(图像处理分析与机器视觉第二版)高清中文电子教材_基于opencv的图像处理

《图像处理分析与机器视觉第二版》是一本系统性较强的图像处理教材。本书内容全面，涵盖了从数字图像获取、预处理、特征提取到模式分类、目标跟踪等多个方面的知识。

一、大纲

本书共分为11章，每章内容相对独立，但又相互联系，构成了一个完整的图像处理和机器视觉知识体系。以下是本书的大纲：

第一章 数字图像获取

第二章 图像增强

第三章 图像变换

第四章 频域处理

第五章 图像分割

第六章 特征提取与选择

第七章 特征匹配与识别

第八章 目标检测与识别

第九章 图像压缩与编码

第十章 视觉传感器

第十一章 机器视觉应用

二、内容

数字图像获取

数字图像获取是图像处理的基础。本章主要介绍了数字图像的表示方式、采集原理和数字图像的基本性质。

图像增强

图像增强是通过增强图像的某些特征，以改善图像的视觉效果。本章主要介绍了直方图均衡化、滤波和锐化等图像增强方法。

图像变换

图像变换是将原始图像进行一些形变操作，以得到新的图像。本章主要介绍了平移、旋转、缩放等基本变换和小波变换等高级变换。

频域处理

频域处理是通过将图像从空间域转换到频域，以分析和处理图像。本章主要介绍了傅里叶变换和小波变换等频域处理方法。

图像分割

图像分割是将图像分成多个区域的过程。本章主要介绍了阈值法、边缘检测和区域生长等图像分割方法。

特征提取与选择

特征提取是将原始图像中有用的信息提取出来，用于后续的模式识别和分析。本章主要介绍了图像中常见的特征提取算法，如SIFT和HOG等。

特征匹配与识别

特征匹配是将两幅图像中的相似特征点匹配起来，用于后续的目标跟踪和识别。本章主要介绍了特征点描述符、特征点匹配和机器学习等特征匹配和识别方法。

目标检测与识别

目标检测和识别是图像处理和机器视觉中最为重要的应用之一。本章主要介绍了基于图像的目标检测和识别方法，如HOG+SVM和深度学习等。

图像压缩与编码

图像压缩和编码是为了在保证图像质量的同时，减少图像数据量，以便于存储和传输。本章主要介绍了JPEG和H.264等图像压缩和编码标准。

视觉传感器

视觉传感器是机器视觉系统中最为重要的组成部分之一。本章主要介绍了视觉传感器的种类、特点和应用。

机器视觉应用

机器视觉应用广泛，包括工业检测、智能交通、医学影像等多个领域。本章主要介绍了机器视觉在不同领域中的应用，以及未来的发展方向。

三、难点

本书内容涉及面较广，其中一些章节的内容相对来说难度较大，需要更深入的理解和实践。

频域处理

频域处理需要一定的数学基础，特别是对于傅里叶变换和小波变换等高级变换，需要对信号和系统有一定的了解。

特征匹配与识别

特征匹配和识别是机器视觉领域中最为难的问题之一。对于基于机器学习的方法，需要对常见的机器学习算法和深度学习有一定的掌握。

目标检测与识别

目标检测和识别需要掌握一定的图像处理和机器视觉算法，尤其是对于深度学习方法，需要对深度学习框架和算法有一定的理解。

四、总结

《图像处理分析与机器视觉第二版》是一本涵盖了从数字图像获取、预处理、特征提取到模式分类、目标跟踪等多个方面的知识的图像处理教材。本书内容全面，涉及面广，

对于初学者和从业者都是一本很好的参考书籍。但是，由于本书内容较多，对于一些难点需要更加深入的理解和实践。

下面是小编精心整理的《图像处理分析与机器视觉第二版》pdf电子版部分目录，快跟着学起来吧：

2.1斜切

2.2计算亮度直方图

2.3产生加性零均值高斯噪声

3.1关系r的共生矩阵C(z,y)

4.1直方图均衡化

4.2使用旋转掩模的平滑

4.3高效的中值滤波

4.4Canny边缘检测子

5.1基本的阈值化

5.2迭代的〔最优的〉阙值选择

5.3递归的多光谱阈值化

5.4分层的阈值化

5.5有方向的边缘数据的非最大抑制

5.6边缘检泓算子输出的滞后过滤

5.7边缘松弛法

5.8内边界跟踪

5.9外边界跟踪

《图像处理分析与机器视觉第二版》pdf电子版截图：