数字图像处理matlab蔡利梅，数字图像处理：使⽤MATLAB分
析与实现：usingMATLAB
基本信息
书名：数字图像处理——使⽤MATLAB分析与实现(⾼等学校电⼦信息类专业
定价：69.05元。注 定价是图书封底的标价，售价是顾客⽀付的价格。
作者：蔡利梅，王利娟
出版社：清华⼤学出版社
出版⽇期：
注 出版时间受保存的⾃然因素，未使⽤的还是新书。
ISBN：9787302518228
字数：563000
页码：356
版次：1
装帧：平装
开本：16开
商品标识：[bianma]
编辑推荐
本书是在作者总结多年从事“数字图像处理”课程教学经验的基础上，结合本科⽣教学特点编写⽽成的。全书理论联系实际，层次分明，语⾔叙述深⼊浅出,⼒求让读者快速掌握数字图像处理的概念、原理和⽅法，能初步运⽤所学知识解决实际问题，为数字图像处理及相关领域的研究打下基础。
易教易学 对于各种图像处理算法，结合运算⽰例进⾏讲解,⽣动形象，便于初学者学习和理解。
理论结合实践 系统阐述算法理论的同时，配以MATLAB程序及运算结果，加深读者对各种算法的理解。
层次分明 采⽤循序渐进的叙述⽅式，在介绍图像处理的概念与算法的基础上，给出综合应⽤实例，以提⾼读者的实践能⼒。
技术前沿 介绍了图像处理的新发展和新算法，有利于激发读者的学习兴趣，启迪创新思维。
作者提供了如下丰富的教学资源，可到清华⼤学出版社⽹站本书页⾯下载：
教学课件
程序代码
实验指导
图像素材
内容提要
本书是依据作者近⼏年从事数字图像处理教学和研究的体会，并参考相关⽂献编写⽽成的，概括地介绍了数字图像处理理论和技术的基本概念、原理和⽅法。
全书分为12章，每章阐述数字图像处理技术中的⼀个知识点，内容包括数字图像处理基础、图像基本
运算、图像的正交变换、图像增强、图像平滑、图像锐化、图像复原、图像的数学形态学处理、图像分割、图像描述与分析、图像编码等。本书除讲解理论外，还配以电⼦教案及MATLAB演⽰程序，便于读者学习和掌握数字图像处理技术，以更好地应⽤到实践中去。
本书可以作为⾼等学校信息与通信⼯程、信号与信息处理、电⼦、计算机、遥感等专业本科⽣或研究⽣的教材或参考书，也可以作为相关⼯程技术⼈员和从事相关研究与应⽤的其他⼈员的参考⽤书。
⽬录
⽬录
第1章绪论
1.1图像的基本概念
1.1.1视觉与图像
1.1.2图像的表⽰
1.2数字图像处理
1.2.1数字图像处理的主要内容
1.2.2数字图像处理技术的分类
1.2.3数字图像处理的应⽤
1.3数字图像处理⾯临的问题
1.4相关术语
1.5图像处理仿真
习题
第2章数字图像处理基础
2.1⼈眼视觉系统
2.1.1⼈眼基本构造
2.1.2视觉过程
2.1.3明暗视觉
2.1.4颜⾊视觉
2.1.5⽴体视觉
2.1.6视觉暂留
2.2⾊度学基础与颜⾊模型
2.2.1颜⾊匹配
2.2.2CIE 1931 RGB系统
2.2.3CIE 1931标准⾊度系统
2.2.4CIE 1976 L*a*b*均匀颜⾊空间
2.2.5孟塞尔表⾊系统
2.2.6常⽤颜⾊模型
2.3数字图像的⽣成与表⽰
2.3.1图像信号的数字化
2.3.2数字图像类型
2.4数字图像的数值描述
2.4.1常⽤的坐标系
2.4.2数字图像的数据结构
2.4.3常见数字图像格式
2.4.4BMP位图⽂件
2.4.5读取并显⽰图像
2.5综合实例
习题
第3章图像基本运算
3.1图像⼏何变换
3.1.1图像的⼏何变换基础
3.1.2图像的位置变换
3.1.3图像的形状变换
3.2图像代数运算
3.3邻域及模板运算
3.4综合实例
习题
第4章图像的正交变换
4.1离散傅⾥叶变换
4.1.1⼀维离散傅⾥叶变换
4.1.2⼀维快速傅⾥叶变换
4.1.3⼆维离散傅⾥叶变换
4.1.4⼆维离散傅⾥叶变换的性质
4.1.5离散傅⾥叶变换在图像处理中的应⽤4.2离散余弦变换
4.2.1⼀维离散余弦变换
4.2.2⼆维离散余弦变换
4.2.3离散余弦变换在图像处理中的应⽤4.3K L变换
4.3.1K L变换原理
4.3.2图像K L变换
4.4Radon变换
4.4.1Radon变换的原理
4.4.2Radon变换的实现
4.4.3Radon变换的性质
4.4.4Radon变换的应⽤
4.5⼩波变换
4.5.1概述
4.5.2⼩波
4.5.3连续⼩波变换
4.5.4离散⼩波变换
4.5.5正交⼩波与多分辨分析
4.5.6⼆维⼩波变换
4.5.7⼩波变换在图像处理中的应⽤
习题
第5章图像增强
5.1基于灰度级变换的图像增强
5.1.1线性灰度级变换
5.1.2⾮线性灰度级变换
5.2基于直⽅图修正的图像增强
5.2.1灰度直⽅图
5.2.2直⽅图修正法理论
5.2.3直⽅图均衡化
5.2.4局部直⽅图均衡化
5.3基于照度 反射模型的图像增强
5.3.1基于同态滤波的增强
5.3.2基于Retinex理论的增强
5.4基于模糊技术的图像增强
5.4.1图像的模糊特征平⾯
5.4.2图像的模糊增强
5.5基于伪彩⾊处理的图像增强
5.5.1密度分割法
5.5.2空间域灰度级 彩⾊变换
5.5.3频域伪彩⾊增强
5.6其他图像增强⽅法
5.6.1基于对数图像处理模型的图像增强5.6.2图像去雾增强
习题
第6章图像平滑
6.1图像中的噪声
6.1.1图像噪声的分类
6.1.2图像噪声的数学模型
6.2空间域平滑滤波
6.2.1均值滤波
6.2.2⾼斯滤波局部直方图均衡化
6.2.3中值滤波
6.2.4双边滤波
6.3频域平滑滤波
6.3.1理想低通滤波
6.3.2巴特沃斯低通滤波
6.3.3指数低通滤波
6.3.4梯形低通滤波
6.4其他图像平滑⽅法
6.4.1基于模糊技术的平滑滤波6.4.2基于偏微分⽅程的平滑滤波习题
第7章图像锐化
7.1图像边缘分析
7.2⼀阶微分算⼦
7.2.1梯度算⼦
7.2.2Robert算⼦
7.2.3Sobel算⼦
7.2.4Prewitt算⼦
7.3⼆阶微分算⼦
7.4⾼斯滤波与边缘检测
7.4.1⾼斯函数
7.4.2LOG算⼦
7.4.3Canny算⼦
7.5频域⾼通滤波
7.6基于⼩波变换的边缘检测
7.7综合实例
7.7.1设计思路

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