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书名 | 智能交通数字图像处理技术 |
分类 | 教育考试-大中专教材-大学教材 |
作者 | 陈昕 |
出版社 | 机械工业出版社 |
下载 | ![]() |
简介 | 编辑推荐 本书遵循教育部教指委相关指导文件和高等院校学生学习规律编写而成。践行四新理念,融入思政元素,注重理论与实践相结合。 内容推荐 本书以满足智能交通领域对数字图像处理技术的需求为宗旨,采用数字图像处理理论知识、算法讲解与Python编程相结合的方法,突出在智能交通领域的应用,具有较强的实用性。本书共12章,包括基础和应用两部分:基础部分为第1~8章,涵盖数字图像处理技术的基础知识和理论算法,主要内容有绪论、图像处理基础、傅里叶变换与图像卷积、图像增强、图像复原、形态学图像处理、图像分割、图像特征提取;应用部分为第9~12章,是数字图像处理技术在智能交通领域的应用实例,主要内容有车牌识别、道路交通标志检测与识别、车道线检测与识别、行人目标检测。 本书既可作为高等院校智能交通和智能车辆工程等专业的图像处理相关课程教材,也可作为从事智能交通领域图像研究和应用的工程技术人员的参考读物。 本书配有PPT课件,以及原始图像和图像处理代码,采用本书作为教材的教师,可以登录www.cmpedu.com免费注册并下载。 目录 前言 第1章绪论1 11数字图像1 111数字图像的基本概念及分类1 112数字图像的基本特点3 12数字图像处理的目的和主要研究内容4 121数字图像处理的目的4 122数字图像处理的主要研究内容4 13Python数字图像处理库5 131基于Python开发的数字图像 处理包6 132OpenCVPython7 14数字图像处理技术在智能交通中的 应用8 141交通信息采集8 142图像检测与识别8 习题9 第2章图像处理基础10 21图像数字化10 211图像采样和量化10 212空间和灰度级分辨率13 213数字图像的表示14 214像素间的关系14 22图像数据结构16 221二维数组存储数字图像16 222颜色模型19 223图像通道模式21 23图像文件格式24 231BMP文件格式24 232GIF文件格式24 233TIFF文件格式25 234JPEG文件格式25 235PNG文件格式25 24简单图像处理编程实现25 241图像读取25 242彩色图像通道拆分27 243使用切片进行图像处理28 244灰度图像二值化处理30 245显示不同图像模式31 习题31 第3章傅里叶变换与图像卷积32 31傅里叶变换32 311傅里叶级数与变换32 312一维离散傅里叶变换33 313二维离散傅里叶变换36 314图像的离散傅里叶变换43 32图像卷积45 321图像卷积的概念45 322卷积定理45 323数字图像卷积操作46 习题49 第4章图像增强50 41概述50 42直接灰度变换51 421灰度线性变换51 422图像反转52 423对数变换53 424幂律变换55 43直方图修正56 431灰度直方图的含义56 432对比度拉伸60 433直方图均衡化64 434直方图规定化68 44图像平滑74 441邻域平均法74 442中值滤波法76 443频域低通滤波法78 45图像锐化82 451微分法82 452高通滤波法83 习题86 第5章图像复原87 51图像复原的基本概念87 52图像退化模型87 521连续的退化模型88 522离散的退化模型89 53图像复原方法91 531反向滤波法91 532约束还原法95 习题99 第6章形态学图像处理100 61腐蚀和膨胀100 611腐蚀100 612膨胀102 62开运算和闭运算103 621开运算103 622闭运算105 63形态学图像处理交通领域编程实现107 631利用开、闭运算实现斑马线 清洗107 632形态学对比度增强108 习题110 第7章图像分割111 71阈值分割111 711基于阈值的二值化111 712Otsu分割112 72边缘检测114 721基于梯度方法和零点交叉方法的 边缘检测114 722基于边缘连接的边缘检测121 73Hough变换123 731Hough变换原理123 732图像Hough变换操作124 74区域分割130 741区域生长130 742分裂合并134 743分水岭分割137 习题140 第8章图像特征提取141 81图像特征检测器与描述符141 811特征检测器与描述符141 812Harris角点检测142 82图像特征提取方法143 821方向梯度直方图(HOG)特征 提取144 822尺度不变特征变换(SIFT)特征 提取149 83图像匹配151 831ORB特征检测和暴力匹配151 832FLANN匹配153 习题155 第9章交通应用实例——车牌识别156 91车牌识别研究现状156 92数字图像处理车牌识别157 921车牌图像预处理157 922车牌定位164 923字符分割164 924字符识别165 93数字图像处理车牌识别编程实现166 习题176 第10章交通应用实例——道路交通 标志检测与识别177 101道路交通标志图像处理检测与识别 研究现状177 1011国外研究现状177 1012国内研究现状178 1013交通标志识别系统与数据集179 102道路交通标志检测与识别方法180 1021检测方法180 1022识别方法181 103交通标志检测与识别编程实现182 习题195 第11章交通应用实例——车道线 检测与识别196 111车道线检测与识别概述196 112车道线检测算法196 1121基于模型的检测算法197 1122基于特征的检测算法198 1123基于深度学习的车道线检测198 113基于OpenCV的车道线检测编程 实现199 习题207 第12章交通应用实例——行人目标 检测208 121行人目标检测概述208 122行人目标检测算法208 1221单特征的行人目标检测算法209 1222多特征的行人目标检测算法210 123基于Haar特征的行人检测Python 实现211 1231基于Haar特征的行人检测211 1232Python编程实现212 124基于HOG+SVM的行人目标检测 Python实现213 1241算法步骤213 1242Python编程实现214 习题218 参考文献219 |
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