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數字圖像處理--基於Python(普通高等教育電子信息類系列教材)

  • 作者：編者:蔡體健//劉偉|責編:吉玲
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111707417
  • 出版日期：2022/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：237
人民幣：RMB 49.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書較全面地介紹了數字圖像處理的基礎理論、經典演算法及典型應用。本書內容包括數字圖像處理基礎知識、圖像增強、圖像複原、圖像的幾何變換與幾何校正、形態學圖像處理、圖像分割、圖像描述與特徵提取等，並通過一個較完整的車牌識別系統向讀者詳細介紹了數字圖像處理系統的基本設計思想與設計方法。本書實踐部分介紹了OpenCV、NumPy、Matplotlib、Scikit-learn等圖像處理相關工具包的常用方法，其中的代碼彙集生成了「基於Python的圖像處理演算法演示系統v1.0」，以輔助讀者理解演算法。為適應人工智慧等新技術的發展，本書簡單介紹了卷積神經網路的平移、旋轉、尺度縮放、形變等不變性，讓讀者理解卷積神經網路在圖像處理方面的優勢。
    本書編者在編寫過程中，收集整理了大量經典的圖像處理演算法，引入了新的圖像處理技術，全書的例題在Python環境下均通過了調試。本書可作為普通高校電子信息、人工智慧、電腦等專業的教材，也適合各類培訓班作為教材使用。
    本書配有以下教學資源：電子課件，習題答案，示例代碼和對應的素材，圖像處理演算法演示系統。歡迎選用本書作教材的教師發郵件到jinacmp@163.com或登錄www.cmpedu.com註冊下載。
作者介紹
編者:蔡體健//劉偉|責編:吉玲
目錄
第1章  圖像處理概述
  1.1  數字圖像
  1.2  數字圖像處理
    1.2.1  什麼是數字圖像處理
    1.2.2  數字圖像處理的基本特點
    1.2.3  相關學科與領域
  1.3  數字圖像處理的研究內容
    1.3.1  數字圖像處理的三個層次
    1.3.2  數字圖像處理課程的主要研究內容
    1.3.3  數字圖像處理中的幾種運算處理
  1.4  數字圖像處理的經典應用
    1.4.1  天文方面的應用
    1.4.2  遙感圖像應用
    1.4.3  醫學圖像應用
    1.4.4  工業檢測方面的應用
    1.4.5  公安執法方面的應用
    1.4.6  智能監控方面的應用
    1.4.7  文體藝術圖像應用
    1.4.8  圖像檢索
    1.4.9  辦公室自動化圖像應用
  1.5  數字圖像處理的發展趨勢
  練習
第2章  圖像處理基礎知識
  2.1  圖像的數字化
    2.1.1  圖像採樣
    2.1.2  圖像量化
    2.1.3  非均勻採樣與量化
  2.2  數字圖像的表示
    2.2.1  圖像的數學表示
    2.2.2  在電腦中的矩陣表示
    2.2.3  坐標約定
  2.3  圖像模式及彩色模型
    2.3.1  圖像模式
    2.3.2  RGB彩色模型
    2.3.3  HSI彩色模型
    2.3.4  彩色模型之間的相互轉換
  2.4  圖像的灰度分佈——直方圖
  2.5  像素點之間的基本關係
    2.5.1  像素與鄰域
    2.5.2  鄰接性、連通性、區域和邊界
    2.5.3  距離度量
  2.6  圖像質量評價
    2.6.1  主觀評價
    2.6.2  客觀評價
    2.6.3  常用的評價指標
  2.7  Python的圖像處理編程
    2.7.1  Python圖像處理工具包
    2.7.2  可視化工具包
  練習
第3章  空域圖像增強

  3.1  圖像增強方法
  3.2  灰度變換
    3.2.1  線性灰度變換
    3.2.2  非線性灰度變換
  3.3  基於直方圖的灰度變換
    3.3.1  直方圖均衡化
    3.3.2  直方圖規定化
  3.4  空域濾波與鄰域運算
  3.5  空域平滑濾波
    3.5.1  均值濾波
    3.5.2  高斯濾波
    3.5.3  閾值鄰域平滑濾波
    3.5.4  中值濾波
  3.6  空域銳化濾波
    3.6.1  一階微分運算元
    3.6.2  二階微分運算元
    3.6.3  梯度的各向同性
  3.7  空域濾波與卷積運算
    3.7.1  空域低通濾波與高通濾波
    3.7.2  圖像濾波邊界處理
    3.7.3  相關運算與卷積運算
  練習
第4章  頻域圖像增強
  4.1  傅里葉變換原理
  4.2  離散傅里葉變換
    4.2.1  一維離散傅里葉變換
    4.2.2  離散傅里葉變換的矩陣向量表示形式
    4.2.3  一維離散卷積
    4.2.4  二維離散傅里葉變換
  4.3  數字圖像的傅里葉變換性質
    4.3.1  可分離性
    4.3.2  共軛對稱性
    4.3.3  周期性
    4.3.4  平移性
    4.3.5  旋轉不變性
    4.3.6  卷積定理
  4.4  頻域圖像平滑
    4.4.1  理想低通濾波器
    4.4.2  巴特沃斯低通濾波器
    4.4.3  高斯低通濾波器
  4.5  頻域圖像銳化
    4.5.1  理想高通濾波器
    4.5.2  巴特沃斯高通濾波器
    4.5.3  高斯高通濾波器
  4.6  空域濾波與頻域濾波的關係
  練習
第5章  圖像複原
  5.1  圖像複原與圖像增強的關係
  5.2  雜訊模型及去噪方法
    5.2.1  雜訊模型

    5.2.2  雜訊模擬
    5.2.3  空域濾波去噪方法
    5.2.4  頻域濾波去噪方法
  5.3  圖像退化模型
    5.3.1  線性移不變退化模型
    5.3.2  退化函數的估計
    5.3.3  平面運動模糊退化模型
  5.4  圖像複原演算法
    5.4.1  無約束的圖像複原
    5.4.2  有約束的圖像複原
  5.5  補充數學知識
    5.5.1  卷積的矩陣向量表示
    5.5.2  循環矩陣的對角形式
  練習
第6章  圖像的幾何變換與幾何校正
  6.1  基本的坐標變換
    6.1.1  圖像平移
    6.1.2  鏡像變換
    6.1.3  圖像旋轉
    6.1.4  圖像縮放
  6.2  灰度插值運算
    6.2.1  最近鄰插值
    6.2.2  雙線性插值
    6.2.3  雙三次插值
  6.3  圖像幾何變換類別
    6.3.1  剛體變換
    6.3.2  仿射變換
    6.3.3  投影變換
    6.3.4  非線性變換
  6.4  圖像的幾何校正
    6.4.1  圖像的幾何畸變描述
    6.4.2  圖像幾何校正方法
  練習
第7章  形態學圖像處理
  7.1  形態學基礎
    7.1.1  集合運算
    7.1.2  結構元素與形態學運算
  7.2  基本的形態學運算
    7.2.1  腐蝕運算
    7.2.2  膨脹運算
    7.2.3  開運算
    7.2.4  閉運算
  7.3  形態學演算法
    7.3.1  邊界提取
    7.3.2  區域填充
    7.3.3  連通分量提取
    7.3.4  骨架提取
  練習
第8章  圖像分割
  8.1  圖像分割技術簡介

  8.2  閾值分割
    8.2.1  直方圖閾值法
    8.2.2  基本全局閾值法
    8.2.3  最大類間方差法
    8.2.4  移動平均變閾值法
    8.2.5  自適應閾值法
  8.3  邊緣檢測與連接
    8.3.1  邊緣檢測
    8.3.2  邊界連接
  8.4  區域分割法
    8.4.1  區域生長法
    8.4.2  分裂合併法
    8.4.3  圖像水域分割
  練習
第9章  圖像描述與特徵提取
  9.1  灰度描述
    9.1.1  幅度特徵
    9.1.2  變換係數特徵
    9.1.3  直方圖特徵
  9.2  邊界描述
    9.2.1  鏈碼描述
    9.2.2  傅里葉描述
  9.3  區域描述
    9.3.1  幾何特徵
    9.3.2  矩
  9.4  紋理描述
    9.4.1  矩分析法
    9.4.2  灰度差分統計法
    9.4.3  灰度共生矩陣法
  9.5  常用的特徵提取演算法
  9.6  MNIST手寫數字識別系統
  練習
第10章  車牌識別系統
  10.1  車牌識別系統的主要組成和工作流程
  10.2  車牌檢測與定位模塊
    10.2.1  邊緣檢測和數學形態學處理
    10.2.2  大小形狀特徵
    10.2.3  仿射校正
    10.2.4  顏色特徵
  10.3  車牌字元分割模塊
    10.3.1  字元分割前的預處理
    10.3.2  水平投影去除上下邊界
    10.3.3  垂直投影字元分割法
  10.4  車牌識別模塊
    10.4.1  準備數據樣本
    10.4.2  訓練模型階段
    10.4.3  識別字元階段
  練習
附錄  圖像處理實驗指導（Python版）
  實驗一  Python圖像處理編程基礎

  實驗二  空域圖像增強
  實驗三  頻域圖像增強
  實驗四  圖像複原
  實驗五  圖像分割
參考文獻

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