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图像处理系统设计及新技术
内容简介
本书详细讨论了图像处理系统的系统结构、系统设计方法及其基本技术和新技术。具体包括：图像处理系统的现状及其发展；图像处理系统的设计方法；面向图像幀存、面向计算机内存和以网络为中心的系统结构；图像数字化的二维采样理论、三维采样理论；图像存储与显示；图像并行处理技术；计算机图像接口；图像软件系统的基础结构；二维流计算；人像组合系统；人脸超分辨系统；人脸识别系统。
章节目录
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书名页
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内容简介
前言 FOREWORD
目录
第1章 绪论
1.1 图像处理科学的体系结构
1.2 图像处理的特点
1.3 图像处理算法及其数据结构
1.3.1 数据处理层算法及其数据结构
1.3.2 信息提取层算法及其数据结构
1.3.3 知识应用层算法及其数据结构
1.4 图像处理系统的系统结构
1.4.1 图像处理系统的发展历程
1.4.2 以图像帧存为中心的系统结构
1.4.3 以计算机内存为中心的系统结构
1.4.4 以网络为中心的系统结构
1.5 图像处理系统的性能指标
1.6 图像处理技术的应用
1.6.1 图像处理技术在医学中的应用
1.6.2 图像处理技术在军事上的应用
1.6.3 图像处理技术在工业中的应用
1.6.4 图像处理技术在公共安全中的应用
1.6.5 图像处理技术在办公自动化中的应用
1.6.6 图像处理技术在体育方面的应用
1.6.7 图像处理技术在娱乐中的应用
习题1
第2章 图像处理硬件系统的设计方法
2.1 图像处理系统的设计流程
2.2 图像处理系统的设计准则
2.2.1 设计适应于机器
2.2.2 设计适应于算法
2.2.3 设计适应于系统
2.3 可编程逻辑器件
习题2
第3章 视频图像数字化
3.1 图像的基本描述
3.2 扫描时序的产生
3.2.1 扫描时序规范
3.2.2 数值波形法
3.2.3 扫描时序的设计
3.3 视频图像的数字化
3.3.1 视频图像的采样
3.3.2 数字图像的有效比特位
3.3.3 模拟视频图像的预处理
习题3
第4章 图像帧存储体
4.1 图像帧存储体的结构
4.2 图像帧存储体的管理
4.2.1 存储体分时访问方式
4.2.2 存储体多周期嵌套的优先级访问方式
4.3 图像帧存储体的时序
习题4
第5章 图像显示
5.1 图像显示的基本形式
5.2 图像滚动显示、漫游显示和放大显示
5.3 图像灰度窗口显示
5.4 动态图像显示
习题5
第6章 微机接口
6.1 微机接口技术基础
6.2 微机总线
6.3 ISA总线下的微机图像接口
6.4 PCI总线下的微机图像接口
习题6
第7章 图像并行处理技术基础
7.1 图像并行处理技术的基本概念
7.2 处理器的并行结构
7.3 并行算法
7.4 图像并行处理的性能指标
习题7
第8章 流水线型图像并行处理
8.1 流水线型图像处理的基本技术
8.2 IMAGEBOX-150图像处理系统
8.3 VICOM-VME图像处理工作站、VICOM-VMV机器视觉计算机
8.4 TJ-82图像计算机
习题8
第9章 基于DSP的图像并行处理
9.1 基于DSP的图像处理基本技术
9.2 多DSP的图像并行处理
9.3 基于TMS320C80的图像并行处理
9.4 基于IMS A1 10的图像并行处理
习题9
第10章 基于邻域存储体的二维计算
10.1 基于邻域存储体的二维计算的基本原理与系统结构
10.2 邻域存储体
10.2.1 邻域存储体的邻域数据类别
10.2.2 邻域存储体并行存取二维邻域数据
10.2.3 邻域存储体并行存取一维邻域数据
10.2.4 邻域存储体的实现
10.3 基于邻域存储体的二维流数据形成方法
10.4 基于邻域存储体的二维流并行处理的方法
10.5 基于邻域存储体的二维计算的实践
10.5.1 NIPC-1邻域图像并行处理机
10.5.2 NIPC-2邻域图像并行处理机
10.5.3 NIPC-3邻域图像并行处理机
10.5.4 NIPC-4邻域图像并行处理机
习题10
第11章 图像系统软件
11.1 计算机的软件环境
11.2 图像处理系统的软件结构
11.2.1 图像软件系统的分层结构
11.2.2 图像软件系统的基础架构
11.3 图像软件系统的设备驱动程序
11.4 基于MMX/SSE技术的图像并行处理
11.4.1 MMX技术
11.4.2 SSE技术核心
11.4.3 基于MMX/SSE技术的图像并行处理
11.5 图像不规则区域的描述
11.5.1 图像不规则区域的边界形成方法
11.5.2 图像不规则区域的内部判别方法
11.5.3 不规则区域的图像存储
11.5.4 图像不规则区域描述的应用
习题11
第12章 计算机人像组合技术
12.1 人像组合技术的发展历程
12.2 人像部件库建库软件
12.2.1 人像部件数据库
12.2.2 人脸图像几何归一化
12.2.3 人脸部件的提取
12.2.4 人脸部件的分类
12.3 人像组合软件
12.3.1 组合状态下的操作
12.3.2 修改状态下的操作
12.4 结合脑电记忆人脸的图像重建
习题12
第13章 超低分辨率人脸图像的重建
13.1 低分辨率人脸图像重建的基本方法
13.2 低分辨率人脸图像重建的性能指标
13.3 超低分辨率人脸图像的尺寸归一化方法
13.4 基于低频分量的超分辨率人脸图像的重建方法
13.5 超分辨率人脸图像重建的多级多类训练集的生成方法
13.6 超分辨率人脸图像重建的多级多类训练集的应用方法
13.7 超低分辨率人脸图像重建的意象人脸图像的形成方法
13.8 超低分辨率人脸图像的重建系统
13.9 超低分辨率人脸图像重建的应用
13.10 人脸超分辨技术的发展
习题13
第14章 人脸识别技术
14.1 生物特征识别概述
14.2 人脸识别概述
14.3 人脸识别算法
14.3.1 部件PCA人脸识别
14.3.2 深度学习人脸识别
14.4 人脸识别系统
14.4.1 人脸识别系统的基本结构
14.4.2 辨识型人脸识别系统
14.4.3 确认型人脸识别系统
14.4.4 关注名单型人脸识别系统
14.4.5 综合型人脸识别系统
14.4.6 人脸识别的程序接口
14.5 人脸识别技术的展望
习题14
结束语
参考文献
图像处理系统是2020年由清华大学出版社出版,作者苏光大。
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