數(shù)字圖像處理與機(jī)器視覺（基于MATLAB實(shí)現(xiàn)）

定　價(jià)：￥79.00

作　者：	馬本學(xué)
出版社：	機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111724889	出版時(shí)間：	2023-04-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書主要介紹了數(shù)字圖像處理和機(jī)器視覺的基本知識(shí)、基本方法和典型案例，將理論知識(shí)、科學(xué)研究和工程實(shí)踐有機(jī)結(jié)合起來，主要內(nèi)容包括緒論、MATLAB數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)、數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)知識(shí)、圖像的基本運(yùn)算、圖像變換、灰度變換和濾波、圖像分割、彩色圖像處理、圖像的表示與描述、圖像識(shí)別基礎(chǔ)、MATLAB GUI設(shè)計(jì)基礎(chǔ)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于MATLAB的圖像處理與機(jī)器視覺實(shí)例。本書內(nèi)容系統(tǒng)性強(qiáng)，內(nèi)容深入簡出，理論和編程實(shí)踐相結(jié)合，書中所有例題和案例都附有MATLAB源程序和原始圖片數(shù)據(jù)，便于讀者自學(xué)。本書可作為普通高等院校大學(xué)本科和研究生教材，也適用于從事數(shù)字圖像處理、圖像識(shí)別、機(jī)器視覺和人工智能研究與開發(fā)的工程技術(shù)和科研人員。

作者簡介

　　馬本學(xué)，男，1970年生，工學(xué)博士，教授，碩士/博士生導(dǎo)師。國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃評(píng)審專家、國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目評(píng)審專家、中國農(nóng)業(yè)工程學(xué)會(huì)高級(jí)會(huì)員；從事數(shù)字圖像處理、傳感器原理與應(yīng)用及虛擬儀器技術(shù)的教學(xué)與科研，石河子大學(xué)《數(shù)字圖像處理與機(jī)器視覺》精品課程負(fù)責(zé)人、農(nóng)業(yè)工程專業(yè)碩士學(xué)位點(diǎn)負(fù)責(zé)人。榮獲全國萬名優(yōu)秀創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師、石河子大學(xué)優(yōu)秀研究生導(dǎo)師、石河子大學(xué)優(yōu)秀實(shí)踐研究生指導(dǎo)教師、石河子大學(xué)師德標(biāo)兵等榮譽(yù)稱號(hào)，榮獲*****教學(xué)成果二等獎(jiǎng)和三等獎(jiǎng)，指導(dǎo)研究生獲中國研究生電子設(shè)計(jì)競賽全國三等獎(jiǎng)和西北賽區(qū)一等獎(jiǎng)等。

圖書目錄

目錄
第1章緒論2
1.1數(shù)字圖像處理定義及發(fā)展史2
1.1.1什么是數(shù)字圖像處理2
1.1.2與數(shù)字圖像處理相關(guān)的術(shù)語（數(shù)字圖像處理、機(jī)器視覺、數(shù)字圖像識(shí)別、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、人工智能）3
1.1.3數(shù)字圖像處理的廣義與狹義概念4
1.2數(shù)字圖像處理系統(tǒng)組成4
1.3數(shù)字圖像處理的主要研究內(nèi)容和發(fā)展趨勢5
1.3.1數(shù)字圖像處理的主要研究內(nèi)容5
1.3.2數(shù)字圖像處理應(yīng)用及發(fā)展趨勢6
1.4常用數(shù)字圖像工具軟件簡介12
1.4.1 MATLAB12
1.4.2 Python13
1.4.3 OpenCV13
1.4.4 Java14
1.4.5 C++14
1.4.6 HALCON14
本章小結(jié)15
習(xí)題15
第2章 MATLAB數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)16
2.1 MATLAB簡介16
2.2 MATLAB軟件的安裝16
2.3 MATLAB程序設(shè)計(jì)語言基礎(chǔ)22
2.3.1 MATLAB語言變量與常量22
2.3.2 MATLAB數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)23
2.3.3 MATLAB基本語句結(jié)構(gòu)23
2.3.4 M文件的編寫24
2.3.5 MATLAB函數(shù)編寫24
2.3.6 MATLAB幫助文檔（help、doc、type）25
2.4 MATLAB程序設(shè)計(jì)29
2.4.1 循環(huán)語句結(jié)構(gòu)29
2.4.2條件語句結(jié)構(gòu)30
2.4.3開關(guān)語句結(jié)構(gòu)31
2.4.4程序調(diào)試與優(yōu)化31
2.5.2 MATLAB圖像類型及存儲(chǔ)方式34
2.5.3 MATLAB圖像轉(zhuǎn)換35
2.5.4 讀取和寫入圖像文件36
2.5.5 圖像顯示37
本章小結(jié)38
習(xí)題39
第3章數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)知識(shí)45
3.1 圖像的基本概念45
3.2 圖像的數(shù)字化及表達(dá)46
3.3 圖像的獲取與顯示47
3.3.1圖像的采樣47
3.3.2采樣點(diǎn)的選取48
3.3.3圖像的量化48
3.4 像素間的基本關(guān)系49
3.4.1鄰域49
3.4.2像素的鄰接性與連通性50
3.5灰度直方圖52
3.5.1灰度直方圖的繪制52
3.5.2灰度直方圖的使用53
3.6圖像的分類54
3.6.1二值圖像54
3.6.2灰度圖像55
3.6.3彩色圖像55
3.6.4矢量圖象56
3.6.5索引圖像56
本章小結(jié)58
習(xí)題58
第4章圖像的基本運(yùn)算59
4.1 概述59
4.2點(diǎn)運(yùn)算59
4.2.1線性點(diǎn)運(yùn)算60
4.2.2非線性點(diǎn)運(yùn)算61
4.3代數(shù)運(yùn)算63
4.3.1加法運(yùn)算64
4.3.2減法運(yùn)算66
4.3.3乘法運(yùn)算67
4.3.4除法運(yùn)算67
4.4邏輯運(yùn)算68
4.5幾何運(yùn)算69
4.5.1圖像的平移69
4.5.2圖像的鏡像71
4.5.3圖像的旋轉(zhuǎn)72
4.5.4圖像的縮放74
4.5.5灰度插值75
本章小結(jié)77
習(xí)題77
第5章圖像變換79
5.1 認(rèn)識(shí)傅里葉變換80
5.2 快速傅里葉變換83
5.2.1時(shí)間抽?。―IT）的基2 FFT算法85
5.3 傅里葉變換的性質(zhì)85
5.3.1 線性85
5.3.2 對(duì)稱性質(zhì)85
5.3.3 尺度變換性質(zhì)86
5.3.4 時(shí)移性質(zhì)86
5.3.5 頻移性質(zhì)86
5.3.6 平移性質(zhì)86
5.3.7 可分離性87
5.3.8 周期性和共軛對(duì)稱性89
5.3.9 旋轉(zhuǎn)性質(zhì)90
5.3.10 分配律91
5.3.11 尺度變換92
5.4.7 平均值94
5.4.8 卷積定理94
本章小結(jié)95
習(xí)題95
第6章灰度變換與濾波96
6.1 灰度變換96
6.1.1灰度線性變換97
6.1.2灰度分段線性變換98
6.1.3反轉(zhuǎn)變換99
6.1.4對(duì)數(shù)變換100
6.1.5冪次變換101
6.2 直方圖變換101
6.2.1直方圖均衡化102
6.2.2直方圖規(guī)定化104
6.3 圖像的高、低頻分量與噪聲的關(guān)系106
6.4空間濾波106
6.4.1均值濾波107
6.4.2中值濾波109
6.4.3高斯濾波110
6.5頻域?yàn)V波111
6.5.1低通濾波112
6.5.2高通濾波116
6.5.3同態(tài)濾波118
6.5.4帶阻濾波121
本章小結(jié)124
習(xí)題124
第7章圖像分割125
7.1 引言125
7.2 圖像分割處理125
7.3 基于閾值的圖像處理126
7.3.1 全局閾值分割126
7.3.2多閾值分割131
7.3.2自適應(yīng)閾值132
7.3.3最佳閾值的選擇法134
7.3.4分水嶺算法136
7.4基于梯度的圖像分割136
7.4.1邊界跟蹤136
7.4.2梯度圖像二值化137
7.5邊緣檢測與連接138
7.5.1邊緣檢測138
7.5.2邊緣連接140
7.6區(qū)域分割141
7.6.1區(qū)域生長141
7.6.2區(qū)域分裂合并法143
7.7數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)圖像處理145
7.7.1 腐蝕與膨脹147
7.7.2開運(yùn)算和閉運(yùn)算149
7.8圖像分割綜合應(yīng)用150
本章小結(jié)152
習(xí)題152
第8章彩色圖像處理154
8.1彩色圖像基礎(chǔ)154
8.1.1彩色的定義155
8.1.2彩色的物理認(rèn)識(shí)155
8.1.3三原色155
8.1.4 計(jì)算機(jī)中的顏色表示156
8.2彩色圖像的表示157
8.2.1 RGB模型157
8.2.1 HSV彩色空間158
8.2.2 HSI模型159
8.2.3 Lab顏色模型160
8.3 彩色圖處理基礎(chǔ)161
8.3.1圖像的偽彩色處理161
8.3.2 全彩色圖像處理基礎(chǔ)167
8.4彩色圖像的空間濾波168
8.4.1彩色圖像平衡168
8.4.2彩色圖像增強(qiáng)170
1.彩色圖像增強(qiáng)170
2.彩色圖像直方圖處理170
8.4.3彩色圖像平滑173
8.4.4彩色圖像銳化 ( Color Image Sharpening)175
8.5彩色圖像分割( Color Image Segmentation )177
8.5.1 HSI彩色空間分割( Segmentation in HSI Color Space )177
8.5.2 RGB彩色空間分割( Segmentation in RGB Color Space )177
本章小結(jié)179
習(xí)題179
第9章圖像的表示與描述180
9.1 背景180
9.2 顏色描述181
9.2.1灰度性質(zhì) ( Intensity Feature )181
9.2.2直方圖的性質(zhì)(Histogram Feature )182
9.2.3 顏色矩（Color Moments )183
9.3 紋理描述（Representation of Image Texture)184
9.3.1自相關(guān)函數(shù)185
9.3.2灰度差分統(tǒng)計(jì)186
9.3.3灰度共生矩陣186
9.3.4頻譜特征187
9.4邊界表示187
9.4.1鏈碼187
9.4.2曲線的鏈碼表示