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本书采用通俗易懂的语言对数字图像处理的相关概念进行阐述，同时穿插较为典型的Python小程序，使读者能够快速掌握数字图像处理的相关概念和技术。
内容简介
本书共分7章，主要内容包括：数字图像处理基础知识、彩色图像处理初步、空间滤波、频域滤波、图像特征提取、图像压缩、图像小波变换与多分辨率。
展开全文
- 第1章 数字图像处理基础知识
- 1.1 数字图像简介
- 1.1.1 数字图像处理的目的
- 1.1.2 数字图像处理的应用
- 1.1.3 数字图像处理特点
- 1.1.4 常见的数字图像处理方法
- 1.2 图像采样和量化
- 1.2.1 图像采样
- 1.2.2 图像量化
- 1.3 图像的表示和可视化
- 1.3.1 图像的表示
- 1.3.2 图像的格式
- 1.3.3 图像的基本属性
- 1.3.4 图像可视化模块
- 1.4 像素间的关系
- 1.5 简单图像处理
- 1.5.1 图像基本属性的操作
- 1.5.2 图像的简单运算
- 1.5.3 图像卷积操作
- 1.6 小结
- 1.7 本章练习
- 第2章 彩色图像处理初步
- 2.1 彩色图像的颜色空间
- 2.1.1 RGB 颜色空间
- 2.1.2 HSI 颜色空间
- 2.1.3 RGB 颜色空间与HSI 颜色空间之间的转换
- 2.2 伪彩色图像处理
- 2.2.1 强度分层
- 2.2.2 灰度值到彩色变换
- 2.3 基于彩色的图像分割
- 2.3.1 HSI 颜色空间中的分割
- 2.3.2 RGB 颜色空间中的分割
- 2.4 彩色图像的灰度化
- 2.5 小结
- 2.6 本章练习
- 第3章 空间滤波
- 3.1 空间滤波基础
- 3.1.1 空间滤波的机理
- 3.1.2 空间滤波器模板
- 3.2 平滑处理
- 3.2.1 平滑线性空间滤波器
- 3.2.2 统计排序滤波器
- 3.3 锐化处理
- 3.3.1 一阶微分算子
- 3.3.2 二阶微分算子
- 3.3.3 反锐化掩蔽
- 3.4 混合空间增强
- 3.5 小结
- 3.6 本章练习
- 第4章 频域滤波
- 4.1 傅里叶变换
- 4.1.1 一维傅里叶变换
- 4.1.2 二维傅里叶变换
- 4.2 傅里叶变换的性质
- 4.2.1 傅里叶变换的基本性质
- 4.2.2 二维傅里叶变换的性质
- 4.3 快速傅里叶变换
- 4.3.1 快速傅里叶变换的原理
- 4.3.2 快速傅里叶变换的实现
- 4.4 图像频域滤波
- 4.4.1 低通滤波
- 4.4.2 高通滤波
- 4.5 小结
- 4.6 本章练习
- 第5章 图像特征提取
- 5.1 图像颜色特征提取
- 5.1.1 颜色直方图
- 5.1.2 颜色矩
- 5.1.3 颜色集
- 5.1.4 颜色聚合向量
- 5.1.5 颜色相关图
- 5.2 图像纹理特征提取
- 5.2.1 统计纹理分析方法
- 5.2.2 Laws 纹理能量测量法
- 5.2.3 Gabor 变换
- 5.2.4 局部二值模式
- 5.3 图像形状特征提取
- 5.3.1 简单形状特征
- 5.3.2 傅里叶描述符
- 5.3.3 形状无关矩
- 5.4 图像边缘特征提取
- 5.4.1 梯度边缘检测
- 5.4.2 一阶边缘检测算子
- 5.4.3 二阶边缘检测算子
- 5.5 图像点特征提取
- 5.6 小结
- 5.7 本章练习
- 第6章 图像压缩
- 6.1 图像压缩简介
- 6.2 熵编码技术
- 6.2.1 哈夫曼编码
- 6.2.2 算术编码
- 6.2.3 行程编码
- 6.2.4 LZW 编码
- 6.3 预测编码
- 6.3.1 DM 编码
- 6.3.2 DPCM 编码
- 6.4 变换编码
- 6.4.1 K-L 变换
- 6.4.2 离散余弦变换
- 6.5 JPEG 编码
- 6.6 小结
- 6.7 本章练习
- 第7章 图像小波变换与多分辨率
- 7.1 从傅里叶变换到小波变换
- 7.1.1 小波
- 7.1.2 感性认识小波变换
- 7.2 简单小波示例
- 7.2.1 哈尔小波构建
- 7.2.2 哈尔小波变换
- 7.2.3 哈尔小波逆变换
- 7.2.4 其他常见小波函数
- 7.3 图像多分辨率
- 7.3.1 小波多分辨率
- 7.3.2 图像金字塔
- 7.3.3 图像子带编码
- 7.4 图像小波变换
- 7.4.1 二维小波变换基础
- 7.4.2 小波变换在图像处理中的应用
- 7.5 小结
- 7.6 本章练习
- 附录A Python开发环境配置及基本语法
- A.1 综述
- A.2 Python 开发环境配置
- A.3 Python 基本语法
- A.3.1 Python 编码风格
- A.3.2 第一个Python 程序
- 参考文献
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版权信息
出版社：人民邮电出版社
出版时间：2020
作者：岳亚伟
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