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| 內容簡介： |
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本书结合人工智能的发展，既包括传统数字图像处理的知识， 又介绍基于人工智能的数字图像处理技术。在传统的数字图像处理技术中， 涵盖了数字图像处理的概念基础、数字图像处理的基本运算、基于点运算的图像增强、 基于空域的图像增强、基于频域处理的图像增强、 彩色图像处理、 数学形态学的图像处理方法等。在智能图像处理方法的内容中涵盖了智能图像处理的基础知识、智能图像处理的发展及应用、基于智能技术的去噪技术、基于智能技术的暗光图像增强技术、基于智能技术的图像编码技术、基于智能技术的图像修复技术、基于智能技术生成技术等。
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| 目錄：
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前言
第一篇 数字图像处理基础理论
第1章 概论2
1.1 数字图像概述2
1.1.1 图像与数字图像的概念2
1.1.2 数字图像的表示与实例5
1.1.3 像素及其邻域8
1.2 数字图像处理技术的发展
及应用10
1.3 数字图像处理方法概述11
1.4 数字图像处理的主要技术与
系统构成12
1.5 图像处理编程基础13
1.5.1 Python编程基础13
1.5.2 Matlab编程基础24
习题28
第2章 人类的感知与数字图像的质量30
2.1 人眼结构与视觉特性30
2.1.1 人眼结构30
2.1.2 人眼的视觉特性31
2.1.3 人类的视觉感知32
2.1.4 视觉感知特征在图像
处理中的作用34
2.2 影响数字图像质量的因素36
2.2.1 空间分辨率36
2.2.2 强度等级分辨率36
2.2.3 对比度37
2.2.4 清晰度37
习题38
第3章 图像的基本运算与变形处理40
3.1 图像的基本运算40
3.1.1 代数运算40
3.1.2 逻辑运算44
3.1.3 图像的几何运算47
3.2 图像的重采样与插值运算55
3.3 图像的变形处理57
3.3.1 基于三角形区域变换的
图像变形57
3.3.2 基于四边形区域变换的
图像变形59
习题60
第4章 图像增强处理63
4.1 空域处理技术64
4.1.1 点运算64
4.1.2 直方图处理68
4.1.3 伪彩色处理74
4.2 滤波器79
4.3 空域滤波处理80
4.3.1 空域平滑技术80
4.3.2 空域锐化技术85
4.3.3 空域平滑与锐化相结合的
滤波实例93
4.4 频域滤波处理94
4.4.1 图像频域处理基础94
4.4.2 利用傅里叶变换进行
图像处理100
4.4.3 频域的平滑滤波102
4.4.4 高通滤波锐化处理108
习题113
第5章 图像复原技术116
5.1 图像复原基础116
5.2 图像退化与数学模型116
5.3 典型的图像复原方法117
5.4 退化函数估计方法118
5.4.1 图像观察估计法118
5.4.2 试验估计法118
5.4.3 模型估计法119
5.5 逆滤波复原及其实现方法119
5.5.1 逆滤波复原基础119
5.5.2 逆滤波复原的实现方法120
5.6 维纳滤波复原及其实现方法121
5.6.1 维纳滤波复原基础121
5.6.2 维纳滤波复原的实现方法122
5.7 噪声模型124
5.8 空域滤波复原125
5.8.1 均值滤波器125
5.8.2 统计滤波器126
5.8.3 自适应滤波器127
习题127
第6章 彩色图像处理129
6.1 人类视觉对色彩的感知与
色彩空间129
6.2 RGB彩色图像的特效处理132
6.3 彩色图像处理138
6.3.1 彩色图像的平滑处理138
6.3.2 彩色图像的锐化139
6.3.3 彩色图像的分割140
6.3.4 彩色图像的边缘提取141
6.4 假彩色处理142
习题143
第7章 数学形态学方法146
7.1 集合论基础知识146
7.1.1 元素和集合146
7.1.2 平移和反射147
7.1.3 结构元147
7.2 数学形态学的基本运算148
7.2.1 腐蚀148
7.2.2 膨胀150
7.2.3 开运算152
7.2.4 闭运算153
7.3 利用数学形态学处理图像154
习题159
第8章 图像压缩与编码技术162
8.1 图像压缩技术基础162
8.1.1 编码与解码162
8.1.2 图像压缩的必要性和
可能性162
8.1.3 信源编码163
8.1.4 图像压缩的性能指标163
8.2 无损压缩编码164
8.2.1 哈夫曼编码165
8.2.2 香农-范诺编码167
8.2.3 游程编码169
8.2.4 预测编码169
8.2.5 算术编码171
习题171
第9章 图像分割173
9.1 图像分割基础173
9.1.1 图像分割的概念1
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| 內容試閱：
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前 言
近年来，随着信息技术的发展，数字图像处理技术已经广泛应用于地理信息、网络、安全、医学、媒体传播等领域。在多媒体技术高速发展的今天，特别是在人工智能新技术革命的驱动下，数字图像处理技术在各个应用领域发挥着重要的作用。掌握图像处理技术及实践的基本技能是开发数字图像处理应用的前提和基础。
本书根据人工智能的发展，结合传统数字图像处理技术的理论知识，进一步拓展到结合人工智能的数字图像处理技术。本书分为两篇：数字图像处理基础理论和智能数字图像处理方法。数字图像处理基础理论篇涵盖数字图像处理的概念、数字图像处理的基本运算、基于点运算的图像增强、基于空域的图像增强、基于频域的图像增强、数学图像复原技术、数学形态学的图像处理方法、数字图像的分割技术等知识。智能数字图像处理方法篇涵盖智能图像处理的基础知识、智能图像处理的发展及应用、基于智能技术的图像去噪技术、基于智能技术的暗光图像增强技术、基于智能技术的图像语义分割、基于智能技术的图像彩色化处理、基于智能技术的图像风格化处理技术以及基于智能技术的图像修复技术等内容。
数字图像处理是一门实践性较强的课程，该课程的教学应采用理论与实践相结合的方法，因此，实践是该课程教学的一个主要环节。为了使学生掌握扎实的实践技能，我们以培养学生的创新意识、提高学生的实践能力为目标，一方面讲解数字图像处理的理论知识及实现方法，另一方面根据数字图像处理课程实践教学的需要，编写了配套实践教材《智能数字图像处理实践》。本书与实践教材保持了风格和内容的一致性，具有浅显易懂、实例丰富、循序渐进的特点。
本书主要包括以下几个方面的特点：
●面向零起点读者。没有学习过算法设计知识的学生也可以通过本书循序渐进地掌握数字图像处理的知识。本书对数字图像处理知识的阐述浅显易懂，计算机类、电子类以及相关专业的学生均可学习。
●深入浅出，夯实知识基础。在深入讲解数字图像处理原理的基础上，由浅入深地介绍数字图像处理的实现方法及实践技能，为学生未来从事数字图像处理的研究或技术工作打下基础。
●教学实例丰富。为了提高学生学习数字图像处理的效率和实践技能，本书提供了丰富的实例，展示数字图像处理的方法及实践步骤，学生可以通过练习掌握常用的技术和方法。
●理论与实践内容同步。理论教材与实践教材相互呼应，同时，理论教材讲解的编程实例与实践教材中的编程工具相对应，既有利于教学，也有利于学生自学。
●注重数字图像处理的实践及技能训练。为了帮助读者深入理解图像处理算法，本书注重用实例讲解数字图像处理问题的具体方法及步骤，这样可以使学生扎实地掌握数字图像处理的方法及技术，提高数字图像处理的实践技能。
●采用多种编程方法。根据目前实际工程的需要，在讲解数字图像处理方法时，采用常用的编程语言及软件包对算法进行描述。在讲解理论知识时，示例采用skimage、PIL或者OpenCV进行编程；在实践教学中，拓展了Matlab方法、OpenCV方法以及CDib类的方法，以便满足各类专业的教学及实践要求。
●提供习题，供学生巩固知识和练习。各章最后配备了习题，便于学生巩固知识点，也可以为相关专业的教学提供方便。
●涵盖前沿技术。智能数字图像处理方法篇介绍了相关的前沿技术，在讲解过程中，从原理、技术到新动态，既适合理论教学，也适合技术开发人员参考。
在本书撰写过程中作者参考了大量数字图像处理方面的书籍、资料和网站。特别是基于智能方法的图像处理技术目前还处于快速发展中，因此，在编写本书的过程中，作者除了融入自己积累的实践经验及知识之外，也参考了大量国外知名的期刊及国际顶级会议的技术资料，在此向这些资源的作者表示感谢。
鉴于作者的经验及水平，书中的错误在所难免，敬请各位读者不吝指正。
编 者
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