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左飞著 著

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• 图像处理
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• 实践
• 数字图像处理
• 图像分析
• 计算机视觉
• 高等数学

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302457428

商品编码：11566951605

出版时间：2017-01-01

作  者:左飞 著 定  价:79 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2017年01月01日 页  数:431 装  帧:平装 ISBN:9787302457428 ●第1章  必不可少的数学基础
●1.1  极限及其应用
●1.1.1  数列的极限
●1.1.2  级数的敛散
●1.1.3  函数的极限
●1.1.4  极限的应用
●1.2  微分中值定理
●1.2.1  罗尔中值定理
●1.2.2  拉格朗日中值定理
●1.2.3  柯西中值定理
●1.2.4  泰勒公式
●1.2.5  黑塞矩阵与多元函数极值
●1.3  向量代数与场论
●1.3.1  牛顿�怖巢寄岽墓�式
●1.3.2  内积与外积
●1.3.3  方向导数与梯度
●1.3.4  曲线积分
●1.3.5  格林公式
●1.3.6  积分与路径无关条件
●1.3.7  曲面积分
●部分目录

内容简介

本书系统地介绍了图像处理技术中所涉及的数学基础。在前四章中，笔者设法化繁为简，从众多繁冗的数学知识中萃取了在学习和研究图像处理技术时所必须的内容，以期有效地帮助读者筛选出很为必要的理论基础，包括微积分、场论、变分法、复变函数、偏微分方程、泛函分析、概率论和统计学等。本书的后半部分每章围绕一个主题详尽地介绍了一些实际应用中的技术，这部分内容涉及到的子话题和具体算法十分丰富，其中很多都是当前研究的热点。更重要的是，在后四章里，读者将反复用到本书前半部分所介绍的数学原理。这不仅能帮助读者夯实基础、强化所学，更能帮助读者建立一条连接数学和图像处理世界的桥梁，做到学以致用。本书可作为图像处理和机器视觉等领域的从业人员的技术指导资料，也可作为大专院校相关专业师生研究或学习的参考书籍。 左飞 著 左飞，技术作家、译者。他的著作涉及图像处理、程序开发和数据挖掘等多个领域，并译有《编码》、《提高C++性能的编程技术》等经典名著。曾荣获“很受读者喜爱的IT图书作译者”奖，并被授予“电子工业出版社创立30周年很好作译者”荣称。

《解构数字之眼：透视影像背后的科学与艺术》 在这纷繁复杂的数字信息时代，图像已不再仅仅是视觉的载体，它承载着故事，蕴含着知识，更驱动着科技的飞跃。从我们指尖滑过的社交媒体动态，到医学影像中细微病灶的显现，再到自动驾驶汽车捕捉周围环境的瞬间，图像的“阅读”与“理解”能力，正以前所未有的速度渗透进我们生活的方方面面。《解构数字之眼：透视影像背后的科学与艺术》并非一本枯燥的技术手册，而是一次深入浅出的探索之旅，旨在揭示那些让静态画面“活”起来，让模糊信息“清晰”起来的底层逻辑与巧妙设计。 我们每天都在接收海量的视觉信息，但我们可曾停下脚步，思考过一张照片是如何被记录、存储、传输，又如何在屏幕上重新呈现的？当我们放大照片，看到像素点组成的点阵时，这些微小的“积木”是如何组合成逼真的场景的？当我们看到一张经过美颜的自拍照，或者一段被特效美化的视频时，这些神奇的变化又是如何实现的？《解构数字之眼》将带领读者一步步走进数字图像的内心世界，从最基础的数字表示开始，探寻光影如何转化为可计算的数据，色彩如何编码，以及图像文件格式的演变如何影响着信息的存储与传播。 本书的核心在于“解构”，这意味着我们将把复杂的图像处理过程拆解成一个个易于理解的组件，并逐一剖析其内在的原理。想象一下，我们用一把锋利的解剖刀，小心翼翼地剖开一张图像，从中提取出隐藏在像素背后的秘密。我们不会止步于表面现象，而是追溯其发生的根源，理解其背后的“为什么”。 从光影到代码：数字图像的诞生 在探索图像处理的奇妙旅程之前，我们必须先理解“图像”本身是如何在数字世界中存在的。本书将从最根本的层面——光与视觉出发，简要回顾人眼感知世界的机制，然后引出数码相机或扫描仪如何模拟这一过程，将连续的光学信号转化为离散的数字信号。我们会详细解释像素的概念，它是构成数字图像的最基本单元，如同绘画中的颜料点。读者将了解到，每一个像素都拥有特定的亮度和色彩信息，而这些信息是如何被量化的。 色彩的表示是图像的重要组成部分。本书将深入浅出地介绍常见的色彩模型，例如RGB（红、绿、蓝）模型，这是绝大多数数字显示设备使用的基础；CMYK（青、品红、黄、黑）模型，广泛应用于印刷领域；以及HSV（色相、饱和度、亮度）模型，在图像编辑和计算机图形学中扮演着重要角色。我们将不仅仅停留在模型的名称上，而是会深入剖析这些模型之间的转换原理，以及它们如何影响我们对图像色彩的理解和操作。例如，为何调整RGB中的“R”值会改变图像的红色成分，而HSV模型中的“色相”又代表了我们直观感受到的颜色本身。 像素的舞蹈：基础图像变换 一旦图像被转化为数字数据，我们就可以对其进行各种操作，就像舞者在舞台上进行各种优雅的动作一样。本书将详细介绍一些最基础但至关重要的图像变换技术。 几何变换：想象一下，我们将一张照片放大、缩小、旋转，或者将其镜像翻转。这些看似简单的操作，背后都有着精密的数学原理。我们将介绍平移、旋转、缩放和剪切等变换，并解释它们是如何通过改变像素的坐标来实现的。读者将理解，一个简单的旋转操作，背后可能涉及到矩阵运算和插值算法。 色彩调整：我们常常需要调整照片的亮度、对比度，或者改变其色调。本书将探讨如何通过修改像素的亮度值和色彩分量来实现这些目标。例如，亮度调整可以通过对所有像素的亮度值进行线性或非线性变换来实现；对比度增强则需要拉伸像素值的分布范围。我们将介绍一些经典的灰度变换和色彩变换方法。 滤波：滤波是图像处理中一个极为强大的工具，它能够实现去噪、锐化、模糊等多种效果。我们会深入讲解卷积（Convolution）的概念，这是图像滤波的核心数学运算。读者将理解，一个滤波器（或称为核/卷积核）是如何与图像进行“滑动”和“叠加”的，从而提取图像中的特定信息。本书将介绍不同类型的滤波器，如均值滤波（用于模糊和去噪）、高斯滤波（平滑效果更佳，同时保留边缘）、Sobel算子（用于边缘检测）等，并解释它们在像素层面是如何工作的。 图像的“眼睛”：特征提取与识别 除了对图像整体进行处理，我们更希望让计算机能够“看懂”图像中的内容。这就需要对图像进行特征提取，并在此基础上进行识别。 边缘检测：图像的边缘是物体轮廓的重要信息，它们承载着形状和结构的线索。本书将详细介绍多种经典的边缘检测算法，例如Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子和Canny边缘检测算法。我们将深入剖析Canny算法为何被认为是经典，它在平滑、梯度计算、非极大值抑制和滞后阈值等步骤是如何协同工作的。 特征点提取：图像中的特征点，如角点、斑点等，具有局部独特性，不易受到尺度、旋转和光照变化的影响。它们是进行物体识别、图像匹配和三维重建的基础。我们将介绍一些经典的特征点检测算法，如Harris角点检测，并解释其核心思想——局部区域的灰度变化。 形状分析：识别图像中的物体，很大程度上依赖于对其形状的分析。我们将介绍一些基本的形状描述子，例如Hu不变矩，它们能够独立于尺度、旋转和平移来描述物体的形状特征。 色彩的魔术师：色彩空间与色彩管理 色彩是图像中最直观的信息之一，但如何准确地“捕捉”和“呈现”色彩，却是计算机科学中的一个挑战。 更丰富的色彩空间：除了RGB和CMYK，本书还将介绍一些更高级的色彩空间，如Lab色彩空间，它能够更准确地描述人眼感知到的色彩差异，并在色彩校正和图像增强中发挥重要作用。我们将探讨不同色彩空间之间的转换原理，以及它们在不同应用场景下的优势。 色彩校正与增强：如何让照片的色彩更加生动逼真？本书将介绍一些色彩校正和增强的技术，例如白平衡的原理，以及如何通过调整色彩的色调、饱和度和亮度来达到理想的效果。 色彩管理：在不同设备（如相机、显示器、打印机）之间准确地传递色彩，是一项复杂但至关重要的任务。本书将简要介绍色彩管理的基本概念，以及ICC Profile（国际色彩联盟配置文件）在实现色彩一致性方面的作用。 图像的“灵魂”：分割与理解 当计算机能够识别图像中的局部特征后，下一步就是尝试“理解”图像的整体内容，即图像分割。 区域分割：图像分割的目的是将图像划分为若干个有意义的区域，每个区域内的像素具有相似的属性（如颜色、纹理）。我们将介绍一些经典的分割方法，如阈值分割（基于像素值的简单划分）、区域生长（从种子点开始，不断扩展具有相似属性的邻域）和K-means聚类（将像素点根据颜色等属性分组）。 语义分割与实例分割：在更高级的应用中，我们希望计算机不仅能分割出不同的区域，还能识别出这些区域代表的物体类别（语义分割），甚至区分同一类别的不同个体（实例分割）。虽然这部分内容可能涉及到更复杂的机器学习算法，但本书将为其奠定基础，阐述这些高级任务所依赖的底层原理，例如通过提取更丰富的特征来区分不同的物体。 图像的“语言”：压缩与编码 我们每天接触的图像文件，例如JPEG、PNG等，都经过了精妙的压缩和编码。 无损压缩与有损压缩：本书将区分这两种主要的压缩方式，并解释它们的工作原理。例如，行程长度编码（RLE）是一种简单的无损压缩方法，而离散余弦变换（DCT）则是JPEG有损压缩的核心。 图像编码标准：我们将介绍一些主流的图像编码标准，如JPEG（Joint Photographic Experts Group）和PNG（Portable Network Graphics），并分析它们在图像质量、文件大小和应用场景上的权衡。 不止于理论：从艺术到科学的跨越 《解构数字之眼：透视影像背后的科学与艺术》并非一本纯粹的理论著作。在每一章的介绍中，我们都会穿插引人入胜的应用实例，展示这些数学和算法如何在现实世界中发挥作用。 艺术与设计：从数字绘画的笔触模拟，到照片后期处理的精妙调色，再到三维动画的逼真渲染，图像处理技术为艺术创作提供了无限可能。 科学研究：在天文学领域，通过图像处理提取星体信息；在生物医学领域，分析显微镜图像以诊断疾病；在遥感领域，监测地球环境变化……图像处理是现代科学研究不可或缺的工具。 工程技术：自动驾驶汽车如何“看”懂复杂的交通场景？安防监控系统如何实时识别异常？工业生产中的视觉检测如何确保产品质量？这些都离不开强大的图像处理技术。 本书致力于用清晰易懂的语言，结合生动的比喻和直观的图示，帮助读者理解那些隐藏在数字图像背后的数学原理和算法逻辑。我们相信，通过对这些“数字之眼”的深入解构，读者不仅能够更好地欣赏和使用数字图像，更能从中获得启迪，为人工智能、计算机视觉等前沿领域的发展打下坚实的基础。这是一场关于视觉信息如何被创造、被理解、被赋予意义的精彩探索，等待着每一个对数字世界充满好奇的你。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期在软件开发一线工作的工程师，我对各种算法的实现和优化有着强烈的需求。我购买《图像处理中的数学修炼》这本书，正是看中了它“数学修炼”的定位，希望能借此机会，在理论层面夯实我的图像处理基础，从而更好地指导我的实际工作。我猜测书中可能会涉及大量的数学公式推导和证明，但我并不畏惧，反而充满期待。我希望通过对这些数学原理的深入理解，能够让我更清晰地认识到每种图像处理算法的设计思路和内在逻辑。例如，在进行图像压缩或去噪时，了解其背后的数学原理，或许能让我找到更优的解决方案，避免一些常见的陷阱。我尤其希望，书中能够提供一些实际的案例分析，将抽象的数学理论与具体的图像处理问题相结合，让我看到理论如何在实践中发挥作用，从而提升我解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够系统性地梳理图像处理底层逻辑的书籍，市面上同类书籍不少，但大多要么过于偏重算法的实现细节，让人难以窥见其数学根基；要么过于理论化，晦涩难懂，脱离实际应用。所以，当我在书店看到《图像处理中的数学修炼》这本书时，心中涌起了一股莫名的亲切感。书名中的“修炼”二字，让我觉得它并非一本简单的技术手册，而更像是一场思维的磨砺，一次智力的探险。我设想，它可能会从最基础的数学概念入手，例如线性代数、微积分、傅里叶变换等，然后逐步将其巧妙地融入到图像处理的各个方面，比如图像增强、滤波、边缘检测、特征提取等等。我期待书中能够用清晰易懂的语言，辅以恰当的图示和例子，将那些抽象的数学公式转化为直观的图像变化，让我在理解算法的同时，也能感受到数学的优雅与力量。如果这本书能做到这一点，那么它无疑将成为我图像处理学习道路上的一块重要基石，让我能够更加自信地迎接未来的挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装和设计都颇具匠心，厚实的封面纸和精美的装帧，让人在未翻开内容之前就感受到一股沉甸甸的学术气息。我当初购买这本书，纯粹是被它极具吸引力的书名所打动——“图像处理中的数学修炼”。这个名字瞬间勾起了我对图像处理领域浓厚的好奇心，同时也激发了我想要深入理解其背后数学原理的强烈愿望。毕竟，在很多非专业人士的眼中，图像处理似乎更多的是一种技术活，是对软件操作的熟练掌握。然而，“数学修炼”这个词，却暗示着这本书将带我们走向更深层次的探究，去揭示那些隐藏在像素背后、驱动图像变化的神奇算法。我期待着这本书能够像一位循循善诱的导师，带领我一步步解开图像处理的神秘面纱，让我能够不仅仅是“使用”图像处理工具，更能“理解”其原理，甚至能够“创造”出新的图像处理方法。这种对知识的渴求，驱使我迫不及待地想要探索书中内容，看看它究竟能给我带来怎样的启发和提升。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我购买《图像处理中的数学修炼》的初衷，更多的是源于一种“拓展视野”的冲动。我一直对信息科学领域抱有浓厚的兴趣，而图像处理无疑是其中的一个重要分支。然而，我始终觉得自己在这一领域的发展有些停滞不前，似乎总是触及不到更深层次的原理。我希望这本书能够帮助我突破这个瓶颈，让我能够从一个全新的角度去审视图像处理。我畅想着，书中可能会介绍一些我从未接触过的数学工具，或者以一种我从未想过的方式去解释那些我熟悉的概念。或许，它会引导我去思考，为什么某些特定的数学变换能够有效地改变图像的视觉效果，为什么某些算法在特定类型的图像处理任务中表现得如此出色。我希望这本书不仅仅是传授知识，更是一种思维方式的引导，能够激发我去探索更多未知，去发现图像处理中蕴含的数学之美，从而真正做到“修炼”内功，而不是仅仅停留在表面操作的层面。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对于数学在各个科学领域中的应用都充满了好奇。《图像处理中的数学修炼》这个书名，恰恰触动了我心中那份对跨学科知识融合的向往。我购买这本书，是希望能够通过图像处理这个具体的应用场景，来重新认识和理解一些基础的数学概念。我设想，书中可能不会仅仅停留在“知其然”的层面，而是会深入到“知其所以然”。比如，它可能会解释为什么某个线性代数的概念在图像的变换中如此重要，或者如何利用微积分来描述图像的梯度变化。我期待这本书能够以一种生动有趣的方式，将那些在课堂上可能让我感到枯燥的数学知识，与我们日常生活中就能接触到的图像信息联系起来。我希望通过阅读这本书，能够让我在不知不觉中，重新点燃对数学的兴趣，并且看到数学在现代科技中不可或缺的价值，从而真正实现“修炼”的目的。