| 词条 | 图像处理 |
| 释义 | 图像处理(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。基本内容 图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。 常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。图像处理一般指数字图像处理。 中文名：图像处理 外文名：image processing 又称：影像处理 起源：20世纪20年代 特点：用计算机对图像进行分析处理 学科：测绘学、大气科学、天文学等 什么是图像处理：((1) 二值图像： (2) 灰度图像： (3) 索引图像： (4) RGB彩色图像：) 形态学图像处理(数学形态学的基本运算 腐蚀 膨胀 开启 闭合) 常见图像处理软件(Adobe Photoshop Adobe Illustrator CorelDRAW 可牛影像 光影魔术手 ACDSee Macromedia Flash Ulead GIF Animator 大头贴制作系统V5.25) 什么是图像处理：所谓数字图像处理[7]就是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为。实质上是一段能够被计算机还原显示和输出为一幅图像的数字码。 21世纪是一个充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。数字图像处理[9]，即用计算机对图像进行处理，其发展历史并不长。数字图像处理技术源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。首先数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高，可以识别上千种颜色，但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的，通过图象增强技术，可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。另一方面，通过数字图像处理中的模式识别技术，可以将人眼无法识别的图像进行分类处理。通过计算机模式识别技术可以快速准确的检索、匹配和识别出各种东西。 数字图像处理技术已经广泛深入地应用于国计民生休戚相关的各个领域。 在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像争为二值图像、灰度图像、索引图像和真彩色RGB图像四种基本类型。目前，大多数图像处理软件都支持这四种类型的图像。 (1) 二值图像：一幅二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成，“0”代表黑色，“1”代白色。由于每一像素（矩阵中每一元素）取值仅有0、1两种可能，所以计算机中二值图像的数据类型通常为1个二进制位。二值图像通常用于文字、线条图的扫描识别（OCR）和掩膜图像的存储。 (2) 灰度图像：灰度图像矩阵元素的取值范围通常为[0，255]。因此其数据类型一般为8位无符号整数的（int8），这就是人们经常提到的256灰度图像。“0”表示纯黑色，“255”表示纯白色，中间的数字从小到大表示由黑到白的过渡色。在某些软件中，灰度图像也可以用双精度数据类型（double）表示，像素的值域为[0，1]，0代表黑色，1代表白色，0到1之间的小数表示不同的灰度等级。二值图像可以看成是灰度图像的一个特例。 (3) 索引图像：索引图像的文件结构比较复杂，除了存放图像的二维矩阵外，还包括一个称之为颜色索引矩阵MAP的二维数组。MAP的大小由存放图像的矩阵元素值域决定，如矩阵元素值域为[0，255]，则MAP矩阵的大小为256Ⅹ3，用MAP=[RGB]表示。MAP中每一行的三个元素分别指定该行对应颜色的红、绿、蓝单色值，MAP中每一行对应图像矩阵像素的一个灰度值，如某一像素的灰度值为64，则该像素就与MAP中的第64行建立了映射关系，该像素在屏幕上的实际颜色由第64行的[RGB]组合决定。也就是说，图像在屏幕上显示时，每一像素的颜色由存放在矩阵中该像素的灰度值作为索引通过检索颜色索引矩阵MAP得到。索引图像的数据类型一般为8位无符号整形（int8），相应索引矩阵MAP的大小为256Ⅹ3，因此一般索引图像只能同时显示256种颜色，但通过改变索引矩阵，颜色的类型可以调整。索引图像的数据类型也可采用双精度浮点型（double）。索引图像一般用于存放色彩要求比较简单的图像，如Windows中色彩构成比较简单的壁纸多采用索引图像存放，如果图像的色彩比较复杂，就要用到RGB真彩色图像。 (4) RGB彩色图像：RGB图像与索引图像一样都可以用来表示彩色图像。与索引图像一样，它分别用红（R）、绿（G）、蓝（B）三原色的组合来表示每个像素的颜色。但与索引图像不同的是，RGB图像每一个像素的颜色值（由RGB三原色表示）直接存放在图像矩阵中，由于每一像素的颜色需由R、G、B三个分量来表示，M、N分别表示图像的行列数，三个M x N的二维矩阵分别表示各个像素的R、G、B三个颜色分量。RGB图像的数据类型一般为8位无符号整形，通常用于表示和存放真彩色图像，当然也可以存放灰度图像。 数字化图像数据有两种存储方式[6]：位图存储(Bitmap)和矢量存储(Vector) 我们平常是以图像分辨率（即象素点）和颜色数来描述数字图象的。例如一张分辨率为640*480,16位色的数字图片，就由2^16=65536种颜色的307200(=640*480)个素点组成。 位图图像：位图方式是将图像的每一个象素点转换为一个数据，当图像是单色（只有黑白二色）时，8个象素点的数据就占据一个字节（一个字节就是8个二进制数，1个二进制数存放象素点）；16色（区别于前段“16位色”）的图像每两个象素点用一个字节存储；256色图像每一个象素点用一个字节存储。这样就能够精确地描述各种不同颜色模式的图像图面。位图图像弥补了矢量式图像的缺陷，它能够制作出色彩和色调变化丰富的图像，可以逼真地表现自然界的景象，同时也可以很容易地在不同软件之间交换文件，这就是位图图像的优点；而其缺点则是它无法制作真正的3D图像，并且图像缩放和旋转时会产生失真的现象，同时文件较大，对内存和硬盘空间容量的需求也较高。位图方式就是将图像的每一像素点转换为一个数据。如果用1位数据来记录，那么它只能代表2种颜色（2^1=2）；如果以8位来记录，便可以表现出256种颜色或色调(2^8=256)，因此使用的位元素越多所能表现的色彩也越多。通常我们使用的颜色有16色、256色、增强16位和真彩色24位。一般所说的真彩色是指24位(2^24)的位图存储模式适合于内容复杂的图像和真实照片。但随着分辨率以及颜色数的提高，图像所占用的磁盘空间也就相当大；另外由于在放大图像的过程中，其图像势必要变得模糊而失真，放大后的图像像素点实际上变成了像素“方格”。 用数码相机和扫描仪获取的图像都属于位图。 矢量图像：矢量图像存储的是图像信息的轮廓部分，而不是图像的每一个象素点。例如，一个圆形图案只要存储圆心的坐标位置和半径长度，以及圆的边线和半径长度，以及圆的边线和内部的颜色即可。该存储方式的缺点是经常耗费大量的时间做一些复杂的分析演算工作，图像的显示速度较慢；但图像缩放不会失真；图像的存储空间也要小得多。所以，矢量图比较适合存储各种图表和工程 图像处理数据图像处理离不开海量、丰富的基础数据，包括视频、静态图像等多种格式，如Berkeley分割数据集和基准500 （BSDS500）、西门菲沙大学不同光照物体图像数据库、神经网络人脸识别数据、CBCL-MIT StreetScenes（麻省理工学院街景数据库）等。 图像数字化通过取样和量化过程将一个以自然形式存在的图像变换为适合计算机处理的数字形式。图像在计算机内部被表示为一个数字矩阵，矩阵中每一元素称为像素。图像数字化需要专门的设备，常见的有各种电子的和光学的扫描设备，还有机电扫描设备和手工操作的数字化仪。 图像编码对图像信息编码，以满足传输和存储的要求。编码能压缩图像的信息量，但图像质量几乎不变。为此，可以采用模拟处理技术，再通过模-数转换得到编码，不过多数是采用数字编码技术。编码方法有对图像逐点进行加工的方法，也有对图像施加某种变换或基于区域、特征进行编码的方法。脉码调制、微分脉码调制、预测码和各种变换都是常用的编码技术。 图像压缩由数字化得到的一幅图像的数据量十分巨大，一幅典型的数字图像通常由500×500或1000×1000个像素组成。如果是动态图像，是其数据量更大。因此图像压缩对于图像的存储和传输都十分必要。 有两类压缩算法，即不失真的方法和近似的方法。最常用的不失真压缩取空间或时间上相邻像素值的差，再进行编码。游程码就是这类压缩码的例子。近似压缩算法大都采用图像交换的途径，例如对图像进行快速傅里叶变换或离散的余弦变换。著名的、已作为图像压缩国际标准的JPEG和MPEG均属于近似压缩算法。前者用于静态图像，后者用于动态图像。它们已由芯片实现。 图像增强和复原图像增强的目标是改进图片的质量，例如增加对比度，去掉模糊和噪声，修正几何畸变等；图像复原是在假定已知模糊或噪声的模型时，试图估计原图像的一种技术。 图像增强按所用方法可分成频率域法和空间域法。前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。 早期的数字图像复原亦来自频率域的概念。现代采取的是一种代数的方法，即通过解一个大的方程组来复原理想的图片。 以提高图像质量为目的的图像增强和复原对于一些难以得到的图片或者在拍摄条件十分恶劣情况下得到的图片都有广泛的应用。例如从太空中拍摄到的地球或其他星球的照片，用电子显微镜或X光拍摄的生物医疗图片等。 图像增强使图像清晰或将其转换为更适合人或机器分析的形式。与图像复原不同，图像增强并不要求忠实地反映原始图像。相反，含有某种失真（例如突出轮廓线）的图像可能比无失真的原始图像更为清晰。常用的图像增强方法有：①灰度等级直方图处理：使加工后的图像在某一灰度范围内有更好的对比度；②干扰抑制：通过低通滤波、多图像平均、施行某类空间域算子等处理，抑制叠加在图像上的随机性干扰；③边缘锐化：通过高通滤波、差分运算或某种变换，使图形的轮廓线增强；④伪彩色处理：将黑白图像转换为彩色图像，从而使人们易于分析和检测图像包含的信息。 图像复原除去或减少在获得图像过程中因各种原因产生的退化。这类原因可能是光学系统的像差或离焦、摄像系统与被摄物之间的相对运动、电子或光学系统的噪声和介于摄像系统与被摄像物间的大气湍流等。图像复原常用二种方法。当不知道图像本身的性质时，可以建立退化源的数学模型，然后施行复原算法除去或减少退化源的影响。当有了关于图像本身的先验知识时，可以建立原始图像的模型，然后在观测到的退化图像中通过检测原始图像而复原图像。 图像分割将图像划分为一些互不重叠的区域，每一区域是像素的一个连续集。通常采用把像素分入特定区域的区域法和寻求区域之间边界的境界法。区域法根据被分割对象与背景的对比度进行阈值运算，将对象从背景中分割出来。有时用固定的阈值不能得到满意的分割，可根据局部的对比度调整阈值，这称为自适应阈值。境界法利用各种边缘检测技术，即根据图像边缘处具有很大的梯度值进行检测。这两种方法都可以利用图像的纹理特性实现图像分割。 形态学图像处理形态学一词通常指生物学的一个分支，它用于处理动物和植物的形状和结构。在数学形态学的语境中也使用该词来作为提取图像分量的一种工具，这些分量在表示和描述区域形状（如边界，骨骼和凸壳）时是很有用的。此外，我们还很关注用于预处理和后处理的形态学技术，如形态学滤波、细化和裁剪。 数学形态学的基本运算数学形态学的基本运算有4个：腐蚀、膨胀、开启和闭合。数学形态学方法利用一个称作结构元素的”探针”收集图像的信息，当探针在图像中不断移动时，便可考察图像各个部分之间的相互关系，从而了解图像的结构特征。在连续空间中，灰度图像的腐蚀、膨胀、开启和闭合运算分别表述如下。 腐蚀腐蚀“收缩”或“细化”二值图像中的对象。收缩的方式和程度由一个结构元素控制。数学上，A被B腐蚀，记为AΘB，定义为： 换言之，A被B腐蚀是所有结构元素的原点位置的集合，其中平移的B与A的背景并不叠加。 膨胀膨胀是在二值图像中“加长”或“变粗”的操作。这种特殊的方式和变粗的程度由一个称为结构元素的集合控制。结构元素通常用0和1的矩阵表示。数学上，膨胀定义为集合运算。A被B膨胀，记为A⊕B，定义为：其中，Φ为空集，B为结构元素。总之，A被B膨胀是所有结构元素原点位置组成的集合，其中映射并平移后的B至少与A的某些部分重叠。这种在膨胀过程中对结构元素的平移类似于空间卷积。 膨胀满足交换律，即A⊕B=B⊕A。在图像处理中，我们习惯令A⊕B的第一个操作数为图像，而第二个操作数为结构元素，结构元素往往比图像小得多。 膨胀满足结合律，即A⊕(B⊕C)=(A⊕B)⊕C。假设一个结构元素B可以表示为两个结构元素B1和B2的膨胀，即B=B1⊕B2，则A⊕B=A⊕(B1⊕B2)=(A⊕B1)⊕B2，换言之，用B膨胀A等同于用B1先膨胀A，再用B2膨胀前面的结果。我们称B能够分解成B1和B2两个结构元素。结合律很重要，因为计算膨胀所需要的时间正比于结构元素中的非零像素的个数。通过结合律，分解结构元素，然后再分别用子结构元素进行膨胀操作往往会实现很客观的速度的增长。 开启A被B的形态学开运算可以记做A?B，这种运算是A被B腐蚀后再用B来膨胀腐蚀结果，即： 开运算的数学公式为： 其中，∪{·}指大括号中所有集合的并集。该公式的简单几何解释为：A?B是B在A内完全匹配的平移的并集。形态学开运算完全删除了不能包含结构元素的对象区域，平滑了对象的轮廓，断开了狭窄的连接，去掉了细小的突出部分。 闭合A被B形态学闭运算记做A·B，它是先膨胀后腐蚀的结果： 从几何学上讲，A·B是所有不与A重叠的B的平移的并集。想开运算一样，形态学闭运算会平滑对象的轮廓。然后，与开运算不同的是，闭运算一般会将狭窄的缺口连接起来形成细长的弯口，并填充比结构元素小的洞。 基于这些基本运算可以推导和组合成各种数学形态学实用算法，用它们可以进行图像形状和结构的分析及处理，包括图像分割、特征提取、边界检测、图像降噪、图像增强和恢复等。 图像分析从图像中抽取某些有用的度量、数据或信息。目的是得到某种数值结果，而不是产生另一个图像。图像分析的内容和模式识别、人工智能的研究领域有交叉，但图像分析与典型的模式识别有所区别。图像分析不限于把图像中的特定区域按固定数目的类别加以分类，它主要是提供关于被分析图像的一种描述。为此，既要利用模式识别技术，又要利用关于图像内容的知识库，即人工智能中关于知识表达方面的内容。图像分析需要用图像分割方法抽取出图像的特征，然后对图像进行符号化的描述。这种描述不仅能对图像中是否存在某一特定对象作出回答，还能对图像内容作出详细描述。 图像处理的各个内容是互相有联系的。一个实用的图像处理系统往往结合应用几种图像处理技术才能得到所需要的结果。图像数字化是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。图像编码技术可用以传输和存储图像。图像增强和复原可以是图像处理的最后目的，也可以是为进一步的处理作准备。通过图像分割得出的图像特征可以作为最后结果，也可以作为下一步图像分析的基础。 图像匹配、描述和识别对图像进行比较和配准，通过分制提取图像的特征及相互关系，得到图像符号化的描述，再把它同模型比较，以确定其分类。图像匹配试图建立两张图片之间的几何对应关系，度量其类似或不同的程度。匹配用于图片之间或图片与地图之间的配准，例如检测不同时间所拍图片之间景物的变化，找出运动物体的轨迹。 从图像中抽取某些有用的度量、数据或信息称为图像分析。图像分析的基本步骤是把图像分割成一些互不重叠的区域，每一区域是像素的一个连续集，度量它们的性质和关系，最后把得到的图像关系结构和描述景物分类的模型进行比较，以确定其类型。识别或分类的基础是图像的相似度。一种简单的相似度可用区域特征空间中的距离来定义。另一种基于像素值的相似度量是图像函数的相关性。最后一种定义在关系结构上的相似度称为结构相似度。 以图片分析和理解为目的的分割、描述和识别将用于各种自动化的系统，如字符和图形识别、用机器人进行产品的装配和检验、自动军事目标识别和跟踪、指纹识别、X光照片和血样的自动处理等。在这类应用中，往往需综合应用模式识别和计算机视觉等技术，图像处理更多的是作为前置处理而出现的。 多媒体应用的掀起，对图像压缩技术的应用起了很大的推动作用。图像，包括录像带一类动态图像将转为数字图像，并和文字、声音、图形一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。它的应用将扩展到教育、培训和娱乐等新的领域。 常见图像处理软件Adobe Photoshop软件特点：知名度以及使用率最高的图像处理软件。 软件优势：使用业界标准的Adobe Photoshop CS软件更加快速地获取更好效果，同时为图形和Web设计、摄影及视频提供必不可少的新功能。 与同行软件的比较：这回Adobe的确给设计师们带来了很大的惊喜，Photoshop CS新增了许多强有力的功能，特别是对于摄影师来讲，这次它大大突破了以往Photoshop系列产品更注重平面设计的局限性，对数码暗房的支持功能有了极大的加强和突破。 Adobe Illustrator软件特点：专业矢量绘图工具，功能强大，界面友好。 软件优势：无论您是生产印刷出版线稿的设计者和专业插画家、生产多媒体图像的艺术家、还是互联网页或在线内容的制作者，都会发现Illustrator 不仅仅是一个艺术产品工具，能适合大部分小型设计到大型的复杂项目。 与同行软件的比较：功能极其强大，操作相当专业。与Adobe公司其它软件如Photoshop、Primiere及Indesign等软件可以良好的兼容，在专业领域优势比较明显。 CorelDRAW软件特点：界面设计友好，空间广阔，操作精微细致。兼容性佳。 软件优势：非凡的设计能力广泛地应用于商标设计、标志制作、模型绘制、插图描画、排版及分色输出等等诸多领域。市场领先的文件兼容性以及高质量的内容可帮助您将创意变为专业作品。从与众不同的徽标和标志到引人注目的营销材料以及令人赏心悦目的Web图形，应有尽有。 与同行软件的比较：功能强大，兼容性极好，可生成各种与其它软件相兼容的格式，操作较Illustrator简单，目前在国内中小型广告设计公司应用率极高。 可牛影像软件特点：可牛影像是新一代的图片处理软件，独有美白祛痘、瘦脸瘦身、明星场景、多照片叠加等功能，更有50余种照片特效，数秒即可制作出影楼级的专业照片。 软件优势：图片编辑、人像美容、场景日历、添加水印饰品、添加各种艺术字体、制作动感闪图、摇头娃娃、多图拼接，使人能想到的功能，应有尽有，而且简单易用。 与同行软件的比较：场景日历、动感闪图、摇头娃娃等都是传统图像处理软件所没有的。有了可牛影像，不需要再像photoshop那样，需要专业的技能才能处理照片。 光影魔术手软件特点：“nEO iMAGING”〖光影魔术手〗是一个对数码照片画质进行改善及效果处理的软件。简单、易用，不需要任何专业的图像技术，就可以制作出专业胶片摄影的色彩效果。 软件优势：模拟反转片的效果，令照片反差更鲜明，色彩更亮丽,模拟反转负冲的效果，色彩诡异而新奇，模拟多类黑白胶片的效果，在反差、对比方面，和数码相片完全不同。 与同行软件的比较：是一个照片画质改善和个性化处理的软件。简单、易用，每个人都能制作精美相框、艺术照、专业胶片效果，而且完全免费。 ACDSee软件特点：不论您拍摄的相片是什么类型－家人与朋友的，或是作为业余爱好而拍摄的艺术照－您都需要相片管理软件来轻松快捷地整理以及查看、修正和共享这些相片。 软件优势：ACDSee 9可以从任何存储设备快速“获取相片”，ACDSee 9可以根据元数据信息（如关键词、大小、拍摄日期）将相片自动分类。您还可以使用受密码保护的“隐私文件夹”这项新功能来存储机密信息。 与同行软件的比较：强大的电子邮件选项、幻灯放映、CD/DVD刻录，还有让共享相片变得轻而易举的网络相册工具。使用红眼消除、色偏消除、曝光调整以及“相片修复”工具等快速修正功能来改善相片。 Macromedia Flash软件特点：一个可视化的网页设计和网站管理工具，支持最新的Web技术，包含HTML检查、HTML格式控制、HTML格式化选项等。 软件优势：除了新的视频和动画特性，还提供了新的绘图效果和更好的脚本支持，同时也集成了流行的视频辑和编码工具，还提供软件允许用户测试移动手机中的Flash内容等新功能。 与同行软件的比较：在编辑上你可以选择可视化方式或者你喜欢的源码编辑方式。 Ulead GIF Animator软件特点：友立公司出版的动画GIF制作软件，内建的Plugin有许多现成的特效可以立即套用，可将AVI文件转成动画GIF文件，而且还能将动画GIF图片最佳化，能将你放在网页上的动画GIF图档减肥，以便让人能够更快速的浏览网页。 软件优势：这是一个很方便的GIF 动画制作软件，由Ulead Systems.Inc 创作。Ulead GIF Animator 不但可以把一系列图片保存为GIF 动画格式，还能产生二十多种2D 或3D 的动态效果，足以满足您制作网页动画的要求。 与同行软件的比较：与其它图形文件格式不同的是, 一个GIF文件中可以储存多幅图片，这时， GIF 将其中存储的图片像播放幻灯片一样轮流显示, 这样就形成了一段动画。 大头贴制作系统V5.25软件特点：大头贴制作系统就是本着简易操作的宗旨来开发的一套制作贴纸相的软件，用户只要简单的点一下鼠标就可以轻松制作出贴纸照片来。 软件优势：本软件不但能够打印出标准的大头贴，而且还支持将大头贴照片输出到屏幕保护程序以及将大头贴保存到硬盘,让你每时每刻都能看到自己亲手制作的大头贴！ 与同行软件的比较：轻松简单的操作，轻松点几下鼠标，就可以轻松做出满意的大头贴，完全是傻瓜程式系统制作大头贴。 1.图书《图像处理》书名： 图像处理 作 者：孙即祥 出版社：科学出版社 出版时间：2009年11月 ISBN: 9787030240873 开本：16开 定价： 35.00 元 内容简介《图像处理》内容简介：图像信息处理是一个多阶段、多途径、多目标的信息处理过程。本册书深入系统地阐述和论证了图像信息处理中共性的和基础性的知识，以及有关前端的处理理论、方法和技术。《图像处理》涉及关于图像信息处理的概述，有关的数学知识，视觉知识，图像的数学描述，图像的数字化，图像变换，图像增强，图像恢复等内容。某些章节介绍的技术内容既可以作为独立的技术，产生用户所需的输出，满足用户的需求，也可以是后续的某些信息处理的预处理。 《图像处理》所涉及的内容及讨论的深度适合电子科学与工程类、控制理论与工程类、计算机科学与技术类、仪器科学与技术类以及其他有关专业和研究方向的研究生、本科高年级学生作为教材或教学参考书使用，也可供相关专业的科研人员参考。 图书目录序 前言 第一章绪论 第二章 数学知识 第三章视觉知识 第四章 图像的数学描述 第五章图像的数字化 第六章 图像酉变换 第七章图像增强 第八章 图像恢复 第九章图像融合 2.《数字图像处理》·作者：(美)冈萨雷斯译者:阮宇智阮秋琦 ·出版社：电子工业出版社 ·页码：646 页 ·出版日期：2007年08月 ·ISBN：9787121043970 ·装帧：平装 ·开本：16 ·定价：59.00 内容简介本书是数字图像信息处理领域的一本经典著作，是20多年来此领域最权威的教材之一。与1977年问世的本书第一版相比，进行了重要修订和扩充，增加了关于小波变换、图像形态学和彩色图像处理的章节，并新增了500多幅图像和200多幅图表。全书共分12章，首先介绍了数字图像基础、空间域和频域的图像增强；然后讨论了图像复原、彩色图像处理、小波变换及多分辨率处理和图像压缩；最后讲述了形态学图像处理、图像分割、表示与描述以及目标识别等。本书侧重于对数字图像处理基本概念和方法的介绍，并为本领域的进一步学习和研究奠定了坚实的基础。全书概念清楚、深入浅出、图文并茂，并且反映了数字图像处理领域的最新发展情况。 作者简介冈萨雷斯，Rafael C.Gonzalez：于佛罗里达大学电气工程系获得博士学位，田纳西大学电气和计算机工程系教授，田纳西大学图像和模式分析实验室、机器人和计算机视觉实验室的创始人及IEEE会士。冈萨雷斯博士在模式识别、图像处理和机器人领域编写或与人合著了100多篇技术文章、两本书和4本教材，他的书已被世界500多所大学和研究所采用。 目录第1章绪论 第2章数字图像基础 第3章空间域图像增强 第4章频域图像增强 第5章图像复原 第6章彩色图像处理 第7章小波变换和多分辨率处理 第8章图像压缩 第9章形态学图像处理 第10章图像分割 第11章表示与描述 第12章目标识别 参考文献 …… |
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