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姚敏等 著

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• 图像算法
• MATLAB
• 图像增强
• 图像分割
• 特征提取
• 第三版

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111575962

商品编码：17814060697

包装：平装-胶订

出版时间：2017-09-01

基本信息

书名：数字图像处理 第3版

：59.00元

作者：姚敏等

出版社：机械工业出版社

出版日期：2017-09-01

ISBN：9787111575962

字数：500000

页码：383

版次：3

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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本书详细介绍了数字图像处理的基本理论、主要技术和新进展。全书共分13章，其内容主要包括图像获取、图像变换、图像增强、图像复原、彩色图像处理技术、图像编码、小波图像压缩、图像检测与分割、图像表示与描述、图像特征优化、图像识别、图像检索与过滤等。本书坚持理论与实际相结合的原则，理论分析深入浅出，方法介绍详细具体，实例演示清晰明了，同时给出了部分关键算法的MATLAB实现程序，这些正是本书的重要特色。

目录

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目录
前言
教学建议
第1章绪论
1.1图像及其分类
1.1.1图像的特点
1.1.2图像的分类
1.2数字图像处理技术与应用
1.2.1数字图像处理的主要内容
1.2.2数字图像处理方法
1.2.3数字图像处理技术的应用
1.3数字图像处理系统
1.4Matlab简介
1.5本书概要
习题
第2章图像获取
2.1概述
2.2连续图像模型
2.2.1连续图像的表达式
2.2.2连续图像的随机表征
2.3连续图像的频谱
2.3.1一维连续傅里叶变换
2.3.2二维连续傅里叶变换
2.4图像采样
2.4.1采样定理
2.4.2图像采样
2.5图像量化
2.5.1量化器模型
2.5.2标量量化
2.5.3向量量化
2.6数字图像中的基本概念
2.6.1数字图像的表示
2.6.2空间与灰度级分辨率
2.6.3像素间的基本关系
小结
习题
第3章图像变换
3.1概述
3.2一维离散傅里叶变换
3.2.1离散傅里叶变换
3.2.2离散傅里叶变换的性质
3.3一维快速傅里叶变换
3.3.1一维快速傅里叶变换的基本思想
3.3.2一维快速傅里叶变换算法
3.4二维离散傅里叶变换
3.4.1二维离散傅里叶变换的定义
3.4.2二维离散傅里叶变换的性质
3.4.3二维快速离散傅里叶变换
3.4.4二维快速傅里叶变换的Matlab实现
3.4.5可分离图像变换的概念
3.5离散余弦变换
3.5.1一维离散余弦变换
3.5.2一维快速离散余弦变换算法
3.5.3二维离散余弦变换
3.5.4离散余弦变换的Matlab实现
3.5.5离散余弦变换的应用
3.6沃尔什变换和哈达玛变换
3.6.1离散沃尔什变换
3.6.2离散哈达玛变换
3.6.3快速哈达玛变换算法
3.7霍特林变换
3.8拉东变换
3.8.1拉东变换概述
3.8.2拉东变换的Matlab实现
小结
习题
第4章图像增强
4.1概述
4.2空域点处理增强
4.2.1直接灰度变换
4.2.2直方图修正
4.2.3图像间的运算
4.3空域滤波增强
4.3.1平滑滤波器
4.3.2锐化滤波器
4.4频域滤波增强
4.4.1低通滤波器
4.4.2高通滤波器
4.4.3同态滤波器
小结
习题
第5章图像复原
5.1概述
5.2图像退化模型
5.2.1退化模型
5.2.2连续函数退化模型
5.2.3离散退化模型
5.2.4循环矩阵对角化
5.3退化函数估计
5.3.1图像观察估计法
5.3.2试验估计法
5.3.3模型估计法
5.4逆滤波
5.4.1无约束复原
5.4.2逆滤波复原
5.4.3消除匀速运动模糊
5.5维纳滤波
5.5.1有约束滤波
5.5.2维纳滤波复原
5.5.3维纳滤波的Matlab实现
5.6约束小二乘方滤波
5.6.1滤波模型
5.6.2约束小二乘方滤波的Matlab实现
5.7从噪声中复原
5.7.1噪声模型
5.7.2空域滤波复原
5.7.3频域滤波复原
5.8几何失真校正
5.8.1空间变换
5.8.2灰度插值
5.8.3几何失真图像配准复原
小结
习题
第6章彩色图像处理
6.1概述
6.2彩色基础
6.2.1人眼的构造
6.2.2三色成像
6.3颜色模型
6.3.1RGB模型
6.3.2CMY模型和CMYK模型
6.3.3HSI模型
6.4全彩色图像处理
6.4.1彩色图像增强
6.4.2彩色图像复原
6.4.3彩色图像分析
6.5伪彩色处理
6.5.1密度分层法
6.5.2灰度级彩色变换法
6.5.3频域滤波法
小结
习题
第7章图像编码
7.1概述
7.1.1图像数据的冗余
7.1.2图像的编码质量评价
7.2信息论基础与熵编码
7.2.1离散信源的熵表示
7.2.2离散信源编码定理
7.2.3赫夫曼编码
7.2.4香农费诺编码
7.2.5算术编码
7.2.6行程编码
7.3LZW算法
7.4预测编码
7.4.1无损预测编码
7.4.2有损预测编码
7.5变换编码
7.5.1变换选择
7.5.2子图像尺寸选择
7.5.3位分配
7.5.4一个DCT编码实例
7.6基于矢量量化技术的图像编码
7.6.1矢量量化原理
7.6.2矢量量化过程
7.7小波图像编码
7.7.1数字图像的小波分解
7.7.2小波基的选择
7.7.3小波变换域小波系数分析
7.7.4小波编码方法
小结
习题
第8章图像检测与分割
8.1概述
8.2边缘检测
8.2.1梯度算子
8.2.2高斯拉普拉斯算子
8.2.3坎尼边缘检测算子
8.3边界跟踪
8.3.1空域边界跟踪
8.3.2霍夫变换
8.4阈值分割
8.4.1人工选择法
8.4.2自动阈值法
8.4.3分水岭算法
8.5区域分割
8.5.1区域生长法
8.5.2区域分裂法
8.5.3区域合并法
8.5.4区域分裂合并法
8.6形变模型
8.6.1参数活动轮廓模型
8.6.2几何活动轮廓模型
8.6.3形变模型的扩展形式
8.7运动分割
8.7.1背景差值法
8.7.2图像差分法
8.7.3基于光流的分割方法
8.7.4基于块的运动分割方法
小结
习题
第9章图像表示与描述
9.1概述
9.2图像表示
9.2.1链码
9.2.2边界分段
9.2.3多边形近似
9.2.4标记图
9.2.5骨架
9.3边界描述
9.3.1一些简单的描述子
9.3.2形状数
9.3.3傅里叶描述子
9.3.4统计矩
9.4区域描述
9.4.1一些简单的描述子
9.4.2纹理
9.4.3不变矩
9.5数学形态学描述
9.5.1膨胀和腐蚀
9.5.2开启和闭合
9.5.3数学形态学对图像的操作
小结
习题
第10章图像特征优化
10.1概述
10.2基于选择的特征优化
10.2.1可分离性判据
10.2.2搜索选择策略
10.2.3基于遗传算法的特征选择
10.3基于统计分析的特征优化
10.3.1主成分分析
10.3.2独立分量分析
10.3.3线性判别分析
10.3.4多维尺度分析
10.4基于流形学习的特征优化
10.4.1流形学习的基本原理
10.4.2核主成分分析
10.4.3局部线

作者介绍

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浙江大学计算机学院教授，在计算智能、数字图像处理、模糊系统研究方面取得了许多独创性成果。长期主讲本科生课程“信号与系统”，研究生课程“人工智能引论”、“生物智能与算法”以及博士生“计算机技术前沿”讲座。还主讲过“数字图像处理”、“模糊信息处理”、“模式识别”等课程。

文摘

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序言

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《算法分析与设计原理》 前言 在信息爆炸的时代，如何高效地处理海量数据、解决复杂问题，已成为各领域面临的共同挑战。算法，作为解决问题的核心思想和步骤，其重要性不言而喻。本书《算法分析与设计原理》旨在深入探讨算法的本质、设计方法、分析技术以及在不同应用场景下的实践，帮助读者建立严谨的计算思维，掌握构建高效、可靠解决方案的理论基础与实战技巧。 本书的内容聚焦于算法的“如何设计”与“如何评估”。它不仅仅是罗列一系列已知算法，更重要的是传授一套系统性的思维框架，让读者能够独立地分析问题、设计出最优或近似最优的算法，并对其性能进行准确的评估。我们相信，理解算法的内在逻辑，远比死记硬背具体的代码实现更为重要，因为算法的原理具有普适性，可以迁移到各种不同的编程语言和应用领域。 本书适合的对象广泛，包括但不限于计算机科学专业的学生、软件工程师、数据科学家、对算法原理感兴趣的任何人士。无论您是初学者，还是希望深化理解的进阶者，本书都将为您提供宝贵的知识财富。 目录概览 本书共分为十三章，循序渐进地引导读者深入算法的世界： 第一章：算法导论与基础 什么是算法？ 算法的重要性与应用领域 算法设计的思维方式 基本数据结构回顾（数组、链表、栈、队列） 算法性能度量的初步概念 第二章：算法复杂度分析 渐进符号（大O、小O、大Ω、小Ω、Θ）的定义与应用 时间复杂度和空间复杂度的计算 平均情况、最好情况与最坏情况分析 主定理在递归算法分析中的应用 第三章：排序算法 比较排序：插入排序、冒泡排序、选择排序 高效排序：归并排序、快速排序 非比较排序：计数排序、桶排序、基数排序 各种排序算法的性能比较与选择 第四章：搜索算法 线性搜索 二分搜索及其变种 哈希表与散列搜索 树结构搜索（二叉搜索树、B树） 第五章：图算法 图的表示（邻接矩阵、邻接表） 图的遍历（深度优先搜索DFS、广度优先搜索BFS） 最短路径算法（Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法、Bellman-Ford算法） 最小生成树算法（Prim算法、Kruskal算法） 拓扑排序 第六章：贪心算法 贪心选择性质 最优子结构性质 活动选择问题 赫夫曼编码 最小生成树的贪心证明 背包问题（部分贪心解法） 第七章：动态规划 动态规划思想：最优子结构与重叠子问题 状态定义与状态转移方程 最长公共子序列LCS 背包问题（0/1背包、完全背包） 矩阵链乘法 钢筋切割问题 路径问题（如网格走法） 第八章：回溯法与分支限界法 搜索空间与剪枝 八皇后问题 数独求解 子集和问题 旅行商问题（TSP）的近似解法 分支限界法的思想与应用 第九章：字符串匹配算法 朴素字符串匹配 KMP算法（前缀函数、匹配过程） Boyer-Moore算法 Rabin-Karp算法 第十章：高级数据结构 堆（二叉堆、最大堆、最小堆） 优先队列 平衡二叉搜索树（AVL树、红黑树） B树与B+树 Trie树（前缀树） Disjoint Set Union (DSU) / Union-Find 第十一章：概率算法与近似算法 随机化算法思想 Monte Carlo方法 Las Vegas方法 近似算法的定义与评价（近似比） PTAS与FPTAS（概念介绍） 第十二章：计算几何基础 点、线段、多边形的基本概念 凸包问题（Graham扫描法、Jarvis步进法） 线段相交判定 点在多边形内判定 第十三章：算法设计与分析的综合应用 实际问题建模与算法选择 特定领域的算法挑战（例如：网络流、 NP-hard问题概述） 算法优化技巧 代码实现中的注意事项 算法工程化的考量 内容深度解读 第一章 将为读者构建算法的宏观认识。我们不仅仅介绍算法是什么，更强调它在现实世界中的强大驱动力，从搜索引擎的排序机制到导航系统的路径规划，算法无处不在。同时，对基础数据结构的回顾，为后续学习打下坚实的基础。 第二章 是算法分析的核心。我们将深入讲解渐进符号，这是一种衡量算法效率增长趋势的强大工具。通过理解时间复杂度和空间复杂度，读者将学会如何预测算法在大规模数据下的表现，并理性地比较不同算法的优劣。主定理等工具的介绍，将使我们能够更有效地分析复杂的递归算法。 第三章与第四章 分别聚焦于排序与搜索，这是最基本也是最常用的算法类型。我们会系统地介绍各种排序算法，从简单直观的到高效精巧的，并深入分析它们的实现细节和性能特点，帮助读者在不同的场景下选择最适合的排序方法。搜索算法的讲解则侧重于如何快速地在数据中找到目标，尤其是哈希表和二叉搜索树的应用，将极大地提升数据检索的效率。 第五章 将带领读者进入图的世界。图结构是描述对象之间关系的最佳模型，广泛应用于社交网络、交通线路、计算机网络等领域。我们将学习如何遍历图，如何找到两点之间的最短路径，以及如何构建连接所有顶点的最小代价的树。 第六章的贪心算法 是一种直观的优化策略，它在每一步都做出局部最优的选择，期望最终能达到全局最优。我们会通过实例分析，理解贪心算法适用的条件，并学习如何证明其正确性。 第七章的动态规划 是解决许多复杂优化问题的强大工具。它将一个大问题分解成一系列更小的、相互关联的子问题，并通过记录子问题的解来避免重复计算。本书将通过一系列经典问题，如背包问题、最长公共子序列等，来阐述动态规划的递归思想和状态转移方程的构建方法。 第八章的回溯法与分支限界法 是解决组合搜索问题的关键技术。它们通过系统地搜索所有可能的解，并在搜索过程中利用剪枝或界限来排除不可能的解，从而有效地找到问题的答案。 第九章的字符串匹配算法 是文本处理、信息检索等领域的重要组成部分。我们将学习如何高效地在长字符串中查找某个模式串，其中KMP算法以其巧妙的预处理和匹配过程而闻名。 第十章 将深入探讨一些更高级、更高效的数据结构，如堆、平衡二叉搜索树、B树、Trie树等。这些数据结构在许多算法的实现中扮演着至关重要的角色，能够显著提升算法的性能。 第十一章 介绍了概率算法和近似算法。在某些问题中，找到精确最优解的计算成本极高，此时采用概率算法或近似算法，在可接受的计算时间内，获得一个非常接近最优解的答案，是一种务实的策略。 第十二章 触及了计算几何的入门概念。在处理涉及几何图形的算法问题时，理解这些基础知识是必不可少的。 第十三章 将前面所学知识融会贯通，通过实际案例来展示如何将算法理论应用于解决真实世界的问题。我们还将讨论算法工程化的考量，以及如何针对特定领域的算法挑战进行深入研究。 学习方法建议 动手实践：理论知识的学习离不开实践。强烈建议读者在学习每种算法后，尝试用自己熟悉的编程语言实现它们。通过实际编码，更能加深对算法细节和性能的理解。 分析与比较：不要仅仅满足于学会算法的实现，更要深入分析其时间复杂度和空间复杂度，并与其他类似算法进行比较，理解它们各自的优劣势。 解决问题：尝试将所学的算法应用到各种实际问题中。可以从书中的习题开始，逐渐挑战更复杂的问题。 理解证明：对于贪心算法和动态规划等，理解其正确性的数学证明有助于更深刻地掌握算法的精髓。 持续学习：算法领域发展迅速，保持对新算法和新技术的关注，持续学习是保持竞争力的关键。 结语 《算法分析与设计原理》不仅仅是一本技术书籍，更是一扇通往计算思维殿堂的大门。我们希望通过本书的讲解，能够激发读者对算法的热情，培养严谨的逻辑思维能力，并为他们在未来的学习和工作中奠定坚实的基础。算法是计算机科学的灵魂，掌握它，您将能够更有效地解决问题，创造更美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，让我想起了当年学习图像处理时的情景。我是一名相对资深的软件开发者，虽然不是专门做图像处理方向，但在工作中经常会遇到需要对图片进行一些基本处理的需求。过去，我通常是查阅一些在线文档或者论坛上的零散资料，效率不高，而且容易出现理解上的偏差。《数字图像处理 第3版》的出现，为我提供了一个系统学习的平台。我特别关注了书中关于图像变换和特征提取的部分。在我过去的工作中，经常需要将图片在不同域之间进行转换，比如傅里叶变换，而这本书对这些变换的原理和应用做了非常详尽的解释，并且给出了实际的编程示例。此外，书中关于 SIFT、SURF 等特征点检测算法的介绍，让我对如何从图片中提取有用的信息有了更清晰的认识，这对于我后续开发图像匹配或目标识别功能非常有启发。虽然我还没有完全读完，但可以肯定的是，这本书的内容非常实用，能够直接应用于实际的项目开发中。

评分☆☆☆☆☆

作为一名业余摄影爱好者，我对图像处理有着浓厚的兴趣，但一直缺乏系统性的知识。我平时也会用一些后期软件，但总觉得对背后的原理知之甚少，无法达到自己想要的效果。《数字图像处理 第3版》这本书，正是我想找的那种，能够 bridge 我在理论和实践之间的鸿沟。我翻阅了关于图像复原和图像分割的章节，发现作者用非常易懂的方式解释了像维纳滤波、水平集方法等高级概念。书中提供的图像示例，让我能够直观地感受到这些算法在实际中的应用场景。我尤其对书中关于图像压缩的部分感到好奇，因为我经常需要处理大量的照片，了解不同的压缩算法及其优缺点，能够帮助我更好地管理和存储我的照片库。这本书的语言风格比较生动，没有枯燥的数学公式堆砌，而是更多地结合实际应用场景进行讲解，这对于我这样非科班出身的学习者来说，是非常友好的。我相信，通过学习这本书，我的后期处理技能一定能提升到一个新的高度。

评分☆☆☆☆☆

作为一名多年从事计算机视觉研究的工程师，我一直在寻找一本能够集大成、又兼具前沿性的数字图像处理书籍。市面上此类书籍琳琅满目，质量参差不齐。偶然间，我朋友向我推荐了《数字图像处理 第3版》。拿到书后，我首先翻阅了目录，发现其结构安排得相当合理，从理论基础到实际应用，再到算法的深入剖析，都安排得井井有条。特别是其中关于多尺度分析和纹理特征描述的部分，内容详实，理论推导严谨，并且引用了许多最新的研究成果，这对于我这种需要紧跟学术前沿的人来说，无疑是一大福音。我花了几个晚上仔细阅读了其中关于边缘检测和图像分割的章节，作者的讲解深入浅出，既有严谨的数学推导，又有直观的图形演示，让我对这些经典算法有了更深刻的理解。而且，书中提供的伪代码和算法流程图，对于我将理论转化为实际编程实现非常有帮助。总的来说，这本书的深度和广度都达到了我所期望的标准，是一本值得反复研读的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我刚拿到手，就被它沉甸甸的质感和封面设计吸引了。翻开扉页，首先映入眼帘的是“第3版”的字样，这本身就说明了它的生命力和内容的不断更新迭代。我是一个对图像处理领域一直抱有浓厚兴趣的学习者，之前接触过一些零散的资料，但总感觉不够系统。朋友推荐我看看这本《数字图像处理》，说是业内比较权威的入门和进阶读物。我迫不及待地翻阅了几章，虽然还没有深入研究，但从目录的设置和初步的章节内容来看，它似乎涵盖了图像处理的方方面面，从最基础的像素概念，到复杂的滤波、增强、分割，再到后期的形态学处理和压缩，脉络清晰，逻辑严谨。我尤其期待后面关于特征提取和图像识别的部分，因为这正是我目前最为关注和需要解决的问题。这本书的排版也相当舒服，字体大小适中，图文并茂，即使是初学者，读起来也不会感到过于枯燥乏味。我相信，这本书一定能成为我学习道路上的良师益友。

评分☆☆☆☆☆

我对这本《数字图像处理 第3版》的初印象是，它似乎是一本非常适合高校学生或者初入职场的初学者的入门教材。书中的语言风格比较平实，没有太多晦涩难懂的专业术语，即使是第一次接触数字图像处理的读者，也能比较容易理解。我注意到书中对一些基础概念的讲解非常细致，比如图像的表示方式、像素的灰度值、颜色空间的概念等等，这些都是理解后续内容的基础。而且，书中提供了大量的示例图片，这些图片生动形象，能够帮助读者更好地理解抽象的理论。我特别喜欢书中对于不同图像增强算法的对比分析，通过具体的例子展示了不同算法在处理同一张有瑕疵的图片时产生的效果差异，这对于读者选择合适的算法非常有指导意义。虽然它可能在理论深度上不及一些专业研究书籍，但其系统性和易懂性，绝对是它最大的优势。对于想要快速入门并建立起扎实基础的学习者来说，这本书会是一个非常好的选择。