數字圖像處理基礎 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
• 圖像處理
• 計算機視覺
• 圖像分析
• 數字信號處理
• 模式識彆
• 圖像算法
• 圖像技術
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• 教材

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齣版社： 科學齣版社有限責任公司

ISBN：9787030148353

商品編碼：29657189039

包裝：平裝

齣版時間：2016-08-01

基本信息

書名:數字圖像處理基礎

：28.50元

售價：19.4元,便宜9.1元,摺扣68

作者:硃虹等

齣版社：科學齣版社有限責任公司

齣版日期：2016-08-01

ISBN：9787030148353

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版次：1

裝幀：平裝

開本：B5

商品重量：0.281kg

編輯推薦

內容提要

本書是依據作者近幾年的教學與研究過程中重要的基礎部分編寫的，書中主要介紹數字圖像處理的基礎方法，其中不僅包括經典的方法，而且包括近幾年在研究中所提齣的方法。
全書共分為11章，重點介紹圖像的基本概念、圖像增強、圖像幾何變換、圖像去噪、圖像銳化、圖像分割、二值圖像處理、彩色圖像處理、圖像變換以及圖像壓縮編碼等。
編寫時作者特彆注意瞭讀者對本書的理解、掌握。本書可以作為高等學校信息與通信工程，信號與信息處理，應用數學，電子，自動化類各專業本科生或研究生的教材或參考書，也可作為工程技術人員和從事相關研究與應用研究人員的參考用書。

目錄

作者介紹

文摘

序言

《數字圖像處理基礎：原理與應用》 引言 在信息爆炸的時代，圖像已成為信息傳遞和知識獲取的重要媒介。從科學研究到藝術創作，從醫療診斷到安全監控，數字圖像處理技術無處不在，深刻地影響著我們的生活和工作。本書旨在係統性地介紹數字圖像處理的基本原理、核心算法以及廣泛的應用領域，幫助讀者建立堅實的理論基礎，並掌握實際操作的技巧。本書內容涵蓋數字圖像的獲取、增強、復原、分割、錶示與描述、以及多種高級應用，力求做到理論嚴謹、條理清晰、例證豐富，為有誌於深入瞭解和應用數字圖像處理技術的讀者提供一份詳實的參考。 第一章 數字圖像基礎 本章將為讀者勾勒齣數字圖像的輪廓，介紹其基本概念和數學錶示。我們將從圖像的本質——亮度、顔色和空間信息齣發，闡述數字圖像是如何由離散的像素點構成的。 圖像的定義與類型：我們將區分模擬圖像與數字圖像，並重點介紹數字圖像的像素網格結構。在此基礎上，我們會探討不同類型的數字圖像，如二值圖像、灰度圖像、彩色圖像（RGB、CMYK等）及其各自的特點和應用場景。 圖像的空間域與頻率域：空間域是圖像像素值直接對應的區域，我們在此討論像素的鄰域、連通性等基本概念。頻率域則通過傅裏葉變換等方法將圖像分解成不同頻率的成分，揭示圖像的細節和紋理信息。本章將初步介紹兩者之間的關係。 圖像的采樣與量化：數字圖像的形成過程離不開采樣（空間離散化）和量化（灰度或顔色離散化）。我們將深入分析采樣率、奈奎斯特采樣定理以及量化級彆對圖像質量的影響，為理解後續圖像處理算法奠定基礎。 圖像的灰度級與顔色模型：灰度圖像的亮度範圍及其錶示方法（如0-255）將是重點。對於彩色圖像，我們將介紹RGB、HSV、CMYK等常用顔色模型，理解它們在圖像錶示、閤成和處理中的作用。 圖像的基本運算：在正式進入復雜算法之前，本章會介紹一些基礎的圖像運算，如像素點運算（加、減、乘、除、邏輯運算）、區域運算（鄰域運算）等，這些是後續許多高級算法的基石。 第二章 數字圖像增強 圖像增強的目的是突齣圖像中感興趣的特徵，同時抑製不感興趣的特徵，從而改善圖像的視覺效果或便於後續分析。本章將介紹多種在空間域和頻率域進行圖像增強的技術。 空間域增強： 點運算：我們將詳細介紹直方圖均衡化、直方圖規定化等全局增強方法，它們通過調整圖像的灰度級分布來改善對比度。此外，還會討論局部增強技術，如對數變換、冪次變換，以及它們的適用範圍。 鄰域運算（濾波器）：我們將深入探討綫性濾波器和非綫性濾波器。綫性濾波器包括平滑濾波器（均值濾波、高斯濾波）用於去噪，銳化濾波器（Sobel、Prewitt、Laplacian算子）用於突齣邊緣。非綫性濾波器則會介紹中值濾波，它在去除椒鹽噪聲方麵錶現齣色。 頻率域增強： 傅裏葉變換在增強中的應用：本章將闡述如何通過對圖像的傅裏葉變換結果進行濾波來實現增強。低通濾波器用於平滑，高通濾波器用於銳化。我們將重點介紹理想低通、高斯低通、巴特沃斯低通濾波器，以及理想高通、高斯高通、巴特沃斯高通濾波器，並分析它們的優缺點。 同態濾波：我們將介紹同態濾波技術，它能同時調整圖像的亮度分量和對比度，尤其適用於處理照度不均的圖像。 第三章 數字圖像復原 圖像復原的任務是盡力恢復因各種原因（如傳感器缺陷、噪聲、模糊等）而退化的原始圖像。本章將介紹圖像退化模型以及多種復原技術。 圖像退化模型：我們將建立圖像退化的數學模型，通常錶示為退化函數與原始圖像的捲積，加上噪聲。理解退化模型是設計復原算法的前提。 逆濾波：介紹最簡單的復原方法——逆濾波，並分析其在噪聲存在下的局限性。 維納濾波：作為一種更魯棒的方法，維納濾波在考慮瞭噪聲和退化函數的情況下，能夠獲得更好的復原效果。我們將詳細推導其數學原理和實現步驟。 約束最小二乘方濾波：介紹另一種基於約束條件的濾波方法，以及它在特定場景下的優勢。 幾何均值濾波器和最大熵濾波器：討論一些非綫性復原方法，它們在處理特定類型的模糊和噪聲時有其獨到之處。 運動模糊復原：針對運動模糊這一常見退化現象，我們將介紹相關的復原技術。 第四章 數字圖像分割 圖像分割是將圖像劃分為不同區域（或對象）的過程，這是許多高級圖像分析任務（如目標識彆、場景理解）的基礎。本章將探討多種圖像分割的方法。 基於閾值的分割： 全局閾值法：介紹Otsu方法等自動確定全局閾值的方法，以及其在簡單場景下的應用。 局部閾值法（自適應閾值法）：分析局部閾值法如何根據圖像局部特性自適應地選擇閾值，以處理光照不均等問題。 基於邊緣的分割： 邊緣檢測算子：我們將迴顧並深入分析Canny邊緣檢測器，以及Sobel、Prewitt、Laplacian等算子的工作原理和特性。 霍夫變換：介紹霍夫變換在檢測直綫、圓等特定形狀上的應用，以及它在邊緣連接和形狀提取中的作用。 基於區域的分割： 區域生長法：介紹從種子點齣發，逐步將相似像素點閤並到區域中的區域生長算法。 區域分裂與閤並法：討論如何通過遞歸地分裂或閤並區域來達到分割的目的。 分水嶺變換：介紹分水嶺變換在分割連接對象方麵的強大能力，以及如何使用它來處理圖像中的“山丘”和“盆地”結構。 圖論方法：初步介紹如何將圖像分割問題轉化為圖論問題，如最小割算法的應用。 第五章 錶示與描述 在圖像分割之後，我們需要對提取齣的區域或對象進行錶示和描述，以便於進一步的分析和理解。本章將介紹多種錶示與描述技術。 邊界錶示： 鏈碼：介紹如何用一係列方嚮編碼來錶示對象的邊界。 多邊形逼近：討論如何用一組頂點來近似錶示對象的邊界。 區域錶示： 骨架（骨形）：介紹如何提取對象的拓撲結構，即骨架，用於形狀分析。 拓撲特徵：討論如連通數、孔洞等拓撲特徵。 形狀描述符： 不變矩：介紹Hu不變矩等，它們在尺度、鏇轉、平移下保持不變，是形狀識彆的重要特徵。 傅裏葉描述符：通過對邊界進行傅裏葉變換，提取具有形狀信息的係數。 形態學特徵：介紹如麵積、周長、緊密度、方嚮等幾何特徵。 紋理描述： 統計方法：介紹灰度共生矩陣（GLCM）、局部二值模式（LBP）等紋理分析方法。 結構方法：討論基於紋理基元的描述。 頻譜方法：利用傅裏葉變換來分析紋理的頻率成分。 第六章 形態學圖像處理 形態學圖像處理是一種基於圖像中對象形狀的數學工具，它能夠有效地處理二值圖像和灰度圖像中的形狀和結構。 基本形態學運算： 腐蝕（Erosion）：介紹腐蝕如何去除邊界像素，縮小對象，消除小的噪點。 膨脹（Dilation）：介紹膨脹如何添加像素，增大對象，連接斷裂的區域。 開運算（Opening）：介紹開運算是先腐蝕後膨脹，用於去除小的對象和細小的連接。 閉運算（Closing）：介紹閉運算是先膨脹後腐蝕，用於填充小的空洞和連接鄰近的對象。 骨架提取： 骨架化算法：深入介紹利用形態學運算來實現骨架提取，揭示對象的拓撲結構。 形態學梯度：介紹形態學梯度如何用於邊緣檢測，尤其是在噪聲較大的圖像中。 擊中與不擊中變換（Hit-or-Miss Transform）：介紹這種變換用於在圖像中查找特定形狀的模式。 灰度形態學：將二值形態學運算擴展到灰度圖像，討論灰度腐蝕、膨脹、開運算和閉運算，以及它們在灰度圖像處理中的應用。 第七章 圖像復原進階與去噪 本章將對前麵介紹的圖像復原和去噪技術進行更深入的探討，並引入更高級的方法。 非綫性濾波器迴顧與擴展：除瞭中值濾波，我們還將介紹雙邊濾波、指導濾波等，它們在保留圖像細節方麵錶現更優。 小波變換在去噪中的應用：介紹小波變換如何將圖像分解到不同尺度和方嚮，從而更有效地分離噪聲和信號，實現降噪。 多尺度幾何分析（MGA）：介紹一些利用圖像的幾何結構信息進行復原和增強的技術。 學習型去噪方法：初步介紹深度學習在圖像去噪領域的突破，例如使用捲積神經網絡（CNN）進行端到端的降噪。 第八章 圖像壓縮 圖像壓縮的目的是減少存儲圖像所需的數據量，同時盡可能保持圖像的視覺質量。本章將介紹兩種主要的圖像壓縮技術：無損壓縮和有損壓縮。 無損壓縮： 行程長度編碼（RLE）：介紹簡單高效的RLE編碼。 LZW編碼：討論在GIF和TIFF等格式中使用的LZW編碼。 霍夫曼編碼：介紹基於概率的霍夫曼編碼，以及它在JPEG等標準中的應用。 有損壓縮： 離散餘弦變換（DCT）：詳細介紹DCT在JPEG壓縮中的核心作用，如何將圖像塊轉換到頻率域進行量化。 量化：分析量化過程如何通過丟棄不重要的信息來減小數據量，以及量化錶的選擇對壓縮率和質量的影響。 JPEG標準：介紹JPEG壓縮的完整流程，包括分塊、DCT、量化、熵編碼等。 小波變換壓縮：介紹小波變換在JPEG2000等標準中的應用，其在壓縮效率和圖像質量上比DCT有優勢。 第九章 顔色圖像處理 彩色圖像的處理比灰度圖像更為復雜，本章將專門探討彩色圖像的特性及其處理方法。 顔色模型轉換：介紹RGB、HSV、YIQ、XYZ等顔色模型之間的轉換，理解它們在不同應用中的優勢。 彩色圖像增強：討論如何在不同顔色通道上進行增強，以及如何利用顔色信息進行特定場景的增強。 彩色圖像分割：探索在顔色空間中進行分割的方法，如基於顔色距離的聚類。 僞彩色處理：介紹如何將灰度圖像轉換為彩色圖像，以增強人眼對細節的感知。 第十章 圖像識彆與檢索基礎 圖像識彆和檢索是數字圖像處理的最終應用目標之一，本章將介紹其基本概念和常用方法。 特徵提取：迴顧第五章的形狀、紋理描述，並進一步介紹SIFT、SURF、HOG等經典特徵提取算法。 分類器：介紹支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）、決策樹等常用的分類算法。 模闆匹配：介紹如何在圖像中查找預定義模闆的技術。 相似性度量：討論如何衡量兩幅圖像或兩個特徵嚮量之間的相似性。 圖像檢索係統概述：介紹內容基圖像檢索（CBIR）的基本框架。 第十一章 現代數字圖像處理技術展望 隨著計算能力和數據量的飛速發展，數字圖像處理領域湧現齣許多令人興奮的新技術。 深度學習在圖像處理中的應用：重點介紹捲積神經網絡（CNN）在圖像分類、目標檢測、語義分割、圖像生成等領域的革命性進展。 生成對抗網絡（GAN）：介紹GAN在圖像閤成、風格遷移、超分辨率等方麵的強大能力。 三維圖像處理：簡要介紹三維重建、點雲處理等技術。 醫學圖像處理：探討數字圖像處理在醫學影像分析、診斷中的重要作用。 計算機視覺的未來方嚮：展望自動駕駛、增強現實、虛擬現實等領域的發展對圖像處理技術提齣的新挑戰和機遇。 結語 本書從數字圖像的基本概念齣發，逐步深入到各種復雜的處理技術和應用。我們希望通過係統性的講解和豐富的實例，幫助讀者理解數字圖像處理的奧秘，掌握相關的理論知識和實踐技能。數字圖像處理是一個不斷發展的領域，本書提供瞭一個堅實的起點，鼓勵讀者在掌握基礎知識後，持續探索和學習，將所學知識應用於解決實際問題，推動技術創新。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格，可以說是技術書籍中的一股清流。它避開瞭那種僵硬、死闆的“教科書腔調”，反而帶有一種溫和而堅定的引導力。作者在闡述復雜的概念時，很少使用那種故作高深的術語，而是盡量用清晰、精確、甚至略帶幽默感的白話來解釋，使得原本枯燥的閱讀過程變得輕鬆愉快。我尤其喜歡它在引言和章節小結中加入的一些對圖像處理發展曆程的簡要迴顧，這讓整個學習過程充滿瞭人文關懷，不再隻是冷冰冰的公式堆砌。比如，迴顧早期科學傢們如何剋服算力限製來設計這些經典算法時，你會對這些前人的智慧肅然起敬。這種富有感染力的文字，有效緩解瞭學習技術難點的挫敗感。每當我在某個章節遇到睏難想要放棄時，閱讀作者的引導性文字，總能重新燃起探索的興趣，感覺仿佛有一位耐心且睿智的導師就在身旁，鼓勵你繼續前行。這種閱讀體驗是很多純粹的“乾貨”書籍所無法比擬的。

評分☆☆☆☆☆

我是一個更偏嚮於實踐操作和應用型學習的讀者，對於那些隻談理論而不提供具體實現思路的書籍通常敬而遠之。令我感到滿意的是，《數字圖像處理基礎》在講解完理論後，總會緊密地跟進“如何做”的思路。雖然它本身可能不是一本純粹的編程指南，但它在描述算法時，非常注重算法的計算復雜度和實現效率的考量。比如，在討論捲積操作時，它不僅解釋瞭怎麼算，還間接引導讀者思考如何優化，例如提到瞭傅裏葉域的乘法優勢。更重要的是，書中穿插瞭一些對實際應用場景的討論，比如在醫學影像增強中，哪種濾波方法更適閤保留邊界信息，或者在遙感圖像處理中，如何處理大氣失真。這些“場景化”的討論，極大地增強瞭知識的實用價值。它讓我明白，圖像處理不是孤立的數學遊戲，而是解決真實世界問題的工具箱。我拿起這本書，總能找到將書中學到的理論立刻應用到實際項目中的靈感和路綫圖。

評分☆☆☆☆☆

這本《數字圖像處理基礎》真是讓我受益匪淺，尤其是對於初學者來說，它簡直是一座燈塔。我記得我剛開始接觸圖像處理那會兒，各種晦澀的數學公式和復雜的算法概念把我繞得暈頭轉嚮，感覺自己像個在迷宮裏亂撞的旅人。這本書的厲害之處就在於，它沒有一開始就堆砌那些高深的理論，而是循序漸進地構建起一個清晰的知識框架。作者似乎深諳讀者的“痛點”，總能在關鍵時刻給齣非常直觀的比喻和生動的圖示。比如，在講解傅裏葉變換時，它不像其他教材那樣直接拋齣積分公式，而是通過類比聲波的頻率分解，讓我瞬間明白瞭變換背後的物理意義。這種“由淺入深，由錶及裏”的講解方式，極大地降低瞭學習門檻。我特彆欣賞它對基本概念的強調，像噪聲模型、圖像增強的直方圖均衡化這些基礎操作，作者都講解得異常紮實，確保讀者在掌握瞭這些基石之後，再去麵對更復雜的分割和識彆算法時，能夠遊刃有餘，不至於空中樓閣。這本書的排版也做得很好，代碼示例清晰簡潔，注釋到位，讓人很容易就能在自己的開發環境中跑起來驗證效果，這對於理論學習到實踐操作的轉化至關重要。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我是一個對理論推導極其挑剔的讀者，很多教材在處理數學嚴謹性上總有偷懶的地方，或者為瞭追求簡潔而犧牲瞭關鍵的細節。但《數字圖像處理基礎》在這方麵錶現齣瞭極高的專業水準。它在介紹諸如邊緣檢測濾波器（如Sobel、Prewitt算子）的推導過程中，非常詳盡地展示瞭梯度計算和離散化的過程，沒有放過任何一個關鍵的數學步驟。我甚至對照著其他幾本研究生級彆的參考書進行交叉驗證，發現這本書的推導邏輯鏈條是最完整、最無縫銜接的。特彆是在涉及形態學處理時，對於結構元素、腐蝕、膨脹這些核心概念，作者不僅清晰地定義瞭數學操作，還結閤瞭實際的圖像例子來展示它們對圖像結構的影響，比如如何用開運算和閉運算來去除毛刺和填補孔洞。這種對數學本質的尊重和對概念細節的把控，讓這本書不僅僅是一本“入門讀物”，它完全有資格成為一本嚴肅的參考手冊。對於想深入研究算法原理，而不是僅僅停留在調用庫函數的工程師和學生來說，這種深度的解析是無價之寶。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事節奏和結構編排，簡直像是一部精心設計的交響樂，層層遞進，張弛有度。我通常閱讀技術書籍會感到疲憊，因為很多書為瞭追求內容的“全”，導緻章節之間缺乏內在的邏輯聯係，讀起來像是在看一本知識點的清單。但《數字圖像處理基礎》的章節安排充滿瞭智慧。它先用基礎的圖像采集和錶示為引子，然後迅速切入到直方圖處理這種最直觀的灰度變換，緊接著引入空間域濾波，讓你立刻感受到處理前後的直觀變化。這種設計巧妙地利用瞭讀者的成就感來驅動後續的學習。最讓我驚喜的是，它對彩色圖像處理部分的介紹，沒有把它變成一個孤立的章節，而是巧妙地將其與色彩空間轉換（如RGB到HSI）結閤起來，解釋瞭為什麼在特定應用中選擇特定的色彩空間更為高效。這種知識點的融會貫通，體現瞭作者深厚的教學功底。讀完感覺自己不是在被動地接收知識，而是在跟隨一個經驗豐富的嚮導，一步步探索圖像世界的奧秘。