更新时间：2023-12-08 16:32:17
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内容提要
大数据技术精品系列教材专家委员会
序
前言
第1章 数字图像处理概述
1.1 认识数字图像处理
1.1.1 了解数字图像处理的起源
1.1.2 了解数字图像处理的应用领域
1.1.3 了解图像工程与数字图像处理的关系
1.2 认识数字图像
1.2.1 了解人眼的视觉系统
1.2.2 了解数字图像
1.2.3 熟悉像素间的基本关系
1.3 认识数字图像处理工具
1.3.1 熟悉常用数字图像处理工具
1.3.2 数字图像处理工具对比
1.4 了解数字图像处理相关Python库
1.4.1 了解Pillow库
1.4.2 了解NumPy库
1.4.3 了解scikit-image库
1.4.4 熟悉OpenCV库
小结
课后习题
第2章 图像的基本变换
2.1 读写图像数据
2.1.1 读取和显示图像
2.1.2 保存图像
2.2 在图像上绘制图形
2.2.1 绘制简单的图形
2.2.2 标注图像中的人脸区域
2.3 转换图像的颜色空间
2.3.1 了解颜色空间
2.3.2 颜色空间的相互转换
2.4 图像几何变换
2.4.1 了解图像的几何变换
2.4.2 人脸图像几何变换
第3章 图像增强与复原
3.1 使用空间滤波增强图像
3.1.1 了解空间滤波
3.1.2 使用空间滤波平滑图像
3.1.3 使用空间滤波锐化图像
3.1.4 使用空间滤波模糊图像
3.2 使用频率域滤波增强图像
3.2.1 了解频率域滤波
3.2.2 使用频率域滤波平滑图像
3.2.3 使用频率域滤波锐化图像
3.3 复原车牌图像
3.3.1 了解噪声模型
3.3.2 复原只存在噪声的图像
第4章 形态学处理
4.1 腐蚀和膨胀车牌图像
4.1.1 了解腐蚀与膨胀
4.1.2 腐蚀车牌图像
4.1.3 膨胀车牌图像
4.2 使用开/闭操作处理车牌图像
4.2.1 了解开操作与闭操作
4.2.2 对车牌图像进行开操作
4.2.3 对车牌图像进行闭操作
4.3 使用基本的形态学算法处理图像
4.3.1 了解基本的形态学算法
4.3.2 使用形态学算法处理车牌图像
第5章 图像特征提取
5.1 提取图像的颜色特征
5.1.1 了解图像的颜色特征
5.1.2 提取水质图像的颜色特征
5.2 提取图像的纹理特征
5.2.1 了解图像的纹理特征
5.2.2 提取组织切片图像的纹理特征
5.3 提取图像的轮廓特征
5.3.1 了解图像的轮廓特征
5.3.2 提取电容器零件图像的轮廓特征
5.4 提取图像的形状特征
5.4.1 了解图像的形状特征
5.4.2 提取车牌图像的形状特征
第6章 图像分割
6.1 使用阈值分割图像
6.1.1 阈值分割方法的基本原理
6.1.2 基于全局阈值的大津法
6.1.3 自适应阈值分割方法
6.1.4 使用阈值分割方法处理岩石样本图像
6.2 基于边缘检测的图像分割
6.2.1 边缘检测
6.2.2 使用Hough变换检测直线
6.2.3 基于Hough变换的QR码分割
6.3 区域生长算法
6.3.1 区域生长算法的流程
6.3.2 使用区域生长算法分割心形图像
6.4 结合空间域与色彩域的图像分割算法
6.4.1 SLIC算法
6.4.2 QuickShift算法
