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| 內容簡介： |
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本书作为国家精品MOOC(国家一流课程）教材，是在国家“十二五”规划教材《数字图像处理》基础上修订而成的。主要包括四部分内容: 第一部分是数字图像处理的理论基础： 由绪论、 数字图像处理的基本概念和图像变换三章组成? 第二部分是狭义数字图像处理的理论、 方法和实例： 包括图像增强、 图像恢复与重建、 图像编码与压缩三章； 第三部分是图像特征提取与分析的理论、 方法和实例： 包括图像分割、 二值图像处理与形状分析、 纹理分析、 模板匹配与模式识别四章； 第四部分是数字图像处理的应用。
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| 關於作者： |
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贾永红，男，1966年9月出生，武汉大学教授。在科研方面，曾参与或主持完成了国家自然科学基金、国家863、国家科委、国防科工委和国家测绘局等6项课题，主持完成国家测绘科技发展基金课题、国家测绘“十五”专题、总装备部子课题、湖北省制图院、湖北省国土资源局、国家测绘局重点实验室课题和甘肃地理信息中心课题等。
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| 目錄：
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第1章导论
1.1数字图像处理的概念
1.1.1 图像
1.1.2 图像处理
1.1.3 数字图像处理的内容
1.1.4 数字图像处理与其他相关学科的关系
1.2数字图像处理系统
1.2.1 硬件系统
1.2.2 软件系统
1.3数字图像处理的特点及其应用
1.3.1 数字图像处理的特点
1.3.2 数字图像处理的应用
习题
第2章数字图像处理基础
2.1人眼的视觉原理
2.1.1人眼的构造
2.1.2图像的形成
2.1.3视觉亮度范围和分辨率
2.1.4视觉适应性和对比灵敏度
2.1.5 亮度感觉与色觉
2.1.6 马赫带
2.2连续图像的描述
2.3图像数字化
2.3.1采样
2.3.2量化
2.3.3数字图像的表示
2.3.4采样、量化参数与数字化图像间的关系
2.3.5图像数字化设备的组成及性能
2.4图像灰度直方图
2.4.1概念
2.4.2直方图的性质
2.4.3直方图的应用
2.5数字图像处理算法的形式
2.5.1基本功能形式
2.5.2几种具体算法形式
2.6图像的数据结构与文件格式
2.6. 1图像的数据结构
2.6.2图像文件格式
2.7图像的特征与噪声
2.7.1图像的特征类别
2.7.2特征提取与特征空间
2.7.3图像噪声
第3章图像变换
3.1 预备知识
3.1.1点源和狄拉克函数
3.1.2二维线性位移不变系统
3.2傅里叶变换
3.2. 1连续函数的傅里叶变換
3.2.2离散函数的傅里叶变換
3.2.3二维离散傅里叶变换的若干性质
3.3其他 可分离图像变换
3.3.1通用公式
3.3.2沃尔什变換
3.3.3哈达玛变换
3.3.4离散余弦变換
3.4小波变换
3.4.1连续小波变換
3.4.2离散小波变換
3.5 多尺度几何分析
习题
第4章图像增强
4.1图像增强的点运算
4.1.1灰度级校正
4.1.2灰度变換
4.1.3直方图修正法
4.1.4局部统计法
4.2图像的空间域平滑
4.2.1局部平滑法
4.2.2超限像素平滑法
4.2.3灰度最相近的 K个邻点平均法
4.2.4梯度倒数加权平滑法
4.2.5最大均匀性平滑
4.2.6有选择保边缘平滑法
4.2.7空间低通滤波法
4.2.8中值滤波
4.3空间域锐化
4.3.1梯度锐化法
4.3.2 Laplacian 增强算子
4.3.3钝化掩蔽和高提升滤波
4.4频率域增强
4.4.1频率城平滑
4.4.2频率城锐化
4.4.3同态滤波增强
4.5彩色增强技术
4.5.1伪彩色增强
4.5.2彩色图像增强技术
4.6图像代数运算
4.6.1加运算
4.6.2减运算
4.6.3乘运算
4.6.4除运算
习题
第5章图像复原与重建
5.1 图像退化
5.1.1 图像的退化
5.1.2 图像退化的数学模型
5.2代数恢复方法
5.2.1无约束复原
5.2.2 约束最小二乘复原
5.3频率域恢复方法
5.3.1逆滤波恢复法
5.3.2去除由匀速运动引起的模糊
5.3.3维纳滤波复原方法
5.4几何校正
5.4.1空间坐标变換
5.4.2像素灰度内插
5.5 图像重建
5.5.1计算机断层扫描的二维重建方法与应用
5.5.2三维形状的复原
习题
第6章图像编码与压缩
6.1 概述
6.1.1图像数据压缩的必要性与可能性
6.1.2 图像编码系统与方法分类
6.2图像保真度准则
6.2.1客观保真度准则
6.2.2 主观保真度准则
6.3统计编码方法
6.3.1图像冗余度和编码效率
6.3.2霍夫曼编码
6.3.3费诺香农编码
6.3.4算术编码
6.3.5 行程编码
6.4预测编码
6.4.1 线性预测编码
6.4.2非线性预测编码
6.5正交变换编码
6.5.1变换编码原理
6.5.2正交变换的性质
6.5.3变换压缩的数学分析
6.5.4最佳变換与准最佳变换
6.5.5各种准最佳变换的性能比较
6.5.6编码方法
6.6图像编码的国际标准简介
6.6.1静止图像压缩标准
6.6.2运动图像压缩标准
6.6.3二值图像压缩标准
习题
第7章.图像分割
7.1 概述
7.2边缘检测
7.2. 1梯度算子
7.2.2Roberts梯度算子
7.2.3 Prewitt 和Sobel算子
7.2.4方向算子
7.2.5拉普拉斯算子
7.2.6马尔算子
7.2.7 Canny边缘检测算子
7.2.8曲面拟合法
7.3 边缘跟踪
7.3.1光栅扫描跟踪
7.3.2 全向跟踪
7.4 线检测
7.4.1 Hough变换检测直线
7.4.2 广义Hough变换检测曲线
7.5 区域分割
7.5. 1最简单图像的区域分割
7.5.2复杂图像的区域分割
7.5.3特征空间聚类
7.5.4 分水岭算法
7.6 区域增长
7.6.1简单区域扩张法
7.6.2 质心型增长
7.6.3 混合型增长
7.7 分裂合并法
习题
第8章二值图像处理与形状分析
8.1二值图像的连接性和距离
8.1.1邻域和邻接
8.1.2 像素的连接
8.1.3 连接成分
8.1.4欧拉数
8.1.5像素的可删除性和连接数
8.1.6 区域邻接图
8.1.7包含、击中、不击中
8.1.8距离
8.2连接成分的变形处理
8.2.1标记
8.2.2膨胀和收缩
8.2.3线图形化
8.3形状特征提取与分析
8.3. 1区域内部形状特征提取与分析
8.3.2 区域外部形状特征提取与分析
8.4关系描述
8.4.1字符串描述法
8.4.2树结构描述法
第9章影像纹理分析
9.1 概述
9.2 直方图分析法
9.3 Laws 纹理能量测量法
9.5灰度共生矩阵分析法
9.5.1灰度共生矩阵
9.5.2灰度共生矩阵特征的提取
9.5.3灰度-梯度共生矩阵分析法
9.6 行程长度统计法
9.7傅里叶频谱分析法
9.8 马尔可夫随机场分析法
9.8.1马尔可夫随机场的定义和基本性质
9.8.2 纹理MRF模型参数提取与分析
9.9影 像纹理的小波分析
9.10 影像纹理的分形分析法
9. 10.1 分形
9.10.2分维
9.10.3分维特征提取与分析
9. 11 影像纹理的句法结构分析法
9.12影像纹理区域分割与边缘检测
9.12.1纹理区域分割
9.12.2纹理边缘检测
习题
第10章模板匹配与模式识别技术
10.1模板匹配
10.1.1模板匹配方法
10.1.2模板匹配方法的改进
10.2统计模式识别
10.2.1特征处理
10.2.2统计分类法
10.3结构模式识别法
10.3.1结构模式识别原理
10.3.2 树分类法
10.4智能模式识别
10.4.1 机器学习
10.4.2人工神经网络
10.4.3深度学习与卷积神经网络
习题
第11章数字图像处理的应用
11.1 多源遥感影像像素级融合技术
11.1.2像素级影像融合过程与特点
11.1.3 多源遥感影像的空间配准方法
11.1.4 像素级影像融合方法及其特点
11.2道路交通标志检测与识别
11.2.1 交通标志的基本特征
11.2.2 经典的交通标志检测与识别方法
11.2.3交通标志智能检测与识别方法
11.3 OCR文字识别技术
11.3.1 版面分析方法
11.3.2 文字识别技术
11.4 运动图像分析
第12章数学形态学
12. 1二值图像数学形态学
12.1.1 膨胀与腐蚀
12. 1.2 开运算与闭运算
12.1.3击中击不中变换
12. 1.4 二值形态学实用算法
12.2 灰度形态学分析
12.2.1腐蚀
12.2.2膨胀
12.2.3开运算和闭运算
12.2.4 基本运算性质
12.2.5 灰度形态学实用算法
习题
附录英汉专业术语对照
参考文献
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