本書是數(shù)字圖像處理實驗教材，內(nèi)容包含圖像增強(qiáng)、圖像還原和圖像分割等圖像處理技術(shù)的基本原理、典型算法以及實驗程序代碼。除了基礎(chǔ)知識外，書中還加入了實際的工程案例章節(jié)，提供了相關(guān)的原理分析、算法描述和程序代碼實現(xiàn)。
本書共9章，分別是調(diào)試軟件的使用、圖像增強(qiáng)、圖像還原、圖像分割、圖像壓縮、圖像采集、靜態(tài)視頻監(jiān)視下運動目標(biāo)的檢測、手寫數(shù)字圖像的識別和織物疵點檢測。每章都包含相關(guān)知識介紹、典型實驗及程序編碼，以及對程序編碼的必要說明，使讀者能夠掌握基于OpenCV的圖像處理編程技術(shù)和方法，這也是本書的特色。
本書可作為高等學(xué)校計算機(jī)、通信和自動化等相關(guān)專業(yè)本科生、研究生的教材，或者作為工作在圖像處理、識別領(lǐng)域一線的廣大技術(shù)人員的參考資料，也可作為數(shù)字圖像處理課程設(shè)計的素材。
為了全面深入地掌握數(shù)字圖像處理學(xué)科的相關(guān)知識，上機(jī)實驗是數(shù)字圖像處理課程中非常重要的實踐環(huán)節(jié)。編者在教學(xué)中發(fā)現(xiàn)大部分?jǐn)?shù)字圖像處理教材采用MATLAB作為教學(xué)語言，利用MATLAB中的相關(guān)函數(shù)實現(xiàn)對數(shù)字圖像的處理。
隨著OpenCV發(fā)行，一個開源、跨平臺的計算機(jī)視覺庫為我們提供了圖像處理和計算機(jī)視覺方面的算法。本書作為數(shù)字圖像處理課程的實驗教材，采用了Visual Studio 2010與OpenCV2.4.9共同搭建的實驗環(huán)境，給出了圖像處理相關(guān)算法描述，并提供了對應(yīng)的程序代碼。
本書共9章，第1~5章介紹典型數(shù)字圖像處理算法，第6~9章提供了一些工程案例。書中各章包括實驗?zāi)康�、相關(guān)基礎(chǔ)知識、實驗內(nèi)容、實驗報告要求等內(nèi)容，工程案例部分還附有相關(guān)函數(shù)和程序閱讀。實驗?zāi)康牟糠指爬嗣空聦嶒炐枰攸c掌握或一般了解的知識點；相關(guān)基礎(chǔ)知識簡要地介紹了數(shù)字圖像處理的相關(guān)理論知識；實驗內(nèi)容給出實驗需要完成的內(nèi)容及程序代碼；實驗報告要求給出實驗報告需要包含的內(nèi)容；相關(guān)函數(shù)和程序閱讀對工程案例實驗中用到的關(guān)鍵程序代碼進(jìn)行了詳細(xì)的注釋和解讀，供學(xué)生閱讀以加深對實驗內(nèi)容的理解。
本書是一本數(shù)字圖像處理課程的實驗教材，基本覆蓋了數(shù)字圖像處理的主要內(nèi)容。希望讀者能夠體會到實驗?zāi)康摹⑾嚓P(guān)基礎(chǔ)知識、實驗內(nèi)容所蘊(yùn)含的數(shù)字圖像處理概念，學(xué)會一定的OpenCV編程技術(shù)。書中所有程序代碼都通過上機(jī)測試，需要的讀者可發(fā)郵件到j(luò)unsus@163.com免費索取。
本書第1、2章由胡文學(xué)編寫，第3、5章由師紅宇編寫，第4、8章由任小玲編寫，第6、7章由蘇軍編寫，第9章由陳寧編寫。蘇軍設(shè)計了全書的結(jié)構(gòu)，并做了統(tǒng)稿工作。本書在編寫和出版過程中得到了西安工程大學(xué)領(lǐng)導(dǎo)、西安電子科技大學(xué)出版社戚文艷編輯的大力支持和幫助，在此表示感謝。
由于編者水平有限，書中難免有疏漏和不足之處，懇請廣大讀者和同行專家批評指正。
第1章 調(diào)試軟件的使用 1
1.1 實驗?zāi)康?1
1.2 關(guān)于OpenCV 1
1.3 OpenCV在VS2010中的環(huán)境配置及程序開發(fā)步驟 2
1.4 OpenCV的常用數(shù)據(jù)類型與常用操作 6
1.5 OpenCV的常用函數(shù) 8
1.6 程序在編譯、鏈接、運行中常見錯誤的處理 12
1.7 實驗內(nèi)容 15
1.8 實驗報告要求 16
第2章 圖像增強(qiáng) 17
2.1 實驗?zāi)康?17
2.2 相關(guān)基礎(chǔ)知識 17
2.2.1 空域增強(qiáng)原理 17
2.2.2 頻域增強(qiáng)原理 18
2.2.3 圖像增強(qiáng)的典型方法 18
2.3 實驗內(nèi)容 23
2.4 實驗報告要求 32
思考題 32
第3章 圖像還原 33
3.1 實驗?zāi)康?33
3.2 相關(guān)基礎(chǔ)知識 33
3.2.1 圖像退化模型 33
3.2.2 圖像還原方法 34
3.3 實驗內(nèi)容 36
3.4 實驗報告要求 47
思考題 47
第4章 圖像分割 48
4.1 實驗?zāi)康?48
4.2 相關(guān)基礎(chǔ)知識 48
4.2.1 數(shù)字圖像邊緣檢測方法 48
4.2.2 分水嶺圖像分割方法 50
4.2.3 基于形態(tài)學(xué)的圖像分割方法 51
4.2.4 基于區(qū)域增長的分割算法 52
4.3 實驗內(nèi)容 52
4.4 實驗報告要求 68
思考題 68
第5章 圖像壓縮 69
5.1 實驗?zāi)康?69
5.2 相關(guān)基礎(chǔ)知識 69
5.2.1 圖像壓縮基本原理 69
5.2.2 經(jīng)典的圖像壓縮編碼方法 71
5.2.3 圖像壓縮技術(shù)標(biāo)準(zhǔn) 72
5.3 實驗內(nèi)容 74
5.4 實驗報告要求 86
思考題 86
第6章 圖像采集 87
6.1 實驗?zāi)康?87
6.2 相關(guān)實驗環(huán)境設(shè)施介紹 87
6.3 實驗內(nèi)容 89
6.4 實驗報告要求 92
思考題 92
第7章 靜態(tài)視頻監(jiān)視下運動目標(biāo)的檢測 93
7.1 實驗?zāi)康?93
7.2 相關(guān)基礎(chǔ)知識 93
7.2.1 相鄰幀間差法 93
7.2.2 背景減除法 95
7.3 實驗內(nèi)容 95
7.4 相關(guān)函數(shù)與程序閱讀 102
7.5 實驗報告要求 102
思考題 103
第8章 手寫數(shù)字圖像的識別 104
8.1 實驗?zāi)康?104
8.2 相關(guān)基礎(chǔ)知識 104
8.2.1 模式識別的基本原理 104
8.2.2 手寫數(shù)字圖像識別的基本原理 105
8.3 實驗內(nèi)容 107
8.4 實驗報告要求 111
思考題 111
第9章 織物疵點檢測 112
9.1 實驗?zāi)康?112
9.2 相關(guān)基礎(chǔ)知識 112
9.2.1 背景 112
9.2.2 疵點的概念 112
9.2.3 疵點的檢測方法 113
9.2.4 織物疵點的檢測流程 114
9.2.5 紡織工業(yè)領(lǐng)域的疵點檢測硬件系統(tǒng) 115
9.2.6 相關(guān)實驗環(huán)境設(shè)施介紹 116
9.3 實驗內(nèi)容 116
9.4 相關(guān)函數(shù)和程序閱讀 121
9.5 實驗報告要求 127
思考題 127
參考文獻(xiàn) 128
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