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編輯推薦

　　（1）瞄準前沿　　本書所介紹的圖像去霧技術、對圖像去霧技術、尺度不變特徵點的提取、圖像融閤、視頻圖像運動估計、基於CUDA的圖像並行處理等內容均是現代數字圖像處理技術的前沿和研究熱點。通過對這些知識與技術的講解，便於讀者瞭解現代數字圖像處理領域的研究熱點和*新研究動嚮。　　（2） 代碼翔實　　本書所講解的相關理論、算法、技術配有代碼實現，並且對這些代碼進行瞭詳細的注解。讀者可通過閱讀代碼，對本書講解的內容進行更加深入的瞭解。　　（3）數字圖像處理思維方法點撥　　作者根據多年的教學和項目經驗，對數字圖像處理的思維方法進行總結，傳授經驗、運用Triz思維，突破圖像處理瓶頸　　（4）MATLAB中文論壇與作者在綫交流

內容簡介

　　《數字圖像處理高級應用：基於MATLAB與CUDA的實現（第2版）（精通MATLAB）》主要介紹現代數字圖像處理的高級應用，內容包括熱點圖像處理方法原理及其MATLAB仿真、並行計算及其在圖像處理中的應用、圖像並行處理環境構建、典型圖像處理方法的CUDA實現以及數字圖像處理思維方法點撥。本書的主要特色為瞄準前沿熱點、理論講解透徹和代碼注解詳細。 　　本書可作為高等院校電子信息、計算機相關專業本科生、研究生的教材，也可作為畢業設計、研究生課題、各類相關競賽的參考資料，還可作為相關工程技術人員的參考書。

內頁插圖

目錄

第1章熱點圖像處理方法原理及其MATLAB仿真1.1基於模型的圖像邊緣檢測及其代碼快速生成1.1.1模型驅動開發思想概述1.1.2模型驅動開發的優勢1.1.3模型驅動開發在圖像處理領域中的應用1.1.4基於Simulink�睟locks的模型驅動開發圖像處理1.1.5基於Sobel算子的邊緣檢測的基本原理1.1.6基於模型的實現1.1.7代碼的快速生成1.2從嚮量相關角度實現圖像匹配1.2.1基於相關運算圖像匹配的過程1.2.2在嚮量空間分析圖像相關匹配1.2.3基於嚮量相關的圖像匹配的MATLAB實現1.3霧靄圖像清晰化及其實現1.3.1Retinex理論1.3.2基於Retinex理論的圖像增強的基本步驟1.3.3多尺度Retinex算法1.3.4例程精講1.4基於運動估計的視頻倍頻插幀1.4.1運動估計簡介1.4.2運動估計的應用領域1.4.3運動估計方法分類1.4.4基於塊匹配方法的運動估計1.4.5相關概念1.4.6匹配方法： 價值函數1.4.7搜索算法1.4.8實際應用舉例1.5SIFT特徵提取與描述1.5.1SIFT算法1.5.2SIFT特徵描述1.5.3實例精講1.6SURF特徵提取與匹配1.6.1積分圖像1.6.2DoH近似1.6.3尺度空間錶示1.6.4SURF特徵描述算子1.6.5程序實現1.7基於餘弦變換的多聚焦圖像融閤1.7.1什麼是圖像融閤1.7.2圖像融閤的層次1.7.3多聚焦圖像融閤1.7.4程序實現1.8可變目標實時跟蹤技術及其實現1.8.1復雜環境下目標跟蹤難點分析1.8.2可變目標跟蹤算法的原理1.8.3模闆更新方法1.8.4程序實現第2章並行計算及其在圖像處理中的應用2.1並行計算的理論知識2.1.1如何理解並行計算2.1.2並行計算的發展2.1.3並行計算的各類實現方式2.1.4並行計算機常用編程工具2.1.5什麼是GPU2.2基於並行計算的圖像處理2.2.1基於並行計算的圖像處理的優勢2.2.2效能評價標準2.2.3圖像處理並行設計方法2.2.4需要考慮的一些問題第3章圖像並行處理環境構建3.1建立一個簡單的對話框工程3.2用OpenCV顯示Hello World3.3安裝配置CUDA環境3.4用CUDA進行並行圖像處理3.5使用OpenCV讀入、處理和顯示圖像3.6CUDA編程簡介及其在圖像處理中應用3.6.1主機端和設備端3.6.2內核函數、CUDA軟件體係和NVCC編譯器3.6.3CUDA綫程模型的層次結構3.6.4GPU組成結構及其與綫程模型的關係3.6.5SDK和函數庫第4章典型圖像處理方法的GPU實現4.1基於kernel函數的並行圖像處理的程序實現4.2從圖像處理算法到GPU代碼實現4.2.1模闆匹配的MATLAB代碼4.2.2模闆匹配的CPU串行實現4.2.3模闆匹配的GPU並行實現4.3使用紋理存儲器加速4.3.1Sobel算子邊緣提取的GPU實現4.3.2雙綫性插值圖像縮放的GPU實現4.4基於CUFFT函數庫的圖像頻域變換4.4.1圖像FFT變換和頻域低通濾波4.4.2頻域高通濾波4.4.3多尺度Retinex去霧算法4.5自適應直方圖均衡4.6RGB圖像的GPU並行處理4.6.1彩色圖像去霧算法4.6.2彩色圖像去霧和直方圖均衡4.6.3K*近鄰濾波器4.6.4非局部均值濾波器第5章數字圖像處理思維方法點撥5．1學習點撥： 談學習數字圖像處理的經驗5．1．1麵嚮應用： 層層分解、抓住要點5．1．2麵嚮學習： 追根溯源、比較總結5．2思維點撥： 運用Triz思維，突破圖像處理瓶頸5．2．1Triz理論概述5．2．2實例分析： 運用Triz理論改進Hough變換的實時性5．3仿生理論助力圖像處理技術發展5．3．1什麼是仿生理論5．3．2仿生理論在數字圖像處理中的應用附錄ATriz矛盾矩陣錶、39項技術參數以及40條創新原則參考文獻

精彩書摘

　　第3章圖像並行處理環境構建 　　如果說多CPU並行的解決方案象徵著處理器外的高性能計算解決方案的話，那麼GPU的崛起就代錶著高性能計算方案嚮處理器本身性能的迴歸。在不同應用中，各自有各自的特點和優勢，孰優孰劣目前尚無定論，因此需要依據具體應用來確定。 　　對於圖像處理應用來說，如果不是極其特殊的圖像處理需求，現有的GPU硬件已經能夠滿足絕大多數的圖像處理要求，且從實時性、便攜性和成本等方麵來考慮，GPU也是高性能圖像處理非常好的選擇。對於圖像算法的研究者來說，終於可以專注於算法本身，而不用再為算法實時性的優化而絞盡腦汁瞭。 　　本書所用並行圖像處理方案為Nvidia (英偉達)費米架構計算能力1.2的GPU顯卡，相應地，也用到瞭英偉達顯卡並行計算的通用標準CUDA來完成核心代碼的設計和編譯，所用CUDA版本為3.0。此外，還用到目前主流的開源計算機視覺庫OpenCV來負責圖像的載入和顯示等工作。操作係統為Windows 7 32位係統，所用編程環境為VS2005。 　　Nvidia、AMD、Intel、三星都生産GPU，本書選擇瞭Nvidia的GPU作為圖像處理的硬件。作為當前主流高性能計算硬件提供商，Nvidia的GPU和CUDA編程規範設計十分經典，便於開發者進行自己的設計開發，掌握瞭CUDA設計思路和方法的讀者也能很容易掌握其他GPU的編程。從圖像處理的角度來看，不管是學習並行算法，還是要實際應用，Nvidia的GPU都是一個不錯的選擇。 　　Nvidia成立於1993年，是一傢以設計顯示芯片和主闆芯片組為主的半導體公司。2001年，發布瞭*個可編程GPU(GeForce 3)，其後的十幾年間，Nvidia的GPU不斷進步，浮點運算能力也不斷提高。目前，GPU性能遠超其他公司，並且有專業且開源的編程標準CUDA作為支持，Nvidia的GPU正迅速成為高性能計算方案的*選。 　　前麵提到過，CUDA是Compute Unified Device Architecture的縮寫，是英偉達公司推齣的一個完整的通用計算圖形處理器解決方案，提供瞭硬件的直接訪問接口，方便GPU解決復雜的計算問題。它包含瞭CUDA指令集架構(ISA)以及GPU內部的並行計算引擎，開發者可以使用C語言來為CUDA架構編寫程序，所編寫齣的程序可以在支持CUDA的GPU處理器上以超高性能運行。 　　OpenCV的全稱是Open Source Computer Vision Library，即開源計算機機器視覺庫，是一個跨平颱的計算機視覺庫，可以運行在Linux、Windows和Mac OS操作係統上。它由一係列C函數和少量C++類構成，同時提供瞭Python、Ruby、MATLAB等語言的接口，高效地實現瞭圖像處理和計算機視覺方麵的很多通用算法。　　……

前言/序言

　　前言　　當前，信息處理技術和計算機技術取得瞭長足的進步，數字圖像處理技術已在工業檢測、航空航天、星球探測、軍事偵察、公安防暴、人機交互、文化藝術等領域受到瞭廣泛的重視並取得瞭眾多成果。在人工智能、思維科學、仿生學等新興學科的推動下，現代數字圖像處理技術正在嚮著更高、更深層次發展，實用性也日漸增強。　　隨著現代數字圖像處理技術的飛速發展，新理論、新方法、新技術層齣不窮，並呈現齣智能化、高效化、實用化的特點。筆者在結閤自身教學與科研的基礎上，對這些新理論、新方法、新技術及其實現過程與方法進行瞭梳理和總結，撰寫成書。　　與其他同類的數字圖像處理書籍相比，本書有以下特點：　　（1） 瞄準前沿　　本書所介紹的圖像去霧技術、對圖像去霧技術、尺度不變特徵點的提取、圖像融閤、視頻圖像運動估計、基於CUDA的圖像並行處理等內容均是現代數字圖像處理技術的前沿和研究熱點。通過對這些知識與技術的講解，便於讀者瞭解現代數字圖像處理領域的研究熱點和*新研究動嚮。　　（2） 代碼翔實　　本書所講解的相關理論、算法、技術配有代碼實現，並且對這些代碼進行瞭詳細的注解。讀者可通過閱讀代碼，對本書講解的內容進行更加深入的瞭解。　　（3） 點撥思維　　在第5章，作者結閤多年的教學與科研經曆，從數字圖像處理學習與研究的方法、TRIZ創新思維在數字圖像處理領域的應用、數字圖像技術的發展方嚮等方麵與讀者分享瞭經驗，以期對讀者的學習、科研有所幫助和啓發。　　本書共五章，前兩章為提高篇，後三章為應用篇。內容包括熱點圖像處理方法原理及其MATLAB仿真、並行計算及其在圖像處理中的應用、圖像並行處理環境構建、典型圖像處理方法的CUDA實現以及數字圖像處理思維方法點撥。　　本書的適應人群是：　　�r 對數字圖像技術感興趣的讀者；　　�r 電子信息工程、計算機科學技術相關專業的本科生、研究生；　　�r 相關工程技術人員。　　在本書的撰寫過程中，　　李陽、劉祥、劉瑞瑞、於遜、範桂峰等參與瞭第1、2章的編寫，何灝、王軍正、吳軍、李麗華參與瞭第3、4章的編寫。　　在此，對他們的辛勤勞動錶示衷心的感謝。　　書中疏漏或不足之處在所難免，敬請讀者批評指正。　　趙小川　　2016年12月於北京
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