計算機圖像處理

內(nèi)容概要

　　《高等院校教材：計算機圖像處理》原著是由日本圖像處理領(lǐng)域知名人士田村先生編寫的，在日本很受讀者的歡迎，并且許多高等院校都把它作為教材而使用。《高等院校教材：計算機圖像處理》作為反映最新技術(shù)的書籍，從基本概念到應(yīng)用實例進行了系統(tǒng)的闡述?！陡叩仍盒＝滩模河嬎銠C圖像處理》共9章，首先介紹圖像處理的特點及基本概念，其次，一一介紹圖像信息的壓縮、圖像質(zhì)量改善和圖像的重建、二值圖像處理、圖像的特征提取、立體信息和運動圖像的提取、圖像識別的方法、圖像生成的方法等?！　　陡叩仍盒＝滩模河嬎銠C圖像處理》內(nèi)容系統(tǒng)、重點突出、理論與實例并重，可作為高等院校計算機、人工智能、模式識別、生物醫(yī)學(xué)工程等專業(yè)的圖像處理課程的教材，也可作為從事圖像處理工作的技術(shù)人員的參考書。

書籍目錄

第1章 總論1.1 何謂計算機圖像處理1.1.1 計算機圖像信息處理的變遷1.1.2 圖像處理和計算機圖形學(xué)1.1.3 其他有關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域1.2 計算機圖像處理的特點1.2.1 圖形.圖像.影像1.2.2 數(shù)字圖像的優(yōu)點1.2.3 圖像處理方法的分類及其關(guān)系1.3 計算機圖像處理的利用目的第2章 基本概念2.1 計算機圖像數(shù)據(jù)處理2.1.1 數(shù)字圖像2.1.2 數(shù)字圖像在計算機內(nèi)的處理2.2 直方圖2.2.1 直方圖2.2.2 直方圖的性質(zhì)2.2.3 直方圖的典型用法2.2.4 直方圖的計算方法2.3 圖像處理算法的形式2.3.1 圖像處理功能2.3.2 圖像處理運算的形式2.3.3 局部處理和大局處理2.3.4 并行處理和串行處理2.3.5 跟蹤處理2.3.6 迭代處理2.3.7 位置不變處理和位置可變處理2.3.8 窗口處理和模板處理2.4 頻率域內(nèi)的處理2.4.1 空間頻率2.4.2 傅里葉變換2.4.3 二維傅里葉變換2.4.4 二維離散的傅里葉變換結(jié)果中的頻率分布2.4.5 空間頻率域的濾波處理2.4.6 二維離散的傅里葉變換的計算量2.4.7 傅里葉變換的應(yīng)用領(lǐng)域2.5 其他的正交變換2.6 圖像的表示和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)2.6.1 圖像的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)2.6.2 線圖像的表示2.6.3 圖像的特征表示2.7 彩色信息的處理2.7.1 彩色信息處理的基礎(chǔ)2.7.2 依據(jù)與色光有關(guān)的三刺激值的表示方法2.7.3 依據(jù)亮度和兩個色差值的表示方法2.7.4 依據(jù)顏色的三屬性的表示方法2.8 圖像信息的顯示2.8.1 中間色調(diào)顯示2.8.2 限定色顯示第3章 圖像信息的壓縮3.1 圖像信息壓縮的意義3.2 圖像的數(shù)據(jù)量和壓縮的標準3.3 圖像編碼的結(jié)構(gòu)3.3.1 信息源編碼3.3.2 圖像信息中包含的各種冗長度3.3.3 空間上的冗長度的削減3.4 預(yù)測編碼3.4.1 預(yù)測編碼方法3.4.2 預(yù)測編碼的結(jié)構(gòu)3.4.3 各種各樣的預(yù)測方法3.4.4 時間軸方向上的預(yù)測3.4.5 可動補償預(yù)測3.4.6 動向量的檢測方法3.5 變換編碼3.5.1 變換編碼方法3.5.2 變化編碼的基本結(jié)構(gòu)3.5.3 變換系數(shù)的編碼3.6 平均信息量編碼3.6.1 可變長編碼3.6.2 平均信息量3.6.3 代碼分配3.6.4 霍夫曼編碼3.6.5 算術(shù)編碼3.7 實用的圖像編碼方式3.7.1 靜止圖像編碼3.7.2 運動圖像編碼3.7.3 二值圖像編碼第4章 圖像質(zhì)量改善和圖像的重建4.1 增強，復(fù)原，重建4.2 對比度增強4.2.1 灰度等級變換4.2.2 直方圖變換4.2.3 偽彩色顯示4.3 銳化4.4 平滑和噪聲消除4.4.1 移動平均法4.4.2 中值濾波4.4.3 保持邊緣的平滑4.4.4 滯后平滑4.4.5 周期性噪聲和孤立噪聲的消除4.5 圖像的復(fù)原4.5.1 圖像劣化的模型4.5.2 逆濾波4.5.3 維納濾波4.5.4 維納濾波的擴充4.6 圖像的校正4.6.1 幾何畸變的校正4.6.2 輻射量畸變的校正4.7 圖像的重建4.7.1 計算機斷層法4.7.2 依據(jù)投影數(shù)據(jù)的斷層圖像的復(fù)原4.7.3 連續(xù)斷層圖像和體積數(shù)據(jù)第5章 二值圖像處理5.1 二值圖像處理的意義及其流程5.2 圖像的二值化處理5.2.1 二值化和閾值選擇5.2.2 多值化5.2.3 可變閾值法5.3 二值圖像的連接性和距離5.3.1 二值圖像的連接性5.3.2 距離5.4 二值圖像的分析和變換5.4.1 連接成分的分析5.4.2 二值圖形的變換5..5 形態(tài)學(xué)運算5.5.1 形態(tài)學(xué)運算的基礎(chǔ)5.5.2 根據(jù)形態(tài)學(xué)運算的二值圖像處理5.6 形狀的特征與表示5.6.1 圖形的形狀特征5.6.2 圖形的形狀表示5.7 三維二值圖像處理5.7.1 三維二值圖像5.7.2 連接性與距離5.7.3 三維連接成分的處理第6章 圖像的特征提取6.1 以圖像分析.識別為目的的特征提取6.2 邊緣檢測6.2.1 邊緣的模型6.2.2 圖像的微分6.2.3 基于梯度的邊緣檢測6.2.4 基于拉普拉斯算子的邊緣檢測6.2.5 根據(jù)最佳適配的邊緣檢測6.3 線檢測6.3.1 線檢測算子6.3.2 非極大點的抑制6.3.3 邊緣跟蹤6.3.4 霍夫變換6.4 區(qū)域分割6.4.1 區(qū)域擴張法6.4.2 利用特征空間上的群聚的區(qū)域分割6.5 紋理分析6.5.1 紋理特征6.5.2 紋理特征量的計算6.5.3 紋理區(qū)域的分割6.5.4 紋理邊緣的檢測第7章 立體信息和運動的提取7.1 從二維圖像求深度和運動7.2 距離信息的提取7.2.1 照相機模型7.2.2 立體法的測量原理7.2.3 被動立體法7.2.4 主動立體法7.3 三維形狀的復(fù)原7.3.1 根據(jù)陰影的形狀復(fù)原7.3.2 其他的形狀復(fù)原法7.3.3 照度差立體法7.4 距離圖像的特征提取7.4.1 距離圖像的邊緣檢測7.4.2 距離圖像的區(qū)域提取7.4.3 形狀的模型化7.5 從時間序列圖像的運動提取7.5.1 運動的提取7.5.2 視覺速度向量場的計算7.5.3 時空間圖像的利用7.6 根據(jù)運動的三維形狀復(fù)原7.6.1 根據(jù)運動的形狀復(fù)原7.6.2 根據(jù)時間序列圖像的深度提取7.6.3 剛體的三維運動的提取第8章 圖像識別的方法8.1 圖像的識別及其流程8.2 依據(jù)二維圖像匹配的位置檢測8.2.1 依據(jù)樣板匹配的位置檢測8.2.2 與匹配濾波器的關(guān)系8.2.3 高速樣板匹配8.2.4 樣板匹配的改進8.2.5 依據(jù)特征匹配的位置檢測8.3 依據(jù)二維圖像匹配的識別8.3.1 依據(jù)樣板匹配的識別8.3.2 依據(jù)線圖形形狀匹配的識別8.3.3 依據(jù)能量最小化的形狀匹配8.3.4 依據(jù)利用射影空間的圖像匹配的識別8.4 三維物體的識別8.4.1 向三維的擴展8.4.2 表示三維形狀的模型8.4.3 退化成二維的模型8.4.4 在射影空間表示的模型8.5 統(tǒng)計圖案識別8.5.1 特征選擇8.5.2 分類8.5.3 依據(jù)最大似然法的分類8.5.4 依據(jù)識別樹的分類8.5.5 無教師分類8.6 部分空間法8.6.1 CLAFIC法8.6.2 正交部分空間法8.6.3 學(xué)習(xí)部分空間法第9章 圖像生成的方法9.1 圖像生成--計算機圖形學(xué)9.2 二維圖形學(xué)9.2.1 圖形的繪制過程9.2.2 模型變換（視野變換）9.2.3 直線的繪制9.2.4 曲線的繪制9.2.5 填充圖形的繪制9.2.6 反走樣9.3 三維模型與數(shù)據(jù)表示9.3.1 線框模型9.3.2 表面模型9.3.3 實體模型9.4 三維圖形學(xué)的基本流程9.4.1 模型變換和視野變換9.4.2 裁剪9.4.3 投影變換9.5 隱藏線.隱藏面的消除9.5.1 后向面消隱9.5.2 深度排序法9.5.3 z緩沖區(qū)法9.5.4 掃描線法9.6 反射模型9.6.1 光和亮度9.6.2 反射特性9.6.3 陰影模型9.6.4 平滑陰影9.7 整體光照明模型9.7.1 二遍法9.7.2 raytracing法9.7.3 radiosity法9.8 紋理變換9.8.1 紋理變換的基礎(chǔ)9.8.2 紋理變換的擴充9.9 基于圖像的重建9.9.1 無形狀模型數(shù)據(jù)的重建方法9.9.2 其他的IBR方法9.10立體數(shù)據(jù)的可視化9.10.1 等值面顯示9.10.2 逆映像型積分顯示參考文獻

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