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2019-12-26 20:52 來源：京東作者：京東

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內(nèi)容簡介:　　《數(shù)字圖像處理算法研究》介紹了基于空域和基于頻域的圖像增強算法，一階、二階圖像邊緣檢測算法，提出了三階差分邊緣檢測算法；詳細(xì)描述了基于閡值、區(qū)域生長、形態(tài)學(xué)分水嶺的圖像分割算法結(jié)構(gòu)，給出了算法實現(xiàn)代碼；詳細(xì)描述了基于小波系數(shù)處理的圖像去噪算法，基于小波系數(shù)處理的圖像銳化、鈍化算法；提出了基于小波變換的圖像增強算法，設(shè)計了算法結(jié)構(gòu)，給出了算法實現(xiàn)代碼及算法處理效果圖。詳細(xì)描述了PCA人臉識別算法，提出了基于稀疏差分和Mean-Shift濾波的Retinex人臉識別算法。依據(jù)分?jǐn)?shù)階微分?jǐn)?shù)學(xué)理論，推導(dǎo)了用于圖像增強及邊緣檢測的分?jǐn)?shù)階微分模板；依據(jù)分?jǐn)?shù)階積分?jǐn)?shù)學(xué)理論，推導(dǎo)出了用于圖像去噪的分?jǐn)?shù)階積分模板。提出了基于圖像復(fù)雜度的自適應(yīng)分?jǐn)?shù)階微分圖像增強及邊緣檢測算法。提出了基于小波變換的分?jǐn)?shù)階微分圖像增強算法。
　　《數(shù)字圖像處理算法研究》可作為信號處理、圖像處理、通信與信息工程、自動控制和電力電氣領(lǐng)域廣大科研工作者從事科學(xué)研究的參考用書。

作者簡介:

目錄:前言
第1章緒論
1．1 課題研究背景及意義
1．2 數(shù)字圖像處理算法研究現(xiàn)狀
1．2．1 數(shù)字圖像增強算法研究現(xiàn)狀
1．2．2 數(shù)字圖像邊緣檢測算法研究現(xiàn)狀
1．2．3 數(shù)字圖像分割算法研究現(xiàn)狀
1．2．4 小波變換在圖像處理中應(yīng)用的研究現(xiàn)狀
1．2．5 人臉識別算法研究現(xiàn)狀
1．2．6 分?jǐn)?shù)階微積分算法研究現(xiàn)狀
1．3 創(chuàng)新點

第2章數(shù)字圖像增強算法
2．1 空域圖像增強算法
2．1．1 直接灰度變換算法
2．1．2 直方圖增強
2．1．3空域濾波增強
2．2 頻域濾波增強算法
2．2．1 低通濾波器
2．2．2 高通濾波器
2．2 ．3 同態(tài)濾波器
2．3 圖像增強算法比較

第3章數(shù)字圖像邊緣檢測算法
3．1 經(jīng)典的邊緣檢測算法
3．1．1 一階微分的邊緣檢測算法
3．1．2 基于二階微分的邊緣檢測方法
3．2 邊緣檢測改進(jìn)算法——三階差分邊緣檢測算法
3．2．1 三階差分濾波器模板系數(shù)的推導(dǎo)
3．2．2 三階差分濾波器模板的構(gòu)造
3．2．3三階差分的圖像邊緣檢測運算
3．2．4 算法驗證及分析
3．3 邊緣檢測算法比較

第4章數(shù)字圖像分割算法
4．1 基于區(qū)域的分割算法
4．1．1 區(qū)域生長法
4．1．2 區(qū)域分裂與合并法
4．2 閾值分割算法
4．2．1 直方圖雙峰法
4．2．2 最大類間方差法
4．2．3 迭代法
4．3 基于形態(tài)學(xué)分水嶺的分割算法
4．3．1 算法原理
4．3．2 分水嶺分割仿真實現(xiàn)
4．4 其他分割算法概述
4．4．1 邊緣檢測圖像分割
4．4．2 基于模型的圖像分割
4．4．3 基于人工智能的圖像分割
4．5 算法總結(jié)

第5章基于小波理論的圖像處理算法
5．1 小波變換
5．1．1 小波函數(shù)
5．1．2 一維小波變換
5．1．3 二位小波函數(shù)
5．1．4 小波變換的多分辨率分析
5．1．5 Mallat算法
5．2 基于小波變換的圖像處理
5．2．1 圖像的小波分解及重構(gòu)
5．2．2 基于小波變換的圖像非線性增強
5．2．3基于小波變換的圖像鈍化
5．2．4 基于小波變換的圖像銳化
5．2．5 基于小波變換的圖像去噪
5．2．6 基于小波單支重構(gòu)的圖像增強

第6章人臉識別算法
6．1 PCA人臉識別算法
6．1．1 PCA的理論基礎(chǔ)
6．1．2 PCA人臉識別算法步驟
6．1．3 PCA算法實現(xiàn)
6．1．4 PCA方法的優(yōu)點
6．2 基于稀疏差分和Mearl-Shm濾波的Retinex算法在人臉識別中的應(yīng)用
6．2．1 人臉圖像的稀疏表示
6．2．2人臉光照的算法改進(jìn)
6．2．3 算法仿真
6．3 算法總結(jié)
……

第7章分?jǐn)?shù)階微分圖像增強算法
第8章基于小波變換的Grumald-letnikow分?jǐn)?shù)階微分算法
第9章分?jǐn)?shù)階積分圖像去噪算法
第10章車牌識別算法
參考文獻(xiàn)

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