数字图像处理与分析(第2版)(21世纪高等学校计算机系列规划教材) 本书特色

　　《数字图像处理与分析（第2版）/21世纪高等学校计算机系列规划教材》从基本概念入手，采用理论与实践相结合的方式，全面地介绍了图像处理与分析的基本问题、主要研究成果以及具体实例开发过程。内容系统、完整，讲解深入浅出，并配有习题指导和实验，全书配有电子教案和书中实例的完整程序。 　　《数字图像处理与分析（第2版）/21世纪高等学校计算机系列规划教材》可作为高校计算机科学、电子工程、自动化、生物医学、遥感、地质、矿业、通信、气象、农业等相关专业高年级本科生教材，也可供相关领域的大学教师、科研人员和工程技术人员参考。

数字图像处理与分析(第2版)(21世纪高等学校计算机系列规划教材) 目录

第1章 绪论
1.1 数字图像处理的发展
1.2 数字图像处理的相关概念
1.2.1 数字图像及其组成要素
1.2.2 图像处理
1.2.3 图像分析
1.2.4 图像理解
1.2.5 与相关学科的关系
1.3 数字图像处理方法
1.3.1 空域处理方法
1.3.2 变换域处理方法
1.4 数字图像处理的主要研究内容
1.5 数字图像处理的应用实例
1.5.1 生物医学中的应用
1.5.2 遥感领域中的应用
1.5.3 工业方面的应用
1.5.4 军事公安领域的应用
1.5.5 通信中的应用
1.5.6 交通中的应用
1.5.7 其他应用
1.6 小结
习题
第2章 数字图像表示及其处理
2.1 人眼成像及视觉信息的产生
2.2 简单的图像形成模型
2.2.1 亮度成像模型
2.2.2 颜色成像模型
2.2.3 颜色空间
2.3 图像的数字化
2.3.1 采样
2.3.2 量化
2.4 数字图像的基本类型
2.4.1 二值图像
2.4.2 灰度图像
2.4.3 rgb图像
2.4.4 索引图像
2.5 数字图像的基本文件格式
2.5.1 bmp文件格式
2.5.2 tiff文件格式
2.5.3 gif文件格式
2.5.4 pcx文件格式
2.5.5 jpeg文件格式
2.5.6 用vc++实现bmp图像文件的显示
2.6 小结
习题
第3章 图像增强
3.1 概述
3.2 空域增强
3.2.1 灰度变换增强
3.2.2 直方图变换增强
3.2.3 空间平滑滤波增强
3.3 频域增强
3.3.1 傅里叶变换
3.3.2 频域滤波增强
3.4 图像的锐化
3.4.1 基于一阶微分的图像增强——梯度算子
3.4.2 基于二阶微分的图像增强——拉普拉斯算子
3.5 彩色图像增强
3.5.1 伪彩色增强
3.5.2 假彩色增强
3.5.3 真彩色增强
3.6 小结
习题
第4章 图像编码与压缩
4.1 图像编码的必要性与可能性
4.1.1 图像编码的必要性
4.1.2 图像编码的可能性
4.2 图像编码分类
4.3 图像编码评价准则
4.3.1 客观保真度准则
4.3.2 主观保真度准则
4.4 图像编码模型
4.4.1 信源编码器和信源解码器
4.4.2 信道编码器和信道解码器
4.5 无损压缩
4.5.1 霍夫曼编码
4.5.2 费诺-香农编码
4.5.3 算术编码
4.5.4 游程编码
4.5.5 无损预测编码
4.6 有损压缩
4.6.1 有损预测编码
4.6.2 变换编码
4.7 jpeg图像编码压缩标准
4.7.1 jpeg的工作模式
4.7.2 基本工作模式
4.7.3 jpeg文件格式
4.8 mpeg视频编码压缩标准
4.9 小结
习题
第5章 图像复原
5.1 基本概念
5.1.1 图像退化一般模型
5.1.2 成像系统的基本定义
5.1.3 连续函数的退化模型
5.1.4 离散函数的退化模型
5.2 图像噪声与只存在噪声的空域滤波复原
5.2.1 常见的噪声及其概率密度函数
5.2.2 只存在噪声的空域滤波复原
5.3 无约束复原
5.3.1 无约束复原的代数方法
5.3.2 退化函数h(u,v)的估计
5.3.3 逆滤波
5.3.4 去除由匀速运动引起的模糊
5.4 有约束复原
5.4.1 约束*小二乘方复原
5.4.2 维纳滤波
5.4.3 有约束*小平方滤波
5.5 非线性复原方法
5.5.1 *大后验复原
5.5.2 *大熵复原
5.5.3 投影复原方法
5.6 几种其他图像复原技术
5.6.1 几何畸变校正
5.6.2 盲目图像复原
5.7 小结
习题
第6章 图像重建
6.1 概述
6.2 图像重建原理
6.3 傅里叶反投影重建
6.3.1 重建公式的推导
6.3.2 重建公式的实用化
6.4 卷积法重建
6.5 代数重建
6.6 重建图像的显示
6.6.1 三维图像重建的体绘制
6.6.2 三维图像重建的面绘制
6.7 小结
习题
第7章 图像分割技术
7.1 图像分割概述
7.2 基于边缘的分割
7.2.1 边缘检测概述
7.2.2 边缘检测方法
7.2.3 边界跟踪
7.3 基于阈值的分割
7.3.1 阈值分割原理及分类
7.3.2 全局阈值
7.3.3 局部阈值
7.3.4 阈值选取方法
7.4 基于熵的分割方法
7.4.1 一维*大熵分割方法
7.4.2 二维*大熵分割方法
7.5 基于区域的分割
7.5.1 区域生长法
7.5.2 区域分裂与合并法
7.6 基于形态学分水岭的分割

 1/2    1 2 下一页 尾页

教材 研究生/本科/专科教材 工学

在线阅读