新書推薦：
《
中国古代北方民族史丛书——东胡史
》
售價：NT$
576.0
《
巨人传（插图珍藏本）
》
售價：NT$
3289.0
《
地下（村上春树沙林毒气事件的长篇纪实）
》
售價：NT$
332.0
《
偿还：债务与财富的阴暗面
》
售價：NT$
347.0
《
清华大学藏战国竹简校释（壹）：《命训》诸篇
》
售價：NT$
408.0
《
封建社会农民战争问题导论（光启文库）
》
售價：NT$
296.0
《
虚弱的反攻：开禧北伐
》
售價：NT$
429.0
《
泰山：一种中国信仰专论（法国汉学经典译丛）
》
售價：NT$
380.0
|
| 內容簡介： |
|
随着台式计算机的处理能力已日益增强，各种图 像拍摄的设备（例如平板电脑、手机摄像头、 数码相机、扫描仪等）的普及，以及互联网时代的到 来，使得数字图像处理变得与文字处理一样普 及。伯格、伯奇编著的《数字图像处理基础》就数字 图像处理的各个基本主题，先给出有关问题的数学公 式，然后根据数学公式给出实 现有关问题的伪代码，最后Java语言及ImageJ平台下 的完整实现，非常适合作为高等学校计算机及 相关专业“数字图像处理”课程的教材。
|
| 目錄：
|
第1章 数字图像
1.1 图像编程
1.2 图像获取
1.2.1 针孔照相机模型
1.2.2 薄透镜
1.2.3 数字化
1.2.4 图像尺寸与分辨率
1.2.5 图像坐标系统
1.2.6 像素值
1.3 图像文件格式
1.3.1 光栅和矢量数据
1.3.2 TIFF文件格式
1.3.3 GIF文件格式
1.3.4 PNG文件格式
1.3.5 JPEG文件格式
1.3.6 BMP文件格式
1.3.7 PBM文件格式
1.3.8 其他文件格式
1.3.9 位与字节
1.4 练习题
第2章
2.1 图像操作与处理
2.2 ImageJ综述
2.2.1 关键特征
2.2.2 交互式工具
2.2.3 ImageJ插件
2.2.4 第一个示例：图像取反
2.3 ImageJ与Java的其他信息
2.3.1 ImageJ的资源
2.3.2 用Java编程
2.4 练习题
第3章 直方图
3.1 何谓直方图
3.2 理解直方图
3.2.1 图像获取
3.2.2 图像缺陷
3.3 直方图计算
3.4 多于8位图像的直方图
3.4.1 像素组合
3.4.2 示例
3.4.3 实现
3.5 彩色图像直方图
3.5.1 强度直方图
3.5.2 单个颜色通道直方图
3.5.3 组合颜色直方图
3.6 累积直方图
3.7 练习题
第4章 点运算
4.1 图像强度修正
4.1.1 对比度与亮度
4.1.2 利用设定门限限制结果值
4.1.3 图像求反
4.1.4 阈值操作
4.2 点运算与直方图
4.3 自动对比度调整
4.4 修正的自动对比度调整
4.5 直方图均衡化
4.6 直方图规范化
4.6.1 频率与概率
4.6.2 直方图规范化的原理
4.6.3 调整为分段线性分布
4.6.4 调整为给定直方图（直方图匹配）
4.6.5 示例
4.7 Gamma校正
4.7.1 为什么是
4.7.2 Gamma函数
4.7.3 真实Gamma值
4.7.4 Gamma校正应用
4.7.5 实现
4.7.6 修正Gamma校正
4.8 ImageJ中的点运算
4.8.1 利用查找表进行点运算
4.8.2 算术运算
4.8.3 包含多幅图像的点运算
4.8.4 两幅图像进行点运算的方法
4.8.5 多幅图像的ImageJ插件
4.9 练习题
第5章 滤波器
5.1 何谓滤波器
5.2 线性滤波器
5.2.1 滤波矩阵
5.2.2 应用滤波器
5.2.3 计算滤波器算子
5.2.4 滤波器插件示例
5.2.5 整数系数
5.2.6 任意尺寸的滤波器
5.2.7 线性滤波器的类型
5.3 线性滤波器的性质
5.3.1 线性卷积
5.3.2 线性卷积的性质
5.3.3 线性滤波的可分离性
5.3.4 滤波器的脉冲响应
5.4 非线性滤波器
5.4.1 最小值与最大值滤波
5.4.2 中值滤波
5.4.3 加权中值滤波器
5.4.4 其他非线性滤波器
5.5 滤波器的实现
5.5.1 滤波程序的效率
5.5.2 图像边界的处理
5.5.3 调试滤波器程序
5.6 ImageJ的滤波运算
5.6.1 线性滤波器
5.6.2 高斯滤波器
5.6.3 非线性滤波器
5.7 练习题
第6章 边缘与轮廓
6.1 边缘是怎么来的
6.2 基于梯度的边缘检测
6.2.1 偏导数与梯度
6.2.2 导数滤波器
6.3 边缘检测算子
6.3.1 Prewitt算子与Sobel算子
6.3.2 Roberts算子
6.3.3 罗盘算子
6.3.4 ImageJ的边缘检测算子
6.4 其他边缘检测算子
6.4.1 基于二阶导数的边缘检测
6.4.2 不同尺度下的边缘
6.4.3 Canny算子
6.5 从边缘到轮廓
6.5.1 轮廓跟踪
6.5.2 边缘图
6.6 边缘锐化
6.6.1 边缘锐化与拉普拉斯滤波器
6.6.2 USM锐化
6.7 练习题
第7章 形态学滤波器
7.1 收缩与放大
7.1.1 像素的邻域
7.2 基本的形态学运算
7.2.1 结构元素
7.2.2 点集
7.2.3 膨胀
7.2.4 腐蚀
7.2.5 膨胀与腐蚀的性质
7.2.6 设计形态学滤波器
7.2.7 应用举例：轮廓
7.3 复合运算
7.3.1 开运算
7.3.2 闭运算
7.3.3 开运算和闭运算的性质
7.4 灰度形态学
7.4.1 结构元素
7.4.2 膨胀与腐蚀
7.4.3 灰度开运算与闭运算
7.5 实现形态学滤波器
7.5.1 ImageJ中的二值图像
7.5.2 膨胀与腐蚀
7.5.3 开运算与闭运算
7.5.4 Outline函数
7.5.5 ImageJ中的形态学运算ImageProcessor类
7.6 练习题
第8章 彩色图像
8.1 RGB彩色图像
8.1.1 彩色图像的组织结构
8.1.2 ImageJ中的彩色图像
8.2 颜色空间与颜色转换
8.2.1 转换为灰度图像
8.2.2 彩色图像的去饱和
8.2.3 HSVHSB与HLS彩色空间
8.2.4 电视颜色空间：YUV、YIQ?
8.2.5 用于印刷的颜色空间：CMY与
8.3 彩色图像的统计分析
8.3.1 一幅图像中有多少种颜色
8.3.2 颜色直方图
8.4 练习题
附录A 数学记号
A.1 符号
A.2 集合算子
A.3 算法复杂度和O记号
附录B Java摘记
B.1 算术运算
B.1.1 整数除法
B.1.2 求模算子
B.1.3 无符号字节型
B.1.4 数学函数（Math类）
B.1.5 舍入
B.1.6 反正切函数
B.1.7 Float和Double（类）
B.2 数组和集合
B.2.1 创建数组
B.2.2 数组大小
B.2.3 访问数组元素
B.2.4 二维数组
B.2.5 克隆数组
B.2.6 对象数组与排序
B.2.7 集合体（Collection）
参考文献
|
|
購物車/收銀台(0) | 在線留言板
| 付款方式
| 聯絡我們
| 運費計算
| 幫助中心 |
加入書簽
HOME
新書上架
