数字图像处理技术及应用 张丰收著 9787517024217 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张丰收著 著

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店铺： 天乐图书专营店

出版社： 水利水电出版社

ISBN：9787517024217

商品编码：29675524467

包装：平装

出版时间：2015-04-01

基本信息

书名：数字图像处理技术及应用

定价：86.0元

作者：张丰收著

出版社：水利水电出版社

出版日期：2015-04-01

ISBN：9787517024217

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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本书系统的讨论了数字图像处理的基本原理、基本方法、算法、实际技术和一些典型的应用。共分为13章:主要内容包括绪论、数字图像处理的基本原理、图像变换、图像增强、图像恢复等等...

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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《光影的艺术与科学：探索数字图像处理的奥秘》 内容简介 在这本书中，我们将一同踏上一段深入探寻数字图像处理技术奇妙世界的旅程。从基础的像素概念到复杂的算法模型，从静态图像的雕琢到动态视频的转换，这本书将为你全面揭示数字图像处理的方方面面，并展示其在各个领域令人惊叹的应用。我们将聚焦于那些构成数字世界基石的技术原理，并以生动详实的方式，引导读者理解这些技术如何赋予图像生命，如何解锁信息，以及如何重塑我们感知世界的方式。 第一章：数字图像的基石——像素与色彩的语言 我们将从最根本的概念讲起：数字图像究竟是什么？它由无数微小的“像素”构成，每个像素都承载着特定的颜色信息。本章将详细阐述像素的含义、分辨率的概念及其对图像质量的影响。随后，我们将深入探讨色彩模型，包括RGB、CMYK、HSV等，理解它们是如何在计算机中表示和模拟真实世界的色彩的。你将了解不同色彩模型的适用场景，以及它们在图像采集、显示和印刷过程中的重要性。此外，我们还会介绍图像的深度、位深等概念，它们共同决定了图像信息的丰富程度。通过这一章的学习，你将建立起对数字图像最基本、最坚实的认知框架。 第二章：图像的“诊断”与“修复”——基本图像增强技术 如同医生诊断病情，许多时候我们需要对数字图像进行“诊断”并实施“修复”，以提升其视觉质量或提取关键信息。本章将集中介绍一系列基础的图像增强技术。我们将从最直观的亮度、对比度调整开始，探讨如何通过直方图均衡化等方法，使图像细节更加清晰。接下来，我们将深入到图像的“平滑”与“锐化”。你将学习到高斯模糊、中值滤波等平滑技术如何去除图像中的噪声，而各种锐化算法则如何突出边缘和纹理，使图像更具立体感。我们还将讨论图像的色彩校正，包括白平衡的调整以及色彩饱和度的优化，让图像呈现出更符合人眼感知或艺术需求的色彩表现。这些技术是后续更复杂图像处理操作的基础，掌握它们，就如同掌握了数字图像的“化妆术”。 第三章：洞悉图像的内在——图像分割与特征提取 数字图像不仅仅是像素的堆砌，它更蕴含着丰富的结构和语义信息。本章将聚焦于如何“洞悉”图像的内在，即图像分割与特征提取技术。图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程，我们将介绍阈值分割、边缘检测（如Sobel、Canny算子）等经典方法，理解它们如何根据像素的灰度、颜色或纹理差异来区分不同的前景和背景。随后，我们将学习边缘、角点、纹理等图像特征的提取。你将了解SIFT、SURF等特征点检测算法，它们是如何在图像中找到具有独特性和鲁棒性的关键点，以及这些特征点在图像匹配、目标识别等领域的重要性。本章的目标是让你理解如何从原始像素数据中“提炼”出有意义的信息，为后续的分析和应用打下基础。 第四章：重塑与创作——图像变换与几何校正 图像变换是数字图像处理中不可或缺的一部分，它允许我们对图像进行几何上的“重塑”和“校正”，以满足不同的需求。本章将详细介绍各种图像变换技术。我们将从最简单的平移、旋转、缩放开始，理解它们是如何在二维平面上改变图像的位置、方向和大小。随后，我们将深入到更复杂的仿射变换和透视变换，了解它们如何模拟三维空间的投影关系，这对于校正倾斜的图像、虚拟现实应用以及全景图像的拼接至关重要。你还将学习到图像的扭曲和变形技术，它们在艺术创作、图像修复以及特定应用的畸变校正中发挥着重要作用。本章将帮助你理解如何通过数学变换，对图像的几何结构进行精确的控制和调整。 第五章：从二维到三维——图像复原与三维重建 现实世界是三维的，而我们捕捉到的图像往往是二维的投影。本章将探索如何从二维图像中“复原”出丢失的三维信息，以及如何利用图像进行三维重建。我们将介绍图像复原技术，例如去模糊（如维纳滤波）和去噪，它们旨在恢复因采集过程中的物理限制而退化的图像。随后，我们将进入更具挑战性的三维重建领域。你将了解基于单目或多目视觉的三维重建原理，例如立体视觉、结构光扫描以及摄影测量技术。我们将探讨如何通过匹配不同视角的图像，推断出场景的三维结构。这些技术广泛应用于机器人导航、虚拟现实、增强现实、文物数字化以及工业检测等领域，是连接数字世界与现实物理世界的关键桥梁。 第六章：图像的“智能”分析——模式识别与机器学习在图像中的应用 随着人工智能的飞速发展，模式识别和机器学习技术已经深刻地改变了数字图像处理的面貌。本章将揭示图像处理的“智能”化趋势，介绍机器学习是如何赋予图像分析更强大的能力。我们将从基础的分类、回归问题在图像领域的应用讲起，例如如何训练模型来区分猫狗。随后，我们将重点介绍深度学习的强大之处，特别是卷积神经网络（CNN）。你将了解CNN是如何通过多层感知器自动学习图像中的复杂特征，并广泛应用于图像识别、目标检测（如Faster R-CNN, YOLO）、图像分割（如U-Net）等任务。此外，我们还将探讨人脸识别、场景理解、图像检索等具体应用，展示机器学习如何让计算机“看懂”并理解图像内容。 第七章：动态的视觉盛宴——视频处理与运动分析 图像处理的领域远不止静态图像，动态的视频序列同样是重要的研究对象。本章将拓展到视频处理的范畴，探索如何对连续的图像帧进行分析和操作。我们将介绍视频的基本概念，如帧率、分辨率以及编码格式。随后，我们将聚焦于运动分析技术，例如光流法的原理及其在目标跟踪、动作识别、视频稳定等方面的应用。你将学习到如何检测视频中的运动，并分析物体的运动轨迹。此外，我们还会介绍视频的增强、去噪以及特技效果的制作，以及视频压缩的原理，以理解视频数据是如何被高效存储和传输的。 第八章：多领域赋能——数字图像处理的实际应用 数字图像处理技术并非孤立存在，它早已渗透到我们生活的方方面面，赋能着各个领域的发展。本章将通过一系列生动的案例，展示数字图像处理的广泛应用。我们将探讨其在医学影像（如CT、MRI图像的分析与增强）、遥感（卫星图像的解译与应用）、工业检测（产品质量的自动化检查）、安防监控（人脸识别、行为分析）、娱乐产业（电影特效、游戏开发）、以及科学研究（显微成像、天文学图像处理）等领域的具体实践。你将了解到，正是这些精妙的图像处理技术，帮助我们看到了肉眼无法察觉的细节，解决了复杂的工程问题，创造了令人惊叹的视觉体验，并推动了科学的进步。 第九章：未来的展望——前沿技术与挑战 数字图像处理领域的发展日新月异，新的技术和应用层出不穷。在本章的最后，我们将一起展望数字图像处理的未来。我们将探讨当前一些前沿的研究方向，例如生成对抗网络（GANs）在图像生成和编辑中的应用，自监督学习在图像特征提取中的潜力，以及如何利用更先进的深度学习模型来解决更复杂的图像分析问题。同时，我们也会讨论该领域面临的挑战，例如如何提高算法的鲁棒性、可解释性，如何处理大规模、异构的图像数据，以及如何保护图像数据的隐私和安全。通过对未来的展望，我们希望能激发读者对这个充满活力的领域的进一步探索和思考。 这本书不仅仅是一本技术手册，它更是一扇通往数字图像世界的窗口。无论你是初学者，还是希望深化理解的专业人士，都能从中找到有价值的信息和启发。让我们一同开启这场关于光影、色彩与信息的探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

我偶然翻到这本关于自然语言处理（NLP）中传统句法分析技术的书籍，发现它提供了与当前主流深度学习模型截然不同的、但同样深刻的视角。这本书的核心在于对依存句法和成分句法的深入比较与实践。作者花了很大篇幅来介绍基于概率上下文无关文法（PCFG）的CYK算法和Earley算法，并详细分析了在处理歧义结构时，概率模型的优势与局限性。书中对特征工程的讲解尤其细致，如何手动设计语言学特征，比如词性标签、词根信息来辅助句法树的构建，这在深度学习模型需要大量标注数据时显得尤为重要。最让我耳目一新的是，作者通过一个经典的“The man saw the boy with the telescope”的歧义句，清晰地展示了不同句法分析器是如何通过不同的内部规则来解析出两种结构树的。这本书的价值在于，它不只是停留在“怎么做”的层面，更是深入探讨了“为什么会这样解析”的语言学本质，对于想要构建基于规则或混合式NLP系统的研究者来说，是不可或缺的参考。

评分☆☆☆☆☆

读完这本关于计算机视觉基础的书籍后，我最大的感受是，作者对图像的底层表示原理有着深刻的洞察和独特的讲解视角。他没有直接跳到深度学习的卷积网络，而是花了大量的篇幅去剖析灰度图像、彩色空间（RGB, HSV, Lab）之间的转换原理，以及图像滤波（如高斯、中值滤波）在频域和空域中的实际效果差异。书中的插图质量非常高，特别是关于边缘检测算子（Sobel, Canny）的梯度方向可视化图示，直观地展示了滤波器是如何捕捉图像突变的。让我印象深刻的是，作者在讲解傅里叶变换在图像去噪中的应用时，不仅仅是展示了频谱图，还详细解释了为什么高频部分对应图像的细节和噪声，低频部分对应亮度信息，这个“物理意义”的阐述，比单纯的数学推导要有效得多。对于那些希望深入理解OpenCV底层算法实现，而不是仅仅调用库函数的工程师来说，这本书提供了坚实的理论基石。它让我明白，很多我们习以为常的“一键式”图像处理效果，背后是多么精妙的数学和物理原理的结合。

评分☆☆☆☆☆

这是一本专注于嵌入式系统软件开发的实战指南，风格极其务实，可以说是从一个“野路子”的工程师成长为规范化开发者的必读之作。全书紧密围绕实时操作系统（RTOS）的选择与内核裁剪展开，特别强调了资源受限环境下如何进行任务调度、中断处理和内存管理。作者用自己多年来的项目经验，总结出了一套非常实用的“陷阱规避清单”，比如栈溢出检测的几种有效方法，以及如何利用看门狗定时器进行可靠性增强。与其他偏理论的RTOS书籍不同，这本书的大部分章节都基于一个具体的ARM Cortex-M系列的微控制器平台进行演示，代码可以直接在开发板上编译运行。它没有过多纠缠于抽象概念，而是直接切入C语言在嵌入式环境中的高级应用，比如volatile关键字的真正含义、位域操作的效率优化，以及如何编写出符合MISRA C规范的健壮代码。读完后，我感觉自己对嵌入式编程的“工程化”理解提升了一个档次，从能跑起来的代码，真正迈向了能稳定运行且易于维护的系统。

评分☆☆☆☆☆

这本关于机器学习的入门教材，简直是为我这种编程小白量身定做的。作者没有一上来就抛出那些晦涩难懂的数学公式，而是从最基础的概念讲起，比如什么是“特征”？什么是“模型”？用非常生活化的例子来比喻，比如把学习过程比作孩子认识世界。我记得第一章讲到监督学习时，作者用了“教学生认苹果和香蕉”的例子，清晰地解释了训练集、测试集和泛化能力的概念。书中的代码示例大多是用Python配合Scikit-learn库实现的，非常贴合当前的行业主流。而且，每写完一个算法的讲解，都会有一个“动手实践”的小环节，引导读者自己动手跑一遍代码，观察结果变化，这种即学即用的方式极大地提升了我的学习兴趣和动手能力。最让我欣赏的是，作者在介绍复杂模型（比如支持向量机或神经网络）时，总是先描绘其解决问题的核心思想，再逐步深入其数学原理，避免了初学者在面对数学推导时望而却步的情况。它不是那种只讲理论的“天书”，而是真正想帮你跨过学习门槛的“引路人”。全书的排版也很舒服，代码块和文字说明的比例拿捏得恰到好处，读起来一点也不累。

评分☆☆☆☆☆

我最近在研究金融风控模型的构建，急需一本能深入讲解时间序列分析与预测的专业书籍，而这本侧重于经典统计学方法的专著，恰好满足了我的需求。它对ARIMA、GARCH等波动性模型的理论基础进行了极其严谨的阐述，不仅仅停留在公式的罗列，更重要的是，它详细探讨了模型选择中的平稳性检验、差分阶数确定等关键步骤的统计学依据和操作细节。书中还配有一套完整的案例数据集，全部是基于真实股票市场的历史数据，这让理论的学习与实战的对接变得非常顺畅。例如，在讲解协整关系时，作者不仅展示了如何使用恩格尔-格兰杰检验，还对比了Johansen检验的优劣，并给出了在R语言中进行实际操作的详细脚本。这种深度和广度兼备的叙述方式，对于需要进行严肃学术研究或者构建高精度量化策略的专业人士来说，是不可多得的宝贵资源。这本书的缺点可能在于，对于完全没有统计学背景的读者来说，前半部分关于概率论和数理统计基础的复习会显得有些枯燥，但对于进阶学习者而言，这种扎实的基础铺垫是保证后续理解深度的关键。