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電子電信技術 電子電信技術 通信與無線電學應用
 
 
 
 
數字圖像處理:使用MATLAB分析與實現(配件另行下載)
 作  者: 蔡利梅/王利娟
 出版單位: 清華大學
 出版日期: 2019.05
 進貨日期: 2019/6/4
 ISBN: 9787302518228
 開  本: 16 開    
 定  價: 518
 售  價: 414
  會 員 價: 380
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編輯推薦:

本書是在作者總結多年從事“數字影像處理”課程教學經驗的基礎上,結合本科生教學特點編寫而成的。全書理論聯繫實際,層次分明,語言敘述深入淺出,力求讓讀者快速掌握數字影像處理的概念、原理和方法,能初步運用所學知識解決實際問題,為數字影像處理及相關領域的研究打下基礎。
• 易教易學 對於各種影像處理演算法,結合運算示例進行講解,生動形象,便於初學者學習和理解。
• 理論結合實踐 系統闡述演算法理論的同時,配以MATLAB程式及運算結果,加深讀者對各種演算法的理解。
• 層次分明 採用循序漸進的敘述方式,在介紹影像處理的概念與演算法的基礎上,給出綜合應用實例,以提高讀者的實踐能力。
• 技術前沿 介紹了影像處理的新發展和新演算法,有利於激發讀者的學習興趣,啟迪創新思維。
作者提供了如下豐富的教學資源,可到清華大學出版社網站本書頁面下載:
• 教學課件
• 程式碼
• 實驗指導
• 圖像素材


內容簡介:

本書是依據作者近幾年從事數位影像處理教學和研究的體會,並參考相關文獻編寫而成的,概括地介紹了數位影像處理理論和技術的基本概念、原理和方法。 全書分為12章,每章闡述數位影像處理技術中的一個知識點,內容包括數位影像處理基礎、圖像基本運算、圖像的正交變換、圖像增強、圖像平滑、圖像銳化、圖像復原、圖像的數學形態學處理、圖像分割、圖像描述與分析、圖像編碼等。本書除講解理論外,還配以電子教案及MATLAB演示程式,便於讀者學習和掌握數位影像處理技術,以更好地應用到實踐中去。 本書可以作為高等學校資訊與通信工程、信號與資訊處理、電子、電腦、遙感等專業本科生或研究生的教材或參考書,也可以作為相關工程技術人員和從事相關研究與應用的其他人員的參考用書。


作者簡介:

蔡利梅 中國礦業大學資訊與控制工程學院副教授。長期從事影像處理與模式識別領域的教學和研究工作。先後開設“影像處理”“模式識別”“電腦圖形學”“數位視訊技術”“圖像分析及識別” 等多門本科生及研究生課程。獲教育部高等學校科學技術進步獎二等獎、河南省科技進步獎二等獎、江蘇省科學技術獎三等獎、中國煤炭工業協會科學技術獎一等獎等省部級以上科技獎勵8項,並獲得其他科技獎勵6項;申請國家發明專利4項(已獲授權2項);出版教材1部;獲校級優秀教學成果一等獎1項,全國煤炭行業教育教學成果獎三等獎1項。


圖書目錄:

第1章緒論

1.1圖像的基本概念

1.1.1視覺與圖像

1.1.2圖像的表示

1.2數位影像處理

1.2.1數位影像處理的主要內容

1.2.2數位影像處理技術的分類

1.2.3數位影像處理的應用

1.3數字影像處理面臨的問題

1.4相關術語

1.5影像處理模擬

習題

第2章數位影像處理基礎

2.1人眼視覺系統

2.1.1人眼基本構造

2.1.2視覺過程

2.1.3明暗視覺

2.1.4顏色視覺

2.1.5立體視覺

2.1.6視覺暫留

2.2色度學基礎與色彩模型

2.2.1顏色匹配

2.2.2CIE 1931QRGB系統

2.2.3CIE 1931標準色度系統

2.2.4CIE 1976 L*a*b*均勻顏色空間

2.2.5孟塞爾表色系統

2.2.6常用色彩模型

2.3數位圖像的生成與表示

2.3.1圖像信號的數位化

2.3.2數位圖像類型

2.4數位圖像的數值描述

2.4.1常用的坐標系

2.4.2數位圖像的資料結構

2.4.3常見數位圖像格式

2.4.4BMP點陣圖檔

2.4.5讀取並顯示圖像

2.5綜合實例

習題

第3章圖像基本運算

3.1圖像幾何變換

3.1.1圖像的幾何變換基礎

3.1.2圖像的位置變換

3.1.3圖像的形狀變換

3.2圖像代數運算

3.3鄰域及範本運算

3.4綜合實例

習題

第4章圖像的正交變換

4.1離散傅裡葉變換

4.1.1一維離散傅裡葉變換

4.1.2一維快速傅裡葉變換

4.1.3二維離散傅裡葉變換

4.1.4二維離散傅裡葉變換的性質

4.1.5離散傅裡葉變換在影像處理中的應用

4.2離散余弦變換

4.2.1一維離散余弦變換

4.2.2二維離散余弦變換

4.2.3離散余弦變換在影像處理中的應用

4.3KQL變換

4.3.1KQL變換原理

4.3.2圖像KQL變換

4.4Radon變換

4.4.1Radon變換的原理

4.4.2Radon變換的實現

4.4.3Radon變換的性質

4.4.4Radon變換的應用

4.5小波變換

4.5.1概述

4.5.2小波

4.5.3連續小波變換

4.5.4離散小波變換

4.5.5正交小波與多分辨分析

4.5.6二維小波變換

4.5.7小波變換在影像處理中的應用

習題

第5章圖像增強

5.1基於灰度級變換的圖像增強

5.1.1線性灰度級變換

5.1.2非線性灰度級變換

5.2基於長條圖修正的圖像增強

5.2.1灰度長條圖

5.2.2長條圖修正法理論

5.2.3長條圖均衡化

5.2.4局部長條圖均衡化

5.3基於照度Q反射模型的圖像增強

5.3.1基於同態濾波的增強

5.3.2基於Retinex理論的增強

5.4基於模糊技術的圖像增強

5.4.1圖像的模糊特徵平面

5.4.2圖像的模糊增強

5.5基於偽彩色處理的圖像增強

5.5.1密度分割法

5.5.2空間域灰度級Q彩色變換

5.5.3頻域偽彩色增強

5.6其他圖像增強方法

5.6.1基於對數影像處理模型的圖像增強

5.6.2圖像去霧增強

習題

第6章圖像平滑

6.1圖像中的雜訊

6.1.1圖像雜訊的分類

6.1.2圖像雜訊的數學模型

6.2空間域平滑濾波

6.2.1均值濾波

6.2.2高斯濾波

6.2.3中值濾波

6.2.4雙邊濾波

6.3頻域平滑濾波

6.3.1理想低通濾波

6.3.2巴特沃斯低通濾波

6.3.3指數低通濾波

6.3.4梯形低通濾波

6.4其他圖像平滑方法

6.4.1基於模糊技術的平滑濾波

6.4.2基於偏微分方程的平滑濾波

習題

第7章圖像銳化

7.1圖像邊緣分析

7.2一階微分運算元

7.2.1梯度運算元

7.2.2Robert運算元

7.2.3Sobel運算元

7.2.4Prewitt運算元

7.3二階微分運算元

7.4高斯濾波與邊緣檢測

7.4.1高斯函數

7.4.2LOG運算元

7.4.3Canny運算元

7.5頻域高通濾波

7.6基於小波變換的邊緣檢測

7.7綜合實例

7.7.1設計思路

7.7.2各模組設計

7.7.3分析

習題

第8章圖像復原

8.1圖像退化模型

8.1.1連續退化模型

8.1.2離散退化模型

8.1.3圖像復原

8.2圖像退化函數的估計

8.2.1基於模型的估計法

8.2.2基於退化圖像本身特性的估計法

8.3圖像復原的代數方法

8.3.1無約束最小二乘方復原

8.3.2約束復原

8.4典型圖像復原方法

8.4.1逆濾波復原

8.4.2維納濾波復原

8.4.3等功率譜濾波

8.4.4幾何均值濾波

8.4.5約束最小二乘方濾波

8.4.6RichardsonQLucy演算法

8.5盲去卷積復原

8.6幾何失真校正

習題

第9章圖像的數學形態學處理

9.1形態學基礎

9.2二值形態學的基礎運算

9.2.1基本形態變換

9.2.2複合形態變換

9.3二值圖像的形態學處理

9.3.1形態濾波

9.3.2圖像的平滑處理

9.3.3圖像的邊緣提取

9.3.4區域填滿

9.3.5目標探測——擊中與否變換

9.3.6細化

9.4灰度形態學的基礎運算

9.4.1膨脹運算和腐蝕運算

9.4.2開運算和閉運算

9.5灰度圖像的形態學處理

9.5.1形態學平滑

9.5.2形態學梯度

9.5.3TopQhat和BottomQhat變換

習題

第10章圖像分割

10.1閾值分割

10.1.1基於灰度長條圖的閾值選擇

10.1.2基於模式分類思路的閾值選擇

10.1.3其他閾值分割方法

10.2邊界分割

10.2.1基於梯度的邊界閉合

10.2.2Hough變換

10.2.3邊界跟蹤

10.3區域分割

10.3.1區域生長

10.3.2區域合併

10.3.3區域分裂

10.3.4區域分裂合併

10.4基於聚類的圖像分割

10.5分水嶺分割

10.6綜合實例

10.6.1設計思路

10.6.2各模組設計

10.6.3分析

習題

第11章圖像描述與分析

11.1特徵點

11.1.1Moravec角點檢測

11.1.2Harris角點檢測

11.1.3SUSAN角點檢測

11.2幾何描述

11.2.1圖元間的幾何關係

11.2.2區域的幾何特徵

11.3形狀描述

11.3.1矩形度

11.3.2圓形度

11.3.3中軸變換

11.4邊界描述

11.4.1邊界鏈碼

11.4.2傅裡葉描繪子

11.5矩描述

11.5.1矩

11.5.2與矩相關的特徵

11.6紋理描述

11.6.1聯合概率矩陣法

11.6.2灰度差分統計法

11.6.3行程長度統計法

11.6.4LBP特徵

11.7其他描述

11.7.1梯度方向長條圖

11.7.2HaarQlike特徵

習題

第12章圖像編碼

12.1圖像編碼的基本理論

12.1.1圖像壓縮的必要性

12.1.2圖像壓縮的可能性

12.1.3圖像編碼方法的分類

12.1.4圖像編碼壓縮術語簡介

12.2圖像的無失真壓縮編碼

12.2.1無損編碼理論

12.2.2Huffman編碼

12.2.3算術編碼

12.2.4LZW編碼

12.3圖像的失真壓縮編碼

12.3.1預測編碼

12.3.2變換編碼

12.4JPEG標準和JPEG2000

12.4.1JPEG基本系統

12.4.2JPEG2000

習題

參考文獻


章節試讀:

第5章圖像增強
圖像增強(Image Enhancement)是一種基本的影像處理技術,主要是為了改善圖像的品質以及增強感興趣部分,改善圖像的視覺效果或使圖像變得更利於電腦處理。如光線較暗的圖像需要增強圖像的亮度,通過檢測高速公路上的白線實現汽車自動駕駛等。相關的圖像增強技術有針對單個圖元點的點運算,也有針對圖元局部鄰域的範本運算,根據範本運算的具體功能還可以分為圖像平滑、圖像銳化等。本章主要講解圖像增強技術中灰度級映射、長條圖修正法、照度Q反射模型、模糊技術和偽彩色增強技術。
5.1基於灰度級變換的圖像增強

灰度級變換就是借助於變換函數將輸入的圖元灰度值映射成一個新的輸出值,通過改變圖元的亮度值來增強圖像,如式(5Q1)所示。


g(x,y)=T〔f(x,y)〕(5Q1)
其中,f(x,y)是輸入圖像,g(x,y)是變換後的輸出圖像,T是灰度變換函數。
由於一般都是將過暗的圖像灰度值進行重新映射,擴展灰度級範圍,使其分佈在整個灰度值區間,因此又通常把它稱為擴展(Stretching)。
由式(5Q1)可看出,變換函數T的不同將導致不同的輸出,其實現的變換效果也不一樣。因此,在實際應用中,可以通過靈活地設計變換函數T來實現各種處理。
根據變換函數的不同,灰度級變換可以分為線性灰度級變換和非線性灰度級變換。
5.1.1線性灰度級變換
1. 基本線性灰度級變換

基本線性灰度級變換示意圖如圖5Q1所示。通過基本線性灰度級變換函數tanα,將輸入圖像f(x,y)變換為g(x,y)。基本線性灰度級變換的定義如式(5Q2)所示。


圖5Q1基本線性灰度級變換




g(x,y)=f(x,y)·tanα(5Q2)

從圖5Q1中可以看出,基本線性灰度級變換的效果由變換函數的傾角α所決定:
當α=45°,灰度變換前後灰度值範圍不變,圖像無變化;
當α<45°,變換後灰度取值範圍壓縮,變換後圖像均勻變暗;
當α>45°,變換後灰度取值範圍拉伸變長,變換後圖像均勻變亮。

基本線性灰度級變換處理結果如圖5Q2所示。圖5Q2(a)為原始灰度圖像,圖5Q2(b)為對原圖進行了tanα=0.5的線性變換結果,灰度0~255轉變為0~127; 圖5Q2(c)為對原圖進行了tanα=2的線性變換結果,灰度0~127轉變為0~255,灰度128~255轉變為255。


圖5Q2基本線性灰度級變換結果


2. 分段線性灰度級變換
分段線性灰度級變換示意圖如圖5Q3所示,它是將輸入圖像f(x,y)的灰度級區間分成兩段乃至多段分別作線性灰度級變換,

圖5Q3分段線性灰度級變換

以獲得增強圖像g(x,y)。典型的三段線性灰度級變換如式(5Q3)所示。


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