數字圖像處理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

☆☆☆☆☆

吳娛 編

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 圖像處理
• 圖像分析
• 計算機視覺
• 圖像識彆
• 圖像增強
• 圖像分割
• 圖像特徵提取
• 模式識彆
• 數字媒體

店铺： 土星图书专营店

出版社： 北京邮电大学

ISBN：9787563552719

商品编码：29708561759

开本：16

出版时间：2017-10-01

基本信息

• 商品名稱：數字圖像處理
• 作者：編者:吳娛
• 定價：49
• 齣版社：北京郵電大學
• ISBN號：9787563552719

其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2017-10-01
• 印刷時間：2017-10-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：16開
• 包裝：平裝
• 頁數：311
• 字數：501韆字

《數字圖像處理》 內容提要 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入的數字圖像處理知識體係。從基礎概念齣發，逐步引導讀者理解圖像的本質，以及如何通過一係列數學和算法工具對其進行分析、增強、復原和分割。本書不僅涵蓋瞭傳統的核心處理技術，還探討瞭近年來迅速發展的先進方法，力求為讀者搭建起理論與實踐的橋梁。 第一部分：圖像基礎與預處理 本部分將從最根本的層麵剖析數字圖像。我們將詳細介紹數字圖像的組成——像素，以及像素的錶示方式，包括灰度圖像、彩色圖像（RGB、HSV等模型）的構成和轉換。讀者將理解圖像的灰度級、分辨率、位深度等關鍵參數對圖像信息的影響。 緊接著，我們會深入探討圖像的二維傅立葉變換及其在圖像處理中的重要性。通過傅立葉變換，我們可以將圖像從空間域轉換到頻率域，從而理解圖像中的低頻成分（全局特徵、緩慢變化）和高頻成分（邊緣、細節、噪聲）。我們將詳細講解傅立葉變換的性質、二維離散傅立葉變換（DFT）的計算方法，以及如何在頻率域進行濾波，例如低通濾波以平滑圖像，高通濾波以增強邊緣。 圖像增強是數字圖像處理中的核心環節，旨在提升圖像的視覺質量或為後續分析做準備。本部分將詳細講解一係列圖像增強技術。我們從灰度變換入手，介紹綫性變換（如對比度拉伸）和非綫性變換（如伽馬校正）如何調整圖像的亮度與對比度，使其更符閤人眼感知或方便後續分析。然後，我們將重點介紹直方圖均衡化，這是一種自動調整圖像灰度分布以擴大動態範圍，從而增強圖像整體對比度的強大技術。 在空間域濾波方麵，我們將深入研究捲積操作，這是理解濾波器工作原理的關鍵。讀者將學習到各種類型空間濾波器： 鄰域平均濾波器（均值濾波器）： 如何通過平均鄰域像素值來減少噪聲，但同時也會模糊圖像細節。 高斯濾波器： 一種更平滑的低通濾波器，通過高斯函數作為核進行捲積，能有效抑製噪聲同時保留更多圖像結構。 中值濾波器： 一種非綫性濾波器，特彆擅長去除椒鹽噪聲（脈衝噪聲），且能較好地保留邊緣，這是其區彆於綫性濾波器的重要特性。 邊緣檢測濾波器： 如Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子等，它們通過計算像素灰度梯度的近似值來檢測圖像中的邊緣。我們將分析這些算子的原理、計算方法以及它們的優缺點。 拉普拉斯算子： 一種二階微分算子，對圖像中的突變（如邊緣）非常敏感，常用於圖像銳化和邊緣檢測。 在頻率域濾波方麵，我們將再次迴到傅立葉變換。在頻率域，我們可以設計各種濾波器來修改圖像的頻率成分。 理想低通、高通、帶通濾波器： 概念上簡單，直接截斷或保留特定頻率範圍，但容易産生振鈴效應。 Butterworth低通、高通、帶通濾波器： 相比理想濾波器，其過渡帶更平滑，能有效減少振鈴效應。 高斯低通、高通濾波器： 在頻率域應用高斯函數，提供最平滑的過渡，是常用的頻率域濾波方法。 同態濾波： 用於同時處理圖像的照度和反射分量，特彆適用於改善光照不均的圖像。 此外，本部分還將觸及圖像復原，即嘗試恢復因各種原因（如模糊、噪聲）而退化的圖像。我們將介紹點擴散函數（PSF）和退化模型，以及逆濾波、維納濾波等基本復原技術，並討論它們在處理不同類型退化時的局限性。 第二部分：圖像分析與分割 本部分將把重點從圖像的增強和復原轉移到圖像的分析和理解上。我們將學習如何從圖像中提取有意義的信息，以及如何將圖像分割成不同的區域，以識彆和定位感興趣的對象。 圖像分割是根據圖像的某些特性（如灰度、顔色、紋理）將圖像劃分為若乾個互不重疊的區域（或稱為對象和背景）。本部分將詳細介紹多種經典的圖像分割技術： 基於閾值的方法： 這是最簡單也是最常用的分割方法之一。我們將深入講解全局閾值選擇（如Otsu方法，基於最大類間方差準則）和局部閾值選擇（自適應閾值），以及閾值分割在二值化圖像中的應用。 區域生長法： 根據預設的種子點和相似性準則，逐步將相鄰的相似像素閤並到區域中。我們將分析區域生長的相似性判據（如灰度差、顔色差）和停止準則。 基於邊緣的分割： 利用邊緣檢測的結果，將連續的邊緣圍成的區域作為分割對象。我們將討論如何連接不完整的邊緣，形成封閉的邊界。 分水嶺算法： 一種強大的分割技術，將圖像看作地形圖，根據灰度值的高度進行分割，常用於分離相互接觸的物體。我們將詳細講解分水嶺算法的原理、構建方法（如梯度圖像）以及存在的問題（如過度分割）和解決方案。 閾值分割的擴展： 顔色空間中的閾值分割，如何利用HSV、LAB等顔色空間進行更精細的分割。 特徵提取是圖像分析的核心，目的是從分割齣的區域或整個圖像中提取齣能夠描述圖像內容的特徵。本部分將介紹多種重要的特徵提取技術： 邊界描述： 如何對目標的邊界進行定量描述，包括鏈碼、多邊形近似、傅立葉描述子等，用於形狀的識彆和匹配。 區域描述： 如何描述圖像區域的整體屬性，如麵積、周長、質心、方嚮、矩（如Hu不變矩）等，用於形狀的分類和識彆。 紋理特徵： 紋理是圖像的重要組成部分，描述瞭圖像錶麵的微觀結構。我們將介紹多種紋理描述方法，包括灰度共生矩陣（GLCM）、局部二值模式（LBP）、Gabor濾波器等，用於識彆和分類具有不同紋理的區域。 角點檢測： 角點是圖像中具有顯著局部變化的像素點，通常是物體的重要標誌。我們將介紹Harris角點檢測算法、Shi-Tomasi角點檢測算法等，並討論角點在特徵匹配和物體跟蹤中的作用。 SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）和SURF（Speeded Up Robust Features）等尺度不變特徵描述符： 這些是後來發展起來的更強大的特徵提取方法，能夠提取在尺度、鏇轉和一定程度的光照變化下保持不變的特徵點，在物體識彆和圖像檢索中發揮著關鍵作用。 形態學圖像處理是一類基於圖像中物體形狀的集閤操作，特彆適用於處理二值圖像和灰度圖像的形狀特徵。本部分將詳細介紹： 基本形態學操作： 腐蝕 (Erosion)： 作用是縮小物體，去除小的突齣部分。 膨脹 (Dilation)： 作用是擴大物體，填補小的空洞。 復閤形態學操作： 開運算 (Opening)： 先腐蝕後膨脹，用於去除小的噪聲點和細小的連接。 閉運算 (Closing)： 先膨脹後腐蝕，用於填補小的孔洞和連接斷開的區域。 其他形態學操作： 骨架提取、邊界提取、擊中/未擊中變換、區域填充等。 灰度形態學： 將形態學操作擴展到灰度圖像，用於處理灰度圖像的形狀和結構。 第三部分：高級主題與應用 本部分將進一步拓展讀者的視野，介紹一些更高級的數字圖像處理技術，並探討其在實際領域的應用。 圖像復原的進一步探討： 盲復原 (Blind Deconvolution)： 在不知道退化函數（PSF）的情況下，同時估計退化函數和原始圖像，這是一個更具挑戰性的問題。 基於學習的復原方法： 利用機器學習技術，從大量數據中學習退化和復原的映射關係，實現更優的復原效果。 圖像變換與錶示： 小波變換 (Wavelet Transform)： 相比傅立葉變換，小波變換在時間和頻率上都有局部性，能夠更好地捕捉圖像中的瞬態信息和細節，在圖像壓縮、去噪、特徵提取等方麵有廣泛應用。我們將介紹一維和二維小波變換的基本原理，以及多分辨率分析。 Radon變換和Hough變換： Radon變換： 將圖像投影到不同方嚮，常用於醫學圖像（如CT掃描）的重建。 Hough變換： 用於檢測圖像中的直綫、圓等特定形狀，通過將圖像空間中的點映射到參數空間進行檢測。 圖像壓縮： 無損壓縮： 如Huffman編碼、Lempel-Ziv編碼，保證圖像信息不丟失。 有損壓縮： 如JPEG標準，利用人眼對某些信息的敏感度較低的特性，通過量化和編碼去除冗餘信息，實現高壓縮比。我們將重點介紹離散餘弦變換（DCT）在JPEG壓縮中的作用。 運動分析與視頻處理： 光流法 (Optical Flow)： 估計圖像序列中像素的運動矢量，用於分析物體運動、場景流。 視頻去噪、運動估計和補償： 針對視頻序列的特點進行處理，以提高視頻質量或減少存儲量。 圖像識彆與計算機視覺基礎： 模闆匹配： 在圖像中尋找與給定模闆相似的區域。 物體識彆的基礎： 介紹基於特徵匹配、分類器（如SVM、神經網絡）的簡單物體識彆思路。 圖像檢索： 根據內容檢索相似的圖像。 其他先進主題： 圖像融閤： 將來自不同傳感器或不同模態的圖像信息進行融閤，以獲得更豐富、更準確的信息。 醫學圖像處理： MRI、CT、X光等醫學圖像的增強、分割、三維重建。 遙感圖像處理： 地理空間信息的提取、變化檢測、分類。 本書的特點： 循序漸進的知識結構： 從基礎概念到高級應用，逐步深入，適閤不同層次的讀者。 理論與實踐結閤： 既有嚴謹的數學原理講解，也穿插算法的實現思路和應用場景。 豐富的案例分析： 通過具體例子說明算法的原理和效果。 強調核心概念： 聚焦於數字圖像處理中最常用、最有效的方法。 為進一步學習奠定基礎： 為讀者深入研究計算機視覺、模式識彆等相關領域打下堅實基礎。 通過閱讀本書，讀者將能夠係統地掌握數字圖像處理的理論知識，理解各種算法的原理和適用範圍，並能夠將其應用於解決實際問題。無論是希望入門數字圖像處理的初學者，還是希望深化理解的在校學生和研究人員，亦或是需要在工作中應用圖像處理技術的工程師，本書都將是您寶貴的參考。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的閱讀體驗如同攀登一座知識的高峰，需要極大的毅力和專注力。它的理論深度已經超齣瞭我預期的入門級讀物範疇。作者似乎對每一個細節都不放過，力求挖掘到算法背後的數學根源。我花瞭相當長的時間來消化關於非綫性濾波和形態學操作的那幾章，書中對數學形態學中“腐蝕”與“膨脹”操作的集閤論基礎進行瞭近乎於溯源的探討，這對於我理解這些操作的本質性區彆非常有幫助，但對於初學者來說，可能會感到有些吃力。不過，正是這種深入骨髓的探討，使得這本書的參考價值得以長久保持。它不是那種讀完一遍就可以束之高閣的書籍，更像是需要時常翻閱，從中汲取新理解的“聖經”。對於那些追求學術深度，希望在算法上有突破性研究的人而言，這本書提供的理論深度是無可替代的。

评分☆☆☆☆☆

翻開這本書，我立刻感受到一種撲麵而來的技術氣息，它更像是一本為實踐者量身定做的“工具箱”，而非單純的學術論文集。內容的選擇非常貼閤當前工業界的需求，許多章節都詳細闡述瞭特定算法在實際應用中可能遇到的挑戰和相應的優化策略。例如，在討論圖像增強部分時，書中沒有滿足於介紹標準的直方圖均衡化，而是深入探討瞭局部對比度增強方法（如拉普拉斯金字塔方法），並給齣瞭在醫療影像增強場景下的具體參數調整建議。這種“知其然，並知其所以然”的寫作風格，對於我們這些需要將理論快速轉化為生産力的專業人士來說，簡直是福音。排版和插圖的質量也值得稱贊，即便是復雜的算法流程圖，也繪製得清晰明瞭，極大地提高瞭閱讀效率，避免瞭在閱讀過程中因為圖錶晦澀而産生的挫敗感。這本書真正做到瞭理論指導實踐的完美結閤。

评分☆☆☆☆☆

從排版和結構上看，這本書的設計頗具匠心，它體現瞭一種注重用戶體驗的編撰思路。每章的末尾都設置瞭“本章小結”和“思考題”，這種設計極大地促進瞭主動學習。更值得稱贊的是，作者似乎非常體貼讀者的學習路徑，在某些復雜概念引入時，會穿插一些“曆史背景”或“應用趣聞”的小插麯，這些內容雖然不是核心算法，卻能有效緩解長時間閱讀技術文檔帶來的疲勞感，使閱讀過程變得更加人性化和輕鬆。例如，在介紹早期的邊緣檢測算子時，穿插講述瞭它們誕生的曆史背景，這使得冰冷的算法背後有瞭溫度。這種張弛有度的內容編排，讓這本書在保持其專業深度的同時，也兼顧瞭讀者的心智負荷，使得長時間的研讀變得不再那麼枯燥乏味。它無疑是一部兼顧瞭學術嚴謹性與閱讀舒適度的佳作。

评分☆☆☆☆☆

這本關於圖像處理的著作，初看之下，其內容的廣度與深度著實令人驚嘆。作者似乎傾注瞭大量心血，試圖勾勒齣一個全麵且詳盡的圖像處理知識體係。從基礎的圖像采集與量化，到復雜的高級分析與識彆技術，每一個環節都力求做到條分縷析。我尤其欣賞它在理論推導上的嚴謹性，很多晦澀的數學概念，通過配圖和實例的輔助，變得清晰易懂。例如，在講解傅裏葉變換在圖像去噪中的應用時，書中不僅給齣瞭推導公式，還配上瞭不同頻率濾波器的效果對比圖，這種直觀的呈現方式極大地降低瞭讀者的理解門檻。對於那些希望係統性掌握該領域核心算法的工程師或研究生來說，這本書無疑是一本極具價值的參考手冊。它不是那種浮光掠影的入門讀物，而是要求讀者投入時間和精力去深入鑽研的“硬核”教材。章節之間的邏輯銜接也處理得非常流暢，一步步引導讀者從基礎邁嚮高級，構建起堅實的知識框架。

评分☆☆☆☆☆

這本書給我的整體印象是極為現代且與時俱進。它沒有沉溺於老舊的、已被淘汰的圖像處理技術，而是將大量的篇幅投入到瞭新興的領域和前沿技術上。尤其是在涉及模式識彆和機器學習與圖像處理交叉的部分，內容組織得非常精煉且富有洞察力。作者成功地將深度學習在圖像分割和目標檢測中的最新進展，以一種係統性的方式融入到傳統的圖像處理框架之中，這使得這本書不僅僅局限於經典的數字處理範疇，更像是連接傳統與未來的橋梁。書中對捲積神經網絡（CNN）在圖像去噪和超分辨率重建中的應用探討，顯示齣作者對行業前沿的敏銳捕捉。閱讀這些章節時，我感覺自己正在直接與最新的研究成果對話，而不是在閱讀一本滯後的教科書。對於期望緊跟技術潮流的讀者來說，這一點至關重要。