作者：全红艳
页数：222
出版社：机械工业出版社
出版日期：2023
ISBN：9787111719175
电子书格式：pdf/epub/txt
内容简介
本书通过大量的实例介绍如何进行数字图像处理，既包括传统数字图像处理技术，也包括智能数字图像处理技术。传统数字图像处理实践包括图像的基本操作、图像的基本运算、图像增强处理、图像复原处理、彩色图像处理、数学形态学图像处理、图像压缩与编码技术、图像分割；智能数字图像处理实践包括智能图像增强处理、智能图像语义分割、智能图像彩色化、智能图像风格化、智能图像修复处理等内容。<br />本书案例典型，可操作性强，对于每类图像处理问题都给出了多种实现方法，既适合作为高校数字图像处理、智能数字图像处理及相关课程的教材，也适合作为从事相关工作的技术人员的参考书。
目录
目 录
前言
第1章 数字图像处理实践基础 1
1.1 软件安装与环境设置 1
1.2 C++图像编程基础 11
1.2.1 C++与OpenCV结合处理图像 11
1.2.2 利用C++的CDib类处理
图像 14
1.3 Python图像处理基础 16
1.3.1 skimage基础 16
1.3.2 PIL基础 18
1.3.3 OpenCV基础 21
第2章 数字图像处理基础 24
2.1 实践：数字图像处理基础 24
2.2 相关概念与知识 25
2.3 实践过程的引导与讨论 27
2.4 实践问题思考 31
第3章 图像的基本操作实践 32
3.1 实践：图像的基本操作 32
3.2 相关概念与知识 33
3.3 实践过程的引导与讨论 33
3.4 实践问题思考 35
第4章 图像的基本运算实践 36
4.1 实践：图像的基本运算 36
4.2 相关概念与知识 37
4.3 实践过程的引导与讨论 40
4.4 实践问题思考 41
第5章 图像增强处理实践 43
5.1 实践1：图像点运算增强
处理 43
5.2 实践2：空域增强处理 44
5.3 实践3：频域滤波增强处理 44
5.4 实践4：彩色化图像增强
处理 45
5.5 相关概念与知识 46
5.6 实践过程的引导与讨论 48
5.7 实践问题思考 50
第6章 图像复原处理实践 51
6.1 实践：图像复原处理 51
6.2 相关概念与知识 52
6.3 实践过程的引导与讨论 52
6.4 实践问题思考 53
第7章 彩色图像处理实践 54
7.1 实践：彩色图像处理 54
7.2 相关概念与知识 55
7.3 实践过程的引导与讨论 55
7.4 实践问题思考 56
第8章 数学形态学图像处理实践 57
8.1 实践：数学形态学图像
处理 57
8.2 相关概念与知识 58
8.3 实践过程的引导与讨论 59
8.4 实践问题思考 60
第9章 图像压缩与编码技术实践 61
9.1 实践：图像压缩与编码
技术 61
9.2 相关概念与知识 62
9.3 实践过程的引导与讨论 62
9.4 实践问题思考 63
第10章 图像分割实践 64
10.1 实践：图像分割 64
10.2 相关概念与知识 65
10.3 实践过程的引导与讨论 66
10.4 实践问题思考 67
第11章 智能图像处理基础知识 68
11.1 实践：智能图像处理基础 68
11.2 相关概念与知识 69
11.3 实践过程的引导与讨论 71
11.4 实践问题思考 72
第12章 智能图像增强处理实践 73
12.1 实践：智能图像增强处理 73
12.2 相关概念与知识 74
12.3 实践过程的引导与讨论 75
12.4 实践问题思考 75
第13章 智能图像语义分割实践 76
13.1 实践：智能图像语义分割 76
13.2 相关概念与知识 77
13.3 实践过程的引导与讨论 78
13.4 实践问题思考 79
第14章 智能图像彩色化实践 80
14.1 实践：智能图像彩色化 80
14.2 相关概念与知识 81
14.3 实践过程的引导与讨论 83
14.4 实践问题思考 83
第15章 智能图像风格化实践 84
15.1 实践：智能图像风格化 84
15.2 相关概念与知识 85
15.3 实践过程的引导与讨论 88
15.4 实践问题思考 89
第16章 智能图像修复处理实践 90
16.1 实践：智能图像修复处理 90
16.2 相关概念与知识 91
16.3 实践过程的引导与讨论 95
16.4 实践问题思考 95
附录A 基于CDib的C++图像处理
参考代码 96
附录B 基于OpenCV的C++图像
处理参考代码 169
参考文献 218
前言
第1章 数字图像处理实践基础 1
1.1 软件安装与环境设置 1
1.2 C++图像编程基础 11
1.2.1 C++与OpenCV结合处理图像 11
1.2.2 利用C++的CDib类处理
图像 14
1.3 Python图像处理基础 16
1.3.1 skimage基础 16
1.3.2 PIL基础 18
1.3.3 OpenCV基础 21
第2章 数字图像处理基础 24
2.1 实践：数字图像处理基础 24
2.2 相关概念与知识 25
2.3 实践过程的引导与讨论 27
2.4 实践问题思考 31
第3章 图像的基本操作实践 32
3.1 实践：图像的基本操作 32
3.2 相关概念与知识 33
3.3 实践过程的引导与讨论 33
3.4 实践问题思考 35
第4章 图像的基本运算实践 36
4.1 实践：图像的基本运算 36
4.2 相关概念与知识 37
4.3 实践过程的引导与讨论 40
4.4 实践问题思考 41
第5章 图像增强处理实践 43
5.1 实践1：图像点运算增强
处理 43
5.2 实践2：空域增强处理 44
5.3 实践3：频域滤波增强处理 44
5.4 实践4：彩色化图像增强
处理 45
5.5 相关概念与知识 46
5.6 实践过程的引导与讨论 48
5.7 实践问题思考 50
第6章 图像复原处理实践 51
6.1 实践：图像复原处理 51
6.2 相关概念与知识 52
6.3 实践过程的引导与讨论 52
6.4 实践问题思考 53
第7章 彩色图像处理实践 54
7.1 实践：彩色图像处理 54
7.2 相关概念与知识 55
7.3 实践过程的引导与讨论 55
7.4 实践问题思考 56
第8章 数学形态学图像处理实践 57
8.1 实践：数学形态学图像
处理 57
8.2 相关概念与知识 58
8.3 实践过程的引导与讨论 59
8.4 实践问题思考 60
第9章 图像压缩与编码技术实践 61
9.1 实践：图像压缩与编码
技术 61
9.2 相关概念与知识 62
9.3 实践过程的引导与讨论 62
9.4 实践问题思考 63
第10章 图像分割实践 64
10.1 实践：图像分割 64
10.2 相关概念与知识 65
10.3 实践过程的引导与讨论 66
10.4 实践问题思考 67
第11章 智能图像处理基础知识 68
11.1 实践：智能图像处理基础 68
11.2 相关概念与知识 69
11.3 实践过程的引导与讨论 71
11.4 实践问题思考 72
第12章 智能图像增强处理实践 73
12.1 实践：智能图像增强处理 73
12.2 相关概念与知识 74
12.3 实践过程的引导与讨论 75
12.4 实践问题思考 75
第13章 智能图像语义分割实践 76
13.1 实践：智能图像语义分割 76
13.2 相关概念与知识 77
13.3 实践过程的引导与讨论 78
13.4 实践问题思考 79
第14章 智能图像彩色化实践 80
14.1 实践：智能图像彩色化 80
14.2 相关概念与知识 81
14.3 实践过程的引导与讨论 83
14.4 实践问题思考 83
第15章 智能图像风格化实践 84
15.1 实践：智能图像风格化 84
15.2 相关概念与知识 85
15.3 实践过程的引导与讨论 88
15.4 实践问题思考 89
第16章 智能图像修复处理实践 90
16.1 实践：智能图像修复处理 90
16.2 相关概念与知识 91
16.3 实践过程的引导与讨论 95
16.4 实践问题思考 95
附录A 基于CDib的C++图像处理
参考代码 96
附录B 基于OpenCV的C++图像
处理参考代码 169
参考文献 218
