数字图像处理技术的现状及其发展方向。陈炳权老师的研究 大家下载看看 要尊重版权

2．三基色（RGB）原理 自然界常见的各种颜色光，都可由红（R）、绿（G）、蓝（B）三种颜色按不同的比例相配而成，这就是色度学中最基本的原理——三基色原理。 三基色的选择必须遵循一条规律：任一种颜色都不能由其他两种颜色合成。因为人的眼睛对红、绿、蓝这三种色光最敏感，因此，以这三种颜色作为基色相配来获得彩色得到了最为广泛的应用。 *

基于图像处理技术的织物组织自动识别，杨娜，张斌，本文给出了一种利用图像处理技术自动识别机织物组织的方案，实验证明测量结果对简单机织物而言具有良好的准确性，测量方法可代替

Visual C++数字图像处理技术详解 完整版 pdf + 源码 刘海波、沈晶、郭耸 等编著

图像处理技术在纱线毛羽检测方面的应用

提出一种新的数字散斑照相计量方法, 该方法将CCD和计算机相结合, 在自然光照明下对被测量物体照相, 通过一种快捷的图像处理技术, 直接提取出物体变形信息。 突破传统光测的激光照明及傅里叶变换模式, 实现光测量技术真正自动化。

第1章 绪论 1.1 数字图像处理概述 1.2 C#概述 1.2.1 C#特点 1.2.2 WinForm编程 1.2.3 GDI+ 1.3 补充说明 第2章 C#数字图像处理的3种方法 2.1 C#图像处理基础 2.1.1 Bitmap类 2.1.2 BitmapData类 2.1.3 Graphics类 2.2 彩色图像灰度化 2.3 彩色图像灰度化编程实例 2.3.1 使用图像 2.3.2 图像处理的3种方法 2.4 小结 第3章 点运算及直方图 3.1 灰度直方图 3.1.1 灰度直方图定义 3.1.2 灰度直方图编程实例 3.2 线性点运算 3.2.1 线性点运算定义 3.2.2 线性点运算编程实例 3.3 全等级直方图灰度拉伸 3.3.1 灰度拉伸定义 3.3.2 灰度拉伸编程实例 3.4 直方图均衡化 3.4.1 直方图均衡化定义 3.4.2 直方图均衡化编程实例 3.5 直方图匹配 3.5.1 直方图匹配定义 3.5.2 直方图匹配编程实例 3.6 小结 第4章 几何运算 4.1 图像平移 4.1.1 图像平移定义 4.1.2 图像平移编程实例 4.2 图像镜像 4.2.1 图像镜像变换定义 4.2.2 图像镜像编程实现 4.3 图像缩放 4.3.1 图像缩放定义 4.3.2 灰度插值法 4.3.3 图像缩放编程实例 4.4 图像旋转 4.4.1 图像旋转定义 4.4.2 图像旋转编程实现 4.5 小结 第5章 数学形态学图像处理 5.1 图像腐蚀运算 5.1.1 图像腐蚀运算定义 5.1.2 图像腐蚀运算编程实例 5.2 图像膨胀运算 5.2.1 图像膨胀运算定义 5.2.2 图像膨胀运算编程实例 5.3 图像开运算与闭运算 5.3.1 图像开运算与闭运算定义 5.3.2 图像开运算编程实例 5.3.3 图像闭运算编程实例 5.4 击中击不中变换 5.4.1 击中击不中变换定义 5.4.2 击中击不中变换编程实例 5.5 小结 第6章 频率变换 6.1 二维离散傅里叶变换 6.2 快速傅里叶变换 6.2.1 快速傅里叶变换概述 6.2.2 快速傅里叶变换编程实例 6.3 幅度图像和相位图像 6.4 频率成分滤波 6.4.1 频率成分滤波原理 6.4.2 频率成分滤波编程实例 6.5 频率方位滤波 6.5.1 频率方位滤波原理 6.5.2 频率方位滤波编程实例 6.6 小结 第7章 图像平滑与去噪 7.1 噪声模型 7.1.1 噪声概述 7.1.2 噪声模型编程实例 7.2 均值滤波与中值滤波 7.2.1 均值滤波与中值滤波原理 7.2.2 均值滤波与中值滤波编程实例 7.3 灰度形态学滤波 7.3.1 灰度形态学原理 7.3.2 灰度形态学去噪原理 7.3.3 灰度形态学去噪编程实现 7.4 小波变换去噪 7.4.1 小波变换概述 7.4.2 小波变换去噪原理 7.4.3 小波变换去噪编程实例 7.5 高斯低通滤波 7.5.1 高斯低通滤波原理 7.5.2 高斯低通滤波编程实例 7.6 统计滤波 7.6.1 统计滤波原理 7.6.2 统计滤波编程实例 7.7 小结 第8章 边缘检测 8.1 模板算子法 8.1.1 模板算子法原理 8.1.2 模板算子法编程实例 8.2 高斯算子 8.2.1 高斯算子原理 8.2.2 高斯算子编程实例 8.3 Canny算子 8.3.1 Canny边缘检测原理 8.3.2 Canny算子编程实例 8.4 形态学边缘检测 8.4.1 形态学边缘检测原理 8.4.2 形态学边缘检测编程实例 8.5 小波变换边缘检测 8.5.1 小波变换边缘检测原理 8.5.2 小波变换边缘检测编程实例 8.6 金字塔方法 8.6.1 金字塔方法原理 8.6.2 金字塔方法编程实例 8.7 小结 第9章 图像分割 9.1 Hough变换 9.1.1 Hough变换原理 9.1.2 Hough变换编程实例 9.2 阈值法 9.2.1 自动阈值选择法原理 9.2.2 阈值分割法编程实例 9.3 特征空间聚类法 9.3.1 K-均值聚类法原理 9.3.2 ISODATA聚类法原理 9.3.3 特征空间聚类法编程实例 9.4 松弛迭代法 9.4.1 松弛迭代法原理 9.4.2 松弛迭代法编程实例 9.5 小结 第10章 图像压缩编码 10.1 哈夫曼编码 10.1.1 哈夫曼编码原理 10.1.2 哈夫曼编码编程实例 10.2 香农编码 10.2.1 香农编码原理 10.2.2 香农编码编程实例 10.3 香农-弗诺编码 10.3.1 香农-弗诺编码原理 10.3.2 香农-弗诺编码编程实例 10.4 行程编码 10.4.1 行程编码原理 10.4.2 行程编码编程实例 10.5 LZW编码 10.5.1 LZW编码原理 10.5.2 LZW编码编程实例 10.6 预测编码 10.6.1 DPCM原理 10.6.2 预测编码编程实例 10.7 傅里叶变换编码 10.7.1 傅里叶变换编码原理 10.7.2 傅里叶变换编码编程实例 10.8 小波变换编码 10.8.1 小波变换编码原理 10.8.2 小波变换编码编程实例 10.9 小结 第11章 彩色图像处理 11.1 彩色空间 11.1.1 RGB彩色空间和HSI彩色空间 11.1.2 彩色空间转换编程实例 11.1.3 彩色空间分量调整编程实例 11.2 伪彩色处理 11.2.1 伪彩色处理原理 11.2.2 伪彩色处理编程实例 11.3 彩色图像直方图均衡化 11.3.1 彩色图像直方图均衡化原理 11.3.2 彩色图像直方图均衡化编程实例 11.4 彩色图像平滑处理 11.4.1 彩色图像平滑处理原理 11.4.2 彩色图像平滑处理编程实例 11.5 彩色图像锐化处理 11.5.1 彩色图像锐化处理原理 11.5.2 彩色图像锐化处理编程实例 11.6 彩色图像边缘检测 11.6.1 彩色图像边缘检测原理 11.6.2 彩色图像边缘检测编程实例 11.7 彩色图像分割 11.7.1 彩色图像分割原理 11.7.2 彩色图像分割编程实例 11.8 小结

何为后人脸识别 人脸识别的市场机会 商业场景的探讨 人工智能对精准识别算法的影响 人工智能给人脸识别蜕变创造条件

本书主要论述了智能图像处理技术,系统介绍了智能图像处理技术的有代表性的思想、算法与应用，跟踪了图像处理技术的发展前沿。全书共分为15章，重点讨论了图像边缘检测、图像分割、图像特征分析、图像配准、图像融合、图像分类、图像识别、基于内容的图像检索与图像数字水印。此外，为了内容的完整性，本书还介绍了图像预处理技术，如图像采集、图像变换、图像增强、图像恢复、图像编码与压缩。　

从目的上可以将图像处理分为两类，分别是图像识别技术和图像处理技术。 针对图像处理技术，可以是旋转、亮度、对比度、饱和度、RGB调节、调节图像尺寸等属性方面的处理技术和添加文字、图像增强、弱化、水印、特效、镂空等处理方法。甚至为了达到更精微的处理效果，一些软件还使用了图层。 缺陷检测识别 图像的噪声