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數字圖像處理(MATLAB版高等學校電腦專業系列教材)

  • 作者：編者:李麗宏//李志華//馬永強|責編:龍啟銘//王玉梅
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302698883
  • 出版日期：2025/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：210
人民幣：RMB 49 元      售價：元
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內容大鋼
    「數字圖像處理」已成為高等學校電子信息及電腦類專業的核心課程之一。本書依據編者多年「數字圖像處理」課程的教學經驗，參考相關文獻並結合實際科研應用案例編寫而成，主要介紹數字圖像處理的基本概念、原理以及應用。全書共10章，前9章分別為緒論、圖像處理基礎知識、圖像變換、圖像增強、圖像壓縮編碼、圖像分割、圖像形態學、圖像描述、神經網路與深度學習，第10章為應用案例，引導讀者回顧所學內容、查漏補缺、融會貫通，加深對圖像處理演算法的綜合理解，提高實踐能力。
    本書從易到難，從簡單到複雜，突出重點，難度適宜，並配備相應MATLAB程序進行理論模擬，循序漸進地帶領讀者學習並掌握關鍵知識，非常適合作為相關專業本科生和研究生的「數字圖像處理」課程教材，也可供相關領域的從業者參考使用。
作者介紹
編者:李麗宏//李志華//馬永強|責編:龍啟銘//王玉梅
目錄
第1章  緒論
  1.1  圖像與像素
  1.2  數字圖像處理髮展概述
  1.3  圖像處理的任務
  1.4  基本的圖像處理系統
    1.4.1  圖像處理硬體系統
    1.4.2  圖像處理軟體系統
  1.5  數字圖像處理技術的應用
    1.5.1  航空航天領域的應用
    1.5.2  生物醫學領域的應用
    1.5.3  通信領域的應用
    1.5.4  工業領域的應用
    1.5.5  軍事和公安領域的應用
    1.5.6  文化藝術領域的應用
  習題一
第2章  圖像處理基礎知識
  2.1  人類視覺與色度學基礎
    2.1.1  人類視覺
    2.1.2  色度學基礎
  2.2  顏色模型
    2.2.1  RGB模型
    2.2.2  HSV模型
    2.2.3  HSI模型
    2.2.4  CMYK模型
    2.2.5  YCbCr模型
  2.3  圖像數字化方法
  2.4  數字圖像表示方法
    2.4.1  灰度圖像
    2.4.2  彩色圖像
    2.4.3  二值圖像
    2.4.4  索引圖像
  2.5  圖像的統計特徵
  習題二
第3章  圖像變換
  3.1  概述
  3.2  傅里葉變換
    3.2.1  連續傅里葉變換
    3.2.2  離散傅里葉變換
    3.2.3  應用傅里葉變換應注意的問題
  3.3  離散餘弦變換
    3.3.1  一維離散餘弦變換
    3.3.2  二維離散餘弦變換
  3.4  離散沃爾什變換
    3.4.1  一維離散沃爾什變換
    3.4.2  二維離散沃爾什變換
  3.5  離散哈達瑪變換
    3.5.1  一維離散哈達瑪變換
    3.5.2  二維離散哈達瑪變換
  習題三
第4章  圖像增強

  4.1  概述
    4.1.1  圖像增強技術分類
    4.1.2  圖像增強技術與圖像複原技術的關係
  4.2  空域圖像增強
    4.2.1  空域點運算增強
    4.2.2  空域區域增強
  4.3  頻域圖像增強
    4.3.1  低通濾波
    4.3.2  高通濾波
  習題四
第5章  圖像壓縮編碼
  5.1  數字圖像壓縮基本概念
    5.1.1  熵
    5.1.2  平均碼長
    5.1.3  編碼效率
    5.1.4  壓縮比
    5.1.5  統計編碼
  5.2  Huffman壓縮編碼
  5.3  Shannon壓縮編碼
  5.4  算術編碼
  5.5  預測編碼與變換編碼
  習題五
第6章  圖像分割
  6.1  圖像分割概述
  6.2  像素鄰域與連通性
  6.3  閾值分割
    6.3.1  全局閾值分割
    6.3.2  局部閾值分割
  6.4  區域生長
  6.5  邊緣檢測
    6.5.1  邊緣檢測的基本原理
    6.5.2  邊緣檢測的實現
  6.6  Hough變換
    6.6.1  Hough變換檢測原理
    6.6.2  Hough變換檢測的實現
  習題六
第7章  圖像形態學
  7.1  圖像腐蝕
  7.2  圖像膨脹
  7.3  圖像開運算
  7.4  圖像閉運算
  習題七
第8章  圖像描述
  8.1  二值圖像幾何特徵
  8.2  二維形狀描述
    8.2.1  分散度
    8.2.2  矩不變數
  8.3  紋理描述
    8.3.1  紋理分析概述
    8.3.2  基於共生矩陣的紋理特徵分析技術

  習題八
第9章  神經網路與深度學習
  9.1  神經網路
    9.1.1  感知器
    9.1.2  多層感知器
  9.2  深度學習
    9.2.1  深度學習模型
    9.2.2  激活函數
    9.2.3  損失函數
    9.2.4  模型評估指標
  習題九
第10章  應用案例
  10.1  傳統圖像處理演算法應用案例
  10.2  深度學習演算法應用案例

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