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數字圖像處理基礎與實踐(MATLAB版第2版21世紀高等學校電腦專業實用系列教材)

  • 作者：編者:孫忠貴|責編:賈斌//董柳吟
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302697565
  • 出版日期：2025/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：128
人民幣：RMB 36 元      售價：元
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內容大鋼
    本書主要介紹數字圖像處理的基本內容及相應的MATLAB程序實現。主要內容包括圖像的基本操作、圖像的基本運算、圖像變換、圖像的形態學操作、圖像增強、圖像去噪、圖像分割等。在內容組織上注重理論與實踐的相輔相成，一方面通過對理論內容進行簡明扼要的介紹，使讀者能夠順利進入實踐環節；另一方面通過實踐操作使讀者進一步理解並掌握相關內容的理論本質。
    為滿足不同讀者的學習需求和開發習慣，本書採用雙語言實現方案。主體內容以MATLAB編程實現，附錄提供Python環境配置指南，並在配套電子資源中同步提供本書示常式序的雙版本代碼（MATLAB+Python）。
    本書可供高等學校數字圖像處理及相關課程的專科生、本科生和研究生作為教材使用，也可作為相關科研人員、工程技術人員的參考讀物。
作者介紹
編者:孫忠貴|責編:賈斌//董柳吟
目錄
第1章  緒論
  1.1  基本概念
  1.2  MATLAB基礎
    1.2.1  MATLAB工具箱安裝
    1.2.2  幾個常用的MATLAB命令
    1.2.3  MATLAB的內聯函數與匿名函數
    1.2.4  MATLAB GPU編程基礎
  1.3  本書內容
  本章實驗
    實驗一  MATLAB工具箱安裝
    實驗二  MATLAB基本操作
    實驗三  經典圖像數據集
第2章  圖像的基本操作
  2.1  數字圖像的離散化表示
    2.1.1  灰度圖像
    2.1.2  彩色圖像
  2.2  數字圖像的讀、寫和顯示
    2.2.1  圖像的讀取
    2.2.2  圖像的顯示
    2.2.3  圖像的保存
  2.3  鄰域操作與塊操作
    2.3.1  圖像的鄰域操作
    2.3.2  圖像的塊操作
  本章實驗
    實驗一  灰度圖像的基本操作
    實驗二  彩色圖像的基本操作
    實驗三  圖像的鄰域操作
    實驗四  索引圖像格式轉換
第3章  圖像的基本運算
  3.1  代數運算
    3.1.1  圖像的疊加函數
    3.1.2  絕對值差函數
    3.1.3  圖像的減法運算
    3.1.4  圖像的乘法運算
    3.1.5  圖像的除法運算
    3.1.6  圖像的線性組合
    3.1.7  圖像的求補運算
  3.2  幾何變換
    3.2.1  改變圖像大小
    3.2.2  圖像的剪切
    3.2.3  圖像的旋轉
    3.2.4  圖像的幾何形變
  本章實驗
    實驗一  圖像亮度的自適應調整
    實驗二  使用基本運算添加圖像水印
    實驗三  仿射變換的MATLAB實現
    實驗四  圖像的光照不均勻校正
第4章  圖像的頻域操作
  4.1  傅里葉變換
    4.1.1  連續傅里葉變換

    4.1.2  離散傅里葉變換
    4.1.3  離散傅里葉變換的實現
    4.1.4  快速卷積的離散傅里葉變換實現
  4.2  離散餘弦變換
    4.2.1  離散餘弦變換定義
    4.2.2  離散餘弦變換的實現
  4.3  小波變換
    4.3.1  小波變換的定義
    4.3.2  離散小波變換的實現
  4.4  Hough變換與Radon變換
    4.4.1  Hough變換
    4.4.2  Radon變換及實現
  本章實驗
    實驗一  利用傅里葉變換進行文本定位
    實驗二  離散餘弦變換練習
    實驗三  小波變換練習
    實驗四  Radon變換練習
    實驗五  感興趣區域圖像壓縮
第5章  形態學圖像處理
  5.1  數學形態學的集合論基礎
  5.2  二值形態學
  5.3  灰度形態學
  5.4  形態學操作的MATLAB實現
  本章實驗
    實驗一  利用imerode函數和imdilate函數實現圖像的開、閉操作
    實驗二  圖像光照不均勻校正的形態學實現
第6章  圖像的空域增強
  6.1  基本知識
  6.2  灰度變換
  6.3  直方圖處理
    6.3.1  直方圖
    6.3.2  直方圖均衡化
  6.4  空域濾波
    6.4.1  平滑濾波
    6.4.2  銳化濾波
  本章實驗
    實驗一  直方圖均衡化編程實現
    實驗二  灰度變換與直方圖均衡化比較
    實驗三  圖像空域濾波的塊操作實現
    實驗四  基於人眼視覺系統的灰度變換
第7章  圖像的頻域增強
  7.1  低通濾波
    7.1.1  傅里葉變換低通濾波
    7.1.2  小波變換低通濾波
  7.2  高通濾波
  本章實驗
    實驗一  巴特沃思濾波器的快速演算法實現
    實驗二  頻域濾波器的圖像濾波
    實驗三  基於DCT變換的圖像低通濾波
第8章  圖像去噪

  8.1  雜訊模型及實現
    8.1.1  兩類常見的雜訊模型
    8.1.2  雜訊添加的實現
  8.2  雜訊濾除及效果評價
  8.3  細節保持濾波器
    8.3.1  灰度最小方差濾波器
    8.3.2  k近鄰平滑濾波器
    8.3.3  自適應中值濾波器
    8.3.4  雙邊濾波器
    8.3.5  非局部均值濾波器
  本章實驗
    實驗一  不同濾波器的濾波性能比較
    實驗二  細節保持濾波器的實現
    實驗三  NLM濾波器實現
第9章  圖像分割
  9.1  點檢測與線檢測
    9.1.1  點檢測
    9.1.2  線檢測
  9.2  邊緣檢測
    9.2.1  圖像不連續性的數學刻畫
    9.2.2  Roberts運算元
    9.2.3  Sobel運算元
    9.2.4  Prewitt運算元
    9.2.5  拉普拉斯運算元
    9.2.6  LOG運算元與DOG運算元
    9.2.7  Canny運算元
    9.2.8  形態學運算元
  9.3  基於灰度閾值的圖像分割
    9.3.1  全局閾值分割
    9.3.2  局部閾值分割和多閾值分割
  9.4  區域生長法與分裂合併法進行圖像分割
    9.4.1  區域生長法
    9.4.2  分裂合併法
  9.5  使用分水嶺法進行圖像分割
  本章實驗
    實驗一  基於Radon變換的灰度圖像線檢測
    實驗二  不同檢測運算元的性能比較
    實驗三  閾值分割演算法比較
    實驗四  圖像的四叉樹分解
    實驗五  分水嶺演算法進行圖像分割
附錄A  實驗報告參考模板
附錄B  Python環境搭建
  B.1  安裝Anaconda
    B.1.1  下載Anaconda
    B.1.2  安裝Anaconda
    B.1.3  測試Anaconda
  B.2  建立虛擬環境並安裝NumPy、Pillow和OpenCV
    B.2.1  建立虛擬環境並激活
    B.2.2  安裝NumPy包和Pillow包
    B.2.3  安裝OpenCV包

  B.3  安裝PyCharm
    B.3.1  下載PyCharm
    B.3.2  安裝PyCharm
    B.3.3  設置PyCharm解釋器
  B.4  本書Python代碼測試示例
參考文獻

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