圖像演算法書籍

1. C#數字圖像處理演算法典型實例的介紹

《C#數字圖像處理演算法典型實例（附光碟）》精選數字圖像處理領域中的一些應用實例，以理論和實踐相結合的方式，系統地介紹了如何使用C#進行數字圖像處理。 共11章，分別講述了圖像的點運算、幾何運算、數學形態學圖像處理方法、頻率變換、圖像平滑與去噪、邊緣檢測、圖像分割、圖像壓縮編碼和彩色圖像處理等相關技術。《C#數字圖像處理演算法典型實例（附光碟）》的光碟中附有相關章節的實現代碼，可供廣大的讀者參考、閱讀。

2. C#數字圖像處理演算法典型實例的目錄

第1章緒論
1.1數字圖像處理概述
1.2C#概述
1.2.1C#特點
1.2.2WinForm編程
1.2.3GDI+
1.3補充說明
第2章C#數字圖像處理的3種方法
2.1C#圖像處理基礎
2.1.1Bitmap類
2.1.2BitmapData類
2.1.3Graphics類
2.2彩色圖像灰度化
2.3彩色圖像灰度化編程實例
2.3.1使用圖像
2.3.2圖像處理的3種方法
2.4小結
第3章點運算及直方圖
3.1灰度直方圖
3.1.1灰度直方圖定義
3.1.2灰度直方圖編程實例
3.2線性點運算
3.2.1線性點運算定義
3.2.2線性點運算編程實例
3.3全等級直方圖灰度拉伸
3.3.1灰度拉伸定義
3.3.2灰度拉伸編程實例
3.4直方圖均衡化
3.4.1直方圖均衡化定義
3.4.2直方圖均衡化編程實例
3.5直方圖匹配
3.5.1直方圖匹配定義
3.5.2直方圖匹配編程實例
3.6小結
第4章幾何運算
4.1圖像平移
4.1.1圖像平移定義
4.1.2圖像平移編程實例
4.2圖像鏡像
4.2.1圖像鏡像變換定義
4.2.2圖像鏡像編程實現
4.3圖像縮放
4.3.1圖像縮放定義
4.3.2灰度插值法
4.3.3圖像縮放編程實例
4.4圖像旋轉
4.4.1圖像旋轉定義
4.4.2圖像旋轉編程實現
4.5小結
第5章數學形態學圖像處理
5.1圖像腐蝕運算
5.1.1圖像腐蝕運算定義
5.1.2圖像腐蝕運算編程實例
5.2圖像膨脹運算
5.2.1圖像膨脹運算定義
5.2.2圖像膨脹運算編程實例
5.3圖像開運算與閉運算
5.3.1圖像開運算與閉運算定義
5.3.2圖像開運算編程實例
5.3.3圖像閉運算編程實例
5.4擊中擊不中變換
5.4.1擊中擊不中變換定義
5.4.2擊中擊不中變換編程實例
5.5小結
第6章頻率變換
6.1二維離散傅里葉變換
6.2快速傅里葉變換
6.2.1快速傅里葉變換概述
6.2.2快速傅里葉變換編程實例
6.3幅度圖像和相點陣圖像
6.4頻率成分濾波
6.4.1頻率成分濾波原理
6.4.2頻率成分濾波編程實例
6.5頻率方位濾波
6.5.1頻率方位濾波原理
6.5.2頻率方位濾波編程實例
6.6小結
第7章圖像平滑與去噪
7.1雜訊模型
7.1.1雜訊概述
7.1.2雜訊模型編程實例
7.2均值濾波與中值濾波
7.2.1均值濾波與中值濾波原理
7.2.2均值濾波與中值濾波編程實例
7.3灰度形態學濾波
7.3.1灰度形態學原理
7.3.2灰度形態學去噪原理
7.3.3灰度形態學去噪編程實現
7.4小波變換去噪
7.4.1小波變換概述
7.4.2小波變換去噪原理
7.4.3小波變換去噪編程實例
7.5高斯低通濾波
7.5.1高斯低通濾波原理
7.5.2高斯低通濾波編程實例
7.6統計濾波
7.6.1統計濾波原理
7.6.2統計濾波編程實例
7.7小結
第8章邊緣檢測
8.1模板運算元法
8.1.1模板運算元法原理
8.1.2模板運算元法編程實例
8.2高斯運算元
8.2.1高斯運算元原理
8.2.2高斯運算元編程實例
8.3Canny運算元
8.3.1Canny邊緣檢測原理
8.3.2Canny運算元編程實例
8.4形態學邊緣檢測
8.4.1形態學邊緣檢測原理
8.4.2形態學邊緣檢測編程實例
8.5小波變換邊緣檢測
8.5.1小波變換邊緣檢測原理
8.5.2小波變換邊緣檢測編程實例
8.6金字塔方法
8.6.1金字塔方法原理
8.6.2金字塔方法編程實例
8.7小結
第9章圖像分割
9.1Hough變換
9.1.1Hough變換原理
9.1.2Hough變換編程實例
9.2閾值法
9.2.1自動閾值選擇法原理
9.2.2閾值分割法編程實例
9.3特徵空間聚類法
9.3.1K-均值聚類法原理
9.3.2ISODATA聚類法原理
9.3.3特徵空間聚類法編程實例
9.4鬆弛迭代法
9.4.1鬆弛迭代法原理
9.4.2鬆弛迭代法編程實例
9.5小結
第10章圖像壓縮編碼
10.1哈夫曼編碼
10.1.1哈夫曼編碼原理
10.1.2哈夫曼編碼編程實例
10.2香農編碼
10.2.1香農編碼原理
10.2.2香農編碼編程實例
10.3香農-弗諾編碼
10.3.1香農-弗諾編碼原理
10.3.2香農-弗諾編碼編程實例
10.4行程編碼
10.4.1行程編碼原理
10.4.2行程編碼編程實例
10.5LZW編碼
10.5.1LZW編碼原理
10.5.2LZW編碼編程實例
10.6預測編碼
10.6.1DPCM原理
10.6.2預測編碼編程實例
10.7傅里葉變換編碼
10.7.1傅里葉變換編碼原理
10.7.2傅里葉變換編碼編程實例
10.8小波變換編碼
10.8.1小波變換編碼原理
10.8.2小波變換編碼編程實例
10.9小結
第11章彩色圖像處理
11.1彩色空間
11.1.1RGB彩色空間和HSI彩色空間
11.1.2彩色空間轉換編程實例
11.1.3彩色空間分量調整編程實例
11.2偽彩色處理
11.2.1偽彩色處理原理
11.2.2偽彩色處理編程實例
11.3彩色圖像直方圖均衡化
11.3.1彩色圖像直方圖均衡化原理
11.3.2彩色圖像直方圖均衡化編程實例
11.4彩色圖像平滑處理
11.4.1彩色圖像平滑處理原理
11.4.2彩色圖像平滑處理編程實例
11.5彩色圖像銳化處理
11.5.1彩色圖像銳化處理原理
11.5.2彩色圖像銳化處理編程實例
11.6彩色圖像邊緣檢測
11.6.1彩色圖像邊緣檢測原理
11.6.2彩色圖像邊緣檢測編程實例
11.7彩色圖像分割
11.7.1彩色圖像分割原理
11.7.2彩色圖像分割編程實例
11.8小結

3. 請問有沒有跟遺傳演算法和圖像擬合相關的參考書目推薦

當涉及到遺傳演算法和圖像擬合時，以下書目可能會對您有所幫助：

1. 《遺傳演算法與機伏正緩器學習應用》（"Genetic Algorithms and Machine Learning for Programmers"），作者Frances Buontempo，出版社Packt Publishing，出版日期2018年。該書提供了遺傳演算法和機器學習的介紹，清局以及如何使用遺傳演算法解決圖像處理和計算機視覺問題的實際示例。

2. 《遺傳演算法和圖像處理的應用》（"Applications of Genetic Algorithms in Image Processing"），作者Sankar K. Pal和Pabitra Mitra，出版社Chapman & Hall，出版日期1995年。該書提供了遺傳演算法的介紹，並重點介紹了如何使用遺傳演算法解決圖像處理和計算機視覺問題。

3. 《遺傳演算法在圖像處理中的應用》（"Genetic Algorithms in Image Processing and Vision"），作者Maria Petrou和Panagiota Bosdogianni，出版社Wiley，出版日期1999年。該書詳細介紹了遺傳演算法及其應缺模用於圖像處理和計算機視覺中的演算法和方法。

4. 《用遺傳演算法進行圖像處理和計算機視覺》（"Image Processing and Computer Vision Using Genetic Algorithms"），作者Sulaiman Al-Zuhair，出版社LAP Lambert Academic Publishing，出版日期2012年。該書介紹了使用遺傳演算法解決圖像處理和計算機視覺問題的基本知識和技能。

希望這些書目能夠對您有所幫助！

望採納~

謝謝！

4. 有無跟遺傳演算法和圖像處理相關的參考書目推薦，最好有pdf版的

以下是一些有關遺傳演算法和圖像處理的參考書目推薦，其中一些可能有 PDF 版本可用：

• 《遺傳演算法基礎及應用》（Genetic Algorithm: Basic Theory and Applications）（英）戴維·戈德伯格著，唐飛等譯，斗寬機械工業出版社，2003 年。這本書深入淺出地介紹了遺傳演算法的原理和實現，以及它們在各種應用中的使用。

• 《遺傳演算法+圖像處理》（Genetic Algorithm + Image Processing）（英）馬克·舍納斯著，劉揚等譯，電子工業出版社，2014 年。這本書結合了遺傳演算法和圖像處理的應用，介紹了如何使用遺傳演算法來解決圖像處理中的問題。

• 《基於遺傳演算法的圖像處理優化設計研究》（王慶龍，2009）這是一本博士論文，介紹了如何使用遺傳演算法來進行圖像處理的優化衡銷戚設計。該論文詳細介紹了遺傳演算法的咐陵原理和實現，並提供了大量實驗結果和數據分析。

• 《圖像處理基礎及其應用》（Digital Image Processing）（英）Gonzalez, Rafael C. and Woods, Richard E.著，唐學智等譯，電子工業出版社，2010 年。這是一本經典的圖像處理教材，包括圖像處理的基礎知識和常見技術，如濾波、變換和分割等。

• 《圖像處理的數學原理》（Mathematical Principles for Optical Imaging and Reconstruction）（英）James R. Fienup著，北京航空航天大學出版社，2014 年。這本書介紹了圖像處理中的數學原理，包括線性代數、波動光學和最小二乘等。

• 《數字圖像處理（第三版）》（Digital Image Processing (3rd Edition)）（英）Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods著，丁漢譯，機械工業出版社，2008 年。這本書是一本經典的數字圖像處理教材，講述了數字圖像處理的基本原理和演算法。

希望這些書目能對你有所幫助。