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| 內容簡介： |
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”《数字图像处理实践——基于Python》秉承理论结合实践的教学理念，旨在通过系统且深入的内容，帮助读者快速掌握数字图像处理的核心技术，为未来的工作、科研或深造奠定坚实基础。本教材共分10章，主要内容涵盖了数字图像的基本概念、数字图像处理的重要意义以及当前常用的处理工具，并介绍了Python在数字图像处理中的应用、图像的基本运算、图像变换领域，以及图像增强技术、图像复原技术、图像压缩编码技术、图像分割技术、彩色图像处理技术、图像表示与描述技术等。本教材以实战为导向，每章均配有大量可执行的代码与实例演示，确保读者能够边学边做，快速掌握数字图像处理的精髓。本教材内容全面，层次分明，不仅适合作为应用型本科生的教材使用，也适合作为数字图像处理领域其他初学者的自学参考书。”
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| 目錄：
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第1章 绪论 1
1.1 认识数字图像 2
1.1.1 数字图像的起源 2
1.1.2 数字图像基本概念 2
1.1.3 数字图像的分类 3
1.1.4 数字图像的采样与量化 5
1.2 认识数字图像处理 6
1.2.1 数字图像处理的含义 7
1.2.2 数字图像处理的应用领域 7
1.2.3 常见的数字图像处理技术 8
1.2.4 数字图像处理的基本步骤 9
1.2.5 数字图像文件格式 10
1.3 认识数字图像处理工具 11
1.3.1 MATLAB 11
1.3.2 Visual C 13
1.3.3 Python 16
1.4 思考练习 18
第2章 Python与数字图像处理 19
2.1 Python环境部署 20
2.1.1 Python安装 20
2.1.2 Pychram安装 20
2.2 了解Pillow库 22
2.2.1 Pillow库的基本信息 22
2.2.2 Pillow库的安装方法 22
2.2.3 Pillow库的主要作用 23
2.3 了解NumPy库 25
2.3.1 NumPy库概述 25
2.3.2 NumPy库的安装方法 26
2.3.3 NumPy库的应用 26
2.4 了解scikit-image库 30
2.4.1 scikit-image库的基础概念 30
2.4.2 scikit-image库的安装方法 30
2.4.3 scikit-image库的作用 30
2.5 熟悉OpenCV库 34
2.5.1 什么是OpenCV 34
2.5.2 OpenCV的历史与发展 35
2.5.3 OpenCV的应用领域 35
2.5.4 OpenCV安装 35
2.5.5 OpenCV基础操作 36
2.6 python其他的有关图像处理库 42
2.6.1 Matplotlib库 42
2.6.2 PyTorch库 45
2.6.3 TensorFlow库 46
2.7 思考练习 47
第3章 图像基本运算 49
3.1 点运算 50
3.1.1 线性点运算 50
3.1.2 非线性点运算 55
3.2 算术运算 64
3.2.1 加法运算 65
3.2.2 减法运算 68
3.2.3 乘法运算 70
3.2.4 除法运算 71
3.3 几何运算 73
3.3.1 仿射变换 73
3.3.2 平移变换 75
3.3.3 旋转变换 77
3.3.4 镜像变换 78
3.3.5 缩放变换 80
3.3.6 透视变换 83
3.4 思考练习 85
第4章 图像变换 86
4.1 图像变换概述 87
4.1.1 图像变换的主要作用 87
4.1.2 图像变换的方法 87
4.1.3 图像变换的步骤 88
4.1.4 实例及代码实现 89
4.2 离散傅里叶变换 90
4.2.1 离散傅里叶变换的定义 90
4.2.2 离散傅里叶变换的特点 90
4.2.3 实例及代码实现 91
4.2.4 应用领域 95
4.3 图像傅里叶变换频谱分析 96
4.3.1 基本原理 96
4.3.2 常用的频谱分析方法 96
4.3.3 实例及代码实现 97
4.4 离散余弦变换 103
4.4.1 定义和原理 103
4.4.2 特点和优势 104
4.4.3 实例及代码实现 104
4.5 思考练习 107
第5章 图像增强 108
5.1 图像增强概述 109
5.1.1 图像增强的主要作用 109
5.1.2 图像增强的方法 111
5.1.3 图像增强的步骤 112
5.2 直方图均衡 113
5.2.1 直方图均衡的原理 113
5.2.2 直方图均衡的特点 114
5.2.3 实例及代码实现 115
5.3 空间域滤波增强 118
5.3.1 平滑滤波 119
5.3.2 锐化滤波 126
5.4 频率域平滑滤波器 133
5.4.1 概述 133
5.4.2 理想低通滤波器 133
5.4.3 Butterworth低通滤波器 136
5.4.4 高斯低通滤波器 138
5.5 频率域锐化滤波器 140
5.5.1 概述 141
5.5.2 理想高通滤波器 141
5.5.3 Butterworth高通滤波器 143
5.5.4 高斯高通滤波器 144
5.6 思考练习 146
第6章 图像复原 148
6.1 图像复原及退化模型 149
6.1.1 图像复原及相关概念 149
6.1.2 图像复原的方法和步骤 149
6.1.3 退化模型的表示 150
6.1.4 常见退化模型及形式 151
6.2 图像噪声 152
6.2.1 图像噪声的分类 152
6.2.2 图像噪声模型应用领域 153
6.2.3 实例及代码实现 153
6.3 空间域滤波复原 158
6.3.1 基本原理 158
6.3.2 空间域滤波复原的基本步骤 158
6.3.3 空间域滤波复原的分类 159
6.4 频率域滤波复原 177
6.4.1 主要原理 177
6.4.2 滤波方法及实现步骤 177
6.4.3 频率域滤波的特点 177
6.4.4 带通滤波器 178
6.4.5 带阻滤波器 180
6.4.6 陷波滤波器 184
6.5 估计退化函数 185
6.5.1 常见估计退化函数的方法 186
6.5.2 考虑因素 186
6.6 逆滤波和维纳滤波 189
6.6.1 逆滤波 190
6.6.2 维纳滤波 194
6.7 思考练习 197
第7章 图像压缩编码 199
7.1 数字图像压缩编码基础 200
7.1.1 图像压缩的定义和分类 200
7.1.2 冗余与压缩效率 203
7.1.3 信源编码与信道编码的区别与联系 208
7.2 变长编码 211
7.2.1 霍夫曼编码 211
7.2.2 游程编码 219
7.2.3 字典编码 222
7.2.4 LZW算法 223
7.3 算术编码 226
7.3.1 算术编码原理 226
7.3.2 算术编码算法实现 227
7.3.3 算术编码的优势和挑战 230
7.4 变换编码 231
7.4.1 DCT的应用 232
7.4.2 小波变换 235
7.4.3 其他变换方法 236
7.5 思考练习 237
第8章 图像分割 239
8.1 阈值分割 240
8.1.1 基本原理 240
8.1.2 阈值的选择 240
8.1.3 阈值分割的类型 240
8.1.4 代码实现 241
8.1.5 应用领域 243
8.2 边缘分割 243
8.2.1 基本原理 243
8.2.2 常用的边缘检测算法 243
8.2.3 代码实现 248
8.2.4 形态学运算函数 252
8.2.5 边缘分割的优缺点分析 254
8.2.6 边缘分割的应用场景 254
8.3 区域分割 254
8.3.1 区域生长法 255
8.3.2 区域分裂与合并法 260
8.4 聚类分割 264
8.4.1 基本原理 264
8.4.2 常用聚类算法在图像分割中的应用 264
8.5 思考练习 268
第9章 彩色图像处理 269
9.1 彩色图像基础 270
9.2 彩色模型 271
9.2.1 彩色模型分类 272
9.2.2 RGB模型 272
9.2.3 CMY模型与CMYK模型 275
9.2.4 HSI模型和HSV模型 276
9.2.5 CIELab模型 279
9.2.6 YCbCr模型和YUV模型 279
9.3 伪彩色处理 284
9.3.1 伪彩色图像处理基础 284
9.3.2 灰度级到彩色变换 285
9.4 全彩色图像处理 288
9.4.1 全彩色图像处理基础 288
9.4.2 彩色图像增强 288
9.4.3 彩色图像平滑 297
9.4.4 彩色图像锐化 300
9.5 思考练习 305
第10章 图像表示与描述 307
10.1 图像表示描述的作用及应用场景 308
10.1.1 图像表示与描述的作用 308
10.1.2 图像表示描述的应用场景 308
10.2 颜色描述 309
10.2.1 颜色矩 309
10.2.2 颜色直方图 311
10.2.3 颜色集 313
10.3 纹理描述 315
10.3.1 矩分析法 315
10.3.2 灰度差分统计 316
10.3.3 灰度共生矩阵 318
10.3.4 局部二值模式 318
10.4 边界描述 322
10.4.1 链码描述 322
10.4.2 傅里叶描述 323
10.5 区域描述 326
10.5.1 几何特征 326
10.5.2 不变矩 330
10.6 思考练习 332
参考文献 333
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