高等学校电子信息类专业系列教材数字图像处理:使用MATLAB分析与实现/蔡利梅等_PDF下载[95MB-百度云]蔡利梅、王利娟

本书特色

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本书是依据作者近几年从事数字图像处理教学和研究的体会，并参考相关文献编写而成的，概括地介绍了数字图像处理理论和技术的基本概念、原理和方法。
全书分为12章，每章阐述数字图像处理技术中的一个知识点，内容包括数字图像处理基础、图像基本运算、图像的正交变换、图像增强、图像平滑、图像锐化、图像复原、图像的数学形态学处理、图像分割、图像描述与分析、图像编码等。本书除讲解理论外，还配以电子教案及MATLAB演示程序，便于读者学习和掌握数字图像处理技术，以更好地应用到实践中去。
本书可以作为高等学校信息与通信工程、信号与信息处理、电子、计算机、遥感等专业本科生或研究生的教材或参考书，也可以作为相关工程技术人员和从事相关研究与应用的其他人员的参考用书。

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内容简介

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作者简介

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蔡利梅中国矿业大学信息与控制工程学院副教授。长期从事图像处理与模式识别领域的教学和研究工作。先后开设“图像处理”“模式识别”“计算机图形学”“数字视频技术”“图像分析及识别” 等多门本科生及研究生课程。获教育部高等学校科学技术进步奖二等奖、河南省科技进步奖二等奖、江苏省科学技术奖三等奖、中国煤炭工业协会科学技术奖一等奖等省部级以上科技奖励8项，并获得其他科技奖励6项；申请国家发明专利4项（已获授权2项）；出版教材1部；获校级优秀教学成果一等奖1项，全国煤炭行业教育教学成果奖三等奖1项。

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目录第1章绪论1.1图像的基本概念1.1.1视觉与图像1.1.2图像的表示1.2数字图像处理1.2.1数字图像处理的主要内容1.2.2数字图像处理技术的分类1.2.3数字图像处理的应用1.3数字图像处理面临的问题1.4相关术语1.5图像处理仿真习题第2章数字图像处理基础2.1人眼视觉系统2.1.1人眼基本构造2.1.2视觉过程2.1.3明暗视觉2.1.4颜色视觉2.1.5立体视觉2.1.6视觉暂留2.2色度学基础与颜色模型2.2.1颜色匹配2.2.2CIE 1931�睷GB系统2.2.3CIE 1931标准色度系统2.2.4CIE 1976 L*a*b*均匀颜色空间2.2.5孟塞尔表色系统2.2.6常用颜色模型2.3数字图像的生成与表示2.3.1图像信号的数字化2.3.2数字图像类型2.4数字图像的数值描述2.4.1常用的坐标系2.4.2数字图像的数据结构2.4.3常见数字图像格式2.4.4BMP位图文件2.4.5读取并显示图像2.5综合实例习题第3章图像基本运算3.1图像几何变换3.1.1图像的几何变换基础3.1.2图像的位置变换3.1.3图像的形状变换3.2图像代数运算3.3邻域及模板运算3.4综合实例习题第4章图像的正交变换4.1离散傅里叶变换4.1.1一维离散傅里叶变换4.1.2一维快速傅里叶变换4.1.3二维离散傅里叶变换4.1.4二维离散傅里叶变换的性质4.1.5离散傅里叶变换在图像处理中的应用4.2离散余弦变换4.2.1一维离散余弦变换4.2.2二维离散余弦变换4.2.3离散余弦变换在图像处理中的应用4.3K�睱变换4.3.1K�睱变换原理4.3.2图像K�睱变换4.4Radon变换4.4.1Radon变换的原理4.4.2Radon变换的实现4.4.3Radon变换的性质4.4.4Radon变换的应用4.5小波变换4.5.1概述4.5.2小波4.5.3连续小波变换4.5.4离散小波变换4.5.5正交小波与多分辨分析4.5.6二维小波变换4.5.7小波变换在图像处理中的应用习题第5章图像增强5.1基于灰度级变换的图像增强5.1.1线性灰度级变换5.1.2非线性灰度级变换5.2基于直方图修正的图像增强5.2.1灰度直方图5.2.2直方图修正法理论5.2.3直方图均衡化5.2.4局部直方图均衡化5.3基于照度�卜瓷淠Ｐ偷耐枷裨銮�5.3.1基于同态滤波的增强5.3.2基于Retinex理论的增强5.4基于模糊技术的图像增强5.4.1图像的模糊特征平面5.4.2图像的模糊增强5.5基于伪彩色处理的图像增强5.5.1密度分割法5.5.2空间域灰度级�膊噬�变换5.5.3频域伪彩色增强5.6其他图像增强方法5.6.1基于对数图像处理模型的图像增强5.6.2图像去雾增强习题第6章图像平滑6.1图像中的噪声6.1.1图像噪声的分类6.1.2图像噪声的数学模型6.2空间域平滑滤波6.2.1均值滤波6.2.2高斯滤波6.2.3中值滤波6.2.4双边滤波6.3频域平滑滤波6.3.1理想低通滤波6.3.2巴特沃斯低通滤波6.3.3指数低通滤波6.3.4梯形低通滤波6.4其他图像平滑方法6.4.1基于模糊技术的平滑滤波6.4.2基于偏微分方程的平滑滤波习题第7章图像锐化7.1图像边缘分析7.2一阶微分算子7.2.1梯度算子7.2.2Robert算子7.2.3Sobel算子7.2.4Prewitt算子7.3二阶微分算子7.4高斯滤波与边缘检测7.4.1高斯函数7.4.2LOG算子7.4.3Canny算子7.5频域高通滤波7.6基于小波变换的边缘检测7.7综合实例7.7.1设计思路7.7.2各模块设计7.7.3分析习题第8章图像复原8.1图像退化模型8.1.1连续退化模型8.1.2离散退化模型8.1.3图像复原8.2图像退化函数的估计8.2.1基于模型的估计法8.2.2基于退化图像本身特性的估计法8.3图像复原的代数方法8.3.1无约束*小二乘方复原8.3.2约束复原8.4典型图像复原方法8.4.1逆滤波复原8.4.2维纳滤波复原8.4.3等功率谱滤波8.4.4几何均值滤波8.4.5约束*小二乘方滤波8.4.6Richardson�睱ucy算法8.5盲去卷积复原8.6几何失真校正习题第9章图像的数学形态学处理9.1形态学基础9.2二值形态学的基础运算9.2.1基本形态变换9.2.2复合形态变换9.3二值图像的形态学处理9.3.1形态滤波9.3.2图像的平滑处理9.3.3图像的边缘提取9.3.4区域填充9.3.5目标探测——击中与否变换9.3.6细化9.4灰度形态学的基础运算9.4.1膨胀运算和腐蚀运算9.4.2开运算和闭运算9.5灰度图像的形态学处理9.5.1形态学平滑9.5.2形态学梯度9.5.3Top�瞙at和Bottom�瞙at变换习题第10章图像分割10.1阈值分割10.1.1基于灰度直方图的阈值选择10.1.2基于模式分类思路的阈值选择10.1.3其他阈值分割方法10.2边界分割10.2.1基于梯度的边界闭合10.2.2Hough变换10.2.3边界跟踪10.3区域分割10.3.1区域生长10.3.2区域合并10.3.3区域分裂10.3.4区域分裂合并10.4基于聚类的图像分割10.5分水岭分割10.6综合实例10.6.1设计思路10.6.2各模块设计10.6.3分析习题第11章图像描述与分析11.1特征点11.1.1Moravec角点检测11.1.2Harris角点检测11.1.3SUSAN角点检测11.2几何描述11.2.1像素间的几何关系11.2.2区域的几何特征11.3形状描述11.3.1矩形度11.3.2圆形度11.3.3中轴变换11.4边界描述11.4.1边界链码11.4.2傅里叶描绘子11.5矩描述11.5.1矩11.5.2与矩相关的特征11.6纹理描述11.6.1联合概率矩阵法11.6.2灰度差分统计法11.6.3行程长度统计法11.6.4LBP特征11.7其他描述11.7.1梯度方向直方图11.7.2Haar�瞝ike特征习题第12章图像编码12.1图像编码的基本理论12.1.1图像压缩的必要性12.1.2图像压缩的可能性12.1.3图像编码方法的分类12.1.4图像编码压缩术语简介12.2图像的无损压缩编码12.2.1无损编码理论12.2.2Huffman编码12.2.3算术编码12.2.4LZW编码12.3图像的有损压缩编码12.3.1预测编码12.3.2变换编码12.4JPEG标准和JPEG200012.4.1JPEG基本系统12.4.2JPEG2000习题参考文献