1.本书重点介绍了数字图像处理的基本概念、基本理论、实用技术，以及用MATLAB进行图像处理、编程的方法。2.本书结构安排合理，叙述清晰，理论与实践并重，使用MATLAB作为实验平台，加入了大量的实验实例，并且有大量的实验结果图片，对读者的理解有很大的帮助。3.本书深入浅出、图文并茂，文字描述力求简单易懂。选材上既注重基本概念、理论和方法的介绍，同时也反映了近年来数字图像处理领域的最新发展情况。
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内容简介
本书结合作者多年的教学经验和科研实践编写而成，系统介绍了数字图像处理技术和分析的基础理论、基本原理和实用的处理方法与技术。全书内容包括概述（数字图像基础、数字图像的表示和像素间的关系、数字图像处理的发展与应用、图像的存储与格式、视觉基础）、图像点运算与应用、图像增强技术、图像恢复技术、图像变换、图像分割、图像压缩与编码技术、图像的目标表达与特征测量技术、二值图像的形态学处理、彩色图像处理和案例分析。本书应用案例大多来自于生活实践，有实现方法和实现步骤，帮助学习者理解掌握知识点。
章节目录
- 第1 章 概述
- 1.1 数字图像基础
- 1.1.1 像素
- 1.1.2 数字化
- 1.1.3 图像类别
- 1.2 数字图像的表示和像素间的关系
- 1.2.1 数字图像的表示
- 1.2.2 数字图像像素间的邻域关系
- 1.2.3 像素间的距离
- 1.3 数字图像处理的发展与应用领域
- 1.4 图像的存储与格式
- 1.4.1 数字图像的存储基础
- 1.4.2 数字图像数据文件的存储方式
- 1.4.3 数字图像文件格式
- 1.4.4 图像显示
- 1.5 视觉基础
- 1.5.1 人眼成像
- 1.5.2 亮度知觉
- 1.5.3 颜色视觉和色度学
- 1.5.4 彩色模型
- 思考与练习
- 第2 章 图像运算及应用
- 2.1 代数运算与应用
- 2.1.1 加法运算与应用
- 2.1.2 减法运算与应用
- 2.1.3 乘法运算与应用
- 2.1.4 除法运算与应用
- 2.2 逻辑运算与应用
- 2.2.1 逻辑非（NOT）运算
- 2.2.2 逻辑与（AND）运算
- 2.2.3 逻辑或（OR）运算
- 2.2.4 逻辑运算综合实例
- 2.3 应用案例
- 2.3.1 拼图并加框案例
- 2.3.2 电视制作的蓝屏技术
- 思考与练习
- 第3 章 图像增强技术
- 3.1 噪声及其描述
- 3.1.1 图像噪声的分类
- 3.1.2 噪声的特点
- 3.1.3 常见的噪声概率密度函数
- 3.2 灰度变换
- 3.2.1 图像求反变换
- 3.2.2 线性比例变换
- 3.2.3 分段线性变换
- 3.2.4 指数变换
- 3.2.5 对数变换
- 3.3 直方图均衡化和规定化
- 3.3.1 直方图均衡化
- 3.3.2 直方图规定化
- 3.4 空域滤波增强
- 3.4.1 均值滤波
- 3.4.2 中值滤波
- 3.4.3 锐化空域滤波
- 3.5 频域滤波增强
- 3.5.1 频域低通滤波
- 3.5.2 频域高通滤波
- 3.6 应用案例
- 3.6.1 浮雕效果的制作
- 3.6.2 美化人脸
- 思考与练习
- 第4 章 图像复原技术
- 4.1 图像退化及模型
- 4.2 空域噪声滤波器
- 4.2.1 均值滤波器
- 4.2.2 统计排序滤波器
- 4.3 几何畸变图像的复原
- 思考与练习
- 第5 章 图像变换
- 5.1 图像空间几何变换
- 5.1.1 灰度插值
- 5.1.2 图像平移变换
- 5.1.3 图像旋转变换
- 5.1.4 图像比例变换
- 5.1.5 图像镜像变换
- 5.2 空间频域变换和处理
- 5.2.1 傅里叶变换
- 5.2.2 快速傅里叶变换
- 5.2.3 离散余弦变换
- 5.2.4 沃尔什变换
- 5.2.5 快速沃尔什变换
- 5.3 应用案例——水中倒影的制作
- 思考与练习
- 第6 章 图像分割
- 6.1 图像分割处理综述——以人脸识别为例
- 6.1.1 图像预处理
- 6.1.2 人脸区域的获取
- 6.2 基础知识
- 6.2.1 图像分割的定义
- 6.2.2 图像分割的依据和分类
- 6.3 边缘检测
- 6.3.1 边缘的概念和性质
- 6.3.2 梯度算子
- 6.3.3 Roberts 算子
- 6.3.4 Sobel 算子
- 6.3.5 Prewitt 算子
- 6.3.6 Laplacian 算子
- 6.4 阈值分割
- 6.4.1 基于阈值的灰度图像分割
- 6.4.2 阈值选取方法
- 6.5 轮廓跟踪
- 6.5.1 二值图像轮廓跟踪
- 6.5.2 边界跟踪法
- 6.5.3 图搜索法
- 6.6 Hough 变换
- 6.7 基于区域的分割
- 6.7.1 区域生长
- 6.7.2 区域分裂与合并
- 6.8 应用案例
- 6.8.1 融合改进分水岭和区域生长的彩色图像分割
- 6.8.2 车牌定位
- 思考与练习
- 第7 章 图像压缩编码技术
- 7.1 图像压缩编码概述
- 7.1.1 图像压缩原理
- 7.1.2 图像压缩编码的可行性
- 7.1.3 压缩编码的分类
- 7.1.4 图像压缩的相关术语
- 7.1.5 图像保真度
- 7.2 哈夫曼编码
- 7.3 香农-范诺编码
- 7.4 算术编码
- 7.5 无损预测编码
- 7.6 有损预测编码
- 7.7 图像压缩标准
- 7.7.1 JPEG/M-JPEG
- 7.7.2 H.261/H.263/H.264/H.265
- 7.7.3 MPEG
- 思考与练习
- 第8 章 图像的目标表达及特征测量技术
- 8.1 轮廓的链码表达
- 8.2 轮廓线段的近似表达
- 8.2.1 基于收缩的最小周长多边形的边界表达
- 8.2.2 基于聚合的最小均方误差线段逼近
- 8.2.3 基于分裂的最小均方误差线段逼近
- 8.3 区域的表达
- 8.3.1 区域分解表达
- 8.3.2 目标的骨架表达
- 8.4 轮廓基本参数及测量
- 8.4.1 轮廓长度（区域周长）
- 8.4.2 轮廓直径
- 8.4.3 形状数
- 8.5 区域参数及测量
- 8.5.1 区域面积
- 8.5.2 区域重心
- 8.5.3 区域灰度特性
- 8.5.4 区域形状参数
- 8.5.5 偏心率度
- 8.5.6 圆形度（圆形性）
- 8.5.7 欧拉数
- 8.6 应用案例——水果识别
- 8.6.1 亮度调整
- 8.6.2 边缘提取
- 8.6.3 图像分割
- 8.6.4 区域标记
- 8.6.5 轮廓跟踪
- 8.6.6 特征提取
- 8.6.7 个体识别
- 思考与练习
- 第9 章 二值图像的形态学处理
- 9.1 腐蚀
- 9.2 膨胀
- 9.3 开运算
- 9.4 闭运算
- 9.5 应用案例
- 9.5.1 边界提取
- 9.5.2 区域填充算法
- 9.5.3 连通分量的提取
- 9.5.4 凸壳
- 思考与练习
- 第10 章 彩色图像处理
- 10.1 彩色图像基本属性
- 10.1.1 像素深度
- 10.1.2 真彩色、伪彩色、假彩色
- 10.2 彩色图像增强
- 10.2.1 真彩色图像增强
- 10.2.2 伪彩色图像增强
- 10.2.3 假彩色图像增强
- 10.3 彩色图像处理分析
- 10.3.1 彩色补偿
- 10.3.2 彩色图像平滑
- 10.3.3 彩色图像锐化
- 10.4 应用案例
- 10.4.1 基于模板的图像匹配
- 10.4.2 基于SIFT 特征点的图像匹配
- 思考与练习
- 第11 章 经典案例
- 11.1 案例1——人脸检测与特征定位系统
- 11.1.1 人脸检测与特征定位系统功能
- 11.1.2 基于肤色分割的人脸检测方法
- 11.1.3 基于脸和头发区域的人脸检测方法
- 11.1.4 脸部特征标注
- 11.2 案例2——蝴蝶与蛾的分类
- 11.2.1 图像预处理
- 11.2.2 图像分割
- 11.2.3 轮廓提取
- 11.2.4 特征提取
- 11.2.5 图像分类
- 附录A 256×256×8 灰度图的哈夫曼编码信息表
- 附录B 256×256×8 灰度图的香农-范诺编码信息表
- 参考文献
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数字图像处理技术与应用——Visual C++实现是2021年由人民邮电出版社出版,作者陈丽芳。
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本书循序渐进、由浅入深地讲解了VisualC++（简称VC）的开发技术，并通过具体实例的实现过程演练了各个知识点的具体使用流程。全书共21章。第1章讲解了VisualC++技术的基础知识，包括搭建开发环境和编写起始程序；第2～6章讲解了VisualC++基础语法、条件语句、流程控制、其他数据类型和函数等知识，这些内容都是VisualC++开发技术的核心知识；第7～14章讲解了面向对象、类、图形图像
