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數字圖像處理及應用(21世紀高等學校電腦專業實用系列教材)

  • 作者：編者:張志佳//許茗|責編:賈斌//左佳靈
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302669630
  • 出版日期：2024/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：192
人民幣：RMB 49 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是依據作者多年來從事數字圖像處理教學的體會，參考相關文獻並結合實際科研應用案例編寫而成的，概括地介紹了數字圖像處理理論的基本概念、原理以及基礎應用方法。
    全書分為數字圖像處理基礎、數字圖像運算、數字圖像分析以及系統綜合案例四大模塊。首先引導讀者學習並掌握關鍵知識點，然後通過實際案例回顧相關內容，融會貫通，提高實踐能力與創新能力。
    本書面向的讀者對象包括相關專業的研究生、相關領域的實踐從業者、高年級本科生及對數字圖像處理感興趣的廣大讀者。
作者介紹
編者:張志佳//許茗|責編:賈斌//左佳靈
目錄
第一部分  數字圖像處理基礎
  第1章  概述
    1.1  什麼是數字圖像處理
      1.1.1  數字圖像
      1.1.2  數字圖像處理
    1.2  數字圖像處理技術的應用
    1.3  數字圖像處理的基本內容
    1.4  數字圖像處理平台
  第2章  數字圖像基礎
    2.1  人類的視覺感知系統
    2.2  數字圖像獲取
    2.3  數字圖像表示
    2.4  像素基本關係
      2.4.1  像素的鄰域、連接和連通
      2.4.2  像素間的距離
  第3章  彩色圖像
    3.1  彩色基礎
    3.2  彩色模型
    3.3  色彩校正
    3.4  灰度圖像與彩色圖像
      3.4.1  彩色圖像到灰度圖像
      3.4.2  灰度圖像到彩色圖像
    參考文獻
第二部分  數字圖像運算
  第4章  圖像基本運算
    4.1  算術運算
    4.2  邏輯運算
      4.2.1  集合基礎
      4.2.2  二值圖像的邏輯運算
    4.3  空間運算
    4.4  灰度變換
    4.5  直方圖處理
  第5章  圖像濾波運算
    5.1  空間濾波
      5.1.1  空間濾波基礎
      5.1.2  空間濾波器
    5.2  頻域濾波
      5.2.1  傅里葉變換基本概念
      5.2.2  頻域濾波基礎
      5.2.3  頻域濾波器
  第6章  圖像複原
    6.1  圖像退化與複原
    6.2  雜訊模型
      6.2.1  基本雜訊概率密度函數
      6.2.2  周期雜訊
      6.2.3  雜訊估計
    6.3  雜訊與濾波
      6.3.1  單獨雜訊與空間濾波
      6.3.2  周期雜訊與頻域濾波
    6.4  退化函數與濾波

      6.4.1  退化函數估計
      6.4.2  逆濾波
      6.4.3  最小均方誤差（維納）濾波
      6.4.4  約束最小二乘方濾波
  第7章  數學形態學處理
    7.1  形態學處理基礎
      7.1.1  腐蝕與膨脹
      7.1.2  開運算與閉運算
      7.1.3  擊中-擊不中變換
    7.2  一些基本形態學演算法
      7.2.1  邊界提取
      7.2.2  孔洞填充
      7.2.3  連通區域提取
      7.2.4  細化與粗化
    7.3  灰度圖像形態數學處理
      7.3.1  灰度腐蝕與膨脹
      7.3.2  灰度開運算與閉運算
      7.3.3  灰度形態學演算法
    參考文獻
第三部分  數字圖像分析
  第8章  圖像分割
    8.1  邊緣分割
      8.1.1  邊緣檢測
      8.1.2  邊緣連接
    8.2  閾值分割
      8.2.1  全局閾值分割
      8.2.2  局部閾值分割
    8.3  區域分割
      8.3.1  區域生長
      8.3.2  區域分裂與合併
    8.4  其他圖像分割演算法
      8.4.1  基於聚類的圖像分割
      8.4.2  分水嶺分割
  第9章  表示與描述
    9.1  邊界表示
      9.1.1  邊界追蹤
      9.1.2  邊界鏈碼
    9.2  邊界描述
      9.2.1  傅里葉描述子
      9.2.2  邊界統計矩
    9.3  區域描述
      9.3.1  基本區域描述子
      9.3.2  紋理
      9.3.3  不變矩
  第10章  圖像模式分類
    10.1  模板匹配分類
      10.1.1  最小距離分類
      10.1.2  模板遍歷運算
    10.2  貝葉斯分類
      10.2.1  貝葉斯分類基本原理

      10.2.2  基於樸素貝葉斯的目標分類
    10.3  神經網路與深度學習
      10.3.1  感知機模型
      10.3.2  深度神經網路
      10.3.3  深度卷積神經網路的傳播原理
      10.3.4  基於深度學習的網路模型
    參考文獻
第四部分  綜合案例
  第11章  答題卡識別
    11.1  相關背景
    11.2  演算法設計
    11.3  演算法實現
      11.3.1  圖像預處理
      11.3.2  區域劃分
      11.3.3  准考證號識別
      11.3.4  答題區域識別
    11.4  擴展閱讀
  第12章  基於圖像分割的車牌定位與識別
    12.1  相關背景
    12.2  演算法設計
    12.3  演算法實現
      12.3.1  車牌區域定位
      12.3.2  車牌圖像處理
      12.3.3  字元分割
      12.3.4  字元識別
    12.4  擴展閱讀
  第13章  基於深度學習的車牌識別
    13.1  相關背景
    13.2  演算法設計
    13.3  演算法實現
      13.3.1  數據集
      13.3.2  車牌位置檢測
      13.3.3  車牌字元識別
      13.3.4  擴展閱讀
    參考文獻

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