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| 內容簡介： |
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本书从实际应用出发，讲解数字图像处理的基础知识及实现方法。本书分为两篇。第壹篇共12章（第1~12章），涵盖数字图像处理的基础知识、常用的数字图像处理算法，涉及图像处理的基本运算、图像的频域处理基础、空域点处理方法、空域的平滑和锐化技术、频域的平滑和锐化技术、图像复原技术、图像分割方法、彩色图像处理及数学形态学方法等内容，并在第12章给出了具体的应用。第二篇共两章（第13章和第14章），为具体的实践内容，给出了与第壹篇中基础理论相对应的实践内容，以便使用本书的教师在教学过程中有针对性地安排实践内容。本书可作为高校软件工程专业、计算机专业、信息管理等相关专业的本科生或研究生教材，亦可作为相关领域从业人员的参考资料。
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| 關於作者： |
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作者近些年一直从事计算机应用技术的教学及研究工作，研究主方向为图像处理、虚拟现实和计算机视觉，主持和参加了上海市自然基金“增强现实中动态纹理重建与交互的关键技术研究”及国家自然基金“优小波自适应图像压缩的关键技术研究”等多个与图像处理相关的科研项目的研究；在教学及研究中积累了较为丰富的图像处理技术的经验，在国内外的会议及期刊上发表了研究论文30多篇；本教材的编写诣在从实际应用出发，编写一本实用性强的图像处理的实用教材。
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| 目錄：
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前言
教学建议
第一篇 数字图像处理基础理论
第1章 概论2
1.1 基本概念2
1.1.1 数字图像2
1.1.2 数字图像处理3
1.2 数字图像处理技术的发展历程及其应用3
1.3 数字图像处理的主要方法4
1.4 数字图像处理系统的构成4
习题4
第2章 数字图像基础5
2.1 图像的采样和量化5
2.1.1 图像的采样5
2.1.2 图像的量化6
2.2 图像的表示及实例6
2.2.1 图像的表示6
2.2.2 图像的类型及实例7
2.3 影响数字图像质量的因素9
2.3.1 空间分辨率9
2.3.2 强度等级分辨率9
2.3.3 对比度10
2.3.4 清晰度10
2.4 人眼的结构与视觉特性11
2.4.1 人眼的结构11
2.4.2 人眼的视觉特性11
2.5 常见的图像格式13
2.5.1 JPEG13
2.5.2 GIF13
2.5.3 TIFF13
2.5.4 PCX13
2.5.5 BMP13
习题14
第3章 图像的基本运算16
3.1 代数运算16
3.1.1 加运算16
3.1.2 减运算18
3.1.3 乘运算20
3.1.4 除运算22
3.2 逻辑运算23
3.2.1 与运算25
3.2.2 或运算27
3.2.3 补运算29
3.3 几何变换30
3.3.1 平移变换30
3.3.2 镜像变换32
3.3.3 旋转变换36
3.4 图像的缩放40
3.4.1 图像的缩小40
3.4.2 图像的放大41
3.5 插值运算41
3.5.1 前向映射法和后向映射法41
3.5.2 灰度重采样42
3.5.3 常用的插值法42
3.6 图像缩放及插值运算的实现方法43
3.6.1 图像缩放功能的Matlab实现方法43
3.6.2 前向映射法实现缩放功能44
3.6.3 后向映射法实现缩放功能45
3.7 图像的控制点变换与图像的变形处理49
3.7.1 三角形区域的变换方法50
3.7.2 四边形区域的变换方法51
习题51
第4章 频域处理基础53
4.1 时域与频域表示53
4.2 傅里叶变换53
4.2.1 连续傅里叶变换53
4.2.2 离散傅里叶变换54
4.3 快速傅里叶变换56
4.4 傅里叶变换的性质56
4.5 利用傅里叶变换进行图像处理58
4.5.1 图像傅里叶变换基础58
4.5.2 图像傅里叶变换的实现方法60
4.6 离散余弦变换及实现方法63
4.6.1 离散余弦变换63
4.6.2 离散余弦变换的实现方法63
习题67
第5章 空域点处理方法68
5.1 点运算68
5.1.1 点运算基础68
5.1.2 点运算的实现方法74
5.2 直方图处理77
5.2.1 直方图处理基础77
5.2.2 直方图处理的实现方法81
5.3 伪彩色处理84
5.3.1 伪彩色处理基础84
5.3.2 伪彩色处理的实现方法85
习题89
第6章 图像增强90
6.1 空域的平滑与锐化90
6.1.1 邻域操作90
6.1.2 空域的平滑技术91
6.1.3 空域的锐化技术99
6.1.4 平滑与锐化相结合的滤波技术114
6.2 频域的平滑与锐化114
6.2.1 数字图像的频域处理基础114
6.2.2 低通滤波器与图像的平滑处理115
6.2.3 高通滤波器与图像的锐化处理132
习题147
第7章 图像复原148
7.1 图像复原基础148
7.2 图像退化与数学模型148
7.3 典型的图像复原方法149
7.4 退化函数估计方法150
7.4.1 图像观察估计法150
7.4.2 试验估计法150
7.4.3 模型估计法150
7.5 逆滤波复原及其实现方法150
7.5.1 逆滤波复原基础150
7.5.2 逆滤波复原的实现方法151
7.6 维纳滤波复原及其实现方法157
7.6.1 维纳滤波复原基础157
7.6.2 维纳滤波复原的实现方法158
7.7 噪声模型164
7.8 空域滤波复原165
7.8.1 均值滤波器165
7.8.2 统计滤波器166
7.8.3 自适应滤波器166
习题167
第8章 图像分割168
8.1 图像分割基础168
8.1.1 图像分割的概念168
8.1.2 图像分割的基本方法168
8.1.3 图像分割系统的构成169
8.2 非连续性检测169
8.2.1 孤立点的检测169
8.2.2 线的检测170
8.2.3 边缘检测171
8.3 边缘连接173
8.3.1 局部处理方法173
8.3.2 Hough变换及实现方法173
8.4 阈值分割法179
8.4.1 单阈值分割与多阈值分割179
8.4.2 均值迭代阈值分割法181
8.4.3 最大类间方差分割法185
8.4.4 常见的多阈值分割法191
8.5 基于区域的分割方法193
8.5.1 区域生长算法193
8.5.2 区域分裂合并算法198
8.6 基于能量的分割方法201
8.6.1 主动轮廓模型201
8.6.2 主动轮廓线演化的实例203
8.6.3 主动轮廓分割方法的实现205
8.6.4 水平集方法210
习题211
第9章 彩色图像处理213
9.1 色彩模型基础213
9.1.1 RGB色彩模型213
9.1.2 CMY色彩模型214
9.1.3 HSV与HSI色彩模型214
9.1.4 各种色彩空间之间的转换215
9.2 RGB彩色图像的处理216
9.3 彩色图像的处理217
9.3.1 彩色图像的平滑218
9.3.2 彩色图像的锐化218
9.3.3 彩色图像的分割218
9.3.4 彩色图像的边缘提取219
9.4 假彩色图像的处理220
9.5 彩色图像处理的实现方法221
习题227
第10章 数学形态学方法228
10.1 集合论基础知识228
10.1.1 元素和集合228
10.1.2 平移和反射229
10.1.3 结构元229
10.2 形态学基本运算230
10.2.1 腐蚀230
10.2.2 膨胀230
10.2.3 开运算231
10.2.4 闭运算232
10.3 形态学基本运算的实现232
10.4 利用形态学处理图像240
10.4.1 形态学算子的图像处理功能240
10.4.2 形态学图像处理功能的实现方法242
习题248
第11章 图像压缩249
11.1 图像压缩技术基础249
11.1.1 编码与解码249
11.1.2 图像压缩的必要性和可能性249
11.1.3 信源编码250
11.1.4 性能指标250
11.2 无损压缩编码251
11.2.1 赫夫曼编码251
11.2.2 香农费诺编码254
11.2.3 游程编码255
11.2.4 无损预测编码256
11.2.5 算术编码257
习题258
第12章 图像处理实例259
12.1 动画中人脸变形实例259
12.2 医学图像增强应用实例267
第二篇 数字图像处理实践
第13章 图像处理实践基础274
13.1 Matlab图像处理软件274
13.1.1 Matlab简介274
13.1.2 Matlab图像处理基础275
13.2 OpenCV软件包278
13.2.1 OpenCV简介278
13.2.2 OpenCV软件包的安装与配置279
13.2.3 OpenCV读取与显示图像281
13.3 利用CDib类处理图像的方法283
13.3.1 CDib类的创建与使用283
13.3.2 利用CDib类处理图像285
13.4 图像处理实例285
13.4.1 利用Matlab打开与显示图像285
13.4.2 利用OpenCV打开与显示图像286
13.4.3 利用CDib类打开与显示图像289
第14章 图像处理实践294
14.1 实践一：图像处理基础294
14.2 实践二：图像基本操作295
14.3 实践三：图像的代数及逻辑运算296
14.4 实践四：图像几何变换298
14.5 实践五：图像旋转变换及缩放299
14.6 实践六：图像傅里叶变换301
14.7 实践七：利用空域点运算对图像增强302
14.8 实践八：利用直方图均衡化对图像增强303
14.9 实践九：图像伪彩色处理304
14.10 实践十：图像在空域的平滑处理305
14.11 实践十一：图像在空域的锐化处理307
14.12 实践十二：图像在频域的平滑处理308
14.13 实践十三：图像在频域的锐化处理309
14.14 实践十四：图像分割实践——Hough变换及区域生长方法311
14.15 实践十五：图像分割实践——阈值分割方法312
14.16 实践十六：图像分割实践——主动轮廓模型方法313
14.17 实践十七：彩色图像处理314
14.18 实践十八：数学形态学方法处理图像实践315
14.19 实践十九：图像的复原316
参考文献319
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| 內容試閱：
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近年来，图像及数字媒体技术发展迅猛。目前，数字图像处理技术已经被广泛应用于航天航空、医学、工业检测及控制、网络等领域中，而掌握图像处理的技术及实践的基本技能是数字图像处理应用的前提和基础。
数字图像处理是一门实践性较强的课程，因此这门课程的教学有必要采用理论与实践相结合的方法，也就是说，实践教学是其中一个主要环节。在第2版中，我们本着提高学生的创新意识、不断提高学生实践能力的目的，一方面讲解数字图像处理的基础知识及实现方法,另一方面根据图像处理教学中实践教学的需要，在第1版的基础上,补充了数字图像处理的实践方法和教学内容。
本书的特点包括以下几个方面：
1.对于读者，零知识起点即可没有学习过图形学及算法设计的学生也可以循序渐进地掌握数字图像处理的技能。
2.夯实基础，深入浅出将复杂的图像处理原理阐述得浅显易懂，便于计算机类、电子类以及其他各类人员学习掌握，在此基础上，由浅入深地介绍图像处理的实现方法及实践技能。
3.对于图像处理的算法，采用不同软件予以实现根据目前实际工程的需要，本书在讲解图像处理方法时，采用常用的图像处理编程软件描述算法，利用Matlab方法、OpenCV方法以及CDib类的方法进行实现，以便满足各类专业教学及实践应用的要求。
4.注重图像处理的实践步骤及技能训练为了深入理解图像处理算法，通过实例讲解图像处理实践的具体方法及步骤，使学生扎实地掌握数字图像处理方法及技术，提高图像处理的实践技能。
5.配有大量习题，供学生练习使用多数章节给出了习题，便于学生对知识点的巩固。
本书在撰写过程中参考了大量图像处理方面的书籍、资料和网站，同时融入了我们近些年积累的图像处理实践经验及知识，鉴于作者的经验及知识理解有限，书中难免存在不足之处，敬请各位读者不吝指正！我们也会将读者的反馈作为进一步提高质量的动力。
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