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实用数字图像处理与分析
实用数字图像处理与分析

实用数字图像处理与分析PDF电子书下载

工业技术

  • 电子书积分:14 积分如何计算积分?
  • 作 者:陈兵旗主编
  • 出 版 社:中国农业大学出版社;清华大学出版社
  • 出版年份:2008
  • ISBN:7811174162
  • 页数:403 页
图书介绍:本书以实用为目标,用浅显易懂的语言,介绍了图象处理的基础知识、图象处理与分析编程实现的基本知识以及利用学习软件DIPAX进行图象处理编程的基本步骤开始,到区域分割与目标提取,边缘检测与提取,图象平滑,图象增强,彩色变换,彩色分割,几何变换,频率变化,模式识别,图象压缩等。
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《实用数字图像处理与分析》目录

第1章 图像处理与分析的基础知识 1

1.1 基于计算机的图像处理 1

1.2 图像处理的应用领域 2

1.3 数字图像处理的特征 4

1.4 彩色图像 5

1.5 灰度图像 6

1.6 采样与量化 7

1.7 图像处理的基本步骤 8

第2章 图像处理与分析的编程准备 10

2.1 图像处理与分析的硬件构成 10

2.2 数字图像的计算机表述 11

2.3 配套软件的使用方法 13

2.4 配套函数的说明 39

第3章 区域分割与目标提取 56

3.1 基于阈值的区域分割与提取 56

3.2 阈值的确定 58

3.3 应用研究实例 60

应用研究文献 62

附录:源程序列表 62

第4章 边缘检测与提取 69

4.1 边缘性质的描述 69

4.2 基于微分的边缘检测与提取 70

4.3 基于模板匹配的边缘检测与提取 73

4.4 边缘检测与提取的实例 74

4.5 二值边缘图像的制作 75

4.6 细线化处理 77

4.7 应用研究实例 77

应用研究文献 79

附录:源程序列表 79

第5章 图像平滑 86

5.1 关于图像噪声 86

5.2 图像平滑 87

5.3 中值滤波 89

5.4 二值图像的平滑 90

5.5 其他相关技术 91

5.6 应用研究实例 93

应用研究文献 95

附录:源程序列表 95

第6章 图像增强 100

6.1 清晰图像 100

6.2 对比度增强 101

6.3 自动对比度增强 103

6.4 直方图均衡化 105

6.5 伪彩色增强 106

6.6 应用研究实例 107

应用研究文献 109

附录:源程序列表 109

第7章 特征选择与描述 116

7.1 基于图像特征的自动识别 116

7.2 二值图像的特征参数 116

7.3 区域标记 120

7.4 基于特征参数提取物体 121

7.5 基于特征参数消除噪声 122

7.6 高级特征参数 124

7.7 应用研究实例 124

应用研究文献 126

附录:源程序列表 126

第8章 彩色变换 137

8.1 彩色信息处理 137

8.2 彩条制作 138

8.3 颜色描述 138

8.4 亮度、色调、饱和度的更改 142

8.5 应用研究实例 143

应用研究文献 145

附录:源程序列表 146

第9章 彩色分割 155

9.1 颜色分布 155

9.2 基于颜色分布提取物体 157

9.3 图像合成 158

9.4 应用研究实例 161

应用研究文献 162

附录:源程序列表 163

第10章 几何变换 171

10.1 关于几何变换 171

10.2 放大缩小 172

10.3 平移 176

10.4 旋转 176

10.5 复杂变形 177

10.6 齐次坐标表示 179

10.7 应用研究实例 181

应用研究文献 181

附录:源程序列表 182

第11章 哈夫变换 195

11.1 传统哈夫变换的直线检测 195

11.2 过已知点哈夫变换的直线检测 197

11.3 哈夫变换的曲线检测 199

11.4 应用研究实例 199

应用研究文献 202

附录:源程序列表 202

第12章 频率变换 211

12.1 频率的世界 211

12.2 频率变换 212

12.3 离散傅里叶变换 215

12.4 图像的二维傅里叶变换 217

12.5 滤波处理 219

12.6 应用研究实例 220

应用研究文献 222

附录:源程序列表 223

第13章 小波变换 237

13.1 小波变换概述 237

13.2 小波与小波变换 238

13.3 离散小波变换 240

13.4 小波族 240

13.5 信号的分解与重构 241

13.6 图像处理中的小波变换 249

13.7 应用研究实例 253

应用研究文献 257

附录:源程序列表 257

第14章 模式识别 268

14.1 模式识别与图像识别的概念 268

14.2 图像识别系统的组成 269

14.3 图像识别与图像处理和图像理解的关系 270

14.4 图像识别方法 271

14.5 应用研究实例 278

应用研究文献 281

附录:源程序列表 282

第15章 神经网络 286

15.1 人工神经网络 286

15.2 BP神经网络 292

15.3 BP神经网络在数字字符识别中的应用 298

15.4 应用研究实例 304

应用研究文献 307

附录:源程序列表 307

第16章 遗传算法 324

16.1 遗传算法概述 324

16.2 简单遗传算法 326

16.3 遗传参数 330

16.4 适应度函数 331

16.5 模式定理 335

16.6 遗传算法在模式识别中的应用 341

16.7 应用研究实例 349

应用研究文献 355

附录:源程序列表 355

第17章 图像压缩 380

17.1 无损编码与有损编码 380

17.2 二值图像编码 381

17.3 预测编码 382

17.4 变长编码 383

17.5 图像压缩实例 385

17.6 图像压缩的标准格式 388

17.7 应用研究实例 389

应用研究文献 392

附录:源程序列表 393

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