數(shù)字圖像技術(shù)與應(yīng)用

內(nèi)容概要

本書(shū)采用了嶄新的思路來(lái)構(gòu)建編寫體系，將靜態(tài)的單幀圖像的基本處理方法作為基礎(chǔ)知識(shí)部分；然后對(duì)動(dòng)態(tài)圖像，即數(shù)字視頻方面的知識(shí)進(jìn)行介紹；最后介紹了三維重建技術(shù)。這樣，就構(gòu)成了從二維平面信息(靜態(tài)圖像)到時(shí)空三維信息(數(shù)字視頻)，以及空間三維信息(三維成像技術(shù))的理論體系。在介紹了相關(guān)理論之后，配備了應(yīng)用案例，給讀者提供對(duì)應(yīng)的解決方法，以達(dá)到啟發(fā)、拓展思維的目的。
本書(shū)適合工科院校計(jì)算機(jī)應(yīng)用、電子信息工程等專業(yè)本科生使用，也可供模式識(shí)別與智能系統(tǒng)、信號(hào)與信息處理、計(jì)算機(jī)應(yīng)用等學(xué)科方向的碩

書(shū)籍目錄

前言
第1章　引言
　1.1　圖像的基本概念
　1.2　數(shù)字圖像處理系統(tǒng)
　 1.2.1　靜態(tài)數(shù)字圖像處理
　 1.2.2　三維成像
　 1.2.3　數(shù)字視頻處理
　1.3　數(shù)字圖像處理的主要研究?jī)?nèi)容
　1.4　本書(shū)的結(jié)構(gòu)安排
第2章　圖像的增強(qiáng)與去噪
　2.1　圖像的灰度增強(qiáng)
　 2.1.1　線性對(duì)比度展寬
　 2 1.2　直方圖均衡化
　 2.1.3　偽彩色增強(qiáng)
　 2 1.4　Retinx圖像增強(qiáng)方法
　2.2　圖像的噪聲抑制
　 2 2.1　圖像質(zhì)量的客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)
　 2.2.2　均值濾波
　 2.2.3　中值濾波
　 2.2.4　基于小波變換的閾值去噪
　 2.2.5　基于維納濾波的圖像去噪
　 2.2.6　基于偏微分方程的圖像去噪
　2 3　圖像的銳化
　 2.3.1　一階銳化算法
　 2 3.2　二階銳化算法
　2.4　應(yīng)用示例1：大霧天氣下的圖像清晰化
　 2 4.1　霧況的建模
　 2.4.2　光學(xué)厚度的確定與分割
　 2.4.3　清晰化處理
　2.5　應(yīng)用示例2：具有高光抑制的夜間圖像清晰化
　 2 5.1　亮度分量的估計(jì)與處理
　 2.5.2　反射分量的處理
　 2.5.3　高光抑制
第3章　圖像的幾何變換
　3.1　齊次坐標(biāo)與圖像的仿射變換
　3.2　三維圖像的投影變換
　 3.2.1　投影與投影變換
　 3.2.2　透視投影
　 3.2.3　平行投影
　3.3　圖像幾何畸變的校正
　 3.3.1　幾何畸變的描述
　 3.3.2　畸變關(guān)系已知情況下的畸變校正
　 3.3.3　畸變關(guān)系未知情況下的畸變校正
　3.4　應(yīng)用示例1：基于內(nèi)容感知的圖像非等比例縮放
　 3.4.1　能量函數(shù)的定義
　 3.4.2　低能量線的選取
　 3.4.3　敏感區(qū)域的能量提升
　3.5　應(yīng)用示例2：QR碼圖像的幾何畸變校正
第4章　圖像的分割
　4.1　閾值法
　 4.1.1　類問(wèn)類內(nèi)最大方差比法
　 4.1.2　最大熵法
　 4.1.3　聚類法
　4.2　區(qū)域提取法
　 4.2.1　區(qū)域生長(zhǎng)法
　 4.2.2　分裂一合并法
　4.3　基于色彩特征的圖像分割方法
　 4.3.1　RGB色系下的圖像分割
　 4.3.2　YCbCr色系下的圖像分割
　 4.3.3　HSV色系下的圖像分割
　4.4　神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在圖像分割中的應(yīng)用
　 4.4.1　基于BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的圖像分割
　 4.4.2　基于SOFM神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的圖像分割
　4.5　應(yīng)用示例1：腎小球區(qū)域的分割
　 4.5.1　基于遺傳算法的腎小球區(qū)域定位
　 4.5.2　基于分水嶺算法的腎小球邊緣提取
　 4.5.3　腎小球區(qū)域的分割
 ……
第5章　圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理
第6章　圖像的傅里葉變換與小波變換
第7章　數(shù)字視頻
第8章　圖像的三維重建
第9章　圖像及視頻數(shù)據(jù)壓縮
第10章　圖像的匹配與跟蹤
參考文獻(xiàn)
　　

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