圖像處理和分析教程pdf是一套專業的計算機電子課本。本書為大家提供了數字圖像的處理方法，如果你對計算機視覺知識感到很模糊，或者是想要自學計算機圖像分析、表達知識，都可以來綠色資源網免費下載這套電子書學習研究！

電子圖書內容介紹

《圖像處理和分析教程》本書是英文第4版的中文翻譯，大約有五分之一的內容更新。主要更新的內容包括：增加了一些*的算法，增加了習題部分，重寫了部分內容。更為具體的內容更新請參考作者序。本書是在第3版中文翻譯的基礎上，按照直譯的原則進行翻譯的，與英文版形成完全的對照。對于英文版中明顯存在的排印或疏忽類的錯誤，都進行了更正。由于這些錯誤一般都很明顯，因此譯文中沒有專門聲明，讀者如果對照英文版，不難看出其出處。

圖像處理和分析教程圖書目錄

第1章  引言 1

1.1  動機 1

1.2  計算機視覺為什么是困難的2

1.3  圖像表達與圖像分析的任務4

1.4  總結 7

1.5  習題 7

1.6  參考文獻 8

第2章  圖像及其表達與性質 9

2.1  圖像表達若干概念 9

2.2  圖像數字化 11

2.2.1  采樣 11

2.2.2  量化 12

2.3  數字圖像性質 13

2.3.1  數字圖像的度量和拓撲性質 13

2.3.2  直方圖 17

2.3.3  熵 18

2.3.4  圖像的視覺感知 18

2.3.5  圖像品質 20

2.3.6  圖像中的噪聲 21

2.4  彩色圖像 22

2.4.1  色彩物理學 22

2.4.2  人所感知的色彩 23

2.4.3  彩色空間 26

2.4.4  調色板圖像 28

2.4.5  顏色恒常性 28

2.5  攝像機概述 29

2.5.1  光敏傳感器 29

2.5.2  黑白攝像機 30

2.5.3  彩色攝像機 32

2.6  總結 32

2.7  習題 33

2.8  參考文獻 35

第3章  圖像及其數學與物理背景 37

3.1  概述 37

3.1.1  線性 37

3.1.2  狄拉克（Dirac）分布和卷積 37

3.2  積分線性變換 38

3.2.1  作為線性系統的圖像39

3.2.2  積分線性變換引言39

3.2.3  1D傅里葉變換 39

3.2.4  2D傅里葉變換 43

3.2.5  采樣與香農約束 45

3.2.6  離散余弦變換 47

3.2.7  小波變換 48

3.2.8  本征分析 52

3.2.9  奇異值分解 53

3.2.10  主分量分析 54

3.2.11  Radon變換56

3.2.12  其他正交圖像變換56

3.3  作為隨機過程的圖像 57

3.4  圖像形成物理 59

3.4.1  作為輻射測量的圖像59

3.4.2  圖像獲取與幾何光學60

3.4.3  鏡頭像差和徑向畸變63

3.4.4  從輻射學角度看圖像獲取 65

3.4.5  表面反射 67

3.5  總結 69

3.6  習題 70

3.7  參考文獻 71

第4章  圖像分析的數據結構 73

4.1  圖像數據表示的層次 73

4.2  傳統圖像數據結構 74

4.2.1  矩陣 74

4.2.2  鏈 76

4.2.3  拓撲數據結構 76

4.2.4  關系結構 77

4.3  分層數據結構 78

4.3.1  金字塔 78

4.3.2  四叉樹 79

4.3.3  其他金字塔結構 80

4.4  總結 81

4.5  習題 82

4.6  參考文獻 83

第5章  圖像預處理 85

5.1  像素亮度變換 85

5.1.1  位置相關的亮度校正85

5.1.2  灰度級變換 86

5.2  幾何變換 88

5.2.1  像素坐標變換 88

5.2.2  亮度插值 89

5.3  局部預處理 91

5.3.1  圖像平滑 91

5.3.2  邊緣檢測算子 97

5.3.3  二階導數過零點100

5.3.4  圖像處理中的尺度104

5.3.5  Canny邊緣提取105

5.3.6  參數化邊緣模型107

5.3.7  多光譜圖像中的邊緣107

5.3.8  頻域的局部預處理108

5.3.9  用局部預處理算子作線檢測 112

5.3.10  角點（興趣點）檢測113

5.3.11  最大穩定極值區域檢測 116

5.4  圖像復原 117

5.4.1  容易復原的退化118

5.4.2  逆濾波 118

5.4.3  維納濾波 118

5.5  總結 120

5.6  習題 121

5.7  參考文獻 126

第6章  分割Ⅰ 130

6.1  閾值化 130

6.1.1  閾值檢測方法 132

6.1.2  最優閾值化 133

6.1.3  多光譜閾值化 135

6.2  基于邊緣的分割 136

6.2.1  邊緣圖像閾值化137

6.2.2  邊緣松弛法 138

6.2.3  邊界跟蹤 139

6.2.4  作為圖搜索的邊緣跟蹤143

6.2.5  作為動態規劃的邊緣跟蹤 149

6.2.6  Hough變換152

6.2.7  使用邊界位置信息的邊界

圖像處理和分析教程pdf內容特點

1.提供了豐富的參考文獻，既列出了經過時間考驗的經典論文，也列出了能反映未來發展方向的*進展，適于讀者進一步深入探索。

2.圖將復雜的概念通過具體示例用易于理解的算法來描述，提供了大量包含圖示和處理結果的插圖，特別有助于讀者的學習和理解。

3.涵蓋十分廣泛的領域，包括人工智能、信號處理、人工神經網絡、模式識別、機器學習、模糊數學等一系列相關學科。