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| 編輯推薦： |
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本书从易到难，从简单到复杂，突出重点，难度适宜，并配备相应MATLAB程序进行理论仿真，循序渐进地带领读者学习并掌握关键知识点，非常适合作为相关专业的本科生和研究生的“数字图像处理”课程教材，也可供相关领域的从业者参考使用。
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| 內容簡介： |
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“数字图像处理”已成为高等学校电子信息及计算机类专业的核心课程之一。本书依据编者多年“数字图像处理”课程的教学经验，参考相关文献并结合实际科研应用案例编写而成，主要介绍数字图像处理的基本概念、原理以及应用。全书共10章，前9章分别为绪论、图像处理基础知识、图像变换、图像增强、图像压缩编码、图像分割、图像形态学、图像描述、神经网络与深度学习，第10章为应用案例，引导读者回顾所学内容、查漏补缺、融会贯通，加深对图像处理算法的综合理解，提高实践能力。本书从易到难，从简单到复杂，突出重点，难度适宜，并配备相应MATLAB程序进行理论仿真，循序渐进地带领读者学习并掌握关键知识，非常适合作为相关专业本科生和研究生的“数字图像处理”课程教材，也可供相关领域的从业者参考使用。
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| 關於作者： |
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李丽宏，河北工程大学，教授，博士，信息与电气工程学院电子信息工程系教师。研究方向：图像处理、计算机视觉；主持或参与省自然项目3项、教育厅项目5项、邯郸市项目6项，发表检索及核心期刊论文30余篇，主持河北省专业学位研究生教学案例建设项目1项。
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| 目錄：
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目录
第1章绪论/1
1.1图像与像素1
1.2数字图像处理发展概述1
1.3图像处理的任务3
1.4基本的图像处理系统4
1.4.1图像处理硬件系统4
1.4.2图像处理软件系统4
1.5数字图像处理技术的应用5
1.5.1航空航天领域的应用5
1.5.2生物医学领域的应用5
1.5.3通信领域的应用6
1.5.4工业领域的应用7
1.5.5军事和公安领域的应用7
1.5.6文化艺术领域的应用8
习题一8
第2章图像处理基础知识/9
2.1人类视觉与色度学基础9
2.1.1人类视觉9
2.1.2色度学基础9
2.2颜色模型10
2.2.1RGB模型11
2.2.2HSV模型12
2.2.3HSI模型15
2.2.4CMYK模型17
2.2.5YCbCr模型18
2.3图像数字化方法19
2.4数字图像表示方法20
2.4.1灰度图像20
2.4.2彩色图像22
2.4.3二值图像22
2.4.4索引图像25
2.5图像的统计特征26
习题二28
第3章图像变换/29
3.1概述29
3.2傅里叶变换29
3.2.1连续傅里叶变换29
3.2.2离散傅里叶变换32
3.2.3应用傅里叶变换应注意的问题41
3.3离散余弦变换42
3.3.1一维离散余弦变换42
3.3.2二维离散余弦变换43
3.4离散沃尔什变换46
3.4.1一维离散沃尔什变换46
3.4.2二维离散沃尔什变换47
3.5离散哈达玛变换49
3.5.1一维离散哈达玛变换49
3.5.2二维离散哈达玛变换51
习题三52
第4章图像增强/54
4.1概述54
4.1.1图像增强技术分类54
4.1.2图像增强技术与图像复原技术的关系55
4.2空域图像增强56
4.2.1空域点运算增强56
4.2.2空域区域增强67
4.3频域图像增强78
4.3.1低通滤波79
4.3.2高通滤波83
习题四85
第5章图像压缩编码/86
5.1数字图像压缩基本概念86
5.1.1熵87
5.1.2平均码长87
5.1.3编码效率88
5.1.4压缩比88
5.1.5统计编码88
5.2Huffman压缩编码88
5.3Shannon压缩编码91
5.4算术编码91
5.5预测编码与变换编码93
习题五94
第6章图像分割/95
6.1图像分割概述95
6.2像素邻域与连通性96
6.3阈值分割97
6.3.1全局阈值分割98
6.3.2局部阈值分割107
6.4区域生长110
6.5边缘检测115
6.5.1边缘检测的基本原理115
6.5.2边缘检测的实现115
6.6Hough变换116
6.6.1Hough变换检测原理117
6.6.2Hough变换检测的实现119
习题六124
第7章图像形态学/125
7.1图像腐蚀125
7.2图像膨胀128
7.3图像开运算129
7.4图像闭运算131
习题七132
第8章图像描述/133
8.1二值图像几何特征133
8.2二维形状描述135
8.2.1分散度135
8.2.2矩不变量138
8.3纹理描述141
8.3.1纹理分析概述141
8.3.2基于共生矩阵的纹理特征分析技术142
习题八147
第9章神经网络与深度学习/148
9.1神经网络148
9.1.1感知器148
9.1.2多层感知器149
9.2深度学习149
9.2.1深度学习模型150
9.2.2激活函数151
9.2.3损失函数154
9.2.4模型评估指标155
习题九155
第10章应用案例/156
10.1传统图像处理算法应用案例156
10.2深度学习算法应用案例195
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| 內容試閱：
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前言
数字图像处理是利用计算机技术对图像进行增强、变换、编码、分割、分析与理解的一种现代信息处理技术，是现代信息处理的研究热点，应用非常广泛，已成为计算机视觉、模式识别等人工智能领域中不可或缺的技术。
目前，“数字图像处理”已成为高等学校电子信息及计算机类专业的核心课程之一，鉴于此，河北工程大学本科教材建设资助出版了本书。本书针对地方高校培养方案，依托编者多年实践教学经验，体现循序渐进、实用为先的编写理念，以实际需求为导向，书中案例既有理论讲解，又利用MATLAB工具进行仿真实现，利于读者掌握理论知识与锻炼实践能力；本书最后一章引入完整的应用案例，利于读者综合掌握数字图像处理技术，提高读者独立解决实际问题的能力。本书满足地方高校毕业达成度要求，可为培养高素质的图像处理方面的人才提供有力支持。
全书共10章，前9章分别为绪论、图像处理基础知识、图像变换、图像增强、图像压缩编码、图像分割、图像形态学、图像描述、神经网络与深度学习，第10章为应用案例，引导读者回顾所学内容、查漏补缺、融会贯通，加深对图像处理算法的综合理解，提高实践能力。
本书由李丽宏、李志华和马永强编写；白世强、高骏对部分章节程序进行了整理；罗一鸣、赵邹菲、刘晴晴、曾紫薇等研究生参与了书中插图的绘制工作。在编写本书的过程中，编者参考了数字图像处理相关文献，在此对这些文献的作者表示真诚的感谢。
由于编者水平所限，书中可能存在疏漏与不足之处，恳请广大读者批评指正。
编者
2025年3月
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