数字图像处理与分析 9787811309348 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈健美，宋余庆，朱峰 著

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• 数字图像处理
• 图像分析
• 图像处理
• 计算机视觉
• 模式识别
• 图像分割
• 图像增强
• 图像特征提取
• 数字信号处理
• 机器学习

店铺： 广影图书专营店

出版社： 江苏大学出版社

ISBN：9787811309348

商品编码：29719826050

包装：平装

出版时间：2015-03-01

基本信息

书名:数字图像处理与分析

定价：38.0元

售价：25.8元,便宜12.2元,折扣67

作者:陈健美, 宋余庆, 朱峰,

出版社：江苏大学出版社

出版日期：2015-03-01

ISBN：9787811309348

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

内容提要

《数字图像处理与分析》是一部系统介绍数字图像的获取、处理与分析、识别及其相关技术的著作。全书共10章，分别为绪论、图像处理数学基础、图像变换、图像增强、图像恢复与重建、图像压缩与编码、图像分割、图像特征与描述、图像挖掘与识别、基于内容图像检索。可分为三个部分，～3章为图像基础部分，介绍有关数字图像的基础知识，主要包括图像及图像处理基本概念、应用领域、成像原理、数学基础知识、图像变换等。第4～6章为第二部分，主要介绍数字图像处理技术，如图像增强、图像压缩与编码、图像恢复与重建。第7～10章为第三部分，主要介绍图像分析与识别技术。

目录

作者介绍

文摘

序言

《光影的奥秘：探索数字世界的视觉语言》 引言 在当今信息爆炸的时代，视觉信息以其直观、高效的特点，渗透到我们生活的方方面面。从医学影像的诊断分析，到工业生产的质量检测，从艺术创作的数字建模，到社会治安的监控追踪，数字图像无处不在，扮演着越来越重要的角色。然而，我们看到的每一幅精美的数字图像，背后都蕴含着复杂的科学原理和精密的算法。它们并非凭空而生，而是经过一系列严谨的数学变换、信号处理和模式识别过程。本书旨在揭示数字图像的内在规律，带领读者深入理解从像素到意义的转化过程，解锁数字世界视觉语言的奥秘，并掌握分析与处理这些图像的核心技术。 第一章：数字图像的本质——像素的语言 数字图像，顾名思义，是由离散的像素点构成的。本章将从最基础的概念出发，解析数字图像的构成要素：像素。我们将详细阐述像素的含义，包括其空间位置和颜色（或灰度）信息。读者将学习到如何将现实世界的连续图像转化为计算机可以理解的离散矩阵，理解分辨率、采样率和量化深度等关键参数对图像质量的影响。同时，我们将探讨不同类型的数字图像，如二值图像、灰度图像和彩色图像，以及它们在表示方式上的差异。 像素的定义与表示： 深入剖析像素作为图像基本单元的数学模型，理解其坐标系统和数值表示。 图像的空间域： 探讨图像的宽度、高度以及分辨率的概念，理解像素密度对图像细节呈现的影响。 图像的亮度与色彩： 讲解灰度图像的灰度级表示，以及彩色图像的色彩模型，如RGB、CMYK、HSV等，理解不同色彩空间的特性及其应用场景。 采样与量化： 详细介绍图像采集过程中采样和量化的原理，理解奈奎斯特采样定理在图像处理中的意义，以及量化误差对图像质量的潜在影响。 图像文件格式： 介绍常见的数字图像文件格式，如BMP、JPEG、PNG、TIFF等，分析它们的特点、优缺点以及在不同应用中的适用性。 第二章：图像的增强与复原——让模糊变清晰，让失真重塑 原始采集的图像往往存在各种瑕疵，如噪声、低对比度、模糊等。本章将聚焦于图像增强和复原技术，旨在改善图像的视觉质量，使其更适合人类观察或后续的分析处理。我们将从点运算和区域运算两个层面，介绍多种经典的图像增强算法。 点运算： 学习直方图均衡化、对比度拉伸、灰度阈值分割等基于像素点独立处理的增强方法，理解它们如何调整图像的灰度分布，提升对比度和细节。 区域运算： 探索卷积运算在图像处理中的核心地位，介绍平滑滤波（如高斯滤波、均值滤波）和锐化滤波（如Sobel算子、Laplacian算子）等滤波器的原理和应用，理解它们如何通过邻域像素的加权平均或差分来达到平滑或突出边缘的目的。 图像复原： 引入图像退化的数学模型，学习逆滤波、维纳滤波等经典复原算法，理解它们如何尝试恢复因噪声、模糊等退化因素而损失的图像信息。 噪声的抑制： 详细讨论图像中常见的噪声类型（如高斯噪声、椒盐噪声）及其产生原因，并介绍针对不同噪声的滤波技术，如中值滤波、高斯滤波、双边滤波等。 第三章：图像的几何变换——重塑空间，改变视角 在许多应用场景下，我们需要对图像的几何结构进行调整，例如旋转、缩放、平移，甚至扭曲。本章将深入探讨图像的几何变换，理解这些变换背后的数学原理，并掌握实现这些变换的方法。 仿射变换： 学习平移、旋转、缩放、剪切等基本仿射变换的数学表示，理解它们如何通过矩阵运算改变像素的空间位置。 透视变换： 探讨更复杂的透视变换，理解它如何模拟相机视角的变化，在三维场景复原和图像校正中扮演重要角色。 坐标映射与插值： 介绍在几何变换过程中，如何处理变换后像素坐标的非整数问题，讲解最邻近插值、双线性插值、双三次插值等常用插值算法的原理和优劣。 图像配准： 引入图像配准的概念，即找到不同图像之间像素的对应关系，学习基于特征点匹配和基于灰度相关性的配准方法，理解其在多源图像融合、变化检测等领域的应用。 第四章：图像的变换域分析——从空间到频率的洞察 将图像从空间域转换到频率域，可以获得不同于空间域的深刻洞察。本章将重点介绍傅里叶变换及其在图像处理中的应用，以及其他重要的变换域分析方法。 傅里叶变换： 详细讲解一维和二维傅里叶变换的原理，理解图像的频率成分如何表示，以及低频、高频成分分别对应图像的哪些特征。 离散余弦变换（DCT）： 介绍DCT的原理及其在图像压缩（如JPEG）中的关键作用，理解其能量集中特性。 小波变换： 探索小波变换的优势，理解它如何同时在时间和频率上进行局部化分析，实现多尺度特征提取。 变换域滤波： 学习如何在频率域进行滤波，例如低通滤波、高通滤波，以及它们在图像平滑和边缘检测中的应用。 功率谱密度分析： 探讨如何通过功率谱密度分析图像的纹理特性和周期性结构。 第五章：图像分割——区分主体与背景 图像分割是将图像划分为若干个具有相似特征的区域的过程，是许多高级图像分析任务（如目标识别、医学诊断）的基础。本章将介绍多种经典的图像分割方法。 阈值分割： 深入讲解全局阈值和局部阈值的概念，介绍Otsu方法等自动阈值确定算法，理解如何根据像素灰度值进行分割。 区域生长法： 探索基于种子点和相似性准则的区域生长算法，理解如何逐步扩展具有相同或相似属性的像素区域。 边缘检测： 回顾并深入分析Canny边缘检测、Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子等经典边缘检测算子，理解它们如何寻找图像中灰度值急剧变化的位置。 分水岭算法： 介绍分水岭算法的原理，理解它如何将图像视为地形图，并通过“流域”来分割图像。 图论方法： 简要介绍图割等基于图论的分割方法，为更复杂的分割问题提供思路。 第六章：特征提取与描述——抓住图像的“灵魂” 为了让计算机能够理解和识别图像内容，我们需要从中提取出能够代表其本质特征的信息。本章将聚焦于特征提取与描述技术。 边缘和角点特征： 学习如何从图像中检测和描述边缘和角点，如Harris角点检测器、SIFT（尺度不变特征变换）等。 纹理特征： 介绍灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等纹理描述子，理解它们如何刻画图像的粗糙度、规律性等特征。 形状特征： 探讨如何提取和描述物体的形状信息，如轮廓描述子、区域矩等。 颜色特征： 学习如何使用颜色直方图、颜色矩等来描述图像的颜色分布。 特征向量与降维： 介绍主成分分析（PCA）等降维技术，理解如何将高维特征压缩到低维空间，以提高效率和鲁棒性。 第七章：图像分类与识别——让机器“看懂”世界 在提取了图像的特征之后，下一步就是利用这些特征对图像进行分类或识别。本章将介绍图像分类与识别的基本原理和常用算法。 模式识别基础： 引入模式识别的基本概念，如训练样本、分类器、决策边界等。 监督学习分类器： 详细介绍支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树、贝叶斯分类器等经典的监督学习算法在图像分类中的应用。 神经网络与深度学习入门： 介绍人工神经网络的基本结构和工作原理，并简要引入卷积神经网络（CNN）等在图像识别领域取得巨大成功的深度学习模型，为读者打开更广阔的视野。 性能评估： 学习如何使用准确率、精确率、召回率、F1分数等指标来评估图像分类和识别算法的性能。 第八章：图像的应用领域——技术在实践中的力量 本章将带领读者回顾前面所学的技术如何在各个实际应用领域发挥作用，展示数字图像处理与分析的强大力量。 医学影像分析： 探讨X射线、CT、MRI等医学影像的增强、分割、识别技术在疾病诊断、手术规划中的应用。 遥感图像处理： 介绍卫星图像、航空照片的分析技术在环境监测、资源勘探、城市规划等方面的作用。 工业视觉： 讲解机器视觉在产品质量检测、自动化生产中的应用，如何实现对工件的尺寸测量、缺陷识别。 计算机视觉与人机交互： 探讨人脸识别、手势识别、物体跟踪等技术在智能监控、增强现实、虚拟现实等领域的应用。 多媒体与娱乐： 介绍图像压缩、图像修复、特效制作等在电影、游戏、艺术设计中的应用。 结论 数字图像处理与分析是一个充满活力且不断发展的领域，它连接着数学、计算机科学、物理学和工程学等多个学科。本书从基础概念出发，逐步深入到各种核心技术和应用，力求为读者构建一个全面而清晰的知识体系。掌握这些技术，不仅能够帮助我们更深入地理解我们所处的数字世界，更能赋予我们创造和改造视觉信息的强大能力，从而在科研、工程、艺术等诸多领域实现更大的突破。希望本书能成为您探索数字图像世界的一本得力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实战性绝对是它最大的亮点之一，简直是为我们这些搞算法落地的工程师量身定做的工具书。市面上很多教材往往理论和实践脱节，光是公式推导看得人云里雾里，真要动手写代码却无从下手。但这本书不同，它在讲解完每一个核心技术，比如傅里叶变换在图像去噪中的应用时，紧接着就提供了伪代码级别的实现思路，甚至对不同滤波器（如高斯、中值）在不同噪声模型下的表现进行了细致的对比分析。我最欣赏它对“尺度空间”理论的阐述，这部分内容往往是其他教材的难点和重点。作者用了一种非常直观的方式，通过多尺度的信息融合来解释如何提取出图像中具有鲁棒性的特征点。阅读过程中，我多次暂停下来，对照着自己正在进行的项目，思考如何将书中介绍的特定变换或优化方法融入现有流程。书中对计算复杂度的分析也极其到位，这在需要实时处理的系统中至关重要，它让我们不仅知道“能做”，更知道“怎么高效地做”，这种对工程细节的把控，让人由衷地佩服。

评分☆☆☆☆☆

与其他同类书籍相比，这本书在内容的广度和前沿性上，展现出一种令人惊喜的平衡感。它并没有沉溺于经典的、已经成熟的算法，比如早期的边缘检测和直方图均衡化，而是巧妙地将这些基础知识作为铺垫，快速切入到更具挑战性的领域。我特别关注到其中关于非线性扩散滤波器的介绍，它不仅涵盖了经典的Perona-Malik模型，还追溯了其在提高边缘保持方面的理论基础，甚至提到了近年来一些基于变分法改进的最新研究方向。更难得的是，作者在讨论这些前沿技术时，并没有陷入纯数学的泥潭，而是始终将重点放在这些技术如何解决实际图像退化问题上。阅读体验非常流畅，仿佛作者在耐心地引导你，从一个清晰的起点出发，逐步攀登到知识的高峰。每一次翻页，都感觉自己对图像世界的理解又深了一层，不再是零散的知识点堆砌，而是形成了一个有机的、相互关联的知识体系，这种整体性的提升，是我在其他地方很难获得的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图示设计，简直可以称得上是教科书级别的典范。对于理解那些空间域和频率域的变换，清晰的视觉辅助材料是至关重要的。作者在这方面做得极为出色，几乎每一个关键概念，都有精心绘制的示意图来佐证。比如，讲解卷积操作时，不仅有核函数在图像上滑动的动态示意，还有输入、核、输出三者在频域上的直观对比。那些复杂的数学公式，也都被巧妙地用不同的字体和缩进进行了区分，使得即便是在推导复杂迭代算法时，读者的视线也能轻易地跟上作者的思路。我甚至觉得，这本书可以被用作入门视觉艺术或科学传播的教材，因为它完美地诠释了如何用最简洁的方式传达最复杂的信息。相比那些充斥着大量印刷错误或图表模糊不清的资料，阅读这本制作精良的著作本身就是一种享受，它极大地降低了学习的认知负荷，让我的注意力可以完全集中在知识的摄取上，而不是去猜测图上某条线代表的究竟是X还是Y。

评分☆☆☆☆☆

这本书的学术深度和批判性思维的培养，是令我最为赞赏的方面。它不仅仅是一本“如何做”的指南，更是一本“为什么这样”的哲学思考录。在讨论图像增强技术时，作者并没有简单地罗列各种增强算法的参数设置，而是深入探讨了“增强”这个行为本身的局限性和主观性。例如，它会引导读者思考：我们所追求的“清晰”或“对比度高”是否总是等同于信息量最大化？书中对不同评估指标（如PSNR, SSIM）的局限性分析尤其精辟，它明确指出了这些指标在多大程度上不能完全等同于人眼的主观感受。这种对技术局限性的坦诚披露和深入探讨，培养了读者一种必要的怀疑精神和科学的审慎态度。它教会我，在实际应用中，任何工具的选择都应该基于对问题本质的深刻理解，而不是盲目套用标准流程。这本书的价值，已远超出一本技术手册的范畴，更像是一位经验丰富的导师，在循循善诱，指引我们在信息爆炸的时代，如何保持清醒和专业的判断力。

评分☆☆☆☆☆

初次翻开这本书，那种扑面而来的学术气息和严谨的排版，立刻让我感受到这是一本下了真功夫的著作。作者在绪论部分就展现出对该领域历史脉络的清晰梳理，从早期的模拟信号处理过渡到如今基于数字化的复杂算法，逻辑链条衔接得天衣无缝。尤其让我印象深刻的是，它并没有急于展示那些炫酷的算法效果，而是花了大篇幅在基础理论的构建上，比如采样、量化这些最根本的步骤，如何影响到后续处理的精度和效率，讲解得极其透彻。我特别喜欢其中关于图像表示的章节，它不仅仅停留在矩阵运算的层面，还深入探讨了不同数据结构在特定场景下的优劣势。例如，在处理稀疏图像数据时，传统的二维数组效率低下，而书中介绍的链式结构或树状结构如何在内存和计算时间上带来优势，简直是为实际工程应用提供了宝贵的思路。整本书的语言风格是沉稳而有力的，没有太多华丽的辞藻，每一个论述都像是经过深思熟虑的结论，让人忍不住想要拿起笔做详细的笔记，仿佛置身于一场高水平的学术研讨会中，感受着知识的深度和广度。