●Prefácio
Capítulo 1 Visão geral do processamento de imagens
1.1 Imagem Digital
1.2 Processamento de Imagem Digital
1.2.1 O que é processamento digital de imagens?
1.2.2 Características básicas do processamento digital de imagens
1.2.3 Disciplinas e campos relacionados
1.3 Conteúdo de pesquisa de processamento digital de imagens
1.3.1 Três níveis de processamento de imagem digital
1.3.2 Principais conteúdos de pesquisa do curso de processamento digital de imagens
1.3.3 Diversas operações no processamento de imagens digitais
1.4 Aplicações Clássicas do Processamento Digital de Imagens
1.4.1 Aplicação em astronomia
1.4.2 Aplicações de imagens de sensoriamento remoto
1.4.3 Aplicação de Imagem Médica
1.4.4 Aplicação em testes industriais
1.4.5 Aplicação na aplicação da lei de segurança pública
1.4.6 Aplicação de Monitoramento Inteligente
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Este livro apresenta de forma abrangente as teorias básicas, algoritmos clássicos e aplicações típicas do processamento digital de imagens. O conteúdo deste livro inclui conhecimentos básicos sobre processamento digital de imagens, aprimoramento de imagens, restauração de imagens, transformação geométrica e correção geométrica de imagens, processamento morfológico de imagens, segmentação de imagens, descrição e extração de características de imagens, etc. Também apresenta aos leitores, em detalhes, as ideias e métodos básicos de projeto de sistemas de processamento digital de imagens, por meio de um sistema de reconhecimento de placas de veículos relativamente completo. A parte prática deste livro apresenta os métodos comuns de processamento de imagens em kits de ferramentas como OpenCV, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn, etc. Os códigos são coletados para gerar o "Sistema de Demonstração de Algoritmo de Processamento de Imagens baseado em Python v1.0" para auxiliar os leitores na compreensão do algoritmo. Para se adaptar ao desenvolvimento de novas tecnologias, como a inteligência artificial, este livro apresenta brevemente a invariância de translação, rotação, escala, deformação, etc., das redes neurais convolucionais, para que os leitores possam compreender as vantagens das redes neurais convolucionais no processamento de imagens. Durante o processo de escrita, os editores deste livro coletaram e classificaram um grande número de algoritmos clássicos de processamento de imagens e introduziram novas tecnologias de processamento de imagens. Os exemplos neste livro foram depurados no ambiente Python. Este livro pode ser usado como referência para informações eletrônicas, inteligência artificial, computação, etc., em faculdades e universidades comuns.