Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений (3-е изд., 2012) (1246138), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Гауссовы фильтры низких частот4.8.4. Дополнительные примеры низкочастотной фильтрации4.9. Повышения резкости изображений частотными фильтрами4.9.1. Идеальные фильтры высоких частот4.9.2. Фильтры высоких частот Баттерворта4.9.3. Гауссовы фильтры высоких частот4.9.4.
Лапласиан в частотной области4.9.5. Нерезкое маскирование, высокочастотная фильтрация с подъемомчастотной характеристики, фильтрация с усилением высоких частот4.9.6. Гомоморфная фильтрация4.10. Избирательная фильтрация4.10.1. Режекторные и полосовые пропускающие фильтры4.10.2. Узкополосные фильтры4.11. Вопросы реализации4.11.1. Разделимость двумерного ДПФ4.11.2. Вычисление обратного ДПФ при помощи алгоритма прямого ДПФ4.11.3. Быстрое преобразование Фурье4.11.4.
Некоторые замечания по поводу построения фильтровЗаключениеСсылки и литература для дальнейшего изученияЗадачиГлава 5. Восстановление и реконструкция изображенийВведение5.1. Модель процесса искажения/восстановления изображения5.2. Модели шума5.2.1.
Пространственные и частотные свойства шума5.2.2. Функции плотности распределения вероятностей для некоторыхважных типов шума5.2.3. Периодический шум5.2.4. Построение оценок для параметров шума5.3. Подавление шумов — пространственная фильтрация5.3.1. Усредняющие фильтры5.3.2. Фильтры, основанные на порядковых статистиках5.3.3. Адаптивные фильтры5.4. Подавление периодического шума — частотная фильтрация5.4.1. Режекторные фильтры5.4.2. Полосовые фильтры5.4.3. Узкополосные фильтры5.4.4.
Оптимальная узкополосная фильтрация5.5. Линейные трансляционно-инвариантные искажения5.6. Оценка искажающей функции5.6.1. Оценка на основе визуального анализа изображения5.6.2. Оценка на основе эксперимента5.6.3. Оценка на основе моделирования5.7. Инверсная фильтрация306313314320320324327330332334336336338339342346346347351351352353356357357359366366367368369369374375378378382386393393395396398403406407407408411Содержание5.8. Фильтрация методом минимизации среднего квадрата отклонения(винеровская фильтрация)5.9.
Фильтрация методом минимизации сглаживающего функционаласо связью5.10. Среднегеометрический фильтр5.11. Реконструкция изображения по проекциям5.11.1. Введение5.11.2. Принципы компьютерной томографии (КТ)5.11.3. Проекции и преобразование Радона5.11.4. Теорема о центральном сечении5.11.5. Реконструкция по проекциям в параллельных пучках методомфильтрации и обратного проецирования5.11.6. Реконструкция на основе фильтрованных обратных проекцийс веерным пучкомЗаключениеСсылки и литература для дальнейшего изученияЗадачи7414418424424425428432438439445452453454Глава 6.
Обработка цветных изображенийВведение6.1. Основы теории цвета6.2. Цветовые модели6.2.1. Цветовая модель RGB6.2.2. Цветовые модели CMY и CMYK6.2.3. Цветовая модель HSI6.3. Обработка изображений в псевдоцветах6.3.1. Квантование по яркости6.3.2. Преобразование яркости в цвет6.4. Основы обработки цветных изображений6.5. Цветовые преобразования6.5.1. Постановка задачи6.5.2. Цветовое дополнение6.5.3. Вырезание цветового диапазона6.5.4. Яркостная и цветовая коррекция6.5.5. Обработка гистограмм6.6.
Сглаживание и повышение резкости6.6.1. Сглаживание цветных изображений6.6.2. Повышение резкости цветных изображений6.7. Сегментация изображения, основанная на цвете6.7.1. Сегментация в цветовом пространстве HSI6.7.2. Сегментация в цветовом пространстве RGB6.7.3. Обнаружение контуров на цветных изображениях6.8. Шум на цветных изображениях6.9. Сжатие цветных изображенийЗаключениеСсылки и литература для дальнейшего изученияЗадачи460460461468469474475483484489495496496501502504509511511514515515517520524527529529530Глава 7. Вейвлеты и кратномасштабная обработкаВведение7.1. Предпосылки5365365378Содержание7.1.1. Пирамиды изображений7.1.2.
Субполосное кодирование7.1.3. Преобразование Хаара7.2. Кратномасштабное разложение7.2.1. Разложения в ряды7.2.2. Масштабирующие функции7.2.3. Вейвлет-функции7.3. Одномерные вейвлет-преобразования7.3.1. Разложение в вейвлет-ряды7.3.2. Дискретное вейвлет-преобразование7.3.3. Интегральное вейвлет-преобразование7.4. Быстрое вейвлет-преобразование7.5. Двумерные вейвлет-преобразования7.6. Вейвлет-пакетыЗаключениеСсылки и литература для дальнейшего изученияЗадачи538543550554554557562566566569571574583593604604606Глава 8. Сжатие изображенийВведение8.1. Основы8.1.1. Кодовая избыточность8.1.2. Пространственная и временнáя избыточность8.1.3.
Лишняя информация8.1.4. Измерение содержащейся в изображении информации8.1.5. Критерии верности воспроизведения8.1.6. Модели сжатия изображений8.1.7. Форматы изображений, контейнеры и стандарты сжатия8.2. Некоторые основные методы сжатия8.2.1. Кодирование Хаффмана8.2.2. Кодирование Голомба8.2.3. Арифметическое кодирование8.2.4. LZW-кодирование8.2.5. Кодирование длин серий8.2.6.
Кодирование на базе шаблонов8.2.7. Кодирование битовых плоскостей8.2.8. Блочное трансформационное кодирование8.2.9. Кодирование с предсказанием8.2.10. Вейвлет-кодирование8.3. Нанесение цифровых водяных знаков на изображениеЗаключениеСсылки и литература для дальнейшего изученияЗадачи611611612614616617618621624626630630633637640644651655659679700713722722724Глава 9. Морфологическая обработка изображенийВведение9.1. Начальные сведения9.2.
Эрозия и дилатация9.2.1. Эрозия9.2.2. Дилатация9.2.3. Двойственность728728728732732734737Содержание9.3. Размыкание и замыкание9.4. Преобразование «попадание/пропуск»9.5. Некоторые основные морфологические алгоритмы9.5.1. Выделение границ9.5.2. Заполнение дырок9.5.3. Выделение связных компонент9.5.4.
Выпуклая оболочка9.5.5. Утончение9.5.6. Утолщение9.5.7. Построение остова9.5.8. Усечение9.5.9. Морфологическая реконструкция9.5.10. Сводная таблица морфологических операций9.6. Морфология полутоновых изображений9.6.1. Эрозия и дилатация9.6.2. Размыкание и замыкание9.6.3. Некоторые основные алгоритмы полутоновой морфологии9.6.4. Полутоновая морфологическая реконструкцияЗаключениеСсылки и литература для дальнейшего изученияЗадачиГлава 10. Сегментация изображенийВведение10.1.
Основы10.2. Обнаружение точек, линий и перепадов10.2.1. Основы10.2.2. Обнаружение изолированных точек10.2.3. Обнаружение линий10.2.4. Модели перепадов10.2.5. Простые методы обнаружения контурных перепадов10.2.6. Более совершенные методы обнаружения контуров10.2.7. Связывание контуров и нахождение границ10.3. Пороговая обработка10.3.1. Обоснование10.3.2.
Обработка с глобальным порогом10.3.3. Метод Оцу оптимального глобального порогового преобразования10.3.4. Применение сглаживания изображения для улучшения обработкис глобальным порогом10.3.5. Использование контуров для улучшения обработки с глобальнымпорогом10.3.6. Обработка с несколькими порогами10.3.7. Обработка с переменным порогом10.3.8. Пороги, основанные на нескольких переменных10.4. Сегментация на отдельные области10.4.1. Выращивание областей10.4.2. Разделение и слияние областей10.5.
Сегментация по морфологическим водоразделам10.5.1. Исходные предпосылки10.5.2. Построение перегородок10.5.3. Алгоритм сегментации по водоразделам973774274574574674875175375475575876176877177277477778478778878879779779880080180580681181782684085485485886086586787087488088188288688988989289410Содержание10.5.4. Использование маркеров10.6. Использование движения при сегментации10.6.1.
Пространственные методы10.6.2. Частотные методыЗаключениеСсылки и литература для дальнейшего изученияЗадачиГлава 11.Представление и описаниеВведение11.1. Представление11.1.1. Прослеживание границы11.1.2. Цепные коды11.1.3. Аппроксимация ломаной линией минимальной длины11.1.4. Другие методы аппроксимации ломаной линией11.1.5. Сигнатуры11.1.6. Сегменты границы11.1.7. Остовы областей11.2. Дескрипторы границ11.2.1.
Некоторые простые дескрипторы11.2.2. Нумерация фигур11.2.3. Фурье-дескрипторы11.2.4. Статистические характеристики11.3. Дескрипторы областей11.3.1. Некоторые простые дескрипторы11.3.2. Топологические дескрипторы11.3.3. Текстурные дескрипторы11.3.4. Инварианты моментов двумерных функций11.4. Использование главных компонент для описания11.5.
Реляционные дескрипторыЗаключениеСсылки и литература для дальнейшего изученияЗадачиГлава 12.Распознавание объектовВведение12.1. Образы и классы образов12.2. Распознавание на основе методов теории принятия решений12.2.1. Сопоставление12.2.2. Статистически оптимальные классификаторы12.2.3. Нейронные сети12.3. Структурные методы распознавания12.3.1. Сопоставление номеров фигур12.3.2.
Сопоставление строк символовЗаключениеСсылки и литература для дальнейшего изученияЗадачиПриложенияКодовые таблицы для сжатия изображенийЛитератураПредметный указатель896899899903907907909919919919920922925932934936938941941942944947948949950954966969980983984985990990990995996100310131036103610371039104010411045104510501081Ïðåäèñëîâèå ê àíãëèéñêîìó èçäàíèþЕсли что-то удается читать без усилий,значит больших усилий стоило это написать.Энрике Хардиел ПонселаНастоящее издание является результатом значительной переработки книги«Цифровая обработка изображений».
При подготовке этого издания, как и приподготовке предыдущих четырех редакций (Гонсалес и Уинтц, 1977 г. и 1978 г.;Гонсалес и Вудс, 1992 г. и 2002 г.), мы ориентировались прежде всего на студентови преподавателей. Как и прежде, основные цели этой книги — служить введением в основные понятия и методы цифровой обработки изображений, а такжесоздать основу для последующего изучения и проведения самостоятельных исследований в этой области. С учетом этих целей мы вновь сконцентрировалисьна материале, который считаем фундаментальным и применимым не толькодля решения узкоспециальных задач.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
