数字图像处理与图像通信实验 刘瑜,朱秀昌著 9787563517596 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘瑜，朱秀昌著 著

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• 9787563517596

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出版社： 北京邮电大学出版社有限公司

ISBN：9787563517596

商品编码：29572561478

包装：平装

出版时间：2008-12-01

基本信息

书名：数字图像处理与图像通信实验

定价：16.00元

作者：刘瑜,朱秀昌著

出版社：北京邮电大学出版社有限公司

出版日期：2008-12-01

ISBN：9787563517596

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.281kg

编辑推荐

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内容提要

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本书是与朱秀昌、刘峰、胡栋编著的《数字图像处理与图像通信》（修订版）相配套的实验教材，也可单独使用。所提供的实验是根据相关课程的理论知识，利用Visual C 基本实验平台和MATLAB工具软件，对图像处理和图像通信（编码）的基本算法进行编程和实现。
本实验教材分两部分：部分（共4章）是图像实验基础部分，主要介绍数字图像处理系统、Visual C 数字图像编程基础和MATLAB数字图像编程基础；第2部分是数字图像实验编程设计部分，包含16个实验单元，基本涵盖了图像处理和图像编码的基本内容。本书可作为从事信息与通信工程、计算机应用和广播电视等专业学生及工程技术人员学习和完成图像处理与图像通信实验的指导参考书。

目录

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部分 数字图像实验基础
　章　数字图像处理系统概述
　　1.1　基本硬件环境
　　1.2　基本软件运行环境
　　1.3　数字图像处理软件开发工具
　第2章　Visual C 图像处理编程基础
　　2.1　调色板原理
　　2.2　位图
　　2.3　与设备无关的位图
　　2.4　图像编程应用程序MDI框架
　　2.5　CImage类
　　2.6 CProcess类
　　2.7　Visual C 程序的文件结构
　 2.7.1　工作区文件和项目文件
　 2.7.2　应用程序源文件和头文件
　 2.7.3　资源文件
　2.7.4　预编译头文件
　第3章　MATLAB图像处理编程基础
　 3.1　MATLAB工作环境简介
　 　3.1.1　MATLAB工作界面
　　3.1.2　M文件的编辑调试环境
　　3.2　数据类型和变量
　 3.2.1　数据类型
　3.2.2　局部变量和全局变量
　　3.3　MATLAB基本运算
　3.3.1　矩阵（数组）的生成
　 3.3.2　矩阵（数组）操作
　 3.3.3　矩阵和数组的算术运算
　3.3.4　关系运算和逻辑运算
　 3.3.5　关系函数和逻辑函数
　 3.4　程序结构
　 3.4.1　顺序结构
　 3.4.2　循环结构
　3.4.3　分支结构
　 3.4.4　程序流控制
　 3.5　M文件
　　 3.5.1　M文件的形式
　　 3.5.2 MATLAB函数文件
　　 3.5.3　子函数
　　 3.5.4　函数调用
　　3.5.5　参数传递
　 3.6　程序的调试
　 3.6.1　调试的主要功能
　3.6.2　利用M文件编辑器的调试菜单
　第4章　MATLAB图像处理工具箱简介
　 4.1　图像类型和类型转换
　 4.1.1　MATLAB图像数据存储类型
　 4.1.2　图像类型
　4.1.3　图像类型转换
　……
第2部分　数字图像实验编程　
　第5章　数字图像实验说明　
　第6章　数字图像实验
附录　MATLAB常用函数集

作者介绍

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文摘

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序言

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《数字图像处理与图像通信》 内容简介 本书系统地阐述了数字图像处理和图像通信领域的核心理论、关键技术与典型应用。内容涵盖了图像的获取、表示、增强、复原、分割、特征提取、识别与理解，以及图像在信息传输、编码压缩、加密安全等方面的应用。本书旨在为读者提供一个全面而深入的知识框架，帮助理解数字图像处理与通信的原理，掌握相关的算法和技术，并能将其应用于实际问题。 第一部分：数字图像处理基础 第一章：数字图像基础 图像的形成与表示： 介绍光学成像原理，人眼视觉机制，以及数字成像的采样与量化过程。详细讲解数字图像的离散化模型，像素的概念，图像的空间域和灰度域表示。讨论不同类型的数字图像，如二值图像、灰度图像、彩色图像（RGB、HSV、CMYK等），以及它们在存储和处理上的差异。 图像的数学描述： 深入探讨图像的数学模型，包括图像作为二维函数、矩阵表示等。引入图像的频谱分析，傅里叶变换在图像处理中的基础作用，讲解一维、二维傅里叶变换的原理、性质及在图像平滑、去噪等方面的初步应用。 图像处理系统的基本流程： 概述典型的数字图像处理系统的组成部分，包括图像采集、预处理、特征提取、分析理解以及输出显示等环节。强调各环节之间的逻辑关系和相互影响。 第二章：图像增强 空间域增强： 点运算： 讲解灰度变换的基本方法，包括线性变换（对比度拉伸、灰度拉伸）、非线性变换（对数变换、指数变换、伽马校正）。详细分析直方图的概念及其在图像增强中的重要性，介绍直方图均衡化和直方图规定化算法，并讨论其优缺点和适用场景。 邻域运算： 阐述基于像素邻域的滤波方法。重点介绍平滑滤波器（均值滤波、高斯滤波、中值滤波）及其在消除噪声方面的作用，分析不同滤波器的平滑效果和对图像细节的影响。讲解锐化滤波器（梯度算子Sobel, Prewitt, Roberts，拉普拉斯算子），以及二阶微分算子在突出图像边缘和细节方面的原理。 频率域增强： 傅里叶变换与图像增强： 介绍利用傅里叶变换在频率域进行图像增强的方法。详细讲解低通滤波（理想低通、Butterworth低通、指数低通）在平滑图像、去除高频噪声中的应用。分析高通滤波（理想高通、Butterworth高通、指数高通）在锐化图像、增强边缘细节中的作用。讲解带通滤波和带阻滤波在选择性频率增强或抑制方面的应用。 同态滤波： 介绍同态滤波器的原理，其如何同时处理图像的非均匀光照和噪声，并恢复图像的细节。 第三章：图像复原 图像退化模型： 建立图像退化过程的数学模型，包括模糊（线性模糊、非线性模糊）、噪声（加性噪声、乘性噪声、周期噪声）等。 逆滤波： 介绍最简单的复原方法——逆滤波，分析其对噪声的敏感性，并讲解其局限性。 维纳滤波： 详细阐述维纳滤波器的原理，它是一种基于最小均方误差的最优线性滤波器，能够平衡图像复原和噪声抑制。分析维纳滤波器的参数选择对复原效果的影响。 约束最小二乘滤波： 介绍约束最小二乘滤波器，它在复原能力和噪声抑制能力之间取得折衷。 图像复原中的其他技术： 简要介绍迭代滤波、基于神经网络的复原方法等。 第四章：彩色图像处理 彩色模型： 详细介绍常用的彩色模型，如RGB（红、绿、蓝）、CMY（青、品红、黄）、YIQ（亮度、色度）、HSV（色调、饱和度、亮度）等。解释不同彩色模型之间的转换关系，以及它们在图像显示、印刷、处理等方面的应用。 彩色图像增强： 介绍彩色图像的增强方法，包括基于不同彩色空间的增强技术，如对RGB分量分别进行增强，或在HSV空间中对亮度和色度分量进行独立增强。 伪彩色处理： 讲解如何将灰度图像转换为彩色图像，以增强图像的可视化效果，突出图像的细节和特征。 第五章：图像分割 图像分割的意义与挑战： 阐述图像分割在目标识别、场景理解等高级图像分析任务中的关键作用，以及其面临的挑战，如噪声、光照变化、目标边界模糊等。 基于阈值的方法： 介绍全局阈值和局部阈值的方法，包括Otsu算法（最大类间方差法）等自适应阈值确定技术。 基于区域的方法： 讲解区域生长法和区域分裂合并法，分析其工作原理和适用条件。 基于边缘的方法： 边缘检测算子： 详细介绍Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian of Gaussian (LoG), Canny等边缘检测算子，分析其检测原理、优缺点以及对噪声的敏感性。 霍夫变换： 介绍霍夫变换用于检测直线、圆等几何形状的原理与应用。 形态学方法： 基本形态学运算： 讲解腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学操作，分析它们对图像形状和结构的改变。 形态学在分割中的应用： 介绍形态学在去除椒盐噪声、连接断裂的边缘、提取连通区域等方面的应用。 分水岭算法： 介绍分水岭算法在图像分割中的原理和应用，尤其是在处理图像的连通区域和梯度信息时。 第六章：图像特征提取与描述 特征的重要性： 阐述特征在图像识别、匹配、检索等任务中的核心作用，以及特征的鲁棒性和区分度要求。 几何特征： 介绍轮廓特征（周长、面积、质心、方向）、形状特征（矩不变量、傅里叶描述符）等。 纹理特征： 讲解统计特征（灰度共生矩阵、高阶统计量）、频域特征（傅里叶变换、小波变换）等用于描述图像纹理的方法。 角点和关键点检测： 介绍Harris角点检测、SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）等特征点检测算法，分析其尺度、旋转、光照不变性。 特征描述： 讲解如何对提取到的特征点进行描述，形成具有区分度的特征描述符。 第七章：图像识别与理解 模式识别基础： 介绍模式识别的基本概念，包括分类、回归等。 监督学习分类器： 决策树： 讲解决策树的构建原理，及其在图像分类中的应用。 支持向量机（SVM）： 介绍SVM的原理，核函数的作用，以及其在图像分类任务中的优势。 神经网络与深度学习： 概述人工神经网络的基本结构（感知机、多层感知机），介绍卷积神经网络（CNN）的原理、卷积层、池化层、全连接层等，以及其在图像识别领域的突破性进展。 无监督学习聚类： 介绍K-Means聚类等算法，用于将图像中的像素或特征进行分组。 图像检索： 介绍基于内容的图像检索（CBIR）的基本原理，如何利用图像特征进行相似性匹配。 第二部分：图像通信 第八章：图像信号的变换与表示 离散余弦变换（DCT）： 详细介绍DCT的原理、性质及其在图像压缩中的重要作用，特别是JPEG标准中的应用。 小波变换： 介绍多分辨率分析的概念，小波变换的原理，以及它在图像去噪、特征提取、压缩等方面的优势。 其他变换： 简要介绍K-L变换（主成分分析）等。 第九章：图像数据压缩 数据压缩的基本原理： 讲解无损压缩和有损压缩的概念，以及它们在图像数据存储和传输中的意义。 冗余的类型： 分析图像数据中的空间冗余、统计冗余、感知冗余等。 编码技术： 熵编码： 介绍哈夫曼编码、算术编码等无损熵编码方法，分析其压缩效率。 行程长度编码（RLE）： 介绍RLE在处理连续重复像素时的应用。 有损压缩算法： 预测编码： 介绍预测编码的基本思想，如DPCM（差分脉冲编码调制）。 变换编码： 详细分析基于DCT的JPEG压缩算法，包括分块、量化、编码等步骤。 小波变换压缩： 介绍基于小波变换的图像压缩方法，如JPEG2000标准。 视频压缩基础： 简要介绍视频压缩与图像压缩的区别，如利用帧间冗余的运动估计与补偿。 第十章：图像传输与信道编码 图像传输模型： 建立图像信号在通信信道中传输的模型，包括信源、信道编码、调制、信道、解调、信道解码、信宿等环节。 信道编码： 检错码： 介绍奇偶校验码、循环冗余校验码（CRC）等。 纠错码： 讲解线性分组码、卷积码、Turbo码、LDPC码等，分析它们在提高传输可靠性方面的作用。 图像在网络中的传输： 讨论TCP/IP协议栈在图像数据传输中的作用，以及UDP协议在实时图像传输中的应用。 传输速率与带宽： 分析图像数据量与传输速率、带宽之间的关系。 第十一章：图像加密与安全 数字图像的安全性需求： 讨论图像在存储、传输过程中面临的各种安全威胁，如非法访问、篡改、复制等。 对称加密算法： 介绍DES、AES等对称加密算法在图像数据加密中的应用。 非对称加密算法： 讲解RSA等非对称加密算法在密钥交换和数字签名中的作用。 图像水印技术： 介绍数字水印的基本原理，包括不可见水印（鲁棒性、不可感知性）和可见水印，以及其在版权保护、身份认证等方面的应用。 混沌理论在图像加密中的应用： 介绍利用混沌系统的伪随机性和敏感性进行图像加密的原理。 第十二章：图像通信的典型应用 多媒体通信： 探讨图像在视频会议、IP电话、流媒体等应用中的作用。 遥感与地理信息系统（GIS）： 介绍遥感图像的处理与分析，以及其在环境监测、资源管理等领域的应用。 医学图像处理： 讲解医学影像（X光、CT、MRI）的获取、处理、诊断，以及其在疾病诊断和治疗规划中的应用。 虚拟现实与增强现实： 讨论图像处理与通信技术在构建沉浸式虚拟环境和增强现实体验中的作用。 安防监控： 介绍视频监控系统的图像采集、分析、识别技术，以及其在公共安全领域的应用。 本书内容涵盖了从基础的图像像素表示到复杂的图像识别、从高效的图像压缩到安全的图像传输。通过理论讲解、算法分析和案例分析相结合的方式，帮助读者建立起扎实的理论基础，掌握实用的技术方法，为进一步深入研究或实际应用奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的惊喜远不止于对理论和实验的理解，它还拓展了我对图像通信领域的视野。在阅读到关于图像编码和解码的章节时，我才真正意识到，我们每天习以为常的图像传输背后，蕴含着多么精密的算法和技术。作者对不同编码标准的介绍，比如JPEG和MPEG，都进行了深入浅出的讲解，让我明白了它们是如何在有限的带宽下实现高质量图像传输的。特别是关于量化和熵编码的解释，虽然涉及一些数学概念，但作者通过类比和图示，将其变得生动有趣，让我不再觉得枯燥。我尝试着去理解其中的原理，并思考如何在实际的通信系统中应用这些技术，这让我对整个信息技术产业有了更全面的认识。这本书让我看到，数字图像处理与图像通信是紧密相连的，它们共同构建了我们丰富多彩的数字世界。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受就是它的实用性。书中的实验部分设计得非常巧妙，能够将前面学到的理论知识付诸实践。我特别喜欢其中关于图像去噪的实验，通过调整不同的滤波器参数，观察图像质量的变化，让我真切地体会到不同算法的优劣之处。书中提供的代码示例清晰明了，即使是对编程不太熟悉的读者，也能根据指导完成实验。我尝试着运行了其中一个边缘检测的算法，发现效果相当不错，能够有效地勾勒出图像的轮廓，这对于后续的图像分割和目标识别非常有帮助。此外，关于图像压缩的部分也给我留下了深刻印象，了解到不同的压缩技术是如何在保证图像质量的前提下减小文件大小的，这在实际的图像存储和传输中至关重要。总而言之，这本书不仅仅是理论的堆砌，更是一个将知识转化为实践能力的绝佳平台，对于想在数字图像处理领域有所建树的人来说，无疑是一本不可多得的工具书。

评分☆☆☆☆☆

这是一本令人印象深刻的图书，虽然我还没有完全读完，但前几章的内容已经让我受益匪浅。我尤其喜欢它在理论讲解上的循序渐进，从最基础的像素概念到复杂的傅里叶变换，都解释得非常清晰易懂，即便是初学者也能很快掌握。书中穿插的案例和图示更是恰到好处，将抽象的数学原理具象化，让我能够更直观地理解图像处理的算法。例如，在讲解直方图均衡化时，作者通过一个生动的例子，展示了如何调整图像的对比度，让原本灰蒙蒙的图像焕发生机，这比单纯的公式推导要有效得多。此外，作者在描述某些算法时，并没有仅仅停留在理论层面，而是会提及一些实际应用场景，比如在医学影像分析、安防监控等领域，这让我对这些技术有了更深刻的认识，也激发了我进一步探索的兴趣。整体而言，这本书的内容组织非常合理，既有深度又不失广度，是一本值得推荐的入门和进阶读物。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，这本书在细节处理上做得非常到位。作者在讲解每一个概念的时候，都力求做到严谨且全面，不会遗漏任何重要的细节。例如，在介绍图像增强技术时，作者不仅仅列举了几种常用的方法，还会详细说明每种方法的适用范围、优缺点以及可能存在的副作用。这种细致的讲解让我能够更深入地理解每种技术的本质，也能够根据实际需求做出更明智的选择。此外，书中对一些数学公式的推导过程也写得非常详细，每一步都有清晰的解释，即使是数学基础稍弱的读者，也能跟得上思路。我尤其欣赏作者在处理一些复杂算法时，会将其分解为若干个小步骤，并逐一进行讲解，这大大降低了理解的难度。这本书的编排方式，也充分考虑到了读者的学习习惯，使得阅读过程非常顺畅。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对图像处理充满好奇的读者，我发现这本书为我打开了一扇新的大门。书中关于图像复原的部分，让我领略到了如何从模糊、失真的图像中恢复出清晰的原貌，这在我看来简直是“化腐朽为神奇”的过程。作者对各种复原算法的原理和实现进行了详尽的阐述，并结合实际案例，展示了这些算法在各种场景下的应用。我印象最深刻的是关于运动模糊复原的章节，作者通过一个非常形象的比喻，解释了如何通过逆滤波和维纳滤波来消除运动带来的模糊，让我豁然开朗。此外，书中对图像分割的讲解也让我受益匪浅，了解到如何将图像中的不同对象区分开来，这对于后续的目标识别和分析至关重要。这本书的整体风格严谨而又不失趣味，充分激发了我对数字图像处理领域的探索热情。