Java數字圖像處理：編程技巧與應用實踐 ( 簡體 字) |
| 作者：賈志剛 | 類別：1. -> 程式設計 -> JAVA -> Java
2. -> 教材 -> 數位影像處理 |
| 譯者： |
| 出版社：機械工業出版社 |  3dWoo書號： 42941
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| 出版日：11/1/2015 |
| 頁數：340 |
| 光碟數：0 |
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| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787111519461 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
| 前言： |
內容簡介：本書首先通過一個簡單JAVA圖像處理程序勾勒出用JAVA來實現圖像處理的基本步驟，介紹JAVA在操作圖像方面的幾個重要的API類如ImageIO,BufferedImageOP等，并對圖像文件的保存與讀寫做較為深入細致的講解。從第二章開始介紹圖像的像素操作同時還會用實例講解如何通過這些簡單的像素操作實現圖像的色彩特效。接下來會學習圖像的直方圖，演示如何直方圖均衡化的實際應用，會基于直方圖實現一種圖像搜索算法，接下來學習圖像處理中最重要與常見的如何調整圖像的亮度，對比度與飽和度實現圖像的基本調整。然后逐步深入介紹圖像的模糊與銳化，首先學習圖像卷積模糊算法，然后介紹快速模糊算法盒子模糊，細節保留的高斯模糊與雙邊模糊，以及各種不同方向的對圖像實現模糊的技術，從而實現不同的處理效果。
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目錄：第1章 Java Graphics及其API簡介1
1.1 什么是Java圖形設備Graphics1
1.1.1 Graphics概述2
1.1.2 Graphics圖形設備的獲取、使用和銷毀2
1.1.3 Java Swing Graphics2D的重要屬性3
1.2 Java 2D API3
1.2.1 基本的Java 2D圖形繪制4
1.2.2 使用Java 2D實現太極圖形繪制5
1.3 用Java Swing繪制自定義的JPanel6
1.4 Swing Java 2D的其他高級特性介紹8
1.5 小結13
第2章 Java BufferedImage對象及其支持的API操作14
2.1 BufferedImage對象的構成14
2.1.1 Raster對象的作用與像素存儲15
2.1.2 圖像類型與ColorModel16
2.1.3 BufferedImage對象的創建與保存17
2.1.4 一個完整的ImageBuffered讀取例子18
2.2 Java BufferedImageOp API20
2.2.1 Java BufferedImageOp 接口介紹20
2.2.2 BufferedImage對象像素的讀寫方法21
2.2.3 常見問題舉例21
2.3 基于BufferedImageOp的圖像濾鏡演示22
2.4 小結28
第3章基本Swing UI組件與圖像顯示29
3.1 JPanel組件與BufferedImage對象的顯示29
3.2 JFrame組件與Main UI實現31
3.3 JFileChoose文件選擇框的使用32
3.4 基本JButton事件響應32
3.5 一個完整的Swing UI Demo33
3.6 小結37
第4章圖像屬性39
4.1 失去的時光與回憶—老照片特效39
4.2 圖像屬性42
4.3 圖像的亮度、對比度和飽和度45
4.4 圖像飽和度調整46
4.5 圖像亮度調整50
4.6 圖像對比度調整53
4.7 綜合應用—調整圖像亮度、對比度和飽和度55
4.8 小結61
第5章像素基本操作62
5.1 大自然的色彩—自然系列濾鏡62
5.2 圖像像素加減乘除65
5.3 兩幅圖像的融合與疊加70
5.4 一個更加深入的應用實踐—圖像上軋花文字效果75
5.5 小結82
第6章像素統計與應用83
6.1 統計圖像的均值、最大值與最小值83
6.2 灰度圖像二值化86
6.3 圖像直方圖91
6.4 基于直方圖實現圖像二值化96
6.5 應用—直方圖均衡化100
6.6 應用—基于直方圖的圖像搜索105
6.7 小結109
第7章圖像編輯110
7.1 為什么圖像放大以后失真110
7.2 臨近點插值算法117
7.3 雙線性插值算法120
7.4 雙立方插值與Lanczos采樣124
7.4.1 雙立方插值算法124
7.4.2 Lanczos采樣插值算法131
7.5 圖像旋轉134
7.6 小結141
第8章圖像卷積143
8.1 模糊也是一種美143
8.2 圖像空間域卷積145
8.3 盒子模糊與高斯模糊149
8.3.1 盒子模糊150
8.3.2 高斯模糊154
8.4 邊緣保留的模糊算法—高斯雙邊模糊157
8.5 像素格特效163
8.6 卷積應用：圖像去噪165
8.7 圖像銳化、拉普拉斯濾波173
8.8 小結176
第9章邊緣檢測與提取177
9.1 什么是圖像的邊緣177
9.2 Robot算子與軋花效果179
9.3 Sobel算子與Prewitt算子 182
9.4 圖像梯度—大小與角度186
9.5 基于二階導數的圖像邊緣提取189
9.6 經典邊緣提取算法—Canny Edge Detection193
9.7 小結200
第10章二值圖像201
10.1 二值圖像概述與半色調算法201
10.2 圖像抖動算法204
10.3 二值圖像泛洪填充算法208
10.4 連通組件標記算法212
10.5 二值圖像邊緣跟蹤218
10.6 二值圖像細化224
10.7 計算連通區域幾何質心228
10.8 計算連通區域方向角度231
10.9 小結233
第11章圖像形態學235
11.1 像素集合操作235
11.2 腐蝕與膨脹238
11.3 開閉操作241
11.4 Hit-and-Miss變換操作244
11.5 距離變換247
11.6 分水嶺算法250
11.7 灰度圖像腐蝕與膨脹254
11.8 小結257
第12章圖像分割258
12.1 摳圖真的這么難嗎258
12.2 基于Mean-Shift的圖像分割259
12.3 基于K-Means的圖像分割265
12.4 基于Fuzzy C-Means的圖像分割269
12.5 基于分水嶺的圖像分割275
12.6 小結279
第13章圖像特征的提取與檢測280
13.1 顏色特征提取280
13.2 紋理提取283
13.3 直線檢測288
13.4 圓檢測291
13.5 圖像金字塔295
13.6 Harris角度檢測302
13.7 SIFT特征提取307
13.8 小結322
第14章綜合運用：照片轉油畫算法323
14.1 畫筆區域323
14.2 采樣問題325
14.3 筆畫參數327
14.4 筆畫繪制330
14.5 程序實現334
14.6 小結337
附錄 數學知識參考引用338
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| 序： |
