計(jì)算機(jī)圖像處理與識別技術(shù)

前言

　　圖像處理與識別技術(shù)是一門跨學(xué)科的前沿高科技。隨著計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)的不斷提高，計(jì)算機(jī)圖像處理與識別技術(shù)從20世紀(jì)80年代中期到90年代末得到了迅速的發(fā)展，已廣泛地應(yīng)用在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、金融、地質(zhì)、海洋、氣象、生物醫(yī)學(xué)、軍事、公安、電子商務(wù)、衛(wèi)星遙感、機(jī)器人視覺、目標(biāo)跟蹤、自主車導(dǎo)航、多媒體信息網(wǎng)絡(luò)通信等領(lǐng)域，取得了顯著的社會效益和經(jīng)濟(jì)效益?，F(xiàn)在人們已充分認(rèn)識到計(jì)算機(jī)圖像處理與識別技術(shù)是認(rèn)識世界、改造世界的重要手段，是21世紀(jì)信息時代的一門重要的高新科學(xué)技術(shù)?！　?shù)字圖像處理技術(shù)始于20世紀(jì)50年代，主要研究圖像編碼與壓縮、圖像預(yù)處理、圖像增強(qiáng)、圖像變換、圖像恢復(fù)、圖像分割與分析等。對圖像處理環(huán)節(jié)來說，輸入是圖像，處理后輸出的也是圖像。圖像識別技術(shù)是對上述處理后的圖像進(jìn)行分類，確定類別名稱，它可在分割的基礎(chǔ)上選擇需要提取的特征，并對某些參數(shù)進(jìn)行測量，最后根據(jù)測量結(jié)果作分類與識別?！　∮?jì)算機(jī)圖像處理與識別技術(shù)涉及的學(xué)科很多，包括數(shù)字信號處理、工程數(shù)學(xué)、信息論、運(yùn)籌學(xué)等，它與計(jì)算機(jī)、自動化、生物學(xué)、光學(xué)、視覺心理和生理學(xué)、人工智能、智能信息處理等眾多領(lǐng)域交叉、綜合集成，有著廣泛的應(yīng)用前景?！　榱讼驈V大科技人員、高年級大學(xué)本科生介紹實(shí)現(xiàn)圖像處理與識別技術(shù)所需掌握的有關(guān)基本知識、原理方法，盡快應(yīng)用這門高新技術(shù)，很有必要編寫一本實(shí)用、易學(xué)、圖例程序豐富、突出最新應(yīng)用成果的現(xiàn)代圖像處理與識別技術(shù)教材。這是作者撰寫本書的目的?！　”緯亲髡咴诮陙頌橛?jì)算機(jī)應(yīng)用、自動化專業(yè)本科生講授“計(jì)算機(jī)圖像工程”課程講稿基礎(chǔ)上，結(jié)合自己的科研成果，吸收和借鑒國內(nèi)外有關(guān)文獻(xiàn)資料編寫的。全書理論結(jié)合實(shí)際，易于學(xué)習(xí)，突出最新應(yīng)用成果。既介紹主要的概念、原理、方法與技術(shù)，又輔以必要的MATLAB示例程序，能幫助初學(xué)者迅速建立自己的微機(jī)圖像處理與識別系統(tǒng)。全書共分成九章。第一章綜述了現(xiàn)代圖像處理與識別技術(shù)基本概念、發(fā)展和應(yīng)用前景；第二章介紹了MAT[AB語言編程方法；第三章介紹了圖像預(yù)處理；第四章介紹了圖像分割；第五章介紹了圖像恢復(fù)與校正；第六章介紹了圖像特征提??；第七章介紹了圖像識別；第八章介紹了圖像數(shù)據(jù)壓縮編碼；第九章介紹了現(xiàn)代圖像處理與識別技術(shù)的應(yīng)用實(shí)例；附錄給出了MATI.AB圖像處理工具箱函數(shù)和圖像工程方面的漢英名詞對照表。書中第一、五、八、九章由王耀南教授編寫，第二、三、四章由李樹濤博士編寫，第六、七章由毛建旭博士編寫，全書由王耀南教授審校?！　”緯玫絿摇?63”高技術(shù)計(jì)劃基金、中科院模式識別國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金的資助。作者在科研和本書的撰寫工作中得到了國家模式識別實(shí)驗(yàn)室馬頌德研究員、譚鐵牛研究員，國防科技大學(xué)王正志教授、沈振康教授、王潤生教授，湖南大學(xué)童調(diào)生教授的熱情關(guān)心、支持和幫助，在此謹(jǐn)致以最誠摯的感謝。另外，本書還參考和引用了一些論文和資料，在此一并表示衷心的感謝?！　∮捎诂F(xiàn)代圖像處理與識別技術(shù)正在迅速發(fā)展之中，加之作者水平所限，本書的內(nèi)容取材一定會有不足之處，錯誤在所難免，懇請廣大讀者批評指正。

內(nèi)容概要

　　《計(jì)算機(jī)圖像處理與識別技術(shù)》系統(tǒng)地介紹了計(jì)算機(jī)圖像處理與識別的基本概念、基本理論與方法、技術(shù)和應(yīng)用實(shí)例?！队?jì)算機(jī)圖像處理與識別技術(shù)》共分九章，內(nèi)容包括計(jì)算機(jī)圖像處理與識別技術(shù)綜述、MATLAB編程語言、圖像預(yù)處理、圖像分割、圖像恢復(fù)與校正、圖像特征提取、圖像識別、圖像數(shù)據(jù)壓縮編碼以及圖像工程技術(shù)在工業(yè)自動檢測、智能機(jī)器人視覺檢測、智能交通監(jiān)控與管理、衛(wèi)星遙感圖像識別等方面的應(yīng)用實(shí)例，并附有MATLAB圖像處理函數(shù)庫和圖像工程技術(shù)領(lǐng)域?qū)I(yè)詞匯的漢英對照?！　　队?jì)算機(jī)圖像處理與識別技術(shù)》取材新穎，論述深入淺出，圖例程序豐富，注重理論與實(shí)踐相結(jié)合，力求使讀者盡快掌握和應(yīng)用這門高新技術(shù)?！队?jì)算機(jī)圖像處理與識別技術(shù)》可作為計(jì)算機(jī)應(yīng)用、自動化、圖像處理與模式識別、通信與電子系統(tǒng)、信號與信息處理、機(jī)電一體化等專業(yè)高年級本科生的教材和參考書，也可供從事圖像處理與識別技術(shù)的研究人員和工程技術(shù)人員作參考書。

書籍目錄

第一章 數(shù)字圖像處理綜述1.1 概論1.2 數(shù)字圖像處理系統(tǒng)1.2.1 計(jì)算機(jī)圖像處理系統(tǒng)的發(fā)展1.2.2 微機(jī)圖像處理系統(tǒng)的基本構(gòu)成1.3 數(shù)字圖像的形成1.3.1 抽樣1.3.2 量化1.4 數(shù)字圖像的數(shù)學(xué)描述1.4.1 數(shù)字圖像的矩陣表示1.4.2 二維數(shù)組和圖像的關(guān)系1.4.3 對二維數(shù)組處理的基本程序框架1.5 數(shù)字圖像的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)1.5.1 二維數(shù)組1.5.2 一維數(shù)組1.5.3 分層結(jié)構(gòu)1.5.4 樹狀結(jié)構(gòu)1.5.5 多波段圖像的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)1.5.6 其他形式的數(shù)據(jù)存儲格式1.6 數(shù)字圖像處理的基本方法1.6.1 基本處理過程1.6.2 基本運(yùn)算形式1.7 數(shù)字圖像處理與識別及圖像理解所研究的內(nèi)容1.7.1 圖像處理技術(shù)1.7.2 圖像識別技術(shù)1.7.3 圖像理解1.8 圖像處理與圖像識別及圖像理解的關(guān)系1.8.1 圖像處理1.8.2 什么是圖像理解1.8.3 圖像識別與圖像處理及圖像理解的關(guān)系1.9 計(jì)算機(jī)視覺（機(jī)器視覺）1.9.1 計(jì)算機(jī)視覺研究的內(nèi)容1.9.2 計(jì)算機(jī)視覺與人類視覺的差異1.9.3 計(jì)算機(jī)視覺的硬件1.9.4 與計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)的領(lǐng)域1.9.5 計(jì)算機(jī)視覺發(fā)展的現(xiàn)狀1.9.6 計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用第二章 MATLAB語言基礎(chǔ)2.1 MATLAB簡介2.2 MATLAB基本操作2.3 MATLAB編程基礎(chǔ)2.3.1 變量2.3.2 數(shù)據(jù)類型2.3.3 特殊定義值2.3.4 基本賦值語句2.3.5 工作空間的管理2.4 MATLAB運(yùn)算符2.4.1 算術(shù)運(yùn)算符2.4.2 關(guān)系運(yùn)算符2.4.3 邏輯運(yùn)算符2.5 MATLAB控制語句2.5.1 循環(huán)控制語句2.5.2 條件轉(zhuǎn)移語句2.5.3 開關(guān)控制語句2.6 MATLAB聯(lián)機(jī)幫助系統(tǒng)2.6.1 幫助命令（help）2.6.2 幫助窗口（helpwindow）2.6.3 幫助桌面（helpdesk）2.6.4 關(guān)鍵字查詢（lookfor）2.6.5 Mathworks公司網(wǎng)站第三章 圖像預(yù)處理3.1 圖像變換3.1.1 傅里葉變換3.1.2 離散余弦變換3.1.3 哈達(dá)碼變換3.1.4 沃爾什變換3.1.5 離散卡一洛變換3.2 灰度變換3.2.1 灰度線性變換3.2.2 灰度非線性變換3.3 直方圖變換3.3.1 灰度直方圖3.3.2 直方圖修正基礎(chǔ)3.3.3 直方圖均衡化3.3.4 直方圖規(guī)定化3.4 空間域圖像平滑3.4.1 鄰域平均法3.4.2 選擇平均法3.4.3 中值濾波3.4.4 空間域低通濾波3.5 空間域圖像銳化3.5.1 梯度法3.5.2 空域高通濾波法3.5.3 掩摸匹配法3.6 頻域圖像平滑和銳化3.6.1 頻域低通濾波法3.6.2 頻域高通頻濾波3.7 偽彩色和假彩色處理3.7.1 偽彩色處理3.7.2 假彩色處理第四章 圖像分割4.1 邊緣檢測4.1.1 邊緣算子法4.1.2 模板匹配法4.1.3 曲面擬合法4.2 灰度閾值分割4.2.1 雙峰法4.2.2 p參數(shù)法4.2.3 最大方差自動取閾法4.3 區(qū)域生長4.3.1 灰度差判別準(zhǔn)則4.3.2 灰度分布相似性判別準(zhǔn)則第五章 圖像恢復(fù)與校正5.1 圖像恢復(fù)的基本概念5.2 圖像退化的模型5.3 圖像復(fù)原的代數(shù)方法5.3.1 基本方程5.3.2 分塊循環(huán)矩陣的對角化5.3.3 反向?yàn)V波器5.3.4 最小二乘方濾波器5.4 最小二乘方恢復(fù)5.4.1 約束的最小二乘方復(fù)原5.4.2 最大熵濾波器5.5 圖像幾何畸變校正5.6 圖像的幾何變換5.6.1 圖像幾何變換原理5.6.2 坐標(biāo)變換5.6.3 灰度插值第六章 圖像特征提取6.1 紋理特征提取6.1.1 直方圖統(tǒng)計(jì)特征6.1.2 圖像的自相關(guān)函數(shù)6.1.3 灰度分布統(tǒng)計(jì)特征6.1.4 傅里葉特征6.2 形狀特征提取6.2.1 區(qū)域內(nèi)部的形狀特征6.2.2 區(qū)域邊界的形狀特征6.3 顏色特征提取6.3.1 彩色視覺系統(tǒng)6.3.2 計(jì)算機(jī)彩色圖像6.3.3 顏色表示系統(tǒng)6.3.4 顏色系統(tǒng)之間的轉(zhuǎn)換6.3.5 顏色的區(qū)分與對比第七章 圖像識別7.1 圖像識別概述7.2 判別函數(shù)和判別規(guī)則7.2.1 線性判別函數(shù)7.2.2 最小距離判別函數(shù)7.2.3 最近鄰域判別函數(shù)7.2.4 非線性判別函數(shù)7.3 特征的提取和選擇7.4 統(tǒng)計(jì)模式識別方法7.4.1 基本概念7.4.2 貝葉斯分類器7.4.3 基于貝葉斯分類器的遙感圖像分類7.5 模糊集理論識別方法7.5.1 引言7.5.2 模糊集理論概述7.5.3 最大隸屬原則識別方法7.5.4 擇近原則識別方法7.5.5 模糊聚類識別方法7.5.6 基于最大錄屬原則的機(jī)械零件識別7.5.7 基于模糊聚類的汽車類型識別……第八章 圖像數(shù)據(jù)壓縮編碼第九章 應(yīng)用實(shí)例

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