图像处理、分析与机器视觉 第4版 世界著名计算机教材精选 人工智能 信号处理 人工神经网络 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Milan Sonka，Vaclav Hlavac 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302426851

商品编码：12082091976

包装：平装

出版时间：2016-06-01

图像处理、图像分析和机器视觉领域经久，图的·新版。

 

作者：Milan Sonka,Vaclav Hlavac,Roger Boyle 著 兴军亮 艾海舟 等译

定价：99元

印次：1-1

ISBN：9787302426851

出版日期：2016.07.01

 

本书是英文第4版的中文翻译，大约有五分之一的内容更新。主要更新的内容包括：增加了一些·新的算法，增加了习题部分，重写了部分内容。更为具体的内容更新请参考作者序。本书是在第3版中文翻译的基础上，按照直译的原则进行翻译的，与英文版形成完全的对照。对于英文版中明显存在的排印或疏忽类的错误，都进行了更正。由于这些错误一般都很明显，因此译文中没有专门声明，读者如果对照英文版，不难看出其出处。

第1章  引言 1

 

1.1  动机 1

 

1.2  计算机视觉为什么是困难的 2

 

1.3  图像表达与图像分析的任务 4

 

1.4  总结 7

 

1.5  习题 7

 

1.6  参考文献 8

 

第2章  图像及其表达与性质 9

 

2.1  图像表达若干概念 9

 

2.2  图像数字化 11

 

2.2.1  采样 11

 

2.2.2  量化 12

 

2.3  数字图像性质 13

 

2.3.1  数字图像的度量和拓扑性质 13

 

2.3.2  直方图 17

 

2.3.3  熵 18

 

2.3.4  图像的视觉感知 18

 

2.3.5  图像品质 20

 

2.3.6  图像中的噪声 21

 

2.4  彩色图像 22

 

2.4.1  色彩物理学 22

 

2.4.2  人所感知的色彩 23

 

2.4.3  彩色空间 26

 

2.4.4  调色板图像 28

 

2.4.5  颜色恒常性 28

 

2.5  摄像机概述 29

 

2.5.1  光敏传感器 29

 

2.5.2  黑白摄像机 30

 

2.5.3  彩色摄像机 32

 

2.6  总结 32

 

2.7  习题 33

 

2.8  参考文献 35

 

第3章  图像及其数学与物理背景 37

 

3.1  概述 37

 

3.1.1  线性 37

 

3.1.2  狄拉克（Dirac）分布和卷积 37

 

3.2  积分线性变换 38

 

3.2.1  作为线性系统的图像 39

 

3.2.2  积分线性变换引言 39

 

3.2.3  1D傅里叶变换 39

 

3.2.4  2D傅里叶变换 43

 

3.2.5  采样与香农约束 45

 

3.2.6  离散余弦变换 47

 

3.2.7  小波变换 48

 

3.2.8  本征分析 52

 

3.2.9  奇异值分解 53

 

3.2.10  主分量分析 54

 

3.2.11  Radon变换 56

 

3.2.12  其他正交图像变换 56

 

3.3  作为随机过程的图像 57

 

3.4  图像形成物理 59

 

3.4.1  作为辐射测量的图像 59

 

3.4.2  图像获取与几何光学 60

 

3.4.3  镜头像差和径向畸变 63

 

3.4.4  从辐射学角度看图像获取 65

 

3.4.5  表面反射 67

 

3.5  总结 69

 

3.6  习题 70

 

3.7  参考文献 71

 

第4章  图像分析的数据结构 73

 

4.1  图像数据表示的层次 73

 

4.2  传统图像数据结构 74

 

4.2.1  矩阵 74

 

4.2.2  链 76

 

4.2.3  拓扑数据结构 76

 

4.2.4  关系结构 77

 

4.3  分层数据结构 78

 

4.3.1  金字塔 78

 

4.3.2  四叉树 79

 

4.3.3  其他金字塔结构 80

 

4.4  总结 81

 

4.5  习题 82

 

4.6  参考文献 83

 

第5章  图像预处理 85

 

5.1  像素亮度变换 85

 

5.1.1  位置相关的亮度校正 85

 

5.1.2  灰度级变换 86

 

5.2  几何变换 88

 

5.2.1  像素坐标变换 88

 

5.2.2  亮度插值 89

 

5.3  局部预处理 91

 

5.3.1  图像平滑 91

 

5.3.2  边缘检测算子 97

 

5.3.3  二阶导数过零点 100

 

5.3.4  图像处理中的尺度 104

 

5.3.5  Canny边缘提取 105

 

5.3.6  参数化边缘模型 107

 

5.3.7  多光谱图像中的边缘 107

 

5.3.8  频域的局部预处理 108

 

5.3.9  用局部预处理算子作线检测 112

 

5.3.10  角点（兴趣点）检测 113

 

5.3.11  ·大稳定极值区域检测 116

 

5.4  图像复原 117

 

5.4.1  容易复原的退化 118

 

5.4.2  逆滤波 118

 

5.4.3  维纳滤波 118

 

5.5  总结 120

 

5.6  习题 121

 

5.7  参考文献 126

 

第6章  分割Ⅰ 130

 

6.1  阈值化 130

 

6.1.1  阈值检测方法 132

 

6.1.2  ·优阈值化 133

 

6.1.3  多光谱阈值化 135

 

6.2  基于边缘的分割 136

 

6.2.1  边缘图像阈值化 137

 

6.2.2  边缘松弛法 138

 

6.2.3  边界跟踪 139

 

6.2.4  作为图搜索的边缘跟踪 143

 

6.2.5  作为动态规划的边缘跟踪 149

 

6.2.6  Hough变换 152

 

6.2.7  使用边界位置信息的边界

 

???检测 157

 

6.2.8  从边界构造区域 157

 

6.3  基于区域的分割 159

 

6.3.1  区域归并 160

 

6.3.2  区域分裂 161

 

6.3.3  分裂与归并 162

 

6.3.4  分水岭分割 165

 

6.3.5  区域增长后处理 167

 

6.4  匹配 167

 

6.4.1  模版匹配 168

 

6.4.2  模版匹配的控制策略 170

 

6.5  分割的评测问题 170

 

6.5.1  监督式评测 171

 

6.5.2  非监督式评测 173

 

6.6  总结 174

 

6.7  习题 176

 

6.8  参考文献 178

 

第7章  分割Ⅱ 185

 

7.1  均值移位分割 185

 

7.2  活动轮廓模型——蛇行 190

 

7.2.1  **蛇行和气球 191

 

7.2.2  扩展 193

 

7.2.3  梯度矢量流蛇 194

 

7.3  几何变形模型——水平集和测地

 

?? 活动轮廓 198

 

7.4  模糊连接性 203

 

7.5  面向基于3D图的图像分割 208

 

7.5.1  边界对的同时检测 208

 

7.5.2  次优的表面检测 211

 

7.6  图割分割 212

..........

《现代信号处理基础：理论、算法与应用》 第一部分：信号与系统的数学框架 本书的开篇，我们将深入探讨信号与系统的数学基石。首先，我们将从离散时间信号入手，详细介绍序列的概念，包括周期序列、非周期序列、能量信号与功率信号等基本类型。我们将梳理傅里叶级数在描述周期信号频谱特性方面的作用，并引出离散傅里叶变换（DFT），这是分析非周期信号频谱的强大工具。我们将透彻讲解DFT的性质，如线性、周期性、时移、频移、卷积定理等，并初步介绍快速傅里叶变换（FFT）算法的原理，为后续高效的信号处理奠定基础。 接着，我们转向连续时间信号，介绍狄拉克冲激函数、单位阶跃函数等基本信号，以及信号的分解与表示方法。我们将深入理解卷积运算在系统分析中的核心地位，以及其在时域和频域的等效性。拉普拉斯变换作为分析连续时间系统动态行为的利器，将得到详尽的阐述，包括其收敛域的概念、常用函数的拉普拉斯变换对以及利用其求解线性常系数微分方程。在此基础上，我们将引入傅里叶变换，它将连续时间信号的频谱分析延伸至无限频率范围，是理解系统频率响应的关键。 在系统理论方面，我们将区分因果系统、稳定系统、线性时不变（LTI）系统等重要概念。对于LTI系统，我们将重点分析其单位冲激响应的作用，以及如何通过卷积运算预测系统的输出。我们将深入研究系统的频率响应，揭示系统如何影响不同频率分量的信号，这对于滤波器的设计至关重要。本书将从线性代数的角度，引入状态空间表示法，这是一种更通用的系统描述方式，尤其适用于多输入多输出（MIMO）系统和现代控制理论，为分析和设计复杂系统提供了新的视角。 第二部分：数字信号处理的核心算法 本部分将聚焦于数字信号处理（DSP）领域的核心算法。我们将首先深入研究离散傅里叶变换（DFT）的高效实现——快速傅里叶变换（FFT）算法。我们将详细解析Cooley-Tukey算法的原理，包括按时间抽选（DIT）和按频率抽选（DIF）两种基本蝶形运算，以及如何通过递归或迭代的方式将N点DFT分解为更小的FFT计算，从而显著降低计算复杂度。我们将探讨不同结构的FFT算法，以及在实际应用中选择合适FFT算法的考虑因素。 滤波器是信号处理中不可或缺的组成部分，我们将花费大量篇幅对其进行详细介绍。首先，我们从无限冲激响应（IIR）滤波器开始，讲解如何利用模拟滤波器设计技术（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）通过脉冲响应不变法、双线性变换法等模拟-数字变换方法设计IIR滤波器。我们将分析IIR滤波器的优点（计算量小、过渡带陡峭）和缺点（相位失真、稳定性分析复杂），以及在设计中需要注意的问题。 接着，我们将深入探讨有限冲激响应（FIR）滤波器。我们将介绍窗函数法，包括矩形窗、汉宁窗、汉明窗、布莱克曼窗等，分析不同窗函数对滤波器频率响应的影响，以及如何通过选择合适的窗函数来权衡阻带衰减和过渡带宽度。我们还将介绍频率采样法和最优设计法（如Parks-McClellan算法），它们能更精确地满足设计规格。FIR滤波器的线性相位特性是其一大优势，我们将深入分析这一特性，以及它在音频处理、通信系统等应用中的重要性。 在信号变换方面，我们将探讨Z变换，它作为离散时间系统分析的强大工具，将与拉普拉斯变换进行类比，深入解析其收敛域、性质以及与DFT的关系。我们将讲解如何利用Z变换分析离散时间系统的稳定性、频率响应，以及求解线性常系数差分方程。此外，短时傅里叶变换（STFT）作为一种在时间和频率上都具有局部性的信号分析方法，将得到详细介绍。我们将阐述STFT的原理、窗口函数的选择对时频分辨率的影响，以及它在语音信号、音乐信号等非平稳信号分析中的应用。 第三部分：先进信号处理技术与应用 本部分将拓展到更先进的信号处理技术，并探讨其在各个领域的广泛应用。 自适应信号处理： 我们将深入研究自适应滤波器，特别是最小均方（LMS）算法及其变种。我们将详细解析LMS算法的工作原理，包括权向量的迭代更新过程，以及其在信号增强、噪声消除、信道均衡等方面的应用。我们将探讨LMS算法的收敛性能、稳定性分析，以及更快的收敛算法，如递归最小二乘（RLS）算法，并分析其在不同场景下的优劣。 小波分析： 小波变换作为一种能够同时提供时间和频率局部化信息的信号分析工具，将成为本部分的重点。我们将从母小波和尺度函数的概念出发，介绍连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）。我们将详细讲解Mallat算法，以及如何利用滤波器组实现信号的分解与重构。我们将分析小波变换在信号去噪、特征提取、图像压缩等领域的强大能力，并通过具体的实例进行演示。 谱估计： 在噪声背景下准确估计信号的功率谱密度是信号分析的关键。我们将介绍经典的谱估计方法，如周期图法，分析其优缺点。我们将深入探讨现代谱估计方法，如Welch方法（一种改进的周期图法），以及模型驱动的谱估计方法，如AR模型、ARMA模型估计。我们将讲解如何通过模型参数的估计来获得更平滑、更精确的功率谱估计。 盲信号分离： 当我们无法获得原始信号的任何先验信息时，盲信号分离技术就显得尤为重要。我们将介绍独立成分分析（ICA）的基本原理，例如信息最大化、互信息最小化等目标函数。我们将解析常见的ICA算法，如FastICA算法，并探讨其在语音分离（鸡尾酒会问题）、医学信号分析（脑电信号处理）等方面的应用。 第四部分：信号处理在实际问题中的应用 本书的最后一章将展示信号处理技术如何解决现实世界中的各种挑战。 通信系统中的信号处理： 我们将探讨数字通信系统中信号处理的关键作用，包括调制解调、信道编码与解码、均衡技术，以及多用户接入技术（如OFDM）。我们将分析不同调制方式（如ASK, FSK, PSK, QAM）的原理和性能，以及纠错码在提高通信可靠性中的作用。 语音与音频信号处理： 我们将深入研究语音信号的特征提取，例如梅尔频率倒谱系数（MFCCs）的计算，以及语音识别、语音合成、说话人识别等应用。在音频信号处理方面，我们将讨论音频压缩（如MP3），音频增强，以及音乐信息检索等内容。 图像与视频信号处理： 虽然本书并非专注于图像处理，但我们将简要介绍图像信号处理中的基本概念，如图像采样与量化，以及傅里叶变换在图像处理中的应用，例如图像滤波和去噪。我们将讨论视频信号的表示，以及视频压缩的基本原理。 生物医学信号处理： 我们将介绍心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生物医学信号的特点，以及如何利用信号处理技术对这些信号进行分析，例如心律失常检测、癫痫发作检测等。 振动与结构监测： 在工程领域，我们将探讨如何利用信号处理技术分析振动信号，以监测机械设备的健康状况，预测故障，或者评估结构的完整性。 第五部分：附录与参考文献 本书的附录将包含一些重要的数学公式、表格以及数值计算相关的辅助材料，以方便读者查阅。同时，我们将提供详尽的参考文献列表，为读者提供进一步深入学习的资源。 学习建议： 为了更好地掌握本书内容，建议读者在学习过程中，积极动手实践，利用 MATLAB、Python等工具实现书中的算法，并通过实际数据进行测试。理解数学理论与工程应用之间的联系至关重要。本书旨在为读者打下坚实的信号处理基础，为他们在人工智能、通信、控制、生物医学工程等领域进一步的学习和研究提供强大的理论和技术支撑。

评分☆☆☆☆☆

与其他强调最新、最热模型的教材不同，这本书的叙事结构更像是一部编年史，它为我们勾勒出了图像处理技术发展的清晰脉络。它并没有沉溺于追逐最新的深度学习热点，而是将传统的、经过时间检验的经典方法置于一个稳固的基石地位。对于初学者而言，这是一种极大的福音，因为过早地接触过于复杂的黑箱模型，很容易让人迷失方向，忘记了底层的基本原理。这本书非常细致地阐述了如何利用梯度、边缘信息、纹理描述符（如LBP）等传统工具解决分类和分割问题。这使得读者在面对一些数据稀疏或对模型可解释性要求极高的问题时，依然能够拿出有效的解决方案。此外，书中对图像采集系统中的光学畸变和色彩空间转换的详尽分析，也体现了作者深厚的工程背景。很多教材只是一带而过，但这本书却将这些实际问题上升到了理论模型需要修正的层面，让我深刻体会到“Garbage In, Garbage Out”的真谛，对数据源头的重视程度提升到了一个新的高度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就给人一种沉稳而专业的印象，光是厚度和重量，就能感受到内容的扎实。我原本以为它会是那种晦涩难懂的技术手册，但翻开后发现，作者在概念的引入上处理得相当巧妙。它不像某些教材那样上来就抛出一堆复杂的数学公式，而是用非常贴近实际应用的案例来引导我们理解图像的本质——从最基础的像素操作，到高级的特征提取，每一步都走得循序渐进。尤其是对早期的图像增强算法的讲解，即使是那些现在看来略显“过时”的技术，作者也深入剖析了其背后的原理和局限性，这对于我们建立完整的技术视野至关重要。我尤其欣赏其中关于噪声模型和滤波技术的章节，它不仅仅是罗列了不同滤波器（如中值、高斯）的公式，而是详细比较了它们在不同噪声环境下对图像细节的保留和抑制效果，这种对比性的讲解，极大地加深了我对“选择合适的工具比掌握所有工具更重要”这一观点的理解。这本书的排版也十分考究，图文并茂的布局让那些抽象的算法流程变得直观易懂，对于初学者来说，它就像一位经验丰富、耐心十足的导师，在你迷茫时提供清晰的指引。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验是层次分明的，它似乎为不同水平的读者预设了不同的阅读路径。对于刚接触这个领域的新手，前几章关于图像表示和线性滤波的讲解，是极其友好和清晰的入门阶梯，帮助他们快速建立起对数字图像的基本认知框架。然而，当你深入到后半部分，比如涉及到图像重建、立体视觉的几何基础，甚至是早期的模式识别方法时，你会发现内容的密度陡然增加，对读者的数学基础和逻辑推理能力提出了更高的要求。这并非缺点，而是其设计上的巧妙之处——它允许读者在自己的知识储备允许的范围内，不断地向更深层次的知识结构发起挑战。我尤其欣赏书中对概率论和统计学在图像去噪和估计问题中应用的整合。作者不是简单地引入概念，而是展示了如何利用贝叶斯框架来构建更优的图像复原模型。这种将数学工具与工程目标紧密结合的叙述风格，使得抽象的理论变得具有了明确的“物理意义”，极大地激发了我主动去查阅和学习相关数学背景知识的兴趣，可以说，它真正实现了“授人以渔”的教育目标。

评分☆☆☆☆☆

我是一个更偏向于实践操作的学习者，所以对教材中代码示例和算法实现的侧重程度非常敏感。这本书在这方面的表现只能用“令人安心”来形容。它并没有给出那些只能在特定、理想化环境中运行的“玩具代码”，而是提供了大量基于标准数据集和工程化思维构建的示例框架。例如，在讲解形态学操作时，书中不仅展示了腐蚀和膨胀的基础应用，还进一步扩展到了开运算、闭运算在去噪和连接断裂物体上的实际效果演示。最让我受益匪浅的是，作者在关键算法的实现部分，会适时地加入性能分析的讨论。他会明确指出，虽然某种算法在理论上最优，但在实际的实时系统中，由于计算复杂度的限制，可能需要采用某种权衡后的近似解法。这种与工程现实接轨的叙述方式，极大地增强了教材的实用性。读完相关章节后，我立刻尝试将书中的思路应用到我手头的一个项目中，发现效率和鲁棒性都有了显著的提升，这直接证明了其内容的有效性和先进性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度着实让我有些吃惊。我原本是抱着学习一些基础图像处理技巧的目的翻开的，没想到它竟然能将概念拔升到如此高度。它没有止步于“如何做”，而是深入探讨了“为什么这样做”。比如在讲到傅里叶变换在图像频域分析中的应用时，作者并没有满足于展示频域图像的“美丽”的环状结构，而是花了大量篇幅解释了不同方向的边缘信息是如何在频域中体现的，以及如何通过空间域和频域的相互转化来解决特定问题，这种跨领域的知识整合能力，令人叹服。更值得称道的是，书中对图像采集和量化误差的讨论，这一点往往被很多教材忽略，但它恰恰是影响最终处理结果的关键因素。阅读这部分内容时，我感觉自己不再只是一个操作软件的“匠人”，而是开始以一个系统设计者的角度去审视整个图像处理流程，从传感器到算法，每一个环节的决策都关乎最终的成败。这种对基础理论的深挖，让这本书的价值远远超出了普通工具书的范畴，更像是一部可以伴随职业生涯成长的参考典籍。