正版诗数字图像处理与分析(第2版)(21世纪高等学校计算机系列规划教材)978730234 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

龚声蓉 等 著

图书标签:

• 数字图像处理
• 图像分析
• 诗政
• 教材
• 计算机科学
• 21世纪高等学校计算机系列规划教材
• 图像处理算法
• 图像特征提取
• 模式识别
• 数字图像

店铺： 玄岩璞图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302349440

商品编码：29259939787

包装：平装

出版时间：2014-05-01

【拍前必读】：

本店销售的书籍包含（二手旧书、新书）均为正版，品相可能因为存放时间长短关系会有成色不等，请放心选购。

付款后，不缺货的情况下，48小时内发货，如有缺货的情况下，我们会及时在聊天窗口给您留言告知。

发货地为北京，一般情况下发货后同城次日可以到达，省外具体以快递公司运输为准。

二手书籍，8成新左右，不缺页，不影响阅读和使用，发货前会再次检查。

二手书籍，没有光盘、学习卡等附带产品。

二手书籍，或多或少都有笔记和重点勾画，比较挑剔和习惯用新书的买家请谨慎购买。

望每位读者在收货的时候要验货，有什么意外可以拒签，这是对您们权益的保护。

注意：节假日全体放假，请自助下单；如需帮助请及时与我们联系。祝您购物愉快！商家热线：010-57272736

基本信息

书名：数字图像处理与分析(第2版)(21世纪高等学校计算机系列规划教材)

定价：39.50元

作者：龚声蓉 等

出版社：清华大学出版社

出版日期：2014-05-01

ISBN：9787302349440

字数：562000

页码：

版次：2

装帧：平装

开本：大32开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

---

内容提要

---

《数字图像处理与分析（第2版）/21世纪高等学校计算机系列规划教材》可作为高校计算机科学、电子工程、自动化、生物医学、遥感、地质、矿业、通信、气象、农业等相关专业高年级本科生教材，也可供相关领域的大学教师、科研人员和工程技术人员参考。

目录

---

1.1 数字图像处理的发展
1.2 数字图像处理的相关概念
1.2.1 数字图像及其组成要素
1.2.2 图像处理
1.2.3 图像分析
1.2.4 图像理解
1.2.5 与相关学科的关系
1.3 数字图像处理方法
1.3.1 空域处理方法
1.3.2 变换域处理方法
1.4 数字图像处理的主要研究内容
1.5 数字图像处理的应用实例
1.5.1 生物医学中的应用
1.5.2 遥感领域中的应用
1.5.3 工业方面的应用
1.5.4 军事公安领域的应用
1.5.5 通信中的应用
1.5.6 交通中的应用
1.5.7 其他应用
1.6 小结
习题
第2章 数字图像表示及其处理
2.1 人眼成像及视觉信息的产生
2.2 简单的图像形成模型
2.2.1 亮度成像模型
2.2.2 颜色成像模型
2.2.3 颜色空间
2.3 图像的数字化
2.3.1 采样
2.3.2 量化
2.4 数字图像的基本类型
2.4.1 二值图像
2.4.2 灰度图像
2.4.3 RGB图像
2.4.4 索引图像
2.5 数字图像的基本文件格式
2.5.1 BMP文件格式
2.5.2 TIFF文件格式
2.5.3 GIF文件格式
2.5.4 PCX文件格式
2.5.5 JPEG文件格式
2.5.6 用VC 实现BMP图像文件的显示
2.6 小结
习题
第3章 图像增强
3.1 概述
3.2 空域增强
3.2.1 灰度变换增强
3.2.2 直方图变换增强
3.2.3 空间平滑滤波增强
3.3 频域增强
3.3.1 傅里叶变换
3.3.2 频域滤波增强
3.4 图像的锐化
3.4.1 基于一阶微分的图像增强——梯度算子
3.4.2 基于二阶微分的图像增强——拉普拉斯算子
3.5 彩色图像增强
3.5.1 伪彩色增强
3.5.2 假彩色增强
3.5.3 真彩色增强
3.6 小结
习题
第4章 图像编码与压缩
4.1 图像编码的必要性与可能性
4.1.1 图像编码的必要性
4.1.2 图像编码的可能性
4.2 图像编码分类
4.3 图像编码评价准则
4.3.1 客观保真度准则
4.3.2 主观保真度准则
4.4 图像编码模型
4.4.1 信源编码器和信源解码器
4.4.2 信道编码器和信道解码器
4.5 无损压缩
4.5.1 霍夫曼编码
4.5.2 费诺-香农编码
4.5.3 算术编码
4.5.4 游程编码
4.5.5 无损预测编码
4.6 有损压缩
4.6.1 有损预测编码
4.6.2 变换编码
4.7 JPEG图像编码压缩标准
4.7.1 JPEG的工作模式
4.7.2 基本工作模式
4.7.3 JPEG文件格式
4.8 MPEG视频编码压缩标准
4.9 小结
习题
第5章 图像复原
5.1 基本概念
5.1.1 图像退化一般模型
5.1.2 成像系统的基本定义
5.1.3 连续函数的退化模型
5.1.4 离散函数的退化模型
5.2 图像噪声与只存在噪声的空域滤波复原
5.2.1 常见的噪声及其概率密度函数
5.2.2 只存在噪声的空域滤波复原
5.3 无约束复原
5.3.1 无约束复原的代数方法
5.3.2 退化函数H(u,v)的估计
5.3.3 逆滤波
5.3.4 去除由匀速运动引起的模糊
5.4 有约束复原
5.4.1 约束小二乘方复原
5.4.2 维纳滤波
5.4.3 有约束方滤波
5.5 非线性复原方法
5.5.1 大后验复原
5.5.2 大熵复原
5.5.3 投影复原方法
5.6 几种其他图像复原技术
5.6.1 几何畸变校正
5.6.2 盲目图像复原
5.7 小结
习题
第6章 图像重建
6.1 概述
6.2 图像重建原理
6.3 傅里叶反投影重建
6.3.1 重建公式的推导
6.3.2 重建公式的实用化
6.4 卷积法重建
6.5 代数重建
6.6 重建图像的显示
6.6.1 三维图像重建的体绘制
6.6.2 三维图像重建的面绘制
6.7 小结
习题
第7章 图像分割技术
7.1 图像分割概述
7.2 基于边缘的分割
7.2.1 边缘检测概述
7.2.2 边缘检测方法
7.2.3 边界跟踪
7.3 基于阈值的分割
7.3.1 阈值分割原理及分类
7.3.2 全局阈值
7.3.3 局部阈值
7.3.4 阈值选取方法
7.4 基于熵的分割方法
7.4.1 一维大熵分割方法
7.4.2 二维大熵分割方法
7.5 基于区域的分割
7.5.1 区域生长法
7.5.2 区域分裂与合并法
7.6 基于形态学分水岭的分割
7.6.1 形态学图像处理基本概念和运算
7.6.2 基于分水岭的分割
7.7 基于聚类的分割
7.7.1 C均值聚类方法
7.7.2 模糊C均值聚类方法
7.8 彩色图像分割
7.8.1 直方图阈值法
7.8.2 彩色空间聚类法
7.8.3 区域生长法
7.9 小结
习题
第8章 图像特征提取与分析
8.1 概述
8.1.1 图像内容
8.1.2 图像特征
8.1.3 特征选择
8.2 颜色特征描述
8.2.1 符合视觉感知的颜色空间
8.2.2 颜色直方图
8.2.3 颜色矩
8.2.4 颜色集
8.2.5 颜色相关矢量
8.3 形状特征描述
8.3.1 几个基本概念
8.3.2 区域内部空间域分析
8.3.3 区域内部变换分析
8.3.4 区域边界的形状特征描述
8.4 图像的纹理分析技术
8.4.1 纹理分析概念
8.4.2 空间灰度共生矩阵
8.4.3 纹理能量测量
8.4.4 纹理的结构分析方法和纹理梯度
8.5 局部特征描述
8.5.1 概述
8.5.2 角点检测
8.5.3 区域描述子
8.6 小结
习题
第9章 图像匹配与识别
9.1 图像识别的基本概念
9.2 图像识别方法分类
9.3 基于匹配的图像识别
9.3.1 全局模板匹配
9.3.2 模板矢量匹配
9.4 统计识别方法
9.5 人工神经网络识别方法
9.5.1 BP神经网络图像识别
9.5.2 自组织神经网络识别方法
9.6 支持矢量机识别方法
9.6.1 SVM算法的基本思想
9.6.2 SVM算法的分类过程
9.6.3 人脸识别应用
9.7 模糊识别方法
9.8 句法识别方法
9.9 小结
习题
0章 基于MATLAB图像处理应用实例
10.1 MATLAB简介
10.1.1 MATLAB基础
10.1.2 MATLAB的运行
10.1.3 MATLAB图像处理功能
10.2 案例一： 数字水印嵌入与提取
10.2.1 数字水印的相关概念
10.2.2 数字水印的分类
10.2.3 数字水印系统的组成
10.2.4 水印系统设计
10.3 案例二： 图像配准
10.3.1 图像配准概述
10.3.2 基于RANSAC算法的Harris角点配准
10.4 案例三： 图像融合
10.4.1 图像融合概述
10.4.2 图像融合分类
10.4.3 像素域图像融合实现
10.5 案例四： 图像修复
10.5.1 图像修复概述
10.5.2 图像修复的数学模型
10.5.3 基于样本的图像修复算法
10.6 小结
习题
1章 基于C 的图像系统设计
11.1 概述
11.1.1 工业光源的选择
11.1.2 工业相机的选择
11.1.3 工业镜头的选择
11.1.4 图像系统实验平台案例
11.2 基于OpenCV的棋盘格摄像机标定
11.2.1 OpenCV简介
11.2.2 棋盘格摄像机标定
11.2.3 摄像机标定的步骤
11.3 车牌识别系统设计
11.3.1 彩色图像转换为灰度图像
11.3.2 图像灰度拉伸
11.3.3 图像的二值化
11.3.4 图像的梯度锐化
11.3.5 图像的中值滤波
11.3.6 车牌牌照区域的定位
11.3.7 确定牌照区域的4个坐标值
11.3.8 车牌区域截取
11.3.9 牌照几何位置的调整
11.3.10 牌照区域的二值化
11.3.11 牌照字符的切分
11.3.12 牌照字符的识别
11.4 小结
习题
参考文献

作者介绍

---

文摘

---

序言

---

影像之眼：洞悉世界的奥秘 这是一本关于如何“看懂”图像的书。 在信息爆炸的时代，图像早已超越了单纯的视觉载体，成为我们认识世界、理解现象、进行决策的重要窗口。从医学影像的诊断到卫星遥感的监测，从工业生产的质检到艺术作品的鉴赏，几乎所有领域都离不开对图像的深入分析。然而，肉眼所见的表象往往只是冰山一角，真正蕴藏在像素深处的丰富信息，需要我们借助科学的工具和严谨的方法去发掘。 本书并非罗列某一部具体著作的目录或章节，而是旨在构建一个关于数字图像处理与分析的宏大认知框架，引导读者理解这一领域的核心原理、关键技术以及广阔的应用前景。我们将一起探索，如何让计算机拥有“火眼金睛”，如何让冰冷的数字信号转化为富有意义的洞察。 第一部分：图像的语言——数字化的奥秘 在深入分析之前，我们首先需要理解图像本身是如何被计算机“看见”的。本书将带领读者走进数字图像的诞生之地。 像素的王国： 我们将从最基本的单位——像素（pixel）——开始。了解像素的含义，它是构成数字图像的最小单元，携带着颜色和亮度等信息。我们将探讨不同类型的像素表示，如灰度图像、彩色图像（RGB、HSV等模型），以及它们如何通过不同的数值组合来呈现出千变万化的视觉效果。 图像的结构： 图像不仅仅是像素的堆砌，还具有其内在的结构。我们将学习如何用数学语言来描述图像，例如将其视为二维函数。这种数学的视角，为后续的各种处理奠定了理论基础。 数字化的挑战： 真实的物理世界是连续的，而计算机世界是离散的。本书将深入剖析图像数字化过程中必然存在的采样和量化过程。我们会探讨采样定理（如奈奎斯特-香农采样定理）如何指导我们获取足够的信息，以及量化误差如何在图像中留下痕迹，并介绍如何通过各种技术来缓解这些影响。 图像的品质： 图像的质量直接影响分析结果的准确性。我们将讨论影响图像质量的常见因素，如噪声（高斯噪声、椒盐噪声等）、失真、低分辨率等，并初步介绍评估图像质量的客观和主观指标。 第二部分：增强视觉——让图像“说话” 在获得原始图像后，很多时候我们需要对其进行初步的“美化”和“提炼”，使其更便于人眼观察或后续的自动分析。 点运算的魔力： 这是最基础也是最直接的处理手段。我们将详细介绍亮度调整、对比度拉伸、直方图均衡化等点运算技术。例如，通过直方图均衡化，我们可以将原本对比度低的图像变得更加清晰，细节丰富；通过伽马校正，可以调整图像的整体明暗程度，使其更符合人眼的视觉感知。 空间域的魔法： 图像中的每个像素都受到其周围像素的影响。本书将深入探讨空间域滤波技术。我们会学习线性滤波，如平滑滤波器（均值滤波、高斯滤波）用于去除噪声，锐化滤波器（Sobel、Laplacian算子）用于增强边缘和细节。我们还将介绍非线性滤波器，如中值滤波，在去除椒盐噪声方面表现出色，并且能够更好地保留图像的边缘信息。 频率域的洞察： 图像中的高频分量通常对应于细节和边缘，低频分量则对应于平滑区域。通过傅里叶变换，我们可以将图像从空间域转换到频率域，然后有针对性地进行处理。本书将讲解低通滤波、高通滤波、带通滤波等频率域滤波技术，以及它们在去噪、边缘增强等方面的应用。例如，使用低通滤波器可以去除高频噪声，而高通滤波器则能突出图像的边缘。 彩色图像的奥秘： 处理彩色图像需要更精细的手段。我们将探讨如何在不同的颜色空间（如RGB、HSV、YCbCr）中进行处理，以及如何进行颜色空间的转换。色彩增强、颜色平衡、伪彩色技术等也将是重点内容。 第三部分：识别与理解——从图像到信息 仅仅是“看清楚”还不够，我们更需要从图像中“读懂”内容。这部分将是本书的重中之重，我们将探索如何让计算机具备理解图像的能力。 分割的艺术： 将图像划分为具有不同意义的区域是理解图像的第一步。本书将详细介绍图像分割的各种技术。从简单的阈值分割，到基于区域的生长和分裂算法，再到更高级的边缘检测（Canny边缘检测等）和轮廓提取。我们还将探讨水分散体模型、图割等更复杂的分割方法，以及它们在目标识别、场景分析中的关键作用。 特征的提取： 图像中的关键信息往往体现在某些特定的特征上。本书将深入讲解特征提取技术。我们将学习如何提取图像的边缘、角点、纹理等低级特征。更重要的是，我们将探讨如何提取高级特征，如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等，这些特征能够描述图像的局部几何信息，并对旋转、缩放、光照变化具有鲁棒性，为后续的对象识别和匹配奠定基础。 匹配与识别： 提取特征后，如何将这些特征与已知的模型进行匹配，从而识别出图像中的物体或模式？本书将介绍各种匹配算法，如基于特征点的匹配、基于模板的匹配。我们将深入探讨模式识别的基本原理，包括分类器（如支持向量机SVM、K近邻KNN）和聚类算法（如K-means）在图像识别中的应用。 形状的分析： 图像中的物体具有各种形状，对形状的分析和描述是理解图像的重要环节。本书将介绍形状描述的方法，如形状上下文、Hu矩、傅里叶描述子等，以及如何利用这些描述子进行形状匹配和识别。 深度学习的浪潮： 近年来，深度学习技术在图像处理和分析领域取得了革命性的突破。本书将简要介绍卷积神经网络（CNN）的基本原理，以及它如何在图像分类、物体检测、图像分割等任务中展现出强大的能力。我们会探讨深度学习模型在处理大规模、复杂图像数据时的优势，以及它们如何学习到更加抽象和鲁棒的图像特征。 第四部分：应用之光——图像处理的无限可能 理论的最终目的是为了实践。本书的最后一部分将聚焦于数字图像处理与分析在各个领域的广泛应用。 医疗影像的守护： 医学影像（X光、CT、MRI等）是疾病诊断和治疗的重要依据。本书将探讨图像处理技术如何用于提升医学影像的质量，例如去噪、对比度增强，以及如何用于辅助诊断，如肿瘤的自动检测、病灶的分割和量化。 遥感的视角： 卫星和航空影像为我们提供了宏观的地球视角。本书将介绍遥感图像处理技术，如何用于地物分类、变化检测、环境监测（如森林覆盖率变化、城市扩张）、灾害评估等。 工业的眼睛： 在工业生产中，机器视觉扮演着越来越重要的角色。本书将探讨图像处理技术如何应用于产品质量检测（如缺陷检测、尺寸测量）、自动化装配、机器人导航等。 安全与监控： 图像在安全监控领域发挥着至关重要的作用。本书将介绍人脸识别、行为分析、车辆识别等技术，以及它们如何为社会安全提供保障。 艺术与娱乐： 图像处理技术也极大地丰富了我们的艺术和娱乐体验。本书将简要提及图像修复、风格迁移、虚拟现实、游戏引擎中的图像处理等应用。 结语：拥抱未来的影像时代 数字图像处理与分析是一个充满活力且快速发展的领域。本书的编写，旨在为你打开一扇通往这个精彩世界的大门，让你掌握洞察图像、理解世界的强大工具。无论是作为一名初学者，还是希望深化理解的从业者，都能从中获得启发和收获。通过掌握这些原理和技术，你将能更好地驾驭海量的视觉信息，发现隐藏在图像背后的规律，解决现实世界中的各种挑战。让“影像之眼”为你照亮前行的道路。

评分☆☆☆☆☆

我是在朋友的推荐下了解到这本《正版诗数字图像处理与分析》的。我的那位朋友是一名在高校任教的老师，他对教材的选定有着非常严苛的标准，据说这本书是他们系里经过多番比较后才最终确定的教材。他跟我说，这本书的优点在于理论体系构建得非常完整，从基础的图像增强、复原，到复杂的图像分割、特征提取，再到一些前沿的应用，都有涉及。而且，他特别提到了书中有很多精选的案例分析，这些案例不仅贴近实际应用，而且能够帮助读者更好地理解抽象的理论知识。我虽然不是计算机专业的学生，但在工作中确实需要用到图像处理相关的技术，所以我对这种理论与实践结合得比较好的书籍非常感兴趣。我希望这本书能够提供一些我之前没有接触过的分析方法，尤其是在一些复杂的场景下，如何有效地对图像进行分析，是我一直想攻克的难点。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷，更多的是因为它在“数字图像处理与分析”这个领域的专业性。作为一个对图像技术充满好奇的业余爱好者，我一直在寻找能够系统性地讲解这一领域的书籍。我浏览过不少同类书籍，但很多要么过于理论化，让人望而却步；要么过于浅显，无法深入。而这本《正版诗数字图像处理与分析（第2版）》似乎在两者之间找到了一个很好的平衡点。从书名中的“正版诗”这个非常有创意的字眼，我隐约感觉到作者在写作风格上或许会带有一些独特的视角，也许能让枯燥的技术变得生动有趣。我比较期待的是它在“分析”部分的内容，例如如何利用数学模型和算法来理解图像中的信息，以及一些经典的图像分析技术，比如边缘检测、纹理分析、形状识别等等。如果书中能够配以清晰的图示和代码示例，那对我这样的自学者来说，将是莫大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计让我眼前一亮，简洁大方，但又不失专业感。封面上“正版诗”三个字，以及“数字图像处理与分析(第2版)”的字样，都清晰地表明了它的学术属性。至于“21世纪高等学校计算机系列规划教材”的副标题，更是让我对它的内容和深度充满期待。我本身从事软件开发工作，近来在工作中接触到了不少与图像处理相关的项目，所以一直想找一本系统性强、内容扎实的教材来巩固和提升自己的知识体系。这本书的出版时间和版本（第二版）也让我觉得它紧随技术前沿，内容不会过于陈旧。我特别关注的是它在“分析”这个部分会有怎样的阐述，因为在我看来，真正的挑战往往在于从海量图像数据中提取有价值的信息，而不是简单的图像操作。希望这本书能在这方面给我带来新的启发和实用的方法。

评分☆☆☆☆☆

当我看到这本书的标题时，首先引起我注意的是“正版诗”这个词。这个词语本身就充满了艺术感和独特性，让人不禁猜测，这本关于技术类书籍的书名，是否预示着作者在内容呈现上也会有别于寻常的严谨甚至略显枯燥的风格。或许，它会在讲解复杂的图像处理和分析算法时，融入一些更具启发性的讲解方式，甚至引用诗歌的比喻来阐释某些概念。作为一个多年从事图像数据分析的工程师，我深知理论知识的扎实是基础，但如何将这些理论转化为解决实际问题的有效手段，则是关键。我特别关注书中关于“分析”部分的论述，因为这直接关系到我们如何从像素数据中挖掘出有意义的信息。我希望这本书不仅能提供基础的处理技术，更能引领我深入理解各种分析方法的内在逻辑和适用场景，从而在面对更具挑战性的图像分析任务时，能够游刃有余。

评分☆☆☆☆☆

我之所以会被这本书所吸引，很大程度上是因为其“21世纪高等学校计算机系列规划教材”的定位。这意味着它应当遵循当前计算机教育的最新发展趋势，内容的时效性和前沿性都有一定保障。在数字图像处理领域，技术更新迭代的速度非常快，一本优秀的教材应该能够反映最新的算法和技术进展。我尤其看重书中在“分析”这一部分的内容。在我看来，数字图像处理的最终目的往往是为了进行有效的分析，提取出有用的信息。我希望这本书能够提供一些深入的分析方法，比如在模式识别、目标检测、图像理解等方面的技术。同时，作为一本规划教材，我期待它在知识体系的构建上能够更加系统化，逻辑清晰，易于理解，并且最好能包含一些实际操作的指导，例如通过具体的案例或者伪代码来辅助读者掌握相关的知识点。