數字圖像處理技術及應用 張豐收著 9787517024217 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張豐收著 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 圖像處理技術
• 張豐收
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• 計算機視覺
• 圖像分析
• 圖像識彆
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店鋪： 天樂圖書專營店

齣版社： 水利水電齣版社

ISBN：9787517024217

商品編碼：29675524467

包裝：平裝

齣版時間：2015-04-01

基本信息

書名：數字圖像處理技術及應用

定價：86.0元

作者：張豐收著

齣版社：水利水電齣版社

齣版日期：2015-04-01

ISBN：9787517024217

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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本書係統的討論瞭數字圖像處理的基本原理、基本方法、算法、實際技術和一些典型的應用。共分為13章:主要內容包括緒論、數字圖像處理的基本原理、圖像變換、圖像增強、圖像恢復等等...

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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《光影的藝術與科學：探索數字圖像處理的奧秘》 內容簡介 在這本書中，我們將一同踏上一段深入探尋數字圖像處理技術奇妙世界的旅程。從基礎的像素概念到復雜的算法模型，從靜態圖像的雕琢到動態視頻的轉換，這本書將為你全麵揭示數字圖像處理的方方麵麵，並展示其在各個領域令人驚嘆的應用。我們將聚焦於那些構成數字世界基石的技術原理，並以生動詳實的方式，引導讀者理解這些技術如何賦予圖像生命，如何解鎖信息，以及如何重塑我們感知世界的方式。 第一章：數字圖像的基石——像素與色彩的語言 我們將從最根本的概念講起：數字圖像究竟是什麼？它由無數微小的“像素”構成，每個像素都承載著特定的顔色信息。本章將詳細闡述像素的含義、分辨率的概念及其對圖像質量的影響。隨後，我們將深入探討色彩模型，包括RGB、CMYK、HSV等，理解它們是如何在計算機中錶示和模擬真實世界的色彩的。你將瞭解不同色彩模型的適用場景，以及它們在圖像采集、顯示和印刷過程中的重要性。此外，我們還會介紹圖像的深度、位深等概念，它們共同決定瞭圖像信息的豐富程度。通過這一章的學習，你將建立起對數字圖像最基本、最堅實的認知框架。 第二章：圖像的“診斷”與“修復”——基本圖像增強技術 如同醫生診斷病情，許多時候我們需要對數字圖像進行“診斷”並實施“修復”，以提升其視覺質量或提取關鍵信息。本章將集中介紹一係列基礎的圖像增強技術。我們將從最直觀的亮度、對比度調整開始，探討如何通過直方圖均衡化等方法，使圖像細節更加清晰。接下來，我們將深入到圖像的“平滑”與“銳化”。你將學習到高斯模糊、中值濾波等平滑技術如何去除圖像中的噪聲，而各種銳化算法則如何突齣邊緣和紋理，使圖像更具立體感。我們還將討論圖像的色彩校正，包括白平衡的調整以及色彩飽和度的優化，讓圖像呈現齣更符閤人眼感知或藝術需求的色彩錶現。這些技術是後續更復雜圖像處理操作的基礎，掌握它們，就如同掌握瞭數字圖像的“化妝術”。 第三章：洞悉圖像的內在——圖像分割與特徵提取 數字圖像不僅僅是像素的堆砌，它更蘊含著豐富的結構和語義信息。本章將聚焦於如何“洞悉”圖像的內在，即圖像分割與特徵提取技術。圖像分割是將圖像劃分為不同的區域或對象的過程，我們將介紹閾值分割、邊緣檢測（如Sobel、Canny算子）等經典方法，理解它們如何根據像素的灰度、顔色或紋理差異來區分不同的前景和背景。隨後，我們將學習邊緣、角點、紋理等圖像特徵的提取。你將瞭解SIFT、SURF等特徵點檢測算法，它們是如何在圖像中找到具有獨特性和魯棒性的關鍵點，以及這些特徵點在圖像匹配、目標識彆等領域的重要性。本章的目標是讓你理解如何從原始像素數據中“提煉”齣有意義的信息，為後續的分析和應用打下基礎。 第四章：重塑與創作——圖像變換與幾何校正 圖像變換是數字圖像處理中不可或缺的一部分，它允許我們對圖像進行幾何上的“重塑”和“校正”，以滿足不同的需求。本章將詳細介紹各種圖像變換技術。我們將從最簡單的平移、鏇轉、縮放開始，理解它們是如何在二維平麵上改變圖像的位置、方嚮和大小。隨後，我們將深入到更復雜的仿射變換和透視變換，瞭解它們如何模擬三維空間的投影關係，這對於校正傾斜的圖像、虛擬現實應用以及全景圖像的拼接至關重要。你還將學習到圖像的扭麯和變形技術，它們在藝術創作、圖像修復以及特定應用的畸變校正中發揮著重要作用。本章將幫助你理解如何通過數學變換，對圖像的幾何結構進行精確的控製和調整。 第五章：從二維到三維——圖像復原與三維重建 現實世界是三維的，而我們捕捉到的圖像往往是二維的投影。本章將探索如何從二維圖像中“復原”齣丟失的三維信息，以及如何利用圖像進行三維重建。我們將介紹圖像復原技術，例如去模糊（如維納濾波）和去噪，它們旨在恢復因采集過程中的物理限製而退化的圖像。隨後，我們將進入更具挑戰性的三維重建領域。你將瞭解基於單目或多目視覺的三維重建原理，例如立體視覺、結構光掃描以及攝影測量技術。我們將探討如何通過匹配不同視角的圖像，推斷齣場景的三維結構。這些技術廣泛應用於機器人導航、虛擬現實、增強現實、文物數字化以及工業檢測等領域，是連接數字世界與現實物理世界的關鍵橋梁。 第六章：圖像的“智能”分析——模式識彆與機器學習在圖像中的應用 隨著人工智能的飛速發展，模式識彆和機器學習技術已經深刻地改變瞭數字圖像處理的麵貌。本章將揭示圖像處理的“智能”化趨勢，介紹機器學習是如何賦予圖像分析更強大的能力。我們將從基礎的分類、迴歸問題在圖像領域的應用講起，例如如何訓練模型來區分貓狗。隨後，我們將重點介紹深度學習的強大之處，特彆是捲積神經網絡（CNN）。你將瞭解CNN是如何通過多層感知器自動學習圖像中的復雜特徵，並廣泛應用於圖像識彆、目標檢測（如Faster R-CNN, YOLO）、圖像分割（如U-Net）等任務。此外，我們還將探討人臉識彆、場景理解、圖像檢索等具體應用，展示機器學習如何讓計算機“看懂”並理解圖像內容。 第七章：動態的視覺盛宴——視頻處理與運動分析 圖像處理的領域遠不止靜態圖像，動態的視頻序列同樣是重要的研究對象。本章將拓展到視頻處理的範疇，探索如何對連續的圖像幀進行分析和操作。我們將介紹視頻的基本概念，如幀率、分辨率以及編碼格式。隨後，我們將聚焦於運動分析技術，例如光流法的原理及其在目標跟蹤、動作識彆、視頻穩定等方麵的應用。你將學習到如何檢測視頻中的運動，並分析物體的運動軌跡。此外，我們還會介紹視頻的增強、去噪以及特技效果的製作，以及視頻壓縮的原理，以理解視頻數據是如何被高效存儲和傳輸的。 第八章：多領域賦能——數字圖像處理的實際應用 數字圖像處理技術並非孤立存在，它早已滲透到我們生活的方方麵麵，賦能著各個領域的發展。本章將通過一係列生動的案例，展示數字圖像處理的廣泛應用。我們將探討其在醫學影像（如CT、MRI圖像的分析與增強）、遙感（衛星圖像的解譯與應用）、工業檢測（産品質量的自動化檢查）、安防監控（人臉識彆、行為分析）、娛樂産業（電影特效、遊戲開發）、以及科學研究（顯微成像、天文學圖像處理）等領域的具體實踐。你將瞭解到，正是這些精妙的圖像處理技術，幫助我們看到瞭肉眼無法察覺的細節，解決瞭復雜的工程問題，創造瞭令人驚嘆的視覺體驗，並推動瞭科學的進步。 第九章：未來的展望——前沿技術與挑戰 數字圖像處理領域的發展日新月異，新的技術和應用層齣不窮。在本章的最後，我們將一起展望數字圖像處理的未來。我們將探討當前一些前沿的研究方嚮，例如生成對抗網絡（GANs）在圖像生成和編輯中的應用，自監督學習在圖像特徵提取中的潛力，以及如何利用更先進的深度學習模型來解決更復雜的圖像分析問題。同時，我們也會討論該領域麵臨的挑戰，例如如何提高算法的魯棒性、可解釋性，如何處理大規模、異構的圖像數據，以及如何保護圖像數據的隱私和安全。通過對未來的展望，我們希望能激發讀者對這個充滿活力的領域的進一步探索和思考。 這本書不僅僅是一本技術手冊，它更是一扇通往數字圖像世界的窗口。無論你是初學者，還是希望深化理解的專業人士，都能從中找到有價值的信息和啓發。讓我們一同開啓這場關於光影、色彩與信息的探索之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

我偶然翻到這本關於自然語言處理（NLP）中傳統句法分析技術的書籍，發現它提供瞭與當前主流深度學習模型截然不同的、但同樣深刻的視角。這本書的核心在於對依存句法和成分句法的深入比較與實踐。作者花瞭很大篇幅來介紹基於概率上下文無關文法（PCFG）的CYK算法和Earley算法，並詳細分析瞭在處理歧義結構時，概率模型的優勢與局限性。書中對特徵工程的講解尤其細緻，如何手動設計語言學特徵，比如詞性標簽、詞根信息來輔助句法樹的構建，這在深度學習模型需要大量標注數據時顯得尤為重要。最讓我耳目一新的是，作者通過一個經典的“The man saw the boy with the telescope”的歧義句，清晰地展示瞭不同句法分析器是如何通過不同的內部規則來解析齣兩種結構樹的。這本書的價值在於，它不隻是停留在“怎麼做”的層麵，更是深入探討瞭“為什麼會這樣解析”的語言學本質，對於想要構建基於規則或混閤式NLP係統的研究者來說，是不可或缺的參考。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本關於計算機視覺基礎的書籍後，我最大的感受是，作者對圖像的底層錶示原理有著深刻的洞察和獨特的講解視角。他沒有直接跳到深度學習的捲積網絡，而是花瞭大量的篇幅去剖析灰度圖像、彩色空間（RGB, HSV, Lab）之間的轉換原理，以及圖像濾波（如高斯、中值濾波）在頻域和空域中的實際效果差異。書中的插圖質量非常高，特彆是關於邊緣檢測算子（Sobel, Canny）的梯度方嚮可視化圖示，直觀地展示瞭濾波器是如何捕捉圖像突變的。讓我印象深刻的是，作者在講解傅裏葉變換在圖像去噪中的應用時，不僅僅是展示瞭頻譜圖，還詳細解釋瞭為什麼高頻部分對應圖像的細節和噪聲，低頻部分對應亮度信息，這個“物理意義”的闡述，比單純的數學推導要有效得多。對於那些希望深入理解OpenCV底層算法實現，而不是僅僅調用庫函數的工程師來說，這本書提供瞭堅實的理論基石。它讓我明白，很多我們習以為常的“一鍵式”圖像處理效果，背後是多麼精妙的數學和物理原理的結閤。

評分☆☆☆☆☆

這是一本專注於嵌入式係統軟件開發的實戰指南，風格極其務實，可以說是從一個“野路子”的工程師成長為規範化開發者的必讀之作。全書緊密圍繞實時操作係統（RTOS）的選擇與內核裁剪展開，特彆強調瞭資源受限環境下如何進行任務調度、中斷處理和內存管理。作者用自己多年來的項目經驗，總結齣瞭一套非常實用的“陷阱規避清單”，比如棧溢齣檢測的幾種有效方法，以及如何利用看門狗定時器進行可靠性增強。與其他偏理論的RTOS書籍不同，這本書的大部分章節都基於一個具體的ARM Cortex-M係列的微控製器平颱進行演示，代碼可以直接在開發闆上編譯運行。它沒有過多糾纏於抽象概念，而是直接切入C語言在嵌入式環境中的高級應用，比如volatile關鍵字的真正含義、位域操作的效率優化，以及如何編寫齣符閤MISRA C規範的健壯代碼。讀完後，我感覺自己對嵌入式編程的“工程化”理解提升瞭一個檔次，從能跑起來的代碼，真正邁嚮瞭能穩定運行且易於維護的係統。

評分☆☆☆☆☆

這本關於機器學習的入門教材，簡直是為我這種編程小白量身定做的。作者沒有一上來就拋齣那些晦澀難懂的數學公式，而是從最基礎的概念講起，比如什麼是“特徵”？什麼是“模型”？用非常生活化的例子來比喻，比如把學習過程比作孩子認識世界。我記得第一章講到監督學習時，作者用瞭“教學生認蘋果和香蕉”的例子，清晰地解釋瞭訓練集、測試集和泛化能力的概念。書中的代碼示例大多是用Python配閤Scikit-learn庫實現的，非常貼閤當前的行業主流。而且，每寫完一個算法的講解，都會有一個“動手實踐”的小環節，引導讀者自己動手跑一遍代碼，觀察結果變化，這種即學即用的方式極大地提升瞭我的學習興趣和動手能力。最讓我欣賞的是，作者在介紹復雜模型（比如支持嚮量機或神經網絡）時，總是先描繪其解決問題的核心思想，再逐步深入其數學原理，避免瞭初學者在麵對數學推導時望而卻步的情況。它不是那種隻講理論的“天書”，而是真正想幫你跨過學習門檻的“引路人”。全書的排版也很舒服，代碼塊和文字說明的比例拿捏得恰到好處，讀起來一點也不纍。

評分☆☆☆☆☆

我最近在研究金融風控模型的構建，急需一本能深入講解時間序列分析與預測的專業書籍，而這本側重於經典統計學方法的專著，恰好滿足瞭我的需求。它對ARIMA、GARCH等波動性模型的理論基礎進行瞭極其嚴謹的闡述，不僅僅停留在公式的羅列，更重要的是，它詳細探討瞭模型選擇中的平穩性檢驗、差分階數確定等關鍵步驟的統計學依據和操作細節。書中還配有一套完整的案例數據集，全部是基於真實股票市場的曆史數據，這讓理論的學習與實戰的對接變得非常順暢。例如，在講解協整關係時，作者不僅展示瞭如何使用恩格爾-格蘭傑檢驗，還對比瞭Johansen檢驗的優劣，並給齣瞭在R語言中進行實際操作的詳細腳本。這種深度和廣度兼備的敘述方式，對於需要進行嚴肅學術研究或者構建高精度量化策略的專業人士來說，是不可多得的寶貴資源。這本書的缺點可能在於，對於完全沒有統計學背景的讀者來說，前半部分關於概率論和數理統計基礎的復習會顯得有些枯燥，但對於進階學習者而言，這種紮實的基礎鋪墊是保證後續理解深度的關鍵。