數(shù)字圖像處理技術(shù)與應(yīng)用

內(nèi)容概要

　　《數(shù)字圖像處理技術(shù)與應(yīng)用》是普通高等教育“十一五”國家級規(guī)劃教材。全書共10章，系統(tǒng)地介紹了數(shù)字圖像處理的基本理論和基本技術(shù)，包括數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)知識、直方圖統(tǒng)計、圖像分割與邊緣檢測、圖像復(fù)原與增強、圖像正交變換、數(shù)學形態(tài)學及其在圖像處理中的應(yīng)用、圖像編碼等內(nèi)容。《數(shù)字圖像處理技術(shù)與應(yīng)用》深入淺出、理論與實踐并重，應(yīng)用VisualBasic和MATLAB軟件平臺講解了針對數(shù)字圖像處理基本內(nèi)容的編程方法，最后給出了部分工程應(yīng)用實例?！　　稊?shù)字圖像處理技術(shù)與應(yīng)用》適用于電子信息工程、信號與信息處理等信息類專業(yè)本科生、研究生，也可供從事圖像處理與模式識別領(lǐng)域研究的工程技術(shù)人員參考。

書籍目錄

第1章　數(shù)字圖像處理概述1.1　圖像處理的基本知識1.2　數(shù)字圖像處理術(shù)語1.3　數(shù)字圖像處理的方法和內(nèi)容1.3.1　數(shù)字圖像處理的方法1.3.2　數(shù)字圖像處理的主要內(nèi)容1.4　數(shù)字圖像處理的應(yīng)用1.5　數(shù)字圖像處理的特點1.6　圖像處理工程簡述1.7　習題第2章　數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)2.1　圖像數(shù)字化2.1.1　數(shù)字陣列表示2.1.2　數(shù)字化的過程2.2　數(shù)字圖像的顯示2.3　色度學基礎(chǔ)與顏色模型2.3.1　分辨率2.3.2　色度學基礎(chǔ)2.3.3　彩色顯示2.4　灰度直方圖2.4.1　直方圖的定義2.4.2　直方圖的性質(zhì)2.4.3　直方圖的簡單應(yīng)用2.5　圖像文件格式2.5.1　圖像文件簡介2.5.2　BMP圖像文件格式2.5.3　其他圖像文件格式2.6　圖像的基本運算2.7　習題第3章　圖像邊緣提取和分割3.1　引言3.2　圖像分割處理3.2.1　圖像分割的基本方法3.2.2　邊緣圖像及分類3.2.3　邊緣檢測算子3.2.4　邊緣檢測算子的對比3.3　霍夫變換3.4　紋理分析方法3.4.1　基于鄰域特征統(tǒng)計的方法3.4.2　傅里葉頻譜方法提取紋理特征3.5　習題第4章　圖像變換4.1　傅里葉變換4.1.1　連續(xù)傅里葉變換4.1.2　離散傅里葉變換4.2　離散余弦變換4.2.1　一維離散余弦變換4.2.2　二維離散余弦變換4.2.3　離散余弦變換的矩陣表示4.3　卡-洛變換4.4　小波變換4.4.1　連續(xù)小波變換4.4.2　離散小波變換4.5　習題第5章　圖像編碼與壓縮5.1 引言5.2　圖像保真度準則5.3　無損壓縮技術(shù)5.3.1　基于字典的技術(shù)5.3.2　統(tǒng)計編碼技術(shù)5.4　無損預(yù)測編碼5.5　有損預(yù)測編碼5.6　圖像變換編碼基本原理5.7　視頻圖像編碼簡介5.7.1 JPEG標準5.7.2 MPEG標準5.7.3 H.261標準5.7.4 H.263標準5.715 H.264標準5.8　習題第6章　圖像改善6.1　圖像退化與復(fù)原……第7章　數(shù)學形態(tài)在圖像處理中的應(yīng)用第8章　Visual Basic圖像處理基礎(chǔ)與應(yīng)用第9章　MATLAB圖像處理基礎(chǔ)及應(yīng)用第10章　圖像處理技術(shù)工程應(yīng)用實例附錄 MATLAB圖像處理工具箱常用函數(shù)參考文獻

章節(jié)摘錄

　　第1章　數(shù)字圖像處理概述　　本章主要介紹數(shù)字圖像處理的基本知識、常用基本術(shù)語、數(shù)字圖像處理的基本研究內(nèi)容和方法、主要應(yīng)用領(lǐng)域和圖像處理的優(yōu)勢，引導(dǎo)讀者進入數(shù)字圖像處理的研究領(lǐng)域?！　?.1　圖像處理的基本知識　　數(shù)字圖像處理是指用計算機對圖像進行處理。與人類對視覺機理著迷的歷史相比，它是一門年輕的學科。目前，數(shù)字圖像處理已經(jīng)不同程度地被成功應(yīng)用于幾乎所有與成像有關(guān)的領(lǐng)域。　　數(shù)字圖像處理系統(tǒng)基本由三個部分組成：計算機、圖像數(shù)字化儀和圖像顯示設(shè)備。通常在自然的形式下，圖像并不能直接由計算機處理和分析。因為計算機只能處理數(shù)字文件，而不是圖片，所以一幅圖像在用計算機進行處理前必須首先轉(zhuǎn)化為數(shù)字形式?！　∥锢韴D像是物質(zhì)或者能量的實際分布。例如，光學圖像是光強度的空間分布，它們能被肉眼所看到，因此也是可見圖像。不可見的物理圖像包括溫度、壓力、人口密度和交通流量等的分布圖。　　物理圖像也稱為模擬圖像，它被劃分為稱做圖像元素的小區(qū)域…，圖像元素通常簡稱為像素（Pixel）。將模擬圖像轉(zhuǎn)化為數(shù)字圖像的過程稱為數(shù)字化。在每個像素位置上，圖像的亮度被采樣和量化，從而得到圖像的對應(yīng)點上表示其亮暗程度的一個整數(shù)值。在對所有的像素都完成上述轉(zhuǎn)化后，圖像就被表示成一個整數(shù)矩陣。每個像素具有兩個屬性：位置和灰度。位置（或稱為地址）由掃描線內(nèi)采樣點的兩個坐標決定，它們又稱為行和列。表示該像素位置上亮暗程度的整數(shù)稱為灰度。

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