作品简介

本书系统地介绍了数字图像处理的基本概念和理论、基本方法和算法。全书共分12章,从内容上可分为3大部分。第1部分是数字图像处理的基础知识,包括图像处理的基本概念及相关基础。第2部分是数字图像处理方面的核心内容,系统地讨论了数字图像处理中的各种基本技术,包括图像处理的各种变换、图像处理的基本运算、图像空域增强技术、图像频域增强技术、彩色图像处理、图像复原和图像编码技术等。第3部分是图像分析和理解方面的内容,由浅入深地介绍了图像分割、数学形态学、图像特征与理解等方面的内容,为深入应用奠定坚实的基础。本书在内容安排上循序渐进、深入浅出,各章均配有丰富的例题和习题,力求突出重点、面向应用、提高能力、解决问题。

本书可作为高等院校电子信息工程、通信工程、信息与信号处理、电子科学与技术、信息工程、计算机科学与技术、软件工程、自动化、电气工程、生物医学工程、物联网、电视技术和遥感遥测等相关专业的高年级学生和研究生的图像处理教材,也可以作为工程技术人员或其他相关人员的参考书。

陈天华,教授、硕士生导师,毕业于南京航空航天大学(本科、硕士),获全校8名优秀毕业研究生称号,先后任职于原航空航天工业部和中国人民银行总行信息技术部门,从事信号处理及图像处理方面的研究工作。现任北京工商大学计算机与信息工程学院教授、电子信息系主任。兼任国家标准化委员会专家委员会委员、中国电子学会、中国自动化学会、中国系统仿真学会、中国计算机学会高级会员;兼任北京及多省、部、市科学技术奖励评审专家及自然科学基金评审专家。长期从事数字图像处理、信号与信息处理、测控技术、生物医学信号等领域的教学和研究工作。先后开设“数字图像处理”“机器视觉与图像处理”“图像工程”“数字信号处理”“信号与系统”等多门本科生及研究生课程。发表学术论文60余篇,其中SCI、EI检索30篇。先后主持及参与军工重点型号、国家技术改造项目、国家“863计划”、国家自然科学基金等国家、军队、省部级及企业合作科研项目30余项。获国家发明专利4项,出版图书5部,主审教材1部,编制国家军用标准和国家标准3部,获得省部级科学技术奖励4项,北京市高等教育精品教材奖励1项,出版教育部电子信息类教学指导委员会规划教材1部。

作品目录

  • 作者简介
  • 内容简介
  • 前言 PREFACE
  • 第1章 数字图像处理概论
  • 1.1 数字图像处理的产生
  • 1.2 数字图像处理的基本概念
  • 1.3 数字图像处理系统
  • 1.4 数字图像处理的应用与发展
  • 习题
  • 第2章 数字图像处理基础
  • 2.1 数字图像的类型
  • 2.2 图像数字化器
  • 2.3 图像的采样和量化
  • 2.4 像素基本关系
  • 2.5 图像文件格式
  • 2.6 数字图像的显示特性
  • 2.7 图像质量评价
  • 2.8 灰度直方图
  • 2.9 图像的统计特征
  • 习题
  • 第3章 图像变换
  • 3.1 傅里叶变换
  • 3.2 离散余弦变换
  • 3.3 离散K-L变换
  • 3.4 离散沃尔什变换
  • 3.5 离散哈达玛变换
  • 3.6 小波变换
  • 习题
  • 第4章 图像处理的基本运算
  • 4.1 基本运算的类型
  • 4.2 点运算
  • 4.3 代数运算
  • 4.4 几何运算
  • 4.5 灰度级插值
  • 习题
  • 第5章 图像空域增强
  • 5.1 图像噪声
  • 5.2 图像增强处理分类
  • 5.3 直接灰度变换增强
  • 5.4 基于直方图的图像增强
  • 5.5 代数运算增强
  • 5.6 空域滤波增强
  • 5.7 空域平滑滤波处理实例
  • 习题
  • 第6章 图像频域增强
  • 6.1 低通滤波
  • 6.2 高通滤波
  • 6.3 带通和带阻滤波
  • 6.4 同态滤波
  • 习题
  • 第7章 彩色图像处理
  • 7.1 人眼的视觉特性
  • 7.2 计算机的颜色模型
  • 7.3 伪彩色图像处理
  • 7.4 全彩色图像处理
  • 习题
  • 第8章 图像复原
  • 8.1 图像退化机理
  • 8.2 图像退化模型
  • 8.3 无约束复原
  • 8.4 逆滤波
  • 8.5 有约束复原法
  • 8.6 匀速直线运动的模糊恢复
  • 8.7 其他纠正技术
  • 8.8 中值滤波
  • 习题
  • 第9章 图像编码
  • 9.1 图像编码的基本原理
  • 9.2 图像编码评价
  • 9.3 图像统计编码
  • 9.4 位平面编码
  • 9.5 预测编码
  • 9.6 图像的变换编码
  • 9.7 JPEG标准
  • 9.8 MPEG标准
  • 习题
  • 第10章 数学形态学及应用
  • 10.1 数学形态学基础
  • 10.2 二值形态学
  • 10.3 灰度形态学
  • 10.4 数学形态学的应用
  • 习题
  • 第11章 图像分割
  • 11.1 图像分割的基本概念
  • 11.2 阈值分割法
  • 11.3 区域分割法
  • 11.4 边缘检测的基本原理
  • 11.5 边缘检测算子
  • 11.6 轮廓提取
  • 11.7 图像匹配
  • 11.8 边缘检测的MATLAB实现
  • 习题
  • 第12章 图像特征与理解
  • 12.1 几何特征
  • 12.2 形状特征
  • 12.3 颜色特征
  • 12.4 形状描述子
  • 12.5 纹理描述
  • 12.6 骨架提取
  • 习题
  • 参考文献
  • 附录CD
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