定 價(jià):59 元
叢書名:面向CS2013計(jì)算機(jī)專業(yè)規(guī)劃教材
- 作者:姚敏等
- 出版時(shí)間:2017/9/1
- ISBN:9787111575962
- 出 版 社:機(jī)械工業(yè)出版社
- 中圖法分類:TN911.73
- 頁(yè)碼:383
- 紙張:膠版紙
- 版次:3
- 開(kāi)本:16開(kāi)
本書詳細(xì)介紹了數(shù)字圖像處理的基本理論、主要技術(shù)和新進(jìn)展。全書共分13章,其內(nèi)容主要包括圖像獲取、圖像變換、圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原、彩色圖像處理技術(shù)、圖像編碼、小波圖像壓縮、圖像檢測(cè)與分割、圖像表示與描述、圖像特征優(yōu)化、圖像識(shí)別、圖像檢索與過(guò)濾等。本書堅(jiān)持理論與實(shí)際相結(jié)合的原則,理論分析深入淺出,方法介紹詳細(xì)具體,實(shí)例演示清晰明了,同時(shí)給出了部分關(guān)鍵算法的MATLAB實(shí)現(xiàn)程序,這些正是本書的重要特色。
前言圖像是人類最重要的常用信息之一。數(shù)字圖像處理就是通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行去除噪聲、增強(qiáng)、復(fù)原、分割、提取特征、分類識(shí)別等處理的方法和技術(shù)。數(shù)字圖像處理技術(shù)的研究?jī)?nèi)容涉及光學(xué)、微電子學(xué)、信息學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等領(lǐng)域,是一門綜合性很強(qiáng)的交叉學(xué)科。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,數(shù)字圖像處理技術(shù)受到了高度重視并取得了長(zhǎng)足的發(fā)展,在科學(xué)研究、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)療診斷、航空航天、生物醫(yī)學(xué)工程、交通、通信、氣象、軍事、公安、媒體、文教等眾多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用,取得了巨大的社會(huì)效益與經(jīng)濟(jì)效益。特別是隨著人類進(jìn)入數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)時(shí)代,數(shù)字圖像處理已經(jīng)成為日常生活中不可缺失的重要部分。
同時(shí),數(shù)字圖像處理已經(jīng)成為高等院校電子信息工程、通信工程、信號(hào)與信息處理、計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件等學(xué)科的一門重要的專業(yè)課。本書正是作者根據(jù)多年來(lái)從事數(shù)字圖像處理的教學(xué)與研究工作經(jīng)驗(yàn)編寫而成。本書堅(jiān)持理論聯(lián)系實(shí)際的編寫方針,既注重理論分析,又關(guān)注關(guān)鍵算法的Matlab實(shí)現(xiàn),力求做到理論分析概念嚴(yán)謹(jǐn)、模型論證簡(jiǎn)明扼要、實(shí)例演示清晰明了。希望通過(guò)本書的學(xué)習(xí),讀者能夠全面了解數(shù)字圖像處理的基本概念、理論與方法,為今后在工作崗位上開(kāi)展圖像處理技術(shù)研究與應(yīng)用奠定良好的理論基礎(chǔ),以適應(yīng)飛速發(fā)展的信息時(shí)代。
全書共13章,可以分成四個(gè)部分。其中第一部分是本書的基礎(chǔ),包括第1~3章,簡(jiǎn)要敘述數(shù)字圖像處理的基本概念,介紹圖像采樣、圖像量化以及各種圖像變換技術(shù);第二部分是基本的圖像處理技術(shù),包括第4~6章,介紹圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原和彩色圖像處理技術(shù);第三部分是圖像編碼,即第7章,主要介紹各種常用圖像壓縮編碼技術(shù),特別是小波圖像壓縮編碼技術(shù);第四部分是圖像挖掘,包括第8~13章,主要介紹圖像檢測(cè)、圖像分割、圖像表示、圖像描述、圖像特征優(yōu)化、圖像識(shí)別、圖像語(yǔ)義分析和圖像檢索等。
本書是在第2版的基礎(chǔ)上修訂并增加圖像語(yǔ)義分析等內(nèi)容形成的。其中第4章和第7章由郁曉紅(浙江工商大學(xué))修訂,第8章和第10章由朱蓉(嘉興學(xué)院)修訂,其余部分由姚敏修訂編寫。在本書修訂編寫過(guò)程中參考了大量的圖像處理文獻(xiàn),特別是江志偉博士和易文晟博士的學(xué)位論文,作者對(duì)這些文獻(xiàn)的作者表示真誠(chéng)的謝意。
由于作者水平有限,書中難免有不當(dāng)之處,敬請(qǐng)讀者批評(píng)指正。
作者2016年冬于杭州求是園
浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授,在計(jì)算智能、數(shù)字圖像處理、模糊系統(tǒng)研究方面取得了許多獨(dú)創(chuàng)性成果。長(zhǎng)期主講本科生課程“信號(hào)與系統(tǒng)”,研究生課程“人工智能引論”、“生物智能與算法”以及博士生“計(jì)算機(jī)技術(shù)前沿”講座。還主講過(guò)“數(shù)字圖像處理”、“模糊信息處理”、“模式識(shí)別”等課程。
目錄
前言
教學(xué)建議
第1章緒論
1.1圖像及其分類
1.1.1圖像的特點(diǎn)
1.1.2圖像的分類
1.2數(shù)字圖像處理技術(shù)與應(yīng)用
1.2.1數(shù)字圖像處理的主要內(nèi)容
1.2.2數(shù)字圖像處理方法
1.2.3數(shù)字圖像處理技術(shù)的應(yīng)用
1.3數(shù)字圖像處理系統(tǒng)
1.4Matlab簡(jiǎn)介
1.5本書概要
習(xí)題
第2章圖像獲取
2.1概述
2.2連續(xù)圖像模型
2.2.1連續(xù)圖像的表達(dá)式
2.2.2連續(xù)圖像的隨機(jī)表征
2.3連續(xù)圖像的頻譜
2.3.1一維連續(xù)傅里葉變換
2.3.2二維連續(xù)傅里葉變換
2.4圖像采樣
2.4.1采樣定理
2.4.2圖像采樣
2.5圖像量化
2.5.1量化器模型
2.5.2標(biāo)量量化
2.5.3向量量化
2.6數(shù)字圖像中的基本概念
2.6.1數(shù)字圖像的表示
2.6.2空間與灰度級(jí)分辨率
2.6.3像素間的基本關(guān)系
小結(jié)
習(xí)題
第3章圖像變換
3.1概述
3.2一維離散傅里葉變換
3.2.1離散傅里葉變換
3.2.2離散傅里葉變換的性質(zhì)
3.3一維快速傅里葉變換
3.3.1一維快速傅里葉變換的基本思想
3.3.2一維快速傅里葉變換算法
3.4二維離散傅里葉變換
3.4.1二維離散傅里葉變換的定義
3.4.2二維離散傅里葉變換的性質(zhì)
3.4.3二維快速離散傅里葉變換
3.4.4二維快速傅里葉變換的Matlab實(shí)現(xiàn)
3.4.5可分離圖像變換的概念
3.5離散余弦變換
3.5.1一維離散余弦變換
3.5.2一維快速離散余弦變換算法
3.5.3二維離散余弦變換
3.5.4離散余弦變換的Matlab實(shí)現(xiàn)
3.5.5離散余弦變換的應(yīng)用
3.6沃爾什變換和哈達(dá)瑪變換
3.6.1離散沃爾什變換
3.6.2離散哈達(dá)瑪變換
3.6.3快速哈達(dá)瑪變換算法
3.7霍特林變換
3.8拉東變換
3.8.1拉東變換概述
3.8.2拉東變換的Matlab實(shí)現(xiàn)
小結(jié)
習(xí)題
第4章圖像增強(qiáng)
4.1概述
4.2空域點(diǎn)處理增強(qiáng)
4.2.1直接灰度變換
4.2.2直方圖修正
4.2.3圖像間的運(yùn)算
4.3空域?yàn)V波增強(qiáng)
4.3.1平滑濾波器
4.3.2銳化濾波器
4.4頻域?yàn)V波增強(qiáng)
4.4.1低通濾波器
4.4.2高通濾波器
4.4.3同態(tài)濾波器
小結(jié)
習(xí)題
第5章圖像復(fù)原
5.1概述
5.2圖像退化模型
5.2.1退化模型
5.2.2連續(xù)函數(shù)退化模型
5.2.3離散退化模型
5.2.4循環(huán)矩陣對(duì)角化
5.3退化函數(shù)估計(jì)
5.3.1圖像觀察估計(jì)法
5.3.2試驗(yàn)估計(jì)法
5.3.3模型估計(jì)法
5.4逆濾波
5.4.1無(wú)約束復(fù)原
5.4.2逆濾波復(fù)原
5.4.3消除勻速運(yùn)動(dòng)模糊
5.5維納濾波
5.5.1有約束濾波
5.5.2維納濾波復(fù)原
5.5.3維納濾波的Matlab實(shí)現(xiàn)
5.6約束最小二乘方濾波
5.6.1濾波模型
5.6.2約束最小二乘方濾波的Matlab實(shí)現(xiàn)
5.7從噪聲中復(fù)原
5.7.1噪聲模型
5.7.2空域?yàn)V波復(fù)原
5.7.3頻域?yàn)V波復(fù)原
5.8幾何失真校正
5.8.1空間變換
5.8.2灰度插值
5.8.3幾何失真圖像配準(zhǔn)復(fù)原
小結(jié)
習(xí)題
第6章彩色圖像處理
6.1概述
6.2彩色基礎(chǔ)
6.2.1人眼的構(gòu)造
6.2.2三色成像
6.3顏色模型
6.3.1RGB模型
6.3.2CMY模型和CMYK模型
6.3.3HSI模型
6.4全彩色圖像處理
6.4.1彩色圖像增強(qiáng)
6.4.2彩色圖像復(fù)原
6.4.3彩色圖像分析
6.5偽彩色處理
6.5.1密度分層法
6.5.2灰度級(jí)彩色變換法
6.5.3頻域?yàn)V波法
小結(jié)
習(xí)題
第7章圖像編碼
7.1概述
7.1.1圖像數(shù)據(jù)的冗余
7.1.2圖像的編碼質(zhì)量評(píng)價(jià)
7.2信息論基礎(chǔ)與熵編碼
7.2.1離散信源的熵表示
7.2.2離散信源編碼定理
7.2.3赫夫曼編碼
7.2.4香農(nóng)費(fèi)諾編碼
7.2.5算術(shù)編碼
7.2.6行程編碼
7.3LZW算法
7.4預(yù)測(cè)編碼
7.4.1無(wú)損預(yù)測(cè)編碼
7.4.2有損預(yù)測(cè)編碼
7.5變換編碼
7.5.1變換選擇
7.5.2子圖像尺寸選擇
7.5.3位分配
7.5.4一個(gè)DCT編碼實(shí)例
7.6基于矢量量化技術(shù)的圖像編碼
7.6.1矢量量化原理
7.6.2矢量量化過(guò)程
7.7小波圖像編碼
7.7.1數(shù)字圖像的小波分解
7.7.2小波基的選擇
7.7.3小波變換域小波系數(shù)分析
7.7.4小波編碼方法
小結(jié)
習(xí)題
第8章圖像檢測(cè)與分割
8.1概述
8.2邊緣檢測(cè)
8.2.1梯度算子
8.2.2高斯拉普拉斯算子
8.2.3坎尼邊緣檢測(cè)算子
8.3邊界跟蹤
8.3.1空域邊界跟蹤
8.3.2霍夫變換
8.4閾值分割
8.4.1人工選擇法
8.4.2自動(dòng)閾值法
8.4.3分水嶺算法
8.5區(qū)域分割
8.5.1區(qū)域生長(zhǎng)法
8.5.2區(qū)域分裂法
8.5.3區(qū)域合并法
8.5.4區(qū)域分裂合并法
8.6形變模型
8.6.1參數(shù)活動(dòng)輪廓模型
8.6.2幾何活動(dòng)輪廓模型
8.6.3形變模型的擴(kuò)展形式
8.7運(yùn)動(dòng)分割
8.7.1背景差值法
8.7.2圖像差分法
8.7.3基于光流的分割方法
8.7.4基于塊的運(yùn)動(dòng)分割方法
小結(jié)
習(xí)題
第9章圖像表示與描述
9.1概述
9.2圖像表示
9.2.1鏈碼
9.2.2邊界分段
9.2.3多邊形近似
9.2.4標(biāo)記圖
9.2.5骨架
9.3邊界描述
9.3.1一些簡(jiǎn)單的描述子
9.3.2形狀數(shù)
9.3.3傅里葉描述子
9.3.4統(tǒng)計(jì)矩
9.4區(qū)域描述
9.4.1一些簡(jiǎn)單的描述子
9.4.2紋理
9.4.3不變矩
9.5數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)描述
9.5.1膨脹和腐蝕
9.5.2開(kāi)啟和閉合
9.5.3數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)對(duì)圖像的操作
小結(jié)
習(xí)題
第10章圖像特征優(yōu)化
10.1概述
10.2基于選擇的特征優(yōu)化
10.2.1可分離性判據(jù)
10.2.2搜索選擇策略
10.2.3基于遺傳算法的特征選擇
10.3基于統(tǒng)計(jì)分析的特征優(yōu)化
10.3.1主成分分析
10.3.2獨(dú)立分量分析
10.3.3線性判別分析
10.3.4多維尺度分析
10.4基于流形學(xué)習(xí)的特征優(yōu)化
10.4.1流形學(xué)習(xí)的基本原理
10.4.2核主成分分析
10.4.3局部線