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出版时间:2023-11

出版社:电子工业出版社

以下为《2D 计算机视觉:原理、算法及应用》的配套数字资源,这些资源在您购买图书后将免费附送给您:
  • 电子工业出版社
  • 9787121418686
  • 1-3
  • 421633
  • 48245703-3
  • 平塑勒
  • 16开
  • 2023-11
  • 490
  • 400
  • 工学
  • 计算机科学与技术
  • 计算机科学与技术
  • 本科 研究生(硕士、EMBA、MBA、MPA、博士)
目录
第1章 计算机视觉基础 1 1.1 视觉基础 1 1.1.1 视觉 1 1.1.2 视感觉和视知觉 2 1.1.3 视觉过程 3 1.2 视觉和图像 5 1.2.1 图像和数字图像 6 1.2.2 图像和像素表示 7 1.2.3 图像存储与文件格式 8 1.2.4 图像显示和打印方法 12 1.3 视觉系统和图像技术 14 1.3.1 视觉系统流程 15 1.3.2 图像技术层次 15 1.3.3 图像技术类别 16 1.4 本书架构和内容概况 17 1.4.1 结构框架和主要内容 17 1.4.2 各章概况 18 1.4.3 先修基础 19 1.5 各节要点和进一步参考 20 第2章 2D图像采集 22 2.1 采集装置和性能指标 23 2.1.1 CCD传感器 23 2.1.2 CMOS传感器 24 2.1.3 常用性能指标 25 2.1.4 图像采集流程 25 2.2 图像亮度成像模型 26 2.2.1 光度学基础 26 2.2.2 均匀照度 27 2.2.3 简单亮度成像模型 29 2.3 图像空间成像模型 30 2.3.1 投影成像几何 30 2.3.2 基本成像模型 32 2.3.3 一般成像模型 34 2.4 采样和量化 37 2.4.1 空间和幅度分辨率 37 2.4.2 图像数据量与质量 39 2.5 像素之间的关系 43 2.5.1 像素邻域及连通 43 2.5.2 像素间距离 44 2.6 各节要点和进一步参考 46 第3章 空域增强 47 3.1 图像间运算 47 3.1.1 算术运算 48 3.1.2 逻辑运算 50 3.2 图像灰度映射 51 3.2.1 图像求反 51 3.2.2 对比度拉伸 52 3.2.3 动态范围压缩 53 3.3 直方图均衡化 53 3.3.1 图像直方图 53 3.3.2 原理和步骤 55 3.4 直方图规定化 57 3.4.1 原理和步骤 57 3.4.2 单映射规则和组映射规则 59 3.5 空域卷积增强 62 3.5.1 模板卷积 62 3.5.2 空域滤波 63 3.6 各节要点和进一步参考 67 第4章 频域增强 69 4.1 傅里叶变换和频域增强 70 4.1.1 傅里叶变换 70 4.1.2 傅里叶变换特性 71 4.1.3 频域增强 72 4.2 频域低通滤波器 73 4.2.1 理想低通滤波器 73 4.2.2 巴特沃斯低通滤波器 74 4.3 频域高通滤波器 75 4.3.1 理想高通滤波器 76 4.3.2 巴特沃斯高通滤波器 76 4.4 带通带阻滤波器 77 4.4.1 带通滤波器 78 4.4.2 带阻滤波器 79 4.4.3 带通滤波器和带阻滤波器的联系 80 4.4.4 陷波滤波器 81 4.4.5 交互消除周期噪声 82 4.5 同态滤波器 84 4.5.1 同态滤波流程 84 4.5.2 同态滤波消噪 86 4.6 各节要点和进一步参考 86 第5章 图像恢复 88 5.1 图像退化模型 88 5.1.1 图像退化模型 89 5.1.2 图像退化模型性质 90 5.2 逆滤波 91 5.2.1 无约束恢复 91 5.2.2 逆滤波模型 92 5.3 维纳滤波 93 5.3.1 有约束恢复 93 5.3.2 维纳滤波器 94 5.4 几何失真校正 95 5.4.1 空间变换 95 5.4.2 灰度插值 97 5.5 图像修补 99 5.5.1 图像修补原理 99 5.5.2 图像修补示例 100 5.6 各节要点和进一步参考 103 第6章 彩色增强 105 6.1 彩色视觉 105 6.1.1 三基色和颜色表示 106 6.1.2 色度图 107 6.2 彩色模型 109 6.2.1 RGB模型 109 6.2.2 HSI模型 110 6.2.3 从RGB转换到HSI 111 6.2.4 从HSI转换到RGB 111 6.3 伪彩色增强 113 6.3.1 亮度切割 113 6.3.2 从灰度到彩色的变换 114 6.3.3 频域滤波 115 6.4 真彩色增强 115 6.4.1 单分量真彩色增强 116 6.4.2 全彩色增强 118 6.5 各节要点和进一步参考 119 第7章 图像分割 121 7.1 定义和算法分类 122 7.1.1 图像分割定义 122 7.1.2 图像分割算法分类 123 7.2 微分边缘检测 124 7.2.1 微分边缘检测原理 124 7.2.2 空域微分算子 125 7.3 主动轮廓模型 129 7.3.1 主动轮廓 129 7.3.2 能量函数 130 7.4 阈值化分割 134 7.4.1 原理步骤 134 7.4.2 阈值选取 135 7.5 基于过渡区选取阈值 138 7.5.1 过渡区和有效平均梯度 138 7.5.2 有效平均梯度的极值点和过渡区边界 139 7.5.3 阈值选取 140 7.6 区域生长 141 7.6.1 基本方法 141 7.6.2 问题和改进 143 7.7 各节要点和进一步参考 144 第8章 基元检测 146 8.1 兴趣点检测 146 8.1.1 利用二阶导数检测角点 147 8.1.2 哈里斯兴趣点算子 148 8.1.3 积分角点检测 150 8.2 椭圆目标检测 155 8.2.1 直径二分法 155 8.2.2 弦?切线法 156 8.2.3 椭圆的其他参数 156 8.3 哈夫变换 158 8.3.1 点?线对偶性 158 8.3.2 计算步骤 159 8.3.3 极坐标方程 162 8.4 广义哈夫变换 164 8.4.1 推广原理 164 8.4.2 完整广义哈夫变换 166 8.5 各节要点和进一步参考 168 第9章 目标表达 170 9.1 轮廓的链码表达 170 9.1.1 链码表达 171 9.1.2 链码归一化 172 9.2 轮廓标志 173 9.2.1 距离?角度标志 173 9.2.2 切线角?弧长标志 174 9.2.3 斜率?密度标志 174 9.2.4 距离?弧长标志 175 9.3 轮廓的多边形近似 175 9.3.1 最小周长多边形 176 9.3.2 聚合多边形 176 9.3.3 分裂多边形 177 9.4 目标的层次表达 178 9.4.1 四叉树表达法 178 9.4.2 二叉树表达法 180 9.5 目标的围绕区域 180 9.5.1 外接盒 181 9.5.2 最小包围长方形 182 9.5.3 凸包 182 9.6 目标的骨架表达 183 9.6.1 骨架和骨架点 183 9.6.2 骨架算法 184 9.7 各节要点和进一步参考