數(shù)字圖像處理與Python實(shí)現(xiàn)

數(shù)字圖像處理與Python實(shí)現(xiàn)讀書筆記模板01思維導(dǎo)圖讀書筆記作者介紹內(nèi)容摘要目錄分析精彩摘錄目錄0305020406思維導(dǎo)圖數(shù)字圖像處理數(shù)字圖像處理版塊第章讀者圖像圖像小結(jié)空間編碼特征提取顏色濾波傅里葉小波彩色圖像應(yīng)用算子階關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要本書采用通俗易懂的語言對數(shù)字圖像處理的相關(guān)概念進(jìn)行闡述，同時(shí)穿插較為典型的Python**，使讀者能夠快速掌握數(shù)字圖像處理的相關(guān)概念和技術(shù)。全書共7章，大致可以分為四個(gè)版塊。第1、2章為第一版塊，介紹數(shù)字圖像處理的基礎(chǔ)知識及彩色圖像處理，使讀者了解數(shù)字圖像處理最基本的概念，并能夠掌握數(shù)字圖像處理的基本流程。第3、4章為第二版塊，介紹圖像空間濾波與圖像頻域?yàn)V波，使讀者了解數(shù)字圖像處理的一般原理。第5章為第三版塊，介紹圖像特征提取，使讀者了解數(shù)字圖像處理的基礎(chǔ)應(yīng)用。第6、7章為第四版塊，介紹圖像壓縮與圖像小波變換，使讀者了解數(shù)字圖像處理的深入應(yīng)用。附錄部分展示了如何進(jìn)行環(huán)境配置以及Python的一些基本語法。本書可作為高等院校計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、信號與信息處理、通信工程等專業(yè)的教材，也可供相關(guān)技術(shù)人員學(xué)習(xí)參考。讀書筆記讀書筆記不建議看，越到后面代碼注釋越少，還有一些小錯誤，尤其是他程序?qū)憣Φ?，后面的描述有有問題，如果是本來就理解各種濾波原理，單純用python復(fù)現(xiàn)，可以借鑒一下這本書的程序。目錄分析1.1數(shù)字圖像簡介1.2圖像采樣和量化1.3圖像的表示和可視化1.4像素間的關(guān)系1.5簡單圖像處理12345chapter01數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)知識1.7本章練習(xí)1.6小結(jié)chapter01數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)知識1.1數(shù)字圖像簡介1.1.1數(shù)字圖像處理的目的1.1.2數(shù)字圖像處理的應(yīng)用1.1.3數(shù)字圖像處理特點(diǎn)1.1.4常見的數(shù)字圖像處理方法1.2圖像采樣和量化1.2.1圖像采樣1.2.2圖像量化1.3圖像的表示和可視化1.3.1圖像的表示1.3.2圖像的格式1.3.3圖像的基本屬性1.3.4圖像可視化模塊1.5簡單圖像處理1.5.1圖像基本屬性的操作1.5.2圖像的簡單運(yùn)算1.5.3圖像卷積操作2.1彩色圖像的顏色空間2.2偽彩色圖像處理2.3基于彩色的圖像分割2.4彩色圖像的灰度化chapter02彩色圖像處理初步2.6本章練習(xí)2.5小結(jié)chapter02彩色圖像處理初步2.1彩色圖像的顏色空間2.1.1RGB顏色空間2.1.2HSI顏色空間2.1.3RGB顏色空間與HSI顏色空間之間的轉(zhuǎn)換2.2偽彩色圖像處理2.2.1強(qiáng)度分層2.2.2灰度值到彩色變換2.3基于彩色的圖像分割2.3.1HSI顏色空間中的分割2.3.2RGB顏色空間中的分割3.1空間濾波基礎(chǔ)3.2平滑處理3.3銳化處理3.4混合空間增強(qiáng)chapter03空間濾波3.6本章練習(xí)3.5小結(jié)chapter03空間濾波3.1空間濾波基礎(chǔ)3.1.1空間濾波的機(jī)理3.1.2空間濾波器模板3.2平滑處理3.2.1平滑線性空間濾波器3.2.2統(tǒng)計(jì)排序?yàn)V波器3.3銳化處理3.3.1一階微分算子3.3.2二階微分算子3.3.3反銳化掩蔽4.1傅里葉變換4.2傅里葉變換的性質(zhì)4.3快速傅里葉變換4.4圖像頻域?yàn)V波4.5小結(jié)4.6本章練習(xí)010302040506chapter04頻域?yàn)V波4.1傅里葉變換4.1.1一維傅里葉變換4.1.2二維傅里葉變換4.2傅里葉變換的性質(zhì)4.2.1傅里葉變換的基本性質(zhì)4.2.2二維傅里葉變換的性質(zhì)4.3快速傅里葉變換4.3.1快速傅里葉變換的原理4.3.2快速傅里葉變換的實(shí)現(xiàn)4.4圖像頻域?yàn)V波4.4.1低通濾波4.4.2高通濾波5.1圖像顏色特征提取5.2圖像紋理特征提取5.3圖像形狀特征提取5.4圖像邊緣特征提取chapter05圖像特征提取5.5圖像點(diǎn)特征提取5.7本章練習(xí)5.6小結(jié)chapter05圖像特征提取5.1圖像顏色特征提取5.1.1顏色直方圖5.1.2顏色矩5.1.3顏色集5.1.4顏色聚合向量5.1.5顏色相關(guān)圖5.2圖像紋理特征提取5.2.1統(tǒng)計(jì)紋理分析方法5.2.2Laws紋理能量測量法5.2.3Gabor變換5.2.4局部二值模式5.3圖像形狀特征提取5.3.1簡單形狀特征5.3.2傅里葉描述符5.3.3形狀無關(guān)矩5.4圖像邊緣特征提取5.4.1梯度邊緣檢測5.4.2一階邊緣檢測算子5.4.3二階邊緣檢測算子6.1圖像壓縮簡介6.2熵編碼技術(shù)6.3預(yù)測編碼6.4變換編碼6.5JPEG編碼12345chapter06圖像壓縮6.7本章練習(xí)6.6小結(jié)chapter06圖像壓縮6.2熵編碼技術(shù)6.2.1哈夫曼編碼6.2.2算術(shù)編碼6.2.3行程編碼6.2.4LZW編碼6.3預(yù)測編碼6.3.1DM編碼6.3.2DPCM編碼6.4變換編碼6.4.1K-L變換6.4.2離散余弦變換7.1從傅里葉變換到小波變換7.3圖像多分辨率7.2簡單小波示例chapter07圖像小波變換與多分辨率7.4圖像小波變換7.6本章練習(xí)7.5小結(jié)chapter07圖像小波變換與多分辨率7.1從傅里葉變換到小波變換7.1.1小波7.1.2感性認(rèn)識小波變換7.2簡單小波示例7.2.1哈爾小波構(gòu)建7.2.2哈爾小波變換7.2.3哈爾小波逆變換7.2.4其他常見小波函數(shù)7.3圖像多分辨率7.3.1小波多分辨率7.3.2圖像金字塔7.3.3圖像子帶編碼7.4圖像小波變換7.4.1二維小波變換基礎(chǔ)7.4.2小波變換在圖像處理中的應(yīng)用A.1綜述A.3Python基本語法A.2Python開發(fā)環(huán)境配置附錄APython開發(fā)環(huán)境配置及基本語法A.3Python基本語法A.3.1P