《图像处理技术手册》是一本由 Rafael C. Gonzalez 和 Richard E. Woods 合作编写的涵盖数字图像处理的基础知识、图像增强、图像分割、特征提取和目标识别等多个方面的知识的指南。
本书是数字图像处理领域的经典著作，广泛应用于工程师、科学家和研究人员等专业人士的学习和实践中。
本文将对本书的内容进行详细摘要和概述，主要分为以下几个方面：
一、数字图像的表示和处理
数字图像是以像素点的形式记录图像信息的。本书首先介绍了数字图像的基本概念，包括数字图像的表示、采样、量化和编码等基本知识。
介绍了数字图像的处理方法，包括直方图均衡化、滤波器和边缘检测等，同时也讨论了数字图像的噪声模型和去噪方法。
二、图像增强和图像分割
图像增强是指通过改变图像的像素值和亮度对图像进行改进。本书介绍了常见的图像增强方法，包括灰度变换、空域滤波、频域滤波和小波变换等，以及如何对图像进行锐化和模糊处理。
图像分割是将图像分为不同的区域或对象，本书介绍了几种图像分割的方法，包括阈值分割、区域生长和边缘检测等。
三、特征提取和目标识别
特征提取是指从图像中提取出具有代表性的信息，用于目标识别。本书介绍了常见的特征提取方法，包括形状描述、纹理分析和颜色特征等。
在目标识别方面，需要掌握特征提取和匹配的方法，以及如何设计有效的目标识别算法。
四、实践操作
本书的内容相对来说比较理论，需要结合实际情况进行操作和实践。读者需要掌握一定的编程能力和相关软件的使用，才能更好地理解和应用本书的内容。
以下是本书的章节详细概述：
第1章 介绍了数字图像处理的基础知识，包括数字图像的表示、采样、量化和编码等基本知识，同时也讨论了数字图像的噪声模型和去噪方法。
第2章 介绍了数字图像的转换和编码，包括灰度变换、空域滤波和频域滤波等。
第3章 介绍了图像增强的方法，包括灰度变换、空域滤波、频域滤波和小波变换等，以及如何对图像进行锐化和模糊处理。
第4章 介绍了图像分割的方法，包括阈值分割、区域生长和边缘检测等。
第5章 介绍了形态学图像处理的基本原理和方法，包括膨胀、腐蚀、开操作和闭操作等。
第6章 介绍了图像的表示和描述，包括边缘描述、形状描述、纹理分析和颜色特征等。
第7章 介绍了数字图像压缩的基础知识和方法，包括无损压缩和有损压缩等。
第8章 介绍了数字图像的复原和重建，包括图像退化模型、复原滤波和最小二乘估计等。
第9章 介绍了数字图像的分析和识别，包括特征提取、特征匹配和目标识别等方法。
第10章 介绍了数字图像处理中的一些高级应用，包括数字图像处理系统的设计、数字图像处理的实时处理和嵌入式处理等。
本书是数字图像处理领域的重要参考书之一，具有广泛的应用价值。读者在阅读本书时，需要注意掌握数字图像的表示和处理、图像分割和目标识别等方面的知识，并且要结合实际情况进行操作和实践。
《图像处理技术手册》是一本涵盖数字图像处理的基础知识、图像增强、图像分割、特征提取和目标识别等多个方面的知识的指南。读者需要结合实际情况进行操作和实践，才能更好地理解和应用本书的内容。
下面是小编精心整理的《图像处理技术手册》pdf电子版目录，快跟着学起来吧：
第1章视觉系统实践一—图像显示
输入/输出和库函数调用
1.1OpenCV
1.2基本的OpenCV代码
1.2.1IpHmage 教结构
1.2.2读写图像
1.2.3图像显示
1.2.4示例
1.3图像捕捉
1.4和AIPCV库的接口
1.5网站文件
1.6参考文献
第2章边缘检测技木
2.1边缘检测的目的
2.2传统的方法和理论
2.2.1边缘的模型
2.2.2噪声
2.2.3导数算
2.2.4 基于模板的边缘检测
2.3边缘模型:Marr-Hildreth边缘检测器
2.4Canny Edge边缘检测器-2.5Shen-Castan(ISEF)边缘检测器
2.6两种最优边缘检测器
2.7彩色边终
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