前 言 数字图像分析应用领域广泛，已经遍布国民经济的各个领域。其中比较突出的应用领域包括航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等。数字图像分析与应用也成为数字媒体技术、计算机应用、软件工程等理工科类专业本科生和研究生必修的课程。 作者从事本科和研究生教学多年，在教学过程中发现学生对理论知识的学习容易产生枯燥情绪，学习后不知道知识的具体应用，特别是很难明白这些知识与其他课程的关联，以及如何利用知识进行科研和创新。为了提高学生的学习兴趣和实践能力，作者结合新工科、省级一流课程、江南大学卓越课程的要求和多年的教学科研经验实践，编写了本书。全书共11章，每章分若干节，各节知识点相对独立，大多数章节包含应用案例。第1章介绍数字图像分析的基础知识、图像存储与格式、数字图像处理的发展和应用领域，以及MATLAB环境的安装和图像处理库配置。第2章介绍图像的代数运算、逻辑运算与应用，以及相应的案例。第3章主要介绍图像增强技术，包括图像灰度变换、直方图均衡化和规定化、图像空域和频域滤波增强以及图像增强应用案例。第4章主要介绍图像复原技术。第5章主要介绍图像的几何变换、图像的正交变换及应用案例。第6章主要介绍图像分割基础知识、边缘检测、阈值分割、轮廓跟踪、Hough变换、基于区域的分割、聚类和应用案例。第7章主要介绍图像编码技术及应用。第8章主要介绍图像的目标表达及特征表示的几种常见方法及应用案例。第9章主要介绍二值图像的形态学处理方法和应用案例。第10章主要介绍彩色图像的增强和分析方法。第11章主要介绍人脸检测和特征定位系统、蝴蝶与蛾的分类和基于深度学习的图像超分辨率重建。 本书具有以下特点: (1) 在本书的编写过程中，作者力求知识系统全面、理论概念严谨、解释清晰详细、通俗易懂、便于自学，从应用角度出发，对每个知识点进行介绍，涉及的基本概念与原理，最终都回到了案例的实现，为避免数学公式的罗列和枯燥的推导，本书利用分步骤分流程的案例对概念和原理进行介绍，加强学生对概念和原理的理解，帮助学生对所学的知识及应用有系统全面的了解，为以后的实际应用和科研创新打下良好的基础。 (2) 本书的应用案例大部分来自生活实践、工程实践和专业流行应用案例，与课程理论结合紧密。可以帮助学生更好地理解理论知识，启发学生对知识的应用和创新。 (3) 本书每章都提供思考与练习题，辅助学生巩固学习理论知识。重要的图像分析和方法相关章节最后还提供了实验要求和内容，以提升学生的实践能力。 (4) 本书将提供配套的教学课件、算法相关代码下载和具体实验内容和要求，便于教师教学和学生学习。 本书由陈丽芳主编，张怡婕、钱鹏江和谢振平为副主编。编写过程中参考了国内外相关书籍，在参考文献中大多已一一列出，在此对这些作者的贡献表示由衷的感谢。本书在出版过程中，得到了江南大学人工智能与计算机学院数字媒体技术等专业的学生和软件工程等专业研究生的支持和帮助，还得到了清华大学出版社张玥编辑的大力支持，在此表示诚挚的感谢。 本书所涉及的“数字图像处理技术”课程为江苏省一流本科课程和江南大学的卓越课程。 由于作者水平有限，书中难免出现不足之处，恳请各位专家、同人和读者批评指正，并与作者讨论。 陈丽芳于江南大学2024年10月

• 暂无课件
• 样章下载
• 暂无网络资源

扫描二维码
下载APP了解更多

版权图片链接