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智能數字圖像處理(原理與技術高等院校精品課程系列教材)

  • 作者：編者:全紅艷|責編:曲熠
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111719557
  • 出版日期：2023/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：273
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    本書分為數字圖像處理基礎理論和智能數字圖像處理方法兩篇。數字圖像處理基礎理論篇涵蓋數字圖像處理的概念、數字圖像處理的基本運算、基於點運算的圖像增強、基於空域的圖像增強、基於頻域的圖像增強、數字圖像複原技術、數學形態學的圖像處理方法、數字圖像的分割技術等知識。智能數字圖像處理方法篇涵蓋智能圖像處理的基礎知識、智能圖像處理的發展及應用、基於智能技術的圖像去噪技術、基於智能技術的暗光圖像增強技術、基於智能技術的圖像語義分割、基於智能技術的圖像彩色化處理、基於智能技術的圖像風格化處理技術以及基於智能技術的圖像修復技術等內容。
    本書內容全面、體系完整、案例豐富，適合作為高校數字圖像處理、智能數字圖像處理及相關課程的教材，也適合智能數字圖像處理方向的技術人員參考。
作者介紹
編者:全紅艷|責編:曲熠
目錄
前言
第一篇  數字圖像處理基礎理論
  第1章  概論
    1.1  數字圖像概述
      1.1.1  圖像與數字圖像的概念
      1.1.2  數字圖像的表示與實例
      1.1.3  像素及其鄰域
    1.2  數字圖像處理技術的發展及應用
    1.3  數字圖像處理方法概述
    1.4  數字圖像處理的主要技術與系統構成
    1.5  圖像處理編程基礎
      1.5.1  Python編程基礎
      1.5.2  Matlab編程基礎
    習題
  第2章  人類的感知與數字圖像的質量
    2.1  人眼結構與視覺特性
      2.1.1  人眼結構
      2.1.2  人眼的視覺特性
      2.1.3  人類的視覺感知
      2.1.4  視覺感知特徵在圖像處理中的作用
    2.2  影響數字圖像質量的因素
      2.2.1  空間解析度
      2.2.2  強度等級解析度
      2.2.3  對比度
      2.2.4  清晰度
    習題
  第3章  圖像的基本運算與變形處理
    3.1  圖像的基本運算
      3.1.1  代數運算
      3.1.2  邏輯運算
      3.1.3  圖像的幾何運算
    3.2  圖像的重採樣與插值運算
    3.3  圖像的變形處理
      3.3.1  基於三角形區域變換的圖像變形
      3.3.2  基於四邊形區域變換的圖像變形
    習題
  第4章  圖像增強處理
    4.1  空域處理技術
      4.1.1  點運算
      4.1.2  直方圖處理
      4.1.3  偽彩色處理
    4.2  濾波器
    4.3  空域濾波處理
      4.3.1  空域平滑技術
      4.3.2  空域銳化技術
      4.3.3  空域平滑與銳化相結合的濾波實例
    4.4  頻域濾波處理
      4.4.1  圖像頻域處理基礎
      4.4.2  利用傅里葉變換進行圖像處理
      4.4.3  頻域的平滑濾波

      4.4.4  高通濾波銳化處理
    習題
  第5章  圖像複原技術
    5.1  圖像複原基礎
    5.2  圖像退化與數學模型
    5.3  典型的圖像複原方法
    5.4  退化函數估計方法
      5.4.1  圖像觀察估計法
      5.4.2  試驗估計法
      5.4.3  模型估計法
    5.5  逆濾波複原及其實現方法
      5.5.1  逆濾波複原基礎
      5.5.2  逆濾波複原的實現方法
    5.6  維納濾波複原及其實現方法
      5.6.1  維納濾波複原基礎
      5.6.2  維納濾波複原的實現方法
    5.7  雜訊模型
    5.8  空域濾波複原
      5.8.1  均值濾波器
      5.8.2  統計濾波器
      5.8.3  自適應濾波器
    習題
  第6章  彩色圖像處理
    6.1  人類視覺對色彩的感知與色彩空間
    6.2  RGB彩色圖像的特效處理
    6.3  彩色圖像處理
      6.3.1  彩色圖像的平滑處理
      6.3.2  彩色圖像的銳化
      6.3.3  彩色圖像的分割
      6.3.4  彩色圖像的邊緣提取
    6.4  假彩色處理
    習題
  第7章  數學形態學方法
    7.1  集合論基礎知識
      7.1.1  元素和集合
      7.1.2  平移和反射
      7.1.3  結構元
    7.2  數學形態學的基本運算
      7.2.1  腐蝕
      7.2.2  膨脹
      7.2.3  開運算
      7.2.4  閉運算
    7.3  利用數學形態學處理圖像
    習題
  第8章  圖像壓縮與編碼技術
    8.1  圖像壓縮技術基礎
      8.1.1  編碼與解碼
      8.1.2  圖像壓縮的必要性和可能性
      8.1.3  信源編碼
      8.1.4  圖像壓縮的性能指標

    8.2  無損壓縮編碼
      8.2.1  哈夫曼編碼
      8.2.2  香農-范諾編碼
      8.2.3  游程編碼
      8.2.4  預測編碼
      8.2.5  算術編碼
    習題
  第9章  圖像分割
    9.1  圖像分割基礎
      9.1.1  圖像分割的概念
      9.1.2  圖像分割的基本方法
      9.1.3  圖像分割系統的構成
    9.2  非連續性檢測
      9.2.1  孤立點的檢測
      9.2.2  線的檢測
      9.2.3  邊緣檢測
    9.3  邊緣連接
      9.3.1  局部處理方法
      9.3.2  霍夫變換及實現方法
    9.4  閾值分割法
      9.4.1  單閾值分割法與多閾值分割法
      9.4.2  均值迭代閾值分割法
      9.4.3  類間方差分割法
      9.4.4  常見的多閾值分割法
    9.5  基於區域的分割方法
      9.5.1  區域生長演算法
      9.5.2  區域分裂合併演算法
    9.6  基於能量的分割方法
      9.6.1  主動輪廓方法
      9.6.2  主動輪廓線演化的實例
      9.6.3  水平集方法
    習題
第二篇  智能數字圖像處理方法
  第10章  人工智慧基礎知識
    10.1  人工智慧技術的發展背景
    10.2  機器學習基礎
      10.2.1  機器學習的概念
      10.2.2  機器學習演算法的步驟
    10.3  機器學習與深度學習
    10.4  深度學習基礎
      10.4.1  深度學習技術的發展
      10.4.2  神經元與人工神經網路
      10.4.3  神經網路的結構
      10.4.4  卷積神經網路
      10.4.5  循環神經網路
    10.5  深度學習編程框架
      10.5.1  TensorFlow
      10.5.2  PyTorch
    習題
  第11章  智能圖像增強技術

    11.1  智能圖像增強技術的發展
    11.2  常見的自動編碼器
    11.3  去噪自動編碼器實例
    11.4  棧式暗光自動編碼器的圖像增強實例
    11.5  基於CNN的暗光圖像增強實例
    11.6  基於先驗知識的圖像去噪方法
    習題
  第12章  智能圖像語義分割技術
    12.1  智能圖像語義分割技術的發展
    12.2  基於AlexNet的圖像分類技術
    12.3  基於FCN的語義分割技術
    12.4  其他分割策略
    習題
  第13章  智能圖像彩色化處理技術
    13.1  智能圖像彩色化處理技術的發展
    13.2  基於深度神經網路的彩色化方法
    13.3  基於卷積神經網路的彩色化方法
    13.4  用戶引導的實時彩色化方法
    習題
  第14章  智能圖像風格化處理
    14.1  智能圖像風格化處理技術的發展
    14.2  基於卷積神經網路的風格遷移技術
    14.3  基於感知的實時風格遷移方法
    習題
  第15章  智能圖像的修復處理
    15.1  智能圖像修復技術的發展
    15.2  基於上下文信息編碼的圖像重繪修補演算法
    15.3  基於全局與局部一致性的圖像修補演算法
    習題
參考文獻

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