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全红艳 / 机械工业出版社 / 2023-03 / 其他
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智能数字图像处理实践
本书通过大量的实例介绍如何进行数字图像处理,既包括传统数字图像处理技术,也包括智能数字图像处理技术。传统数字图像处理实践包括图像的基本操作、图像的基本运算、图像增强处理、图像复原处理、彩色图像处理、数学形态学图像处理、图像压缩与编码技术、图像分割;智能数字图像处理实践包括智能图像增强处理、智能图像语义分割、智能图像彩色化、智能图像风格化、智能图像修复处理等内容。 本书案例典型,可操作性强,对于每类图像处理问题都给出了多种实现方法,既适合作为高校数字图像处理、智能数字图像处理及相关课程的教材,也适合作为从事相关工作的技术人员的参考书。
目 录 前言 第1章 数字图像处理实践基础 1 1.1 软件安装与环境设置 1 1.2 C++图像编程基础 11 1.2.1 C++与OpenCV结合处理图像 11 1.2.2 利用C++的CDib类处理 图像 14 1.3 Python图像处理基础 16 1.3.1 skimage基础 16 1.3.2 PIL基础 18 1.3.3 OpenCV基础 21 第2章 数字图像处理基础 24 2.1 实践:数字图像处理基础 24 2.2 相关概念与知识 25 2.3 实践过程的引导与讨论 27 2.4 实践问题思考 31 第3章 图像的基本操作实践 32 3.1 实践:图像的基本操作 32 3.2 相关概念与知识 33 3.3 实践过程的引导与讨论 33 3.4 实践问题思考 35 第4章 图像的基本运算实践 36 4.1 实践:图像的基本运算 36 4.2 相关概念与知识 37 4.3 实践过程的引导与讨论 40 4.4 实践问题思考 41 第5章 图像增强处理实践 43 5.1 实践1:图像点运算增强 处理 43 5.2 实践2:空域增强处理 44 5.3 实践3:频域滤波增强处理 44 5.4 实践4:彩色化图像增强 处理 45 5.5 相关概念与知识 46 5.6 实践过程的引导与讨论 48 5.7 实践问题思考 50 第6章 图像复原处理实践 51 6.1 实践:图像复原处理 51 6.2 相关概念与知识 52 6.3 实践过程的引导与讨论 52 6.4 实践问题思考 53 第7章 彩色图像处理实践 54 7.1 实践:彩色图像处理 54 7.2 相关概念与知识 55 7.3 实践过程的引导与讨论 55 7.4 实践问题思考 56 第8章 数学形态学图像处理实践 57 8.1 实践:数学形态学图像 处理 57 8.2 相关概念与知识 58 8.3 实践过程的引导与讨论 59 8.4 实践问题思考 60 第9章 图像压缩与编码技术实践 61 9.1 实践:图像压缩与编码 技术 61 9.2 相关概念与知识 62 9.3 实践过程的引导与讨论 62 9.4 实践问题思考 63 第10章 图像分割实践 64 10.1 实践:图像分割 64 10.2 相关概念与知识 65 10.3 实践过程的引导与讨论 66 10.4 实践问题思考 67 第11章 智能图像处理基础知识 68 11.1 实践:智能图像处理基础 68 11.2 相关概念与知识 69 11.3 实践过程的引导与讨论 71 11.4 实践问题思考 72 第12章 智能图像增强处理实践 73 12.1 实践:智能图像增强处理 73 12.2 相关概念与知识 74 12.3 实践过程的引导与讨论 75 12.4 实践问题思考 75 第13章 智能图像语义分割实践 76 13.1 实践:智能图像语义分割 76 13.2 相关概念与知识 77 13.3 实践过程的引导与讨论 78 13.4 实践问题思考 79 第14章 智能图像彩色化实践 80 14.1 实践:智能图像彩色化 80 14.2 相关概念与知识 81 14.3 实践过程的引导与讨论 83 14.4 实践问题思考 83 第15章 智能图像风格化实践 84 15.1 实践:智能图像风格化 84 15.2 相关概念与知识 85 15.3 实践过程的引导与讨论 88 15.4 实践问题思考 89 第16章 智能图像修复处理实践 90 16.1 实践:智能图像修复处理 90 16.2 相关概念与知识 91 16.3 实践过程的引导与讨论 95 16.4 实践问题思考 95 附录A 基于CDib的C++图像处理 参考代码 96 附录B 基于OpenCV的C++图像 处理参考代码 169 参考文献 218
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开播时间:09月02日 10:30