数字图像处理与分析-第2版

本书特色

本版在编排体系上进行了调整，更加紧密地将基本理论、基本技术、经典算法、典型案例有机结合，降低了理论分析难度，精选了大量体现新技术、新成果的应用案例，并给出了matlab源程序及运行结果。配有多媒体课件和教学演示软件，供教师教学、实验演示、处理及分析图像等使用。使读者通过学习，能尽快达到掌握图像处理与分析的基本理论、方法和应用的目的。

内容简介

系统介绍数字图像处理与分析技术中所涉及的有代表性的思想、算法与应用，跟踪图像处理技术的发展前沿，以图像频域变换、图像增强、图像复原、图像压缩编码、数学形态学及应用、图像分割技术、图像特征分析、图像配准与识别、实用数字图像处理与应用系统为主线，系统讲述图像处理与分析技术的理论基础、典型算法和应用实例。与第1版相比，本版又针对目前的发展及应用增加了运动图像目标分割、矢量量化的数字图像压缩、hough变换应用等新内容。
编写上力求系统性、实用性与先进性相结合，理论与实践相交融，既注重传统知识的讲授，又兼顾新技术、新成果的应用。
本书可作为电子信息工程、通信工程、电子科学与技术、计算机应用、医学生物工程、自动控制等专业本科生和高职高专生的教学用书，也可作为相关专业研究生及从事数字图像处理工作的技术人员的参考用书。

节选

相关资料

插图：2.数字图像处理数字化后的图像可以看成是存储在计算机中的有序数据，当然可以通过计算机对数字图像进行处理。把利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等的理论、方法和技术称为数字图像处理。数字图像处理可以理解为以下两方面的操作。（1）从图像到图像的处理这类处理是将一幅效果不好的图像进行处理，获得效果好的图像。譬如，在大雾天气下拍摄一景物，由于在空气中悬浮着许多微小的水颗粒，这些水颗粒在光线的散射下，使景物与镜头（或人眼）之间形成了一个半透明层，使得画面的能见度很低，一些细节特征看不见。为了提高画面的清晰度，采用适当的图像处理方法，消除或减弱大雾层对图像的影响，就可以得到一幅清晰的图像。（2）从图像到非图像的表示这类处理通常又称为数字图像分析。通常是对一幅图像中的若干个目标物进行识别分类后，给出其特性测度。例如，在一幅图像中，拍摄记录下来包含几个苹果和几个橘子等水果的画面，经过对图像的处理与分析之后，可以分检出苹果的个数以及苹果的大小等。这种从图像到非图像的表示，在许多图像分析中起着非常重要的作用，例如对人体组织切片图像中的细胞分布进行自动识别与分析，给出病理分析报告就是一个在计算机辅助诊断系统中的一个重要的应用。这类方法在图像检测、图像测量等领域有着非常广泛的应用。