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内容大纲
本书尝试运用通俗易懂的语言及实例去讲解原本晦涩的原理。同时，本书将理论与实例应用紧密结合，在各章设置课后练习题及相应的实践大作业，并将编程能力和系统设计能力作为重点，方便读者快速掌握数字图像处理技术的基本理论与方法、实用技术及典型应用。这些设置不仅帮助读者理解相关知识，而且开阔读者的思维及视野。
本书既有理论介绍，又有实践案例分析，可以作为高等院校各专业本科生数字图像处理课程的教材，也可以作为从事数字图像处理领域的科研工作者的参考书，还可以作为数据挖掘、人工智能等专业的研究生教学用书。 -
作者介绍
张云佐，副教授、博士生导师、青年科技拔尖人才、留美学者。主要从事“数字图像处理”“智能视频分析”“大数据处理”等课程的教学和科研工作。2016年博士毕业于北京理工大学，同年到石家庄铁道大学工作。研究方向为图像、视频处理、大数据分析、复杂信息系统设计。主持国家自然科学基金、河北省自然科学基金等项目8项、参与项目6项，发表论文50余篇，申请及授权国家发明专利19项、实用新型专利7项，获计算机软件著作权46项，发明专利成果转化学校收益120万元，出版学术专著6部、教材2部。担任中国计算机学会高级会员、中国自动化学会会员CCF YOCSEF委员、美国CESASC会员、石家庄市应急管理信息化技术支撑专家、新一代信息技术期刊编委。IEEETCSVT、IEEETIP、OE、JEI等国际期刊审稿人。 -
目录
第1章 绪论
1.1 数字图像处理概述
1.1.1 图像
1.1.2 数字图像
1.1.3 数字图像处理
1.1.4 数字图像质量评判标准
1.2 数字图像处理的研究内容
1.3 数字图像处理的特点
1.4 数字图像处理技术的应用和发展
1.4.1 数字图像处理技术的应用
1.4.2 数字图像处理技术的发展动向
1.5 本章小结
课后作业
第2章 数字图像基础及其基本运算
2.1 视觉基础
2.1.1 人眼视觉
2.1.2 颜色视觉
2.2 数字图像基础
2.2.1 图像数字化
2.2.2 图像表示与数据结构
2.2.3 图像的文件格式
2.3 像素运算
2.3.1 算术运算
2.3.2 逻辑运算
2.4 图像的邻域运算
2.5 本章小结
课后作业
第3章 图像变换
3.1 图像变换分类
3.2 图像几何变换的理论基础
3.2.1 矩阵与向量
3.2.2 灰度插值法
3.3 图像几何变换的基本方法
3.3.1 图像平移变换
3.3.2 图像放缩变换
3.3.3 图像旋转变换
3.3.4 图像镜像变换
3.3.5 图像仿射变换
3.3.6 图像透视变换
3.4 图像几何变换的应用
3.4.1 图像畸变校正与测量识别
3.4.2 图像配准
3.5 图像正交变换的基本概念
3.5.1 线性操作和非线性操作
3.5.2 正交变换
3.6 正交变换基本方法
3.6.1 傅里叶变换
3.6.2 二维离散余弦变换
3.6.3 小波变换
3.7 图像正交变换的应用
3.7.1 基于离散余弦变换与小波变换的图像压缩
3.7.2 基于小波变换的图像去噪
3.7.3 基于小波变换的数字水印嵌入与提取
3.7.4 基于小波变换的图像融合
3.8 本章小结
课后作业
附录 MATLAB实现代码
第4章 图像增强
4.1 概述
4.2 点运算
4.2.1 灰度变换法
4.2.2 直方图变换法
4.3 空域滤波增强
4.3.1 定义和方法
4.3.2 平滑滤波
4.3.3 锐化滤波器
4.4 频域滤波增强
4.4.1 低通滤波
4.4.2 高通滤波
4.4.3 同态滤波
4.5 彩色增强
4.5.1 伪彩色增强法
4.5.2 假彩色增强法
4.5.3 真彩色增强法
4.6 实验案例
4.6.1 文物图像增强技术
4.6.2 人体骨骼图像增强技术
4.6.3 自动指纹识别技术
4.6.4 医学图像增强技术
4.6.5 矿井动态图像增强技术
4.7 本章小结
课后作业
附录 MATLAB实现代码
第5章 图像复原
5.1 概述
5.2 图像退化和图像复原
5.3 图像噪声模型
5.3.1 噪声的空间和频率特性
5.3.2 几种重要的噪声概率密度函数
5.4 空间滤波消除频率噪声
5.4.1 均值滤波器
5.4.2 统计排序滤波器
5.4.3 自适应滤波器
5.4.4 自适应中值滤波器
5.5 频域滤波消除周期噪声
5.5.1 带阻滤波器
5.5.2 带通滤波器
5.5.3 陷波滤波器
5.6 两个退化函数模型
5.6.1 大气湍流模型
5.6.2 运动模糊模型
5.7 逆滤波
5.8 维纳滤波器
5.9 约束最小二乘法滤波
5.10 本章小结
课后作业
附录 MATLAB实现代码
第6章 图像压缩
6.1 图像压缩基础知识
6.1.1 图像压缩原理概述
6.1.2 图像冗余
6.1.3 保真度准则
6.2 图像压缩模型
6.2.1 图像压缩的理论基础
6.2.2 图像压缩模型的种类
6.2.3 图像压缩的目的
6.2.4 信源编/解码器
6.2.5 信道编/解码器
6.3 图像压缩中的信息论
6.3.1 信息的测量
6.3.2 离散信源的模型化
6.3.3 信息系统的一般模型
6.4 图像压缩种类
6.4.1 无损压缩——熵编码
6.4.2 无损压缩——字典编码
6.4.3 有损压缩
6.5 图像压缩标准
6.5.1 静止图像压缩标准
6.5.2 视频压缩标准
6.6 本章小结
课后作业
附录 MATLAB实现代码
第7章 图像分割
7.1 间断检测
7.1.1 点检测
7.1.2 线检测
7.1.3 边缘检测
7.2 基于边缘检测的图像分割方法
7.2.1 罗伯茨算子
7.2.2 Prewitt算子
7.2.3 索贝尔算子
7.2.4 拉普拉斯算子
7.2.5 高斯拉普拉斯算子
7.2.6 Canny算子
7.2.7 算子比较
7.3 基于阈值的图像分割方法
7.3.1 基本思想
7.3.2 门限处理
7.3.3 全局门限处理
7.3.4 自定义阈值
7.3.5 自适应阈值
7.4 基于区域的图像分割方法
7.4.1 基于区域的分割方法原理
7.4.2 区域生长法
7.5 基于形态学分水岭的图像分割方法
7.5.1 基于形态学分水岭的分割方法原理
7.5.2 分水岭分割法
7.6 实验内容
7.6.1 车牌定位
7.6.2 基于数字图像处理技术的障碍物识别
7.6.3 基于图像分割的轮毂裂纹检测
7.7 本章小结
课后作业
附录 MATLAB实现代码
参考文献
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