标签: 数字图像处理技术

现代数字图像处理技术提高及应用案例详解MATLAB版--源码

本书紧扣读者需求，采用循序渐近的叙述方式，深入浅出地讲述了现代数字图像处理的热点问题、关键技术、应用实例、解决方案和发展前沿。本书分为提高篇和应用篇两大部分，共4章，内容包括：精通“图像特征提取”、细说“数字图像理解”、品读“典型应用实例”和活用“数字图像处理”。与其他同类书籍相比，本书具有例程丰富、解释翔实、传承经典、突出前沿、图文并茂、语言生动等特点。本书共享所有源程序代码和相关图片，读者可在相关网上论坛下载并与作者交流。本书可作为电子信息工程、计算机科学与技术相关专业的本科生、研究生的“数字图像处理技术”教材，也可作为课程设计、毕业设计、电子竞赛等的参考用书，还可作为工程技术人员的参考用书。赵小川博士，中国计算机学会高级会员·国际期刊ROBOTICA（CambridgeUniversityPress）审稿人·中文权威核心期刊《计算机工程》、《计算机应用研究》专家审稿人·研究方向：数字图像处理，机器人技术。以第一作者发表论文26篇，其中被SCI/EI检索15篇，获国家发明专利3项，实用新型专利2项，撰写专著3部。第1章精通“图像特征提取”1.1图像多分辨率金字塔1.1.1浅析“图像金字塔”1.1.2例程一点通1.1.3典型的“图像金子塔1.1.4学以致用1.2图像的矩特征1.2.1认识“Hu矩”1.2.2解析“Zernike矩”1.3图像的边缘检测1.3.1运用一阶微分算子检测图像边缘1.3.2运用二阶微分算子检测图像边缘.1.3.3基于Canny算子检测图像边缘1.3.4基于SUSAN特征检测算子的边缘提取1.3.5基于小波变换模极大值的边缘检测.1.3.6基于二维有限冲击响应滤波器的特定角度边缘检测1.3.7基于多尺度形态学梯度的边缘检测1.4斑点特征检测1.4.1勾画“LoG斑点”1.4.2描绘“DoH斑点”1.4.3提取“Gilles斑点”1.5角点特征检测1.5.1何谓“角点”1.5.2描绘“Harris角点”1.5.3例程一点通1.5.4融会贯通1.6尺度不变特征提取1.6.1SIFT特征提取1.6.2SURF算法1.6.3学以致用第2章细说“数字图像理解”2.1图像目标边界描述2.1.1图像边界链码表示法2.1.2例程一点通2.1.3融会贯通2.2图像分割技术2.2.1什么是“图像分割”2.2.2基于阈值的图像分割2.2.3基于区域生长法的图像分割2.2.4基于最大方差法灰度门限的图像分割2.2.5基于K-means算法的图像分割2.3图像配准技术2.3.1纵览“图像配准”2.3.2构建“配准模型”2.3.3相似性测度2.3.4基于灰度的图像配准2.3.5序贯相似性检测算法2.3.6基于特征点的图像配准2.3.7融会贯通2.4图像融合技术2.4.1从“信息融合”说起2.4.2何谓“图像融合”2.4.3纵览“图像融合方法”2.4.4例程一点通2.4.5学以致用应用篇第3章品读“典型应用实例”3.1图像去噪技术及其实现3.1.1什么是“图像的噪声”3.1.2图像去噪常用方法……参考文献

本书是一本详细介绍VisualC++数字图像编程的书籍。书中通过大量的综合性实例，向读者展示了如何开发一套完整的数字图像处理应用程序。书中开始介绍了数字图像处理的基本技术和典型应用，然后介绍了9个综合性的商业案例，分别是相机自动调焦系统、计算机集成数控技术、细胞识别统计系统、人脸检测系统、车牌定位系统、基于神经网络的文字识别系统、牌照自动识别监控系统、运动检测系统、运动人体跟踪系统等，并提供了相应的源代码文件，便于读者轻松实现程序的改编和移植。本书内容实用、结构清晰、案例丰富，可以作为高等院校计算机及相关专业的课程设计、毕业设计指导用书，同时也可以作为科研单位、企业进行数字图像处理相关技术开发的指导用书。目录：第1章数字图像处理技术 1.1数字图像 1.1.1单色图像 1.1.2灰度图像 1.1.3彩色图像 1.2Windows颜色和调色板 1.2.1视频卡和调色板 1.2.2Windows系统调色板和逻辑调色板 1.2.3Windows的调色板管理 1.2.4使用调色板 1.3BMP图像文件 1.3.1BMP文件格式 1.3.2Windows中的位图格式 1.4DDB位图 1.4.1创建CBitmap对象和加载位图数据 1.4.2将CBitmap绘制到屏幕上 1.5DIB位图 1.5.1DIB文件格式 1.5.2DIB访问函数 1.6使用VisualC++打开并显示BMP图像 1.6.1CBMPViewerDoc头文件 1.6.2浏览BMP文件 1.7图像的点运算 1.7.1图像的反色 1.7.2灰度阈值变换 1.7.3灰度拉伸 1.7.4灰度均衡 1.7.5色转灰度图 1.7.6亮度增减 1.7.7取对数 1.7.8取指数 1.8图像几何变换技术 1.8.1图像的平移变换 1.8.2图像的旋转变换 1.8.3图像的镜像变换 1.8.4图像的缩放变换 1.8.5插值算法简介 1.9图像的增强技术 1.9.1高斯平滑处理 1.9.2中值滤波 1.9.3图像的锐化处理 1.10边缘检测及轮廓跟踪技术 1.10.1边缘检测算子 1.10.2Hough变化 1.10.3轮廓提取 1.10.4轮廓跟踪 1.10.5模板匹配 1.10.6用Canny算子提取边缘 1.11图像分割技术 1.11.1投影法 1.11.2差影法 1.12图像腐蚀、膨胀、细化算法 1.12.1图像的腐蚀 1.12.2图像的膨胀 1.12.3图像的细化 第2章数字图像处理典型应用 2.1透明位图背景上的滚动字幕实例 2.1.1编程原理 2.1.2实例详解 2.2滚动浏览位图 2.2.1动态装载位图到对话框 2.2.2利用滚动技术显示原始尺寸的位图 2.2.3双缓存技术防止闪烁 2.3小波算法的VisualC++实现 2.3.1设计思路 2.3.2编程原理 2.3.3实例详解 第3章相机自动调焦系统 3.1系统简介 3.2系统基本技术要求 3.3系统实现平台 3.3.1系统硬件平台 3.3.2系统软件平台 3.4系统关键技术 3.4.1图像预处理 3.4.2消除光线的影响 3.4.3消除噪声的影响 3.4.4清晰度计算 3.4.5反馈控制 3.4.6程序实现 第4章计算机集成数控技术 4.1技术要点 4.2基本理论 4.2.1数字控制技术 4.2.2数控代码 4.2.3CAM知识 4.2.4数学形态学的理论基础 4.3关键技术和程序实现 4.3.1Windows下的图像表示和操作 4.3.2直接加工算法 4.3.3细化算法 4.3.4矢量化算法 4.4程序实现 4.4.1直接加工 4.4.2细化CAM 4.4.3矢量CAM 4.5数控代码仿真器 第5章细胞识别统计系统 5.1血液红细胞识别计数系统 5.2系统基本技术要求 5.3系统架构及实现 5.3.1系统硬件平台 5.3.2系统软件平台 5.3.3程序实现 第6章人脸检测系统 6.1系统简介 6.2系统基本技术要求 6.3系统架构及实现 6.3.1系统硬件平台 6.3.2系统用到的关键技术 6.3.3程序实现 第7章车牌定位系统 7.1系统简介 7.2系统基本技术要求 7.3系统架构及实现 7.3.1系统硬件平台 7.3.2系统软件平台 7.3.3系统中用到的关键技术 7.3.4系统实现 7.3.5程序效果测试 第8章基于神经网络的文字识别系统 8.1系统简介 8.2系统基本技术要求 8.3系统中用到的关键技术 8.4系统软硬件平台 8.4.1系统的硬件平台 8.4.2系统的软件平台 8.5系统实现 8.5.1系统流程图 8.5.2图像数据的读取、保存与屏幕显示等基本函数 8.5.3图像的预处理 8.5.4其他相关的重要图像处理技术 8.5.5用神经网络进行字符识别 8.5.6程序总体编程框架 8.5.7程序使用说明、测试及注意事项 第9章牌照自动识别监控系统 9.1系统简介 9.2系统基本技术要求 9.3系统架构及实现 9.3.1系统硬件平台 9.3.2系统软件平台 9.4牌照识别关键技术与算法 9.4.1车辆图像采集 9.4.2牌照区域提取 9.4.3牌照图像二值化 9.4.4牌照字符分割 9.4.5牌照字符识别（神经网络） 9.4.6车辆视频检测 9.5系统中其他关键技术与算法 第10章运动检测系统 10.1运动判定系统 10.2系统基本技术要求 10.3系统架构及其实现 10.3.1硬件系统平台 10.3.2系统用到的关键技术 10.3.3程序实现 第11章运动人体跟踪系统 11.1系统简介 11.2系统应用范围及意义 11.2.1视频监控 11.2.2人机界面 11.2.3运动诊断与辨别 11.3系统软硬件平台 11.3.1系统的硬件平台 11.3.2系统的软件平台 11.4人体运动目标检测与跟踪理论概述 11.4.1运动目标检测 11.4.2运动目标跟踪 11.5系统实现 11.5.1系统流程图 11.5.2读取与屏幕显示等基本函数 11.5.3人体运动检测部分的理论简介和基本函数 11.5.4运动区域分析部分的理论简介和基本函数