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图像处理系统

作者：苏光大

出版社：清华大学

出版年：2020年5月

ISBN：9787302551249

所属分类：网络科技

书刊介绍

《图像处理系统》内容简介

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