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內容簡介:
本书针对图像处理中常见的问题,如噪声、对比度不足、颜色不统一等,提供了多种预处理方法。首先,针对低照度图像,本书介绍了一种对比度增强方法,该方法可以有效提高图像的视觉效果,使其更清晰。此外,对于不同相机拍摄的彩色图像间颜色不统一的问题,本书也提出了一种有效的颜色转移方法,确保不同来源的图像在色彩上保持一致。对于灰度化处理,本书提出了一种考虑色彩信息损失的方法,既简化了图像又保留了重要色彩信息。此外,针对脉冲噪声,本书还给出了一种基于线性结构特征的滤波方法。此外,本书还给出了一种基于tanh函数及Gamma函数的深度估计方法。在介绍这些方法时,本书不仅详细阐述了其原理、处理步骤和参数设置,还通过实验验证了其效果。最后,本书总结了这些方法的优点,使其更具实用性。
關於作者:
石宝,男,1982年5月生,日本名古屋市立大学博士毕业,2015年9月入职内蒙古工业大学,2018年晋升为信息工程学院副教授,硕士生导师、计算机技术专业硕士学位点负责人,主要研究方向为数字图像处理、人工智能。目前主持国家自然科学基金地区基金1项,内蒙古自然科学基金2项,内蒙古自治区直属高校基本科研业务费项目2项,作为项目技术骨干参与完成国家级项目3项、内蒙古科技计划项目3项。近年来,以第一作者或通讯作者身份在Neural Computing and Applications、The Visual Computer、Journal of Electronic Imaging、Optical Review、IEICE Transaction on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences、北京工业大学学报等国际国内学术期刊及会议发表论文30余篇,其中SCI收录14篇、EI收录10篇;以第一发明人身份申请国家发明专利16项,其中已授权5项;已授权软件著作权20余项。获IEEE Nagoya Section论文奖1项。中国计算机学会会员、IEICE会员;Neural Computing and Applications、IET Image Processing、IEEE Access、IEICE Transaction on Fundamentals of Electronics等国际学术期刊审稿人。
目錄 :
目 录 第1章 绪论1 1.1 色觉原理2 1.2 色觉理论3 1.3 可见光4 1.4 颜色空间5 1.4.1 RGB颜色空间6 1.4.2 HSV颜色空间7 1.4.3 CIE XYZ颜色空间9 1.4.4 CIE L*a*b*颜色空间12 1.5 本章小结14 本章参考文献15 第2章 基于Gamma校正的彩色图像对比度增强方法17 2.1 基本理论知识18 2.1.1 直方图均衡化18 2.1.2 Gamma校正21 2.1.3 Retinex23 2.1.4 加权分布自适应Gamma校正方法26 2.2 基于Gamma校正及Retinex的彩色图像对比度增强方法27 2.2.1 方法设计思路28 2.2.2 方法介绍28 2.2.3 评价方法32 2.2.4 实验与讨论35 2.3 基于亮度权重调整的彩色图像对比度增强方法38 2.3.1 方法介绍38 2.3.2 参数设置41 2.3.3 实验与讨论45 2.4 本章小结50 本章参考文献50 第3章 基于伪彩色抑制的彩色图像颜色转移方法53 3.1 基础知识54 3.1.1 研究现状54 3.1.2 Reinhard颜色转移方法56 3.1.3 迭代分布转移方法58 3.1.4 Ueda颜色转移方法60 3.2 基于迭代分布转移的颜色转移方法63 3.2.1 方法介绍63 3.2.2 评价方法68 3.2.3 实验及讨论69 3.3 基于伪彩色抑制的彩色图像颜色转移方法83 3.3.1 方法介绍83 3.3.2 实验及讨论84 3.4 本章小结90 本章参考文献91 第4章 基于色彩信息的彩色图像灰度化方法95 4.1 基本理论知识96 4.1.1 亮度分量96 4.1.2 Gooch的灰度化方法97 4.2 考虑颜色空间距离的彩色图像灰度化方法99 4.2.1 方法介绍99 4.2.2 评价方法101 4.2.3 实验及讨论103 4.3 一种带符号的颜色距离的彩色图像灰度化方法112 4.3.1 带符号的颜色距离112 4.3.2 实验及讨论113 4.4 考虑对比度的彩色图像灰度化方法116 4.4.1 方法介绍116 4.4.2 实验及讨论118 4.5 本章小结122 本章参考文献123 第5章 基于线性结构特征的脉冲噪声滤波方法125 5.1 基本理论知识126 5.1.1 噪声模型126 5.1.2 噪声检测126 5.1.3 评价方法127 5.2 考虑局部线性结构的滤波方法128 5.2.1 方法介绍130 5.2.2 实验及讨论132 5.3 考虑多方向线性结构的滤波方法136 5.3.1 方法介绍136 5.3.2 实验与讨论140 5.4 基于代价函数的向量滤波方法145 5.4.1 噪声模型145 5.4.2 本节方法介绍146 5.4.3 实验与讨论147 5.5 本章小结152 本章参考文献152 第6章 基于tanh函数及Gamma函数的花粉图像深度估计方法155 6.1 深度图像介绍156 6.1.1 场景深度的表示156 6.1.2 场景深度的获取158 6.2 花粉图像边缘检测方法161 6.2.1 深度图像估计161 6.2.2 获取花粉图像163 6.2.3 基于改进Canny算子的边缘检测164 6.2.4 图像细化169 6.2.5 提取边缘图像最长线171 6.2.6 实验及讨论172 6.3 基于tanh函数的花粉深度图像修正方法179 6.3.1 主要实现思想179 6.3.2 基于tanh函数的深度图像修正181 6.3.3 参数设置184 6.3.4 实验及讨论185 6.4 基于Gamma函数的花粉深度图像修正方法189 6.4.1 主要实现思想190 6.4.2 基于Gamma函数的花粉深度图像修正方法一191 6.4.3 基于Gamma函数的花粉深度图像修正方法二192 6.4.4 实验及讨论194 6.5 本章小结201 本章参考文献202