國外電子與通信教材係列：數字圖像處理（英文版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 卡斯爾曼（CastlemanK.R.） 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 圖像處理
• 電子通信
• 教材
• 英文教材
• 信號處理
• 計算機視覺
• 通信工程
• 電子工程
• 高等教育

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121063640

版次：1

商品編碼：10143195

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2008-04-01

用紙：膠版紙

頁數：667

正文語種：英語

編輯推薦

　　數字圖像處理技術在近二十多年來獲得瞭迅猛發展。《國外電子與通信教材係列·數字圖像處理（英文版）》係統而全麵地介紹瞭數字圖像處理這一新興學科。全書既注重瞭基本概念及理念的闡述，也注意該技術在各個領域內的實際應用與問題解決，力求做到理論與實踐相結閤。《國外電子與通信教材係列·數字圖像處理（英文版）》采用瞭理論基礎、實例說明、數學分析、專業應用相結閤的方法，使讀者可以循序漸進地深入數字圖像處理的世界。
　　《國外電子與通信教材係列·數字圖像處理（英文版）》的顯著特點：
　　內容由淺入深，分為三大部分：基本概念，深入的課題，專門的應用
　　每章最後給齣瞭大量精選習題，有助於讀者鞏固並掌握各章所介紹的知識
　　采用圖解方式，有助於讀者直觀地理解所述內容
　　附錄包含瞭大量數字圖像處理的專業詞匯、分門彆類的參考文獻和相關的數學基礎

內容簡介

　　數字圖像處理領域理論與實踐相結閤的成功之作，也是經典之作。全書強調如何應用理論知識解決工業和科學研究中常見的實際問題，著重闡述瞭數字圖像處理的基本概念和實用技術，使讀者能夠使用這些技術解決數字圖像處理中所遇到的各種問題。全書首先講述數字化圖像及其顯示以及圖像處理軟件，接著講解點、代數和幾何運算，之後講解綫性係統理論、傅裏葉變換、離散圖像變換和小波變換，再後講解圖像復原、圖像壓縮和模式識彆，最後講解彩色、多光譜圖像處理和三維圖像處理。

作者簡介

　　Kenneth R.Castleman，於1967年和1970年在Texas大學Austin分校獲電子工程碩士和生物醫學工程博士學位，早年曾在CalTech任教和從事研究工作，講授“數字圖像處理”課程。其後的幾十年裏，曾在USC、UCLA、NASA/JPL等著名學校或重要機構任職，1991年至今任Perceptive Scientific Instruments（PSI）公司主管兄＆D的副總裁，從事醫學圖像研究和應用産品開發。

目錄

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

　　

數字圖像處理：捕捉、分析與重塑視覺世界的原理與實踐 數字圖像處理，一門融閤瞭數學、計算機科學、電子工程以及光學等多個學科的尖端技術，正以前所未有的方式改變著我們感知、理解和交互世界的方式。從醫學影像診斷到自動駕駛汽車的“眼睛”，從安防監控的智能分析到娛樂媒體的視覺特效，數字圖像處理無處不在，成為現代科技進步的強大驅動力。本書旨在深入剖析數字圖像處理的核心理論，並展示其在各個領域的廣泛應用，帶領讀者踏上一次從基礎概念到前沿技術的探索之旅。 一、 數字圖像的基石：理解視覺信息的載體 任何數字圖像處理的起點，都源於對數字圖像本身的深刻理解。本書將首先引導讀者認識數字圖像的本質。我們將詳細闡述圖像的構成元素——像素，解釋每個像素如何通過灰度值或顔色值來代錶光綫的強度和色彩。讀者將瞭解到不同類型的數字圖像，如二值圖像、灰度圖像和彩色圖像，以及它們在存儲和錶示上的差異。 圖像的數字化過程，即采樣和量化，是連接現實世界模擬信號與計算機數字錶示的關鍵。我們將深入探討采樣頻率和量化比特數如何影響圖像的質量，以及它們與圖像分辨率、細節層次之間的關係。理解這些基本概念，如同搭建起一座通往數字圖像處理世界的堅實橋梁。 此外，圖像的幾何變換，如平移、鏇轉、縮放和剪切，也是圖像處理中不可或缺的基礎操作。這些變換不僅用於調整圖像的尺寸和方嚮，更是後續許多高級處理算法的前提。本書將通過清晰的數學模型和直觀的示例，幫助讀者掌握這些變換的原理和實現方法。 二、 圖像增強：提升視覺質量，揭示隱藏信息 圖像增強技術的目標是改善圖像的視覺質量，使其更適閤人眼觀察，或者為後續的分析處理提供更清晰、更有用的信息。本書將係統介紹各種經典的圖像增強方法。 點運算增強是圖像增強中最基本也是最直接的方法。讀者將學習如何通過調整像素的灰度值來改變圖像的亮度、對比度，以及實現圖像的負片效果。直方圖均衡化，作為一種重要的全局增強技術，將被深入講解。它通過重新分布圖像的灰度級，使得圖像的灰度直方圖趨於平坦，從而增強圖像的整體對比度，特彆適用於對比度較低的圖像。 局部增強技術則更加精細，它們關注圖像的局部區域，並根據區域的特性進行增強。我們將介紹基於空域濾波的方法，如平滑濾波（包括均值濾波、高斯濾波）和銳化濾波（包括拉普拉斯算子、Sobel算子）。這些濾波器的作用機製、參數選擇以及對圖像細節和噪聲的影響將被詳細闡述。讀者將理解，平滑濾波可以有效去除圖像中的隨機噪聲，但會模糊圖像細節；而銳化濾波則能增強圖像的邊緣和細節，但也可能放大噪聲。 除瞭灰度圖像的增強，彩色圖像的增強也將是重點。本書將介紹如何針對彩色圖像的不同顔色通道（如RGB、HSV）進行增強，以及如何保持彩色圖像的色彩平衡和視覺一緻性。 三、 圖像復原：去除失真，恢復原始麵貌 與圖像增強不同，圖像復原旨在消除或減輕由於傳感器缺陷、相機運動、成像過程中的噪聲、模糊等原因造成的圖像失真，盡可能地恢復圖像的原始信息。 噪聲是圖像處理中最常見的乾擾因素之一。本書將詳細介紹不同類型的噪聲，如高斯噪聲、椒鹽噪聲、周期噪聲等，並深入探討各種噪聲抑製技術。除瞭前麵提到的空域濾波方法，我們還將引入頻率域的噪聲濾波技術，例如理想低通濾波器、巴特沃斯低通濾波器、高斯低通濾波器，以及在頻率域抑製周期噪聲的陷波濾波器。讀者將理解，在頻率域進行濾波可以有效地去除特定頻率範圍內的噪聲，尤其適用於周期性噪聲。 運動模糊是另一個常見的圖像退化現象。我們將介紹運動模糊的模型，並探討各種圖像復原技術，如逆濾波、維納濾波。維納濾波是一種基於統計特性的復原方法，它在噪聲和退化都存在的情況下，能取得比逆濾波更好的效果。 除瞭噪聲和模糊，圖像的其他退化形式，如失焦、幾何畸變等，也將得到討論，並介紹相應的復原方法。 四、 圖像分割：從像素點到有意義的區域 圖像分割是將圖像劃分為多個具有獨特性質的區域（或稱為對象）的過程，是圖像理解和分析的關鍵步驟。本書將係統介紹各種圖像分割技術。 閾值分割是最簡單也是最常用的分割方法。我們將詳細講解全局閾值和局部閾值的使用，以及Otsu方法等自動閾值確定技術。 區域生長算法是一種基於像素相似性的分割方法。它從一個或多個種子點開始，逐步將鄰近的、與種子點具有相似特性的像素閤並到同一個區域。讀者將學習如何選擇閤適的生長準則，以及區域生長算法的優缺點。 邊緣檢測是分割的重要前提。本書將介紹經典的邊緣檢測算子，如Roberts、Prewitt、Sobel算子，以及更先進的Canny邊緣檢測算法。Canny算法通過多步處理，包括高斯平滑、梯度計算、非極大值抑製和滯後閾值處理，能夠有效地檢測齣連續、準確的邊緣。 此外，連通分量分析、分水嶺算法等其他重要的分割技術也將得到深入講解，幫助讀者掌握從不同角度實現圖像區域劃分的方法。 五、 特徵提取與描述：理解圖像內容的關鍵 在圖像分割的基礎上，我們需要進一步提取圖像中的關鍵特徵，並對其進行描述，以便進行模式識彆、對象識彆、圖像檢索等應用。 本書將介紹各種局部特徵描述符，如Harris角點檢測器，以及SIFT（尺度不變特徵變換）、SURF（加速穩健特徵）等，它們能夠在不同的尺度、鏇轉和光照條件下穩定地檢測和描述圖像中的關鍵點。 形狀特徵是描述對象形狀的重要方式。我們將討論邊界描述符（如傅裏葉描述符）和區域描述符（如Hu矩）。這些描述符能夠提供對物體形狀的緊湊且具有區分度的錶示。 紋理特徵則用於描述圖像的粗糙度、平滑度等局部變化模式。讀者將學習如何使用灰度共生矩陣（GLCM）、局部二值模式（LBP）等方法來提取和描述圖像的紋理信息。 六、 圖像壓縮：高效存儲與傳輸視覺數據 隨著圖像分辨率的不斷提高和應用場景的增多，圖像的存儲和傳輸成為一個重要挑戰。圖像壓縮技術旨在減少圖像數據量，同時盡可能地保留圖像信息。 本書將區分無損壓縮和有損壓縮。無損壓縮能夠完全恢復原始圖像，而有損壓縮在犧牲部分圖像質量的前提下，實現更高的壓縮比。 我們將介紹一些經典的圖像壓縮算法，包括遊程編碼（RLE）、霍夫曼編碼等熵編碼技術，以及Lempel-Ziv-Welch（LZW）算法。 在有損壓縮方麵，我們將深入講解離散餘弦變換（DCT）在JPEG壓縮標準中的核心作用，以及量化和熵編碼是如何協同工作的。讀者將理解，通過在變換域對圖像進行量化，可以有效地丟棄人眼不敏感的信息，從而實現顯著的壓縮。 七、 形態學處理：基於圖像形狀的操作 形態學處理是一類基於圖像形狀的操作，它利用結構元素來對圖像進行處理，常用於圖像的預處理、特徵提取和分割。 本書將詳細講解兩種基本的形態學運算：腐蝕和膨脹。腐蝕可以去除圖像中的小對象和細小的連接，而膨脹則可以連接斷裂的區域和填充小的孔洞。 在此基礎上，讀者將學習到更復雜的形態學運算，如開運算（腐蝕後膨脹）和閉運算（膨脹後腐蝕）。開運算能夠去除小的物體，而閉運算能夠填充小的孔洞。 這些形態學運算在目標檢測、圖像去噪、形狀分析等方麵有著廣泛的應用。 八、 圖像處理在實際中的應用 理論的學習離不開實際的應用。本書的最後部分將聚焦於數字圖像處理在各個領域的實際應用，讓讀者直觀地感受到這門技術的力量。 醫學影像：從X光片、CT、MRI到顯微鏡圖像，圖像處理技術在疾病診斷、手術規劃、藥物研發中扮演著至關重要的角色。例如，通過圖像增強和分割，醫生可以更清晰地觀察病竈；通過特徵提取，可以對醫學影像進行量化分析，輔助診斷。 計算機視覺：這是圖像處理技術最廣泛的應用領域之一。包括人臉識彆、物體檢測與跟蹤、場景理解、三維重建、手勢識彆等。自動駕駛汽車的感知係統，智能安防的監控分析，機器人視覺導航，都依賴於強大的計算機視覺技術。 遙感與地理信息係統（GIS）：衛星圖像和航空照片的處理是遙感的核心。通過圖像增強、分類和變化檢測，可以監測地錶覆蓋變化、分析農業生産、進行城市規劃、災害評估等。 工業檢測與質量控製：在製造業中，機器視覺技術被廣泛應用於産品的缺陷檢測、尺寸測量、裝配校正等，大大提高瞭生産效率和産品質量。 多媒體與娛樂：圖像處理技術是電影特效、圖像編輯軟件、視頻編碼解碼、虛擬現實（VR）和增強現實（AR）等領域不可或缺的部分。 總結 數字圖像處理是一門充滿活力且應用廣泛的學科。本書力求從理論到實踐，為讀者提供一個全麵而深入的學習框架。通過掌握本書中的核心概念和技術，讀者將能夠更好地理解數字圖像的形成與分析，並將其應用於解決各種現實世界中的挑戰，從而在不斷發展的科技浪潮中占據有利地位。無論您是計算機科學、電子工程、生物醫學工程，還是其他相關領域的學生或研究人員，本書都將是您探索數字圖像世界的重要嚮導。

評分☆☆☆☆☆

這本書在習題設計上存在嚴重的問題，數量稀少且質量堪憂。我翻遍全書，發現每章的習題數量屈指可數，而且很多題目都過於簡單，幾乎沒有挑戰性，無法真正檢驗對知識的掌握程度。更令人沮喪的是，部分習題的答案也存在錯誤，這讓我對書本內容的準確性産生瞭懷疑。我需要花費大量時間去驗證習題的正確性，而不是專注於學習新知識。一本好的教材，其習題設計應該是循序漸進的，能夠從易到難，覆蓋教材中各個重要的知識點，並且答案解析應該詳細準確，能夠幫助讀者鞏固和深化理解。這本書在這方麵做得非常失敗，給我的學習帶來瞭極大的睏擾。我曾寄希望於通過大量的練習來鞏固課堂所學，但這本書提供的機會寥寥無幾，而且質量無法保證。這讓我感到非常不滿意，也影響瞭我對這本書的整體評價。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版設計可以說是乏善可陳，甚至可以說是糟糕透頂。正文和目錄之間的縮進非常混亂，導緻很多章節的起始位置不一緻，看起來非常不舒服。而且，字體的選擇也讓我非常頭疼，字體大小不一，有些地方細小得幾乎看不清，有些地方又過於粗大，顯得非常突兀。更不用說段落之間的間距瞭，時而緊密得像要粘在一起，時而又疏遠得像兩篇文章。這種雜亂無章的排版，極大地分散瞭我的注意力，讓我很難沉下心來去閱讀。我曾經遇到過一些排版精美的教材，它們通過閤理的留白、清晰的字體和統一的格式，讓閱讀體驗變得愉悅而高效。而這本書，則完全相反，像是隨意堆砌的文字，毫無美感可言。我甚至懷疑，這是否是齣版社為瞭節省成本而采取的粗劣做法。無論如何，這種排版已經嚴重影響瞭我的閱讀體驗，讓我對這本書産生瞭深深的抵觸情緒。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常晦澀難懂，感覺作者像是故意用最復雜的詞匯和最冗長的句子來錶達每一個觀點。很多時候，我需要查閱大量的詞典和專業術語錶，纔能勉強理解一句話的意思。而且，句子結構也異常復雜，從句套從句，長難句比比皆是，讀起來非常費力，根本無法集中注意力去理解其深層的含義。我嘗試過放慢閱讀速度，逐字逐句地去分析，但效果甚微。與其說是學習知識，不如說是在進行一場語言的“解碼”挑戰。我曾經閱讀過一些其他國傢的優秀教材，它們往往語言簡潔明瞭，邏輯清晰，即使是麵對復雜的概念，也能用通俗易懂的方式進行解釋，讓讀者能夠輕鬆地掌握。這本書完全是反其道而行之，讓人望而卻步。我甚至開始懷疑，這種極度復雜的語言是為瞭掩蓋其內容的淺薄，還是作者本身就習慣於這種“精英化”的錶達方式，而忽略瞭讀者的理解能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的印刷質量真的太糟糕瞭，紙張薄得像宣紙，封麵也軟塌塌的，拿在手裏完全沒有分量感。每次翻頁都感覺像在摧殘一本脆弱的古籍，生怕一不小心就把書頁撕裂瞭。更彆說墨跡瞭，簡直是暈染得沒法看，有些地方字跡模糊不清，像是被雨淋濕過的舊報紙。我購買這本書的時候，本來是抱著學習的心態，想認真鑽研一下其中的知識，結果被這糟糕的印刷質量勸退瞭。我曾經也買過一些外文教材，雖然價格不菲，但起碼印刷精美，紙張厚實，手感也很好，每次翻閱都是一種享受。這次的體驗讓我非常失望，感覺像是花錢買瞭一堆廢紙。而且，我發現書中的一些圖例也因為印刷的原因，細節完全看不清楚，這對於一本需要大量圖示來輔助理解的教材來說，是緻命的缺陷。我真的很希望齣版社能夠重視一下印刷質量，畢竟教材是知識的載體，如果連載體都如此粗糙，又如何讓人安心地學習呢？我甚至懷疑這批書是不是有瑕疵，不然怎麼會差到這種地步。

評分☆☆☆☆☆

閱讀過程中，我最大的睏擾在於其章節之間的過渡非常生硬，仿佛是把零散的文章拼湊在一起。作者在講述某個概念時，突然就會跳到另一個完全不相乾的主題，沒有任何鋪墊或解釋。我花瞭很長時間纔適應這種跳躍式的敘事風格，但說實話，這極大地影響瞭我的學習效率。很多時候，我需要反復閱讀前後的章節，試圖找到邏輯上的聯係，但這往往是徒勞的。我期望一本教材能夠循序漸進，由淺入深，引導讀者逐步構建起對整個知識體係的認知。然而，這本書在這方麵做得非常不足。舉個例子，它在講解完一個基礎算法後，立刻就拋齣瞭一個非常高深的優化技術，而中間缺失瞭大量解釋如何從基礎算法過渡到該優化技術的必要步驟和理論支撐。這對於初學者來說，無疑是一道難以逾越的鴻溝。我不得不去找其他輔助資料，纔能勉強理解其中的一些內容。這種割裂感讓我覺得這本書更像是一本論文集，而不是一本係統性的教材。