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| 內容簡介： |
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本书主要介绍了数字图像处理的基本概念、基本原理、常见方法和应用案例，并且融入了近年来数字图像处理领域的重要进展。全书共11章，包括绪论、数字图像处理基础、图像增强、图像复原、彩色图像处理、图像压缩、图像形态学及其应用、图像分割、图像特征提取、图像识别、图像处理的综合应用实例分析。本书注重理论和实际应用相结合，在讲解理论的同时配以大量的行业应用案例。本书可作为高等学校信息与通信工程、计算机科学与技术、软件工程、自动化、人工智能等专业本科高年级或研究生的教材，也可作为数字图像处理、计算机视觉、机器视觉、人工智能等领域工程技术人员的参考书。
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前言第1章绪论1.1数字图像处理的基本概念1.1.1图像的表示1.1.2数字图像处理的目的1.2数字图像处理的内容和方法1.2.1数字图像处理的内容1.2.2数字图像处理的方法1.3数字图像处理系统的构成1.4数字图像处理的特色应用1.5本章小结第2章数字图像处理基础2.1数字图像处理基础概述2.2图像的视觉基础2.2.1人眼视觉系统2.2.2人眼视觉模型2.2.3人眼视觉特性2.3图像的数字化表示2.3.1图像的获取2.3.2图像数字化过程2.3.3数字图像表示方法2.4图像像素间的关系2.4.1图像像素邻域2.4.2图像像素邻接2.4.3像素间的距离2.5图像的算术运算2.6本章小结第3章图像增强3.1图像增强概述3.2空间域的图像增强——直接灰度变换法3.2.1图像线性变换3.2.2图像非线性变换3.3空间域的图像增强——直方图修正法3.3.1直方图的概念3.3.2直方图均衡化3.3.3直方图规定化3.4空间域的滤波增强——平滑滤波与锐化滤波3.4.1平滑滤波器3.4.2锐化滤波器3.5频率域的图像增强3.5.1离散傅里叶变换3.5.2频率域平滑滤波——低通滤波器3.5.3频率域锐化滤波——高通滤波器3.6本章小结第4章图像复原4.1图像复原概述4.1.1图像退化与复原的关系4.1.2图像降质过程的数学模型4.2常见的退化函数估计4.3噪声模型及只含噪声图像的复原4.3.1各类常见噪声模型4.3.2空间域滤波对只含噪声图像的复原4.3.3频率域滤波对只含周期噪声图像的复原4.4复原的经典理论方法（选学）4.4.1逆滤波复原4.4.2维纳滤波复原4.4.3约束小二乘方滤波复原4.5图像的几何失真变换4.5.1基本的几何失真变换4.5.2灰度插值复原4.6本章小结第5章彩色图像处理5.1彩色图像处理概述5.2彩色基础5.2.1彩色的颜色属性5.2.2原色相加理论和原色相减理论5.3彩色模型5.3.1RGB彩色模型5.3.2CMY和CMYK彩色模型5.3.3HSI彩色模型5.3.4与设备无关的彩色模型——Lab彩色模型5.3.5彩色模型之间的变换5.4伪彩色图像处理5.4.1灰度分层法5.4.2灰度级到彩色变换法5.5彩色变换5.5.1调整彩色图像亮度5.5.2补色5.5.3彩色分层5.5.4色调和彩色校正5.5.5直方图处理5.6彩色图像增强5.6.1彩色图像平滑5.6.2彩色图像锐化5.7彩色图像分割5.7.1HSI彩色模型分割5.7.2RGB彩色模型分割5.7.3彩色图像边缘检测（选学）5.8本章小结第6章图像压缩6.1图像压缩概述6.2数学变换基础6.2.1数据冗余6.2.2基础变换6.3无损压缩编码6.3.1霍夫曼编码6.3.2行程编码6.3.3算术编码6.4有损压缩编码6.4.1有损预测编码6.4.2变换编码6.4.3其他编码6.5图像压缩标准与图像格式6.5.1JPEG6.5.2JPEG20006.5.3其他图像压缩标准6.5.4图像格式6.6本章小结第7章图像形态学及其应用7.1图像形态学概述7.2二值图像数学形态学的运算工具——腐蚀与膨胀7.2.1数学形态学的基础知识7.2.2二值腐蚀与膨胀7.3二值图像数学形态学的运算工具——开运算与闭运算7.3.1二值图像开运算7.3.2二值图像闭运算7.4数学形态学的常见算法7.4.1边界提取7.4.2孔洞填充7.4.3击中与击不中变换7.4.4提取连通分量7.4.5细化和粗化7.4.6骨架抽取7.5灰度图像形态学7.5.1灰度腐蚀与膨胀7.5.2灰度开运算与闭运算7.6本章小结第8章图像分割8.1图像分割概述8.2点、线的边缘检测方法8.2.1边缘检测原理8.2.2点检测8.2.3线检测8.2.4各种边缘检测算子及性能对比8.2.5霍夫（Hough）变换8.3基于阈值的分割方法8.3.1阈值分割的原理与分类8.3.2全局阈值分割8.3.3局部阈值分割8.4基于区域提取的分割方法8.4.1区域生长8.4.2区域分裂与合并8.5形态学分水岭算法分割图像8.6其他分割算法（选学）8.6.1超像素的区域分割8.6.2运动视频在分割中的运用8.7本章小结第9章图像特征提取9.1图像特征提取概述9.2边界预处理表示方法9.2.1链码9.2.2小周长多边形近似边界9.2.3标记图9.2.4骨架9.3边界特征描绘子9.3.1基础边界描绘子9.3.2形状数9.3.3傅里叶描绘子9.3.4统计矩9.4区域描绘特征(选学)9.4.1一些基本的区域描绘子9.4.2拓扑描绘子9.4.3纹理9.4.4矩不变量9.4.5特征描绘子的主分量9.5尺度不变特征变换9.5.1尺度空间极值检测（选学）9.5.2关键点定位9.5.3方向确定9.5.4关键点描述9.6本章小结第10章图像识别10.1图像识别概述10.2基于传统机器学习的图像识别10.2.1监督学习算法10.2.2非监督学习算法10.3分类模型评价指标10.4基于深度学习的图像识别10.5本章小结第11章图像处理的综合应用实例分析11.1车牌识别综合案例分析11.1.1车牌识别概述11.1.2车牌识别原理11.1.3车牌识别案例实验分析11.2陶瓷碗口圆度检测综合案例分析11.2.1陶瓷碗口圆度检测概述11.2.2陶瓷碗口圆度检测原理11.2.3陶瓷碗口圆度检测实验分析11.3陶瓷碗口缺口检测综合案例分析11.3.1陶瓷碗口缺口检测概述11.3.2陶瓷碗口缺口检测原理及实验分析11.4墙地
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前言图像是重要的信息载体之一，数字图像处理关注的是图像的处理。数字图像处理是利用计算机对图像进行加工、转换和分析等操作的技术。随着科技发展进入数字化、网络化、智能化的新时代，数字图像处理技术的适用范围越来越广泛。数字图像处理技术与如今热门的人工智能、机器学习、信息安全等有着密切的联系。本书可作为高等学校信息与通信工程、计算机科学与技术、软件工程、自动化、人工智能等专业“数字图像处理”课程的推荐教材。首先，随着信息技术的发展，“数字图像处理”课程所涵盖的内容需要与新技术衔接；其次，积极推进新工科建设，为培养高素质复合型“新工科”人才提出了新要求。本书就是为适应这两种新变化的需要而编写的。本书是在编著者认真分析并研究了2010年以来出版和再版的若干国内外同类优质教材特点的基础上，结合多年的教学经验编写而成的。同时，本书结合地方院校特色，力求体现以下思路：1.知识模块化，方便后续应用。将数字图像处理的知识模块化讲解，将其分为数字图像处理基础、图像增强、图像复原、图像压缩、图像分割、图像识别等模块，使读者对数字图像处理的内容有全局的认识。应用案例的介绍同样围绕着知识模块开展，有利于读者对数字图像处理技术各种知识模块的运用。2.弱化数学分析、公式推导过程，从物理意义切入讲解。“数字图像处理”课程的新概念、新知识点较多，服务的对象是初学者，课程的内容体系与其他相关先修专业课程（如“信号与系统”和“数字信号处理”）之间有紧密的衔接和交融，有一定的公式量。但考虑到过多的数学分析、公式推导会分散读者的注意力，甚至掩盖物理意义，因此本书从物理意义方面切入讲解，更适合基础薄弱的初学者。在这方面，本书尽量做到：物理意义阐述详尽、公式简明、鲜有数学公式推导、易学易懂。总之，本书力求做到增加可读性，减少读者阅读和学习的困难。3.以应用为导向，突显课程实用性。“数字图像处理”是一门不仅涉及专业理论而且与工程实践密切相关的课程，它与先修课程“信号与系统”和“数字信号处理”有差别。后者是讲述信号的分析方法和处理方法的理论课程，“数字图像处理”却是以理论为基础结合实际应用的课程。本书配合大量的案例，向应用更进一步。另外，本书配合行业发展特色应用案例进行讲授，有车牌识别案例、陶瓷碗口圆度检测案例、墙地砖外形检测案例等符合时代特色的教学案例，从而培养读者的学习兴趣，最终培养面向行业的应用型人才。4.体现课程教学知识的可扩展性。随着信息技术的发展，数字图像处理相关的各领域的新技术不断涌现。面对新工科对人才培养的要求，课程教学应该与科技发展同步。本书的第10章对图像识别技术进行了介绍，图像识别技术可以与最新的智能技术对接，如人工智能技术、智能制造技术，从而增加读者的学习兴趣，开拓读者的视野和思路，适应现代科技对人才的要求。本书第1章和第11章由王俊祥编写，第2~5、7、8章由赵怡编写，第6、9、10章由张天助编写。全书由王俊祥统编定稿。此外，在本书编写过程中李娇做了大量辅助工作。在本书的编写过程中，编著者从所列参考文献中吸取了宝贵的成果和资料，在此谨向各参考文献的著译者表示衷心的感谢。编著者深知，数字图像处理技术的范围广，新知识多，我们对这一领域的学习和研究水平十分有限，书中不妥之处在所难免，希望读者给予批评和指正。编著者
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