數字圖像處理技術及實踐（基於MWORKS）

楊娜,楊風暴

數字圖像處理技術及實踐（基於MWORKS）

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商品描述

本書全面而深入地闡述了數字圖像處理的基礎知識框架與核心理論體系，創新性地引入了MWORKS作為實驗實踐平臺；通過精心設計的一系列Julia與Python示例程序，在MWORKS上直觀運行並展示結果，不僅深入淺出地解析了復雜的數字圖像處理原理，還有效促進了學生對關鍵知識點和實踐應用的理解與掌握，從而驗證學習成效。本書內容翔實、重點突出，配有豐富的數字化學習資源，讀者可以通過掃碼觀看，加深對知識的理解。此外，本書還添加了課程思政的內容，提煉每章的思政元素並融入相應知識點，升華內容高度，凝練思政案例，輔助教師進行課程思政的教學和改革。本書提供配套的電子課件PPT、仿真程序代碼、練習題參考答案等。 本書可作為普通高等院校電子信息工程、通信工程、計算機科學與技術、電子科學與技術、生物醫學工程、智能視覺工程、電氣工程及其自動化等相關專業的本科生及研究生教材，也可作為從事圖像處理與分析、模式識別、人工智能和計算機應用研究與開發等工作的工程技術人員的參考書。

目錄大綱

第1章 緒論 1
1.1 概述 1
1.1.1 數字圖像 2
1.1.2 數字圖像處理 4
1.2 數字圖像處理的特點 4
1.3 數字圖像處理的步驟 5
1.4 數字圖像處理的應用 7
1.5 本章小結及練習題 11
第2章 MWORKS系統仿真平臺及Julia語言 13
2.1 概述 13
2.2 MWORKS科學計算與系統仿真平臺 13
2.2.1 MWORKS設計與驗證 14
2.2.2 MWORKS產品體系 15
2.3 Julia語言 18
2.3.1 Julia語言的特點 18
2.3.2 Julia語言的優勢 19
2.4 Julia與其他科學計算語言的差異 20
2.4.1 語言本質的差異 20
2.4.2 語法表層的差異 21
2.4.3 函數用法的差異 22
2.5 MWORKS平臺的使用 22
2.5.1 使用MWORKS平臺運行Julia 22
2.5.2 使用MWORKS平臺運行Python 23
2.6 圖像處理工具箱 26
2.6.1 JuliaImages圖像處理工具箱 26
2.6.2 TyImages圖像處理工具箱 27
2.7 本章小結及練習題 30
第3章 圖像變換 31
3.1 概述 31
3.2 圖像的點運算 31
3.2.1 線性點運算 32
3.2.2 非線性點運算 34
3.3 圖像的幾何變換 35
3.3.1 圖像的平移 36
3.3.2 圖像的鏡像 37
3.3.3 圖像的旋轉 39
3.3.4 圖像的縮放 40
3.4 圖像的傅裏葉變換 41
3.4.1 二維離散傅裏葉變換 41
3.4.2 快速傅裏葉變換 42
3.5 其他離散變換 43
3.5.1 離散余弦變換 43
3.5.2 二維離散沃爾什-哈達瑪變換 46
3.5.3 K-L變換 49
3.6 理論實踐——圖像的傅裏葉變換 51
3.7 本章小結及練習題 56
第4章 圖像增強 57
4.1 概述 57
4.1.1 圖像增強的特點 58
4.1.2 圖像增強技術的分類 58
4.2 像素點增強 59
4.2.1 直方圖均衡化 59
4.2.2 灰度變換增強 64
4.3 區域增強 68
4.3.1 線性平滑濾波增強 68
4.3.2 非線性平滑濾波增強 71
4.4 同態濾波增強 74
4.5 理論實踐——逆光圖像增強 75
4.6 本章小結及練習題 77
第5章 圖像復原 79
5.1 圖像復原概述 79
5.2 圖像退化與復原 80
5.2.1 圖像退化的原因 80
5.2.2 圖像退化模型 80
5.2.3 圖像復原方法的分類 81
5.3 退化函數估計 81
5.3.1 三種常見的退化函數 82
5.3.2 估計退化傳遞函數的方法 82
5.4 無約束復原 86
5.4.1 無約束復原原理 86
5.4.2 逆濾波 87
5.5 有約束最小二乘復原 90
5.5.1 有約束最小二乘復原原理 90
5.5.2 維納濾波 91
5.6 理論實踐——運動模糊車牌圖像的復原 96
5.7 本章小結及練習題 103
第6章 圖像壓縮 105
6.1 概述 105
6.1.1 圖像壓縮的相關概念 106
6.1.2 圖像壓縮的可能性 108
6.1.3 圖像冗余的種類 108
6.1.4 壓縮圖像質量評價準則 109
6.2 無損圖像壓縮編碼 112
6.2.1 哈夫曼編碼 112
6.2.2 行程編碼 113
6.2.3 算術編碼 115
6.3 有損圖像壓縮編碼 117
6.3.1 有損預測編碼 117
6.3.2 正交變換編碼 118
6.4 圖像壓縮標準 120
6.4.1 靜態圖像壓縮標準 120
6.4.2 動態圖像壓縮標準 122
6.4.3 視頻圖像壓縮標準 125
6.5 理論實踐——基於K-L變換的圖像壓縮 127
6.6 本章小結及練習題 130
第7章 圖像分割 131
7.1 概述 131
7.1.1 圖像分割的集合定義 132
7.1.2 圖像分割的目的 132
7.2 邊緣檢測 133
7.2.1 梯度算子 133
7.2.2 拉普拉斯算子 136
7.2.3 坎尼算子 137
7.3 閾值分割 139
7.3.1 直方圖雙峰法 139
7.3.2 最大類間方差法 140
7.3.3 疊代法 142
7.4 區域分割 143
7.4.1 區域生長法 144
7.4.2 區域分裂與合並法 144
7.5 理論實踐——自選種子點區域生長法 146
7.6 本章小結及練習題 149
第8章 圖像特征 150
8.1 概述 150
8.1.1 圖像的特征提取 151
8.1.2 圖像特征的特點 151
8.2 顏色特征 151
8.2.1 顏色空間 151
8.2.2 顏色直方圖 156
8.2.3 顏色矩 157
8.3 形狀特征 159
8.3.1 質心 159
8.3.2 區域周長 160
8.3.3 區域面積 161
8.3.4 圓形度 162
8.3.5 區域投影比 162
8.3.6 不變矩 162
8.4 紋理特征 163
8.4.1 自相關函數 163
8.4.2 灰度差分統計 164
8.4.3 灰度共生矩陣 165
8.4.4 頻譜法 166
8.5 理論實踐——圖像不變矩特征提取 166
8.6 本章小結及練習題 169
第9章 圖像融合 171
9.1 概述 171
9.1.1 圖像融合的概念 172
9.1.2 圖像融合的層級 172
9.1.3 圖像融合的驅動方式 174
9.1.4 圖像融合效果的評價 175
9.2 空間域融合 177
9.2.1 基於像素的方法 177
9.2.2 基於區域的方法 180
9.3 變換域融合 181
9.3.1 變換域融合的基本過程 181
9.3.2 雙色中波圖像的小波包變換融合 182
9.4 紅外與可見光圖像的融合 187
9.5 紅外偏振與光強圖像的擬態融合 189
9.5.1 擬態融合的概念與特性 189
9.5.2 圖像擬態融合的原理 190
9.5.3 紅外偏振與紅外光強圖像的比較 191
9.5.4 面向圖像差異的擬態融合模型 193
9.6 理論實踐——主成分分析法圖像融合 197
9.7 本章小結及練習題 199
參考文獻 200

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