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Python圖像處理及可視化(21世紀高等學校電腦應用技術系列教材)

  • 作者：編者:閻紅燦//李爽|責編:賈斌
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302647089
  • 出版日期：2023/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：308
人民幣：RMB 59.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書共分9章。第1章綜述Python語言的基本語法知識和數據結構；第2章介紹Python常用的圖像處理第三方庫的預備知識和安裝方法；第3章系統介紹數字圖像處理技術；第4?8章系統介紹常用圖像庫處理圖像的增強、分割、配准、融合、可視化和形態學操作的應用；第9章是圖像處理技術的綜合應用，展示了兩個應用案例：一是納米材料SEM圖像的結構顆粒統計分析；二是小兒肺部X光片的醫學圖像分析。
    本書適合高等院校本科生和研究生作為圖像處理技術類課程的教材，也可作為相關領域研究人員的學習或參考資料。
作者介紹
編者:閻紅燦//李爽|責編:賈斌
目錄
第1章  Python語言基礎
  1.1  Python語言的數據類型
    1.1.1  整型和浮點型
    1.1.2  字元串
  1.2  Python語言的控制結構
    1.2.1  分支語句
    1.2.2  循環語句
  1.3  Python語言的列表、元組、字典與集合
    1.3.1  列表
    1.3.2  元組
    1.3.3  字典
    1.3.4  集合
  1.4  Python語言的函數
    1.4.1  函數的定義和調用
    1.4.2  函數的參數和返回值
  1.5  Python語言的模塊和類
    1.5.1  模塊的分類
    1.5.2  模塊的導入
    1.5.3  Python的常用內置模塊
    1.5.4  圖形模塊turtle
    1.5.5  擴展模塊NumPy
第2章  Python圖像處理庫及安裝
  2.1  Python常用圖像處理庫
    2.1.1  Scikit-Image
    2.1.2  NumPy
    2.1.3  SciPy
    2.1.4  PIL/Pillow
    2.1.5  OpenCV-Python
    2.1.6  SimpleCV
    2.1.7  Mahotas
    2.1.8  SimpleITK
    2.1.9  Pgmagick
    2.1.10  Pycairo
  2.2  第三方庫的安裝方法
    2.2.1  pip命令和環境變數
    2.2.2  文件安裝
    2.2.3  程序安裝
    2.2.4  pip版本升級和鏡像安裝
  2.3  圖像處理庫Scikit-Image安裝
  2.4  圖像處理庫OpenCV安裝
    2.4.1  pip命令安裝OpenCV
    2.4.2  whl文件安裝OpenCV
    2.4.3  直接下載OpenCV
    2.4.4  API
  2.5  圖像可視化庫NumPy和Matplotlib安裝
  2.6  醫學圖像庫Pydicom
    2.6.1  醫學影像學
    2.6.2  DICOM文件結構
    2.6.3  Pydicom圖形庫處理
    2.6.4  Pydicom庫的應用

第3章  數字圖像處理基礎
  3.1  數字圖像的基本概念
    3.1.1  數字圖像
    3.1.2  數字圖像基本操作
  3.2  數字圖像的類型與存儲格式
    3.2.1  數字圖像類型
    3.2.2  圖像類型的轉換
    3.2.3  圖像數據類型及轉換
    3.2.4  圖像像素操作
    3.2.5  數字圖像的基本文件格式
  3.3  數字圖像的灰度直方圖
    3.3.1  圖像灰度直方圖概念
    3.3.2  繪製直方圖
    3.3.3  圖像灰度直方圖的性質
    3.3.4  直方圖的用途
  3.4  數字圖像的色彩空間
    3.4.1  常見的色彩空間
    3.4.2  色彩空間的轉換
    3.4.3  通道的拆分和合併
  3.5  數字圖像的基木運算
    3.5.1  圖像的點運算
    3.5.2  圖像的代數運算
    3.5.3  圖像的兒何變換
  3.6  數字圖像的插值
    3.6.1  捕值的概念
    3.6.2  最鄰近插值法
    3.6.3  雙線性內插法
    3.6.4  三次多項式插值
  實訓1  數字圖像的插值
第4章  圖像增強
  4.1  數字圖像的增強技術
  4.2  灰度變換增強
    4.2.1  線性灰度變換
    4.2.2  非線性灰度變換
    4.2.3  分段線性灰度變換
  4.3  直方圖增強
    4.3.1  直方圖均衡化
    4.3.2  直方圖規定化
  4.4  空間鄰域增強
    4.4.1  空間鄰域平滑
    4.4.2  空間鄰域銳化
  4.5  頻域濾波增強
    4.5.1  低通濾波
    4.5.2  高通濾波
  4.6  彩色增強
    4.6.1  偽彩色增強
    4.6.2  假彩色增強
  實訓2  通過指定的圖像實現直方圖增強
  實訓3  低通濾波圖像
第5章  圖像分割

  5.1  圖像分割概述
  5.2  閾值分割原理與實現
    5.2.1  固定閾值法
    5.2.2  直方圖雙峰法
    5.2.3  最大類間方差法
    5.2.4  迭代法
    5.2.5  最大熵法
    5.2.6  自適應法
  5.3  邊緣分割原理與實現
    5.3.1  常用邊緣檢測運算元
    5.3.2  霍夫變換
    5.3.3  輪廓檢測和繪製
  5.4  區城分割原理與實現
    5.4.1  區城生長法
    5.4.2  區域分裂合併法
    5.4.3  分水嶺演算法
  5.5  基於特定理論的圖像分割
    5.5.1  基於聚類分析的圖像分割方法
    5.5.2  基於模糊集理論的圖像分割方法
    5.5.3  基於神經網路的圖像分割方法
    5.5.4  基於圖論的圖像分割方法
    5.5.5  基於遺傳演算法的圖像分割方法
    5.5.6  基於小波變換的圖像分割方法
  實訓4  閾值分割
  實訓5  邊緣分割
  實訓6  區域分割
第6章  圖像配准與融合
  6.1  圖像的配准和融合概念
    6.1.1  概念解析
    6.1.2  圖像配准和融合過程解析
  6.2  圖像配準的基本框架
    6.2.1  特徵空間
    6.2.2  搜索空間
    6.2.3  搜索策略
    6.2.4  灰度插值技術
    6.2.5  相似性測度
  6.3  基於灰度信息的圖像配准
    6.3.1  互相關法
    6.3.2  序列相似度檢測方法
    6.3.3  互信息法
    6.3.4  基於灰度的圖像配准實例
  6.4  基於特徵的圖像配准
    6.4.1  基於點特徵的圖像配准
    6.4.2  基於線特徵的圖像配准
    6.4.3  基於區城特徵的圖像配准
  6.5  基於變換城的圖像配准
    6.5.1  傅里葉變換特性
    6.5.2  基於傅里葉變換的圖像配准
  6.6  圖像配準的評價
  6.7  圖像融合

    6.7.1  圖像融合的概念
    6.7.2  圖像融合的分類
    6.7.3  一個簡單圖像融合實例
  實訓7  基於傅里葉變換的配准實例
第7章  圖形圖像的可視化技術
  7.1  科學計算和可視化
    7.1.1  繪製Matplotlib圖表組成元素
    7.1.2  繪製數據圖形
  7.2  解析可視化概念
  7.3  醫學圖像三維重建與可視化
    7.3.1  醫學圖像可視化過程
    7.3.2  醫學圖像種類
    7.3.3  醫學圖像處理系統
  7.4  三維可視化工具
    7.4.1  VTK開發包
    7.4.2  ITK開發包
    7.4.3  OpenGL
  7.5  面繪製
    7.5.1  移動立方體法
    7.5.2  其他常見面繪製演算法
    7.5.3  面繪製實例
  7.6  體繪製
    7.6.1  體繪製概述
    7.6.2  光線投射演算法
    7.6.3  其他常見體繪製演算法
    7.6.4  體繪製實例
  實訓8  VTK的面繪製
第8章  圖像的形態學處理
  8.1  二值圖像和結構元素
    8.1.1  二值圖像
    8.1.2  結構元素
    8.1.3  圖像的二值化
  8.2  腐蝕和膨脹運算
    8.2.1  腐蝕
    8.2.2  膨脹
  8.3  形態學運算族操作
  實訓9  識別分割文字下畫線
第9章  圖像處理技術的綜合應用
  9.1  SEM圖像處理與納米顆粒分析
    9.1.1  應用背景
    9.1.2  問題描述
    9.1.3  解決方案
    9.1.4  源程序代碼
  9.2  小兒肺炎X光片分析與病灶臨床診斷
    9.2.1  應用背景
    9.2.2  問題描述
    9.2.3  圖像預處理
    9.2.4  卷積神經模型
    9.2.5  圖像預處理代碼
    9.2.6  神經網路模型訓練代碼

參考文獻

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