彩色圖像處理理論與方法 金良海 9787302684350 【台灣高等教育出版社】

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書名：彩色圖像處理理論與方法
ISBN：9787302684350
出版社：清華大學
著編譯者：金良海
頁數：265
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1724351
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內容簡介

彩色圖像處理的應用非常廣泛，但目前大多數處理方法都基於灰度圖像處理技術，這種處理方法沒有充分利用彩色圖像的特性，從而導致彩色圖像處理性能下降。本書介紹彩色圖像處理的基本理論方法和一些比較新的研究成果，兼顧學科的基礎性、學術性和實用性，主要內容包括顏色空間表示、彩色圖像處理基礎、彩色圖像增強、彩色圖像濾波與去噪、彩色圖像邊緣檢測、彩色圖像分割、彩色圖像壓縮編碼以及基於四元數的彩色圖像處理方法。 本書可作為計算機、模式識別和人工智能、通信和信號處理等相關專業的本科高年級學生和研究生的專業課教材，也可供相關專業的學術研究人員參考，同時對從事圖像處理相關領域研發的技術人員也具有重要的實用價值。

目錄

第1章 緒論
1 1 圖像表示
1 2 數字圖像處理
1 2 1 圖像系統
1 2 2 數字圖像處理
1 3 彩色圖像處理概述
習題
第2章 顏色空間表示
2 1 顏色視覺理論
2 1 1 光波與顏色
2 1 2 顏色的視覺理論
2 1 3 顏色的三屬性
2 2 顏色空間
2 2 1 RGB和CMY（K）顏色空間
2 2 2 CIE XYZ顏色空間
2 2 3 均勻顏色空間
2 2 4 色調、飽和度和亮度顏色空間
2 2 5 Munsell顏色空間
2 2 6 電視顏色空間
2 2 7 對立顏色空間
2 2 8 Ohta顏色空間
2 2 9 顏色空間總結
習題
第3章 彩色圖像處理基礎
3 1 多通道數據排序
3 1 1 邊緣排序
3 1 2 條件排序
3 1 3 偏序排序
3 1 4 降維排序
3 2 彩色矢量排序
3 2 1 矢量距離
3 2 2 矢量相似度
3 3 圖像質量評估
習題
第4章 彩色圖像增強
4 1 點變換、
4 2 直方圖修正
4 2 1 直方圖均衡化
4 2 2 直方圖規定化
4 3 彩色圖像銳化
4 3 1 基於一階微分的銳化
4 3 2 基於二階微分的銳化
4 3 3 反銳化掩膜銳化方法
4 3 4 基於局部統計信息的銳化
4 4 彩色圖像去霧
習題
第5章 彩色圖像濾波與去噪
5 1 雜訊模型
5 1 1 脈衝雜訊
5 1 2 加性雜訊
5 1 3 混合雜訊
5 2 脈衝雜訊去除方法
5 2 1 矢量中值濾波器
5 2 2 加權的矢量濾波器
5 2 3 開關型矢量濾波器
5 3 加性雜訊去除方法
5 3 1 線性濾波器
5 3 2 雙邊濾波器
5 3 3 非局部均值濾波器
5 3 4 CBM3D算法
5 3 5 濾波算法性能比較
5 4 其他平滑去噪方法
5 4 1 ROF全變分模型
5 4 2 P-M各向異性擴散
習題
第6章 彩色圖像邊緣檢測
6 1 概述
6 2 圖像偏導數
6 2 1 基於差分的圖像偏導數
6 2 2 基於高斯函數的圖像偏導數
6 3 圖像梯度
6 3 1 灰度圖像梯度
6 3 2 彩色圖像梯度
6 4 基於梯度的彩色邊緣檢測
6 4 1 基於矢量梯度的彩色邊緣檢測
6 4 2 彩色Canny邊緣運算元
6 5 基於二階微分的彩色邊緣檢測
6 5 1 拉普拉斯運算元
6 5 2 LOG運算元
6 5 3 二階方嚮導數
6 6 邊緣檢測性能評估
習題
第7章 彩色圖像分割
7 1 基於像素的分割方法
7 1 1 基於像素特徵的閾值方法
7 1 2 Otsu閾值方法
7 1 3 基於直方圖的閾值方法
7 2 基於區域的分割方法
7 2 1 區域生長與分裂合併
7 2 2 分水嶺算法
7 3 基於聚類的分割方法
7 3 1 K-means算法
7 3 2 模糊C-means算法
7 3 3 高斯混合模型聚類方法
7 3 4 均值遷移分割方法
7 4 基於能量泛函的分割方法
7 4 1 活動輪廓
7 4 2 水平集（C-V模型）
7 5 基於圖論的分割方法
7 5 1 圖割分割方法
7 5 2 歸一化圖割分割方法
7 6 混合分割方法
7 6 1 基於色調的分割方法
7 6 2 JSEG分割方法
7 7 分割結果評價標準
習題
第8章 彩色圖像壓縮編碼
8 1 概述
8 2 彩色圖像壓縮方法
8 2 1 基於通道相關性的編碼技術
8 2 2 通道獨立的壓縮方法
8 3 熵編碼方法
8 3 1 哈夫曼編碼
8 3 2 香農編碼
8 3 3 算術編碼
8 3 4 行程編碼
8 3 5 LZW編碼
8 4 預測編碼
8 4 1 無損預測編碼
8 4 2 有損預測編碼
8 5 變換域編碼
8 5 1 引言
8 5 2 塊變換編碼
8 5 3 離散餘弦變換
8 5 4 變換係數的量化和編碼
8 5 5 JPEG基本系統的編碼
8 6 其他編碼方法
8 6 1 矢量量化
8 6 2 子帶編碼
8 6 3 分形編碼
習題
第9章 基於四元數的彩色圖像處理方法
9 1 四元數基礎
9 2 四元數Fourier變換、卷積和相關
9 2 1 四元數F0urier變換
9 2 2 四元數卷積
9 2 3 四元數相關
9 2 4 四元數F0urier變換、卷積和相關的快速算法
9 3 四元數特徵值分解
9 4 四元數奇異值分解
9 4 1 四元數奇異值分解的數學方法
9 4 2 四元數奇異值分解的應用
9 5 四元數主成分分析
9 6 四元數Gabor濾波器
9 7 四元數應用
9 7 1 四元數色差表示
9 7 2 局部朝向檢測
9 7 3 結構自適應的彩色圖像去噪
9 7 4 四元數卷積神經網絡
習題
參考文獻

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