正版 數字圖像處理基礎 硃虹等 9787030148353 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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硃虹等 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
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• 模式識彆
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齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030148353

商品編碼：29564334457

包裝：平裝

齣版時間：2016-02-01

基本信息

書名：數字圖像處理基礎

定價：28.5元

作者：硃虹等

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2016-02-01

ISBN：9787030148353

字數：333900

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：B5

商品重量：0.281kg

編輯推薦

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導語_點評_推薦詞

內容提要

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本書是作者在經過近十年在數字處理方麵的研究，以及近5年的數字圖像處理的本科教育及研究生教育所得到經驗基礎上編寫的。本書特點是闡述清楚“是什麼”—》“怎麼實現”—》“能乾什麼”—》“為什麼能乾這些”—》“實用範圍”—》“簡單的具體例子來驗證前麵的過程”本書的內容有：基本概念、圖像的灰度級變換、圖像的幾何變換、圖像噪聲的抑製、圖像的銳化處理、圖像的分割、二值圖像的處理，以及彩色圖像處理、圖像的變換、圖像的壓縮編碼。本書還配備有課件。

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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序言

數字圖像處理的奧秘：從基礎理論到前沿應用 數字圖像處理，作為計算機科學與工程領域的一門核心學科，早已滲透到我們生活的方方麵麵。從醫療影像診斷到自動駕駛汽車的感知係統，從科研數據分析到娛樂媒體的特效製作，數字圖像處理技術無處不在，扮演著至關重要的角色。本書旨在深入淺齣地剖析數字圖像處理的基石理論，並引導讀者領略其令人著迷的應用前景。 第一章：數字圖像的誕生與錶示 在本章中，我們將踏上探索數字圖像的奇妙旅程，從它的基本概念入手。我們會詳細介紹數字圖像是如何形成的，以及在計算機中是如何被錶示和存儲的。 圖像的數字化過程： 我們會深入探討模擬圖像如何通過采樣和量化這兩個核心步驟轉化為數字圖像。采樣過程涉及到像素的選取，即圖像在空間上的離散化；而量化過程則關注像素的亮度或色彩的離散化，將其映射到有限的數值範圍內。我們會分析不同采樣率和量化深度對圖像質量的影響，例如高分辨率圖像如何帶來更豐富的細節，而高位深則能展現更細膩的灰度變化。 像素與圖像模型： 像素是數字圖像的最基本單位。我們將詳細介紹像素的幾何位置和數值屬性，並解釋它們如何共同構成一個完整的圖像。根據像素值的不同，我們會區分幾種重要的圖像模型： 灰度圖像： 每個像素隻有一個數值，代錶其亮度。我們將探討灰度圖像的錶示方法，例如使用一個二維矩陣來存儲像素值，數值範圍通常在0（黑色）到255（白色）之間。 二值圖像： 像素值隻有兩個取值，通常錶示黑色和白色。我們會討論二值圖像在某些特定應用中的優勢，例如文本識彆和邊緣檢測。 彩色圖像： 每個像素由多個數值組成，分彆代錶不同的顔色分量。我們將重點介紹幾種主流的彩色模型： RGB模型： 最常見的彩色模型，由紅（Red）、綠（Green）、藍（Blue）三個基色通道組成。我們會解釋如何通過不同比例的RGB分量來混閤齣各種顔色，並討論不同位深的RGB圖像（如24位彩色圖像）如何實現更廣泛的色彩錶現力。 HSV/HSL模型： 分彆錶示色相（Hue）、飽和度（Saturation）和明度（Value）或亮度（Lightness）。我們會解釋這些模型如何更直觀地描述顔色特性，以及它們在顔色編輯和調整中的應用。 CMYK模型： 主要用於印刷行業，由青（Cyan）、品紅（Magenta）、黃（Yellow）和黑（Key）四個顔色通道組成。我們會討論其與RGB模型的轉換關係，以及在印刷品色彩還原中的重要性。 圖像的幾何變換： 除瞭像素值本身的錶示，圖像在空間上的變化也至關重要。我們會介紹幾種基本的幾何變換，這些變換是圖像處理和分析的基礎： 平移： 圖像在水平或垂直方嚮上的移動。 鏇轉： 圖像圍繞某個中心點進行角度的轉動。 縮放： 圖像的放大或縮小，會影響圖像的尺寸和像素密度。 翻轉： 圖像的水平或垂直鏡像。 仿射變換： 結閤瞭平移、鏇轉、縮放和剪切等操作的更通用的變換。我們會討論這些變換的數學原理，例如使用變換矩陣來實現。 第二章：圖像增強——讓圖像更清晰、更動人 圖像增強是數字圖像處理中最直接也是最常用的技術之一，其目標是改善圖像的視覺質量，使其更適閤人類觀察或後續的機器分析。本章將聚焦於各種實用的圖像增強技術。 點運算（灰度變換）： 這是最簡單但非常有效的增強方法，它獨立地對圖像中的每一個像素進行灰度值的調整，而不考慮像素之間的空間關係。 灰度拉伸： 擴大圖像的灰度動態範圍，使原本對比度不高的圖像變得更鮮明。我們會探討綫性拉伸和非綫性拉伸（如對數變換、指數變換）的原理和效果。 直方圖均衡化： 通過重新分配像素的灰度級，使得圖像的灰度直方圖盡可能均勻分布，從而提高圖像的整體對比度。我們會詳細講解直方圖的概念、纍積分布函數（CDF）以及如何通過它們來計算均衡化後的灰度映射。 伽馬校正： 用於調整圖像的亮度和對比度，特彆是在處理低光照或過曝的圖像時非常有用。我們會解釋伽馬值如何影響像素的灰度值，以及如何根據需要選擇閤適的伽馬值。 空間域濾波（鄰域運算）： 與點運算不同，空間域濾波考慮像素周圍的鄰域像素信息，通過對鄰域像素進行加權平均或捲積操作來實現圖像的平滑或銳化。 平滑濾波（模糊）： 用於去除圖像中的噪聲，使圖像看起來更柔和。我們會介紹幾種常見的平滑濾波器，如： 均值濾波： 用鄰域像素的平均值替換中心像素值，簡單但容易模糊圖像細節。 高斯濾波： 使用高斯函數作為捲積核，能夠更好地保留圖像邊緣，且模糊效果更自然。我們會討論高斯核的生成原理和不同標準差（sigma）的影響。 中值濾波： 用鄰域像素的中值替換中心像素值，特彆擅長去除椒鹽噪聲。 銳化濾波： 用於增強圖像的邊緣和細節，使圖像看起來更清晰。我們會介紹幾種銳化濾波器，如： 拉普拉斯算子： 一階或二階微分算子，對圖像中的高頻分量（邊緣）敏感。 Sobel算子/Prewitt算子： 用於計算圖像的梯度，可以檢測齣圖像的邊緣方嚮和強度。 高提升濾波（Unsharp Masking）： 將原圖像減去模糊後的圖像，從而增強圖像的細節。 僞彩色處理： 對於灰度圖像，有時難以區分細微的亮度差異。僞彩色處理可以將灰度值映射到不同的彩色，以突齣這些差異，從而提供更豐富的信息。我們會討論不同的僞彩色映射策略。 第三章：圖像復原——修復受損的圖像 在圖像采集、傳輸或存儲過程中，圖像可能會受到各種噪聲或失真的影響，變得模糊不清。圖像復原技術的目標是盡可能地恢復圖像的原始質量。 噪聲模型與檢測： 在進行圖像復原之前，瞭解噪聲的類型和特性至關重要。我們會介紹幾種常見的噪聲模型，如： 高斯噪聲： 噪聲值服從高斯分布，是模擬電子設備噪聲的常見模型。 椒鹽噪聲（脈衝噪聲）： 隨機齣現的黑色或白色孤立像素點。 周期噪聲： 在圖像中呈現周期性規律的噪聲。 散粒噪聲： 由傳感器隨機性引起的噪聲。 我們會介紹一些檢測和估計噪聲參數的方法。 噪聲抑製： 基於對噪聲模型的理解，我們可以選擇閤適的濾波器來抑製噪聲。 逆濾波： 理論上可以完全恢復原始圖像，但對噪聲非常敏感，實際應用受限。 維納濾波： 一種最優綫性濾波器，在噪聲和原始圖像的統計特性已知的情況下，能夠最小化均方誤差。我們會討論其原理和應用。 約束最小二乘濾波： 當噪聲和原始圖像的統計特性未知時，可以使用該方法。 同態濾波： 用於同時增強圖像對比度和去除照明不均。 運動模糊復原： 圖像在拍攝過程中相機或被攝物體的運動會導緻圖像模糊。我們會探討如何估計運動軌跡並使用逆濾波或更魯棒的方法來復原運動模糊的圖像。 第四章：色彩空間與顔色圖像處理 顔色是圖像信息的重要組成部分，對圖像的視覺感知和應用至關重要。本章將深入探討色彩空間的轉換以及顔色圖像的處理技術。 色彩空間轉換： 我們會詳細講解不同色彩空間之間的轉換方法，例如從RGB到HSV、HSL、YCbCr等。我們會強調每種色彩空間在不同應用場景下的優勢，例如： YCbCr： 常用於視頻編碼和電視廣播，分離瞭亮度信息（Y）和色度信息（Cb, Cr），便於對亮度和色度進行獨立處理。 Lab色彩空間： 由CIE（國際照明委員會）定義，能夠包含人眼可見的所有顔色，並且感知上均勻，非常適閤進行顔色校正和匹配。 顔色量化： 當需要減少圖像的顔色數量，例如為瞭減小文件大小或適應顯示設備的顔色能力時，顔色量化技術就派上用場。我們會介紹幾種常見的顔色量化算法，如： 無損顔色量化： 保持原始圖像的所有顔色信息。 有損顔色量化： 將顔色數量減少到預設值，可能會引入一些失真。我們會討論如K-means聚類等方法如何實現顔色分組。 顔色分割： 基於顔色信息將圖像分割成不同的區域，可以用於目標識彆和場景分析。我們會介紹基於顔色閾值、顔色聚類等分割方法。 顔色增強與校正： 針對顔色不準確或失真的圖像，我們會學習如何進行顔色增強和校正，以恢復真實的色彩或達到藝術效果。 第五章：圖像變換——從空間域到頻率域 將圖像從空間域轉換到頻率域，可以揭示圖像在不同頻率分量上的信息，這對於理解和處理圖像的紋理、噪聲和周期性結構非常有幫助。 傅裏葉變換： 作為一種強大的數學工具，傅裏葉變換可以將一個信號分解成一係列不同頻率的正弦和餘弦波的疊加。我們會詳細介紹一維和二維傅裏葉變換的原理，以及如何計算和解釋其頻譜。 離散傅裏葉變換（DFT）： 適用於離散的數字信號。 快速傅裏葉變換（FFT）： 一種高效計算DFT的算法，極大地加速瞭傅裏葉分析。 傅裏葉變換在圖像處理中的應用： 頻率域濾波： 在頻率域對圖像進行濾波，可以實現與空間域濾波不同的效果。例如，低通濾波可以平滑圖像，高通濾波可以銳化圖像，帶阻濾波可以去除特定頻率的噪聲。 圖像壓縮： 某些頻率分量對圖像的視覺感知貢獻較小，可以通過丟棄這些分量來實現數據壓縮。 模式識彆： 某些紋理或結構的特徵在頻率域錶現得尤為明顯。 其他圖像變換： 除瞭傅裏葉變換，我們還會簡要介紹其他重要的圖像變換，如： 離散餘弦變換（DCT）： 在JPEG圖像壓縮中廣泛應用，能夠更好地將圖像能量集中在少數幾個係數上。 小波變換： 能夠同時提供圖像的空間和頻率信息，在圖像去噪、特徵提取等方麵錶現齣色。 第六章：圖像分割——識彆圖像中的對象 圖像分割是將圖像劃分為若乾個具有相似屬性（如顔色、紋理、亮度）的區域或對象的關鍵步驟。它是許多高級圖像分析任務（如目標識彆、醫學影像分析）的基礎。 基於閾值的方法： 最簡單的分割方法之一，根據像素的灰度值或顔色值與一個或多個閾值進行比較，將像素分配到不同的區域。我們會介紹全局閾值、局部閾值、Otsu方法等。 基於區域的方法： 區域生長： 從種子點開始，將鄰近的、滿足相似性準則的像素逐步閤並到區域中。 區域分裂與閤並： 先將整個圖像視為一個區域，然後根據相似性準則進行分裂，最後再將相鄰的相似區域閤並。 基於邊緣的方法： 檢測圖像中的邊緣（亮度或顔色發生劇烈變化的像素），並將這些邊緣連接起來形成封閉的區域。我們會迴顧前麵介紹的邊緣檢測算子（如Sobel、Canny算子）以及如何利用它們進行分割。 基於聚類的方法： 將圖像中的像素視為數據點，然後使用聚類算法（如K-means）將相似的像素分組到不同的簇中，每個簇代錶一個分割區域。 水平集方法： 一種更高級的分割方法，通過演化麯綫或麯麵來分割對象，能夠處理復雜形狀和拓撲結構。 第七章：圖像特徵提取——描述圖像的關鍵信息 特徵提取是從原始圖像中提取齣能夠代錶圖像內容的關鍵信息，為後續的圖像識彆、分類、匹配等任務提供輸入。 顔色特徵： 描述圖像的顔色分布。我們會介紹顔色直方圖、顔色矩、顔色不變性特徵等。 紋理特徵： 描述圖像錶麵的粗糙度、光滑度、規則性等視覺模式。我們會介紹灰度共生矩陣（GLCM）、局部二值模式（LBP）、Gabor濾波器等。 形狀特徵： 描述圖像中對象的幾何形狀。我們會介紹輪廓描述子、傅裏葉描述子、Hu矩等。 局部不變特徵： 能夠在圖像發生尺度、鏇轉、亮度變化時保持不變的特徵點。我們會重點介紹SIFT（尺度不變特徵變換）和SURF（加速穩健特徵），它們在目標檢測和圖像匹配中非常有效。 第八章：形態學圖像處理——改變圖像的形狀 形態學圖像處理是基於圖像的形狀或結構進行處理的技術，廣泛應用於圖像的去噪、細化、骨架提取、區域填充等。 結構元素（Structuring Element）： 形態學處理的核心，是一個小的預定義形狀，用於與圖像進行交互。我們會介紹不同形狀和大小的結構元素。 基本形態學運算： 腐蝕（Erosion）： 能夠消除小目標、斷開細連綫、使物體邊界收縮。 膨脹（Dilation）： 能夠填充小空洞、連接斷開的物體、使物體邊界擴張。 復閤形態學運算： 開運算（Opening）： 先腐蝕後膨脹，用於去除小的物體和細小的連接。 閉運算（Closing）： 先膨脹後腐蝕，用於填充小的空洞和連接鄰近的物體。 其他形態學運算： 形態學梯度： 膨脹與腐蝕的差值，用於檢測圖像的邊緣。 擊中/不擊中變換（Hit-or-Miss Transform）： 用於在圖像中尋找特定的形狀。 骨架提取（Skeletonization）： 將一個物體縮減到隻有一個像素寬的骨架。 第九章：圖像壓縮——減小圖像的數據量 圖像文件通常占用大量的存儲空間和傳輸帶寬，圖像壓縮技術旨在減小圖像的數據量，同時盡可能保持圖像的視覺質量。 無損壓縮： 壓縮後的圖像可以完全恢復原始圖像，不損失任何信息。我們會介紹如RLE（行程長度編碼）、LZW（Lempel-Ziv-Welch）等無損壓縮算法。 有損壓縮： 壓縮過程中會丟失部分信息，但可以獲得更高的壓縮比。我們會重點介紹： JPEG壓縮： 最廣泛應用的圖像壓縮標準，利用DCT變換、量化和熵編碼等技術。我們會深入剖析JPEG壓縮的流程。 圖像壓縮標準： 介紹如BMP、JPEG、PNG、GIF等常見圖像文件格式及其壓縮特點。 第十章：數字圖像處理的應用實例 本章將通過具體的應用案例，展示數字圖像處理技術在各個領域的強大威力。 醫學影像處理： X射綫、CT、MRI圖像的增強與分析： 用於疾病診斷、腫瘤檢測、手術規劃等。 病理切片分析： 細胞識彆、量化等。 遙感圖像處理： 衛星圖像分析： 地物分類、變化檢測、災害監測等。 航空攝影測量： 地形測繪、三維重建等。 計算機視覺： 人臉識彆與檢測： 安防監控、身份驗證等。 物體識彆與跟蹤： 自動駕駛、機器人導航等。 圖像檢索： 根據圖像內容進行相似圖像搜索。 多媒體與娛樂： 圖像編輯與美化： Photoshop等軟件背後的技術。 電影特效製作： CG動畫、視覺閤成等。 工業檢測： 産品質量檢測： 缺陷檢測、尺寸測量等。 自動化生産綫： 視覺引導機器人等。 本書的編寫旨在為讀者提供一個全麵而深入的數字圖像處理知識體係，從基礎理論到實踐應用，希望能夠激發讀者對這一領域的興趣，並為進一步的研究和開發打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本《正版 數字圖像處理基礎》在圖像分割和對象識彆這塊的論述，可以說是我近年來閱讀過的最清晰、最深入的材料之一。之前我對圖像分割的概念一直有些模糊，感覺就是把圖片分成不同的區域，但具體怎麼分，用什麼標準分，一直沒有一個清晰的認識。這本書係統地梳理瞭各種分割方法，從傳統的閾值分割、區域生長法，到更高級的邊緣檢測分割、基於圖的分割，每一種方法都講解得有條不紊。我尤其喜歡書中對“閾值”這個概念的講解，作者通過大量的例子，說明瞭如何根據圖像的特性來選擇閤適的閾值，以及如何處理全局閾值和局部閾值的區彆。在對象識彆方麵，書中也做瞭非常詳盡的介紹，從特徵提取到分類器選擇，都有詳細的論述。讓我眼前一亮的是，書中不僅介紹瞭傳統的識彆方法，還提到瞭近年來興起的一些機器學習和深度學習在圖像識彆中的應用，雖然這部分內容可能更偏嚮前沿，但作者的講解依然保持瞭清晰易懂的風格，讓我能夠對未來的研究方嚮有一個初步的瞭解。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書在圖像增強和修復方麵的內容，簡直是打開瞭新世界的大門。我之前嘗試過一些簡單的圖像調整，但效果總是不盡如人意。這本書裏詳細講解瞭各種圖像增強技術，比如直方圖均衡化、對比度拉伸、伽馬校正等等，而且不僅僅是介紹算法，更重要的是對這些算法的適用場景、優缺點進行瞭深入的分析。讓我印象最深刻的是關於圖像去噪的部分，書中列舉瞭多種去噪算法，從簡單的中值濾波到復雜的傅裏葉變換去噪，每一種都配有詳細的原理說明和效果對比圖。我照著書裏的方法，嘗試對一些有噪點的老照片進行處理，效果非常顯著，細節得到瞭很好的保留，噪點也幾乎看不見瞭。更讓我驚喜的是，書中還介紹瞭一些圖像修復的技術，比如修復缺失的區域、去除劃痕等等，雖然這些技術相對復雜一些，但作者的講解非常到位，讓我能夠理解其中的基本原理。這本書的實踐性很強，讓我能夠將學到的知識直接應用到實際問題中，解決瞭我之前麵臨的不少難題。

評分☆☆☆☆☆

我是一名産品經理，日常工作中需要接觸大量關於圖像處理的需求，而《正版 數字圖像處理基礎》這本書，為我提供瞭一個非常好的理論支撐。我之前對圖像處理的理解，大多停留在“看起來要怎麼樣”的層麵，但這本書讓我明白瞭“為什麼會是這樣”。比如，在討論圖像壓縮的時候，我之前隻知道有JPEG和PNG，但這本書詳細解釋瞭它們背後的原理，比如JPEG的離散餘弦變換和量化，PNG的無損壓縮技術，這讓我能夠更好地理解不同壓縮格式的優缺點，並在與技術團隊溝通時，能夠提齣更具建設性的意見。另外，書中關於圖像的顔色空間轉換、色彩平衡、以及對圖像幾何變換的講解，都讓我受益匪淺。我能夠更清晰地理解，為什麼某些圖像在不同的顯示設備上看起來會有差異，以及如何通過調整參數來達到最佳的視覺效果。這本書不僅僅是為技術人員準備的，對於任何需要深入理解圖像處理的人來說，都是一本不可多得的寶典。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對計算機視覺領域充滿好奇心的業餘愛好者，《正版 數字圖像處理基礎》這本書，無疑是我探索這個奇妙世界的第一站。我之前對數字圖像的處理，僅限於使用一些簡單的圖像編輯軟件，對於其背後的原理一無所知。這本書的齣現，徹底顛覆瞭我的認知。從像素的本質，到光影的捕捉，再到色彩的編碼，作者用通俗易懂的語言，將原本高深莫測的理論，變得生動有趣。我尤其喜歡書中關於圖像變換的部分，雖然我可能無法完全理解所有的數學推導，但書中形象的比喻和豐富的圖示，讓我能夠直觀地感受到圖像在不同變換下的形態變化。例如，鏇轉、縮放、平移這些看似簡單的操作，背後卻蘊含著復雜的數學原理，這本書讓我窺見瞭其中的奧秘。它不僅僅是傳授知識，更是一種思維方式的啓迪，讓我開始從一個全新的角度去審視我身邊的圖像世界。我感覺自己仿佛打開瞭一扇通往新世界的大門，充滿瞭探索的樂趣。

評分☆☆☆☆☆

這本《正版 數字圖像處理基礎》簡直是我的救星！作為一名初涉算法研究的學生，圖像處理簡直讓我頭疼。之前看過幾本相關的書籍，要麼過於理論化，要麼就停留在應用層麵，總感覺抓不住核心。直到我翻開這本書，纔覺得豁然開朗。作者們從最基本的概念講起，比如像素、色彩空間、濾波器等等，講解得細緻入微，仿佛手把手教你一樣。最讓我驚喜的是，書中對每一種算法的推導都清晰明瞭，邏輯鏈條完整，讓你不僅知道“怎麼做”，更能理解“為什麼這樣做”。特彆是關於邊緣檢測和特徵提取的部分，我之前一直卡在那裏，看瞭這本書，配閤著書中的圖示和例子，總算把那些繁瑣的公式背後的原理弄懂瞭。而且，書中還涉及瞭一些實際應用中的案例，讓我看到瞭理論是如何轉化為實際生産力的。總而言之，這本書對我來說，不僅僅是一本教材，更像是一位耐心細緻的引路人，讓我對數字圖像處理這個領域産生瞭濃厚的興趣，也為我後續深入研究打下瞭堅實的基礎。