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| 編輯推薦： |
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《数字图像处理原理与实践》是关于数字图像处理原理和实践相结合的一本基础性教材。作者将多年的学习体会、科研经验、教学心得以及学生反馈有机揉入相关内容中，内容涵盖经典基础内容与理论前沿进展，技术实践注重普适性与专题性问题解决方案融合，以初学者编程实践为宗旨，能够满足实际课程教学要求。
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| 內容簡介： |
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《数字图像处理原理与实践》是关于数字图像处理原理和实践相结合的一本基础性教材。作者将多年的学习体会、科研经验、教学心得以及学生反馈有机揉入相关内容中，内容涵盖经典基础内容与理论前沿进展，技术实践注重普适性与专题性问题解决方案融合，以初学者编程实践为宗旨，能够满足实际课程教学要求。本书按照教学规律和实践需求阐述基本理论与基本技术方法，且对各种图像处理算法的适用性及其局限进行了分析。主要包括从图像工程的角度认识图像处理、图像处理基础、典型图像变换理论、图像视觉质量提升、图像复原与超分辨率重建、图像压缩编码、彩色和多光谱图像处理、图像形态学处理、图像处理编程基础及应用实例几部分。本书内容丰富、叙述简练、实用性强，可作为理工类本、专科学生数字图像处理类课程教学的基础教材，也可供从事数字图像处理研究及工程实践人员阅读参考。
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| 目錄：
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第1章从图像工程的角度认识图像处理1
1.1图像及图像工程1
1.1.1对图像的认识1
1.1.2图像工程及包含的内容3
1.2图像处理概述5
1.2.1图像处理的分类5
1.2.2数字图像处理的主要内容6
1.3图像处理与数学的关系7
1.4图像处理系统及常用图像格式9
1.4.1常见的图像处理系统9
1.4.2常用图像格式10
1.5数字图像处理发展及应用简介11
1.5.1数字图像处理的发展11
1.5.2数字图像处理的应用12
第2章图像处理基础18
2.1图像与人类视觉的关系18
2.1.1人类视觉系统模型18
2.1.2视觉空间分辨率及感知特性20
2.2图像与数字图像20
2.2.1连续图像的表示方法21
2.2.2图像数字化方法22
2.2.3数字图像的表示方法26
2.2.4数字图像的基本参数27
2.3像素之间的联系28
2.3.1像素的邻域28
2.3.2像素之间的连通性29
2.3.3像素之间的距离30
2.4图像直方图及其应用31
2.4.1图像直方图的定义31
2.4.2直方图的性质32
2.4.3直方图的用途34
2.5图像间运算36
2.5.1算术运算36
2.5.2逻辑运算39
2.6图像二值化40
2.6.1图像二值化原理40
2.6.2阈值确定方法的比较41
第3章典型图像变换理论44
3.1傅里叶变换及其性质45
3.1.1一维连续傅里叶变换45
3.1.2一维离散傅里叶变换46
3.1.3快速傅里叶变换47
3.1.4二维连续傅里叶变换48
3.1.5二维离散傅里叶变换49
3.1.6傅里叶变换的性质52
3.1.7傅里叶变换实例53
3.2线性变换53
3.2.1一维离散线性变换54
3.2.2二维离散线性变换55
3.3其他变换56
3.3.1离散余弦变换56
3.3.2沃尔什-哈达玛变换57
3.3.3小波变换58
3.3.4基于特征向量的变换60
第4章图像视觉质量提升63
4.1卷积与卷积滤波64
4.1.1系统与卷积64
4.1.2卷积滤波67
4.2图像对比度增强69
4.2.1线性增强法69
4.2.2非线性增强法73
4.3图像平滑79
4.3.1空间域平滑79
4.3.2频率域平滑84
4.4图像锐化87
4.4.1微分算子87
4.4.2拉普拉斯算子92
4.4.3频率域高通滤波94
第5章图像复原与超分辨率重建96
5.1引言96
5.2图像降质的数学模型97
5.3噪声分析99
5.3.1噪声分类99
5.3.2噪声模型100
5.4退化函数辨识102
5.5图像复原方法104
5.5.1逆滤波104
5.5.2维纳滤波105
5.6几何畸变校正106
5.6.1空间变换107
5.6.2灰度级插值108
5.6.3几何变换的实现110
5.7超分辨率重建的概念111
5.7.1图像的尺寸与分辨率111
5.7.2低分辨率图像成像的数学模型112
5.8超分辨率重建的方法113
5.8.1单幅图像超分辨率重建113
5.8.2多幅图像超分辨率重建114
第6章图像压缩编码117
6.1图像冗余分析118
6.2图像保真度准则118
6.2.1客观保真度准则119
6.2.2主观保真度准则119
6.3无损压缩编码120
6.3.1行程编码120
6.3.2基于统计的编码120
6.4有损压缩编码125
6.4.1预测编码126
6.4.2变换编码原理126
6.4.3正交变换的应用127
6.4.4离散余弦变换的应用127
第7章彩色和多光谱图像处理129
7.1引言129
7.2彩色图像处理130
7.2.1色度学的基础知识130
7.2.2色彩空间表示131
7.2.3色彩空间转换133
7.2.4彩色变换137
7.2.5减色与去色处理142
7.3多光谱图像融合143
7.3.1基于HSL变换的影像信息融合144
7.3.2基于小波变换的影像信息融合144
7.3.3主分量变换144
7.3.4缨帽变换145
第8章图像形态学处理147
8.1引言147
8.2数学形态学的基本概念148
8.2.1基本集合定义148
8.2.2图像集合表示及结构元素148
8.2.3二值形态学基础运算149
8.2.4基础运算性质152
8.2.5组合运算及其作用153
8.2.6组合运算代数性质155
8.2.7灰度形态学基本运算156
8.3形态学方法在图像处理中的应用158
8.3.1图像的边缘提取158
8.3.2图像的区域填充159
8.3.3目标探测击中与否变换160
8.3.4细化和厚化161
8.3.5水域分割162
第9章图像处理编程基础及应用实例164
9.1Visual C及MATLAB编程环境简介164
9.1.1Visual C编程环境与微软基础类Microsoft Foundation Classes，MFC164
9.1.2MATLAB编程环境与图像处理工具箱165
9.2BMP图像格式介绍166
9.2.1文件结构167
9.2.2结构详解168
9.3BMP图像读取与显示169
9.4图像处理算法编程实现171
9.4.1VC下的图像读取与显示171
9.4.2MATLAB下的图像读取与显示171
9.4.3图像直方图统计173
9.4.4图像直方图均衡174
9.4.5图像空间域平滑177
9.4.6图像空间域锐化182
9.4.7FFT幅值谱和相位谱生成188
9.4.8图像频率域滤波197
9.4.9图像二值形态学处理201
9.5图像处理应用实例208
9.5.1OCR文字识别208
9.5.2水印隐藏与识别209
附录数字图像处理词汇表214
参考文献218
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随着现代计算机技术、传感器技术的快速进步和互联网资源的大众化普及，多媒体技术以及VRAR的深入研究和广泛应用，尤其是数据存储设备性价比的大幅提高，数字图像作为大数据的一种，以其近实时反映感兴趣场景特征、真实客观、信息量大、传输速度快等一系列优点，逐渐成为人们日常生活中不可或缺的获取和处理信息的重要数据源。在现代信息社会和大数据时代，数字图像处理无论是在理论上，还是在实践中，都存在着巨大的科学研究和商业应用潜力。起源于20世纪20年代的图像处理技术，经过近一个世纪的发展，已成为一门多学科融合的数字化信息处理技术，日益为人们所重视和熟悉，并在航空航天、工农业生产、军事机动侦察、遥感测绘、数字医疗、资源勘探、气象精准预报、大气污染源探查、智慧城市建设等众多领域中扮演着不可或缺的角色。作者在多年的数字图像处理教学和相关课题研究过程中，时时体悟着图像处理所涉及原理的深邃和算法实现后的愉快感觉。尽管目前国内外与图像处理相关的书目众多，但内心仍不时会产生要将自己多年学习实践经典理论与前沿进展的体会、教学科研心得及与博士、硕士、本科生的交流反馈等有机融合而编写一本理论与实践相结合的图像处理方面书籍的冲动，期望能够给读者带来些许有温度感的可借鉴的信息。同时，科学技术的快速发展和多学科的相互交融，促使数字图像处理理论研究更加深入而其应用领域变得尤为宽广，想在一本篇幅有限的教科书中涵盖所有的内容几乎是不可能的事情。我们编写此书的目的，旨在初步总结国内外关于数字图像处理的研究基础和目前的理论研究成果，亦是为了交流在处理图像时所遇到问题的解决方案和技巧，在开阔学生学术视野的同时加强实践能力。本书作为相关学科开设的数字图像处理课程的基础教材，力图在理论和实践紧密结合的基础上，使读者掌握图像处理的基础概念、基本方法和系统知识，从而构建出关于图像处理的理论体系和实践方法。至于图像分析和模式识别等更专业的理论和方法，本书并未深入论及，建议读者通过参考国内外相关专业书籍并借助充足的网络资源来加以补充和完善。本书是作者在2004年、2011年所编著两版教材的基础上，结合理论拓展学习、具体教学实践和编程实现理论算法的体会，对相应章节进行完善、补新而成。该版书主要内容包括如下。第1章从图像工程的角度认识图像处理。依图像工程的层次观点来描述图像处理、图像分析和图像理解在理论方面的联系和区别，介绍数字图像处理的基本概念和系统组成、理论算法的发展脉络等，并对图像处理在实际相关领域中的应用加以概述。第2章图像处理基础。包括图像的连续形式表示、空间频率的概念及数字化方法、离散图像的概念、对像素及相互之间联系的认识、图像直方图概念及其作用、图像二值化处理中的阈值选取和图像代数联合运算等。第3章典型图像变换理论。包括典型傅里叶变换、余弦变换、小波变换及其他线性变换方法的理论描述，对如何建立复杂算法与像素之间的关联问题进行经验总结。第4章图像视觉质量提升。包括图像对比度改善、图像噪声平滑、图像边缘锐化等基础算法及相关改进算法。第5章图像复原与超分辨率重建。包括图像降质模型、噪声类型分析和典型的复原方法，以及运动模糊、变焦图像恢复与图像的超分辨率重建理论等。第6章图像压缩编码。侧重介绍了与图像无损编码、有损编码、变换编码及编码效率评价等相关的基本概念和基础算法。第7章彩色和多光谱图像处理。概述了色彩空间及其相互之间的转换关系、伪彩色图像生成、假彩色图像处理及多光谱图像融合等理论和技术。第8章图像形态学处理。主要介绍基于集合论的数学形态学的基础运算、二值形态学和多值形态学，以及数学形态学在图像处理中的应用。第9章图像处理编程基础及应用实例。出于从底层了解图像处理算法的实现原理和集成算法应用两重目的，介绍目前常用的Visual C和MATLAB编程环境，选择典型算法进行编程实践，结合具体应用实例加强初学者对图像处理原理和技术的理解与掌握。除上述主体内容外，还将常用的数字图像处理名词有针对性地选择汇编成附录。应该强调的是，随着信息产业和计算机技术的成熟发展，数字图像处理早已成为一门多内容综合的学科，要想熟练掌握并加以应用需要较扎实的数学基础及相关专业的基础知识作为支撑。鉴于图像所覆盖场景的客观随机性，上述每一章节所涉及的相关问题均可作为独立的研究课题展开深入的探讨。此外，要想收到最佳的学习效果并获得相当的领悟，需要在图像处理的学习中将理论和实践有机结合。可以相信，对计算机编程的浓厚兴趣和解决实际问题所需要的灵感将会引导对数字图像处理的学习由烦琐枯燥变得轻松愉悦。本书由秦志远主编，张宏敏、张卫国、高松峰、侯绍洋、杨锋参加编写。其中第1章由秦志远编写，第2章和第9章由张宏敏、张卫国编写，第3章和第6章由高松峰编写，第4章和第7章由侯绍洋编写，第5章和第8章由杨锋编写，全书的统稿工作由秦志远完成。在编写本书的过程中，作者得到了信息工程大学地理空间信息学院和河南城建学院测绘与城市空间信息学院很多专家、教授的指点和鼓励；高分辨率对地观测系统河南数据与应用中心平顶山分中心的同仁同心协力、攻坚克难的敬业精神，尤其是我们的良师益友河南城建学院李生平教授求真务实和不懈进取的精神，时时感染着我们；授课过程中与莘莘学子的智力碰撞更是编写及完善本书的巨大动力。通过写书来表达作者的学术思想本身就是一件颇为主观的事情。况且，数字图像处理理论及相关技术领域的不断成熟和日新月异，使得作者理论学识和实践经验方面受到限制。敬请读者对书中不足之处加以批评指正。作者 2017年秋于平顶山白龟湖畔
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