智能图像处理与分析识别

作者: 宋丽梅，王红一　主编

16.23万字94人正在读

已完结现代当代当代文学

目录 (237章)

倒序

正文

001 数字图像处理概述 002 .1 数字图像处理的产生与发展 003 .2.1 图像与数字图像 004 .2.2 数字图像的存储格式 005 .3 数字图像处理的基本内容和基本步骤 006 .3.1 基本内容 007 .3.2 基本步骤 008 .4 数字图像处理的工程应用 009 .5 数字图像处理的机遇与挑战 010 【本章小结】011 【课后习题】012 图像采集系统 013 .1 光源 014 .1.1 光源的类型 015 .1.2 光源的颜色 016 .1.3 照明方式 017 .1.4 光源的选择 018 .2 镜头 019 .2.1 镜头的成像原理 020 .2.2 镜头的主要参数 021 .2.3 镜头的类型 022 .2.4 镜头的选择 023 .3 相机 024 .3.1 相机芯片的主要参数 025 .3.2 相机的主要参数 026 .3.3 相机的类型 027 .3.4 相机的选择 028 【本章小结】029 【课后习题】030 数字图像基础 031 .1 图像采样和量化 032 .1.1 采样 033 .1.2 量化 034 .1.3 采样与量化参数的选择 035 .2 像素间的基本关系 036 .2.1 像素的邻接 037 .2.2 邻接性、连通性、区域和边界 038 .2.3 距离度量 039 .3.1 直方图的定义 040 .3.2 直方图的特性 041 .3.3 直方图的作用 042 .4 图像质量评价 043 .4.1 图像质量评价方法 044 .4.2 均方误差 045 .4.3 信噪比与峰值信噪比 046 .4.4 结构相似度 047 .5 图像的点运算 048 .6 图像的代数运算 049 .6.1 加法运算 050 .6.2 减法运算 051 .6.3 乘法运算 052 .6.4 除法运算 053 .7 图像的几何运算 054 【本章小结】055 【课后习题】056 .1 图像的灰度变换 057 .1.1 线性变换 058 .1.2 分段线性变换 059 .1.3 灰度对数变换 060 .1.4 直方图均衡化 061 .2 图像的几何变换 062 .2.1 平移 063 .2.2 旋转 064 .2.3 镜像 065 .2.4 比例放缩 066 .2.5 插值 067 .3 空间滤波增强 068 .3.1 空间滤波机理 069 .3.2 均值滤波 070 .3.3 中值滤波 071 .4 形态学处理 072 .4.1 腐蚀 073 .4.2 膨胀 074 .4.3 开运算 075 .4.4 闭运算 076 .4.5 细化 077 .4.6 填充 078 【本章小结】079 【课后习题】080 .1 傅里叶变换 081 .1.1 一维和二维傅里叶变换基本原理 082 .1.2 傅里叶变换的性质 083 .1.3 频率域滤波（低通、高通、高斯、带通及带阻滤波器）084 .1.4 基于傅里叶变换的图像频域滤波实现 085 .2 小波变换 086 .2.1 图像二维离散小波变换 087 .2.2 基于小波变换的图像去噪 088 .2.3 基于小波变换的图像融合 089 【本章小结】090 【课后习题】091 图像复原 092 .1 图像复原的理论模型 093 .2 噪声模型 094 .2.1 噪声的分类 095 .2.2 一些重要噪声的概率密度函数 096 .2.3 周期噪声 097 .2.4 估计噪声参数 098 .3 几种较经典的图像复原方法 099 .3.1 逆滤波复原 100 .3.2 维纳滤波复原 101 .3.3 有约束最小二乘复原 102 .3.4 盲去卷积图像复原 103 .4 图像复原案例：PLSMS模型夜间雾霾图像的复原 104 .4.1 多散射成分 105 .4.2 PLSMS模型的描述 106 【本章小结】107 【课后习题】108 图像分割技术 109 .1 阈值分割 110 .1.1 极小值点阈值法 111 .1.2 最小均方误差阈值法 112 .1.3 迭代选择阈值法 113 .1.4 双峰阈值法 114 .1.5 最大类间方差阈值法 115 .2 边缘检测 116 .2.1 Roberts边缘算子 117 .2.2 Prewitt边缘算子 118 .2.3 Sobel边缘算子 119 .2.4 Laplacian边缘算子 120 .2.5 LoG边缘算子 121 .2.6 Canny边缘算子 122 .2.7 边缘检测算子MATLAB实现及主要特性分析 123 .3.1 Hough变换概述 124 .3.2 基于Hough变换的直线检测 125 .3.3 基于Hough变换的曲线检测 126 .4.1 区域生长算法 127 .4.2 区域分裂合并算法 128 .5 形态学分水岭分割 129 .5.1 距离变换 130 .5.2 分水岭建坝 131 .5.3 分水岭分割算法 132 【本章小结】133 【课后习题】134 图像特征提取与选择 135 .1 几何特征 136 .1.1 位置 137 .1.2 方向 138 .1.3 周长 139 .1.4 面积 140 .1.5 矩形度 141 .1.6 长宽比 142 .1.7 圆形度 143 .1.8 偏心率 144 .2 颜色特征 145 .2.1 颜色模型 146 .2.2 颜色直方图 147 .2.3 颜色矩 148 .2.4 颜色聚合向量 149 .2.5 颜色相关图 150 .3 纹理特征 151 .3.1 基于灰度共生矩阵的纹理特征构建 152 .3.2 基于灰度-梯度共生矩阵的纹理特征构建 153 .4.1 KL变换 154 .4.2 PCA的基本原理 155 .4.3 PCA代码实现 156 .5 基于分离判据的特征选择 157 【本章小结】158 【课后习题】159 图像匹配 160 .1 模板匹配的概念 161 .2 基于灰度相关的模板匹配 162 .2.1 MAD算法 163 .2.2 SAD算法 164 .2.3 SSD算法 165 .2.4 NCC算法 166 .2.5 SSDA算法 167 .2.6 SATD算法 168 .3 基于变换域的模板匹配 169 .4 基于特征相关的模板匹配 170 .4.1 基于SIFT算法的图像匹配 171 .4.2 基于SURF算法的图像匹配 172 .4.3 基于ORB算法的图像匹配 173 【本章小结】174 【课后习题】175 .1.1 聚类算法主要思想 176 .1.2 K-Means聚类算法理论基础 177 .1.3 聚类算法的实现 178 .2.1 SVM的分类思想 179 .2.2 SVM的基本理论 180 .2.3 SVM算法的实现 181 .3.1 人工神经网络的主要思想 182 .3.2 BP神经网络的理论基础 183 .3.3 BP神经网络的实现 184 .4 卷积神经网络（CNN）识别 185 .4.1 CNN的主要思想 186 .4.2 CNN的理论基础 187 .4.3 CNN算法的实现 188 【本章小结】189 【课后习题】190 工程应用——米粒分类识别 191 .1 米粒图像预处理 192 .1.1 图像背景均匀化 193 .1.2 图像二值化 194 .1.3 图像去噪及米粒填充 195 .2 米粒图像轮廓提取 196 .3 米粒图像特征提取 197 .4 米粒分类 198 【本章小结】199 .1 研究背景 200 .2.1 气泡图像去噪 201 .2.2 气泡图像二值化 202 .2.3 气泡图像填充 203 .3.1 基于互相关匹配的目标跟踪 204 .3.2 基于图像小波变换互相关匹配的气泡轨迹跟踪实现 205 .3.3 基于Mean-Shift算法的目标跟踪 206 【本章小结】207 工程应用——血细胞图像检测 208 .1 血细胞图像形态学处理 209 .1.1 图像预处理 210 .1.2 细胞的形态学分割 211 .1.3 细胞图像边缘处理 212 .2 血细胞图像阈值分割处理 213 .2.1 全局阈值分割 214 .2.2 动态阈值分割 215 .2.3 目标提取 216 .3 血细胞图像霍夫圆检测 217 .3.1 图像去噪 218 .3.2 霍夫圆检测 219 .4 血细胞计数与面积计算 220 【本章小结】221 工程应用——手写字符识别 222 .1 手写字符定位与分割 223 .2 图像裁剪及标准化 224 .3 特征矩阵提取 225 .4 模板库建立 226 .5 字符匹配识别 227 .6 算法测试与应用 228 【本章小结】229 工程应用——汽车牌照识别 230 .1 车牌图像采集 231 .2 车牌图像预处理及牌照定位 232 .3 汽车牌照区域的分割 233 .4 字符图像分割 234 .5 字符细化 235 .6 BP神经网络的训练和字符的识别 236 【本章小结】237 参考文献

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