国外电子与通信教材系列：数字图像处理（英文版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 卡斯尔曼（CastlemanK.R.） 著

图书标签:

• 数字图像处理
• 图像处理
• 电子通信
• 教材
• 英文教材
• 信号处理
• 计算机视觉
• 通信工程
• 电子工程
• 高等教育

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121063640

版次：1

商品编码：10143195

包装：平装

开本：16开

出版时间：2008-04-01

用纸：胶版纸

页数：667

正文语种：英语

编辑推荐

　　数字图像处理技术在近二十多年来获得了迅猛发展。《国外电子与通信教材系列·数字图像处理（英文版）》系统而全面地介绍了数字图像处理这一新兴学科。全书既注重了基本概念及理念的阐述，也注意该技术在各个领域内的实际应用与问题解决，力求做到理论与实践相结合。《国外电子与通信教材系列·数字图像处理（英文版）》采用了理论基础、实例说明、数学分析、专业应用相结合的方法，使读者可以循序渐进地深入数字图像处理的世界。
　　《国外电子与通信教材系列·数字图像处理（英文版）》的显著特点：
　　内容由浅入深，分为三大部分：基本概念，深入的课题，专门的应用
　　每章最后给出了大量精选习题，有助于读者巩固并掌握各章所介绍的知识
　　采用图解方式，有助于读者直观地理解所述内容
　　附录包含了大量数字图像处理的专业词汇、分门别类的参考文献和相关的数学基础

内容简介

　　数字图像处理领域理论与实践相结合的成功之作，也是经典之作。全书强调如何应用理论知识解决工业和科学研究中常见的实际问题，着重阐述了数字图像处理的基本概念和实用技术，使读者能够使用这些技术解决数字图像处理中所遇到的各种问题。全书首先讲述数字化图像及其显示以及图像处理软件，接着讲解点、代数和几何运算，之后讲解线性系统理论、傅里叶变换、离散图像变换和小波变换，再后讲解图像复原、图像压缩和模式识别，最后讲解彩色、多光谱图像处理和三维图像处理。

作者简介

　　Kenneth R.Castleman，于1967年和1970年在Texas大学Austin分校获电子工程硕士和生物医学工程博士学位，早年曾在CalTech任教和从事研究工作，讲授“数字图像处理”课程。其后的几十年里，曾在USC、UCLA、NASA/JPL等著名学校或重要机构任职，1991年至今任Perceptive Scientific Instruments（PSI）公司主管兄＆D的副总裁，从事医学图像研究和应用产品开发。

目录

Part One
1　IMAGES AND DIGITAL PROCESSING
1.1 Introduction
1.2 The Elements of Digital Image Processing
1.3 Philosophical Considerations
1.4 Digital Image Processing in Practice
Problems
References
2 DIGITIZING IMAGES
2.1 Introduction
2.2 Characteristics of an Image Digitizer
2.3 Types of Image Digitizers
2.4 Image-Digitizing Components
2.5 Electronic Image Tube Cameras
2.6 Solid-State Cameras
2.7 Film Scanning
2.8 Summary of Important Points
Problems
Projects
References
3 DIGITAL IMAGE DISPLAY
3.1 Introduction
3.2 Display Characteristics
3.3 Volatile Displays
3.4 Permanent Displays
3.5 Summary of Important Points
Problems
Projects
References
4 IMAGE-PROCESSING SOFTWARE
4.1 Introduction
4.2 Image-Processing Systems
4.3 The User Interface
4.4 The Software Development Process
4.5 Summary of Important Points
Problems
Projects
References
5 THE GRAY-LEVEL HISTOGRAM
5.1 Introduction
5.2 Uses of the Histogram
5.3 Relationship Between Histogram and Image
5.4 Summary of Important Points
Problems
Projects
References
6 POINT OPERATIONS
6.1 Introduction
6.2 Point Operations and the Histogram
6.3 Applications of Point Operations
6.4 Summary of Important Points
Problems
Projects
7 ALGEBRAIC OPERATIONS
7.1 Introduction
7.2 Algebraic Operations and the Histogram
8 GEOMETRIC OPERATIONS
……
Part Two
9 LINEAR SYSTEM THEORY
10 THE FOURIER TRANSFORM
11 FILTER DESIGN
12 PROCESSING SAMPLED DATA
13 DISCRETE IMAGE TRANSFORMS
14 WAVELET TRANSFORMS
15 OPTICS AND SYSTEM ANALYSIS
Part Three
16 IMAGE RESTORATION
17 IMAGE COMPRESSION
18 PATTERN RECOGNITION: IMAGE SEGMENTATION
19 PATTERN RECOGNITION: OBJECT MEASUREMENT
20 PATTERN RECOGNITION: CLASSIFICATION AND ESTIMATION
21 COLOR AND MULTISPECTRAL IMAGE PROCESSING
22 THREE-DIMENSIONAL IMAGE PROCESSING
A1 GLOSSARY OF IMAGE PROCESSING TERMS
A2 BIBLIOGRAPHY
A3 MATHEMATICAL BACKGROUND
INDEX

前言/序言

　　

数字图像处理：捕捉、分析与重塑视觉世界的原理与实践 数字图像处理，一门融合了数学、计算机科学、电子工程以及光学等多个学科的尖端技术，正以前所未有的方式改变着我们感知、理解和交互世界的方式。从医学影像诊断到自动驾驶汽车的“眼睛”，从安防监控的智能分析到娱乐媒体的视觉特效，数字图像处理无处不在，成为现代科技进步的强大驱动力。本书旨在深入剖析数字图像处理的核心理论，并展示其在各个领域的广泛应用，带领读者踏上一次从基础概念到前沿技术的探索之旅。 一、 数字图像的基石：理解视觉信息的载体 任何数字图像处理的起点，都源于对数字图像本身的深刻理解。本书将首先引导读者认识数字图像的本质。我们将详细阐述图像的构成元素——像素，解释每个像素如何通过灰度值或颜色值来代表光线的强度和色彩。读者将了解到不同类型的数字图像，如二值图像、灰度图像和彩色图像，以及它们在存储和表示上的差异。 图像的数字化过程，即采样和量化，是连接现实世界模拟信号与计算机数字表示的关键。我们将深入探讨采样频率和量化比特数如何影响图像的质量，以及它们与图像分辨率、细节层次之间的关系。理解这些基本概念，如同搭建起一座通往数字图像处理世界的坚实桥梁。 此外，图像的几何变换，如平移、旋转、缩放和剪切，也是图像处理中不可或缺的基础操作。这些变换不仅用于调整图像的尺寸和方向，更是后续许多高级处理算法的前提。本书将通过清晰的数学模型和直观的示例，帮助读者掌握这些变换的原理和实现方法。 二、 图像增强：提升视觉质量，揭示隐藏信息 图像增强技术的目标是改善图像的视觉质量，使其更适合人眼观察，或者为后续的分析处理提供更清晰、更有用的信息。本书将系统介绍各种经典的图像增强方法。 点运算增强是图像增强中最基本也是最直接的方法。读者将学习如何通过调整像素的灰度值来改变图像的亮度、对比度，以及实现图像的负片效果。直方图均衡化，作为一种重要的全局增强技术，将被深入讲解。它通过重新分布图像的灰度级，使得图像的灰度直方图趋于平坦，从而增强图像的整体对比度，特别适用于对比度较低的图像。 局部增强技术则更加精细，它们关注图像的局部区域，并根据区域的特性进行增强。我们将介绍基于空域滤波的方法，如平滑滤波（包括均值滤波、高斯滤波）和锐化滤波（包括拉普拉斯算子、Sobel算子）。这些滤波器的作用机制、参数选择以及对图像细节和噪声的影响将被详细阐述。读者将理解，平滑滤波可以有效去除图像中的随机噪声，但会模糊图像细节；而锐化滤波则能增强图像的边缘和细节，但也可能放大噪声。 除了灰度图像的增强，彩色图像的增强也将是重点。本书将介绍如何针对彩色图像的不同颜色通道（如RGB、HSV）进行增强，以及如何保持彩色图像的色彩平衡和视觉一致性。 三、 图像复原：去除失真，恢复原始面貌 与图像增强不同，图像复原旨在消除或减轻由于传感器缺陷、相机运动、成像过程中的噪声、模糊等原因造成的图像失真，尽可能地恢复图像的原始信息。 噪声是图像处理中最常见的干扰因素之一。本书将详细介绍不同类型的噪声，如高斯噪声、椒盐噪声、周期噪声等，并深入探讨各种噪声抑制技术。除了前面提到的空域滤波方法，我们还将引入频率域的噪声滤波技术，例如理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器、高斯低通滤波器，以及在频率域抑制周期噪声的陷波滤波器。读者将理解，在频率域进行滤波可以有效地去除特定频率范围内的噪声，尤其适用于周期性噪声。 运动模糊是另一个常见的图像退化现象。我们将介绍运动模糊的模型，并探讨各种图像复原技术，如逆滤波、维纳滤波。维纳滤波是一种基于统计特性的复原方法，它在噪声和退化都存在的情况下，能取得比逆滤波更好的效果。 除了噪声和模糊，图像的其他退化形式，如失焦、几何畸变等，也将得到讨论，并介绍相应的复原方法。 四、 图像分割：从像素点到有意义的区域 图像分割是将图像划分为多个具有独特性质的区域（或称为对象）的过程，是图像理解和分析的关键步骤。本书将系统介绍各种图像分割技术。 阈值分割是最简单也是最常用的分割方法。我们将详细讲解全局阈值和局部阈值的使用，以及Otsu方法等自动阈值确定技术。 区域生长算法是一种基于像素相似性的分割方法。它从一个或多个种子点开始，逐步将邻近的、与种子点具有相似特性的像素合并到同一个区域。读者将学习如何选择合适的生长准则，以及区域生长算法的优缺点。 边缘检测是分割的重要前提。本书将介绍经典的边缘检测算子，如Roberts、Prewitt、Sobel算子，以及更先进的Canny边缘检测算法。Canny算法通过多步处理，包括高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制和滞后阈值处理，能够有效地检测出连续、准确的边缘。 此外，连通分量分析、分水岭算法等其他重要的分割技术也将得到深入讲解，帮助读者掌握从不同角度实现图像区域划分的方法。 五、 特征提取与描述：理解图像内容的关键 在图像分割的基础上，我们需要进一步提取图像中的关键特征，并对其进行描述，以便进行模式识别、对象识别、图像检索等应用。 本书将介绍各种局部特征描述符，如Harris角点检测器，以及SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）等，它们能够在不同的尺度、旋转和光照条件下稳定地检测和描述图像中的关键点。 形状特征是描述对象形状的重要方式。我们将讨论边界描述符（如傅里叶描述符）和区域描述符（如Hu矩）。这些描述符能够提供对物体形状的紧凑且具有区分度的表示。 纹理特征则用于描述图像的粗糙度、平滑度等局部变化模式。读者将学习如何使用灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等方法来提取和描述图像的纹理信息。 六、 图像压缩：高效存储与传输视觉数据 随着图像分辨率的不断提高和应用场景的增多，图像的存储和传输成为一个重要挑战。图像压缩技术旨在减少图像数据量，同时尽可能地保留图像信息。 本书将区分无损压缩和有损压缩。无损压缩能够完全恢复原始图像，而有损压缩在牺牲部分图像质量的前提下，实现更高的压缩比。 我们将介绍一些经典的图像压缩算法，包括游程编码（RLE）、霍夫曼编码等熵编码技术，以及Lempel-Ziv-Welch（LZW）算法。 在有损压缩方面，我们将深入讲解离散余弦变换（DCT）在JPEG压缩标准中的核心作用，以及量化和熵编码是如何协同工作的。读者将理解，通过在变换域对图像进行量化，可以有效地丢弃人眼不敏感的信息，从而实现显著的压缩。 七、 形态学处理：基于图像形状的操作 形态学处理是一类基于图像形状的操作，它利用结构元素来对图像进行处理，常用于图像的预处理、特征提取和分割。 本书将详细讲解两种基本的形态学运算：腐蚀和膨胀。腐蚀可以去除图像中的小对象和细小的连接，而膨胀则可以连接断裂的区域和填充小的孔洞。 在此基础上，读者将学习到更复杂的形态学运算，如开运算（腐蚀后膨胀）和闭运算（膨胀后腐蚀）。开运算能够去除小的物体，而闭运算能够填充小的孔洞。 这些形态学运算在目标检测、图像去噪、形状分析等方面有着广泛的应用。 八、 图像处理在实际中的应用 理论的学习离不开实际的应用。本书的最后部分将聚焦于数字图像处理在各个领域的实际应用，让读者直观地感受到这门技术的力量。 医学影像：从X光片、CT、MRI到显微镜图像，图像处理技术在疾病诊断、手术规划、药物研发中扮演着至关重要的角色。例如，通过图像增强和分割，医生可以更清晰地观察病灶；通过特征提取，可以对医学影像进行量化分析，辅助诊断。 计算机视觉：这是图像处理技术最广泛的应用领域之一。包括人脸识别、物体检测与跟踪、场景理解、三维重建、手势识别等。自动驾驶汽车的感知系统，智能安防的监控分析，机器人视觉导航，都依赖于强大的计算机视觉技术。 遥感与地理信息系统（GIS）：卫星图像和航空照片的处理是遥感的核心。通过图像增强、分类和变化检测，可以监测地表覆盖变化、分析农业生产、进行城市规划、灾害评估等。 工业检测与质量控制：在制造业中，机器视觉技术被广泛应用于产品的缺陷检测、尺寸测量、装配校正等，大大提高了生产效率和产品质量。 多媒体与娱乐：图像处理技术是电影特效、图像编辑软件、视频编码解码、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等领域不可或缺的部分。 总结 数字图像处理是一门充满活力且应用广泛的学科。本书力求从理论到实践，为读者提供一个全面而深入的学习框架。通过掌握本书中的核心概念和技术，读者将能够更好地理解数字图像的形成与分析，并将其应用于解决各种现实世界中的挑战，从而在不断发展的科技浪潮中占据有利地位。无论您是计算机科学、电子工程、生物医学工程，还是其他相关领域的学生或研究人员，本书都将是您探索数字图像世界的重要向导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的印刷质量真的太糟糕了，纸张薄得像宣纸，封面也软塌塌的，拿在手里完全没有分量感。每次翻页都感觉像在摧残一本脆弱的古籍，生怕一不小心就把书页撕裂了。更别说墨迹了，简直是晕染得没法看，有些地方字迹模糊不清，像是被雨淋湿过的旧报纸。我购买这本书的时候，本来是抱着学习的心态，想认真钻研一下其中的知识，结果被这糟糕的印刷质量劝退了。我曾经也买过一些外文教材，虽然价格不菲，但起码印刷精美，纸张厚实，手感也很好，每次翻阅都是一种享受。这次的体验让我非常失望，感觉像是花钱买了一堆废纸。而且，我发现书中的一些图例也因为印刷的原因，细节完全看不清楚，这对于一本需要大量图示来辅助理解的教材来说，是致命的缺陷。我真的很希望出版社能够重视一下印刷质量，毕竟教材是知识的载体，如果连载体都如此粗糙，又如何让人安心地学习呢？我甚至怀疑这批书是不是有瑕疵，不然怎么会差到这种地步。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版设计可以说是乏善可陈，甚至可以说是糟糕透顶。正文和目录之间的缩进非常混乱，导致很多章节的起始位置不一致，看起来非常不舒服。而且，字体的选择也让我非常头疼，字体大小不一，有些地方细小得几乎看不清，有些地方又过于粗大，显得非常突兀。更不用说段落之间的间距了，时而紧密得像要粘在一起，时而又疏远得像两篇文章。这种杂乱无章的排版，极大地分散了我的注意力，让我很难沉下心来去阅读。我曾经遇到过一些排版精美的教材，它们通过合理的留白、清晰的字体和统一的格式，让阅读体验变得愉悦而高效。而这本书，则完全相反，像是随意堆砌的文字，毫无美感可言。我甚至怀疑，这是否是出版社为了节省成本而采取的粗劣做法。无论如何，这种排版已经严重影响了我的阅读体验，让我对这本书产生了深深的抵触情绪。

评分☆☆☆☆☆

阅读过程中，我最大的困扰在于其章节之间的过渡非常生硬，仿佛是把零散的文章拼凑在一起。作者在讲述某个概念时，突然就会跳到另一个完全不相干的主题，没有任何铺垫或解释。我花了很长时间才适应这种跳跃式的叙事风格，但说实话，这极大地影响了我的学习效率。很多时候，我需要反复阅读前后的章节，试图找到逻辑上的联系，但这往往是徒劳的。我期望一本教材能够循序渐进，由浅入深，引导读者逐步构建起对整个知识体系的认知。然而，这本书在这方面做得非常不足。举个例子，它在讲解完一个基础算法后，立刻就抛出了一个非常高深的优化技术，而中间缺失了大量解释如何从基础算法过渡到该优化技术的必要步骤和理论支撑。这对于初学者来说，无疑是一道难以逾越的鸿沟。我不得不去找其他辅助资料，才能勉强理解其中的一些内容。这种割裂感让我觉得这本书更像是一本论文集，而不是一本系统性的教材。

评分☆☆☆☆☆

这本书在习题设计上存在严重的问题，数量稀少且质量堪忧。我翻遍全书，发现每章的习题数量屈指可数，而且很多题目都过于简单，几乎没有挑战性，无法真正检验对知识的掌握程度。更令人沮丧的是，部分习题的答案也存在错误，这让我对书本内容的准确性产生了怀疑。我需要花费大量时间去验证习题的正确性，而不是专注于学习新知识。一本好的教材，其习题设计应该是循序渐进的，能够从易到难，覆盖教材中各个重要的知识点，并且答案解析应该详细准确，能够帮助读者巩固和深化理解。这本书在这方面做得非常失败，给我的学习带来了极大的困扰。我曾寄希望于通过大量的练习来巩固课堂所学，但这本书提供的机会寥寥无几，而且质量无法保证。这让我感到非常不满意，也影响了我对这本书的整体评价。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常晦涩难懂，感觉作者像是故意用最复杂的词汇和最冗长的句子来表达每一个观点。很多时候，我需要查阅大量的词典和专业术语表，才能勉强理解一句话的意思。而且，句子结构也异常复杂，从句套从句，长难句比比皆是，读起来非常费力，根本无法集中注意力去理解其深层的含义。我尝试过放慢阅读速度，逐字逐句地去分析，但效果甚微。与其说是学习知识，不如说是在进行一场语言的“解码”挑战。我曾经阅读过一些其他国家的优秀教材，它们往往语言简洁明了，逻辑清晰，即使是面对复杂的概念，也能用通俗易懂的方式进行解释，让读者能够轻松地掌握。这本书完全是反其道而行之，让人望而却步。我甚至开始怀疑，这种极度复杂的语言是为了掩盖其内容的浅薄，还是作者本身就习惯于这种“精英化”的表达方式，而忽略了读者的理解能力。