数字图像处理原理与应用的目录 数字图像处理及应用

数字图像处理及应用的目录 序前言第一章 绪论第一节 数学图像处理的发展及应用第二节 数字图像处理第三节 相关学科和领域习题第二章 图像的基本知识第一节 图像获取、图像的数字化、数字图像的描述第二节 常用的图像文件格式第三节 计算机图像数据处理第四节 图像质量评价第五节 彩色图像简介习题第三章 图像的变换第一节 傅里叶变换第二节 率散余统变换第三节 小波变换及其应用习题第四章 图像的增强第一节 引言第二节 直接灰度变换第三节 真方图修正法第四节 图像的平滑第五节 图像的锐化第六节 伪彩色图像处理习题第五章 图像的复原第一节 图像复原的基本概念第二节 力像复原的方法第三节 运动模糊的图像的复原习题第六章 数字图像的压缩编码第一节 概述第二节 预测编码第三节 统计编码第四节 变换编码第五节 静止图像压缩编码实例第六节 图像压缩的国际标准简价第六节 伪彩色图像处理习题第七章 图像的分割与特征分析第一节 图像分割第二节 图像特征第八章 数字图像处理系统及应用实例附录参考文献数字图像处理的应用领域 图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。。数字图像处理的最新应用有哪些？ 图像拼接模式识别摄像头修正卫星遥感工业监测瑕疵数字图像处理原理与应用的内容提要 1.什么是图像？粗略地讲，图像是某一个二维或三维景物呈现在人们心目中的影像；确切地讲，图像是光辐射能量照在物体上，经过物体的反射或透射，或由发光物体本身发出的光能量，在人的视觉器官中所重现出的物体的视觉信息。2.数字图像：最小单位，两个特征（空间位置特征、属性特征）数字图像：用离散的数字表示的图像I=I（r，c）在计算机中用二维矩阵来表示。把图像按行与列分成m×n个网格，每个网格称为图像的一个像素。数字图像的最小单位是像素（像元）像素（像元）具有空间位置特征和属性特征【空间分辨率】：指在水平方向和垂直方向上共分为多少格（点），记为M×N。（同一幅图像，分辨率越高，图像质量越好）【灰度分辨率】：指象元亮度（灰度）层次的多少，常称为灰度级，记为2n，如28=256个灰度级。（颜色数越多，用以表示颜色的位数越长，图像颜色就越逼真。【空间频率】：图象明暗变化的快慢，空间频率高表征图象的细微变化(细节)，反之则表示图象中大的物体。本概念是图象处理中频域处理的基础。【数字图像的分类】：① 按亮度等级：二值图像和灰度图像（二值图像—灰度值仅有0和1组成）② 按色调：黑白图象和彩色图象（彩色图像每一点的灰度值有好几。数字图像处理原理与应用的目录 目录如下。第1章 概述1.1 图像处理基本原理1.2 图像处理应用1.3 人类视觉知觉1.4 图像处理系统的组成1.5 本书的结构1.6 与其他书的不同之处1.7 本章小结参考文献第2章 成像与表示2.1 概述2.2 成像2.3 采样与量化2.4 二值图像2.5 三维成像2.6 图像文件格式2.7 重点要点2.8 本章小结参考文献第3章 颜色和彩色影像3.1 概述3.2 色彩知觉3.3 色彩空间量化和最小可觉差（JND）3.4 色彩空间与变换3.5 颜色插值或去马赛克3.6 本章小结参考文献第4章 图像变换4.1 概述4.2 傅立叶变换4.3 离散余弦变换4.4 Walsh Hadamard变换4.5 Karhaunen-Loeve变换或主分量分析4.6 本章小结参考文献第5章 离散小波变换5.1 概述5.2 小波变换5.3 推广到二维信号5.4 DWT的提升实现5.5 基于提升的DWT的优点5.6 本章小结参考文献第6章 图像增强与复原6.1 概述6.2 图像增强与复原的区别6.3 空间图像增强技术6.4 基于直方图的对比增强6.5 图像增强的频域方案6.6 噪声建模6.7 图像复原6.8 图像处理的其他方法6.9 本章小结参考文献第7章 图像分割7.1 预处理7.2 边缘、线与点检测7.3 边缘检测7.4 图像阈值化技术7.5 区域生长7.6 用于分割。数字图像处理主要应用什么软件 用什么语言 有这么几个组合：1.LabVIEW+Matlab。LabVIEW具有强大的数据采集功能，在自动化测试方面在国外占据了60%的市场份额，国内还没有发展起来。它对很多摄像机有很好的支持，它带有NI Vision视觉开发模块，能方便呃实现很多功能。它可以与数学计算工具Matlab方便的联合开发，功能无比的强大。但库函数不丰富。2.VC+系列。现在工业上应用最广泛。工业相机制作厂商都给出了VC开发包。有很多开源的库的支持，如OpenGL，OpenCV等，使得它也非常的强大。但VC上手慢，编程稍显复杂，不易维护等。3.Delphi。这个我不太熟，据说搞图像处理挺厉害。现在用的好像不多。要说单纯的图像处理，不涉及图像采集的话，非Matlab莫属。它太强大了。Matlab做图像采集挺不太好实现。我现在做机器人双目立体视觉，是用LabVIEW+Matlab联合开发，做到后来，我想只用Matlab实现，但一直买找到 Matlab控制摄像机采集图像的好方法。有问题发邮件：favor188@gmail.comHmily数字图像处理专业如何快速入门？谢谢。 数字图像处理方向要掌握哪些基础的知识（技能），如何尽快的入门，作为过来人您对这个方向的初学者有哪些…数字图像处理有哪些应用 你的问题范围很广，粗略的讲抄，数字图像处理的应用可以分为两大类：基础处理：通过各类算法来加强图片的各项属性，比如对比度，降噪等等。典型的应用包括比如Photoshop此类软件，或者各袭类摄像设备在输出图像前的预处理等等。内容处理：对图像内容的分析。常见应用包括脸部检测与识别（现在很多数码相机都包含此功知能）、视频搜索、电话会议辅助系统、汽车辅助系统（比如行人探测、交通标示牌识别）道等等很多方面，此类应用目前正处于快速成长期。

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