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| 內容簡介： |
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本书全面而深入地阐述了数字图像处理的基础知识框架与核心理论体系，创新性地引入了MWORKS作为实验实践平台；通过精心设计的一系列Julia与Python示例程序，在MWORKS上直观运行并展示结果，不仅深入浅出地解析了复杂的数字图像处理原理，还有效促进了学生对关键知识点和实践应用的理解与掌握，从而验证学习成效。本书内容翔实、重点突出，配有丰富的数字化学习资源，读者可以通过扫码观看，加深对知识的理解。此外，本书还添加了课程思政的内容，提炼每章的思政元素并融入相应知识点，升华内容高度，凝练思政案例，辅助教师进行课程思政的教学和改革。本书提供配套的电子课件PPT、仿真程序代码、练习题参考答案等。 本书可作为普通高等院校电子信息工程、通信工程、计算机科学与技术、电子科学与技术、生物医学工程、智能视觉工程、电气工程及其自动化等相关专业的本科生及研究生教材，也可作为从事图像处理与分析、模式识别、人工智能和计算机应用研究与开发等工作的工程技术人员的参考书。
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| 關於作者： |
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杨娜，副教授，工学博士，中国科学院计算技术研究所博士后，美国芝加哥大学访问学者。长期从事数字图像处理、视频信号处理与压缩、多模态信息融合等前沿领域的教学与科研工作。作者教学经验丰富，注重理论与实践相结合，深受学生好评。科研中致力于前沿技术探索，主持及参与国家自然科学基金、省部级科研项目、横向课题多项，发表SCI/EI收录论文十余篇，出版学术专著，并获得国家发明专利授权多项。本书是作者二十余年学术探索和一线教学实践的成果，书中深入浅出地解析了复杂的数字图像处理原理，创新性地引入了国产可控平台编程技术，将教学内容与工业数智化变革趋势紧密结合，致力于目标导向下自主创新型人才的培养。
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| 目錄：
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第1章 绪论1
1.1 概述1
1.1.1 数字图像2
1.1.2 数字图像处理4
1.2 数字图像处理的特点4
1.3 数字图像处理的步骤5
1.4 数字图像处理的应用7
1.5 本章小结及练习题11
第2章 MWORKS系统仿真平台及Julia语言13
2.1 概述13
2.2 MWORKS科学计算与系统仿真平台13
2.2.1 MWORKS设计与验证14
2.2.2 MWORKS产品体系15
2.3 Julia语言18
2.3.1 Julia语言的特点18
2.3.2 Julia语言的优势19
2.4 Julia与其他科学计算语言的差异20
2.4.1 语言本质的差异20
2.4.2 语法表层的差异21
2.4.3 函数用法的差异22
2.5 MWORKS平台的使用22
2.5.1 使用MWORKS平台运行Julia22
2.5.2 使用MWORKS平台运行Python23
2.6 图像处理工具箱26
2.6.1 JuliaImages图像处理工具箱26
2.6.2 TyImages图像处理工具箱27
2.7 本章小结及练习题30
第3章 图像变换31
3.1 概述31
3.2 图像的点运算31
3.2.1 线性点运算32
3.2.2 非线性点运算34
3.3 图像的几何变换35
3.3.1 图像的平移36
3.3.2 图像的镜像37
3.3.3 图像的旋转39
3.3.4 图像的缩放40
3.4 图像的傅里叶变换41
3.4.1 二维离散傅里叶变换41
3.4.2 快速傅里叶变换42
3.5 其他离散变换43
3.5.1 离散余弦变换43
3.5.2 二维离散沃尔什-哈达玛变换46
3.5.3 K-L变换49
3.6 理论实践 D D图像的傅里叶变换51
3.7 本章小结及练习题56
第4章 图像增强57
4.1 概述57
4.1.1 图像增强的特点58
4.1.2 图像增强技术的分类58
4.2 像素点增强59
4.2.1 直方图均衡化59
4.2.2 灰度变换增强64
4.3 区域增强68
4.3.1 线性平滑滤波增强68
4.3.2 非线性平滑滤波增强71
4.4 同态滤波增强74
4.5 理论实践 D D逆光图像增强75
4.6 本章小结及练习题77
第5章 图像复原79
5.1 图像复原概述79
5.2 图像退化与复原80
5.2.1 图像退化的原因80
5.2.2 图像退化模型80
5.2.3 图像复原方法的分类81
5.3 退化函数估计81
5.3.1 三种常见的退化函数82
5.3.2 估计退化传递函数的方法82
5.4 无约束复原86
5.4.1 无约束复原原理86
5.4.2 逆滤波87
5.5 有约束最小二乘复原90
5.5.1 有约束最小二乘复原原理90
5.5.2 维纳滤波91
5.6 理论实践 D D运动模糊车牌图像的复原96
5.7 本章小结及练习题103
第6章 图像压缩105
6.1 概述105
6.1.1 图像压缩的相关概念106
6.1.2 图像压缩的可能性108
6.1.3 图像冗余的种类108
6.1.4 压缩图像质量评价准则109
6.2 无损图像压缩编码112
6.2.1 哈夫曼编码112
6.2.2 行程编码113
6.2.3 算术编码115
6.3 有损图像压缩编码117
6.3.1 有损预测编码117
6.3.2 正交变换编码118
6.4 图像压缩标准120
6.4.1 静态图像压缩标准120
6.4.2 动态图像压缩标准122
6.4.3 视频图像压缩标准125
6.5 理论实践 D D基于K-L变换的图像压缩127
6.6 本章小结及练习题130
第7章 图像分割131
7.1 概述131
7.1.1 图像分割的集合定义132
7.1.2 图像分割的目的132
7.2 边缘检测133
7.2.1 梯度算子133
7.2.2 拉普拉斯算子136
7.2.3 坎尼算子137
7.3 阈值分割139
7.3.1 直方图双峰法139
7.3.2 最大类间方差法140
7.3.3 迭代法142
7.4 区域分割143
7.4.1 区域生长法144
7.4.2 区域分裂与合并法144
7.5 理论实践 D D自选种子点区域生长法146
7.6 本章小结及练习题149
第8章 图像特征150
8.1 概述150
8.1.1 图像的特征提取151
8.1.2 图像特征的特点151
8.2 颜色特征151
8.2.1 颜色空间151
8.2.2 颜色直方图156
8.2.3 颜色矩157
8.3 形状特征159
8.3.1 质心159
8.3.2 区域周长160
8.3.3 区域面积161
8.3.4 圆形度162
8.3.5 区域投影比162
8.3.6 不变矩162
8.4 纹理特征163
8.4.1 自相关函数163
8.4.2 灰度差分统计164
8.4.3 灰度共生矩阵165
8.4.4 频谱法166
8.5 理论实践 D D图像不变矩特征提取166
8.6 本章小结及练习题169
第9章 图像融合171
9.1 概述171
9.1.1 图像融合的概念172
9.1.2 图像融合的层级172
9.1.3 图像融合的驱动方式174
9.1.4 图像融合效果的评价175
9.2 空间域融合177
9.2.1 基于像素的方法177
9.2.2 基于区域的方法180
9.3 变换域融合181
9.3.1 变换域融合的基本过程181
9.3.2 双色中波图像的小波包变换融合182
9.4 红外与可见光图像的融合187
9.5 红外偏振与光强图像的拟态融合189
9.5.1 拟态融合的概念与特性189
9.5.2 图像拟态融合的原理190
9.5.3 红外偏振与红外光强图像的比较191
9.5.4 面向图像差异的拟态融合模型193
9.6 理论实践 D D主成分分析法图像融合197
9.7 本章小结及练习题199
参考文献200
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