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龚声蓉 、 刘纯平 、 赵勋杰 著 / 清华大学出版社 / 2014-04 / 平装
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数字图像处理与分析
《数字图像处理与分析(第2版)/21世纪高等学校计算机系列规划教材》从基本概念入手,采用理论与实践相结合的方式,全面地介绍了图像处理与分析的基本问题、主要研究成果以及具体实例开发过程。内容系统、完整,讲解深入浅出,并配有习题指导和实验,全书配有电子教案和书中实例的完整程序。
《数字图像处理与分析(第2版)/21世纪高等学校计算机系列规划教材》可作为高校计算机科学、电子工程、自动化、生物医学、遥感、地质、矿业、通信、气象、农业等相关专业高年级本科生教材,也可供相关领域的大学教师、科研人员和工程技术人员参考。
第1章绪论1.1数字图像处理的发展1.2数字图像处理的相关概念1.2.1数字图像及其组成要素1.2.2图像处理1.2.3图像分析1.2.4图像理解1.2.5与相关学科的关系1.3数字图像处理方法1.3.1空域处理方法1.3.2变换域处理方法1.4数字图像处理的主要研究内容1.5数字图像处理的应用实例1.5.1生物医学中的应用1.5.2遥感领域中的应用1.5.3工业方面的应用1.5.4军事公安领域的应用1.5.5通信中的应用1.5.6交通中的应用1.5.7其他应用1.6小结习题第2章数字图像表示及其处理2.1人眼成像及视觉信息的产生2.2简单的图像形成模型2.2.1亮度成像模型2.2.2颜色成像模型2.2.3颜色空间2.3图像的数字化2.3.1采样2.3.2量化2.4数字图像的基本类型2.4.1二值图像2.4.2灰度图像2.4.3RGB图像2.4.4索引图像2.5数字图像的基本文件格式2.5.1BMP文件格式2.5.2TIFF文件格式2.5.3GIF文件格式2.5.4PCX文件格式2.5.5JPEG文件格式2.5.6用VC++实现BMP图像文件的显示2.6小结习题第3章图像增强3.1概述3.2空域增强3.2.1灰度变换增强3.2.2直方图变换增强3.2.3空间平滑滤波增强3.3频域增强3.3.1傅里叶变换3.3.2频域滤波增强3.4图像的锐化3.4.1基于一阶微分的图像增强——梯度算子3.4.2基于二阶微分的图像增强——拉普拉斯算子3.5彩色图像增强3.5.1伪彩色增强3.5.2假彩色增强3.5.3真彩色增强3.6小结习题第4章图像编码与压缩4.1图像编码的必要性与可能性4.1.1图像编码的必要性4.1.2图像编码的可能性4.2图像编码分类4.3图像编码评价准则4.3.1客观保真度准则4.3.2主观保真度准则4.4图像编码模型4.4.1信源编码器和信源解码器4.4.2信道编码器和信道解码器4.5无损压缩4.5.1霍夫曼编码4.5.2费诺-香农编码4.5.3算术编码4.5.4游程编码4.5.5无损预测编码4.6有损压缩4.6.1有损预测编码4.6.2变换编码4.7JPEG图像编码压缩标准4.7.1JPEG的工作模式4.7.2基本工作模式4.7.3JPEG文件格式4.8MPEG视频编码压缩标准4.9小结习题第5章图像复原5.1基本概念5.1.1图像退化一般模型5.1.2成像系统的基本定义5.1.3连续函数的退化模型5.1.4离散函数的退化模型5.2图像噪声与只存在噪声的空域滤波复原5.2.1常见的噪声及其概率密度函数5.2.2只存在噪声的空域滤波复原5.3无约束复原5.3.1无约束复原的代数方法5.3.2退化函数H(u,v)的估计5.3.3逆滤波5.3.4去除由匀速运动引起的模糊5.4有约束复原5.4.1约束最小二乘方复原5.4.2维纳滤波5.4.3有约束最小平方滤波5.5非线性复原方法5.5.1最大后验复原5.5.2最大熵复原5.5.3投影复原方法5.6几种其他图像复原技术5.6.1几何畸变校正5.6.2盲目图像复原5.7小结习题第6章图像重建6.1概述6.2图像重建原理6.3傅里叶反投影重建6.3.1重建公式的推导6.3.2重建公式的实用化6.4卷积法重建6.5代数重建6.6重建图像的显示6.6.1三维图像重建的体绘制6.6.2三维图像重建的面绘制6.7小结习题第7章图像分割技术7.1图像分割概述7.2基于边缘的分割7.2.1边缘检测概述7.2.2边缘检测方法7.2.3边界跟踪7.3基于阈值的分割7.3.1阈值分割原理及分类7.3.2全局阈值7.3.3局部阈值7.3.4阈值选取方法7.4基于熵的分割方法7.4.1一维最大熵分割方法7.4.2二维最大熵分割方法7.5基于区域的分割7.5.1区域生长法7.5.2区域分裂与合并法7.6基于形态学分水岭的分割7.6.1形态学图像处理基本概念和运算7.6.2基于分水岭的分割7.7基于聚类的分割7.7.1C均值聚类方法7.7.2模糊C均值聚类方法7.8彩色图像分割7.8.1直方图阈值法7.8.2彩色空间聚类法7.8.3区域生长法7.9小结习题第8章图像特征提取与分析8.1概述8.1.1图像内容8.1.2图像特征8.1.3特征选择8.2颜色特征描述8.2.1符合视觉感知的颜色空间8.2.2颜色直方图8.2.3颜色矩8.2.4颜色集8.2.5颜色相关矢量8.3形状特征描述8.3.1几个基本概念8.3.2区域内部空间域分析8.3.3区域内部变换分析8.3.4区域边界的形状特征描述8.4图像的纹理分析技术8.4.1纹理分析概念8.4.2空间灰度共生矩阵8.4.3纹理能量测量8.4.4纹理的结构分析方法和纹理梯度8.5局部特征描述8.5.1概述8.5.2角点检测8.5.3区域描述子8.6小结习题第9章图像匹配与识别9.1图像识别的基本概念9.2图像识别方法分类9.3基于匹配的图像识别9.3.1全局模板匹配9.3.2模板矢量匹配9.4统计识别方法9.5人工神经网络识别方法9.5.1BP神经网络图像识别9.5.2自组织神经网络识别方法9.6支持矢量机识别方法9.6.1SVM算法的基本思想9.6.2SVM算法的分类过程9.6.3人脸识别应用9.7模糊识别方法9.8句法识别方法9.9小结习题第10章基于MATLAB图像处理应用实例10.1MATLAB简介10.1.1MATLAB基础10.1.2MATLAB的运行10.1.3MATLAB图像处理功能10.2案例一:数字水印嵌入与提取10.2.1数字水印的相关概念10.2.2数字水印的分类10.2.3数字水印系统的组成10.2.4水印系统设计10.3案例二:图像配准10.3.1图像配准概述10.3.2基于RANSAC算法的Harris角点配准10.4案例三:图像融合10.4.1图像融合概述10.4.2图像融合分类10.4.3像素域图像融合实现10.5案例四:图像修复10.5.1图像修复概述10.5.2图像修复的数学模型10.5.3基于样本的图像修复算法10.6小结习题第11章基于C++的图像系统设计11.1概述11.1.1工业光源的选择11.1.2工业相机的选择11.1.3工业镜头的选择11.1.4图像系统实验平台案例11.2基于OpenCV的棋盘格摄像机标定11.2.1OpenCV简介11.2.2棋盘格摄像机标定11.2.3摄像机标定的步骤11.3车牌识别系统设计11.3.1彩色图像转换为灰度图像11.3.2图像灰度拉伸11.3.3图像的二值化11.3.4图像的梯度锐化11.3.5图像的中值滤波11.3.6车牌牌照区域的定位11.3.7确定牌照区域的4个坐标值11.3.8车牌区域截取11.3.9牌照几何位置的调整11.3.10牌照区域的二值化11.3.11牌照字符的切分11.3.12牌照字符的识别11.4小结习题参考文献
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开播时间:09月02日 10:30