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  • ISBN:9787030756817
  • 装帧:圆脊精装
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:B5
  • 页数:416
  • 出版时间:2023-09-01
  • 条形码:9787030756817 ; 978-7-03-075681-7

内容简介

本书系统介绍数字图像处理和分析的基本原理、经典内容及近年来的重要进展和实例,加强现代数学方法与数字图像处理的融合,把深度学习方法作为数字图像处理的一种重要方法贯穿于相应内容中。全书共12章,内容包括图像增强、图像压缩、图像复原、数学形态学、图像分割的传统方法、图像分割的现代方法、图像分割的深度学习方法及先验知识引导、图像配准传统方法、深度学习图像配准与传统图像配准的相互促进等。本书包括一些例题讲解,每章都有小结、参考文献和分级的复习思考题,其中一些复习思考题专注于学生综合能力的培养。

目录

序 前言 第1章 绪论 1.1 数字图像处理的概念 1.2 数字图像处理的历史 1.3 数字图像处理的应用实例 1.4 数字图像处理的一些工具 1.5 数字图像处理的一些动态 1.6 本书的内容及特色 1.7 本书的结构 总结和复习思考 小结 复习思考题 参考文献 第2章 数字图像处理基础 2.1 人眼视觉基础 2.2 数字图像的数学表征 2.3 数字图像纹理 2.4 数字图像插值 2.5 深度学习发展历史 2.6 深度学习图像处理基本单元 总结和复习思考 小结 复习思考题 参考文献 第3章 数字图像增强 3.1 数字图像的空域增强 3.1.1 灰度映射 3.1.2 直方图修正 3.1.3 空域滤波 3.2 数字图像的频域增强 3.3 其他变换域的数字图像增强 3.4 基于低秩矩阵稀疏分解的图像去噪 3.5 混合域图像增强 3.6 深度学习图像增强 总结和复习思考 小结 复习思考题 参考文献 第4章 数字图像压缩 4.1 数字图像压缩基础 4.2 图像压缩模型 4.2.1 信源编码器和信源解码器 4.2.2 信道编码器和信道解码器 4.3 无损图像压缩 4.3.1 霍夫曼编码 4.3.2 算术编码 4.3.3 位平面编码 4.3.4 LZW编码 4.3.5 无损预测编码
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