圖形圖像處理與應(yīng)用

第1章 緒論
1.1 圖形圖像與數(shù)字表達
1.2 數(shù)字圖像處理
1.3 數(shù)字圖像處理應(yīng)用領(lǐng)域
1.4 本書內(nèi)容安排
第2章 圖像傳感器及圖像數(shù)字化處理
2.1 圖像傳感器
2.2 圖像的采樣和量化
2.3 圖像數(shù)字化設(shè)備的組成及性能
2.4 小結(jié)
第3章 數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)
3.1 數(shù)字圖像格式
3.2 圖像分辨率
3.3 空間頻率
3.4 顏色模型
3.5 灰度直方圖
3.6 點運算與鄰域運算
3.7 串行處理與并行處理
3.8 數(shù)字卷積
3.9 傅立葉變換
3.10 離散圖像變換
3.11 數(shù)字濾波
3.12 小結(jié)
第4章 圖像增強與復(fù)原
4.1 圖像增強
4.2 圖像復(fù)原
4.3 圖像的幾何變換
4.4 小結(jié)
第5章 圖像特征提取
5.1 邊緣檢測
5.2 邊界提取
5.3 線檢測
5.4 區(qū)域分割
5.5 紋理分析
5.6 小結(jié)
第6章 小波變換
6.1 波與小波
6.2 時頻域分析
6.3 小波變換定義
6.4 小波變換與傅立葉變換的分析比較
6.5 常見的小波函數(shù)
6.6 小結(jié)
7.3 JPEG編碼過程簡介
7.4 基于小波變換的圖像壓縮
7.5 小結(jié)
第8章 基于小波變換的圖像融合
8.1 多聚焦圖像融合的分類
8.2 基于小波變換的圖像融合原理
8.3 基于小波變換的融合算法I
8.4 評價小波融合算法I
8.5 小結(jié)
第9章 基于圖像處理的機器人視覺導(dǎo)航
9.1 機器人視覺系統(tǒng)
9.2 機器人視覺導(dǎo)航技術(shù)簡介
9.3 機器人視覺導(dǎo)航中的圖像處理技術(shù)
9.4 機器人視覺導(dǎo)航實例——基于單目視覺的室莊機器人導(dǎo)航
9.5 小結(jié)
第10章 基于內(nèi)容的圖像查詢
10.1 基于灰度直方圖距離的查詢
10.2 基于灰度共生矩陣的查詢
10.3 兩種查詢方法的比較與總結(jié)
10.4 非接觸性表面粗糙度等級識別
10.5 基于顏色的圖像查詢
10.6 小結(jié)
第1l章 基于圖像的建模技術(shù)
11.1 基于圖像的建模技術(shù)概述
11.2 基于圖像繪制的技術(shù)原理
11.3 基于圖像建模的技術(shù)方法分類
11.4 基于圖像建模的虛擬場景生成及漫游技術(shù)
11.5 小結(jié)
第12章 基于幾何與圖像相結(jié)合的建模技術(shù)
12.1 視景系統(tǒng)中的幾何建模技術(shù)概要
12.2 幾何建模方法的數(shù)學(xué)原理
12.3 三維幾何模型對象的獲取方法
12.4 模型、紋理與光照技術(shù)
12.5 三維幾何建模技術(shù)的應(yīng)用
12.6 圖像與幾何相結(jié)合的建模技術(shù)與應(yīng)用
12.7 小結(jié)
參考文獻