數位影像處理: 活用Matlab (第2版 附範例光碟) | 誠品線上

數位影像處理: 活用Matlab (第2版 附範例光碟)

內容簡介

內容簡介 本書最大的特色是運用Matlab語言的優點來處理數位影像，全書分十章，包括數學基礎、取樣與量化、轉換法、影像增強、影像復原、影像壓縮、影像分割、圖樣識別，書末並附多個實驗。

產品目錄

產品目錄 PART 1 原理與技術 第一章 簡介1.1 背景 1-11.2 影像的表示 1-41.3 數位影像處理 1-61.4 數位影像處理系統 1-91.5 本書架構 1-131.6 主要參考文獻 1-14 第二章 數學基礎2.1 信號 2-12.2 線性與線性偏移不變系統 2-62.3 迴旋積 2-92.4 矩陣運算 2-122.5 純量值對向量參數的最佳化 2-202.6 隨機信號 2-22 第三章 取樣與量化3.1 取樣 3-23.2 量化 3-113.3 向量量化 3-22 第四章 轉換法4.1 正交轉換 4-24.2 傅立葉轉換 4-54.3 離散餘弦轉換 4-124.4 離散正弦轉換 4-194.5 Walsh-Hadamard轉換 4-204.6 Haar轉換 4-304.7 斜轉換 4-324.8 KL轉換 4-344.9 哈特萊轉換 4-374.10 SVD轉換 4-374.11 小波轉換 4-40 第五章 影像增強5.1 點處理增強 5-15.2 空間濾波 5-145.3 頻域的影像增強法 5-185.4 彩色影像增強 5-21 第六章 影像復原6.1 影像降質系統 6-16.2 代數復原方法 6-66.3 反濾波法 6-86.4 最小平方濾波器 6-96.5 限制性最小平方復原 6-126.6 盲目影像還原技術 6-19 第七章 影像壓縮7.1 資料編碼與資料壓縮 7-27.2 影像壓縮模型 7-67.3 訊息理論基礎 7-77.4 無失真壓縮 7-167.5 有損耗壓縮 7-267.6 影像壓縮標準JPEG 7-277.7 動態視訊壓縮 7-397.8 以小波轉換壓縮之實例 7-46 第八章 影像分割8.1 導論 8-28.2 影像分割處理 8-38.3 分割影像之儲存 8-158.4 影像分割前置處理－LUM濾波器 8-17 第九章 示與描述9.1 表示方法 9-19.2 邊界描述子 9-99.3 區域描述子 9-129.4 形態學 9-23 第十章 圖樣識別10.1 分類 10-110.2 統計決策圖樣識別 10-410.3 特徵選取 10-710.4 聚類 10-1010.5 利用類神經網路做圖樣識別 10-17 PART 2 MATLAB實習 第一章 Matlab實驗常用函式簡介 第二章 實驗-數學基礎L2.1 二維迴旋積 Lab2-1L2.2 矩陣的直接乘積 Lab2-3L2.3 馬可夫鏈的轉移機率 Lab2-5 第三章 實驗-量化L3.1 純量量化器的設計 Lab3-1L3.2 量化造成的假輪廓 Lab3-4L3.3 向量量化器之碼簿的產生 Lab3-6L3.4 向量量化的編解碼 Lab3-12 第四章 實驗-轉換法L4.1 SVD轉換 Lab4-1L4.2 影像轉換的能量集中能力 Lab4-4L4.3 小波轉換 Lab4-6 第五章 實驗-影像增強L5.1 直方圖等化法 Lab5-1L5.2 平滑濾波器 Lab5-4L5.3 同形濾波器 Lab5-7 第六章 實驗-影像復原L6.1 最小平方濾波器 Lab6-1L6.2 疊代盲目去迴旋積法 Lab6-5 第七章 實驗-影像壓縮L7.1 同色長編碼 Lab7-1L7.2 應用小波轉換與向量量化做影像壓縮 Lab7-4 第八章 實驗-影像分割L8.1 像素聚積成長法 Lab8-1L8.2 四分樹區域分割與合併法 Lab8-6L8.3 Sobel邊緣偵測 Lab8-8L8.4 拉氏邊界檢測法 Lab8-11L8.5 LUM濾波器 Lab8-14 第九章 實驗-表示與描述L9.1 不變矩 Lab9-1L9.2 細線化 Lab9-5L9.3 膨脹和侵蝕 Lab9-9L9.4 斷開與閉合 Lab9-11 第十章 實驗-圖樣識別L10.1 利用不變矩判定圖形類別 Lab10-1L10.2 模糊聚類 Lab10-5L10.3 利用類神經網路做圖樣識別 Lab10-8L10.4 以倒傳遞網路做模糊分類 Lab10-16 附錄 光碟內容簡介及使用說明參考文獻索引

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