《图像处理系统》苏光大_清华大学_2020.5【pdf】

内容简介:

本书主要以图像处理系统方面的一些科技成果为基础，论述了图像处理系统的系统结构及其设计方法、图像处理系统创新性的理论和方法，并介绍了一些具有影响力的图像处理系统应用实例。本书中的实例主要取材于笔者主持或参与的一些科研项目。这些研究历经40余年，时间跨度较大，既包括多彩的传统技术，又有当前热门的新技术。 通过本书，读者既可以了解1∶1采样定理的发展过程，又可以从一个侧面看到人脸识别在中国的杰出应用，还可以了解基于邻域存储体的二维流计算的发展历程，看到人工智能软件和硬件结合的前景。 本书可作为高校图像处理相关专业的教学用书，也可作为图像处理技术领域科技人员的参考用书。

作者简介:

本书主要以图像处理系统方面的一些科技成果为基础，论述了图像处理系统的系统结构及其设计方法、图像处理系统创新性的理论和方法，并介绍了一些具有影响力的图像处理系统应用实例。本书中的实例主要取材于笔者主持或参与的一些科研项目。这些研究历经40余年，时间跨度较大，既包括多彩的传统技术，又有当前热门的新技术。

通过本书，读者既可以了解1∶1采样定理的发展过程，又可以从一个侧面看到人脸识别在中国的杰出应用，还可以了解基于邻域存储体的二维流计算的发展历程，看到人工智能软件和硬件结合的前景。

本书可作为高校图像处理相关专业的教学用书，也可作为图像处理技术领域科技人员的参考用书。

目录:

第1章绪论

1.1图像处理科学的体系结构

1.2图像处理的特点

1.3图像处理算法及其数据结构

1.3.1数据处理层算法及其

数据结构

1.3.2信息提取层算法及其

数据结构

1.3.3知识应用层算法及其

数据结构

1.4图像处理系统的系统结构

1.4.1图像处理系统的发展

历程

1.4.2以图像帧存为中心的

系统结构

1.4.3以计算机内存为中心

的系统结构

1.4.4以网络为中心的系统

结构

1.5图像处理系统的性能指标

1.6图像处理技术的应用

1.6.1图像处理技术在医学

中的应用

1.6.2图像处理技术在军事

上的应用

1.6.3图像处理技术在工业

中的应用

1.6.4图像处理技术在公共

安全中的应用

1.6.5图像处理技术在办公

自动化中的应用

1.6.6图像处理技术在体育

方面的应用

1.6.7图像处理技术在娱乐

中的应用

习题1

第2章图像处理硬件系统的设计

方法

2.1图像处理系统的设计流程

2.2图像处理系统的设计准则

2.2.1设计适应于机器

2.2.2设计适应于算法

2.2.3设计适应于系统

2.3可编程逻辑器件

习题2

第3章视频图像数字化

3.1图像的基本描述

3.2扫描时序的产生

3.2.1扫描时序规范

3.2.2数值波形法

3.2.3扫描时序的设计

3.3视频图像的数字化

3.3.1视频图像的采样

3.3.2数字图像的有效

比特位

3.3.3模拟视频图像的预

处理

习题3

第4章图像帧存储体

4.1图像帧存储体的结构

4.2图像帧存储体的管理

4.2.1存储体分时访问

方式

4.2.2存储体多周期嵌套的

优先级访问方式

4.3图像帧存储体的时序

习题4

第5章图像显示

5.1图像显示的基本形式

5.2图像滚动显示、漫游显示和

放大显示

5.3图像灰度窗口显示

5.4动态图像显示

习题5

第6章微机接口

6.1微机接口技术基础

6.2微机总线

6.3ISA总线下的微机图像

接口

6.4PCI总线下的微机图像

接口

习题6

第7章图像并行处理技术基础

7.1图像并行处理技术的基本

概念

7.2处理器的并行结构

7.3并行算法

7.4图像并行处理的性能指标

习题7

第8章流水线型图像并行处理

8.1流水线型图像处理的基本

技术

8.2IMAGEBOX150图像处理

系统

8.3VICOMVME图像处理工作

站、VICOMVMV机器视觉

计算机

8.4TJ82图像计算机

习题8

第9章基于DSP的图像并行处理

9.1基于DSP的图像处理基本

技术

9.2多DSP的图像并行处理

9.3基于TMS320C80的图像并行

处理

9.4基于IMS A110的图像并行

处理

习题9

第10章基于邻域存储体的二维

计算

10.1基于邻域存储体的二维计算

的基本原理与系统结构

10.2邻域存储体

10.2.1邻域存储体的邻域

数据类别

10.2.2邻域存储体并行存取

二维邻域数据

10.2.3邻域存储体并行存取

一维邻域数据

10.2.4邻域存储体的

实现

10.3基于邻域存储体的二维流数据

形成方法

10.4基于邻域存储体的二维流并行

处理的方法

10.5基于邻域存储体的二维计算

的实践

10.5.1NIPC1邻域图像

并行处理机

10.5.2NIPC2邻域图像

并行处理机

10.5.3NIPC3邻域图像

并行处理机

10.5.4NIPC4邻域图像

并行处理机

习题10

第11章图像系统软件

11.1计算机的软件环境

11.2图像处理系统的软件

结构

11.2.1图像软件系统的分层

结构

11.2.2图像软件系统的基础

架构

11.3图像软件系统的设备驱动

程序

11.4基于MMX/SSE技术的图像

并行处理

11.4.1MMX技术

11.4.2SSE技术核心

11.4.3基于MMX/SSE技术的

图像并行处理

11.5图像不规则区域的描述

11.5.1图像不规则区域的

边界形成方法

11.5.2图像不规则区域的

内部判别方法

11.5.3不规则区域的图像

存储

11.5.4图像不规则区域描述

的应用

习题11

第12章计算机人像组合技术

12.1人像组合技术的发展

历程

12.2人像部件库建库软件

12.2.1人像部件数据库

12.2.2人脸图像几何归

一化

12.2.3人脸部件的提取

12.2.4人脸部件的分类

12.3人像组合软件

12.3.1组合状态下的

操作

12.3.2修改状态下的

操作

12.4结合脑电记忆人脸的图像

重建

习题12

第13章超低分辨率人脸图像的

重建

13.1低分辨率人脸图像重建的

基本方法

13.2低分辨率人脸图像重建的

性能指标

13.3超低分辨率人脸图像的尺寸

归一化方法

13.4基于低频分量的超分辨率人脸

图像的重建方法

13.5超分辨率人脸图像重建的多级

多类训练集的生成方法

13.6超分辨率人脸图像重建的多级

多类训练集的应用方法

13.7超低分辨率人脸图像重建的

意象人脸图像的形成方法

13.8超低分辨率人脸图像的重建

系统

13.9超低分辨率人脸图像重建的

应用

13.10人脸超分辨技术的发展

习题13

第14章人脸识别技术

14.1生物特征识别概述

14.2人脸识别概述

14.3人脸识别算法

14.3.1部件PCA人脸

识别

14.3.2深度学习人脸

识别

14.4人脸识别系统

14.4.1人脸识别系统的

基本结构

14.4.2辨识型人脸识别

系统

14.4.3确认型人脸识别

系统

14.4.4关注名单型人脸

识别系统

14.4.5综合型人脸识别

系统

14.4.6人脸识别的程序

接口

14.5人脸识别技术的展望

习题14

结束语

参考文献