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數字圖像處理與Python實現 ( 簡體 字) |
| 作者：岳亞偉 | 類別：1. -> 教材 -> 數位影像處理
2. -> 程式設計 -> Python |
| 譯者： |
| 出版社：人民郵電出版社 |  3dWoo書號： 52350
詢問書籍請說出此書號！【缺書】
NT售價： 250 元 |
| 出版日：1/1/2020 |
| 頁數：222 |
| 光碟數：0 |
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站長推薦：   |
| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787115527912 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
| 前言： |
內容簡介：本書采用通俗易懂的語言對數字圖像處理的相關概念進行闡述，同時穿插較為典型的Python小程序，使讀者能夠快速掌握數字圖像處理的相關概念和技術。
全書共7章，大致可以分為四個版塊。第1、2章為第一版塊，介紹數字圖像處理的基礎知識及彩色圖像處理，使讀者了解數字圖像處理最基本的概念，并能夠掌握數字圖像處理的基本流程。第3、4章為第二版塊，介紹圖像空間濾波與圖像頻域濾波，使讀者了解數字圖像處理的一般原理。第5章為第三版塊，介紹圖像特征提取，使讀者了解數字圖像處理的基礎應用。第6、7章為第四版塊，介紹圖像壓縮與圖像小波變換，使讀者了解數字圖像處理的深入應用。附錄部分展示了如何進行環境配置以及Python的一些基本語法。
本書可作為高等院校計算機科學、人工智能、信號與信息處理、通信工程等專業的教材，也可供相關技術人員學習參考。 |
目錄：第 1章 數字圖像處理基礎知識 1
1.1 數字圖像簡介 2
1.1.1 數字圖像處理的目的 3
1.1.2 數字圖像處理的應用 4
1.1.3 數字圖像處理特點 5
1.1.4 常見的數字圖像處理方法 5
1.2 圖像采樣和量化 6
1.2.1 圖像采樣 7
1.2.2 圖像量化 10
1.3 圖像的表示和可視化 12
1.3.1 圖像的表示 12
1.3.2 圖像的格式 13
1.3.3 圖像的基本屬性 14
1.3.4 圖像可視化模塊 15
1.4 像素間的關系 18
1.5 簡單圖像處理 19
1.5.1 圖像基本屬性的操作 20
1.5.2 圖像的簡單運算 22
1.5.3 圖像卷積操作 28
1.6 小結 30
1.7 本章練習 30
第 2章 彩色圖像處理初步
2.1 彩色圖像的顏色空間 32
2.1.1 RGB顏色空間 32
2.1.2 HSI顏色空間 34
2.1.3 RGB顏色空間與HSI顏色空間之間的轉換 34
2.2 偽彩色圖像處理 37
2.2.1 強度分層 37
2.2.2 灰度值到彩色變換 38
2.3 基于彩色的圖像分割 43
2.3.1 HSI顏色空間中的分割 43
2.3.2 RGB顏色空間中的分割 45
2.4 彩色圖像的灰度化 48
2.5 小結 50
2.6 本章練習 50
第3章 空間濾波
3.1 空間濾波基礎 52
3.1.1 空間濾波的機理 52
3.1.2 空間濾波器模板 55
3.2 平滑處理 55
3.2.1 平滑線性空間濾波器 55
3.2.2 統計排序濾波器 60
3.3 銳化處理 65
3.3.1 一階微分算子 65
3.3.2 二階微分算子 69
3.3.3 反銳化掩蔽 71
3.4 混合空間增強 72
3.5 小結 75
3.6 本章練習 76
第4章 頻域濾波
4.1 傅里葉變換 79
4.1.1 一維傅里葉變換 79
4.1.2 二維傅里葉變換 83
4.2 傅里葉變換的性質 87
4.2.1 傅里葉變換的基本性質 87
4.2.2 二維傅里葉變換的性質 91
4.3 快速傅里葉變換 93
4.3.1 快速傅里葉變換的原理 93
4.3.2 快速傅里葉變換的實現 95
4.4 圖像頻域濾波 96
4.4.1 低通濾波 97
4.4.2 高通濾波 102
4.5 小結 105
4.6 本章練習 106
第5章 圖像特征提取
5.1 圖像顏色特征提取 108
5.1.1 顏色直方圖 108
5.1.2 顏色矩 110
5.1.3 顏色集 112
5.1.4 顏色聚合向量 112
5.1.5 顏色相關圖 113
5.2 圖像紋理特征提取 115
5.2.1 統計紋理分析方法 116
5.2.2 Laws紋理能量測量法 122
5.2.3 Gabor變換 123
5.2.4 局部二值模式 128
5.3 圖像形狀特征提取 134
5.3.1 簡單形狀特征 134
5.3.2 傅里葉描述符 136
5.3.3 形狀無關矩 137
5.4 圖像邊緣特征提取 138
5.4.1 梯度邊緣檢測 139
5.4.2 一階邊緣檢測算子 139
5.4.3 二階邊緣檢測算子 143
5.5 圖像點特征提取 148
5.6 小結 152
5.7 本章練習 152
第6章 圖像壓縮
6.1 圖像壓縮簡介 154
6.2 熵編碼技術 155
6.2.1 哈夫曼編碼 156
6.2.2 算術編碼 161
6.2.3 行程編碼 163
6.2.4 LZW編碼 166
6.3 預測編碼 167
6.3.1 DM編碼 169
6.3.2 DPCM編碼 169
6.4 變換編碼 172
6.4.1 K-L變換 173
6.4.2 離散余弦變換 175
6.5 JPEG編碼 179
6.6 小結 182
6.7 本章練習 182
第7章 圖像小波變換與多分辨率
7.1 從傅里葉變換到小波變換 184
7.1.1 小波 184
7.1.2 感性認識小波變換 186
7.2 簡單小波示例 190
7.2.1 哈爾小波構建 190
7.2.2 哈爾小波變換 192
7.2.3 哈爾小波逆變換 195
7.2.4 其他常見小波函數 195
7.3 圖像多分辨率 199
7.3.1 小波多分辨率 199
7.3.2 圖像金字塔 200
7.3.3 圖像子帶編碼 202
7.4 圖像小波變換 203
7.4.1 二維小波變換基礎 203
7.4.2 小波變換在圖像處理中的應用 205
7.5 小結 208
7.6 本章練習 209
附錄A Python開發環境配置及基本語法
A.1 綜述 210
A.2 Python開發環境配置 210
A.3 Python基本語法 214
A.3.1 Python編碼風格 215
A.3.2 第 一個Python程序 215
參考文獻 220 |
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