图像处理和分析教程 第4版

图像处理和分析教程pdf是一套专业的计算机电子课本。本书为大家提供了数字图像的处理方法，如果你对计算机视觉知识感到很模糊，或者是想要自学计算机图像分析、表达知识，都可以来绿色资源网免费下载这套电子书学习研究！

电子图书内容介绍

《图像处理和分析教程》本书是英文第4版的中文翻译，大约有五分之一的内容更新。主要更新的内容包括：增加了一些*的算法，增加了习题部分，重写了部分内容。更为具体的内容更新请参考作者序。本书是在第3版中文翻译的基础上，按照直译的原则进行翻译的，与英文版形成完全的对照。对于英文版中明显存在的排印或疏忽类的错误，都进行了更正。由于这些错误一般都很明显，因此译文中没有专门声明，读者如果对照英文版，不难看出其出处。

图像处理和分析教程图书目录

第1章  引言 1

1.1  动机 1

1.2  计算机视觉为什么是困难的2

1.3  图像表达与图像分析的任务4

1.4  总结 7

1.5  习题 7

1.6  参考文献 8

第2章  图像及其表达与性质 9

2.1  图像表达若干概念 9

2.2  图像数字化 11

2.2.1  采样 11

2.2.2  量化 12

2.3  数字图像性质 13

2.3.1  数字图像的度量和拓扑性质 13

2.3.2  直方图 17

2.3.3  熵 18

2.3.4  图像的视觉感知 18

2.3.5  图像品质 20

2.3.6  图像中的噪声 21

2.4  彩色图像 22

2.4.1  色彩物理学 22

2.4.2  人所感知的色彩 23

2.4.3  彩色空间 26

2.4.4  调色板图像 28

2.4.5  颜色恒常性 28

2.5  摄像机概述 29

2.5.1  光敏传感器 29

2.5.2  黑白摄像机 30

2.5.3  彩色摄像机 32

2.6  总结 32

2.7  习题 33

2.8  参考文献 35

第3章  图像及其数学与物理背景 37

3.1  概述 37

3.1.1  线性 37

3.1.2  狄拉克（Dirac）分布和卷积 37

3.2  积分线性变换 38

3.2.1  作为线性系统的图像39

3.2.2  积分线性变换引言39

3.2.3  1D傅里叶变换 39

3.2.4  2D傅里叶变换 43

3.2.5  采样与香农约束 45

3.2.6  离散余弦变换 47

3.2.7  小波变换 48

3.2.8  本征分析 52

3.2.9  奇异值分解 53

3.2.10  主分量分析 54

3.2.11  Radon变换56

3.2.12  其他正交图像变换56

3.3  作为随机过程的图像 57

3.4  图像形成物理 59

3.4.1  作为辐射测量的图像59

3.4.2  图像获取与几何光学60

3.4.3  镜头像差和径向畸变63

3.4.4  从辐射学角度看图像获取 65

3.4.5  表面反射 67

3.5  总结 69

3.6  习题 70

3.7  参考文献 71

第4章  图像分析的数据结构 73

4.1  图像数据表示的层次 73

4.2  传统图像数据结构 74

4.2.1  矩阵 74

4.2.2  链 76

4.2.3  拓扑数据结构 76

4.2.4  关系结构 77

4.3  分层数据结构 78

4.3.1  金字塔 78

4.3.2  四叉树 79

4.3.3  其他金字塔结构 80

4.4  总结 81

4.5  习题 82

4.6  参考文献 83

第5章  图像预处理 85

5.1  像素亮度变换 85

5.1.1  位置相关的亮度校正85

5.1.2  灰度级变换 86

5.2  几何变换 88

5.2.1  像素坐标变换 88

5.2.2  亮度插值 89

5.3  局部预处理 91

5.3.1  图像平滑 91

5.3.2  边缘检测算子 97

5.3.3  二阶导数过零点100

5.3.4  图像处理中的尺度104

5.3.5  Canny边缘提取105

5.3.6  参数化边缘模型107

5.3.7  多光谱图像中的边缘107

5.3.8  频域的局部预处理108

5.3.9  用局部预处理算子作线检测 112

5.3.10  角点（兴趣点）检测113

5.3.11  最大稳定极值区域检测 116

5.4  图像复原 117

5.4.1  容易复原的退化118

5.4.2  逆滤波 118

5.4.3  维纳滤波 118

5.5  总结 120

5.6  习题 121

5.7  参考文献 126

第6章  分割Ⅰ 130

6.1  阈值化 130

6.1.1  阈值检测方法 132

6.1.2  最优阈值化 133

6.1.3  多光谱阈值化 135

6.2  基于边缘的分割 136

6.2.1  边缘图像阈值化137

6.2.2  边缘松弛法 138

6.2.3  边界跟踪 139

6.2.4  作为图搜索的边缘跟踪143

6.2.5  作为动态规划的边缘跟踪 149

6.2.6  Hough变换152

6.2.7  使用边界位置信息的边界

图像处理和分析教程pdf内容特点

1.提供了丰富的参考文献，既列出了经过时间考验的经典论文，也列出了能反映未来发展方向的*进展，适于读者进一步深入探索。

2.图将复杂的概念通过具体示例用易于理解的算法来描述，提供了大量包含图示和处理结果的插图，特别有助于读者的学习和理解。

3.涵盖十分广泛的领域，包括人工智能、信号处理、人工神经网络、模式识别、机器学习、模糊数学等一系列相关学科。