數字圖像處理 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陸玲，王蕾，桂穎著 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 圖像處理
• 圖像分析
• 計算機視覺
• 圖像識彆
• 圖像增強
• 圖像分割
• 圖像特徵提取
• 模式識彆
• 數字媒體

店鋪： 潤軒澤轅圖書專營店

齣版社： 中國電力齣版社

ISBN：9787508353760

商品編碼：29285735723

包裝：平裝

齣版時間：2007-07-01

基本信息

書名：數字圖像處理

：18.00元

作者：陸玲,王蕾,桂穎著

齣版社：中國電力齣版社

齣版日期：2007-07-01

ISBN：9787508353760

字數：265000

頁碼：169

版次：1

裝幀：平裝

開本：

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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本書是普通高等教育“十一五”規劃教材，是作者根據多年的教學經驗並參考相關文獻編寫而成的。書中附有例題可以幫助讀者理解算法，同時對主要圖像處理算法列齣瞭程序代碼。有利於讀者進行程序設計。
　　全書共9章，第1～3章主要介紹數字圖像處理的特點、內容、應用及發展，常用圖像文件格式．彩色圖像的特殊效果處理、界麵切換技術及動畫技術：第4～6章重點介紹灰度圖像的變換、平滑與銳化處理、圖像的分割與匹配，圖像的基本幾何變換，與二值圖像相關的形態學運算、幾何特徵與形狀特徵：第7～9章重點介紹圖像的幾種頻域變換、常見的圖像編碼與壓縮方法和圖像復原的原理。
　　本書通俗易懂、集理論與實踐為一體、具有一定的特色。可作為高等院校相關專業本科生的教材，也可作為研究生參考資料，同時還適用於數字圖像處理的初學者。本書附帶教學課件。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《數字圖像處理》 一、 什麼是數字圖像處理？ 數字圖像處理是一門涉及計算機視覺、信號處理、模式識彆等多個學科的交叉領域，其核心在於利用計算機對數字圖像進行分析、理解和操作，以達到增強圖像質量、提取有用信息、實現特定功能等目的。簡而言之，它就是用數字化的方式來“看懂”並“加工”圖像。 二、 圖像的本質：數字化的世界 我們日常生活中看到的圖像，無論是照片、掃描文檔還是醫學影像，在計算機看來都隻是一堆由數字組成的矩陣。每個數字代錶瞭圖像在特定位置的像素（picture element）的灰度值（亮度）或顔色值。 灰度圖像： 最簡單的圖像形式，每個像素隻有一個值，錶示其亮度。通常用0錶示黑色，255錶示白色，中間的數值則代錶不同深淺的灰色。 彩色圖像： 通常由三個或多個顔色通道組成，最常見的是RGB（紅、綠、藍）模型。每個像素在每個顔色通道上都有一個數值，這三個數值組閤起來就形成瞭我們看到的顔色。例如，RGB(255, 0, 0)錶示純紅色。 像素的維度： 圖像可以是一維（如傳感器掃描得到的綫陣圖像）、二維（最常見的圖像形式）或三維（如醫學CT掃描的層疊圖像）。 三、 數字圖像處理的基本流程：從原始到有用的信息 數字圖像處理的過程通常可以概括為以下幾個主要階段： 1. 圖像獲取： 這是圖像處理的第一步，通過各種傳感器（如數碼相機、掃描儀、醫學成像設備）將現實世界的模擬信號轉換為數字信號。傳感器分辨率、采樣率、量化精度等都會影響最終數字圖像的質量。 2. 圖像增強： 這一階段的目標是改善圖像的視覺效果，使其更容易被人類或計算機分析。常見的增強技術包括： 點運算： 對圖像中的每個像素獨立進行操作，如亮度調整、對比度拉伸、直方圖均衡化等。直方圖均衡化通過重新分配像素的灰度值，使得圖像的灰度分布更均勻，從而提高圖像的整體對比度。 空間域濾波： 利用圖像像素之間的空間關係進行處理。 平滑濾波（模糊）： 用於去除噪聲，如均值濾波、高斯濾波。它們通過計算鄰域像素的平均值來平滑圖像。 銳化濾波： 用於增強圖像的邊緣和細節，如拉普拉斯算子、Sobel算子。它們通過檢測像素的灰度變化率來突齣邊緣。 3. 圖像復原： 旨在恢復退化（模糊、噪聲、失真）的圖像，使其盡可能接近原始圖像。圖像復原比增強更復雜，因為它需要對圖像退化過程有一定的模型假設。 去噪： 除瞭平滑濾波，還可以使用更高級的去噪算法，如中值濾波（對椒鹽噪聲效果好）、維納濾波（考慮噪聲和退化模型）。 運動模糊復原： 通過逆濾波或維納濾波來嘗試消除運動模糊。 4. 圖像分割： 這是將圖像劃分為若乾個具有相似特徵的區域（或對象）的過程。圖像分割是許多高級圖像分析任務（如目標識彆、醫學診斷）的基礎。 閾值分割： 根據像素的灰度值將其分配到不同的類彆，是最簡單但常用的方法。 邊緣檢測： 尋找圖像中灰度值發生急劇變化的位置，形成邊緣。 區域生長： 從種子點開始，逐漸將具有相似屬性的鄰近像素閤並到同一區域。 Watershed算法： 將圖像看作地形圖，根據“集水盆”的概念進行分割。 基於機器學習的分割： 利用深度學習模型（如U-Net）進行語義分割和實例分割。 5. 圖像識彆與理解： 這是數字圖像處理的終極目標之一，即讓計算機“理解”圖像的內容。 特徵提取： 從分割齣的區域或圖像中提取有代錶性的特徵，如形狀、紋理、顔色、SIFT、HOG等。 模式分類： 將提取的特徵與已知的模式進行匹配，以識彆齣圖像中的對象。這通常依賴於各種機器學習算法，如支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）、決策樹，以及近年來大放異彩的深度學習模型（捲積神經網絡CNN）。 目標檢測： 在圖像中定位並識彆齣特定的對象。 圖像檢索： 根據內容檢索相似的圖像。 場景理解： 分析圖像的整體內容，識彆齣場景的類型以及其中物體的關係。 6. 圖像壓縮： 減少圖像數據量，以便於存儲和傳輸，同時盡量減少視覺失真。 無損壓縮： 壓縮後可以完全恢復原始圖像，如PNG格式。 有損壓縮： 壓縮後會丟失部分信息，但視覺效果損失較小，如JPEG格式。主要利用人眼對某些信息的感知不敏感的特性。 7. 圖像變換： 將圖像從一個域（如空間域）轉換到另一個域（如頻率域），以便於進行分析和處理。 傅裏葉變換（FFT）： 將圖像分解為不同頻率的正弦和餘弦波的組閤。在頻率域，噪聲和周期性特徵更容易被分離和處理。 小波變換： 能夠同時在時間和頻率上進行局部化分析，對於圖像的邊緣和細節分析尤為有效。 四、 數字圖像處理的應用領域：無處不在的“眼睛” 數字圖像處理技術已經滲透到我們生活的方方麵麵，成為瞭許多現代科技的核心支撐。 醫療健康： 醫學影像分析： CT、MRI、X光片等影像的增強、去噪、分割，輔助醫生診斷疾病（如腫瘤檢測、病竈識彆）。 手術導航： 實時處理術中影像，為外科醫生提供精確的導航。 藥物研發： 分析細胞圖像，評估藥物效果。 工業與製造： 質量檢測： 自動檢測産品錶麵的缺陷，如裂紋、劃痕，提高生産效率和産品閤格率。 機器視覺： 實現自動化生産綫上的物體識彆、定位、抓取。 工業測量： 利用圖像進行尺寸測量和形變分析。 安防與監控： 人臉識彆： 身份驗證、犯罪嫌疑人追蹤。 車牌識彆： 交通管理、停車場收費。 視頻監控分析： 異常行為檢測、事件識彆。 遙感與地理信息係統（GIS）： 衛星圖像處理： 地形測繪、環境監測（如森林火災、汙染擴散）、農作物估産。 城市規劃： 分析城市擴張、土地利用。 消費電子與娛樂： 數碼相機與手機： 自動對焦、曝光補償、場景識彆、美顔濾鏡。 視頻編解碼： 視頻的壓縮與還原，實現高清視頻的流暢播放。 虛擬現實（VR）與增強現實（AR）： 實時圖像處理，構建沉浸式體驗。 遊戲開發： 圖像渲染、角色動畫、場景建模。 科學研究： 生物學： 細胞顯微圖像分析、基因序列可視化。 天文學： 星體圖像分析、宇宙現象研究。 材料科學： 微觀結構分析、材料性能評估。 五、 未來展望：智能與融閤 隨著人工智能，特彆是深度學習技術的飛速發展，數字圖像處理正迎來更加激動人心的未來。 深度學習的統治地位： 捲積神經網絡（CNN）及其變種在圖像識彆、分割、檢測等任務上取得瞭前所未有的成功，正逐漸取代傳統的圖像處理方法。 更強的理解能力： 未來的圖像處理將不僅僅是“看到”像素，更是“理解”圖像的語義內容，甚至能夠推理和生成圖像。 多模態融閤： 將圖像信息與文本、聲音、傳感器數據等其他模態的信息相結閤，實現更全麵的場景理解和更智能的應用。 實時與高效： 隨著計算能力的提升和算法的優化，實時、高效的圖像處理將成為可能，為自動駕駛、機器人等領域提供關鍵支持。 個性化與智能化： 圖像處理將更加個性化，能夠根據用戶的需求和偏好進行定製化處理。 總之，數字圖像處理是一個充滿活力且不斷發展的領域，它賦予瞭機器“看見”和“理解”世界的能力，並正在深刻地改變著我們的生活和工作方式。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在圖形學領域摸爬滾打多年的老兵，《數字圖像處理》這本書給我的感受可以說是既熟悉又陌生。熟悉的是，書中所探討的許多概念和算法，都是我日常工作中經常會接觸到的，比如色彩空間、圖像量化、像素操作等等。然而，讓我感到陌生的，則是書中對這些基礎概念進行如此深入淺齣的剖析。作者在介紹色彩模型時，不僅僅停留在RGB、CMYK的錶麵，而是深入探討瞭不同色彩空間之間的轉換原理及其在不同應用場景下的優劣勢，這對於我理解色彩的本質以及如何更準確地控製色彩起到瞭極大的啓發。在圖像壓縮方麵，書中對有損和無損壓縮算法的講解，特彆是對JPEG壓縮原理的詳細闡述，讓我對這種日常生活中習以為常的技術有瞭全新的認識。它不僅解釋瞭如何通過減少冗餘來壓縮數據，還讓我對壓縮比和圖像質量之間的權衡有瞭更深刻的理解。此外，書中關於圖像幾何變換的內容，比如縮放、鏇轉、平移等，也提供瞭更嚴謹的數學推導和實現思路，這對於我開發更復雜的圖像處理工具非常有幫助。這本書就像一位經驗豐富的老友，用一種溫和卻又深刻的方式，重新點亮瞭我對數字圖像處理基礎知識的熱情。

評分☆☆☆☆☆

這本《數字圖像處理》真是讓我大開眼界！以前覺得圖像處理就是簡單的PS調色，現在纔明白這背後蘊藏著多麼深厚的理論和精妙的算法。書中最令我印象深刻的是關於圖像增強的部分，它詳細講解瞭各種濾波器的原理和應用，比如高斯模糊、中值濾波等等，讓我理解瞭為什麼模糊和去噪能夠提升圖像的視覺效果。尤其是在分析噪聲模型和如何選擇閤適的濾波器來抑製特定噪聲時，作者的講解清晰易懂，即使是復雜的數學公式也變得不那麼枯燥。書中還提到瞭圖像復原，這部分內容對於我這種經常需要處理老照片或者低質量圖像的人來說簡直是福音。學習瞭點擴散函數和逆濾波等技術，讓我開始思考如何“挽救”那些模糊不清的畫麵。此外，圖像分割的章節也讓我耳目一新，瞭解瞭閾值分割、區域生長等方法，明白瞭如何將一張圖像中的不同物體區分開來，這在自動駕駛、醫療影像分析等領域有著至關重要的作用。雖然有些算法的推導過程需要反復琢磨，但整體而言，這本書的理論深度和實踐指導性都非常強，絕對是值得反復閱讀的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

我一直對AI驅動的圖像處理技術很感興趣，而這本《數字圖像處理》恰恰為我打下瞭堅實的理論基礎。雖然書中主要側重於經典的圖像處理算法，但這些算法是理解更高級AI模型的前提。例如，書中關於圖像濾波的講解，無論是空間域濾波還是頻率域濾波，都為我理解捲積神經網絡（CNN）中的捲積層提供瞭直觀的感性認識。我能更好地理解CNN是如何通過一層層捲積核來提取圖像的各種特徵的。書中關於圖像分割的內容，也讓我對基於像素的分類有瞭更深刻的理解，這與許多語義分割和實例分割的AI模型有著緊密的聯係。此外，書中對圖像特徵描述的深入探討，比如HOG特徵、LBP特徵等，也讓我明白，在沒有深度學習的時代，人們是如何通過精心設計的特徵來完成目標檢測和識彆任務的。這讓我更加珍視那些經典算法的智慧，同時也為我學習更前沿的AI算法掃清瞭障礙。這本書就像一座堅實的橋梁，連接瞭傳統的圖像處理技術和現代的AI方法，讓我能夠更從容地遨遊在數字圖像的世界裏。

評分☆☆☆☆☆

我拿到這本《數字圖像處理》純屬偶然，沒想到翻開後就愛不釋手瞭。它不像一些技術書籍那樣乾巴巴地羅列公式，而是用一種非常人性化的方式來引導讀者進入數字圖像處理的奇妙世界。作者在講解圖像變換時，比如傅裏葉變換，並沒有直接拋齣復雜的數學推導，而是先從直觀的圖像頻率概念入手，生動地比喻瞭高頻和低頻分量在圖像中的作用。這讓我一下子就明白瞭為什麼傅裏葉變換能夠用來實現濾波和壓縮。書中對邊緣檢測的講解尤其精彩，從梯度算子到Canny算子，每一步都剖析得非常透徹，讓我理解瞭為什麼尋找邊緣是圖像理解的基礎。我還特彆喜歡書中關於圖像特徵提取的部分，介紹瞭SIFT、SURF等經典算法，讓我認識到如何從圖像中提取具有代錶性的點和描述符，這對於圖像匹配和目標識彆至關重要。更讓我驚喜的是，書中還涉及瞭一些形態學處理的內容，像腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等，這些操作看似簡單，但在去除噪聲、連接斷開的區域等方麵卻有著神奇的效果。這本書的結構安排非常閤理，循序漸進，讓我能夠一步步建立起對數字圖像處理的認知體係，感覺自己真的在“學以緻用”。

評分☆☆☆☆☆

這本書最大的亮點在於其內容的全麵性和理論的嚴謹性，同時又不失趣味性。從最基礎的圖像采集和量化，到復雜的圖像分析和識彆，幾乎涵蓋瞭數字圖像處理的每一個重要環節。我特彆喜歡書中在講解圖像變換時，所采用的由淺入深的方式。比如，在講解離散餘弦變換（DCT）時，作者並沒有直接給齣公式，而是先從圖像的能量分布概念入手，解釋為什麼DCT能夠有效地將圖像能量集中到少數幾個係數上，從而為JPEG壓縮奠定基礎。這讓我覺得學習過程非常順暢，而不是被動地記憶公式。書中關於圖像紋理分析的內容也令我眼前一亮，瞭解瞭如何通過統計特徵和模型來描述和區分不同的紋理，這對於材料科學、醫學影像等領域具有重要意義。我還被書中關於圖像復原的算法所吸引，尤其是自適應維納濾波，它能夠根據局部圖像特性來調整濾波參數，從而在抑製噪聲的同時最大限度地保留圖像細節，這在實際應用中非常有價值。總而言之，這本書不僅僅是技術的堆砌，更是一種思想的傳遞，讓我深刻體會到數字圖像處理的魅力與力量。