数字图像处理——编程框架、理论分析及实例与源码实现
5星
- 浏览量: 0
- 大小:None
- 文件类型：ZIP
简介：
本书深入浅出地讲解了数字图像处理的基础理论及其编程实践，提供了丰富的实例和源代码，帮助读者掌握关键算法和技术。
《数字图像处理——编程框架、理论分析、实例和源码实现》是一本深入探讨数字图像处理的书籍，作者孙兴华老师不仅讲解了基本的理论知识，还提供了丰富的编程框架和源码实例，旨在帮助读者更好地理解和应用数字图像处理技术。这本书籍中的源码分享对于学习者来说无疑是一份宝贵的资源。
数字图像处理是计算机科学的一个重要分支，它涉及到图像的获取、表示、分析、解释以及增强等多个环节。这个领域的研究和应用广泛，涵盖了医学影像、遥感、安全监控和人工智能等领域。本书的核心知识点包括以下几个方面：
1. **图像基础知识**：理解像素、色彩空间（如RGB和灰度）、图像分辨率及类型（位图和矢量图）是后续深入学习的基础。
2. **图像的获取与表示**：了解如何通过相机或扫描仪等设备获取图像，并在计算机中以像素数组形式存储，有助于我们更好地处理这些数据。
3. **图像变换**：包括空间域和频域中的变换技术如平移、旋转、缩放及傅立叶变换，它们对图像分析至关重要。
4. **图像增强**：通过调整亮度、对比度或锐化等手段改善图像质量，提高视觉效果，在预处理阶段尤其重要。
5. **图像分割**：将图像划分为不同的区域或对象是进行进一步识别和分类的基础步骤。常用的方法包括阈值分割及边缘检测。
6. **特征提取**：从图像中抽取有用信息如角点、边缘、纹理等，这些特征在匹配与分类任务中扮演关键角色。
7. **图像编码与压缩**：为了节省存储空间和传输带宽，需要对图像进行有效的编码和压缩。常见的标准有JPEG、PNG及MPEG等。
8. **编程框架**：书中提到的OpenCV、PIL以及MATLAB都是实现算法的重要工具。
通过孙兴华老师的源码示例，读者可以直观地看到上述知识点如何在实际代码中应用，这对于理论学习向实践操作过渡极为有益。这些源码不仅具有实践性还能够帮助加深对图像处理原理的理解。
这份资源为数字图像处理的学习提供了一个全面的路径，涵盖了从基础理论到具体实现的所有方面。对于希望在这个领域提升技能的专业人士和学生来说是一份宝贵的参考资料。
全部评论 (0)
