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『簡體書』数字图像处理技术——MATLAB实现

書城自編碼： 3761946
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→圖形圖像/多媒體
作者： 张云佐
國際書號(ISBN)： 9787302601999
出版社： 清华大学出版社
出版日期： 2022-06-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 86.3

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編輯推薦：
1.传承经典，发扬MATLAB长处，助推升级。
2.以读者认知过程为导向设计教材逻辑、组织章节内容。
3.项目引领，任务驱动，教、学、做一体，注重读者工程实践能力的培养。
4.构建全方位、立体化的教学资源网络。
內容簡介：
本书尝试运用通俗易懂的语言及实例去讲解原本晦涩的原理。同时，本书将理论与实例应用紧密结 合，在各章设置课后练习题及相应的实践大作业，并将编程能力和系统设计能力作为重点，方便读者快速 掌握数字图像处理技术的基本理论与方法、实用技术及典型应用。这些设置不仅帮助读者理解相关知识， 而且开阔读者的思维及视野。 本书既有理论介绍，又有实践案例分析，可以作为高等院校各专业本科生数字图像处理课程的教材， 也可以作为从事数字图像处理领域的科研工作者的参考书，还可以作为数据挖掘、人工智能等专业的研究 生教学用书。
關於作者：
作者-张云佐，博士毕业于北京理工大学，留美学者，现任石家庄铁道大学副教授、研究生导师。长期致力于图像、视频处理的基础理论研究与工程技术研发，主持国家自然科学基金、河北省自然科学基金等项目7项，已发表及录用SCI、EI论文20余篇，代表性研究成果“Motion-State-Adaptive Video Summarization via Spatio-Temporal Analysis”一文发表在国际期刊IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT，JCR一区，IF-4.133) 上；已申请及授权国家发明专利12项，实用新型专利7项、获计算机软件著作权49项、发明专利转让收益120万元。
出版专著2部（时空域视频运动片段分割理论及应用，北京理工大学出版社；Key Frame Extraction of Surveillance Video Based on Motion Analysis，Scientific Research Publishing:SRP）；编写教材2部（WebGL开发与应用，中国铁道出版社；传感器应用及电路设计，化学工业出版社）；每年承担9门次的本科生、研究生、留学生课程，其中数字图像处理课程每年2个教学班，每个教学班的课容量为160人。
目錄：
第1章绪论
1.1数字图像处理概述
1.1.1图像
1.1.2数字图像
1.1.3数字图像处理
1.1.4数字图像质量评判标准
1.2数字图像处理的研究内容
1.3数字图像处理的特点
1.4数字图像处理技术的应用和发展
1.4.1数字图像处理技术的应用
1.4.2数字图像处理技术的发展动向
1.5本章小结
课后作业
第2章数字图像基础及其基本运算
2.1视觉基础
2.1.1人眼视觉
2.1.2颜色视觉
2.2数字图像基础
2.2.1图像数字化
2.2.2图像表示与数据结构
2.2.3图像的文件格式
2.3像素运算
2.3.1算术运算
2.3.2逻辑运算
2.4图像的邻域运算
2.5本章小结
课后作业
第3章图像变换
3.1图像变换分类
3.2图像几何变换的理论基础
3.2.1矩阵与向量
3.2.2灰度插值法
3.3图像几何变换的基本方法
3.3.1图像平移变换
3.3.2图像放缩变换
3.3.3图像旋转变换
3.3.4图像镜像变换
3.3.5图像仿射变换
3.3.6图像透视变换
3.4图像几何变换的应用
3.4.1图像畸变校正与测量识别
3.4.2图像配准
3.5图像正交变换的基本概念
3.5.1线性操作和非线性操作
3.5.2正交变换
3.6正交变换基本方法
3.6.1傅里叶变换
3.6.2二维离散余弦变换
3.6.3小波变换
3.7图像正交变换的应用
3.7.1基于离散余弦变换与小波变换的图像压缩
3.7.2基于小波变换的图像去噪
3.7.3基于小波变换的数字水印嵌入与提取
3.7.4基于小波变换的图像融合
3.8本章小结
课后作业
附录MATLAB实现代码
第4章图像增强
4.1概述
4.2点运算
4.2.1灰度变换法
4.2.2直方图变换法
4.3空域滤波增强
4.3.1定义和方法
4.3.2平滑滤波
4.3.3锐化滤波器
4.4频域滤波增强
4.4.1低通滤波
4.4.2高通滤波
4.4.3同态滤波
4.5彩色增强
4.5.1伪彩色增强法
4.5.2假彩色增强法
4.5.3真彩色增强法
4.6实验案例
4.6.1文物图像增强技术
4.6.2人体骨骼图像增强技术
4.6.3自动指纹识别技术
4.6.4医学图像增强技术
4.6.5矿井动态图像增强技术
4.7本章小结
课后作业
附录MATLAB实现代码
第5章图像复原
5.1概述
5.2图像退化和图像复原
5.3图像噪声模型
5.3.1噪声的空间和频率特性
5.3.2几种重要的噪声概率密度函数
5.4空间滤波消除频率噪声
5.4.1均值滤波器
5.4.2统计排序滤波器
5.4.3自适应滤波器
5.4.4自适应中值滤波器
5.5频域滤波消除周期噪声
5.5.1带阻滤波器
5.5.2带通滤波器
5.5.3陷波滤波器
5.6两个退化函数模型
5.6.1大气湍流模型
5.6.2运动模糊模型
5.7逆滤波
5.8维纳滤波器
5.9约束小二乘法滤波
5.10本章小结
课后作业
附录MATLAB实现代码
第6章图像压缩
6.1图像压缩基础知识
6.1.1图像压缩原理概述
6.1.2图像冗余
6.1.3保真度准则
6.2图像压缩模型
6.2.1图像压缩的理论基础
6.2.2图像压缩模型的种类
6.2.3图像压缩的目的
6.2.4信源编/解码器
6.2.5信道编/解码器
6.3图像压缩中的信息论
6.3.1信息的测量
6.3.2离散信源的模型化
6.3.3信息系统的一般模型
6.4图像压缩种类
6.4.1无损压缩——熵编码
6.4.2无损压缩——字典编码
6.4.3有损压缩
6.5图像压缩标准
6.5.1静止图像压缩标准
6.5.2视频压缩标准
6.6本章小结
课后作业
附录MATLAB实现代码
第7章图像分割
7.1间断检测
7.1.1点检测
7.1.2线检测
7.1.3边缘检测
7.2基于边缘检测的图像分割方法
7.2.1罗伯茨算子
7.2.2Prewitt算子
7.2.3索贝尔算子
7.2.4拉普拉斯算子
7.2.5高斯拉普拉斯算子
7.2.6Canny算子
7.2.7算子比较
7.3基于阈值的图像分割方法
7.3.1基本思想
7.3.2门限处理
7.3.3全局门限处理
7.3.4自定义阈值
7.3.5自适应阈值
7.4基于区域的图像分割方法
7.4.1基于区域的分割方法原理
7.4.2区域生长法
7.5基于形态学分水岭的图像分割方法
7.5.1基于形态学分水岭的分割方法原理
7.5.2分水岭分割法
7.6实验内容
7.6.1车牌定位
7.6.2基于数字图像处理技术的障碍物识别
7.6.3基于图像分割的轮毂裂纹检测
7.7本章小结
课后作业
附录MATLAB实现代码
参考文献
內容試閱：
数字图像处理技术是计算机视觉中的一个活跃分支。人们对该领域的兴趣在经历了20世纪70—80年代的爆炸性增长之后逐渐冷静，随之而来的是实际应用的蓬勃发展。数字图像处理技术在通信、宇宙探测、遥感、生物医学、工业生产、机器视觉、视频与多媒体系统等诸多领域都展现出巨大的应用价值。相比于雷达、卫星导航等这些能够直接带来巨大社会效益的技术，数字图像处理技术更像是一种辅助技术，能够将图像处理得更加符合人眼的视觉感知，让信息以一种更加直观明了的形式呈现在人们面前。
数字图像处理是一门涉及学科领域非常广泛的交叉学科，普遍被应用于通信、宇宙探测、遥感、生物医学、工业生产、机器视觉、视频与多媒体系统、科学可视化、电子商务等诸多领域。数字图像处理课程主要讲解数字图像处理的基本理论、方法，以及其在智能检测中的应用。数字图像处理研究的对象是图像，研究内容为如何将图像信号转换成数字信号，并利用计算机对其进行处理。数字图像处理课程是计算机类专业在本科阶段重要的课程之一，也是计算机视觉、模式识别、信息安全等学科重要的基础课程。该课程的理论性与实践性都比较强，对前期课程基础要求较高。在课时有限的条件下，如何提高教学质量和培养学生实践与应用能力，这是数字图像处理教学所面临的严峻挑战。
随着计算机软件及硬件技术的快速发展，数字图像处理技术的应用范围越来越广。人们要想准确、实时地采集图像， 且确保图像的质量和清晰程度， 就离不开数字图像处理技术的强大支撑。但是现有数字图像处理的书籍大多内容繁杂、重理论、轻实践，不利于培养学生的综合能力及自主学习能力。为此，本书对章节内容做了简化，尝试用通俗易懂的语言及实例去讲解原本晦涩的原理。同时，本书将理论与应用实例紧密结合，各章节均设置课后练习题及相应的实践大作业，将编程能力和系统设计能力作为培养的重点，便于读者快速掌握数字图像处理技术的基本理论与方法、实用技术及典型应用，让读者对于知识的理解不仅仅局限于书本，其思维和视野也得到了开阔。
本书从基础理论和技术应用两方面阐述了数字图像处理相关理论和技术应用，具体安排如下。
第1~2章主要介绍了图像处理的基础知识，并对图像处理的应用及其发展动向进行了分析； 同时还介绍了图像视觉基础、像素运算、图像邻域运算等，使读者了解和掌握数字图像处理的基础知识，快速掌握数字图像处理的基本操作。
第3~7章主要介绍了图像变换、图像增强、图像复原、图像压缩、图像分割等图像处理技术，并给出了相关技术在生物医学、工业生产、科学可视化、电子商务等诸多领域的应用实例。
本书涵盖了数字图像处理技术的典型算法与应用，融合了作者所属课题组近五年在数字图像处理、监控视频智能分析等领域的研究成果。这些研究成果都是在国家自然科学基金项目(No.61702347)、河北省自然科学基金项目(No.F2017210161)，以及河北省教育厅科研基金项目(No.QN2017132)的支持下完成的。张嘉煜、李怡、郭凯娜、郭威、董旭、郭亚宁、李汶轩、杨攀亮、李文博、郑婷婷、宋洲臣等研究生参与了本书的撰写与整理工作，在此表示衷心的感谢！
由于作者水平有限，加之时间紧迫，书中难免存在不妥与疏漏之处。恳请读者批评指正，并提出宝贵意见，以便进一步完善。
作者
2022年1月





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