《图像处理系统》苏光大_清华大学_2020.5【pdf】

《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

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