2  區域填充演算法
    9.5.3  連通分量的提取
    9.5.4  凸殼
  思考與練習
第10章  彩色圖像處理
  10.1  彩色圖像基本屬性
    10.1.1  像素深度
    10.1.2  真彩色、偽彩色、假彩色
  10.2  彩色圖像增強
    10.2.1  真彩色圖像增強
    10.2.2  偽彩色圖像增強
    10.2.3  假彩色圖像增強
  10.3  彩色圖像處理分析
    10.3.1  彩色補償
    10.3.2  彩色圖像平滑
    10.3.3  彩色圖像銳化
  10.4  應用案例
    10.4.1  基於模板的圖像匹配
    10.4.2  基於SIFT特徵點的圖像匹配
  思考與練習
第11章  經典案例
  11.1  案例1——人臉檢測與特徵定位系統
    11.1.1  人臉檢測與特徵定位系統功能
    11.1.2  基於膚色分割的人臉檢測方法
    11.1.3  基於臉和頭髮區域的人臉檢測
方法
    11.1.4  臉部特徵標注
  11.2  案例2——蝴蝶與蛾的分類
    11.2.1  圖像預處理
    11.2.2  圖像分割
    11.2.3  輪廓提取
    11.2.4  特徵提取
    11.2.5  圖像分類
附錄A  256×256×8灰度圖的哈夫曼編碼信息表

附錄B  256×256×8灰度圖的香農-范諾編碼信息表
參考文獻

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