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159千字 字数
2020-02-01 发行日期
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主编推荐语

本书采用通俗易懂的语言对数字图像处理的相关概念进行阐述，同时穿插较为典型的Python小程序，使读者能够快速掌握数字图像处理的相关概念和技术。

内容简介

全书共7章，大致可以分为四个版块。第1、2章为第一版块，介绍数字图像处理的基础知识及彩色图像处理，使读者了解数字图像处理最基本的概念，并能够掌握数字图像处理的基本流程。第3、4章为第二版块，介绍图像空间滤波与图像频域滤波，使读者了解数字图像处理的一般原理。第5章为第三版块，介绍图像特征提取，使读者了解数字图像处理的基础应用。第6、7章为第四版块，介绍图像压缩与图像小波变换，使读者了解数字图像处理的深入应用。附录部分展示了如何进行环境配置以及Python的一些基本语法。

本书可作为高等院校计算机科学、人工智能、信号与信息处理、通信工程等专业的教材，也可供相关技术人员学习参考。

目录

  • 版权信息
  • 内容提要
  • 编委会
  • 序一 拥抱亿万智能互联未来
  • 序二
  • 前言
  • chapter 01 数字图像处理基础知识
  • 1.1 数字图像简介
  • 1.1.1 数字图像处理的目的
  • 1.1.2 数字图像处理的应用
  • 1.1.3 数字图像处理特点
  • 1.1.4 常见的数字图像处理方法
  • 1.2 图像采样和量化
  • 1.2.1 图像采样
  • 1.2.2 图像量化
  • 1.3 图像的表示和可视化
  • 1.3.1 图像的表示
  • 1.3.2 图像的格式
  • 1.3.3 图像的基本属性
  • 1.3.4 图像可视化模块
  • 1.4 像素间的关系
  • 1.5 简单图像处理
  • 1.5.1 图像基本属性的操作
  • 1.5.2 图像的简单运算
  • 1.5.3 图像卷积操作
  • 1.6 小结
  • 1.7 本章练习
  • chapter 02 彩色图像处理初步
  • 2.1 彩色图像的颜色空间
  • 2.1.1 RGB颜色空间
  • 2.1.2 HSI颜色空间
  • 2.1.3 RGB颜色空间与HSI颜色空间之间的转换
  • 2.2 伪彩色图像处理
  • 2.2.1 强度分层
  • 2.2.2 灰度值到彩色变换
  • 2.3 基于彩色的图像分割
  • 2.3.1 HSI颜色空间中的分割
  • 2.3.2 RGB颜色空间中的分割
  • 2.4 彩色图像的灰度化
  • 2.5 小结
  • 2.6 本章练习
  • chapter 03 空间滤波
  • 3.1 空间滤波基础
  • 3.1.1 空间滤波的机理
  • 3.1.2 空间滤波器模板
  • 3.2 平滑处理
  • 3.2.1 平滑线性空间滤波器
  • 3.2.2 统计排序滤波器
  • 3.3 锐化处理
  • 3.3.1 一阶微分算子
  • 3.3.2 二阶微分算子
  • 3.3.3 反锐化掩蔽
  • 3.4 混合空间增强
  • 3.5 小结
  • 3.6 本章练习
  • chapter 04 频域滤波
  • 4.1 傅里叶变换
  • 4.1.1 一维傅里叶变换
  • 4.1.2 二维傅里叶变换
  • 4.2 傅里叶变换的性质
  • 4.2.1 傅里叶变换的基本性质
  • 4.2.2 二维傅里叶变换的性质
  • 4.3 快速傅里叶变换
  • 4.3.1 快速傅里叶变换的原理
  • 4.3.2 快速傅里叶变换的实现
  • 4.4 图像频域滤波
  • 4.4.1 低通滤波
  • 4.4.2 高通滤波
  • 4.5 小结
  • 4.6 本章练习
  • chapter 05 图像特征提取
  • 5.1 图像颜色特征提取
  • 5.1.1 颜色直方图
  • 5.1.2 颜色矩
  • 5.1.3 颜色集
  • 5.1.4 颜色聚合向量
  • 5.1.5 颜色相关图
  • 5.2 图像纹理特征提取
  • 5.2.1 统计纹理分析方法
  • 5.2.2 Laws纹理能量测量法
  • 5.2.3 Gabor变换
  • 5.2.4 局部二值模式
  • 5.3 图像形状特征提取
  • 5.3.1 简单形状特征
  • 5.3.2 傅里叶描述符
  • 5.3.3 形状无关矩
  • 5.4 图像边缘特征提取
  • 5.4.1 梯度边缘检测
  • 5.4.2 一阶边缘检测算子
  • 5.4.3 二阶边缘检测算子
  • 5.5 图像点特征提取
  • 5.6 小结
  • 5.7 本章练习
  • chapter 06 图像压缩
  • 6.1 图像压缩简介
  • 6.2 熵编码技术
  • 6.2.1 哈夫曼编码
  • 6.2.2 算术编码
  • 6.2.3 行程编码
  • 6.2.4 LZW编码
  • 6.3 预测编码
  • 6.3.1 DM编码
  • 6.3.2 DPCM编码
  • 6.4 变换编码
  • 6.4.1 K-L变换
  • 6.4.2 离散余弦变换
  • 6.5 JPEG编码
  • 6.6 小结
  • 6.7 本章练习
  • chapter 07 图像小波变换与多分辨率
  • 7.1 从傅里叶变换到小波变换
  • 7.1.1 小波
  • 7.1.2 感性认识小波变换
  • 7.2 简单小波示例
  • 7.2.1 哈尔小波构建
  • 7.2.2 哈尔小波变换
  • 7.2.3 哈尔小波逆变换
  • 7.2.4 其他常见小波函数
  • 7.3 图像多分辨率
  • 7.3.1 小波多分辨率
  • 7.3.2 图像金字塔
  • 7.3.3 图像子带编码
  • 7.4 图像小波变换
  • 7.4.1 二维小波变换基础
  • 7.4.2 小波变换在图像处理中的应用
  • 7.5 小结
  • 7.6 本章练习
  • 附录A Python开发环境配置及基本语法
  • A.1 综述
  • A.2 Python开发环境配置
  • A.3 Python基本语法
  • A.3.1 Python编码风格
  • A.3.2 第一个Python程序
  • 参考文献
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出版方

人民邮电出版社

人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。