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现代数字图像处理技术提高及应用案例详解(MATLAB版)
定    价: ¥49.50
关 注 度: 0 库存状态: 未知 图书状态: 销售中
 
作    者: 赵小川
出版时间: 2012-03      
版    次: 1 印    次: 1 字    数: 572千字
开    本: 710×1000 1/16
纸    张: 1 ISBN: 978-7-5124-0719-0
 详细信息
 作者简介
 编辑推荐
 图书简介

本书紧扣读者需求,采用循序渐近的叙述方式,深入浅出地讲述了现代数字图像处理的热点问题、关键技术、应用实例、解决方案和发展前沿。本书分为提高篇和应用篇两大部分,共4章,内容包括:精通“图像特征提取”、细说“数字图像理解”、品读“典型应用实例”和活用“数字图像处理”。与其他同类书籍相比,本书具有例程丰富、解释翔实、传承经典、突出前沿、图文并茂、语言生动等特点。

本书共享所有源程序代码和相关图片,读者可在相关网上论坛下载并与作者交流。

本书可作为电子信息工程、计算机科学与技术相关专业的本科生、研究生的“数字图像处理技术”教材,也可作为课程设计、毕业设计、电子竞赛等的参考用书,还可作为工程技术人员的参考用书。

 图书目录

提 高 篇

 

第1章 精通“图像特征提取”3

 

1.1图像多分辨率金字塔3

1.1.1浅析“图像金字塔”4

1.1.2例程一点通4

1.1.3典型的“图像金子塔”5

1.1.4学以致用9

 

1.2图像的矩特征9

1.2.1认识“Hu矩”10

1.2.2解析“Zernike矩”13

 

1.3图像的边缘检测18

1.3.1运用一阶微分算子检测图像边缘19

1.3.2运用二阶微分算子检测图像边缘21

1.3.3基于Canny算子检测图像边缘25

1.3.4基于SUSAN特征检测算子的边缘提取29

1.3.5基于小波变换模极大值的边缘检测33

1.3.6基于二维有限冲击响应滤波器的特定角度边缘检测35

1.3.7基于多尺度形态学梯度的边缘检测37

 

1.4斑点特征检测39

1.4.1勾画“LoG斑点”39

1.4.2描绘“DoH斑点”43

1.4.3提取“Gilles斑点”43

 

1.5角点特征检测44

1.5.1何谓“角点”44

1.5.2描绘“Harris角点”45

1.5.3例程一点通49

1.5.4融会贯通52

 

1.6尺度不变特征提取57

1.6.1 SIFT特征提取57

1.6.2 SURF算法63

1.6.3学以致用72

 

 

第2章 细说“数字图像理解”75

 

2.1图像目标边界描述75

2.1.1图像边界链码表示法75

2.1.2例程一点通77

2.1.3融会贯通78

 

2.2图像分割技术80

2.2.1什么是“图像分割”80

2.2.2基于阈值的图像分割81

 

2.2.3基于区域生长法的图像分割88

2.2.4基于最大方差法灰度门限的图像分割90

2.2.5基于Kmeans算法的图像分割93

 

2.3图像配准技术96

2.3.1纵览“图像配准”96

2.3.2构建“配准模型”97

2.3.3相似性测度98

2.3.4基于灰度的图像配准99

2.3.5序贯相似性检测算法102

2.3.6基于特征点的图像配准104

2.3.7融会贯通110

 

2.4图像融合技术113

2.4.1从“信息融合”说起113

2.4.2何谓“图像融合”113

2.4.3纵览“图像融合方法”116

2.4.4例程一点通120

2.4.5学以致用122

 

 

应 用 篇

第3章 品读“典型应用实例”135

 

3.1图像去噪技术及其实现135

3.1.1什么是“图像的噪声”135

3.1.2图像去噪常用方法136

 

3.2图像畸变校正技术及其实现140

3.2.1畸变产生的原因141

3.2.2畸变校正的基本原理142

3.2.3例程一点通142

3.2.4融会贯通143

 

3.3图像拼接技术及其实现148

3.3.1全景图148

3.3.2基于相位相关的图像拼接技术149

3.3.3基于尺度不变特征点的图像拼接技术152

3.3.4融会贯通160

 

3.4图像数字水印技术及其实现163

3.4.1追根溯源话“水印”164

3.4.2“图像数字水印技术”面对面165

3.4.3“图像数字水印算法”精讲167

3.4.4例程一点通168

3.4.5融会贯通172

 

3.5数字图像压缩技术及其实现174

3.5.1从几个“为什么”看“图像压缩”174

3.5.2从几个“如何”看“图像压缩”176

3.5.3例程一点通178

 

3.6改进型数字图像中直线特征的快速检测方法187

3.6.1 Hough变换的基本原理及其不足188

3.6.2改进的直线快速检测算法的原理190

3.6.3算法的复杂度分析192

3.6.4实验结果与分析193

 

3.7基于最大类间方差阈值与遗传算法的道路分割195

3.7.1最大类间方差阈值分割法195

3.7.2遗传算法的基本原理及其特点196

3.7.3基于最大类间方差遗传算法的道路分割197

3.7.4例程一点通198

 

3.8数字图像处理在医疗领域的应用206

3.8.1基于数字图像的染色体分析207

3.8.2 X光图像增强技术208

 

3.9基于红外图像的弱小目标检测与跟踪211

3.9.1何谓“弱小目标”211

3.9.2弱小目标检测与跟踪算法概述211

3.9.3基于局域概率分布的小目标检测212

3.9.4例程一点通213

 

3.10基于HIS与SURF的路标实时识别215

3.10.1需求及研究状况分析215

3.10.2算法的整体流程216

3.10.3算法的理论依据216

3.10.4路标特征数据库的建立217

3.10.5基于HSI颜色空间的图像分割219

3.10.6基于SURF算法的特征点提取与匹配220

 

3.11一种基于数字图像的道路识别方法220

3.11.1道路边界模型220

3.11.2图像预处理221

3.11.3道路边界识别223

3.11.4试验结果与分析224

 

3.12基于图像的车牌自动识别技术225

3.12.1汽车牌照自动识别系统225

3.12.2车牌自动识别的步骤226

3.12.3例程一点通226

 

3.13数字图像实时稳定技术及其实现229

 

3.13.1数字图像稳定算法的基本步骤229

3.13.2 GCBPM算法230

3.13.3例程一点通231

 

3.14基于帧间差分法的运动目标检测235

3.14.1浅析“运动目标检测”236

3.14.2基于帧间差分的运动目标检测236

3.14.3例程一点通237

 

3.15基于光流场的运动估计239

3.15.1光流和光流场的概念240

3.15.2光流场计算的基本原理240

3.15.3光流的主要计算方法241

3.15.4光流法的国内外研究状况241

3.15.5运用光流法检测运动物体的基本原理242

3.15.6例程一点通242

3.15.7学以致用247

3.15.8光流法的总结与展望249

 

3.16适用于复杂环境下的目标跟踪技术250

3.16.1复杂环境下目标跟踪难点分析250

3.16.2适用于复杂环境下的目标跟踪算法251

3.16.3实验结果255

 

3.17基于多尺度FourierMellin变换的目标跟踪256

3.17.1FourierMellin变换256

3.17.2基于多尺度FMT的图像变换参数估计257

3.17.3实验结果与分析260

 

3.18基于Mean Shift的目标跟踪技术261

3.18.1 Mean Shift的起源261

3.18.2 Mean Shift的基本原理261

3.18.3基于Mean Shift的目标跟踪264

3.18.4例程一点通266

3.18.5融会贯通271

 

3.19基于Kalman滤波的目标跟踪273

3.19.1认识 Kalman273

3.19.2 Kalman滤波算法274

3.19.3例程一点通275

3.19.4解读Kalman滤波276

3.19.5学以致用277

 

3.20基于Hough变换的人眼虹膜定位方法280

3.20.1分离瞳孔并估算出虹膜内半径280

3.20.2采用改进的Hough变换算法定位出虹膜内外边缘281

3.20.3例程一点通283

 

3.21基于模糊集的图像增强方法284

3.21.1模糊理论及其实现步骤284

3.21.2基于模糊集的图像增强方法285

3.21.3例程一点通286

 

3.22基于KL变换的人脸识别技术287

3.22.1人脸识别技术的发展287

3.22.2研究人脸识别的意义288

3.22.3国内外研究状况分析288

3.22.4基于KL变换的人脸识别289

3.22.5例程一点通291

 

3.23基于FourierMellin变换的图像复制篡改检测292

3.23.1图像篡改与篡改检测292

3.23.2copymove篡改检测294

3.23.3基于FourierMellin变换和相似性匹配技术295

 

3.24基于蚁群算法的图像边缘检测298

3.24.1认识“蚁群算法”298

3.24.2解析“蚁群算法”300

3.24.3基于蚁群优化的图像边缘检测方法301

3.24.4例程一点通304

 

3.25基于脉冲耦合神经网络的图像分割309

3.25.1脉冲耦合神经网络及其在图像分割中的应用309

3.25.2例程一点通310

3.25.3融会贯通313

 

第4章 活用“数字图像处理”315

 

4.1基于Simulink的图像、视频处理315

4.1.1功能模块介绍315

4.1.2学以致用:基于Simulink的数字图像处理325

4.1.3学以致用:基于Simulink的视频处理343

 

4.2基于GUI交互操作的数字图像处理实现348

4.2.1初识“GUIDE操作”349

4.2.2 GUI实战操作351

 

4.3在VC++环境下调用MATLAB实现数字图像处理365

4.3.1“VC++调用MATLAB 的方案”面面观366

4.3.2关于MATLAB引擎367

4.3.3 VC++调用MATLAB引擎设置368

4.3.4 VC++调用MATLAB实现图像压缩处理368

 

4.4 MATLAB辅助DSP进行图像处理应用开发371

附录常用MATLAB图像处理指令功能语法索引374

参考文献382

 

 图书前言

随着信息处理技术和计算机技术的飞速发展,数字图像处理技术已在工业检测、航空航天、星球探测、军事侦察、公安防暴、人机交互、文化艺术等领域受到了广泛的重视,并取得了众多成就。当前,在人工智能、思维科学、仿生学等新兴学科的推动下,现代数字图像处理技术正在向着更高、更深层次发展,实用性也日渐增强。

数字图像处理是一门实践性很强的学科,同时也具有坚实的理论基础。但以往关于数字图像处理的书籍往往存在两种倾向:一种是过于偏重理论推导和分析,与实际的工程实践与应用相脱节,难以引起读者(特别是初学者)的兴趣;另一种基本上是某一图像处理软件或开发工具包的用户使用说明书,读者难以理解各种操作背后的理论知识,从而无法使其对数字图像处理技术进行深入的了解和学习。

本书紧扣读者需求,采用循序渐近的叙述方式,深入浅出地论述了现代数字图像处理的热点问题、关键技术、应用实例、解决方案和发展前沿;此外,本书还分享了大量的程序源代码并附有详细的注解,有助于读者加深对数字图像处理相关原理的理解。

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