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數字圖像處理及行業應用(普通高等教育電腦類系列教材)

  • 作者：編者:王俊祥//趙怡//張天助|責編:劉琴琴//張翠翠
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111711803
  • 出版日期：2022/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：300
人民幣：RMB 68 元      售價：元
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內容大鋼
    本書主要介紹了數字圖像處理的基本概念、基本原理、常見方法和應用案例，並且融入了近年來數字圖像處理領域的重要進展。全書共11章，包括緒論、數字圖像處理基礎、圖像增強、圖像複原、彩色圖像處理、圖像壓縮、圖像形態學及其應用、圖像分割、圖像特徵提取、圖像識別、圖像處理的綜合應用實例分析。本書注重理論和實際應用相結合，在講解理論的同時配以大量的行業應用案例。
    本書可作為高等學校信息與通信工程、電腦科學與技術、軟體工程、自動化、人工智慧等專業本科高年級或研究生的教材，也可作為數字圖像處理、電腦視覺、機器視覺、人工智慧等領域工程技術人員的參考書。
作者介紹
編者:王俊祥//趙怡//張天助|責編:劉琴琴//張翠翠
目錄
前言
第1章  緒論
  1.1  數字圖像處理的基本概念
    1.1.1  圖像的表示
    1.1.2  數字圖像處理的目的
  1.2  數字圖像處理的內容和方法
    1.2.1  數字圖像處理的內容
    1.2.2  數字圖像處理的方法
  1.3  數字圖像處理系統的構成
  1.4  數字圖像處理的特色應用
  1.5  本章小結
第2章  數字圖像處理基礎
  2.1  數字圖像處理基礎概述
  2.2  圖像的視覺基礎
    2.2.1  人眼視覺系統
    2.2.2  人眼視覺模型
    2.2.3  人眼視覺特性
  2.3  圖像的數字化表示
    2.3.1  圖像的獲取
    2.3.2  圖像數字化過程
    2.3.3  數字圖像表示方法
  2.4  圖像像素間的關係
    2.4.1  圖像像素鄰域
    2.4.2  圖像像素鄰接
    2.4.3  像素間的距離
  2.5  圖像的算術運算
  2.6  本章小結
第3章  圖像增強
  3.1  圖像增強概述
  3.2  空間域的圖像增強——直接灰度變換法
    3.2.1  圖像線性變換
    3.2.2  圖像非線性變換
  3.3  空間域的圖像增強——直方圖修正法
    3.3.1  直方圖的概念
    3.3.2  直方圖均衡化
    3.3.3  直方圖規定化
  3.4  空間域的濾波增強——平滑濾波與銳化濾波
    3.4.1  平滑濾波器
    3.4.2  銳化濾波器
  3.5  頻率域的圖像增強
    3.5.1  離散傅里葉變換
    3.5.2  頻率域平滑濾波——低通濾波器
    3.5.3  頻率域銳化濾波——高通濾波器
  3.6  本章小結
第4章  圖像複原
  4.1  圖像複原概述
    4.1.1  圖像退化與複原的關係
    4.1.2  圖像降質過程的數學模型
  4.2  常見的退化函數估計
  4.3  雜訊模型及只含雜訊圖像的複原

    4.3.1  各類常見雜訊模型
    4.3.2  空間域濾波對只含雜訊圖像的複原
    4.3.3  頻率域濾波對只含周期雜訊圖像的複原
  4.4  複原的經典理論方法（選學）
    4.4.1  逆濾波複原
    4.4.2  維納濾波複原
    4.4.3  約束小二乘方濾波複原
  4.5  圖像的幾何失真變換
    4.5.1  基本的幾何失真變換
    4.5.2  灰度插值複原
  4.6  本章小結
第5章  彩色圖像處理
  5.1  彩色圖像處理概述
  5.2  彩色基礎
    5.2.1  彩色的顏色屬性
    5.2.2  原色相加理論和原色相減理論
  5.3  彩色模型
    5.3.1  RGB彩色模型
    5.3.2  CMY和CMYK彩色模型
    5.3.3  HSI彩色模型
    5.3.4  與設備無關的彩色模型——Lab彩色模型
    5.3.5  彩色模型之間的變換
  5.4  偽彩色圖像處理
    5.4.1  灰度分層法
    5.4.2  灰度級到彩色變換法
  5.5  彩色變換
    5.5.1  調整彩色圖像亮度
    5.5.2  補色
    5.5.3  彩色分層
    5.5.4  色調和彩色校正
    5.5.5  直方圖處理
  5.6  彩色圖像增強
    5.6.1  彩色圖像平滑
    5.6.2  彩色圖像銳化
  5.7  彩色圖像分割
    5.7.1  HSI彩色模型分割
    5.7.2  RGB彩色模型分割
    5.7.3  彩色圖像邊緣檢測（選學）
  5.8  本章小結
第6章  圖像壓縮
  6.1  圖像壓縮概述
  6.2  數學變換基礎
    6.2.1  數據冗余
    6.2.2  基礎變換
  6.3  無損壓縮編碼
    6.3.1  霍夫曼編碼
    6.3.2  行程編碼
    6.3.3  算術編碼
  6.4  有損壓縮編碼
    6.4.1  有損預測編碼

    6.4.2  變換編碼
    6.4.3  其他編碼
  6.5  圖像壓縮標準與圖像格式
    6.5.1  JPEG
    6.5.2  JPEG2000
    6.5.3  其他圖像壓縮標準
    6.5.4  圖像格式
  6.6  本章小結
第7章  圖像形態學及其應用
  7.1  圖像形態學概述
  7.2  二值圖像數學形態學的運算工具——腐蝕與膨脹
    7.2.1  數學形態學的基礎知識
    7.2.2  二值腐蝕與膨脹
  7.3  二值圖像數學形態學的運算工具——開運算與閉運算
    7.3.1  二值圖像開運算
    7.3.2  二值圖像閉運算
  7.4  數學形態學的常見演算法
    7.4.1  邊界提取
    7.4.2  孔洞填充
    7.4.3  擊中與擊不中變換
    7.4.4  提取連通分量
    7.4.5  細化和粗化
    7.4.6  骨架抽取
  7.5  灰度圖像形態學
    7.5.1  灰度腐蝕與膨脹
    7.5.2  灰度開運算與閉運算
  7.6  本章小結
第8章  圖像分割
  8.1  圖像分割概述
  8.2  點、線的邊緣檢測方法
    8.2.1  邊緣檢測原理
    8.2.2  點檢測
    8.2.3  線檢測
    8.2.4  各種邊緣檢測運算元及性能對比
    8.2.5  霍夫（Hough）變換
  8.3  基於閾值的分割方法
    8.3.1  閾值分割的原理與分類
    8.3.2  全局閾值分割
    8.3.3  局部閾值分割
  8.4  基於區域提取的分割方法
    8.4.1  區域生長
    8.4.2  區域分裂與合併
  8.5  形態學分水嶺演算法分割圖像
  8.6  其他分割演算法（選學）
    8.6.1  超像素的區域分割
    8.6.2  運動視頻在分割中的運用
  8.7  本章小結
第9章  圖像特徵提取
  9.1  圖像特徵提取概述
  9.2  邊界預處理表示方法

    9.2.1  鏈碼
    9.2.2  小周長多邊形近似邊界
    9.2.3  標記圖
    9.2.4  骨架
  9.3  邊界特徵描繪子
    9.3.1  基礎邊界描繪子
    9.3.2  形狀數
    9.3.3  傅里葉描繪子
    9.3.4  統計矩
  9.4  區域描繪特徵(選學)
    9.4.1  一些基本的區域描繪子
    9.4.2  拓撲描繪子
    9.4.3  紋理
    9.4.4  矩不變數
    9.4.5  特徵描繪子的主分量
  9.5  尺度不變特徵變換
    9.5.1  尺度空間極值檢測（選學）
    9.5.2  關鍵點定位
    9.5.3  方向確定
    9.5.4  關鍵點描述
  9.6  本章小結
第10章  圖像識別
  10.1  圖像識別概述
  10.2  基於傳統機器學習的圖像識別
    10.2.1  監督學習演算法
    10.2.2  非監督學習演算法
  10.3  分類模型評價指標
  10.4  基於深度學習的圖像識別
  10.5  本章小結
第11章  圖像處理的綜合應用實例分析
  11.1  車牌識別綜合案例分析
    11.1.1  車牌識別概述
    11.1.2  車牌識別原理
    11.1.3  車牌識別案例實驗分析
  11.2  陶瓷碗口圓度檢測綜合案例分析
    11.2.1  陶瓷碗口圓度檢測概述
    11.2.2  陶瓷碗口圓度檢測原理
    11.2.3  陶瓷碗口圓度檢測實驗分析
  11.3  陶瓷碗口缺口檢測綜合案例分析
    11.3.1  陶瓷碗口缺口檢測概述
    11.3.2  陶瓷碗口缺口檢測原理及實驗分析
  11.4  牆地磚外形檢測綜合案例分析
    11.4.1  牆地磚外形檢測概述
    11.4.2  牆地磚外形檢測原理及實驗分析
  11.5  本章小結
附錄
  附錄A  圖像均衡化的原理
  附錄B  圖像規定化的原理
  附錄C  分類問題中的貝葉斯決策理論
參考文獻

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