Найти книгу: "Цифровая обработка 2D– и 3D-изображений"

Изложены теоретические основы цифровой обработки 2D– и 3D-изображений. Подробно рассмотрены статистические характеристики изображений и помех, колориметрические системы и управление цветом, зрительная система и восприятие изображений, оцифровка изображений, линейная и нелинейная обработка изображений, геометрические преобразования изображений, морфологические операции и их применение, сегментация изображений, компрессия изображений без потери и с потерей информации, объемные изображения, виртуальная реальность и трехмерное сканирование, цифровое видео и телевидение. Наряду с традиционными методами обработки и компрессии неподвижных изображений и видеопоследовательностей, рассмотрены новейшие. Для студентов, аспирантов и специалистов, изучающих методы цифровой обработки изображений и занимающихся разработкой алгоритмов и прикладных программ их обработки.

Эта книга охватывает самые важные области обработки изображений градационные преобразования, линейную и нелинейную пространственную фильтрацию, вейвлеты, фильтрацию в частотной области, восстановление, регистрацию, сжатие, морфологическую обработку, сегментацию, представление и описание областей и границ изображений, а также распознавание объектов и обработку цветных изображений. Информация предназначена для тех, кто хочет в короткие сроки освоить методы обработки изображений с использованием пакета MATLAB, тем, кто хочет овладеть практическими навыками работы с изображениями, особенно специалистам по дистанционному зондированию, цифровому телевидению, компьютерной микроскопии, системам безопасности, программистам и дизайнерам.

В этой работе излагаются основные сведения о логических операциях и способах их реализации на интегральных элементах, изучая которые, радиолюбители могут создавать различные цифровые электронные схемы, предназначенные для управления роботами, моделями кораблей и самолетов, а также цветомузыкальными устройствами. Работа написана для радиолюбителей и читателей, увлекающихся самодеятельным техническим творчеством.

Здесь вы найдете краткое описание большого количества алгоритмов анализа данных, с которыми приходилось работать авторам, а также известных математических методов, применяющихся в этих алгоритмах. Достаточно полно даны прокомментированные исходные тексты компьютерных программ, реализующих эти алгоритмы. Книга может оказаться полезной в качестве справочника научным работникам, программистам, инженерам-исследователям, медикам, биологам и другим специалистам, профессионально имеющим дело с обработкой экспериментальной информации. Информация, которую вы найдете в справочнике: - статистики эмпирического ряда; - проверка гипотез; - дисперсионный анализ; - теория распределений; - корреляционный анализ; - методы снижения размерности; - факторный анализ; - распознавание образов; - методы теории информации; - планирование эксперимента; - методы теории множеств; - аппроксимация зависимостей Том 2 состоит из 13 глав и предметного указателя.

В книге описаны основные классические и современные методы сжатия: метод Хаффмана, арифметическое кодирование, LZ77, LZW, PPM, BWT, LPC и т. д. Разбираются алгоритмы, использующиеся в архиваторах Zip, HA, CabArc (*.cab-файлы), RAR, BZIP2, RK. Отдельный раздел посвящен алгоритмам сжатия изображений, использующимся в форматах PCX, TGA, GIF, TIFF, CCITT G-3, JPEG, JPEG2000. Рассмотрено фрактальное сжатие, вэйвлет-сжатие и др. Изложены принципы компрессии видеоданных, дан обзор стандартов MPEG, MPEG-2, MPEG-4, H.261 и H.263. Некоторые методы повышения сжатия на русском языке публикуются впервые. Книга содержит большое количество примеров и упражнений и ориентирована на студентов и преподавателей вузов. Материал книги позволяет самостоятельно несколькими способами написать архиватор с характеристиками, превосходящими программы типа pkzip и arj. Ответы на вопросы для самоконтроля и исходные тексты программ можно найти на сайте

В книге подробно рассматриваются самые передовые математические методы сжатия изображений и их законченная программная реализация. Математический аппарат фракталов и вейвлетов позволяет получить значительно большие коэффициенты сжатия, чем алгоритм JPEG, при лучшем качестве получаемого изображения. Ключевые шаги реализации иллюстрируются фрагментами кода программы, а компьютерные примеры демонстрируют работу данных методов. Исходный код приведенных программ, с минимальными изменениями, может быть перенесен на другие платформы, например, UNIX.