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| 內容簡介： |
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本书是十二五普通高等教育本科国家级规划教材。全书共11章，系统地介绍了数字图像处理的基本理论和基本技术，包括图像处理基础知识、直方图统计、图像分割与边缘检测、图像复原与增强、图像正交变换、数学形态学及其在图像处理中的应用、图像融合、图像编码等内容。本书深入浅出、理论与实践并重，应用MATLAB平台讲解了图像文件的打开、存储和针对图像处理基本内容的编程方法，最后给出了部分工程应用实例。本书可作为高等院校计算机应用、电子信息工程等计算机类、电子信息类专业本科生、研究生的教材，也可作为从事图像处理与模式识别领域研究工作技术人员的参考用书。
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| 關於作者： |
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韩晓军，天津工业大学信息与通信学院教授，硕士生导师，多年来一直从事图像处理与模式识别、信号与信息处理等方面的教学与科研工作。
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| 目錄：
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第1章数字图像处理概述
1.1数字图像处理的基本知识
1.2数字图像处理术语
1.3数字图像处理的方法和内容
1.3.1数字图像处理的方法
1.3.2数字图像处理的主要内容
1.4数字图像处理的应用
1.5数字图像处理的特点
1.6图像处理工程简述
习题1
第2章数字图像处理基础
2.1图像数字化
2.1.1数字阵列表示
2.1.2数字化的过程
2.2数字图像的显示
2.3色度学基础与颜色模型
2.3.1分辨率
2.3.2色度学基础
2.3.3彩色显示
2.4灰度直方图
2.4.1直方图的定义
2.4.2 直方图的性质
2.4.3直方图的简单应用
2.5图像文件格式
2.5.1图像文件简介
2.5.2BMP图像文件格式
2.5.3其他图像文件格式
2.6图像的基本运算
习题2
第3章图像分割
3.1引言
3.2图像分割处理
3.2.1图像分割的基本方法
3.2.2边缘图像及分类
3.2.3边缘检测算子
3.2.4边缘检测算子的对比
3.3霍夫（Hough）变换
3.4纹理分析
3.4.1基于邻域特征统计的方法
3.4.2傅里叶频谱方法提取纹理特征
3.4.3灰度共生矩阵
习题3
第4章图像变换
4.1傅里叶变换
4.1.1连续傅里叶变换
4.1.2离散傅里叶变换
4.2离散余弦变换
4.2.1一维离散余弦变换
4.2.2二维离散余弦变换
4.2.3离散余弦变换的矩阵表示
4.3K-L变换
4.4小波变换
4.4.1连续小波变换
4.4.2离散小波变换
习题4
第5章图像增强
5.1概述
5.1.1图像增强的内容
5.1.2图像增强技术分类
5.1.3图像增强的评价
5.2点操作增强
5.2.1灰度级校正
5.2.2灰度变换
5.2.3灰度直方图变换
5.2.4图像间运算
5.3基于区域操作增强
5.3.1邻域平均法
5.3.2加权平均法
5.3.3空域低通滤波
5.3.4中值滤波
5.4频域增强
5.4.1频域低通滤波
5.4.2频域高通滤波
5.5同态滤波
5.6彩色增强
5.6.1伪彩色增强
5.6.2假彩色增强
5.6.3真彩色增强
习题5
第6章图像复原
6.1图像退化原因与复原技术分类
6.1.1连续图像退化的数学模型
6.1.2离散图像退化的数学模型
6.2逆滤波复原
6.3约束复原
6.3.1约束复原的基本原理
6.3.2维纳滤波复原
6.3.3约束最小二乘滤波复原
6.4非线性复原
6.4.1最大后验复原
6.4.2最大熵复原
6.4.3投影复原
6.4.4同态滤波复原
6.5盲图像复原法
6.5.1直接测量法
6.5.2间接估计法
6.6几何失真校正
6.6.1典型的几何失真
6.6.2空间几何坐标变换
6.6.3校正空间像素点灰度值的确定
习题6
第7章数学形态学在图像处理中的应用
7.1数学形态学简介
7.2图像处理和数学形态学
7.3基本概念和运算
7.4图像处理基本形态学算法
习题7
第8章图像编码与压缩
8.1引言
8.2图像保真度准则
8.3无损压缩技术
8.3.1基于字典的技术
8.3.2统计编码技术
8.4预测编码
8.5图像变换编码基本原理
8.6视频图像编码
8.6.1JPEG标准
8.6.2MPEG标准
8.6.3H.261标准
8.6.4H.263标准
8.6.5H.264标准
习题8
第9章图像融合
9.1图像融合的基本概念
9.1.1图像融合
9.1.2图像融合基本过程
9.1.3图像融合层次的差异比较
9.1.4图像融合效果的评价
9.1.5图像融合的应用
9.2可见光与红外图像的融合
9.3红外多波段图像的融合
9.3.1双色中波红外图像融合
9.3.2红外短、长波段图像的融合
9.3.3红外多波段图像的伪彩色融合
习题9
第10章MATLAB图像处理基础与应用
10.1MATLAB编程基础
10.2MATLAB图像处理基础
10.3MATLAB图像处理常用算法
10.3.1图像代数运算
10.3.2图像分割
10.3.3图像改善的算法
10.4直线提取算法
10.5图像常用正交变换
10.6分块DCT编码水印嵌入方法
习题10
第11章图像处理技术应用实例
11.1织物疵点的图像信息检测
11.2显微红细胞提取和分割
11.3红外图像的增强
11.4测定织物纬向密度
11.5数字图像水印技术
11.6Arnold变换及其应用
附录AMATLAB图像处理工具箱常用函数
参考文献
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| 內容試閱：
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数字图像处理和分析是一门综合性学科，它综合了计算机、自动化、集成技术、光学、数学和视觉心理学等众多研究领域的相关知识。数字图像处理技术始于20世纪60年代，1964年美国加州理工学院的喷气推进实验室，首次对太空飞船徘徊者七号发回的月球照片进行了处理，得到了前所未有的清晰图像，这标志着图像处理技术开始得到实际应用。进入20世纪70年代，二维图像处理和分析取得较大的进展，到了20世纪80年代研究进入高潮，研究重点是对三维景物的理解。目前，计算机技术的发展和应用领域提出的重大实际课题开拓了研究的广度和深度，大规模和超大规模集成电路技术的发展为图像处理研究领域提供了物质基础。
图像处理和分析的应用范围非常广泛，涉及文件处理、办公自动化、邮政自动化，生物医学和材料的显微图像、医学影像分析，工业探伤和地质的放射图像，机器人视觉，遥感，可视电话，视频信号网络传输，交通管理和军事侦察等各个领域。伴随着计算机技术的发展，图像处理的应用领域还在不断扩展。人们可以通过各种观测系统从被观测的场景中获取图像。观测系统包括：观测微小细胞的显微图像摄像系统，考察地球表面宏观植被分布、地貌和地质构造的卫星多光谱扫描成像系统，观测交通路口的机动车或机场跑道上飞机的机器人视觉系统或金属材料的X射线层析系统。观测系统使用可见光、红外、X射线、微波、超声波和? 射线，以适应探测不同物理介质、材料和状态的场景。伴随图像处理和分析的应用领域的不断扩展，图像的获取方法和设备也在不断完善。
数字图像处理的应用范围和规模已经发生了巨大的变化。但是今天应用到的许多性能可靠的基本技术，仍然是数字图像处理发展初期所采用的技术；而目前出现的一些热门的新理论，一般仍然是建立在过去的基础理论之上，并没有取代传统的理论。因此，本书偏重于经典的数字图像处理理论，重点放在边缘提取、图像分割、形状特征提取、图像压缩编码等方面。应用MATLAB软件平台，讲解图像文件的打开、存储、直方图统计、边缘检测、图像二值化等基本预处理方法，并且对数字图像常用处理方法给出了部分应用实例。最后，结合教学和科研实践给出了部分工程应用实例，以帮助读者较快地进入图像处理技术领域，并将基本理论和技术应用于图像处理的实践当中。
本书配有电子课件、MATLAB源程序等教学资源，读者可以登录华信教育资源网（www.hxedu.com.cn）免费下载。
本书于2014年被评为十二五普通高等教育本科国家级规划教材，在本书的再版过程中得到了天津工业大学和电子工业出版社的大力支持。中北大学蔺素珍教授参与编写了本书第5、6、9章的主要内容，特别是应用红外图像处理积累的丰富知识，提供了很好的应用实例。研究生张南编写和调试了数字图像处理实例章节的部分程序，邱德勇同学给出了数字水印的实例，张凌景同学给出了Arnold变换及其应用处理实例，天津工业大学谢玉芯老师和太原理工大学陈宏涛老师参与编写了工程实例部分章节。虽然本书在第1版的基础上进行了重要的修改和补充，但是原来工作的痕迹犹在，所以还要感谢曾经参与编写的师生。对于书中引用的论文和资料的作者，在此表示深深的感谢。
由于作者水平所限，书中会有许多不足之处，敬请同行专家和广大读者批评指正。
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