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面向检测的图像处理技术 版权信息
- ISBN：9787566708953
- 条形码：9787566708953 ; 978-7-5667-0895-3
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
面向检测的图像处理技术 本书特色
《研究生教育创新工程教材:面向检测的图像处理技术》重点介绍了图像处理和机器视觉的基本概念、基本理论和常用技术。全书共分11章。第1章介绍了数字图像处理的相关术语和概念、发展历程、应用领域和基本步骤框架等基础知识；第2章详细介绍了有关数字图像的获取、表示、基本的像素空间关系和颜色等内容；第3章介绍了常用的图像增强方法；第4章介绍了与图像复原有关的退化／复原模型、退化函数的估计方法、线性滤波复原、非线性统计复原和图像的几何变换等内容；第5章介绍了图像分割方法；第6章介绍了二值图像和灰度图像的数学形态学基本操作，以及分水岭分割方法；第7章介绍了图像中对象的常用表示方法与特征描述，以及利用主元分析进行特征矢量降维的方法；第8章介绍了与对象识别有关的模式识别的基础知识；第9章介绍了图像压缩的有关理论与技术；第10章介绍了对于利用视觉系统完成实际测量任务而言至关重要的摄像机标定和立体视觉的有关知识；第11章给出了若干个工农业领域视觉检测的实例。
面向检测的图像处理技术 内容简介
《研究生教育创新工程教材:面向检测的图像处理技术》可作为工科院校电气信息类专业高年级本科生及研究生教材，也可供相关领域的技术人员和研究人员参考。
面向检测的图像处理技术 目录
第1章绪论
1.1数字图像处理的层次
1.2数字图像处理的发展历程
1.3数字图像处理的应用领域
1.4数字图像处理的基本步骤
本章小结
习题
第2章数字图像基础
2.1图像的感知与获取
2.1.1照明
2.1.2镜头
2.1.3图像传感器
2.2数字图像
2.2.1简单的图像形成模型
2.2.2图像的采样与量化
2.2.3数字图像的分辨率
2.2.4数字图像的表示
2.2.5像素间的若干基本关系
2.3颜色
2.3.1彩色基础
2.3.2彩色模型
本章小结
习题
第3章图像增强
3.1空间域增强的基本知识
3.2灰度变换
3.2.1若干基本的灰度变换
3.2.2直方图处理
3.3噪声模型
3.3.1若干重要的随机噪声
3.3.2周期噪声
3.3.3噪声参数的估计
3.4空间滤波
3.4.1空间滤波基础
3.4.2平滑空间滤波器
3.4.3锐化空间滤波器
3.5频域滤波
3.5.1频域滤波简介
3.5.2频域平滑滤波器
3.5.3频域锐化滤波器
3.5.4带通／带阻滤波器与陷波滤波器
3.6利用算术操作增强
3.6.1加法运算
3.6.2减法运算
3.6.3乘法运算
3.6.4除法运算
本章小结
习题
第4章图像复原
4.1图像退化／复原过程模型
4.2退化函数的估计方法及典型退化系统的传递函数
4.2.1估计退化函数
4.2.2若干典型退化系统的传递函数
4.3线性滤波图像复原方法
4.3.1无约束复原
4.3.2维纳滤波
4.3.3平滑约束滤波器
4.4非线性统计复原
4.4.1*大后验估计
4.4.2*大似然估计
4.5几何变换
4.5.1空间变换
4.5.2灰度级插补
本章小结
习题
第5章图像分割
5.1阈值分割
5.1.1固定阈值分割法
5.1.2迭代法
5.1.3*大类间方差法
5.1.4*佳熵阈值分割法
5.1.5*佳阈值分割
5.2基于区域的分割
5.2.1区域生长
5.2.2区域分离与合并
5.3边缘检测
5.3.1边缘的基本知识
5.3.2边缘检测的梯度算子
5.3.3通过二阶微分零点穿越检测边缘
5.3.4Canny边缘检测
5.4边界跟踪与检测
5.4.1局部边缘连接
5.4.2Hough变换
5.4.3边界跟踪
5.5基于偏微分方程的分割
5.5.1活动轮廓模型
5.5.2无边缘活动轮廓模型
本章小结
习题
第6章数学形态学图像处理
6.1集合论的基础知识
6.2膨胀和腐蚀
6.3开操作与闭操作
6.4击中或未击中变换
6.5若干常见的二值图像形态学算法
6.5.1边界提取
6.5.2区域填充
6.5.3连通分量的提取
6.5.4细化
6.5.5粗化
6.5.6骨架
6.5.7裁剪
6.6在灰度级图像上的扩展
6.6.1膨胀与腐蚀
6.6.2开操作与闭操作
6.6.3灰度图像形态学操作的若干应用
6.7基于形态学的分水岭分割
6.7.1基本概念
6.7.2分水线的构造
6.7.3分水岭分割算法
本章小结
习题
第7章对象表示与描述
7.1形状表示
7.1.1链码
7.1.2曲线近似与拟合
7.1.3骨架
7.1.4图像特征点
7.2边界描述子
7.2.1若干简单的边界描述子
7.2.2傅里叶描述子
7.3区域描述子
7.3.1若干简单的区域描述子
7.3.2二维函数的矩
7.4纹理描述子
7.4.1统计方法
7.4.2频谱方法
7.4.3LBP描述子
7.5主元分析
本章小结
习题
……
第8章对象识别
第9章图像压缩文摘 版权页：
3.HSI彩色模型
RGB和CMY等模型对于硬件实现而言十分理想，但是它们却不能很好地符合人对颜色的解释。当我们观察一个彩色物体时，是利用之前所述的色调（H）、色饱和度（S）和亮度来描述的。色调描述了纯色的属性，饱和度给出了纯色被白光稀释的程度。亮度是一个主观描述，实际上不可测量，但是它体现了无色的强度（1）概念，而单色图像的强度（灰度）可测量且容易解释。因此，以色调、色饱和度和强度构成的HSI模型，能够将彩色图像中的彩色信息和强度信息分离，使得彩色描述对于人而言更为直观和自然。
下面讨论如何由RGB模型获得HSI模型。考虑如图2.35所示的由纯青色、黑色和白色三种颜色所构成的RGB颜色立方体中的一个三角形切面。在之前的叙述中，我们已知在黑色和白色两点的连线上是深浅不一的灰度级，即强度。这一根连线我们又称为强度轴。在强度轴上，色饱和度为0。现在，要确定该切面中任一点所对应的强度，可以简单地作一个通过该点且垂直于强度轴的平面，它与强度轴的交点即给出了颜色的强度。此外，三角形中对应于纯色的顶点距离强度轴*远，其饱和度也*大。因此，色饱和度随着到强度轴距离的减小而减小。*后，由于该三角形的三个顶点分别对应于青色、黑色和白色，所以三角形中任一颜色均为这三种颜色的组合，但由于黑色和白色不包含色调信息，因此三角形中任一颜色的色调信息均由第三个顶点所决定，即该三角形中所有颜色的色调都是青色。只有当该切面绕强度轴旋转时，色调才会发生改变。
1.1数字图像处理的层次
1.2数字图像处理的发展历程
1.3数字图像处理的应用领域
1.4数字图像处理的基本步骤
本章小结
习题
第2章数字图像基础
2.1图像的感知与获取
2.1.1照明
2.1.2镜头
2.1.3图像传感器
2.2数字图像
2.2.1简单的图像形成模型
2.2.2图像的采样与量化
2.2.3数字图像的分辨率
2.2.4数字图像的表示
2.2.5像素间的若干基本关系
2.3颜色
2.3.1彩色基础
2.3.2彩色模型
本章小结
习题
第3章图像增强
3.1空间域增强的基本知识
3.2灰度变换
3.2.1若干基本的灰度变换
3.2.2直方图处理
3.3噪声模型
3.3.1若干重要的随机噪声
3.3.2周期噪声
3.3.3噪声参数的估计
3.4空间滤波
3.4.1空间滤波基础
3.4.2平滑空间滤波器
3.4.3锐化空间滤波器
3.5频域滤波
3.5.1频域滤波简介
3.5.2频域平滑滤波器
3.5.3频域锐化滤波器
3.5.4带通／带阻滤波器与陷波滤波器
3.6利用算术操作增强
3.6.1加法运算
3.6.2减法运算
3.6.3乘法运算
3.6.4除法运算
本章小结
习题
第4章图像复原
4.1图像退化／复原过程模型
4.2退化函数的估计方法及典型退化系统的传递函数
4.2.1估计退化函数
4.2.2若干典型退化系统的传递函数
4.3线性滤波图像复原方法
4.3.1无约束复原
4.3.2维纳滤波
4.3.3平滑约束滤波器
4.4非线性统计复原
4.4.1*大后验估计
4.4.2*大似然估计
4.5几何变换
4.5.1空间变换
4.5.2灰度级插补
本章小结
习题
第5章图像分割
5.1阈值分割
5.1.1固定阈值分割法
5.1.2迭代法
5.1.3*大类间方差法
5.1.4*佳熵阈值分割法
5.1.5*佳阈值分割
5.2基于区域的分割
5.2.1区域生长
5.2.2区域分离与合并
5.3边缘检测
5.3.1边缘的基本知识
5.3.2边缘检测的梯度算子
5.3.3通过二阶微分零点穿越检测边缘
5.3.4Canny边缘检测
5.4边界跟踪与检测
5.4.1局部边缘连接
5.4.2Hough变换
5.4.3边界跟踪
5.5基于偏微分方程的分割
5.5.1活动轮廓模型
5.5.2无边缘活动轮廓模型
本章小结
习题
第6章数学形态学图像处理
6.1集合论的基础知识
6.2膨胀和腐蚀
6.3开操作与闭操作
6.4击中或未击中变换
6.5若干常见的二值图像形态学算法
6.5.1边界提取
6.5.2区域填充
6.5.3连通分量的提取
6.5.4细化
6.5.5粗化
6.5.6骨架
6.5.7裁剪
6.6在灰度级图像上的扩展
6.6.1膨胀与腐蚀
6.6.2开操作与闭操作
6.6.3灰度图像形态学操作的若干应用
6.7基于形态学的分水岭分割
6.7.1基本概念
6.7.2分水线的构造
6.7.3分水岭分割算法
本章小结
习题
第7章对象表示与描述
7.1形状表示
7.1.1链码
7.1.2曲线近似与拟合
7.1.3骨架
7.1.4图像特征点
7.2边界描述子
7.2.1若干简单的边界描述子
7.2.2傅里叶描述子
7.3区域描述子
7.3.1若干简单的区域描述子
7.3.2二维函数的矩
7.4纹理描述子
7.4.1统计方法
7.4.2频谱方法
7.4.3LBP描述子
7.5主元分析
本章小结
习题
……
第8章对象识别
第9章图像压缩文摘 版权页：
3.HSI彩色模型
RGB和CMY等模型对于硬件实现而言十分理想，但是它们却不能很好地符合人对颜色的解释。当我们观察一个彩色物体时，是利用之前所述的色调（H）、色饱和度（S）和亮度来描述的。色调描述了纯色的属性，饱和度给出了纯色被白光稀释的程度。亮度是一个主观描述，实际上不可测量，但是它体现了无色的强度（1）概念，而单色图像的强度（灰度）可测量且容易解释。因此，以色调、色饱和度和强度构成的HSI模型，能够将彩色图像中的彩色信息和强度信息分离，使得彩色描述对于人而言更为直观和自然。
下面讨论如何由RGB模型获得HSI模型。考虑如图2.35所示的由纯青色、黑色和白色三种颜色所构成的RGB颜色立方体中的一个三角形切面。在之前的叙述中，我们已知在黑色和白色两点的连线上是深浅不一的灰度级，即强度。这一根连线我们又称为强度轴。在强度轴上，色饱和度为0。现在，要确定该切面中任一点所对应的强度，可以简单地作一个通过该点且垂直于强度轴的平面，它与强度轴的交点即给出了颜色的强度。此外，三角形中对应于纯色的顶点距离强度轴*远，其饱和度也*大。因此，色饱和度随着到强度轴距离的减小而减小。*后，由于该三角形的三个顶点分别对应于青色、黑色和白色，所以三角形中任一颜色均为这三种颜色的组合，但由于黑色和白色不包含色调信息，因此三角形中任一颜色的色调信息均由第三个顶点所决定，即该三角形中所有颜色的色调都是青色。只有当该切面绕强度轴旋转时，色调才会发生改变。
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