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| 內容簡介： |
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本书内容分为三部分：第一部分为数字图像处理基础，包括第1章到第3章的内容，涵盖绪论、数字图像处理基础及Python图像处理基础，介绍数字图像处理技术的发展现状和基础知识；第二部分为数字图像处理技术，包括第4章到第8章的内容，涵盖图像变换、图像增强、图像形态学处理、图像分割及图像压缩，介绍数字图像处理技术的核心内容；第三部分为数字图像处理技术的应用，包括第9章到第11章的内容，涵盖数字水印、指纹识别及病理图像处理，介绍数字图像处理技术的应用现状和发展趋势。 本书可供电子信息工程、通信工程、电子科学与技术、计算机科学与技术、生物医学工程等专业的学生使用，也可作为工程技术人员或其他相关人员的参考书。
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| 關於作者： |
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赵彦玲，女，副研究员，主持山东省自然基金2项，参与国家自然基金青年基金项目1项，以主要人员身份参与省、市级项目10余项；以第一作者发表SCI、EI检索论文十余篇；以第一发明人授权发明专利6项；以主要人员身份获得山东省科技进步奖二等奖1项、三等奖2项，山东省高等学校科学技术奖二、三等奖各1项。
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| 目錄：
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目录
第1章 绪论1
1.1 数字图像处理简介1
1.1.1 什么是图像1
1.1.2 图像的分类1
1.1.3 数字图像的产生1
1.1.4 数字图像处理的研究内容1
1.2 数字图像的表示方法4
1.2.1 二值图像4
1.2.2 灰度图像4
1.2.3 RGB图像5
1.2.4 索引图像5
1.2.5 多帧图像6
1.3 计算机中的数字图像文件格式6
1.3.1 BMP文件格式7
1.3.2 GIF文件格式7
1.3.3 JPEG文件格式8
1.3.4 TIFF文件格式9
1.4 数字图像处理系统的组成10
1.5 常见的数字图像处理操作10
1.6 本章小结11
习题11
第2章 数字图像处理基础12
2.1 色度学基础12
2.1.1 三基色原理12
2.1.2 颜色模型13
2.2 图像的数字化技术16
2.2.1 图像的数学模型16
2.2.2 图像的采样17
2.2.3 图像的量化18
2.3 像素的基本关系19
2.3.1 像素的邻域19
2.3.2 邻接性、连通性、区域和边界20
2.3.3 距离度量21
2.4 图像质量评价22
2.4.1 图像质量的主观评价22
2.4.2 图像质量的客观评价23
2.5 本章小结25
习题25
第3章 Python图像处理基础27
3.1 Python语言27
3.2 Python图像处理库27
3.3 Python图像处理开发环境配置28
3.3.1 基于Python软件的开发环境配置29
3.3.2 基于Anaconda软件的开发环境配置35
3.4 图像文件的基本操作35
3.4.1 图像文件读取35
3.4.2 图像文件显示36
3.4.3 图像文件保存36
3.4.4 视频文件读取37
3.5 图像类型转换38
3.5.1 RGB图像转换为灰度图像38
3.5.2 二值图像的转换39
3.5.3 数据矩阵转换为数字图像40
3.6 本章小结41
习题41
第4章 图像变换43
4.1 图像的几何变换43
4.1.1 图像的平移43
4.1.2 图像的镜像45
4.1.3 图像的缩放46
4.1.4 图像的转置48
4.1.5 图像的旋转49
4.1.6 图像的剪切50
4.1.7 图像的插值50
4.2 图像的离散傅里叶变换57
4.2.1 连续傅里叶变换57
4.2.2 离散傅里叶变换58
4.2.3 离散傅里叶变换的性质59
4.2.4 图像二维离散傅里叶变换的Python实现61
4.3 图像的离散余弦变换62
4.3.1 一维离散余弦变换62
4.3.2 二维离散余弦变换62
4.3.3 图像二维离散余弦变换的Python实现63
4.4 本章小结64
习题64
第5章 图像增强65
5.1 图像增强分类65
5.1.1 空间域增强65
5.1.2 频域增强65
5.2 直接灰度变换法65
5.2.1 线性变换66
5.2.2 非线性变换69
5.3 直方图修正法72
5.3.1 图像的灰度直方图72
5.3.2 直方图均衡化74
5.4 邻域增强算法78
5.4.1 邻域平均值法78
5.4.2 中值滤波法80
5.4.3 微分运算算法82
5.5 频域增强87
5.5.1 低通滤波88
5.5.2 高通滤波90
5.5.3 带通滤波和带阻滤波91
5.5.4 同态滤波92
5.6 图像退化及复原93
5.7 本章小结94
习题94
第6章 图像形态学处理96
6.1 图像形态学概述96
6.1.1 图像形态学发展96
6.1.2 数学形态学基础97
6.1.3 在Python软件中创建结构元素100
6.2 二值图像形态学处理101
6.2.1 膨胀及其实现102
6.2.2 腐蚀及其实现104
6.2.3 开运算及其实现106
6.2.4 闭运算及其实现107
6.3 灰度图像形态学处理108
6.3.1 灰度图像膨胀109
6.3.2 灰度图像腐蚀110
6.3.3 灰度图像开运算与闭运算112
6.4 图像形态学处理应用113
6.5 本章小结114
习题115
第7章 图像分割116
7.1 图像分割基本概念116
7.1.1 图像分割的定义116
7.1.2 图像分割的分类116
7.2 基于边缘的图像分割117
7.2.1 边缘分割方法的基本原理117
7.2.2 Canny算子118
7.3 基于区域的图像分割120
7.3.1 阈值法121
7.3.2 生长合并法126
7.4 基于显著性分析的图像分割128
7.5 本章小结131
习题131
第8章 图像压缩132
8.1 图像压缩基础132
8.1.1 数据冗余相关概念132
8.1.2 图像压缩模型133
8.1.3 图像格式和压缩标准133
8.1.4 图像压缩分类134
8.2 常见的压缩编码技术135
8.2.1 哈夫曼编码135
8.2.2 算术编码139
8.2.3 LZW编码142
8.2.4 行程编码146
8.2.5 DPCM编码148
8.2.6 小波变换编码148
8.3 本章小结149
习题150
第9章 数字水印151
9.1 数字作品的版权保护151
9.1.1 数字作品的特点151
9.1.2 数字作品的版权保护现状151
9.2 版权保护技术发展152
9.2.1 数字水印技术的发展152
9.2.2 大版权时代DCI体系发展153
9.3 数字水印技术155
9.3.1 数字水印技术的概念155
9.3.2 数字水印技术的基本原理155
9.3.3 数字水印技术的特点156
9.3.4 数字水印的分类156
9.3.5 数字水印的评价标准157
9.4 典型的数字水印方案158
9.4.1 空间域数字水印算法158
9.4.2 变换域数字水印算法164
9.5 本章小结169
习题169
第10章 指纹识别170
10.1 指纹识别技术概述170
10.1.1 古代指纹学发展170
10.1.2 近代指纹学发展170
10.1.3 指纹概念及特性171
10.1.4 指纹分类171
10.2 指纹识别关键技术172
10.2.1 指纹图像采集172
10.2.2 指纹图像预处理173
10.2.3 指纹特征提取175
10.2.4 指纹比对176
10.3 指纹识别算法Python程序实现177
10.4 本章小结182
习题182
第11章 病理图像处理183
11.1 病理诊断概述183
11.1.1 病理诊断存在的社会背景183
11.1.2 我国病理诊断发展需求185
11.2 病理图像处理技术发展现状186
11.2.1 病理图像处理技术的由来186
11.2.2 病理图像处理技术发展历史188
11.2.3 基于深度学习的病理图像处理技术发展188
11.3 病理图像处理案例的实现189
11.3.1 拟解决的实际医学问题189
11.3.2 病理切片图像的预处理191
11.3.3 基于深度学习的病理图像识别的模型训练196
11.3.4 测试图像分类预测200
11.4 本章小结201
习题202
参考文献203
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