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數字圖像處理教程(OPENCV版雙色印刷普通高等教育電腦類系列教材)

  • 作者：編者:侯俊//楊暉|責編:劉琴琴//張翠翠
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111744849
  • 出版日期：2024/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：296
人民幣：RMB 59.8 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的基本概念、原理和技術方法，以及圖像處理技術如何用OPENCV編程實現。全書包括緒論、數字圖像的基本概念和運算、圖像灰度變換與空間域濾波等。
    本書內容既覆蓋圖像處理技術的專業基礎知識，又緊跟當前數字圖像處理技術的發展動向，用適合理工類數字圖像初學者的語言對新技術的原理、思路、實現方法進行介紹。全書表述通俗，易於理解。
    本書可作為高等院校電腦科學與技術、光電信息、電子信息工程、通信工程、自動化、信號與信息處理、生物醫學工程等專業本科生的專業課教材，也可作為相關研究方向研究生的基礎課程教材，還可作為從事相關工作的技術人員的參考書。
作者介紹
編者:侯俊//楊暉|責編:劉琴琴//張翠翠
目錄
前言
第1章  緒論
  1.1  數字圖像處理系統的組成
  1.2  電磁波譜與可見光
  1.3  電磁波感測器
  1.4  視覺系統特性
    1.4.1  視覺適應性
    1.4.2  視覺惰性
    1.4.3  同時對比效應與馬赫帶效應
    1.4.4  視覺解析度
    1.4.5  視覺錯覺
  1.5  數字圖像處理應用
  習題
第2章  數字圖像的基本概念和運算
  2.1  圖像成像模型
  2.2  圖像中的基本概念
    2.2.1  採樣和量化
    2.2.2  數字圖像表示
    2.2.3  空間解析度與灰度解析度
    2.2.4  OPENCV中的圖像讀取
  2.3  像素間的基本關係
    2.3.1  相鄰像素
    2.3.2  連通性、區域和邊界
    2.3.3  距離度量
  2.4  數字圖像的基本操作
    2.4.1  圖像間算術運算
    2.4.2  圖像邏輯運算
    2.4.3  圖像空間幾何變換
  習題
第3章  圖像灰度變換與空間域濾波
  3.1  常用灰度變換
    3.1.1  線性變換
    3.1.2  對數變換與反對數變換
    3.1.3  冪律變換(伽馬變換)
    3.1.4  分段線性變換
  3.2  基於直方圖的灰度變換
    3.2.1  直方圖
    3.2.2  直方圖均衡
    3.2.3  直方圖規定化(直方圖匹配)
    3.2.4  限制對比度自適應直方圖均衡
  3.3  空間域濾波
    3.3.1  空間域濾波基礎知識
    3.3.2  平滑濾波
    3.3.3  銳化濾波
  習題
第4章  圖像的頻域處理
  4.1  二維離散傅里葉變換
    4.1.1  二維離散傅里葉變換和反變換
    4.1.2  二維離散傅里葉變換性質
  4.2  頻域濾波基礎知識

    4.2.1  頻域濾波基礎
    4.2.2  頻域濾波步驟
  4.3  頻域低通濾波
    4.3.1  理想低通濾波器
    4.3.2  巴特沃斯低通濾波器
    4.3.3  高斯低通濾波器
  4.4  頻域高通濾波
    4.4.1  理想高通濾波器
    4.4.2  巴特沃斯高通濾波器
    4.4.3  高斯高通濾波器
    4.4.4  拉普拉斯濾波器
    4.4.5  反銳化掩蔽與高提升濾波
  4.5  同態濾波
  4.6  頻率選擇濾波器
    4.6.1  帶阻濾波器和帶通濾波器
    4.6.2  陷波濾波器
  習題
第5章  圖像複原
  5.1  圖像退化模型和複原模型
  5.2  雜訊模型
    5.2.1  常見的雜訊概率密度函數
    5.2.2  周期雜訊
    5.2.3  雜訊參數估計
  5.3  複原僅由雜訊造成的退化圖像
    5.3.1  非線性均值濾波
    5.3.2  統計排序濾波
    5.3.3  自適應濾波
  5.4  退化函數的估計
  5.5  逆濾波
  5.6  維納濾波
  5.7  有約束最小二乘濾波
  5.8  Lucy-Richardson複原(非盲L-R複原)
  5.9  圖像盲複原
  習題
第6章  彩色圖像處理
  6.1  彩色圖像基礎
  6.2  色彩空間
    6.2.1  RGB色彩空間與CMY色彩空間
    6.2.2  HSI色彩空間與HSV色彩空間
    6.2.3  L*a*b*色彩空間
    6.2.4  YCbCr色彩空間與YUV色彩空間
  6.3  偽彩色圖像處理
    6.3.1  空間域偽彩色處理
    6.3.2  頻域濾波偽彩色處理
  6.4  色彩變換
    6.4.1  補色變換
    6.4.2  色彩分割
    6.4.3  彩色圖像灰度化
    6.4.4  彩色圖像直方圖均衡
    6.4.5  色調與色彩校正

  6.5  彩色圖像空間濾波
    6.5.1  彩色圖像的平滑
    6.5.2  彩色圖像的銳化
  6.6  彩色圖像邊緣檢測
  習題
第7章  小波與多解析度處理
  7.1  小波變換基礎知識
    7.1.1  小波函數
    7.1.2  連續小波變換
    7.1.3  離散小波變換
    7.1.4  多尺度分析與Mallat演算法
    7.1.5  提升小波
    7.1.6  小波包變換
  7.2  圖像小波變換
  7.3  小波圖像去噪
    7.3.1  模極大值去噪法
    7.3.2  小波閾值去噪法
  7.4  小波圖像融合
  習題
第8章  圖像壓縮
  8.1  圖像壓縮基礎
    8.1.1  冗余
    8.1.2  保真度
  8.2  常用編碼
    8.2.1  霍夫曼編碼
    8.2.2  算術編碼
    8.2.3  游程編碼
    8.2.4  LZW編碼
    8.2.5  矢量量化編碼
  8.3  位平面編碼
  8.4  變換編碼
    8.4.1  離散餘弦變換
    8.4.2  JPEG圖像壓縮
    8.4.3  基於小波的圖像壓縮
  8.5  視頻壓縮
  習題
第9章  形態學處理
  9.1  預備知識
  9.2  腐蝕與膨脹
    9.2.1  腐蝕
    9.2.2  膨脹
    9.2.3  對偶性
  9.3  開運算和閉運算
    9.3.1  開運算
    9.3.2  閉運算
  9.4  擊中與擊不中變換
  9.5  一些基本形態學演算法
    9.5.1  邊界提取
    9.5.2  種子填充
    9.5.3  提取連通分量

    9.5.4  凸包
    9.5.5  細化、骨架化和粗化
    9.5.6  形態學重建
  9.6  灰度圖像的形態學處理
    9.6.1  腐蝕和膨脹
    9.6.2  開運算和閉運算
    9.6.3  頂帽變換和底帽變換
    9.6.4  形態學濾波
    9.6.5  形態學梯度
  習題
第10章  圖像分割
  10.1  邊緣檢測
    10.1.1  邊緣檢測基礎
    10.1.2  一階邊緣檢測運算元
    10.1.3  Marr-Hildreth邊緣檢測
    10.1.4  Canny邊緣檢測
    10.1.5  Hough變換
  10.2  基於閾值的圖像分割
    10.2.1  閾值分割基礎知識
    10.2.2  全局閾值分割
    10.2.3  局部閾值分割
  10.3  基於區域的圖像分割
    10.3.1  區域生長法
    10.3.2  區域分裂合併法
  10.4  基於聚類的圖像分割
    10.4.1  kmeans圖像分割
    10.4.2  基於高斯混合模型的圖像分割
  10.5  基於圖論的圖像分割
    10.5.1  圖論的基本概念
    10.5.2  Graph Cut圖像分割
    10.5.3  Grab Cut圖像分割
  10.6  形態學分水嶺分割
    10.6.1  分水嶺分割
    10.6.2  基於標記的分水嶺分割
  10.7  運動目標分割
    10.7.1  幀間差法
    10.7.2  背景差法與背景估計
  習題
第11章  目標的表示與描述
  11.1  表示
    11.1.1  邊界追蹤
    11.1.2  鏈碼
    11.1.3  多邊形近似
  11.2  邊界描述子
    11.2.1  一些基本描述子
    11.2.2  傅里葉描述子
  11.3  區域描述子
    11.3.1  一些基本描述子
    11.3.2  區域矩與不變矩
  11.4  紋理描述

    11.4.1  灰度直方圖統計矩
    11.4.2  LBP特徵
    11.4.3  共生矩陣
    11.4.4  方向梯度直方圖
  11.5  主成分分析用於特徵降維
  11.6  特徵點檢測與描述
    11.6.1  Harris角點、Shi-Tomasi角點和FAST角點檢測
    11.6.2  SIFT特徵點檢測與描述
    11.6.3  SURF特徵點檢測與描述
    11.6.4  BRIEF描述子
    11.6.5  ORB特徵點檢測與描述
  習題
第12章  目標識別
  12.1  基於決策理論的模式識別
    12.1.1  基於匹配的決策
    12.1.2  統計分類器
    12.1.3  神經網路
  12.2  特徵點匹配
    12.2.1  特徵點匹配基礎
    12.2.2  匹配一致性
  12.3  運動目標跟蹤
    12.3.1  光流法
    12.3.2  meanshift跟蹤
    12.3.3  Camshift跟蹤
  習題
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