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数字图像处理基础及工程应用 / “十三五”普通高等教育规划教材

￥49.90定价

作者：王红一

出版时间：2017-12

出版社：机械工业出版社

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基本信息评价

出版社：机械工业出版社
ISBN：9787111582960
版次：1-2
图书编号：157139
本季征订号：46249454-3
装帧：平装
开本：16开
出版时间：2017-12
千字：421
页数：280
学科分类1：工学
学科分类2：信息与通信工程
中图分类编号：TN911.73
适用专业：电子信息工程
适用分级：本科

作者简介

宋丽梅天津工业大学电气工程与自动化学院副院长 2008/10－至今，天津工业大学，电气工程与自动化学院，教授，副院长 2011/10－2012/04，澳大利亚Wollongong大学，信息学院，访问学者 2006/05－2008/09，西南科技大学，信息工程学院，副教授 2006/02－2006/08，日本广岛工业大学，情报科学部，访问学者 2004/06－2006/04，天津大学，精密仪器与光电子工程学院，博士后中国图像图形学会高级会员，计算机学会高级会员，。长期从事自动控制与图像特征识别方面的研究工作，作为项目负责人主持项目7项、部委级项目25项、横向课题38项。国内外发表论文80多篇，SCI、EI检索50多篇。出版教材2部，授权国家发明专利21项、实用新型专利32项。荣获国际“发明展”金奖2项，公安部技术革新特别项目奖2项。

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内容简介

本书共分12章，第1章为绪论。第2章为数字图像的获取，主要针对图像采集装置进行介绍，包括相机、镜头、光源等硬件设施。第3章为数字图像预处理，包括图像变换、图像增强及数字形态学在预处理中的应用。第4章为图像分割技术，对Hough变换、区域分割等不同的边缘检测和图像分割算法的应用及特点进行总结。第5章为图像特征提取与选择，包括颜色特征和几何特征的提取方法、基于主成分分析和Fisher变化的特征选择方法。第6章为图像匹配，利用基于灰度和特征的匹配算法寻找与模板对应的图像区域。第7章是图像智能识别，对聚类识别、神经网络识别、支持向量机、模糊识别理论和实现方法进行了详细的讲解。第8至12章为数字图像案例，案例内容包括车牌识别、多气泡上升轨迹跟踪、人脸识别和图像三维识别、灯脚质量检测等。
本书第3至7章为数字图像处理的基本处理方法，对本书中涉及的数字图像处理算法进行了清晰明了的描述，并详细描述了其实现过程，配有相应的程序代码，使读者（学生）容易理解所讲内容的原理、理论知识。第8至12章主要是数字图像处理技术在实际工程问题中的应用，对问题的研究背景、设计方案、解决方法、实现过程及代码实现进行了细致的阐述。在案例的程序设计方面，采用MATLAB或OpenCV(C++)语言实现，加强学生程序编写、算法实现的能力，从而提升其在数字图像处理方面的软件开发能力。
本书总结了图像领域先进理论和算法，对工程应用系统的综合分析很有借鉴意义。可作为通信与信息工程、电子科学与技术、计算机科学与技术、控制科学与工程等相关专业教材及参考用书，也可供从事图像处理、分析和识别等相关领域的科技工作者和工程技术人员参考。

目录前言第1章数字图像处理概述1.1数字图像的基本概念1.1.1图像1.1.2数字图像及其存储方式1.1.3数字图像的分类1.1.4数字图像处理系统1.2数字图像处理发展史及发展趋势1.3数字图像处理的特点1.4数字图像处理的工程应用1.5数字图像处理的主要内容【课后习题】第2章图像采集2.1照明2.1.1光源类型2.1.2照明方式2.1.3选择合适的照明光源及照明方式2.2镜头2.2.1镜头的基本常识2.2.2镜头的类型2.2.3选择合适的镜头2.3相机2.4相机接口技术【课后习题】第3章图像预处理技术3.1图像的灰度变换3.1.1线性变化3.1.2分段线性变换3.1.3灰度对数变换3.1.4直方图均衡化3.2图像的几何变换3.2.1平移3.2.2旋转3.2.3比例放缩3.2.4镜像3.2.5插值3.3图像增强3.3.1均值滤波3.3.2中值滤波3.3.3对比度增强3.3.4小波去噪3.4形态学处理3.4.1腐蚀3.4.2膨胀3.4.3开运算3.4.4闭运算3.4.5细化3.4.6填充【课后习题】第4章图像分割技术4.1边缘检测4.1.1Roberts边缘算子4.1.2Sobel边缘算子4.1.3Prewitt边缘算子4.1.4Laplacian边缘算子4.1.5LoG边缘算子4.1.6Canny边缘算子4.1.7边缘检测算子的MATLAB实现4.2Hough变换4.2.1Hough变换概述4.2.2基于Hough变换的直线检测4.2.3基于Hough变换的曲线检测4.3阈值分割4.3.1阈值分割的基本原理4.3.2阈值分割方法的分类4.3.3极小值点阈值法4.3.4最小均方误差法4.3.5迭代选择阈值法4.3.6双峰法4.3.7最大类间方差法4.4基于区域的图像分割4.4.1区域生长算法4.4.2区域分裂合并算法【课后习题】第5章图像特征提取与选择5.1颜色特征5.1.1颜色直方图5.1.2颜色集5.1.3颜色矩5.1.4颜色聚合向量5.1.5颜色相关图5.2基于灰度共生矩阵的纹理特征构建5.2.1灰度共生矩阵的定义5.2.2基于灰度共生矩阵的纹理特征5.2.3基于灰度-梯度共生矩阵的纹理特征构建5.3几何特征5.3.1位置5.3.2方向5.3.3周长5.3.4面积5.4基于主成分分析的特征选择5.5基于Fisher线性判据的特征选择【课后习题】第6章图像匹配6.1模板匹配旳概念6.2基于灰度相关的模板匹配6.2.1MAD算法6.2.2SAD算法6.2.3SSD算法6.2.4NCC算法6.2.5SSDA算法6.2.6SATD算法6.3基于灰度值的亚像素精度匹配6.4使用空间金字塔进行匹配6.4.1空间金字塔的表示方法6.4.2空间金字塔匹配的基本原理6.4.3空间金字塔匹配算法实现6.5带旋转与缩放的模板匹配6.5.1高斯尺度空间的极值检测6.5.2特征点位置的确定6.5.3特征点方向的确定6.5.4特征点描述子生成6.5.5SIFT特征向量的匹配【课后习题】第7章图像智能识别方法7.1聚类识别7.1.1聚类算法主要思想7.1.2K-Means聚类算法理论基础7.1.3聚类算法的MATLAB实现7.2神经网络识别7.2.1人工神经网络的主要思想7.2.2BP神经网络算法的理论基础7.2.3神经网络学习算法的MATLAB实现7.3支持向量机识别 7.3.1支持向量机的分类思想7.3.2SVM的基本理论7.3.3SVM算法的MATLAB实现7.4模糊识别7.4.1模糊图像识别的设计思想7.4.2贴近度与模糊度7.4.3最大隶属原则与择近原则7.4.4模糊算法的MATLAB实现【课后习题】第8章工程应用：车牌识别8.1牌照定位8.2牌照区域的分割8.3字符分割与归一化8.4字符细化8.5字符的识别第9章工程应用：多气泡上升轨迹跟踪9.1气泡图像的预处理9.2气泡运动轨迹跟踪方法9.2.1基于互相关匹配的目标跟踪9.2.2基于Mean-Shift算法的目标跟踪第10章工程应用：人脸识别10.1ORL人脸数据库简介10.2基于PCA的人脸图像的特征提取10.3人脸图像识别方法10.3.1k-近邻算法10.3.2BP神经网络法10.3.3基于BP神经网络法和k-近邻法的综合决策分类10.3.4实验的结果10.4简单实例第11章工程应用：基于SURF特征点匹配的图像三维识别11.1图像三维识别系统的方案设计11.2图像三维识别过程11.2.1三维图像预处理11.2.2基于SURF算法的特征点匹配11.2.3最优匹配点的提取11.2.4图像三维坐标的计算11.2.5图像三维识别11.3基于SURF特征点匹配的图像三维识别的OpenCV完整代码第12章工程应用：基于OpenCV的灯脚质量检测12.1灯脚质量检测的方案设计12.2灯脚质量检测过程12.2.1相机标定12.2.2灯脚图像检测12.2.3灯脚检测界面及结果分析附录颜色集参考文献