數(shù)字圖像處理技術(shù)與應(yīng)用——Visual C++實現(xiàn)
定 價：64 元
叢書名：21世紀高等院校數(shù)字藝術(shù)類規(guī)劃教材
- 作者：陳麗芳
- 出版時間：2021/10/1
- ISBN：9787115501387
- 出 版 社：人民郵電出版社
- 中圖法分類：TP312.8
- 頁碼：
- 紙張：膠版紙
- 版次：
- 開本：128開
本書結(jié)合作者多年的教學(xué)經(jīng)驗和科研實踐編寫而成，系統(tǒng)介紹了數(shù)字圖像處理技術(shù)和分析的基礎(chǔ)理論、基本原理和實用的處理方法與技術(shù)。全書內(nèi)容包括概述（數(shù)字圖像基礎(chǔ)、數(shù)字圖像的表示和像素間的關(guān)系、數(shù)字圖像處理的發(fā)展與應(yīng)用、圖像的存儲與格式、視覺基礎(chǔ)）、圖像點運算與應(yīng)用、圖像增強技術(shù)、圖像恢復(fù)技術(shù)、圖像變換、圖像分割、圖像壓縮與編碼技術(shù)、圖像的目標表達與特征測量技術(shù)、二值圖像的形態(tài)學(xué)處理、彩色圖像處理和案例分析。本書應(yīng)用案例大多來自于生活實踐，有實現(xiàn)方法和實現(xiàn)步驟，幫助學(xué)習者理解掌握知識點。
1、大部分章節(jié)根據(jù)知識點安排1-2個的應(yīng)用案例，幫助學(xué)生更好理解和掌握知識，以及知識的應(yīng)用，提高學(xué)生的學(xué)習興趣。
2、體現(xiàn)理論與實踐的結(jié)合性和統(tǒng)一性。
3、知識點由淺入深，便于學(xué)習者學(xué)習掌握。
4、提供多媒體學(xué)習課件，減少教師上課壓力。
5、提供不同學(xué)時數(shù)的教學(xué)大綱，便于教師教學(xué)安排。
主要從事數(shù)字圖像處理和計算機輔助設(shè)計等方面的研究，在數(shù)字圖像全景拼接、智能拼圖、數(shù)字圖像3維重建方面有比較深入的研究，近5年，在國內(nèi)外重要核心期刊發(fā)表學(xué)術(shù)論文10余篇，申請發(fā)明專利3項，主編教材2部，主持省級項目3項，校級項目3項，參與省級項目2項，主持和參與企業(yè)橫向合作項目多項。
第 一章 概述1
1.1 數(shù)字圖像基礎(chǔ) 1
1.1.1 像素 1
1.1.2 數(shù)字化 2
1.1.3 圖像類別 5
1.2 數(shù)字圖像的表示和像素間的關(guān)系 8
1.2.1 數(shù)字圖像的表示 8
1.2.2 數(shù)字圖像像素間的領(lǐng)域關(guān)系 9
1.2.3像素間的距離 9
1.3數(shù)字圖像處理的發(fā)展與應(yīng)用領(lǐng)域 10
1.4 圖像的存儲與格式 16
1.4.1 數(shù)字圖像的存儲基礎(chǔ) 16
1.4.2 數(shù)字圖像數(shù)據(jù)文件的存儲方式 17
1.4.3 數(shù)字圖像文件格式 17
1.4.4 圖像顯示 20
1.5 視覺基礎(chǔ) 22
1.5.1 人眼成像 22
1.5.2亮度知覺 24
1.5.3 形狀知覺 26
1.5.4 顏色視覺和色度學(xué) 26
1.5.5 彩色模型 28
第二章 圖像運算及應(yīng)用 35
引言 35
2.1 代數(shù)運算與應(yīng)用 35
2.1.1 加運算與應(yīng)用 35
2.1.2 減法運算與應(yīng)用 37
2.1.3 乘法運算與應(yīng)用 38
2.1.4 除法運算與應(yīng)用 39
2.2 邏輯運算與應(yīng)用 40
2.2.1 邏輯非（NOT）運算 40
2.2.2邏輯與（AND）運算 41
2.2.3邏輯或（OR）運算 41
2.2.4 邏輯運算綜合實例 42
2.3 應(yīng)用案例 43
2.3.1 拼圖并加框案例 43
2.3.2 電視制作的藍屏技術(shù) 45
第3章 圖像增強技術(shù) 46
引言 46
3.1 噪聲及其描述 47
3.1.1 圖像噪聲的分類 47
3.1.2 噪聲特點 48
3.1.3 一些常見的噪聲概率密度函數(shù) 49
3.2 灰度變換 51
3.2.1 圖像求反變換 51
3.2.2 線性比例變換 52
3.2.3 分段線性變換 53
3.2.4 指數(shù)變換 54
3.2.5 對數(shù)變換 55
3.3 直方圖均衡化和規(guī)定化 55
3.3.1 直方圖均衡化 56
3.3.2 直方圖規(guī)定化 59
3.4 空域濾波增強 62
3.4.1 均值濾波 63
3.4.2 中值濾波 66
3.4.3 銳化空域濾波器 68
3.5 頻域濾波增強 70
3.5.1 頻域低通濾波 70
3.5.2 頻域高通濾波 74
3.6 應(yīng)用案例 75
3.6.1 浮雕效果的制作 75
3.6.2 美化人臉 76
第4章 圖像復(fù)原技術(shù) 77
引言 77
4.1圖像退化及模型 78
4.2 噪聲及其描述 80
4.2.1 噪聲的分類 80
4.2.2 噪聲特點 81
4.2.3 一些常見的噪聲概率密度函數(shù) 82
4.3空域噪聲濾波器 85
4.3.1 均值濾波器 86
4.3.2統(tǒng)計排序濾波器 88
4.4幾何畸變圖像的復(fù)原 90
第五章 圖像變換 94
引言 94
5.1圖像空間幾何變換 95
5.1.1灰度插值 97
5.1.2 圖像平移變換 100
5.1.3 圖像旋轉(zhuǎn)變換 101
5.1.4 圖像比例變換 103
5.1.5 圖像鏡像變換 107
5.2 空間頻域變換和處理 109
5.2.1 傅里葉變換 109
5.2.2 快速傅里葉變換 115
5.2.3 離散余弦變換 117
5.2.4沃爾什變換 119
5.2.5快速沃爾什變換 125
5.3 應(yīng)用案例水中倒影的制作 131
第六章 圖像分割 134
引言 134
6.1 拋磚引玉 134
6.1.1 圖像預(yù)處理 135
6.1.2人臉區(qū)域獲取 140
6.2 基礎(chǔ)知識 144
6.2.1圖像分割的定義 144
6.2.2 圖像分割的依據(jù)和分類 145
6.3 邊緣檢測 145
6.3.1邊緣的概念和性質(zhì) 145
6.3.2 梯度算子 146
6.3.3 Roberts算子 148
6.3.4 Sobel算子 148
6.3.5 Prewitt算子 149
6.3.6 Laplacian算子 149
6.4 閾值分割 151
6.4.1 基于閾值的灰度圖像分割 151
6.4.2 閾值選取方法 153
6.5 輪廓跟蹤 155
6.5.1 二值圖像輪廓跟蹤 155
6.5.2 邊界跟蹤法 156
6.5.3 圖搜索法 157
6.6 Hough變換 158
6.7 基于區(qū)域的分割 159
6.7.1 區(qū)域生長 159
6.7.2 區(qū)域分裂與合并 161
6.8 應(yīng)用案例 163
6.8.1 融合改進分水嶺和區(qū)域生長的彩色圖像分割 163
6.8.2 車牌定位 168
第七章 圖像壓縮編碼技術(shù) 172
引言 172
7.1 圖像壓縮編碼概述 172
7.1.1 圖像壓縮原理 172
7.1.2 圖像壓縮編碼的可行性 173
7.1.3壓縮編碼的分類 174
7.1.4 圖像壓縮的相關(guān)術(shù)語 175
7.1.5 圖像保真度 176
7.2 哈夫曼（Huffman）編碼 177
7.3香農(nóng)范諾編碼（Shannon?CFano coding） 179
7.4 算術(shù)編碼 180
7.5無損預(yù)測編碼 182
7.6有損預(yù)測編碼 184
7.7 圖像壓縮標準 186
7.7.1 JPEG/M-JPEG 186
7.7.2 H.261/H.263 187
7.7.3 MPEG 187
第8章 圖像的目標表達及特征測量技術(shù) 189
引言 189
8.1輪廓的鏈碼表達 189
8.2輪廓線段的近似表達 192
8.2.1基于收縮的小周長多邊形的邊界表達 192
8.2.2基于聚合的小均方誤差線段逼近 193
8.2.3基于分裂的小均方誤差線段逼近 193
8.3區(qū)域的表達 194
8.3.1區(qū)域分解表達 194
8.3.2 目標的骨架表達 195
8.4輪廓基本參數(shù)及測量 198
8.4.1 輪廓長度（區(qū)域周長） 198
8.4.2 輪廓直徑 200
8.4.3 形狀數(shù) 200
8.5區(qū)域參數(shù)及測量 201
8.5.1 區(qū)域面積 201
8.5.2 區(qū)域重心 202
8.5.3 區(qū)域灰度特性 202
8.5.4 區(qū)域形狀參數(shù) 203
8.5.5 偏心率度 203
8.5.6 圓形度（圓形性） 204
8.5.7 歐拉數(shù) 204
8.6 應(yīng)用案例水果識別 205
8.6.1 亮度調(diào)整 206
8.6.2 邊緣提取 206
8.6.3 圖像分割 207
8.6.4 區(qū)域標記 207
8.6.5 輪廓跟蹤 208
8.6.6 特征提取 208
8.6.7 個體識別 209
第9章 二值圖像的形態(tài)學(xué)處理 210
引言 210
9.1 腐蝕 212
9.2 膨脹 213
9.3 開運算 216
9.4 閉運算 217
9.5 應(yīng)用案例 218
9.5.1 邊界提取 218
9.5.2 區(qū)域填充算法 219
9.5.3 連通分量的提取 219
9.5.4 凸殼 220
第 10章 彩色圖像處理 222
引言 222
10.1 彩色圖像基本屬性 222
10.1.1 像素深度 222
10.1.2 真彩色、偽彩色、假彩色 223
10.2 彩色圖像增強 223
10.2.1 真彩色圖像增強 223
10.2.2 偽彩色圖像增強 225
10.2.3 假彩色圖像增強 227
10.3 彩色圖像處理分析 227
10.3.1 彩色補償 228
10.3.2 彩色圖像平滑 229
10.3.3 彩色圖像銳化 230
10.4 應(yīng)用案例 231
10.4.1 基于模板的圖像匹配 231
10.4.2 基于SIFT特征點的圖像匹配 236
第 11章 經(jīng)典案例 244
引言 244
11.1 經(jīng)典案例人臉檢測與特征定位系統(tǒng) 244
11.1.1 人臉檢測與特征定位系統(tǒng)功能 245
11.1.2 基于膚色分割的人臉檢測方法 245
11.1.3基于臉和頭發(fā)區(qū)域的人臉檢測方法 249
11.1.4臉部特征標注 251
11.2實例2蝴蝶與蛾的分類 253
11.2.1 圖像預(yù)處理 253
11.2.2圖像分割 255
11.2.3 輪廓提取 260
11.2.4 特征提取 262
11.2.5圖像分類 265
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