數字圖像處理基礎與實踐（MATLAB版）（第二版）

孫忠貴

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  • 出版商: 清華大學
  • 出版日期: 2025-08-01
  • 售價: $216
  • 語言: 簡體中文
  • ISBN: 7302697566
  • ISBN-13: 9787302697565
  • 相關分類: Matlab

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商品描述

"本書主要介紹數字圖像處理的基本內容及相應的MATLAB程序實現。主要內容包括圖像的基本操作、圖像的基本運算、圖像變換、圖像的形態學操作、圖像增強、圖像去噪、圖像分割等。在內容組織上註重理論與實踐的相輔相成，一方面通過對理論內容進行簡明扼要的介紹，使讀者能夠順利進入實踐環節； 另一方面通過實踐操作使讀者進一步理解並掌握相關內容的理論本質。 為滿足不同讀者的學習需求和開發習慣，本書采用雙語言實現方案。主體內容以MATLAB編程實現，附錄提供Python環境配置指南，並在配套電子資源中同步提供本書示例程序的雙版本代碼（MATLAB+Python）。 本書可供高等學校數字圖像處理及相關課程的專科生、本科生和研究生作為教材使用，也可作為相關科研人員、工程技術人員的參考讀物。 "

作者簡介

孫忠貴：博士，教授。主要研究方向為圖像處理與機器學習。以第一作者/通訊作者在IEEE TIP、IEEE SPL、Signal Processing等專業期刊發表論文多篇。主持省自然科學基金面上項目3項、市煙草局大數據研發項目1項，以主要參與人完成國家基金多項。

目錄大綱

目錄

第1章緒論

1.1基本概念

1.2MATLAB基礎

1.2.1MATLAB工具箱安裝

1.2.2幾個常用的MATLAB命令

1.2.3MATLAB的內聯函數與匿名函數

1.2.4MATLAB GPU編程基礎

1.3本書內容

本章實驗

實驗一MATLAB工具箱安裝

實驗二MATLAB基本操作

實驗三經典圖像數據集

第2章圖像的基本操作

2.1數字圖像的離散化表示

2.1.1灰度圖像

2.1.2彩色圖像

2.2數字圖像的讀、寫和顯示

2.2.1圖像的讀取

2.2.2圖像的顯示

2.2.3圖像的保存

2.3鄰域操作與塊操作

2.3.1圖像的鄰域操作

2.3.2圖像的塊操作

本章實驗

實驗一灰度圖像的基本操作

實驗二彩色圖像的基本操作

實驗三圖像的鄰域操作

實驗四索引圖像格式轉換

第3章圖像的基本運算

3.1代數運算

3.1.1圖像的疊加函數

3.1.2絕對值差函數

3.1.3圖像的減法運算

3.1.4圖像的乘法運算

3.1.5圖像的除法運算

3.1.6圖像的線性組合

3.1.7圖像的求補運算

3.2幾何變換

3.2.1改變圖像大小

3.2.2圖像的剪切

3.2.3圖像的旋轉

3.2.4圖像的幾何形變

本章實驗

實驗一圖像亮度的自適應調整

實驗二使用基本運算添加圖像水印

實驗三仿射變換的MATLAB實現

實驗四圖像的光照不均勻校正

第4章圖像的頻域操作

4.1傅裏葉變換

4.1.1連續傅裏葉變換

4.1.2離散傅裏葉變換

4.1.3離散傅裏葉變換的實現

4.1.4快速卷積的離散傅裏葉變換實現

4.2離散余弦變換

4.2.1離散余弦變換定義

4.2.2離散余弦變換的實現

4.3小波變換

4.3.1小波變換的定義

4.3.2離散小波變換的實現

4.4Hough變換與Radon變換

4.4.1Hough變換

4.4.2Radon變換及實現

本章實驗

實驗一利用傅裏葉變換進行文本定位

實驗二離散余弦變換練習

實驗三小波變換練習

實驗四Radon變換練習

實驗五感興趣區域圖像壓縮

第5章形態學圖像處理

5.1數學形態學的集合論基礎

5.2二值形態學

5.3灰度形態學

5.4形態學操作的MATLAB實現

本章實驗

實驗一利用imerode函數和imdilate函數實現圖像的開、閉操作

實驗二圖像光照不均勻校正的形態學實現

第6章圖像的空域增強

6.1基本知識

6.2灰度變換

6.3直方圖處理

6.3.1直方圖

6.3.2直方圖均衡化

6.4空域濾波

6.4.1平滑濾波

6.4.2銳化濾波

本章實驗

實驗一直方圖均衡化編程實現

實驗二灰度變換與直方圖均衡化比較

實驗三圖像空域濾波的塊操作實現

實驗四基於人眼視覺系統的灰度變換

第7章圖像的頻域增強

7.1低通濾波

7.1.1傅裏葉變換低通濾波

7.1.2小波變換低通濾波

7.2高通濾波

本章實驗

實驗一巴特沃思濾波器的快速算法實現

實驗二頻域濾波器的圖像濾波

實驗三基於DCT變換的圖像低通濾波

第8章圖像去噪

8.1噪聲模型及實現

8.1.1兩類常見的噪聲模型

8.1.2噪聲添加的實現

8.2噪聲濾除及效果評價

8.3細節保持濾波器

8.3.1灰度最小方差濾波器

8.3.2k近鄰平滑濾波器

8.3.3自適應中值濾波器

8.3.4雙邊濾波器

8.3.5非局部均值濾波器

本章實驗

實驗一不同濾波器的濾波性能比較

實驗二細節保持濾波器的實現

實驗三NLM濾波器實現

第9章圖像分割

9.1點檢測與線檢測

9.1.1點檢測

9.1.2線檢測

9.2邊緣檢測

9.2.1圖像不連續性的數學刻畫

9.2.2Roberts算子

9.2.3Sobel算子

9.2.4Prewitt算子

9.2.5拉普拉斯算子

9.2.6LOG算子與DOG算子

9.2.7Canny算子

9.2.8形態學算子

9.3基於灰度閾值的圖像分割

9.3.1全局閾值分割

9.3.2局部閾值分割和多閾值分割

9.4區域生長法與分裂合並法進行圖像分割

9.4.1區域生長法

9.4.2分裂合並法

9.5使用分水嶺法進行圖像分割

本章實驗

實驗一基於Radon變換的灰度圖像線檢測

實驗二不同檢測算子的性能比較

實驗三閾值分割算法比較

實驗四圖像的四叉樹分解

實驗五分水嶺算法進行圖像分割

附錄A實驗報告參考模板

附錄BPython環境搭建

B.1安裝Anaconda

B.1.1下載Anaconda

B.1.2安裝Anaconda

B.1.3測試Anaconda

B.2建立虛擬環境並安裝NumPy、Pillow和OpenCV

B.2.1建立虛擬環境並激活

B.2.2安裝NumPy包和Pillow包

B.2.3安裝OpenCV包

B.3安裝PyCharm

B.3.1下載PyCharm 

B.3.2安裝PyCharm 

B.3.3設置PyCharm解釋器

B.4本書Python代碼測試示例

參考文獻

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