數位影像處理：Python程式實作(第二版)(附範例光碟)


	本書為因應現代發展趨勢，針對數位影像處理技術，採取主題介紹方式，除了理論基礎之外，採用Python程式與OpenCV進行實作，強調理論與實務的緊密結合，藉以培養紮實的技術研發能力，內容豐富，同時包含深度學習、人工智慧等相關技術。本書特色　　1.本書因應現代發展趨勢，針對數位影像處理技術，採取主題介紹方式，循序漸進且深入淺出。　　2.本書除了含有基礎理論之外，同時採用Python程式與OpenCV進行實作，強調理論與實務的緊密結合，展現「做中學」的學習理念。　　3.各章節均附上習題，除了觀念複習外，並提供專案實作，藉以達到有效的學習效果。


	目錄第1 章介紹 1-1 引言 1-2 相關領域知識 1-3 基本定義與專業術語 1-4 數位影像檔案格式 1-5 數位影像處理軟體 1-6 數位影像處理技術應用第2 章 Python 程式設計 2-1 Python 程式語言 2-2 Python 程式設計 2-3 OpenCV 介紹 2-4 數位影像處理初體驗 2-5 OpenCV 繪圖第3 章數位影像基礎 3-1 電磁波概念 3-2 人類視覺系統 3-3 影像擷取 3-4 影像形成模型 3-5 數位影像的取樣與量化第4 章幾何轉換 4-1 基本概念 4-2 空間轉換 4-3 影像內插 4-4 仿射轉換 4-5 透視轉換 4-6 相機幾何失真第5 章影像增強 5-1 基本概念 5-2 強度轉換 5-3 直方圖處理 5-4 影像濾波第6 章頻率域影像處理 6-1 基本概念 6-2 離散傅立葉轉換 6-3 頻率域濾波第7 章影像還原 7-1 基本概念 7-2 影像雜訊 7-3 週期性雜訊 7-4 影像雜訊分析 7-5 影像還原 7-6 反濾波 7-7 維納濾波 7-8 影像補繪第8 章色彩影像處理 8-1 色彩理論 8-2 色彩模型 8-3 灰階與色彩轉換 8-4 色彩影像增強 8-5 HSI 色彩影像處理 8-6 HSV 色彩分割第9 章影像分割 9-1 基本概念 9-2 邊緣偵測 9-3 直線偵測 9-4 圓形偵測 9-5 影像閥值化 9-6 適應性閥值化 9-7 分水嶺影像分割 9-8 GrabCut 影像分割第10 章二值影像處理 10-1 基本概念 10-2 基本定義與術語 10-3 形態學影像處理 10-4 補洞演算法 10-5 骨架化演算法 10-6 距離轉換第11 章小波與正交轉換 11-1 基本概念 11-2 簡易的小波轉換 11-3 小波轉換 11-4 離散小波轉換(1D) 11-5 離散小波轉換(2D) 11-6 小波轉換的數位影像處理應用 11-7 基於矩陣的轉換第12 章影像壓縮 12-1 基本概念 12-2 資訊理論 12-3 熵編碼 12-4 影像壓縮系統 12-5 區塊轉換編碼 12-6 JPEG 影像壓縮第13 章特徵擷取 13-1 基本概念 13-2 連通元標記 13-3 輪廓搜尋 13-4 形狀特徵 13-5 輪廓特徵 13-6 角點偵測 13-7 關鍵點偵測 13-8 膚色偵測 13-9 臉部偵測第14 章影像特效 14-1 基本概念 14-2 幾何特效 14-3 像素特效 14-4 非真實感繪製第15 章深度學習 15-1 基本概念 15-2 人工神經網路 15-3 卷積神經網路 15-4 典型的卷積神經網路附錄數學背景基本數學公式參考文獻