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| 編輯推薦： |
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本书包含丰富实例与练习，并有关于新知识点的扩展内容。
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| 內容簡介： |
本书在*版的基础上丰富了示例和编程练习，对较难的理论公式进行了简化和说明，并编写了关于新知识点的扩展阅读。
全书共分为9章，分别讲解数字图像处理基础、图像信息的基本知识和基本运算、图像变换、图像增强、图像复原、图像压缩编码、图像分割、图像分析与描述以及形态学图像处理。
本书既可作为高等学校理工类专业的本科生教材，也可供相关技术人员、普通读者作为自学参考书。
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| 目錄：
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目录
第1章概论
1.1图像处理概述
1.2常见的数字图像种类
1.3数字图像处理的目的、基本特点和优点
1.3.1数字图像处理的目的
1.3.2数字图像处理的基本特点
1.3.3数字图像处理的优点
1.4数字图像处理主要研究的内容
1.5数字图像处理的发展和应用
1.5.1数字图像处理的发展
1.5.2数字图像处理的应用
1.6数字图像处理的一般流程
扩展阅读
习题
第2章图像信息的基本知识和基本运算
2.1概述
2.2数字图像的术语及表示方法
2.2.1术语
2.2.2数字图像的表示方法
2.2.3采样点数和量化级数的选取
2.3图像与视觉之间的关系
2.3.1人眼与视觉信息
2.3.2颜色视觉
2.4图像像素间的关系
2.4.1像素的邻域
2.4.2连通性
2.4.3距离量度
2.5基本代数运算
2.5.1基本代数运算基础
2.5.2几种代数运算的应用
2.6基本几何运算
2.6.1几何运算的定义
2.6.2几种基本的几何运算
2.6.3几何运算的应用
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习题
第3章图像变换
3.1概述
3.2图像的线性运算
3.3傅里叶变换
3.3.1一维连续傅里叶变换
3.3.2二维连续傅里叶变换
3.3.3离散傅里叶变换
3.3.4二维离散傅里叶变换的性质
3.3.5快速傅里叶变换
3.4离散余弦变换
3.4.1离散余弦变换的定义
3.4.2离散余弦变换的计算
3.5离散KL变换
3.5.1KL变换的概念
3.5.2KL变换的实施
3.5.3KL变换的性质与特点
3.5.4KL变换示例
3.6小波变换
3.6.1概述
3.6.2小波变换
3.6.3小波变换在图像处理中的应用
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习题
第4章图像增强
4.1概述和分类
4.2基于点运算的增强
4.2.1直接的灰度变换
4.2.2灰度直方图的处理
4.2.3图像之间的运算
4.3基于空间域滤波的增强
4.3.1背景和原理
4.3.2图像平滑滤波
4.3.3图像锐化滤波
4.4基于频域变换的增强
4.4.1概述
4.4.2频域图像平滑滤波
4.4.3频域图像锐化滤波
4.4.4图像的同态滤波
4.5其他方面的增强
4.5.1局部增强
4.5.2光照一致性处理增强
4.6彩色图像增强
4.6.1伪彩色图像增强
4.6.2真彩色图像增强
扩展阅读
习题
第5章图像的复原
5.1概述和分类
5.2图像的退化模型
5.2.1图像降质因素
5.2.2图像退化模型
5.2.3图像退化模型的离散形式
5.2.4运动模糊的退化模型
5.3图像的代数复原法
5.3.1无约束代数复原方法
5.3.2有约束代数复原方法
5.4图像的频域复原法
5.4.1逆滤波
5.4.2最小二乘滤波
5.5其他的图像复原法
5.5.1人机交互式复原法
5.5.2几何畸变校正
习题
第6章图像压缩编码
6.1概述和分类
6.2数据压缩与信息论基础
6.2.1数据冗余
6.2.2图像保真度
6.2.3图像编码模型
6.2.4信息论基础
6.3部分经典图像压缩编码方法
6.3.1哈夫曼编码
6.3.2算术编码
6.3.3行程编码
6.3.4预测编码
6.3.5向量量化编码
6.4变换域压缩方法
6.4.1正交变换
6.4.2正交变换实现压缩
6.4.3离散余弦变换编码
6.5图像压缩编码主要国际标准
6.5.1静止图像压缩标准
6.5.2MPEG系列压缩标准
6.5.3H.26X系列压缩标准
6.5.4中国的音视频编解码标准AVS
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习题
第7章图像分割
7.1概述和分类
7.2基于阈值的分割
7.2.1直方图阈值分割
7.2.2类间方差阈值分割
7.2.3最大熵阈值分割
7.2.4模糊阈值分割
7.3基于边缘的分割
7.3.1点检测
7.3.2线检测
7.3.3边缘检测
7.4基于区域的分割
7.4.1区域增长
7.4.2区域分裂合并
7.5基于运动的分割
7.5.1差分法运动分割
7.5.2光流场运动分割
7.5.3基于块的运动分析
7.5.4基于混合高斯模型的分割
7.6分水岭分割
7.7彩色图像分割
扩展阅读
习题
第8章图像分析与描述
8.1概述和分类
8.2图像目标特征
8.2.1幅度特征
8.2.2统计特征
8.3图像目标表达
8.3.1边界表达
8.3.2区域表达
8.4图像目标描述
8.4.1边界描述
8.4.2区域描述
扩展阅读
习题
第9章形态学图像处理
9.1数学形态学的基本概念和运算
9.1.1腐蚀
9.1.2膨胀
9.1.3开运算和闭运算
9.1.4击中击不中
9.2二值图像的形态学处理
9.2.1边缘提取
9.2.2区域填充
9.2.3连通分量的提取
9.2.4凸壳
9.2.5细化
9.3灰度图像的形态学处理
9.3.1灰度图像腐蚀和膨胀
9.3.2灰度图像开和闭运算
9.3.3灰度图像形态学平滑
9.3.4灰度图像形态学梯度
9.3.5灰度图像形态学顶帽变换
习题
参考文献
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| 內容試閱：
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前言
数字图像处理技术随着摄像机等数字图像设备的普及而具有了广阔的市场需求。《数字图像处理与分析》第一版已使用多年，虽取得了良好的教学效果，但教学中仍发现有部分知识不够细化、示例还不够丰富、部分知识理论性太强等问题，数学知识掌握较少或缺少相关行业背景的读者使用起来不够得心应手。本次再版考虑了这些因素，力求使讲解的内容更加清晰易懂，让读者用更少的时间就能理解，从而更好地掌握数字图像处理技术的基本知识，为此后深入地研究或应用相关内容打下良好的基础。
第2版力争为各类方法添加一些示例，补充一些习题，并为部分章节增加了扩展阅读内容，对理论公式部分尽可能地简化并给出更通俗的解释。
众所周知，计算机学科是实践性很强的学科，数字图像处理技术也不例外，一定量的编程小练习是十分必要的。编程练习既可以重复实现已有的算法，也可以调用现成的开源图像处理库函数实现特定的功能。希望读者在阅读本书后，花时间选做一些习题，或者自己查找一些感兴趣的问题进行实践；
如果读者觉得小练习比较轻松，很容易处理并能得到理想图像，就可以尝试一些更复杂的项目，如复杂模糊图像的增强、复杂图像分割、车牌识别等。
扩展阅读部分对每一类较新的技术做了简要介绍，让读者能够了解传统的数字图像处理方法之外的其他方法，感兴趣的读者可以根据参考文献自行查找资料，进行扩展学习。
本书的教学或阅读顺序可以按照从第1章到最后一章的顺序来进行；
也可以以图像分割为主线进行，即按照第1、2、4、7、8、9章的顺序进行，将第3、5、6章作为选读，因为这3章较为独立。
根据编者的教学体会，本书的教学可以安排为32~48学时。如果安排的学时数较少，可以根据学生的水平适当删减第3、5、6章的部分内容。如果有条件的话，也可以在教学中加入上机练习，让学生尝试完成几个图像处理的实验题目。
本书既可作为高等学校理工类专业的本科生教材，也可供相关技术人员、普通读者作为自学参考书。
编者从使用本书第1版的教师和学生中获得了很多宝贵建议，谨致谢意。编者也得到了清华大学出版社的大力协助，在此表示感谢。此外，本书还参考和引用了一些论文和资料，在此向这些论文和资料的作者表示由衷的感谢。
编者
2018年1月
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