現(xiàn)代數(shù)字圖像處理技術(shù)提高及應(yīng)用案例詳解

內(nèi)容概要

　　本書(shū)緊扣讀者需求，采用循序漸近的敘述方式，深入淺出地講述了現(xiàn)代數(shù)字圖像處理的熱點(diǎn)問(wèn)題、關(guān)鍵技術(shù)、應(yīng)用實(shí)例、解決方案和發(fā)展前沿。本書(shū)分為提高篇和應(yīng)用篇兩大部分，共4章，內(nèi)容包括：精通“圖像特征提取”、細(xì)說(shuō)“數(shù)字圖像理解”、品讀“典型應(yīng)用實(shí)例”和活用“數(shù)字圖像處理”。與其他同類書(shū)籍相比，本書(shū)具有例程豐富、解釋翔實(shí)、傳承經(jīng)典、突出前沿、圖文并茂、語(yǔ)言生動(dòng)等特點(diǎn)。本書(shū)共享所有源程序代碼和相關(guān)圖片，讀者可在相關(guān)網(wǎng)上論壇下載并與作者交流。
　　本書(shū)可作為電子信息工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)相關(guān)專業(yè)的本科生、研究生的“數(shù)字圖像處理技術(shù)”教材，也可作為課程設(shè)計(jì)、畢業(yè)設(shè)計(jì)、電子競(jìng)賽等的參考用書(shū)，還可作為工程技術(shù)人員的參考用書(shū)。

作者簡(jiǎn)介

　　趙小川博士，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)高級(jí)會(huì)員·國(guó)際期刊ROBOTICA（Cambridge University
Press）審稿人·中文權(quán)威核心期刊《計(jì)算機(jī)工程》、《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》專家審稿人·研究方向：數(shù)字圖像處理，機(jī)器人技術(shù)。以第一作者發(fā)表論文26篇，其中被SCI/EI檢索15篇，獲國(guó)家發(fā)明專利3項(xiàng)，實(shí)用新型專利2項(xiàng)，撰寫(xiě)專著3部。

書(shū)籍目錄

提高篇
第1章 精通“圖像特征提取”
1.1 圖像多分辨率金字塔
1.1.1 淺析“圖像金字塔”
1.1.2 例程一點(diǎn)通
1.1.3 典型的“圖像金子塔
1.1.4 學(xué)以致用
1.2 圖像的矩特征
1.2.1 認(rèn)識(shí)“Hu矩”
1.2.2 解析“Zernike矩”
1.3 圖像的邊緣檢測(cè)
1.3.1 運(yùn)用一階微分算子檢測(cè)圖像邊緣
1.3.2 運(yùn)用二階微分算子檢測(cè)圖像邊緣.
1.3.3 基于Canny算子檢測(cè)圖像邊緣
1.3.4 基于SUSAN特征檢測(cè)算子的邊緣提取
1.3.5 基于小波變換模極大值的邊緣檢測(cè).
1.3.6 基于二維有限沖擊響應(yīng)濾波器的特定角度邊緣檢測(cè)
1.3.7 基于多尺度形態(tài)學(xué)梯度的邊緣檢測(cè)
1.4 斑點(diǎn)特征檢測(cè)
1.4.1 勾畫(huà)“LoG斑點(diǎn)”
1.4.2 描繪“DoH斑點(diǎn)”
1.4.3 提取“Gilles斑點(diǎn)”
1.5 角點(diǎn)特征檢測(cè)
1.5.1 何謂“角點(diǎn)”
1.5.2 描繪“Harris角點(diǎn)”
1.5.3 例程一點(diǎn)通
1.5.4 融會(huì)貫通
1.6 尺度不變特征提取
1.6.1 SIFT特征提取
1.6.2 SURF算法
1.6.3 學(xué)以致用
第2章 細(xì)說(shuō)“數(shù)字圖像理解”
2.1 圖像目標(biāo)邊界描述
2.1.1 圖像邊界鏈碼表示法
2.1.2 例程一點(diǎn)通
2.1.3 融會(huì)貫通
2.2 圖像分割技術(shù)
2.2.1 什么是“圖像分割”
2.2.2 基于閾值的圖像分割
2.2.3 基于區(qū)域生長(zhǎng)法的圖像分割
2.2.4 基于最大方差法灰度門限的圖像分割
2.2.5 基于K-means算法的圖像分割
2.3 圖像配準(zhǔn)技術(shù)
2.3.1 縱覽“圖像配準(zhǔn)”
2.3.2 構(gòu)建“配準(zhǔn)模型”
2.3.3 相似性測(cè)度
2.3.4 基于灰度的圖像配準(zhǔn)
2.3.5 序貫相似性檢測(cè)算法
2.3.6 基于特征點(diǎn)的圖像配準(zhǔn)
2.3.7 融會(huì)貫通
2.4 圖像融合技術(shù)
2.4.1 從“信息融合”說(shuō)起
2.4.2 何謂“圖像融合”
2.4.3 縱覽“圖像融合方法”
2.4.4 例程一點(diǎn)通
2.4.5 學(xué)以致用
應(yīng)用篇
第3章 品讀“典型應(yīng)用實(shí)例”
3.1 圖像去噪技術(shù)及其實(shí)現(xiàn)
3.1.1 什么是“圖像的噪聲”
3.1.2 圖像去噪常用方法
……
參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁(yè)：   插圖：   4.3.1 “VC++調(diào)用MATLAB的方案”面面觀 VC++調(diào)用MATLAB實(shí)現(xiàn)混合編程的方法主要有三種。 （1）MCC編譯器法 使用MCC編譯器實(shí)現(xiàn)VC++對(duì)MATALB的調(diào)用，首先將要調(diào)用的函數(shù)在MATLAB中寫(xiě)成.m文件，然后使用MCC編譯器將.m文件編譯成可以在VC++中調(diào)用的.cpp文件，最后在VC++程序中調(diào)用執(zhí)行。 利用MCC編譯器，可以有效提高代碼的執(zhí)行效率，而且可以脫離MATLAB運(yùn)行環(huán)境；但待編譯的.m文件不能涉及MATLAB的內(nèi)部類，出現(xiàn)編譯文件嵌套時(shí)應(yīng)改寫(xiě).m文件，而且此種方式不支持圖形功能。 （2）Matcom編譯法 Matcom是Mathtools公司推出的由MATLAB到C++的編譯開(kāi)發(fā)軟件平臺(tái)，提供對(duì)MATLAB程序文件（.m文件）的解釋執(zhí)行和開(kāi)發(fā)環(huán)境支持。它可將MATLAB的源代碼譯成同等功能的C++源代碼。 用Matcom方式，生成的代碼可讀性好，支持圖形函數(shù)，支持.m文件編譯過(guò)程中的文件嵌套情況，可脫離MATLAB環(huán)境。該方法的缺陷為：待編譯的.m文件不能涉及MATLAB的內(nèi)部類。 （3）調(diào)用MATLAB引擎法 MATLAB計(jì)算引擎采用客戶機(jī)／服務(wù)器的體系結(jié)構(gòu)，通過(guò)Windows的ActiveX通道或UNIX的通道與MATLAB進(jìn)行連接，它不僅可以調(diào)用MATLAB中的C/C++函數(shù)，還可以調(diào)用工具箱中的函數(shù)，應(yīng)用程序整體性能較好。同時(shí)，該方法可利用MATLAB強(qiáng)大的圖形功能。在具體應(yīng)用中，VC++編寫(xiě)的應(yīng)用程序作為客戶機(jī)工作在前端，通過(guò)MATLAB計(jì)算引擎向后臺(tái)MATLAB服務(wù)器傳送數(shù)據(jù)，計(jì)算的結(jié)果再由MATLAB計(jì)算引擎返回給應(yīng)用程序。MATLAB引擎法的調(diào)用一般步驟為： ①定義引擎指針、結(jié)構(gòu)體變量和數(shù)組； ②判定MATLAB引擎是否啟動(dòng)； ③構(gòu)造矩陣進(jìn)行賦值； ④通過(guò)MATLAB引擎庫(kù)函數(shù)向MATLAB工作區(qū)間傳送構(gòu)造矩陣，同時(shí)調(diào)用MATLAB命令，完成相應(yīng)的計(jì)算任務(wù)； ⑤釋放內(nèi)存，關(guān)閉引擎。 經(jīng)驗(yàn)分享 在處理圖形、圖像具體問(wèn)題時(shí)要注意第④步，主要原因是VC++和MATLAB對(duì)圖像的存儲(chǔ)機(jī)制不同：VC++對(duì)圖像的存儲(chǔ)采用自下而上、從左到右、行優(yōu)先的原則進(jìn)行存儲(chǔ)；而MATLAB對(duì)圖像數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)采用列優(yōu)先的原則。因此，在后臺(tái)的MATLAB程序?qū)?shù)據(jù)處理前，首先要進(jìn)行相應(yīng)的格式轉(zhuǎn)換，才能確保最后輸出正確的結(jié)果。

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　　《學(xué)以致用·現(xiàn)代數(shù)字圖像處理技術(shù)提高及應(yīng)用案例詳解（MATLAB版）》緊扣讀者需求，采用循序漸近的敘述方式，深入淺出地講述了現(xiàn)代數(shù)字圖像處理的熱點(diǎn)問(wèn)題、關(guān)鍵技術(shù)、應(yīng)用實(shí)例、解決方案和發(fā)展前沿。與其他同類書(shū)籍相比，本書(shū)具有例程豐富、解釋翔實(shí)、傳承經(jīng)典、突出前沿、圖文并茂、語(yǔ)言生動(dòng)等特點(diǎn)?！　?shū)中給出的一些典型實(shí)例程序如下：圖像去噪技術(shù)及其實(shí)現(xiàn)；圖像拼接技術(shù)及其實(shí)現(xiàn)；圖像數(shù)字水印技術(shù)及其實(shí)現(xiàn)；數(shù)字圖像壓縮技術(shù)及其實(shí)現(xiàn)；基于最大類間方差閾值與遺傳算法的道路分割；數(shù)字圖像實(shí)時(shí)穩(wěn)定技術(shù)及其實(shí)現(xiàn)；適用于復(fù)雜環(huán)境下的目標(biāo)跟蹤技術(shù)；基于Hough變換的人眼虹膜定位方法；基于模糊集的圖像增強(qiáng)方法；基于蟻群算法的圖像邊緣檢測(cè)。　　學(xué)以致用：深入淺出數(shù)字信號(hào)處理，現(xiàn)代數(shù)字圖像處理技術(shù)提高及應(yīng)用案例詳解（MATLAB版），深入淺出視頻編解碼標(biāo)準(zhǔn)H.264。

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