图像处理与应用2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

图像处理与应用PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 绪论1

1.1研究背景1

1.1.1图像处理与计算机视觉1

1.1.2图像处理与计算机视觉的应用3

1.2国内外研究现状4

1.2.1图像降噪算法5

1.2.2图像中的边缘检测5

1.2.3图像中的直线特征检测8

参考文献10

第2章 图像滤波基础16

2.1引言16

2.2噪声的种类及数学模型16

2.3非线性滤波技术18

2.3.1基于排序统计的滤波方法19

2.3.2基于数学形态学的滤波方法21

2.3.3基于模糊理论的滤波方法21

2.3.4基于小波分析的滤波方法22

2.3.5其他方法23

2.4滤波性能的评估24

2.4.1客观评价方法24

2.4.2主观评价方法26

2.5本章小结27

参考文献27

第3章 脉冲噪声的非线性滤波算法研究32

3.1引言32

3.2脉冲噪声的模型及特点分析33

3.3中值型脉冲噪声滤波算法的发展33

3.4基于两级检测的脉冲噪声滤波算法34

3.4.1关于脉冲噪声图像的假设35

3.4.2脉冲噪声检测36

3.4.3噪声滤除38

3.4.4实验结果及分析39

3.5本章小结44

参考文献45

第4章 混合噪声的滤波算法研究47

4.1引言47

4.2混合噪声滤波算法47

4.3模糊技术及混合噪声滤波49

4.3.1模糊理论在图像处理中的应用49

4.3.2模糊滤波技术50

4.4两种基于中值-模糊技术的混合噪声滤除算法51

4.4.1 MF-Ⅰ混合噪声滤波算法52

4.4.2 MF-Ⅱ混合噪声滤波算法55

4.4.3实验结果及分析56

4.5本章小结62

参考文献62

第5章 边缘检测算法研究66

5.1引言66

5.2边缘检测基础67

5.2.1边缘检测的几个定义67

5.2.2边缘的分类67

5.2.3边缘点的梯度68

5.2.4边缘检测的基本步骤69

5.3边缘检测算法中的参数选择70

5.3.1高斯滤波器尺度参数的选择70

5.3.2边缘检测中的阈值选择71

5.4基于梯度统计信息的边缘检测算法72

5.4.1灰度直方图与梯度直方图73

5.4.2算法步骤76

5.4.3算法的调整78

5.4.4实验结果及分析79

5.5基于有限元边缘的融合算法80

5.5.1问题的提出80

5.5.2小波变换图像边缘包络带81

5.5.3自适应网格规划91

5.5.4多尺度边缘融合准则92

5.5.5实验结果及分析94

5.6本章小结98

参考文献98

第6章 基于Hough变换的直线检测算法研究102

6.1引言102

6.2标准Hough变换103

6.2.1 Hough变换原理103

6.2.2 Hough变换的实现步骤104

6.2.3标准Hough变换存在的问题105

6.3几种改进HT的性能分析106

6.4一种基于HT的直线检测改进算法107

6.4.1几个假设108

6.4.2算法具体步骤108

6.4.3算法性能分析110

6.4.4实验结果及分析111

6.5本章小结112

参考文献112

第7章 图像处理应用114

7.1邮件分拣机系统简介114

7.2分拣机视频检测系统硬件设计方案117

7.3动态图像检测算法简介118

7.4基于动态图像处理的邮件检测算法119

7.4.1预处理120

7.4.2边界特征提取120

7.4.3自适应多直线匹配方法121

7.4.4邮件的提取121

7.4.5邮件单像素轮廓提取和边界跟踪122

7.4.6面积和中心位置的计算123

7.4.7实验结果及分析123

7.5错误隐藏124

7.6 H.264错误隐藏研究进展128

7.6.1错误检测128

7.6.2错误隐藏129

7.7基于边缘分析的错误隐藏算法131

7.7.1局部边缘走向分析131

7.7.2错误隐藏算法134

7.7.3实验结果及分析136

7.8基于残差恢复的错误隐藏算法139

7.8.1算法原理139

7.8.2时域隐藏140

7.8.3残差恢复算法141

7.8.4实验结果及分析143

7.9本章小结144

参考文献145