數(shù)字圖像處理

前言

　　數(shù)字圖像處理是實用性很強的學(xué)科，許多處理算法具有實際應(yīng)用背景。因此，學(xué)習(xí)圖像處理原理與算法必須與編程實踐相結(jié)合才能真正理解和掌握。本著這個目的，作者編寫了本書，并將所有主要算法編程實現(xiàn)寫成另一本《數(shù)字圖像處理——Visualc#.NET編程與實驗》（以下簡稱《編程與實驗》）。本書中，作者對于原理與算法的著眼點不是“介紹性”的，即不是停留在介紹上，而是著眼于實現(xiàn)和實踐。雖然將圖像處理算法作為基本對象，但對于沒有學(xué)習(xí)過甚至沒有接觸過計算機圖形學(xué)和算法的讀者來說，也能順利地學(xué)完大部分章節(jié)。按照現(xiàn)在流行的新潮語言，本書是“零知識”起點的，即對于圖像處理和算法兩個方面是“零知識”起點的。對于其他基礎(chǔ)知識，一般地，要求讀者學(xué)習(xí)過大學(xué)高等數(shù)學(xué)和一門程序設(shè)計語言，如C或Java語言。　　本書作者認(rèn)為，一個算法只有當(dāng)程序?qū)崿F(xiàn)時才是一個真正意義上的算法。因為算法在實現(xiàn)時，仍然會遇到一些計算機編程實現(xiàn)的困難。另一方面，當(dāng)算法已經(jīng)實現(xiàn)時，可以通過程序的運行和對代碼的分析進一步理解和掌握算法，還可以學(xué)到編程實現(xiàn)的技巧。而這些正是讀者需要掌握的。用“百聞不如一見”的成語來描述圖像處理的學(xué)習(xí)方法恐怕是最恰當(dāng)?shù)?。在學(xué)習(xí)了原理與算法后，如果不進行編程和實驗將會留下缺憾。出于這樣的考慮，《編程與實驗》中的程序是完整的，程序除了可用標(biāo)準(zhǔn)的可視化選擇控件設(shè)置參數(shù)外，還設(shè)置了默認(rèn)參數(shù)。作者這樣處理的目的之一是讓讀者進行圖像處理實踐和實驗上帶來便利。其目的之二是為非計算機專業(yè)的讀者在學(xué)習(xí)和應(yīng)用圖像處理技術(shù)上考慮的。所以，本書不僅是面向計算機專業(yè)的，事實上它也適合電子信息、自動控制、生物醫(yī)學(xué)等各理工科相關(guān)專業(yè)。由于程序已能自動運行，即使初學(xué)者也能從中有所收獲，所以本書大部分內(nèi)容對于專科、高等職業(yè)技術(shù)學(xué)院等各個層次的讀者也是適合的。書中某些內(nèi)容特別是最后3章更是為本科高年級學(xué)生和研究生們創(chuàng)新學(xué)習(xí)特意編寫的?！　”緯奶厣蛯W(xué)習(xí)方法　　下面介紹本書的特色和相應(yīng)的學(xué)習(xí)方法，供讀者參考。　　1.介紹算法詳細并注重實現(xiàn)　　一個算法只有當(dāng)其程序?qū)崿F(xiàn)時，才是一個真正意義上的算法。事實上，本書的算法是在程序?qū)崿F(xiàn)后寫成的。讀者可以通過與本書配套的《編程與實驗》中的程序運行和對代碼的分析進一步理解和掌握算法，還可以學(xué)習(xí)編程實現(xiàn)的技巧?！　?.主要算法都實現(xiàn)了程序在本書中的主要算法都在《編程與實驗》中實現(xiàn)了完整程序，且可直接運行又可設(shè)置參數(shù)運行。全部程序提供了運行所需的完整圖像等實驗材料。此外，對有關(guān)章節(jié)理論內(nèi)容的學(xué)習(xí)在光盤中還提供了仿真實驗程序，讀者可進行實驗，用以加深理解和掌握。　　3.程序代碼注釋詳細并具有研究開發(fā)價值　　對應(yīng)算法在程序的相應(yīng)語句中提供詳細注釋，便于對照學(xué)習(xí)。不少程序直接來自作者在公司的開發(fā)實踐和研究工作，具有研究開發(fā)價值。

內(nèi)容概要

本書針對圖像處理和算法兩方面為“零知識”起點的讀者。前12章適用于本科教學(xué)，主要內(nèi)容包括概論、圖像數(shù)字化、圖像處理基礎(chǔ)、圖像幾何變換、圖像時頻變換、圖像增強、圖像恢復(fù)、圖像分割、圖像特征與分析、圖像形態(tài)學(xué)、模式識別和圖像壓縮。最后3章包括分形圖像壓縮、圖像加密和圖像水印，可為本科高年級和研究生教學(xué)之用?！　”緯鴥?nèi)容新穎并注重培養(yǎng)創(chuàng)新能力，介紹算法深入淺出并注重實現(xiàn)，其主要算法都在配套的《數(shù)字圖像處理—Visual C#.NET編程與實驗》一書中實現(xiàn)了程序。若結(jié)合《數(shù)字圖像處理—Visual C#.NET編程與實驗》，各層次讀者可各取所需地學(xué)習(xí)有關(guān)章節(jié)。本書的所有算法和公式都經(jīng)過推導(dǎo)和證明，并經(jīng)過程序驗證?！　”緯m用于計算機、通信和電子信息、自動控制、生物醫(yī)學(xué)工程等各理工科相關(guān)專業(yè)的本科和研究生教學(xué)和工程技術(shù)人員應(yīng)用參考。

書籍目錄

出版說明 前言 第1章　概論 　1.1　基本概念 　　1.1.1　連續(xù)圖像 　　1.1.2　數(shù)字圖像 　　1.1.3　顏色模型 　1.2　圖像的統(tǒng)計特性 　　1.2.1　基本統(tǒng)計分析量 　　1.2.2　直方圖 　1.3　圖像文件格式 　　1.3.1　BMP圖像文件格式 　　1.3.2　JPG圖像文件格式 　　1.3.3　GIF圖像文件格式 　　1.3.4　PNG圖像文件格式 　1.4　圖像質(zhì)量的評價標(biāo)準(zhǔn) 　　1.4.1　客觀評價標(biāo)準(zhǔn) 　　1.4.2　主觀評價標(biāo)準(zhǔn) 　1.5　數(shù)字圖像處理的應(yīng)用 　1.6　習(xí)題 第2章　圖像數(shù)字化 　2.1　圖像采樣 　　2.1.1　圖像采樣基本概念 　　2.1.2　采樣定理 　　2.1.3　圖像重建 　2.2　圖像量化 　　2.2.1　標(biāo)量量化 　　2.2.2　向量量化 　　2.2.3　采樣、 量化參數(shù)與數(shù)字化圖像之間的關(guān)系 　　2.2.4　數(shù)字圖像的數(shù)值描述 　2.3　圖像輸入／輸出設(shè)備 　　2.3.1　圖像輸入設(shè)備 　　2.3.2　圖像輸出設(shè)備 　2.4　習(xí)題 第3章　圖像處理基礎(chǔ) 　3.1　點運算 　　3.1.1　線性點運算 　　3.1.2　非線性點運算 　　3.1.3　點運算與直方圖 　　3.1.4　點運算的應(yīng)用 　3.2　代數(shù)運算 　　3.2.1　加法運算 　　3.2.2　減法運算 　　3.2.3　乘法運算 　　3.2.4　除法運算 　3.3　點運算和代數(shù)運算應(yīng)用算法 　　3.3.1　彩色圖像轉(zhuǎn)變?yōu)榛叶葓D像 　　3.3.2　灰度閾值變換 　　3.3.3　灰度線性變換 　　3.3.4　偽彩色處理 　　3.3.5　圖像融合 　3.4　習(xí)題 第4章　圖像幾何變換 　4.1　圖像仿射變換 　　4.1.1　齊次坐標(biāo)系 　　4.1.2　圖像仿射變換 　　4.1.3　仿射變換算法設(shè)計 　4.2　圖像插值放大 　　4.2.1　最鄰近插值算法 　　4.2.2　雙線性插值算法 　　4.2.3　三次卷積插值算法 　4.3　圖像縮小 　　4.3.1　基于等間隔采樣的圖像縮小算法 　　4.3.2　基于局部均值的圖像縮小算法 　4.4　習(xí)題 第5章　圖像時頻變換 　5.1　Fourier變換 　　5.1.1　Fourier變換的性質(zhì) 　　5.1.2　離散Fourier變換 　　5.1.3　二維離散Fourier變換的性質(zhì) 　5.2　快速傅里葉變換 　　5.2.1　計算DFT的問題及其改進途徑 　　5.2.2　FFT算法及其原理 　5.3　離散余弦變換 　　5.3.1　一維離散余弦變換 　　5.3.2　利用FFT快速計算DCT 　5.4　沃爾什-哈達瑪變換 　　5.4.1　沃爾什函數(shù)與哈達瑪矩陣 　　5.4.2　沃爾什-哈達瑪變換 　5.5　K-L變換 　　5.5.1　圖像的向量表示和統(tǒng)計參數(shù) 　　5.5.2　Cf的特征值和特征向量 　　5.5.3　離散K-L變換及其性質(zhì) 　5.6　小波變換 　　5.6.1　從Fourier分析到小波分析 　　5.6.2　小波分析 　　　5.6.3　小波變換算法 　5.7　習(xí)題 第6章　圖像增強 第7章　圖像恢復(fù) 第8章　圖像分割 第9章　圖像特征提取與分析 第10章　圖像形態(tài)學(xué) 第11章　模式識別 第12章　圖像壓縮 第13章　分形圖像壓縮 第14章　圖像加密 第15章　圖像數(shù)字水印 附錄　常用符號 參考文獻

章節(jié)摘錄

　　在數(shù)字圖像處理中，經(jīng)常需要采用各種各樣的算法。根據(jù)數(shù)字圖像處理運算中輸入信息與輸出信息的類型，具有代表性的圖像處理算法從功能上分為以下幾種：（1）單幅圖像=單幅圖像。（2）多幅圖像=單幅圖像。（3）單幅或多幅圖像=數(shù)值／符號等。以上3類運算中，所有輸入信息都是圖像且其灰度值都是非負整數(shù)值，而輸出信息的形式則各不相同，既可以是具有非負灰度值的數(shù)字圖像，也可以是僅具有0、1兩個灰度值的二值圖像，又可以是對輸入圖像逐個像素點進行解釋的符號或由特定參數(shù)組成的某種二維信息，常稱為標(biāo)號圖像，還可以是從圖像中提取的以數(shù)值或符號描述的特征信息。所有以二維信息形式輸出的信息統(tǒng)稱為廣義圖像，標(biāo)號圖像也屬于廣義圖像的范疇。　　在這3類運算中，第一類是數(shù)字圖像處理中最基本的運算。根據(jù)輸入圖像得到輸出圖像（目標(biāo)圖像）處理運算的數(shù)學(xué)特征，可將圖像處理運算方式分為點運算、代數(shù)運算和幾何運算。這些運算都是基于空間域的圖像處理運算，與空間域運算相對應(yīng)的是變換域運算。本章學(xué)習(xí)點運算、代數(shù)運算及其應(yīng)用，主要有色彩轉(zhuǎn)變、灰度閾值變換、灰度線性變換、圖像融合等。幾何運算和變換域運算將在第4、5章進行介紹。

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