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數(shù)字圖像處理算法及應(yīng)用

出版社:北京大學(xué)出版社出版時間:2012-12-01
開本: 16開 頁數(shù): 400頁
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數(shù)字圖像處理算法及應(yīng)用 版權(quán)信息

數(shù)字圖像處理算法及應(yīng)用 本書特色

  《21世紀(jì)全國本科院校電氣信息類創(chuàng)新型應(yīng)用人才培養(yǎng)規(guī)劃教材:數(shù)字圖像處理算法及應(yīng)用》主要以智能圖像處理技術(shù)的算法實(shí)現(xiàn)為核心,系統(tǒng)介紹了圖像預(yù)處理、圖像分析與圖像識別/理解的基本原理、方法和技術(shù),還包括圖像處理技術(shù)的現(xiàn)狀和*新研究進(jìn)展。   《21世紀(jì)全國本科院校電氣信息類創(chuàng)新型應(yīng)用人才培養(yǎng)規(guī)劃教材:數(shù)字圖像處理算法及應(yīng)用》首先論述了數(shù)字圖像處理的基礎(chǔ)知識與數(shù)學(xué)模型:其次對圖像處理的預(yù)處理方法進(jìn)行了歸納總結(jié):再次詳述了編者在圖像分析中的工作;*后闡述了編者在圖像識別領(lǐng)域中的*新成果。每章末附有小結(jié),為讀者學(xué)習(xí)和深入掌握該章的主要內(nèi)容提供了便利!21世紀(jì)全國本科院校電氣信息類創(chuàng)新型應(yīng)用人才培養(yǎng)規(guī)劃教材:數(shù)字圖像處理算法及應(yīng)用》可作為高等院校智能信息處理、通信工程、電子科學(xué)與技術(shù)、信息工程、自動化、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、地球物理、生物工程、生物醫(yī)學(xué)工程、醫(yī)學(xué)、遙感等領(lǐng)域相關(guān)專業(yè)的教材,同時也可供上述相關(guān)專業(yè)的教師和科技工作者參考使用。

數(shù)字圖像處理算法及應(yīng)用 內(nèi)容簡介

本書結(jié)合作者10余年在圖像處理方面的成果,以實(shí)例的形式,將理論與實(shí)踐應(yīng)用結(jié)合,讓學(xué)習(xí)者知道為何而學(xué)、怎樣學(xué)。該書主要包括圖像分割、圖像邊緣檢測、圖像分類、圖像匹配、圖像識別的算法及其在圖像處理領(lǐng)域其他重要方面的應(yīng)用(如在人臉表情識別、舌診客觀化等方面)等內(nèi)容。本書可作為高校IT相關(guān)專業(yè)本科生以及研究生作為教材使用,也可做為開發(fā)人員的參考書。

數(shù)字圖像處理算法及應(yīng)用 目錄

第1章 緒論1.1 概述1.2 什么是數(shù)字圖像處理1.3 數(shù)字圖像處理研究內(nèi)容1.4 圖像處理和其他相關(guān)學(xué)科的關(guān)系1.5 圖像處理的應(yīng)用1.5.1 在航天和航空技術(shù)方面的應(yīng)用1.5.2 在生物醫(yī)學(xué)工程方面的應(yīng)用1.5.3 在工業(yè)和工程方面的應(yīng)用1.5.4 在軍事公安方面的應(yīng)用1.5.5 在文化藝術(shù)方面的應(yīng)用1.5.6 在通信工程方面的應(yīng)用1.6 小結(jié)習(xí)題第2章 基礎(chǔ)知識與數(shù)學(xué)模型2.1 圖像信息基礎(chǔ)知識2.1.1 δ函數(shù)2.1.2 線性系統(tǒng)2.2 圖像質(zhì)量評價2.2.1 主觀質(zhì)量評價方法2.2.2 客觀質(zhì)量評價方法2.3 圖像的數(shù)學(xué)描述2.3.1 圖像的函數(shù)表示2.3.2 圖像的統(tǒng)計(jì)表示2.3.3 圖像處理的統(tǒng)計(jì)模型2.4 圖像數(shù)字化2.4.1 圖像采樣2.4.2 圖像量化2.5 像素間的基本關(guān)系2.5.1 鄰域2.5.2 連通性2.5.3 距離2.6 小結(jié)習(xí)題第3章 圖像常用的基本操作3.1 圖像的點(diǎn)運(yùn)算3.1.1 灰度直方圖3.1.2 灰度的線性及對數(shù)變換3.1.3 直方圖均衡化3.1.4 直方圖規(guī)定化3.2 圖像的幾何變換3.2.1 簡單的幾何變換3.2.2 插值算法3.2.3 圖像配準(zhǔn)3.3 空間域圖像增強(qiáng)3.3.1 空間域?yàn)V波3.3.2 圖像平滑3.3.3 中值濾波3.3.4 圖像銳化3.4 頻率域圖像增強(qiáng)3.4.1 傅里葉變換基礎(chǔ)知識3.4.2 快速傅里葉變換3.4.3 低通濾波器3.4.4 高通濾波器3.5 形態(tài)學(xué)圖像處理3.5.1 二值圖像中的基本形態(tài)學(xué)運(yùn)算3.5.2 灰度圖像中的基本形態(tài)學(xué)運(yùn)算3.6 小結(jié)習(xí)題第4章 圖像復(fù)原4.1 圖像退化模型4.1.1 連續(xù)函數(shù)退化模型4.1.2 離散的退化模型4.1.3 循環(huán)矩陣對角化4.1.4 退化函數(shù)估計(jì)4.2 常用圖像復(fù)原法4.2.1 逆濾波4.2.2 維納濾波4.2.3 幾何失真校正4.2.4 從噪聲中復(fù)原4.3 一種變尺度參數(shù)的irm去噪算法4.3.1 irm模型及其尺度參數(shù)4.3.2 變尺度參數(shù)的irm模型4.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析4.4 基于逆尺度空間和contourlet閾值的mri重建方法4.4.1 壓縮感知理論框架4.4.2 contourlet變換的基本性質(zhì)4.4.3 基于逆尺度空間和contourlet變換的mri重建4.4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析4.5 小結(jié)習(xí)題第5章 圖像分割5.1 概述5.2 相關(guān)算法理論基礎(chǔ)5.2.1 顏色空間5.2.2 可變模型理論5.2.3 水平集理論5.2.4 harris角點(diǎn)檢測算法5.3 人眼區(qū)域分割與定位5.3.1 基于adaboost人臉檢測5.3.2 人眼定位5.3.3 基于橢圓擬合的眼睛輪廓提取5.4 基于改進(jìn)levelset的中醫(yī)舌體分割5.4.1 去除舌區(qū)域淤點(diǎn)并初始化舌體輪廓線5.4.2 增強(qiáng)舌體與皮膚之間的弱邊界5.4.3 gac主動輪廓模型的水平集表不5.4.4 改進(jìn)的水平集方法5.4.5 實(shí)驗(yàn)與討論5.5 小結(jié)習(xí)題第6章 特征提取6.1 概述6.2 圖像特征提取方法6.2.1 直方圖6.2.2 灰度共生矩陣6.2.3 顏色特征6.2.4 形狀上下文特征6.2.5 sift特征6.2.6 hog特征6.2.7 lbp-top特征提取6.2.8 gabor變換6.3 特征降維6.3.1 奇異值分解6.3.2 主成分分析6.3.3 核主成分分析6.3.4 線性鑒別方法6.4 基于ikda的并行特征融合人臉表情識別6.4.1 特征融合策略6.4.2 改進(jìn)的核lda6.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析6.5 小結(jié)習(xí)題第7章 視頻跟蹤7.1 概述7.2 視頻跟蹤的應(yīng)用7.2.1 視頻監(jiān)控7.2.2 視覺導(dǎo)航7.2.3 三維重構(gòu)7.2.4 其他7.3 視頻跟蹤的技術(shù)現(xiàn)狀7.3.1 視頻跟蹤方法的分類7.3.2 視頻跟蹤算法7.3.3 視頻跟蹤中的技術(shù)難點(diǎn)7.4 視頻跟蹤的基礎(chǔ)核心技術(shù)7.4.1 目標(biāo)表示方法及目標(biāo)特征7.4.2 目標(biāo)的檢測方法7.4.3 目標(biāo)的跟蹤方法7.4.4 目標(biāo)跟蹤算法的性能評估……第8章 圖像識別初步第9章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器第10章 支持向量機(jī)第11章 動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)附錄a 數(shù)字圖像處理技術(shù)詞匯表附錄b 數(shù)序基礎(chǔ)參考文獻(xiàn)
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數(shù)字圖像處理算法及應(yīng)用 作者簡介

  李文書,博士,1997年畢業(yè)于齊齊哈爾大學(xué)1998年至2005年,分別就讀于浙江工業(yè)大學(xué)和浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè),獲碩士,博士學(xué)位。2008年至2010年于上海交通大學(xué)生物匱學(xué)工程博士后流動站作博士后;2009年至2010年美國Rensselaer理工學(xué)院訪問學(xué)者;IEEE、中國計(jì)算機(jī)學(xué)會會員和杭州市計(jì)算機(jī)學(xué)會會員;151第三層次培養(yǎng)人才,F(xiàn)任浙江理工大學(xué)信息學(xué)院教授,軟件實(shí)驗(yàn)室主任、智能檢測與系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室主任,碩士生導(dǎo)師。主要研究方向?yàn)閳D像處理,認(rèn)知建模,中醫(yī)舌診客觀化。發(fā)表論文50余篇,其中有30余篇被SCI/EI收錄。主持或參與的國家級項(xiàng)目3項(xiàng)(主持1項(xiàng))、省部級項(xiàng)目4項(xiàng)(主持3項(xiàng))、廳局級項(xiàng)目9項(xiàng)(主持4項(xiàng))、企業(yè)課題10項(xiàng)(主持3項(xiàng))等。著作4部,其中主編教材2部,主著1部,參著1部;軟件著作權(quán)5個,發(fā)明專利1項(xiàng)。

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