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高瑜翔 著

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出版社： 科学出版社有限责任公司

ISBN：9787030226310

版次：31

商品编码：12007896

包装：平装

丛书名： 高等院校教材

开本：32开

出版时间：2016-08-01

页数：284

正文语种：中文

《数字图像处理与分析》 内容简介 《数字图像处理与分析》一书深入浅出地探讨了数字图像的获取、增强、复原、压缩、分割、表示、描述以及识别等一系列核心理论和关键技术。本书旨在为读者构建一个完整而系统的数字图像处理知识体系，使其能够理解并掌握各种算法的原理、优缺点以及适用范围，并能根据实际应用需求选择和改进相应的处理方法。 第一章 绪论 本章首先介绍数字图像处理的概念、发展历程及其在科学研究和工程实践中的广泛应用，如医学成像、遥感、计算机视觉、虚拟现实、工业检测等。接着，对数字图像的基本构成单元——像素进行定义，并解释了图像的数字表示方式，包括灰度图像、彩色图像（RGB、HSV等模型）以及多光谱图像。随后，引入了图像的采样和量化过程，阐述了它们对图像质量的影响，并介绍了图像分辨率的概念。最后，强调了数字图像处理在现代科技发展中的重要地位和巨大潜力。 第二章 图像增强 图像增强是改善图像视觉效果、突出图像特征以方便后续分析的重要手段。本章详细阐述了两种主要的图像增强方法：空间域增强和频率域增强。 空间域增强： 点处理：介绍了一阶和二阶微分算子（如Roberts、Sobel、Prewitt、Laplacian算子）在边缘检测和细节增强中的应用。重点讲解了图像平滑（如均值滤波、高斯滤波、中值滤波）和图像锐化（如拉普拉斯锐化、梯度锐化）的技术。讨论了直方图处理技术，包括直方图均衡化、直方图规定化，解释了它们如何调整图像的灰度分布以提升对比度和细节。 区域处理：介绍了基于区域的平滑和锐化方法。 频率域增强： 傅里叶变换：详细阐述了二维离散傅里叶变换（DFT）及其性质，以及快速傅里叶变换（FFT）的算法。 频率域滤波：介绍了低通滤波（如理想低通、巴特沃斯低通、高斯低通滤波器）用于平滑图像、去除噪声；高通滤波（如理想高通、巴特沃斯高通、高斯高通滤波器）用于增强边缘和细节；以及同态滤波用于同时校正图像的亮度不均匀和增强对比度。还讨论了选择性滤波，如带阻滤波和带通滤波。 第三章 图像复原 图像复原旨在消除或减轻由于传感器缺陷、成像过程中的运动、模糊、噪声等因素造成的图像退化。本章重点介绍了多种图像复原技术。 噪声的去除： 点处理：回顾了中值滤波、均值滤波等空间域滤波方法在去除随机噪声中的应用，并分析了它们的优缺点。 区域处理：介绍了更复杂的自适应滤波技术，如Lee滤波、K-SVD等，这些方法能够更好地在去除噪声的同时保留图像细节。 频率域处理：介绍了维纳滤波在处理加性噪声和乘性噪声方面的原理和应用。 模糊的校正： 运动模糊：详细讲解了点扩散函数（PSF）的概念，并介绍了运动模糊的数学模型。 逆滤波：分析了理想逆滤波的局限性，以及它在存在噪声时的不可行性。 最小均方误差（Wiener）滤波：重点讲解了维纳滤波在运动模糊校正中的应用，以及它如何权衡复原模糊图像和引入噪声之间的关系。 约束最小二乘滤波：介绍了另一种常用的模糊校正方法，并分析了其与维纳滤波的异同。 盲复原：介绍了当退化过程未知时，如何估计退化函数并进行复原。 第四章 图像压缩 图像压缩旨在减少图像数据量，以降低存储成本和传输带宽。本章涵盖了无损压缩和有损压缩两大类方法。 无损压缩： 行程长度编码（RLE）：介绍了一种简单的无损压缩方法，适用于连续重复的像素值。 预测编码：讲解了DPCM（差分脉冲编码调制）等技术，通过预测像素值来编码差值。 熵编码：详细介绍了霍夫曼编码和算术编码，这些方法利用符号的统计概率来分配更短的码字，实现高效压缩。 有损压缩： 变换编码：重点介绍了离散余弦变换（DCT）及其在JPEG压缩标准中的应用。阐述了DCT如何将图像能量集中在低频系数上，从而实现高效量化。 量化：解释了均匀量化和非均匀量化，以及它们如何通过牺牲精度来减少数据量。 基于感知特性的压缩：讨论了人眼视觉系统的特性，例如对高频信息的敏感度较低，从而指导压缩策略。 视频压缩基础：简要介绍了视频压缩的基本概念，如帧内编码和帧间编码。 第五章 图像分割 图像分割是将图像划分为若干个具有相似特征的区域的过程，是图像分析和理解的基础。本章介绍了多种分割方法。 基于阈值的分割： 全局阈值法：介绍Otsu方法等自动确定全局阈值的方法。 局部阈值法：讨论了自适应阈值分割，适用于光照不均的图像。 基于边缘的分割： 边缘检测算子：回顾了Canny边缘检测算法，并分析了其在提取连续边缘曲线中的优势。 边缘连接：介绍了Hough变换在检测直线、圆等几何形状中的应用。 基于区域的分割： 区域生长：讲解了种子点选择、生长准则等算法细节。 区域分裂与合并：介绍了基于同质性准则的分割方法。 Watershed算法：详细阐述了分水岭算法的思想，以及其在分割粘连物体中的应用，并讨论了其易产生过分割的问题及解决办法。 深度学习在图像分割中的应用：简要介绍了CNNs（卷积神经网络）在语义分割和实例分割领域的最新进展，如U-Net、Mask R-CNN等。 第六章 图像表示与描述 图像表示和描述旨在提取图像中的关键特征，以便进行后续的识别和检索。本章涵盖了从低级特征到高级特征的提取和表示方法。 边界描述： 链码：介绍了一种描述区域边界的序列编码方法。 多边形逼近：讨论了如何用多边形来近似表示边界。 傅里叶描述子：讲解了如何利用边界的傅里叶变换系数来描述形状。 区域描述： 面积、周长、紧密度：介绍了这些基本的区域几何特征。 欧拉数：解释了其在描述连通性中的作用。 矩不变量：详细介绍了Hu不变矩，它们在图像旋转、缩放、平移下保持不变，是重要的形状描述子。 特征提取： 角点检测：介绍了Harris角点检测算法，并分析了其鲁棒性。 SIFT（尺度不变特征变换）：详细阐述了SIFT算法，包括尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配和描述子生成，以及其在图像匹配中的强大能力。 HOG（方向梯度直方图）：讲解了HOG特征在物体检测中的应用，如何描述物体局部形状信息。 第七章 图像识别 图像识别（或称图像分类、目标识别）是将图像或图像中的目标与预定义的类别进行匹配的过程。本章介绍了一些经典的图像识别技术。 模式识别基础： 分类器：介绍了贝叶斯分类器、K近邻（KNN）分类器、支持向量机（SVM）等经典分类算法的原理。 特征选择与降维：讨论了主成分分析（PCA）等技术在减少特征维度、提高分类效率中的作用。 基于模板匹配的方法：介绍了如何将待识别图像与预先存储的模板进行比较。 基于神经网络的方法： 多层感知机（MLP）：介绍了神经网络的基本结构和训练过程。 卷积神经网络（CNNs）：重点讲解了CNNs在图像识别任务中的革命性贡献，包括卷积层、池化层、激活函数、全连接层等结构，以及它们如何自动学习图像特征。详细介绍了AlexNet、VGG、ResNet等经典CNN模型及其在ImageNet等数据集上的性能表现。 目标检测：简要介绍了R-CNN系列、YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等端到端的目标检测框架。 第八章 图像质量评价 本章讨论了主观和客观的图像质量评价方法。 主观评价：介绍了主观评价的流程、评分标准以及影响因素。 客观评价： 无参考图像质量评价（NR-IQA）：介绍了如BRISQUE、NIQE等基于统计特征的评价方法。 全参考图像质量评价（FR-IQA）：详细讲解了PSNR（峰值信噪比）、SSIM（结构相似性度量）等指标，以及它们如何衡量失真图像与原始图像之间的差异。 第九章 图像的几何变换 本章介绍了用于改变图像空间位置和几何结构的变换。 二维几何变换： 平移、旋转、缩放：介绍了这些基本变换的数学表达和实现方法。 剪切：讲解了剪切变换的概念。 仿射变换：介绍了仿射变换的性质，它保持直线平行性，但可能改变角度和长度。 透视变换：讲解了透视变换，它用于模拟相机视角的变化，常用于校正透视畸变。 变换的实现：讨论了坐标变换、插值方法（如最近邻插值、双线性插值、双三次插值）在几何变换中的应用。 第十章 图像应用实例 本章通过具体的应用案例，展示了数字图像处理技术的实际价值。 医学影像处理：如X射线、CT、MRI图像的增强、去噪、分割及三维重建。 遥感图像处理：如卫星影像的增强、变化检测、土地覆盖分类。 人脸识别与检测：如基于Eigenface、Fisherface和CNN的人脸识别技术。 自动驾驶与机器人视觉：如障碍物检测、车道线识别、场景理解。 工业自动化与质量检测：如产品缺陷检测、尺寸测量。 本书的编写风格注重理论与实践相结合，提供了丰富的算法伪代码和实例分析，并对每种算法的优缺点进行了深入剖析，旨在培养读者独立分析和解决实际图像处理问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是打开了我对电磁世界的全新视角！我一直对那些能神奇地发射和接收信号的设备感到好奇，比如手机、无线耳机，甚至是家里的Wi-Fi路由器。但之前我总觉得它们的工作原理太过于神秘，像是一种只有少数“魔法师”才能掌握的技艺。然而，当我翻开《高频电子线路》后，这种感觉彻底改变了。作者用一种非常接地气的方式，从最基本的概念讲起，比如什么是“高频”，它和我们日常接触的低频有什么不同，以及为什么在处理高频信号时，普通的电路设计方法会失效。书中对寄生效应的讲解尤为精彩，它不像教科书里那种枯燥的理论公式堆砌，而是通过生动的比喻和实际的应用场景，让我深刻理解了电阻、电容、电感这些看似简单的元件在高频下会展现出多么“调皮”的一面。尤其是在讲解PCB走线的设计时，那些关于阻抗匹配、信号完整性的内容，让我豁然开朗，原来手机里的每一条细小的线路，都蕴含着如此精妙的设计哲学。这本书让我不再畏惧高频电路，反而激起了我更大的兴趣，想要深入探索更多关于射频、微波领域的神奇之处。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，像无线电、雷达这样的技术，是属于那种“高大上”的领域，普通人很难理解其中的奥秘。《高频电子线路》这本书，却神奇地拉近了我与这个领域的距离。它并没有用过于艰涩的语言，而是用一种非常生动、形象的方式，为我揭示了高频电子线路的独特魅力。我尤其喜欢书中关于“驻波”和“反射系数”的讲解，通过图文并茂的例子，让我直观地理解了信号在传输线中的能量分布和损耗情况，这对于我理解天线的效率、滤波器的性能，都有了极大的帮助。这本书还让我认识到，在高频设计中，不仅仅是元件的选择很重要，元器件的布局、连接方式，甚至是PCB板的材质，都会对最终的性能产生至关重要的影响。读完之后，我感觉自己对很多日常生活中接触到的高科技产品，都有了一种“拨开云雾见月明”的感觉，对那些默默奉献的电子工程师们，充满了钦佩之情。这本书不仅拓展了我的知识边界，更点燃了我对电子科学探索的热情。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我之前对“高频电子线路”这个概念，一直停留在一种模糊的印象中，觉得大概就是跟手机、电脑里的那些高速运转的芯片有关吧。直到我读了《高频电子线路》，才意识到自己对这个领域的理解是多么片面。这本书让我明白，高频不仅仅是速度的提升，它更涉及到一种全新的物理现象和设计思维。书中对“噪声”的分析，让我了解到在高频环境下，那些微小的随机信号，是如何轻易地被放大并对整个系统造成毁灭性的影响的，这促使我去思考如何从源头上抑制噪声，以及如何设计出更具鲁棒性的电路。同时，书中关于“匹配”的论述，比如阻抗匹配、功率匹配，让我认识到，在高频设计中，任何一个环节的不协调，都可能导致能量的巨大损失，这就像一个精密的齿轮系统，每一个齿轮都必须咬合得恰到好处，才能保证整体的顺畅运转。读完这本书，我开始对那些在信息传输、雷达探测、卫星通信等领域工作的工程师们，充满了由衷的敬意，他们解决的不仅仅是电路问题，更是对物理规律的深刻洞察和灵活运用。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种对电子技术充满好奇，但又缺乏专业背景的人来说，《高频电子线路》这本书简直就是一场及时的“甘霖”。我一直对那些在无线通信领域做出巨大贡献的科学家和工程师感到无比敬佩，但总觉得他们的工作离我太遥远，遥远到无法触及。这本书却以一种极其易懂和循序渐进的方式，将那些高深的理论展现在我面前。它没有上来就扔给我一大堆复杂的公式和图表，而是从一些最基本、最直观的现象入手，比如为什么金属会反射电磁波，为什么不同长度的天线会接收到不同频率的信号。书中对“传输线理论”的讲解，让我第一次理解了，信号在长距离传输时，并不仅仅是简单的电阻损耗，而是会因为线路的特性阻抗和反射效应而发生变化，这对我理解无线信号的衰减和失真有了全新的认识。同时，书中对各种高频器件，如晶体管、二极管在高频下的行为特点的描述，也让我对这些“小家伙”的复杂性有了更深刻的体会，不再将它们视为单一功能的元件，而是能够理解它们在不同频率下的“个性”。

评分☆☆☆☆☆

我之前一直以为，电路设计无非就是搭积木，把各种元件按照原理图连接起来，然后就能正常工作了。但《高频电子线路》这本书彻底颠覆了我的这个想法，它就像一个引路人，把我带入了一个更加复杂、也更加迷人的电子世界。这本书让我认识到，在处理频率极高的信号时，我们必须重新审视那些我们习以为常的“常识”。书中对“电磁场”的概念的阐述，让我第一次真正理解了，电流不仅仅是在导线上流动，它还会激发周围的空间产生电磁波，而这些电磁波又会反过来影响电路的性能。这一点尤其体现在对屏蔽和滤波章节的讨论中，作者通过大量的实例，生动地展示了如何利用各种巧妙的结构和材料，来防止高频信号的干扰，或者如何精确地让需要的信号通过，而让不需要的信号被拒之门外。读完之后，我感觉自己像是获得了一双“透视眼”，能够看到电路中那些肉眼看不见的电磁能量的流动和相互作用，对那些设计精良的高频通信设备，以及各种无线传感器的原理，都有了更深层次的理解。