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本書主要介紹現代數字圖像處理的高級應用，內容包括熱點圖像處理方法原理及其MATLAB仿真、並行計算及其在圖像處理中的應用、圖像並行處理環境構建、典型圖像處理方法的CUDA實現以及數字圖像處理思維方法點撥。本書的主要特色為瞄准前沿熱點、理論講解透徹和代碼注解詳細。
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- 内容简介
- 前言
- 目录
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第1章 热点图像处理方法原理及其MATLAB仿真
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1.1 基于模型的图像边缘检测及其代码快速生成
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1.1.1 模型驱动开发思想概述
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1.1.2 模型驱动开发的优势
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1.1.3 模型驱动开发在图像处理领域中的应用
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1.1.4 基于Simulink-Blocks的模型驱动开发图像处理
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1.1.5 基于Sobel算子的边缘检测的基本原理
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1.1.6 基于模型的实现
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1.1.7 代码的快速生成
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1.2 从向量相关角度实现图像匹配
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1.2.1 基于相关运算图像匹配的过程
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1.2.2 在向量空间分析图像相关匹配
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1.2.3 基于向量相关的图像匹配的MATLAB实现
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1.3 雾霭图像清晰化及其实现
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1.3.1 Retinex理论
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1.3.2 基于Retinex理论的图像增强的基本步骤
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1.3.3 多尺度Retinex算法
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1.3.4 实例精讲
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1.4 基于运动估计的视频倍频插帧
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1.4.1 运动估计简介
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1.4.2 运动估计的应用领域
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1.4.3 运动估计方法分类
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1.4.4 基于块匹配方法的运动估计
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1.4.5 相关概念
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1.4.6 匹配方法：价值函数
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1.4.7 搜索算法
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1.4.8 实际应用举例
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1.5 SIFT特征提取与描述
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1.5.1 SIFT算法
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1.5.2 SIFT特征描述
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1.5.3 实例精讲
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1.6 SURF特征提取与匹配
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1.6.1 积分图像
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1.6.2 DoH近似
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1.6.3 尺度空间表示
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1.6.4 SURF特征描述算子
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1.6.5 程序实现
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1.7 基于余弦变换的多聚焦图像融合
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1.7.1 什么是图像融合
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1.7.2 图像融合的层次
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1.7.3 多聚焦图像融合
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1.7.4 程序实现
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1.8 可变目标实时跟踪技术及其实现
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1.8.1 复杂环境下目标跟踪难点分析
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1.8.2 可变目标跟踪算法的原理
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1.8.3 模板更新方法
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1.8.4 程序实现
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第2章 并行计算及其在图像处理中的应用
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2.1 并行计算的理论知识
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2.1.1 如何理解并行计算
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2.1.2 并行计算的发展
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2.1.3 并行计算的各类实现方式
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2.1.4 并行计算机常用编程工具
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2.1.5 什么是GPU
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2.2 基于并行计算的图像处理
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2.2.1 基于并行计算的图像处理的优势
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2.2.2 效能评价标准
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2.2.3 图像处理并行设计方法
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2.2.4 需要考虑的一些问题
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第3章 图像并行处理环境构建
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3.1 建立一个简单的对话框工程
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3.2 用OpenCV显示Hello World
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3.3 安装配置CUDA环境
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3.4 用CUDA进行并行图像处理
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3.5 使用OpenCV读入、处理和显示图像
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3.6 CUDA编程简介及其在图像处理中应用
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3.6.1 主机端和设备端
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3.6.2 内核函数、CUDA软件体系和NVCC编译器
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3.6.3 CUDA线程模型的层次结构
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3.6.4 GPU组成结构及其与线程模型的关系
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3.6.5 SDK和函数库
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第4章 典型图像处理方法的GPU实现
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4.1 基于kernel函数的并行图像处理的程序实现
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4.2 从图像处理算法到GPU代码实现
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4.2.1 模板匹配的MATLAB代码
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4.2.2 模板匹配的CPU串行实现
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4.2.3 模板匹配的GPU并行实现
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4.3 使用纹理存储器加速
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4.3.1 Sobel算子边缘提取的GPU实现
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4.3.2 双线性插值图像缩放的GPU实现
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4.4 基于CUFFT函数库的图像频域变换
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4.4.1 图像FFT变换和频域低通滤波
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4.4.2 频域高通滤波
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4.4.3 多尺度Retinex去雾算法
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4.5 自适应直方图均衡
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4.6 RGB图像的GPU并行处理
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4.6.1 彩色图像去雾算法
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4.6.2 彩色图像去雾和直方图均衡
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4.6.3 K最近邻滤波器
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4.6.4 非局部均值滤波器
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第5章 数字图像处理思维方法点拨
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5.1 学习点拨：谈学习数字图像处理的经验
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5.1.1 面向应用：层层分解、抓住要点
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5.1.2 面向学习：追根溯源、比较总结
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5.2 思维点拨：运用Triz思维，突破图像处理瓶颈
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5.2.1 Triz理论概述
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5.2.2 实例分析：运用Triz理论改进Hough变换的实时性
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5.3 仿生理论助力图像处理技术发展
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5.3.1 什么是仿生理论
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5.3.2 仿生理论在数字图像处理中的应用
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- 附录A Triz矛盾矩阵表、39项技术参数以及40条创新原则
- 参考文献
- 出版地 ： 中國大陸
- 語言 ： 簡體中文
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