作品简介

本书主要以图像处理系统方面的一些科技成果为基础,论述了图像处理系统的系统结构及其设计方法、图像处理系统创新性的理论和方法,并介绍了一些具有影响力的图像处理系统应用实例。本书中的实例主要取材于笔者主持或参与的一些科研项目。这些研究历经40余年,时间跨度较大,既包括多彩的传统技术,又有当前热门的新技术。

通过本书,读者既可以了解1:1采样定理的发展过程,又可以从一个侧面看到人脸识别在中国的杰出应用,还可以了解基于邻域存储体的二维流计算的发展历程,看到人工智能软件和硬件结合的前景。

苏光大著。

作品目录

  • 内容简介
  • 前言 FOREWORD
  • 第1章 绪论
  • 1.1 图像处理科学的体系结构
  • 1.2 图像处理的特点
  • 1.3 图像处理算法及其数据结构
  • 1.4 图像处理系统的系统结构
  • 1.5 图像处理系统的性能指标
  • 1.6 图像处理技术的应用
  • 习题1
  • 第2章 图像处理硬件系统的设计方法
  • 2.1 图像处理系统的设计流程
  • 2.2 图像处理系统的设计准则
  • 2.3 可编程逻辑器件
  • 习题2
  • 第3章 视频图像数字化
  • 3.1 图像的基本描述
  • 3.2 扫描时序的产生
  • 3.3 视频图像的数字化
  • 习题3
  • 第4章 图像帧存储体
  • 4.1 图像帧存储体的结构
  • 4.2 图像帧存储体的管理
  • 4.3 图像帧存储体的时序
  • 习题4
  • 第5章 图像显示
  • 5.1 图像显示的基本形式
  • 5.2 图像滚动显示、漫游显示和放大显示
  • 5.3 图像灰度窗口显示
  • 5.4 动态图像显示
  • 习题5
  • 第6章 微机接口
  • 6.1 微机接口技术基础
  • 6.2 微机总线
  • 6.3 ISA总线下的微机图像接口
  • 6.4 PCI总线下的微机图像接口
  • 习题6
  • 第7章 图像并行处理技术基础
  • 7.1 图像并行处理技术的基本概念
  • 7.2 处理器的并行结构
  • 7.3 并行算法
  • 7.4 图像并行处理的性能指标
  • 习题7
  • 第8章 流水线型图像并行处理
  • 8.1 流水线型图像处理的基本技术
  • 8.2 IMAGEBOX-150图像处理系统
  • 8.3 VICOM-VME图像处理工作站、VICOM-VMV机器视觉计算机
  • 8.4 TJ-82图像计算机
  • 习题8
  • 第9章 基于DSP的图像并行处理
  • 9.1 基于DSP的图像处理基本技术
  • 9.2 多DSP的图像并行处理
  • 9.3 基于TMS320C80的图像并行处理
  • 9.4 基于IMS A1 10的图像并行处理
  • 习题9
  • 第10章 基于邻域存储体的二维计算
  • 10.1 基于邻域存储体的二维计算的基本原理与系统结构
  • 10.2 邻域存储体
  • 10.3 基于邻域存储体的二维流数据形成方法
  • 10.4 基于邻域存储体的二维流并行处理的方法
  • 10.5 基于邻域存储体的二维计算的实践
  • 习题10
  • 第11章 图像系统软件
  • 11.1 计算机的软件环境
  • 11.2 图像处理系统的软件结构
  • 11.3 图像软件系统的设备驱动程序
  • 11.4 基于MMX/SSE技术的图像并行处理
  • 11.5 图像不规则区域的描述
  • 习题11
  • 第12章 计算机人像组合技术
  • 12.1 人像组合技术的发展历程
  • 12.2 人像部件库建库软件
  • 12.3 人像组合软件
  • 12.4 结合脑电记忆人脸的图像重建
  • 习题12
  • 第13章 超低分辨率人脸图像的重建
  • 13.1 低分辨率人脸图像重建的基本方法
  • 13.2 低分辨率人脸图像重建的性能指标
  • 13.3 超低分辨率人脸图像的尺寸归一化方法
  • 13.4 基于低频分量的超分辨率人脸图像的重建方法
  • 13.5 超分辨率人脸图像重建的多级多类训练集的生成方法
  • 13.6 超分辨率人脸图像重建的多级多类训练集的应用方法
  • 13.7 超低分辨率人脸图像重建的意象人脸图像的形成方法
  • 13.8 超低分辨率人脸图像的重建系统
  • 13.9 超低分辨率人脸图像重建的应用
  • 13.10 人脸超分辨技术的发展
  • 习题13
  • 第14章 人脸识别技术
  • 14.1 生物特征识别概述
  • 14.2 人脸识别概述
  • 14.3 人脸识别算法
  • 14.4 人脸识别系统
  • 14.5 人脸识别技术的展望
  • 习题14
  • 结束语
  • 参考文献
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