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陆玲，王蕾，桂颖著 著

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• 数字图像处理
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• 图像分析
• 计算机视觉
• 图像识别
• 图像增强
• 图像分割
• 图像特征提取
• 模式识别
• 数字媒体

店铺： 润轩泽辕图书专营店

出版社： 中国电力出版社

ISBN：9787508353760

商品编码：29285735723

包装：平装

出版时间：2007-07-01

基本信息

书名：数字图像处理

：18.00元

作者：陆玲,王蕾,桂颖著

出版社：中国电力出版社

出版日期：2007-07-01

ISBN：9787508353760

字数：265000

页码：169

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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本书是普通高等教育“十一五”规划教材，是作者根据多年的教学经验并参考相关文献编写而成的。书中附有例题可以帮助读者理解算法，同时对主要图像处理算法列出了程序代码。有利于读者进行程序设计。
　　全书共9章，第1～3章主要介绍数字图像处理的特点、内容、应用及发展，常用图像文件格式．彩色图像的特殊效果处理、界面切换技术及动画技术：第4～6章重点介绍灰度图像的变换、平滑与锐化处理、图像的分割与匹配，图像的基本几何变换，与二值图像相关的形态学运算、几何特征与形状特征：第7～9章重点介绍图像的几种频域变换、常见的图像编码与压缩方法和图像复原的原理。
　　本书通俗易懂、集理论与实践为一体、具有一定的特色。可作为高等院校相关专业本科生的教材，也可作为研究生参考资料，同时还适用于数字图像处理的初学者。本书附带教学课件。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《数字图像处理》 一、 什么是数字图像处理？ 数字图像处理是一门涉及计算机视觉、信号处理、模式识别等多个学科的交叉领域，其核心在于利用计算机对数字图像进行分析、理解和操作，以达到增强图像质量、提取有用信息、实现特定功能等目的。简而言之，它就是用数字化的方式来“看懂”并“加工”图像。 二、 图像的本质：数字化的世界 我们日常生活中看到的图像，无论是照片、扫描文档还是医学影像，在计算机看来都只是一堆由数字组成的矩阵。每个数字代表了图像在特定位置的像素（picture element）的灰度值（亮度）或颜色值。 灰度图像： 最简单的图像形式，每个像素只有一个值，表示其亮度。通常用0表示黑色，255表示白色，中间的数值则代表不同深浅的灰色。 彩色图像： 通常由三个或多个颜色通道组成，最常见的是RGB（红、绿、蓝）模型。每个像素在每个颜色通道上都有一个数值，这三个数值组合起来就形成了我们看到的颜色。例如，RGB(255, 0, 0)表示纯红色。 像素的维度： 图像可以是一维（如传感器扫描得到的线阵图像）、二维（最常见的图像形式）或三维（如医学CT扫描的层叠图像）。 三、 数字图像处理的基本流程：从原始到有用的信息 数字图像处理的过程通常可以概括为以下几个主要阶段： 1. 图像获取： 这是图像处理的第一步，通过各种传感器（如数码相机、扫描仪、医学成像设备）将现实世界的模拟信号转换为数字信号。传感器分辨率、采样率、量化精度等都会影响最终数字图像的质量。 2. 图像增强： 这一阶段的目标是改善图像的视觉效果，使其更容易被人类或计算机分析。常见的增强技术包括： 点运算： 对图像中的每个像素独立进行操作，如亮度调整、对比度拉伸、直方图均衡化等。直方图均衡化通过重新分配像素的灰度值，使得图像的灰度分布更均匀，从而提高图像的整体对比度。 空间域滤波： 利用图像像素之间的空间关系进行处理。 平滑滤波（模糊）： 用于去除噪声，如均值滤波、高斯滤波。它们通过计算邻域像素的平均值来平滑图像。 锐化滤波： 用于增强图像的边缘和细节，如拉普拉斯算子、Sobel算子。它们通过检测像素的灰度变化率来突出边缘。 3. 图像复原： 旨在恢复退化（模糊、噪声、失真）的图像，使其尽可能接近原始图像。图像复原比增强更复杂，因为它需要对图像退化过程有一定的模型假设。 去噪： 除了平滑滤波，还可以使用更高级的去噪算法，如中值滤波（对椒盐噪声效果好）、维纳滤波（考虑噪声和退化模型）。 运动模糊复原： 通过逆滤波或维纳滤波来尝试消除运动模糊。 4. 图像分割： 这是将图像划分为若干个具有相似特征的区域（或对象）的过程。图像分割是许多高级图像分析任务（如目标识别、医学诊断）的基础。 阈值分割： 根据像素的灰度值将其分配到不同的类别，是最简单但常用的方法。 边缘检测： 寻找图像中灰度值发生急剧变化的位置，形成边缘。 区域生长： 从种子点开始，逐渐将具有相似属性的邻近像素合并到同一区域。 Watershed算法： 将图像看作地形图，根据“集水盆”的概念进行分割。 基于机器学习的分割： 利用深度学习模型（如U-Net）进行语义分割和实例分割。 5. 图像识别与理解： 这是数字图像处理的终极目标之一，即让计算机“理解”图像的内容。 特征提取： 从分割出的区域或图像中提取有代表性的特征，如形状、纹理、颜色、SIFT、HOG等。 模式分类： 将提取的特征与已知的模式进行匹配，以识别出图像中的对象。这通常依赖于各种机器学习算法，如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树，以及近年来大放异彩的深度学习模型（卷积神经网络CNN）。 目标检测： 在图像中定位并识别出特定的对象。 图像检索： 根据内容检索相似的图像。 场景理解： 分析图像的整体内容，识别出场景的类型以及其中物体的关系。 6. 图像压缩： 减少图像数据量，以便于存储和传输，同时尽量减少视觉失真。 无损压缩： 压缩后可以完全恢复原始图像，如PNG格式。 有损压缩： 压缩后会丢失部分信息，但视觉效果损失较小，如JPEG格式。主要利用人眼对某些信息的感知不敏感的特性。 7. 图像变换： 将图像从一个域（如空间域）转换到另一个域（如频率域），以便于进行分析和处理。 傅里叶变换（FFT）： 将图像分解为不同频率的正弦和余弦波的组合。在频率域，噪声和周期性特征更容易被分离和处理。 小波变换： 能够同时在时间和频率上进行局部化分析，对于图像的边缘和细节分析尤为有效。 四、 数字图像处理的应用领域：无处不在的“眼睛” 数字图像处理技术已经渗透到我们生活的方方面面，成为了许多现代科技的核心支撑。 医疗健康： 医学影像分析： CT、MRI、X光片等影像的增强、去噪、分割，辅助医生诊断疾病（如肿瘤检测、病灶识别）。 手术导航： 实时处理术中影像，为外科医生提供精确的导航。 药物研发： 分析细胞图像，评估药物效果。 工业与制造： 质量检测： 自动检测产品表面的缺陷，如裂纹、划痕，提高生产效率和产品合格率。 机器视觉： 实现自动化生产线上的物体识别、定位、抓取。 工业测量： 利用图像进行尺寸测量和形变分析。 安防与监控： 人脸识别： 身份验证、犯罪嫌疑人追踪。 车牌识别： 交通管理、停车场收费。 视频监控分析： 异常行为检测、事件识别。 遥感与地理信息系统（GIS）： 卫星图像处理： 地形测绘、环境监测（如森林火灾、污染扩散）、农作物估产。 城市规划： 分析城市扩张、土地利用。 消费电子与娱乐： 数码相机与手机： 自动对焦、曝光补偿、场景识别、美颜滤镜。 视频编解码： 视频的压缩与还原，实现高清视频的流畅播放。 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）： 实时图像处理，构建沉浸式体验。 游戏开发： 图像渲染、角色动画、场景建模。 科学研究： 生物学： 细胞显微图像分析、基因序列可视化。 天文学： 星体图像分析、宇宙现象研究。 材料科学： 微观结构分析、材料性能评估。 五、 未来展望：智能与融合 随着人工智能，特别是深度学习技术的飞速发展，数字图像处理正迎来更加激动人心的未来。 深度学习的统治地位： 卷积神经网络（CNN）及其变种在图像识别、分割、检测等任务上取得了前所未有的成功，正逐渐取代传统的图像处理方法。 更强的理解能力： 未来的图像处理将不仅仅是“看到”像素，更是“理解”图像的语义内容，甚至能够推理和生成图像。 多模态融合： 将图像信息与文本、声音、传感器数据等其他模态的信息相结合，实现更全面的场景理解和更智能的应用。 实时与高效： 随着计算能力的提升和算法的优化，实时、高效的图像处理将成为可能，为自动驾驶、机器人等领域提供关键支持。 个性化与智能化： 图像处理将更加个性化，能够根据用户的需求和偏好进行定制化处理。 总之，数字图像处理是一个充满活力且不断发展的领域，它赋予了机器“看见”和“理解”世界的能力，并正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。

评分☆☆☆☆☆

我一直对AI驱动的图像处理技术很感兴趣，而这本《数字图像处理》恰恰为我打下了坚实的理论基础。虽然书中主要侧重于经典的图像处理算法，但这些算法是理解更高级AI模型的前提。例如，书中关于图像滤波的讲解，无论是空间域滤波还是频率域滤波，都为我理解卷积神经网络（CNN）中的卷积层提供了直观的感性认识。我能更好地理解CNN是如何通过一层层卷积核来提取图像的各种特征的。书中关于图像分割的内容，也让我对基于像素的分类有了更深刻的理解，这与许多语义分割和实例分割的AI模型有着紧密的联系。此外，书中对图像特征描述的深入探讨，比如HOG特征、LBP特征等，也让我明白，在没有深度学习的时代，人们是如何通过精心设计的特征来完成目标检测和识别任务的。这让我更加珍视那些经典算法的智慧，同时也为我学习更前沿的AI算法扫清了障碍。这本书就像一座坚实的桥梁，连接了传统的图像处理技术和现代的AI方法，让我能够更从容地遨游在数字图像的世界里。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本《数字图像处理》纯属偶然，没想到翻开后就爱不释手了。它不像一些技术书籍那样干巴巴地罗列公式，而是用一种非常人性化的方式来引导读者进入数字图像处理的奇妙世界。作者在讲解图像变换时，比如傅里叶变换，并没有直接抛出复杂的数学推导，而是先从直观的图像频率概念入手，生动地比喻了高频和低频分量在图像中的作用。这让我一下子就明白了为什么傅里叶变换能够用来实现滤波和压缩。书中对边缘检测的讲解尤其精彩，从梯度算子到Canny算子，每一步都剖析得非常透彻，让我理解了为什么寻找边缘是图像理解的基础。我还特别喜欢书中关于图像特征提取的部分，介绍了SIFT、SURF等经典算法，让我认识到如何从图像中提取具有代表性的点和描述符，这对于图像匹配和目标识别至关重要。更让我惊喜的是，书中还涉及了一些形态学处理的内容，像腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等，这些操作看似简单，但在去除噪声、连接断开的区域等方面却有着神奇的效果。这本书的结构安排非常合理，循序渐进，让我能够一步步建立起对数字图像处理的认知体系，感觉自己真的在“学以致用”。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字图像处理》真是让我大开眼界！以前觉得图像处理就是简单的PS调色，现在才明白这背后蕴藏着多么深厚的理论和精妙的算法。书中最令我印象深刻的是关于图像增强的部分，它详细讲解了各种滤波器的原理和应用，比如高斯模糊、中值滤波等等，让我理解了为什么模糊和去噪能够提升图像的视觉效果。尤其是在分析噪声模型和如何选择合适的滤波器来抑制特定噪声时，作者的讲解清晰易懂，即使是复杂的数学公式也变得不那么枯燥。书中还提到了图像复原，这部分内容对于我这种经常需要处理老照片或者低质量图像的人来说简直是福音。学习了点扩散函数和逆滤波等技术，让我开始思考如何“挽救”那些模糊不清的画面。此外，图像分割的章节也让我耳目一新，了解了阈值分割、区域生长等方法，明白了如何将一张图像中的不同物体区分开来，这在自动驾驶、医疗影像分析等领域有着至关重要的作用。虽然有些算法的推导过程需要反复琢磨，但整体而言，这本书的理论深度和实践指导性都非常强，绝对是值得反复阅读的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的亮点在于其内容的全面性和理论的严谨性，同时又不失趣味性。从最基础的图像采集和量化，到复杂的图像分析和识别，几乎涵盖了数字图像处理的每一个重要环节。我特别喜欢书中在讲解图像变换时，所采用的由浅入深的方式。比如，在讲解离散余弦变换（DCT）时，作者并没有直接给出公式，而是先从图像的能量分布概念入手，解释为什么DCT能够有效地将图像能量集中到少数几个系数上，从而为JPEG压缩奠定基础。这让我觉得学习过程非常顺畅，而不是被动地记忆公式。书中关于图像纹理分析的内容也令我眼前一亮，了解了如何通过统计特征和模型来描述和区分不同的纹理，这对于材料科学、医学影像等领域具有重要意义。我还被书中关于图像复原的算法所吸引，尤其是自适应维纳滤波，它能够根据局部图像特性来调整滤波参数，从而在抑制噪声的同时最大限度地保留图像细节，这在实际应用中非常有价值。总而言之，这本书不仅仅是技术的堆砌，更是一种思想的传递，让我深刻体会到数字图像处理的魅力与力量。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在图形学领域摸爬滚打多年的老兵，《数字图像处理》这本书给我的感受可以说是既熟悉又陌生。熟悉的是，书中所探讨的许多概念和算法，都是我日常工作中经常会接触到的，比如色彩空间、图像量化、像素操作等等。然而，让我感到陌生的，则是书中对这些基础概念进行如此深入浅出的剖析。作者在介绍色彩模型时，不仅仅停留在RGB、CMYK的表面，而是深入探讨了不同色彩空间之间的转换原理及其在不同应用场景下的优劣势，这对于我理解色彩的本质以及如何更准确地控制色彩起到了极大的启发。在图像压缩方面，书中对有损和无损压缩算法的讲解，特别是对JPEG压缩原理的详细阐述，让我对这种日常生活中习以为常的技术有了全新的认识。它不仅解释了如何通过减少冗余来压缩数据，还让我对压缩比和图像质量之间的权衡有了更深刻的理解。此外，书中关于图像几何变换的内容，比如缩放、旋转、平移等，也提供了更严谨的数学推导和实现思路，这对于我开发更复杂的图像处理工具非常有帮助。这本书就像一位经验丰富的老友，用一种温和却又深刻的方式，重新点亮了我对数字图像处理基础知识的热情。