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Fundamentals of Digital Image Processing,1/e
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페이지 : 정보준비중 | 0.00 * 0.00 * 0.00 (cm)
ISBN-10 : 0133361659
ISBN-13 : 9780133361650
Fundamentals of Digital Image Processing,1/e [Paperback] 중고
저자 Jain, Anil K. | 출판사 Prentice-Hall
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2011년 2월 1일 출간
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247 감사합니다. 책 잘 받았어요 5점 만점에 5점 sso*** 2020.01.16
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244 어머나가 무척 좋아하십니다~~~!! 5점 만점에 5점 kongl*** 2020.01.10

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책 소개

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Presents a thorough overview of the major topics of digital image processing, beginning with the basic mathematical tools needed for the subject. Includes a comprehensive chapter on stochastic models for digital image processing.Covers aspects of image representation including luminance, color, spatial and temporal properties of vision, and digitization. Explores various image processing techniques. Discusses algorithm development (software/firmware) for image transforms, enhancement, reconstruction, and image coding.

저자소개

목차

Preface xix
Acknowledgments xxi
Introduction 1 (10)
Digital Image Processing: Problems and 1 (3)
Applications
Image Representation and Modeling 4 (2)
Image Enhancement 6 (1)
Image Restoration 7 (1)
Image Analysis 7 (1)
Image Reconstruction from Projections 8 (1)
Image Data Compression 9 (1)
Bibliography 10 (1)
Two-Dimensional Systems and Mathematical 11 (38)
Preliminaries
Introduction 11 (1)
Notation and Definitions 11 (2)
Linear Systems and Shift Invariance 13 (2)
The Fourier Transform 15 (5)
Properties of the Fourier Transform 16 (2)
Fourier Transform of Sequences (Fourier 18 (2)
Series)
The Z-Transform or Laurent Series 20 (1)
Causality and Stability 21 (1)
Optical and Modulation Transfer Functions 21 (1)
Matrix Theory Results 22 (6)
Vectors and Matrices 22 (1)
Row and Column Ordering 23 (2)
Transposition and Conjugation Rules 25 (1)
Toeplitz and Circulant Matrices 25 (1)
Orthogonal and Unitary Matrices 26 (1)
Positive Definiteness and Quadratic Forms 27 (1)
Diagonal Forms 27 (1)
Block Matrices and Kronecker Products 28 (3)
Block Matrices 28 (2)
Kronecker Products 30 (1)
Separable Operations 31 (1)
Random Signals 31 (4)
Definitions 31 (1)
Gaussian or Normal Distribution 32 (1)
Gaussian Random Processes 32 (1)
Stationary Processes 32 (1)
Markov Processes 33 (1)
Orthogonality and Independence 34 (1)
The Karhunen Loeve (KL) Transform 34 (1)
Discrete Random Fields 35 (2)
Definitions 35 (1)
Separable and Isotropic Covariance 36 (1)
Functions
The Spectral Density Function 37 (2)
Properties of the SDF 38 (1)
Some Results from Estimation Theory 39 (2)
Mean Square Estimates 40 (1)
The Orthogonality Principle 40 (1)
Some Results from Information Theory 41 (8)
Information 42 (1)
Entropy 42 (1)
The Rate Distortion Function 43 (1)
Problems 44 (3)
Bibliography 47 (2)
Image Perception 49 (31)
Introduction 49 (1)
Light, Luminance, Brightness, and Contrast 49 (5)
Simultaneous Contrast 51 (2)
Mach Bands 53 (1)
MTF of the Visual System 54 (1)
The Visibility Function 55 (1)
Monochrome Vision Models 56 (1)
Image Fidelity Criteria 57 (3)
Color Representation 60 (2)
Color Matching and Reproduction 62 (4)
Laws of Color Matching 63 (2)
Chromaticity Diagram 65 (1)
Color Coordinate Systems 66 (5)
Color Difference Measures 71 (2)
Color Vision Model 73 (2)
Temporal Properties of Vision 75 (5)
Bloch's Law 75 (1)
Critical Fusion Frequency (CFF) 75 (1)
Spatial versus Temporal Effects 75 (1)
Problems 76 (2)
Bibliography 78 (2)
Image Sampling and Quantization 80 (52)
Introduction 80 (4)
Image Scanning 80 (1)
Television Standards 81 (2)
Image Display and Recording 83 (1)
Two-Dimensional Sampling Theory 84 (5)
Bandlimited Images 84 (1)
Sampling Versus Replication 85 (1)
Reconstruction of the Image from Its 85 (2)
Samples
Nyquist Rate, Aliasing, and Foldover 87 (1)
Frequencies
Sampling Theorem 88 (1)
Remarks 89 (1)
Extensions of Sampling Theory 89 (4)
Sampling Random Fields 90 (1)
Sampling Theorem for Random Fields 90 (1)
Remarks 90 (1)
Nonrectangular Grid Sampling and 91 (1)
Interlacing
Hexagonal Sampling 92 (1)
Optimal Sampling 92 (1)
Practical Limitations in Sampling and 93 (6)
Reconstruction
Sampling Aperture 93 (1)
Display Aperture/Interpolation Function 94 (4)
Lagrange Interpolation 98 (1)
Moire Effect and Flat Field Response 99 (1)
Image Quantization 99 (2)
The Optimum Mean Square or Lloyd-Max 101(12)
Quantizer
The Uniform Optimal Quantizer 103(1)
Properties of the Optimum Mean Square 103(9)
Quantizer
Proofs 112(1)
A Compandor Design 113(2)
Remarks 114(1)
The Optimum Mean Square Uniform Quantizer 115(1)
for Nonuniform Densities
Examples, Comparison, and Practical 115(3)
Limitations
Analytic Models for Practical Quantizers 118(1)
Quantization of Complex Gaussian Random 119(1)
Variables
Visual Quantization 119(13)
Contrast Quantization 120(1)
Pseudorandom Noise Quantization 120(1)
Halftone Image Generation 121(1)
Color Quantization 122(2)
Problems 124(4)
Bibliography 128(4)
Image Transforms 132(57)
Introduction 132(2)
Two-Dimensional Orthogonal and Unitary 134(4)
Transforms
Separable Unitary Transforms 134(1)
Basis Images 135(2)
Kronecker Products and Dimensionality 137(1)
Dimensionality of Image Transforms 138(1)
Transform Frequency 138(1)
Optimum Transform 138(1)
Properties of Unitary Transforms 138(3)
Energy Conservation and Rotation 138(1)
Energy Compaction and Variances of 139(1)
Transform Coefficients
Decorrelation 140(1)
Other Properties 140(1)
The One-Dimensional Discrete Fourier 141(4)
Transform (DFT)
Properties of the DFT/Unitary DFT 141(4)
The Two-Dimensional DFT 145(5)
Properties of the Two-Dimensional DFT 147(3)
The Cosine Transform 150(4)
Properties of the Cosine Transform 151(3)
The Sine Transform 154(1)
Properties of the Sine Transform 154(1)
The Hadamard Transform 155(4)
Properties of the Hadamard Transform 157(2)
The Haar Transform 159(2)
Properties of the Haar Transform 161(1)
The Slant Transform 161(2)
Properties of the Slant Transform 162(1)
The KL Transform 163(12)
KL Transform of Images 164(1)
Properties of the KL Transform 165(10)
A Sinusoidal Family of Unitary Transforms 175(1)
Approximation to the KL Transform 176(1)
Outer Product Expansion and Singular Value 176(4)
Decomposition
Properties of the SVD Transform 177(3)
Summary 180(9)
Problems 180(5)
Bibliography 185(4)
Image Representation by Stochastic Models 189(44)
Introduction 189(1)
Covariance Models 189(1)
Linear System Models 189(1)
One-Dimensional Causal Models 190(6)
Autoregressive (AR) Models 190(1)
Properties of AR Models 191(2)
Application of AR Models in Image 193(1)
Processing
Moving Average (MA) Representations 194(1)
Autoregressive Moving Average (ARMA) 195(1)
Representations
State Variable Models 195(1)
Image Scanning Models 196(1)
One-Dimensional Spectral Factorization 196(2)
Rational SDFs 197(1)
Remarks 198(1)
AR Models, Spectral Factorization, and 198(2)
Levinson Algorithm
The Levinson-Durbin Algorithm 198(2)
Noncausal Representations 200(4)
Remarks 201(1)
Noncausal MVRs for Autoregressive 201(1)
Sequences
A Fast KL Transform 202(2)
Optimum Interpolation of Images 204(1)
Linear Prediction in Two Dimensions 204(9)
Causal Prediction 205(1)
Semicausal Prediction 206(1)
Noncausal Prediction 206(1)
Minimum Variance Prediction 206(1)
Stochastic Representation of Random Fields 207(1)
Finite-Order MVRs 208(1)
Remarks 209(3)
Stability of Two-Dimensional Systems 212(1)
Two-Dimensional Spectral Factorization and 213(6)
Spectral Estimation Via Prediction Models
Separable Models 214(1)
Realization of Noncausal MVRs 215(1)
Realization of Causal and Semicausal MVRs 216(1)
Realization via Orthogonality Condition 216(3)
Spectral Factorization via the Wiener-Doob 219(4)
Homomorphic Transformation
Causal MVRs 220(1)
Semicausal WNDRs 220(2)
Semicausal MVRs 222(1)
Remarks and Examples 222(1)
Image Decomposition, Fast KL Transforms, 223(3)
and Stochastic Decoupling
Periodic Random Fields 223(1)
Noncausal Models and Fast KL Transforms 224(1)
Semicausal Models and Stochastic 225(1)
Decoupling
Summary 226(7)
Problems 227(3)
Bibliography 230(3)
Image Enhancement 233(34)
Introduction 233(2)
Point Operations 235(6)
Contrast Stretching 235(1)
Clipping and Thresholding 235(3)
Digital Negative 238(1)
Intensity Level Slicing 238(1)
Bit Extraction 239(1)
Range Compression 240(1)
Image Subtraction and Change Detection 240(1)
Histogram Modeling 241(3)
Histogram Equalization 241(1)
Histogram Modification 242(1)
Histogram Specification 243(1)
Spatial Operations 244(12)
Spatial Averaging and Spatial Low-pass 244(1)
Filtering
Directional Smoothing 245(1)
Median Filtering 246(3)
Other Smoothing Techniques 249(1)
Unsharp Masking and Crispening 249(1)
Spatial Low-pass, High-pass and Band-pass 250(2)
Filtering
Inverse Contrast Ratio Mapping and 252(1)
Statistical Scaling
Magnification and Interpolation (Zooming) 253(1)
Replication 253(1)
Linear Interpolation 253(3)
Transform Operations 256(4)
Generalized Linear Filtering 256(2)
Root Filtering 258(1)
Generalized Cepstrum and Homomorphic 259(1)
Filtering
Multispectral Image Enhancement 260(2)
Intensity Ratios 260(1)
Log-Ratios 261(1)
Principal Components 261(1)
False Color and Pseudocolor 262(1)
Color Image Enhancement 262(1)
Summary 263(4)
Problems 263(2)
Bibliography 265(2)
Image Filtering and Restoration

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