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内容简介 本书是高等院校本科生、研究生图像处理技术的教材。内容包括图像的变换、增强、复原、编码、分析与识别等等,还增加了最近出现的子波变换、遗传算法、随机场模拟、神经网络的应用及多维信息分析等。每章提供了习题,并在附录中提供实用图像处理程序可供参考。 | |
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目录 第一章 绪论 1.1 数字图像处理技术的概况 1.2 视觉的原理与模型 1.3 图像的数字化 习题 参考文献 第二章 图像的变换 2.1 傅里叶变换 2.2 二维离散傅里叶变换 2.3 二维离散傅里叶变换的性质 2.4 快速傅里叶变换 2.5 离散余弦变换 2.6 离散沃尔什变换和哈达玛变换 2.7 子波变换 习题 参考文献 第三章 图像的增强 3.1 灰度级修正 3.2 图像的平滑 3.3 图像的锐化 3.4 图像的伪彩色处理 3.5 图像的几何校正 3.6 图像增强实际实现的软硬件框图及结果 习题 参考文献 第四章 图像的复原 4.1 退化的数学模型 4.2 连续系统的图像复原 4.3 离散情况下的退化模型 4.4 离散情况下的复原 4.5 运动模糊图像的复原 4.6 非线性图像复原 4.7 同态滤波复原 习题 参考文献 第五章 数字图像的压缩编码 5.1 概述 5.2 预测编码数字压缩技术 5.3 变换编码数字压缩技术 5.4 熵编码方法 5.5 轮廓编码 5.6 分形编码 习题 参考文献 第六章 图像随机场模拟及处理 6.1 图像的随机场模型 6.2 图像模拟的实现 6.3 图像参数估计方法的研究 6.4 遗传算法及其应用 习题 参考文献 第七章 图像的分析 7.1 图像的特征 7.2 图像的分割 7.3 图像的纹理分析 7.4 图像的符号描述 7.5 多维信息及运动图像的分析和利用 习题 参考文献 第八章 图像的匹配 8.1 模板匹配法 8.2 其它快速计算法 8.3 受几何失真等影响小的区配算法 习题 参考文献 第九章 模式识别技术 9.1 统计模式识别法 9.2 遥感图像的几种监督分类方法 9.3 模糊模式识别 9.4 结构模式识别 9.5 神经网络及其在模式识别中的应用 习题 参考文献 附录 实用图像处理程序
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