基本介紹
- 書名：數字圖像處理及在工程中的套用
- 作者：姚峰林
- 出版日期：2014年4月1日
- 語種：簡體中文
- ISBN：7564078979
- 外文名：Digital Image Processing and Application in Engineering
- 出版社：北京理工大學出版社
- 頁數：156頁
- 開本：16
- 品牌：北京理工大學出版社
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
隨著計算機技術硬體和軟體的發展，數字圖像處理在工程中的套用變得越來越廣泛，姚峰林編著的這本《數字圖像處理及在工程中的套用》以數字圖像處理的基本理論為起點，結合matlab軟體在數字圖像處理中的套用，以提高學生對數字圖像處理的學習興趣，書中即有基本理論又有高級套用，由淺入難，又與實踐結合，是在校生和工程技術人員的參考用書。
圖書目錄
第1章 數字圖像處理概述
1.1 圖像和圖像處理的基本概念
1.2 數字圖像處理的發展
1.2.1 20世紀20年代的數字傳輸
1.2.2 20世紀60年代的數字計算機時代
1.2.3 20世紀60年代至80年代
1.2.4 20世紀90年代
1.3 數字圖像處理模型及特點
1.3.1 數字圖像處理的數學模型
1.3.2 數字圖像處理的特點
1.4 數字圖像處理的套用領域
1.5 圖像處理的任務
1.6 數字圖像處理的主要內容
1.6.1 圖像數位化
1.6.2 圖像增強
1.6.3 圖像幾何變換
1.6.4 圖像復原
1.6.5 圖像重建
1.6.6 圖像隱藏
1.6.7 圖像變換
1.6.8 圖像編碼
1.6.9 圖像分析
第2章 數字圖像處理系統
2.1 圖像處理系統構成
2.1.1 圖像處理系統構成
2.1.2 圖像處理系統性能主要衡量指標
2.2 圖像獲取技術
2.2.1 圖像採集系統
2.2.2 數位照相機
2.2.3 數字攝像機
2.2.4 圖像採集卡
2.2.5 掃瞄器
2.3 數字圖像處理的其他設備
2.3.1 數字圖像處理的存儲設備
2.3.2 數字圖像處理設備
2.3.3 數字圖像處理輸出設備
2.4 圖像處理軟體
2.5 常見圖像存儲格式
2.5.1 BMP格式
2.5.2 PCX圖像格式
2.5.3 TIFF圖像格式
2.5.4 GIF圖像格式
2.5.5 JPEG格式
2.6 Matlab在圖像處理中的套用
2.6.1 Matlab圖像處理工具箱
2.6.2 Matlab圖像處理初步
2.6.3 Matlab圖像類型
2.6.4 Matlab圖像類型轉換
2.7 Matlab圖像的顯示
2.7.1 標準圖像顯示技術
2.7.2 顯示索引圖像
2.7.3 顯示灰度圖像
2.7.4 顯示二進制點陣圖
2.7.5 顯示RGB圖像
2.7.6 顯示圖形檔案中的圖像
2.7.7 特殊圖像顯示技術
2.7.8 圖像顯示中的常見問題
第3章 圖像頻域變換
3.1 傅立葉變換
3.1.1 連續函式的傅立葉變換
3.1.2 離散函式的傅立葉變換
3.2 二維離散傅立葉變換（DFT）
3.2.1 二維連續傅立葉變換
3.2.2 二維離散傅立葉變換
3.2.3 二維離散傅立葉變換的性質
3.2.4 數字圖像的二維傅立葉變換
3.2.5 快速傅立葉變換的套用
3.3 二維離散餘弦變換（DC了）
3.3.1 一維離散餘弦變換
3.3.2 二維離散餘弦變換
3.3.3 離散餘弦變換的Matlab實例
3.4 二維離散沃爾什—哈達瑪變換（DWT—DHT）
3.4.1 一維離散沃爾什變換
3.4.2 二維離散沃爾什變換
3.4.3 哈達瑪變換
3.5 卡胡南—列夫變換（K—L變換）
3.5.1 K—L變換的定義
3.5.2 K—L變換的性質
3.6 Radon變換
3.6.1 Radon變換原理
3.6.2 Matlab提供的Radon變換函式
3.7 小波變換
3.7.1 傳統變換方法的局限性
3.7.2 連續小波變換
3.7.3 小波變換在圖像處理方面的套用及實現
第4章 圖像增強
4.1 圖像增強概述
4.2 空間域單點增強
4.2.1 灰度級校正
4.2.2 灰度變換
4.2.3 灰度直方圖變換
4.3 平滑
4.3.1 圖像中的噪聲模型
4.3.2 鄰域平均法
4.3.3 中值濾波
4.3.4 邊界保持類濾波
4.4 銳化
4.4.1 梯度銳化法
4.4.2 拉普拉斯運算元（Laplacian）法
4.4.3 高通濾波
4.4.4 其他銳化運算元
第5章 圖像分割
5.1 概述
5.2 像素的鄰域和連通性
5.3 灰度閾值分割法
5.3.1 全局閾值分割
5.3.2 自適應閩值分割
5.4 邊緣檢測運算元
5.4.1 Roberts運算元
5.4.2 Prewitt運算元
5.4.3 Sobel運算元
5.4.4 Laplacian of Gaussian運算元（LOG）
5.5 方向運算元
5.5.1 Kirsch運算元
5.5.2 Canny運算元
5.5.3 邊緣跟蹤
5.6 霍夫變換
5.6.1 基本原理
5.6.2 實現步驟
5.7 區域分割
5.7.1 區域生長
5.7.2 分裂合併算法
第6章 圖像特徵提取與分析
6.1 概述
6.2 顏色視覺和色度圖
6.2.1 三基色
6.2.2 顏色模型
6.2.3 顏色模型轉換
6.3 顏色特徵描述
6.3.1 簡單灰度特徵
6.3.2 顏色直方圖
6.3.3 顏色矩特徵
6.3.4 顏色集
6.3.5 顏色相關矢量
6.4 形狀特徵描述
6.4.1 幾個基本概念
6.4.2 區域內部空間域分析
6.5 區域內部空間域分析
6.5.1 區域的測量
6.5.2 區域內部變換分析的矩分析法
6.5.3 區域邊界的形狀特徵鏈碼描述
6.5.4 區域邊界的形狀特徵描述
6.6 圖像的紋理分析技術
6.6.1 紋理分析概念
6.6.2 空間灰度共生矩陣
6.6.3 熵和能量
6.6.4 紋理分析的自相關函式法
第7章 數字圖像處理在工程中的套用
7.1 基於圖像處理的塔式起重機振動測試
7.1.1 工程套用背景
7.1.2 塔式起重機的振動
7.1.3 基於圖像處理的振動測量架構
7.1.4 圖像處理的算法
7.1.5 數據的處理
7.1.6 實驗結果與有限元結果對比
7.2 基於灰度特徵和高速攝影的微陀螺振動的動態測試
7.2.1 工程套用背景
7.2.2 基於高速攝影的MEMS振動動態測試系統
7.2.3 檢測系統關鍵算法
7.2.4 頻域算法
7.2.5 實驗結果
7.3 基於SURF和高速攝影的微陀螺振動的動態測試
7.3.1 可用的檢測算法
7.3.2 Mean Shift算法
7.3.3 SURF算法
7.3.4 微陀螺振動模態的時域解
7.3.5 頻域算法
7.3.6 實驗結果
參考文獻
1.1 圖像和圖像處理的基本概念
1.2 數字圖像處理的發展
1.2.1 20世紀20年代的數字傳輸
1.2.2 20世紀60年代的數字計算機時代
1.2.3 20世紀60年代至80年代
1.2.4 20世紀90年代
1.3 數字圖像處理模型及特點
1.3.1 數字圖像處理的數學模型
1.3.2 數字圖像處理的特點
1.4 數字圖像處理的套用領域
1.5 圖像處理的任務
1.6 數字圖像處理的主要內容
1.6.1 圖像數位化
1.6.2 圖像增強
1.6.3 圖像幾何變換
1.6.4 圖像復原
1.6.5 圖像重建
1.6.6 圖像隱藏
1.6.7 圖像變換
1.6.8 圖像編碼
1.6.9 圖像分析
第2章 數字圖像處理系統
2.1 圖像處理系統構成
2.1.1 圖像處理系統構成
2.1.2 圖像處理系統性能主要衡量指標
2.2 圖像獲取技術
2.2.1 圖像採集系統
2.2.2 數位照相機
2.2.3 數字攝像機
2.2.4 圖像採集卡
2.2.5 掃瞄器
2.3 數字圖像處理的其他設備
2.3.1 數字圖像處理的存儲設備
2.3.2 數字圖像處理設備
2.3.3 數字圖像處理輸出設備
2.4 圖像處理軟體
2.5 常見圖像存儲格式
2.5.1 BMP格式
2.5.2 PCX圖像格式
2.5.3 TIFF圖像格式
2.5.4 GIF圖像格式
2.5.5 JPEG格式
2.6 Matlab在圖像處理中的套用
2.6.1 Matlab圖像處理工具箱
2.6.2 Matlab圖像處理初步
2.6.3 Matlab圖像類型
2.6.4 Matlab圖像類型轉換
2.7 Matlab圖像的顯示
2.7.1 標準圖像顯示技術
2.7.2 顯示索引圖像
2.7.3 顯示灰度圖像
2.7.4 顯示二進制點陣圖
2.7.5 顯示RGB圖像
2.7.6 顯示圖形檔案中的圖像
2.7.7 特殊圖像顯示技術
2.7.8 圖像顯示中的常見問題
第3章 圖像頻域變換
3.1 傅立葉變換
3.1.1 連續函式的傅立葉變換
3.1.2 離散函式的傅立葉變換
3.2 二維離散傅立葉變換（DFT）
3.2.1 二維連續傅立葉變換
3.2.2 二維離散傅立葉變換
3.2.3 二維離散傅立葉變換的性質
3.2.4 數字圖像的二維傅立葉變換
3.2.5 快速傅立葉變換的套用
3.3 二維離散餘弦變換（DC了）
3.3.1 一維離散餘弦變換
3.3.2 二維離散餘弦變換
3.3.3 離散餘弦變換的Matlab實例
3.4 二維離散沃爾什—哈達瑪變換（DWT—DHT）
3.4.1 一維離散沃爾什變換
3.4.2 二維離散沃爾什變換
3.4.3 哈達瑪變換
3.5 卡胡南—列夫變換（K—L變換）
3.5.1 K—L變換的定義
3.5.2 K—L變換的性質
3.6 Radon變換
3.6.1 Radon變換原理
3.6.2 Matlab提供的Radon變換函式
3.7 小波變換
3.7.1 傳統變換方法的局限性
3.7.2 連續小波變換
3.7.3 小波變換在圖像處理方面的套用及實現
第4章 圖像增強
4.1 圖像增強概述
4.2 空間域單點增強
4.2.1 灰度級校正
4.2.2 灰度變換
4.2.3 灰度直方圖變換
4.3 平滑
4.3.1 圖像中的噪聲模型
4.3.2 鄰域平均法
4.3.3 中值濾波
4.3.4 邊界保持類濾波
4.4 銳化
4.4.1 梯度銳化法
4.4.2 拉普拉斯運算元（Laplacian）法
4.4.3 高通濾波
4.4.4 其他銳化運算元
第5章 圖像分割
5.1 概述
5.2 像素的鄰域和連通性
5.3 灰度閾值分割法
5.3.1 全局閾值分割
5.3.2 自適應閩值分割
5.4 邊緣檢測運算元
5.4.1 Roberts運算元
5.4.2 Prewitt運算元
5.4.3 Sobel運算元
5.4.4 Laplacian of Gaussian運算元（LOG）
5.5 方向運算元
5.5.1 Kirsch運算元
5.5.2 Canny運算元
5.5.3 邊緣跟蹤
5.6 霍夫變換
5.6.1 基本原理
5.6.2 實現步驟
5.7 區域分割
5.7.1 區域生長
5.7.2 分裂合併算法
第6章 圖像特徵提取與分析
6.1 概述
6.2 顏色視覺和色度圖
6.2.1 三基色
6.2.2 顏色模型
6.2.3 顏色模型轉換
6.3 顏色特徵描述
6.3.1 簡單灰度特徵
6.3.2 顏色直方圖
6.3.3 顏色矩特徵
6.3.4 顏色集
6.3.5 顏色相關矢量
6.4 形狀特徵描述
6.4.1 幾個基本概念
6.4.2 區域內部空間域分析
6.5 區域內部空間域分析
6.5.1 區域的測量
6.5.2 區域內部變換分析的矩分析法
6.5.3 區域邊界的形狀特徵鏈碼描述
6.5.4 區域邊界的形狀特徵描述
6.6 圖像的紋理分析技術
6.6.1 紋理分析概念
6.6.2 空間灰度共生矩陣
6.6.3 熵和能量
6.6.4 紋理分析的自相關函式法
第7章 數字圖像處理在工程中的套用
7.1 基於圖像處理的塔式起重機振動測試
7.1.1 工程套用背景
7.1.2 塔式起重機的振動
7.1.3 基於圖像處理的振動測量架構
7.1.4 圖像處理的算法
7.1.5 數據的處理
7.1.6 實驗結果與有限元結果對比
7.2 基於灰度特徵和高速攝影的微陀螺振動的動態測試
7.2.1 工程套用背景
7.2.2 基於高速攝影的MEMS振動動態測試系統
7.2.3 檢測系統關鍵算法
7.2.4 頻域算法
7.2.5 實驗結果
7.3 基於SURF和高速攝影的微陀螺振動的動態測試
7.3.1 可用的檢測算法
7.3.2 Mean Shift算法
7.3.3 SURF算法
7.3.4 微陀螺振動模態的時域解
7.3.5 頻域算法
7.3.6 實驗結果
參考文獻
