數(shù)字圖像處理系統(tǒng)工程導(dǎo)論

內(nèi)容概要

　　《數(shù)字圖像處理系統(tǒng)工程導(dǎo)論》以工程實(shí)踐需求為驅(qū)動力，將圖像工程基本理論與具體示例緊密結(jié)合，在內(nèi)容上選取了有代表性的經(jīng)典內(nèi)容，著重介紹了圖像處理的基本概念和方法，特別對圖像采集的基本原理、典型的圖像處理技術(shù)、圖像系統(tǒng)的基本構(gòu)建方法進(jìn)行了詳細(xì)講解，并對當(dāng)前國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)和重要成果進(jìn)行了介紹。
　　《數(shù)字圖像處理系統(tǒng)工程導(dǎo)論》可作為普通高等學(xué)校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、電子工程、遙感、測繪、地理信息系統(tǒng)、自動化、醫(yī)學(xué)、地質(zhì)、礦業(yè)、通信、氣象、農(nóng)業(yè)等相關(guān)專業(yè)的本科生或研究生教材，也可供相關(guān)領(lǐng)域的大學(xué)教師、科研人員和工程技術(shù)人員參考。
　　《數(shù)字圖像處理系統(tǒng)工程導(dǎo)論》也適合作為電子信息類“卓越工程師”培養(yǎng)計(jì)劃用書。

書籍目錄

第一章緒論
1．1數(shù)字圖像處理發(fā)展歷程
1．2人類視覺系統(tǒng)原理
1．2．1眼睛的構(gòu)造
1．2．2視覺通路
1．2．3色視覺
1．2．4視覺惰性
1．2．5立體視覺
1．2．6亮度適應(yīng)和區(qū)分
1．2．7視覺錯(cuò)覺
1．3電視系統(tǒng)原理
1．3．1電視系統(tǒng)的組成
1．3．2成像原理
1．3．3顯像原理
1．4數(shù)字圖像基礎(chǔ)
1．4．1圖像的成像模型
1．4．2數(shù)字圖像采樣
1．4．3數(shù)字圖像量化
1．4．4數(shù)字圖像的表示
1．4．5圖像的文件格式
1．5數(shù)字圖像處理技術(shù)及應(yīng)用
1．5．1研究領(lǐng)域
1．5．2數(shù)字圖像處理的優(yōu)點(diǎn)
1．5．3數(shù)字圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域
1．6常用圖像處理軟件
1．7典型的機(jī)器視覺系統(tǒng)
1．8小結(jié)
習(xí)題
第二章數(shù)字圖像處理的基礎(chǔ)知識
2．1色度學(xué)基礎(chǔ)與顏色模型
2．1．1色度學(xué)基礎(chǔ)
2．1．2顏色模型
2．1．3顏色模型的轉(zhuǎn)換
2．2數(shù)字圖像處理中的基本運(yùn)算
2．2．1點(diǎn)運(yùn)算
2．2．2代數(shù)運(yùn)算
2．2．3幾何運(yùn)算
2．3數(shù)字圖像處理中的模板運(yùn)算
2．3．1基本原理
2．3．2常用模板
2．3．3數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)
2．4數(shù)字圖像處理中的頻域變換
2．4．1離散傅里葉變換
2．4．2離散余弦變換
2．4．3離散沃爾什—哈達(dá)瑪變換
2．4．4小波變換
2．5小結(jié)
習(xí)題
第三章數(shù)字圖像特征提取與描述
3．1圖像的邊緣檢測
3．1．1基本原理
3．1．2梯度算子
3．1．3拉普拉斯算子
3．1．4log算子
3．1．5canny邊緣檢測
3．2基于hough變換的直線提取
3．2．1基本原理
3．2．2hough變換實(shí)現(xiàn)方法
3．2．3hough變換推廣
3．3圖像的目標(biāo)區(qū)域分割
3．3．1閾值圖像分割
3．3．2基于區(qū)域的分割
3．3．3分水嶺分割算法
3．3．4lazy snapping分割
3．4圖像的局部特征提取
3．4．1角點(diǎn)特征提取
3．4．2sift算子
3．5圖像描述
3．5．1邊界描述
3．5．2區(qū)域描述
3．5．3紋理描述
3．6小結(jié)
習(xí)題
第四章云霧圖像處理
4．1圖像增強(qiáng)
4．1．2圖像的頻率域增強(qiáng)
4．1．3增強(qiáng)示例：同態(tài)濾波圖像增強(qiáng)
4．2圖像復(fù)原
4．2．1圖像模糊的退化模型
4．2．2退化圖像的復(fù)原方法
4．2．3復(fù)原示例：運(yùn)動模糊圖像的復(fù)原方法及原理
4．3云霧圖像的處理
4．3．1圖像去霧方法的分類
4．3．2云霧圖像增強(qiáng)法
4．3．3云霧圖像復(fù)原法
4．3．4幾種基于模型的去霧算法介紹
4．4小結(jié)
習(xí)題
第五章運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤
5．1運(yùn)動目標(biāo)檢測
5．1．1靜態(tài)背景下的運(yùn)動目標(biāo)檢測
5．1．2動態(tài)背景下的運(yùn)動目標(biāo)檢測
5．1．3運(yùn)動目標(biāo)檢測的應(yīng)用
5．2運(yùn)動目標(biāo)跟蹤
5．2．1視頻目標(biāo)跟蹤方法
5．2．2meanshift目標(biāo)跟蹤方法
5．2．3視頻目標(biāo)跟蹤中的粒子濾波方法
5．3特征點(diǎn)跟蹤示例lkdemo．c略析
5．4小結(jié)
習(xí)題
第六章目標(biāo)位姿測量系統(tǒng)
6．1成像模型
6．2攝像機(jī)標(biāo)定
6．2．1線性攝像機(jī)標(biāo)定
6．2．2非線性攝像機(jī)標(biāo)定
6．2．3立體視覺攝像機(jī)標(biāo)定
6．3立體匹配
6．3．1極線約束
6．3．2立體匹配算法
6．4三維重建
6．4．1一般配置下點(diǎn)坐標(biāo)計(jì)算
6．4．2平行雙目點(diǎn)坐標(biāo)計(jì)算
6．5立體視覺目標(biāo)測量系統(tǒng)
6．5．1測量系統(tǒng)硬件組成
6．5．2實(shí)現(xiàn)步驟
6．5．3位姿測量代碼示例
6．6小結(jié)
習(xí)題
第七章物聯(lián)網(wǎng)中的圖像處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)
7．1物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)
7．1．1物聯(lián)網(wǎng)概念的形成
7．1．2物聯(lián)網(wǎng)的體系結(jié)構(gòu)
7．1．3物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用模式
7．2條形碼與二維碼技術(shù)
7．2．1條形碼技術(shù)
7．2．2二維條碼
7．2．3物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代二維條碼的應(yīng)用示例
7．3人臉識別
7．3．1自動人臉識別基礎(chǔ)
7．3．2人臉檢測算法
7．3．3人臉識別算法
7．4小結(jié)
習(xí)題
第八章嵌入式圖像處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
8．1嵌入式系統(tǒng)及分類
8．1．1嵌入式系統(tǒng)的定義
8．1．2嵌入式系統(tǒng)的分類
8．2嵌入式dsp視頻處理系統(tǒng)
8．2．1硬件設(shè)計(jì)
8．2．2軟件設(shè)計(jì)
8．2．3網(wǎng)絡(luò)視頻傳輸應(yīng)用示例
8．3fpga視頻處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)
8．3．1數(shù)字可編程設(shè)計(jì)技術(shù)
8．3．2基于fpga的視頻系統(tǒng)設(shè)計(jì)
8．4小結(jié)
習(xí)題
第九章醫(yī)學(xué)與工業(yè)成像系統(tǒng)
9．1超聲醫(yī)學(xué)成像
9．1．1超聲原理
9．1．2超聲成像
9．2計(jì)算機(jī)斷層成像
9．2．1基本原理
9．2．2投影重建
9．3核磁共振成像
9．4．1電容傳感器設(shè)計(jì)
9．4．2數(shù)據(jù)采集與圖像重建
9．4．3ect系統(tǒng)的應(yīng)用及發(fā)展
9．5醫(yī)學(xué)成像的融合方法
9．5．1基本算法
9．5．2小波變換的圖像融合
9．5．3醫(yī)學(xué)圖像融合效果的評價(jià)
9．6小結(jié)
習(xí)題
第十章互聯(lián)網(wǎng)中的圖像處理
10．1數(shù)字水印
10．1．1數(shù)字水印基礎(chǔ)
10．1．2數(shù)字水印的典型算法
10．1．3數(shù)字水印技術(shù)的應(yīng)用
10．2圖像檢索
10．2．1圖像檢索技術(shù)分類
10．2．2基于紋理特征的圖像檢索
10．2．3網(wǎng)絡(luò)圖像搜索系統(tǒng)
10．3視頻圖像壓縮
10．3．1基本原理
10．3．2無損壓縮算法
10．3．3jpeg靜止圖像編碼
10．3．4mpeg—1／2的視頻壓縮算法
10．3．5mpeg—4視頻編碼
10．3．6h．264／avc視頻編碼
10．4、圖像配準(zhǔn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)
10．4．1基本原理
10．4．2常用算法
10．4．3基于特征點(diǎn)的剛體變換配準(zhǔn)示例
10．5小結(jié)
習(xí)題
參考文獻(xiàn)

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