数字图像处理：原理与算法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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孙燮华 著

图书标签:

• 数字图像处理
• 图像处理
• 图像分析
• 算法
• 计算机视觉
• 模式识别
• MATLAB
• 图像增强
• 图像分割
• 特征提取

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111307235

版次：1

商品编码：10255241

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 普通高等教育计算机规划教材

开本：16开

出版时间：2010-08-01

页数：292

正文语种：中文

内容简介

《数字图像处理——原理与算法》针对图像处理和算法两方面为“零知识”起点的读者。前12章适用于本科教学，主要内容包括概论、图像数字化、图像处理基础、图像几何变换、图像时频变换、图像增强、图像恢复、图像分割、图像特征与分析、图像形态学、模式识别和图像压缩。最后3章包括分形图像压缩、图像加密和图像水印，可为本科高年级和研究生教学之用。
《数字图像处理——原理与算法》内容新颖并注重培养创新能力，介绍算法深入浅出并注重实现，其主要算法都在配套的《数字图像处理-VisualC#.NET编程与实验》一书中实现了程序。若结合《数字图像处理一VisualC#.NET编程与实验》，各层次读者可各取所需地学习有关章节。《数字图像处理——原理与算法》的所有算法和公式都经过推导和证明，并经过程序验证。
《数字图像处理——原理与算法》适用于计算机、通信和电子信息、自动控制、生物医学工程等各理工科相关专业的本科和研究生教学和工程技术人员应用参考。

内页插图

目录

出版说明
前言
第1章 概论
1.1 基本概念
1.1.1 连续图像
1.1.2 数字图像
1.1.3 颜色模型
1.2 图像的统计特性
1.2.1 基本统计分析量
1.2.2 直方图
1.3 图像文件格式
1.3.1 BMP图像文件格式
1.3.2.IPG图像文件格式
1.3.3 G11图像文件格式
1.3.4 PNG图像文件格式
1.4 图像质量的评价标准
1.4.1 客观评价标准
1.4.2 主观评价标准
1.5 数字图像处理的应用
1.6 习题

第2章 图像数字化
2.1 图像采样
2.1.1 图像采样基本概念
2.1.2 采样定理
2.1.3 图像重建
2.2 图像量化
2.2.1 标量量化
2.2.2 向量量化
2.2.3 采样、量化参数与数字化图像之间的关系
2.2.4.数字图像的数值描述
2.3 图像输人／输出设备
2.3.1 图像输入设备
2.3.2 图像输出设备
2.4 习题

第3章 图像处理基础
3.1 点运算
3.1.1 线性点运算
3.1.2 非线性点运算
3.1.3 点运算与直方图
3.1.4 点运算的应用
3.2 代数运算
3.2.1 加法运算
3.2.2 减法运算
3.2.3 乘法运算
3.2.4 除法运算
3.3 点运算和代数运算应用算法
3.3.1 彩色图像转变为灰度图像
3.3.2 灰度阈值变换
3.3.3 灰度线性变换
3.3.4 伪彩色处理
3.3.5 图像融合
3.4 习题

第4章 图像几何变换
4.1 图像仿射变换
4.1.1 齐次坐标系
4.1 _2图像仿射变换
4.1.3 仿射变换算法设计
4.2 图像插值放大
4.2.1 最邻近插值算法
4.2.2 双线性插值算法
4.2.3 三次卷积插值算法
4.3 图像缩小
4.3.1 基于等间隔采样的图像缩小算法
4.3.2 基于局部均值的图像缩小算法
4.4 习题

第5章 图像时频变换
5.1 Fourier变换
5.1.1 Fourier变换的性质
5.1.2 离散Fourier变换
5.1.3 二维离散Fourier变换的性质
5.2 快速傅里叶变换
5.2.1 计算DFT的问题及其改进途径
5.2.2 FFT算法及其原理
5.3 离散余弦变换
5.3.1 一维离散余弦变换
5.3.2 利用FFT快速计算DCT
5.4 沃尔什-哈达玛变换
5.4.1 沃尔什函数与哈达玛矩阵
5.4.2 沃尔什-哈达玛变换
5.5 K-L变换
5.5.1 图像的向量表示和统计参数
5.5 ，2c，的特征值和特征向量
5.5.3 离散K-L变换及其性质
5.6 小波变换
5.6.1 从F0urier分析到小波分析
5.6.2 小波分析
5.6.3 小波变换算法
5.7 习题

第6章 图像增强
6.1 空域增强
6.1.1 灰度变换增强
6.1.2 直方图变换增强
6.1.3 平滑滤波
6.1.4 中值滤波
6.1.5 空域模板滤波
6.2 频域增强
6.2.1 巴特沃斯低通滤波
6.2.2 巴特沃斯高通滤波
6.3 图像锐化
6.3.1 罗伯特算子
6.3.2 拉普拉斯算子
6.3.3 索伯尔算子
6.3.4 普瑞维特算子
6.3.5 凯西算子
6.4 习题

第7章 图像恢复
7.1 图像退化模型
7.1.1 线性系统
7.1.2 图像退化模型
7.1.3 图像退化模型的离散形式
7.1.4 运动模糊的退化模型
7.2 图像代数恢复方法
7.2.1 无约束代数恢复方法
7.2.2 有约束代数恢复方法
7.3 图像频域恢复方法
7.3.1 逆滤波
7.3.2 最小二乘方滤波
7.4 其他图像恢复方法
7.4.1 人机交互式恢复方法
7.4.2 几何畸变校正
7.5 习题

第8章 图像分割
8.1 边缘检测
8.1.1 图像边缘与梯度
8.1.2 边缘检测算法
8.2 图像阈值法
8.2.1 阈值分割原理
8.2.2 最佳阈值分割算法
8.2.3 0tsu阈值分割算法
8.2.4 基于熵的二值化方法
8.3 基于区域的分割
8.3.1 区域生长法
8.3.2 区域分裂与合并
8.4 霍夫变换
8.4.1 直线的检测
8.4.2 广义Hough变换检测曲线
8.5 习题

第9章 图像特征提取与分析
9.1 几何特征
9.1.1 位置和面积
9.1.2 距离
9.2 形状特征
9.2.1 区域外部空间域分析
9.2.2 区域内部空间域分析
9.2.3 区域内部变换分析
9.3 边界特征
9.3.1 链码描述
9.3.2 傅里叶描述子
9.3.3 边界提取与外轮廓跟踪
9.4 图形细化
9.4.1 细化算法
……
第10章 图像形态学
第11章 模式识别
第12章 图像压缩
第13章 分开图像压缩
第14章 图像加密
第15章 图像数字水印
附录
参考文献

精彩书摘

在数字图像处理中，经常需要采用各种各样的算法。根据数字图像处理运算中输入信息与输出信息的类型，具有代表性的图像处理算法从功能上分为以下几种：（1）单幅图像=单幅图像。（2）多幅图像=单幅图像。（3）单幅或多幅图像=数值／符号等。以上3类运算中，所有输入信息都是图像且其灰度值都是非负整数值，而输出信息的形式则各不相同，既可以是具有非负灰度值的数字图像，也可以是仅具有0、1两个灰度值的二值图像，又可以是对输入图像逐个像素点进行解释的符号或由特定参数组成的某种二维信息，常称为标号图像，还可以是从图像中提取的以数值或符号描述的特征信息。所有以二维信息形式输出的信息统称为广义图像，标号图像也属于广义图像的范畴。
在这3类运算中，第一类是数字图像处理中最基本的运算。根据输入图像得到输出图像（目标图像）处理运算的数学特征，可将图像处理运算方式分为点运算、代数运算和几何运算。这些运算都是基于空间域的图像处理运算，与空间域运算相对应的是变换域运算。本章学习点运算、代数运算及其应用，主要有色彩转变、灰度阈值变换、灰度线性变换、图像融合等。几何运算和变换域运算将在第4、5章进行介绍。

前言/序言

　　数字图像处理是实用性很强的学科，许多处理算法具有实际应用背景。因此，学习图像处理原理与算法必须与编程实践相结合才能真正理解和掌握。本着这个目的，作者编写了本书，并将所有主要算法编程实现写成另一本《数字图像处理——Visualc#.NET编程与实验》（以下简称《编程与实验》）。本书中，作者对于原理与算法的着眼点不是“介绍性”的，即不是停留在介绍上，而是着眼于实现和实践。虽然将图像处理算法作为基本对象，但对于没有学习过甚至没有接触过计算机图形学和算法的读者来说，也能顺利地学完大部分章节。按照现在流行的新潮语言，本书是“零知识”起点的，即对于图像处理和算法两个方面是“零知识”起点的。对于其他基础知识，一般地，要求读者学习过大学高等数学和一门程序设计语言，如C或Java语言。
　　本书作者认为，一个算法只有当程序实现时才是一个真正意义上的算法。因为算法在实现时，仍然会遇到一些计算机编程实现的困难。另一方面，当算法已经实现时，可以通过程序的运行和对代码的分析进一步理解和掌握算法，还可以学到编程实现的技巧。而这些正是读者需要掌握的。用“百闻不如一见”的成语来描述图像处理的学习方法恐怕是最恰当的。在学习了原理与算法后，如果不进行编程和实验将会留下缺憾。出于这样的考虑，《编程与实验》中的程序是完整的，程序除了可用标准的可视化选择控件设置参数外，还设置了默认参数。作者这样处理的目的之一是让读者进行图像处理实践和实验上带来便利。其目的之二是为非计算机专业的读者在学习和应用图像处理技术上考虑的。所以，本书不仅是面向计算机专业的，事实上它也适合电子信息、自动控制、生物医学等各理工科相关专业。由于程序已能自动运行，即使初学者也能从中有所收获，所以本书大部分内容对于专科、高等职业技术学院等各个层次的读者也是适合的。书中某些内容特别是最后3章更是为本科高年级学生和研究生们创新学习特意编写的。
　　本书的特色和学习方法
　　下面介绍本书的特色和相应的学习方法，供读者参考。
　　1.介绍算法详细并注重实现
　　一个算法只有当其程序实现时，才是一个真正意义上的算法。事实上，本书的算法是在程序实现后写成的。读者可以通过与本书配套的《编程与实验》中的程序运行和对代码的分析进一步理解和掌握算法，还可以学习编程实现的技巧。
　　2.主要算法都实现了程序在本书中的主要算法都在《编程与实验》中实现了完整程序，且可直接运行又可设置参数运行。全部程序提供了运行所需的完整图像等实验材料。此外，对有关章节理论内容的学习在光盘中还提供了仿真实验程序，读者可进行实验，用以加深理解和掌握。
　　3.程序代码注释详细并具有研究开发价值
　　对应算法在程序的相应语句中提供详细注释，便于对照学习。不少程序直接来自作者在公司的开发实践和研究工作，具有研究开发价值。

《数字图像处理：原理与算法》是一本致力于深入剖析数字图像处理核心理论与实践应用的学术专著。本书以清晰的逻辑和严谨的数学推导，系统地介绍了数字图像从获取、增强、复原、分割到特征提取、描述和识别等一系列关键技术。 第一篇：图像基础与增强 本篇内容将从数字图像的本质出发，详细阐述图像的构成要素，如像素、灰度、颜色空间等。我们将深入探讨不同颜色空间的转换原理与应用，例如RGB、HSV、CMYK等，并分析它们在图像处理中的优势与局限。 图像增强是本书的重点内容之一。我们将详细介绍各类增强算法，包括： 点运算增强： 讲解灰度直方图的原理，并在此基础上介绍对比度拉伸、直方图均衡化、直方图规定化等方法，分析它们如何有效地改善图像的视觉质量，解决曝光不足或过度的问题。 空间域滤波： 深入探讨线性和非线性滤波器的原理，包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波、Laplacian滤波器等。我们将分析这些滤波器在去噪、边缘提取、图像平滑等方面的作用，并详细解析其数学模型和实现细节。 频率域增强： 讲解傅里叶变换的性质及其在图像处理中的应用。介绍低通滤波、高通滤波、带通滤波等频率域滤波器，分析它们如何处理图像中的周期性噪声，以及实现图像的锐化和模糊。 第二篇：图像复原与重建 在完成图像的初步增强后，本篇将聚焦于解决图像在采集过程中可能出现的失真问题，并探讨图像的重建技术。 图像复原： 详细介绍各种图像复原模型，例如退化模型。重点讲解逆滤波、维纳滤波等经典复原算法，并分析其在处理模糊、噪声等退化现象时的效果和局限性。我们将深入探讨盲复原技术，即在未知退化模型的情况下进行图像复原的挑战与解决方案。 彩色图像处理： 扩展到彩色图像的处理技术，包括彩色图像的增强、滤波和伪彩色技术。我们将分析不同彩色模型在图像处理中的特性，以及如何对彩色图像进行有效的增强和分析。 形态学图像处理： 介绍形态学操作的基本原理，包括膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等。我们将详细阐述这些操作在图像去噪、边缘提取、连通分量分析等方面的应用，并通过大量的实例进行说明。 第三篇：图像分割与表示 图像分割是将图像划分为具有不同语义区域的过程，是后续图像分析和理解的基础。本篇将深入探讨各类图像分割技术。 阈值分割： 介绍全局阈值和局部阈值分割的原理，以及 Otsu 法等自动阈值确定方法。 区域分割： 讲解区域生长、区域分裂与合并等区域分割算法。 边缘检测： 深入分析各种边缘检测算子，如Sobel、Prewitt、Roberts、Canny 等，并详细阐述其数学原理和性能比较。 轮廓与边界提取： 介绍如何从分割结果中提取目标的轮廓和边界，并分析其在形状分析中的作用。 第四篇：特征提取与描述 在图像分割完成后，我们需要提取能够代表图像内容的特征，以便进行进一步的分析和识别。 特征提取： 介绍点特征（如角点、斑点）、线特征（如边缘、直线）、区域特征（如纹理、颜色直方图）等各类图像特征的提取方法。我们将详细讲解 SIFT、SURF、ORB 等经典局部特征描述子，并分析其在图像匹配、物体识别等方面的优越性。 特征描述： 探讨如何对提取到的特征进行有效的描述，使其能够被计算机理解和区分。介绍统计特征、形状特征、纹理特征等描述方法。 第五篇：图像识别与应用 本篇将围绕如何利用提取的特征进行图像识别，并展望数字图像处理在各个领域的广泛应用。 图像识别基础： 介绍分类器和模式识别的基本原理，包括 K 近邻算法、支持向量机（SVM）、决策树等。 物体识别： 结合前面章节介绍的特征提取和描述技术，探讨如何实现对特定物体的识别，包括基于模板匹配、基于特征匹配等方法。 图像压缩： 讲解图像压缩的基本原理，包括无损压缩和有损压缩技术。介绍 JPEG、MPEG 等标准压缩算法的原理，以及它们在减小图像文件大小方面的作用。 图像复原与增强的进阶应用： 深入探讨更复杂的图像复原技术，如多帧图像复原、超分辨率重建等。展示图像增强在医学影像、遥感图像分析等领域的实际应用案例。 计算机视觉基础： 简要介绍计算机视觉领域的一些基础概念，如立体视觉、运动估计等，为读者进一步深入学习提供指引。 本书力求理论与实践相结合，通过丰富的数学推导、算法分析和实例演示，帮助读者构建扎实的数字图像处理知识体系，并能够灵活运用所学知识解决实际问题。本书适合从事计算机视觉、模式识别、机器学习、遥感、医学影像处理等领域的研究人员、工程师和高年级本科生、研究生阅读。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我爱不释手的“数字图像处理：原理与算法”。我是一名对图像处理充满好奇的业余爱好者，此前接触过一些零散的教程和博客，但总感觉知识体系不够完整。这本书记载的知识体系之完整，让我感到惊喜。从数字图像的采样和量化，到灰度变换的各种技巧，再到图像的几何变换，每一章节都衔接得恰到好处，构建了一个坚实的知识基础。当我阅读到图像滤波部分时，我仿佛打开了新世界的大门。书中对空间域滤波和频率域滤波的讲解，都非常深入。在空间域滤波方面，书中详细介绍了各种滤波器，如均值滤波、高斯滤波、拉普拉斯滤波器等，并且用大量清晰的示意图展示了滤波器的卷积过程和滤波效果。在频率域滤波方面，书中对傅里叶变换的讲解，不仅仅停留在公式层面，更强调了其在图像去噪和锐化中的应用，以及如何通过滤波器设计来达到特定的增强目的。我尤其欣赏书中对小波变换在图像处理中的应用的介绍，它能够同时在时间和频率域进行分析，对于处理图像的局部特征和多尺度信息非常有优势。书中还对图像复原和图像分割进行了详细的阐述，从经典的逆滤波、维纳滤波，到基于区域和基于边缘的分割方法，都进行了系统的讲解。书中对图像压缩的讨论，也让我对JPEG等常见压缩格式有了更深的理解。这本书的语言风格严谨而又不失深度，它不仅仅是知识的传递，更是思维的引导，让我学会如何系统地分析和解决图像处理中的各种问题。

评分☆☆☆☆☆

拿到“数字图像处理：原理与算法”这本书，我最先关注的是其内容是否具有前瞻性。作为一名对计算机视觉领域最新发展保持高度关注的开发者，我深知图像处理技术日新月异，一本优秀的参考书不仅要涵盖经典理论，更要适时地引入新兴技术。这本书在这方面做得相当出色。在讲解图像增强和复原部分，书中除了传统的滤波和变换方法，还对一些基于模型的方法进行了介绍，例如在图像复原中，书中对基于盲去卷积的算法进行了探讨，这对于处理未知退化模型的情况非常有价值。在图像分割方面，书中不仅介绍了传统的区域生长法、阈值法，还对图割算法（如Graph Cut）和基于能量模型的分割方法进行了深入分析，这些都是当前图像分割领域非常活跃的研究方向。我尤其被书中对“小波变换在图像压缩和去噪中的应用”这一章节的详细阐述所吸引。小波变换能够很好地捕捉图像的局部特性，其在信号和图像处理中的应用越来越广泛，而书中对小波变换的原理、多分辨率分析以及如何在图像压缩和去噪中应用进行了细致的讲解，并提供了相应的算法流程，这对于我学习和应用小波变换技术非常有帮助。此外，书中对图像特征提取和描述方法的介绍，如SIFT、SURF等，也让我看到了其在目标识别和匹配等高级应用中的重要性。这本书的优点在于，它能够将经典理论与前沿技术有机结合，为读者提供一个全面且具有前瞻性的图像处理知识体系。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校大学生，主修的是计算机科学与技术专业，在选修了数字图像处理这门课程后，我被老师推荐了这本“数字图像处理：原理与算法”。一开始，我被书中的数学公式和算法描述吓到了，感觉有些晦涩难懂。但是，当我抱着“就先看看再说”的心态，仔细阅读了开头的章节，特别是关于图像增强和图像复原的部分，我逐渐发现了这本书的独特魅力。书中对于每个算法的讲解，都力求清晰明了，即使是复杂的数学推导，也会配以大量的图示和通俗易懂的解释。例如，在讲解高斯滤波时，书中不仅给出了二维高斯函数的公式，还用不同参数下的高斯核函数形状图，直观地展示了滤波器的平滑效果。这对于我这样初次接触图像处理的学生来说，是非常友好的。我还特别喜欢书中在介绍不同算法时，都会附带相应的伪代码，这让我在理解算法逻辑的同时，也能够将其转化为实际的代码实现。我在实践课上尝试用Python实现了书中介绍的一些基本图像处理算法，比如直方图均衡化、Sobel算子边缘检测等，效果出乎意料地好。书中还对一些进阶主题，如图像分割、特征提取和描述等内容进行了初步的介绍，虽然这些章节我还没有完全深入理解，但它们无疑为我未来的学习和研究指明了方向。总的来说，这本书的语言风格比较严谨，但又不失可读性，它像一位循循善诱的老师，带领我一步步探索数字图像处理的奇妙世界。我非常期待在未来的学习中，能够更深入地理解和运用书中的知识，解决更复杂的图像处理问题。

评分☆☆☆☆☆

“数字图像处理：原理与算法”这本书，在我眼中，是一本将理论深度与实践广度完美结合的典范。我曾为一些图像处理书籍中充斥着晦涩的数学公式和缺乏实际指导的理论讲解而感到沮丧，但这本书给了我全新的体验。书的开篇，并没有直接跳入复杂的算法，而是从数字图像的基本概念入手，详细讲解了采样、量化、像素表示等基础知识，为后续内容的学习奠定了坚实的基础。当我阅读到图像增强的章节时，书中对各种增强技术的讲解，无论是空间域的还是频率域的，都充满了深度和广度。例如，在讲解频率域增强时，书中不仅详细介绍了傅里叶变换的原理，还深入探讨了各种滤波器（如理想低通、Butterworth低通、指数高通等）的设计以及它们在图像去噪和锐化中的作用。书中对维纳滤波的讲解，更是让我对图像复原有了更清晰的认识，它详细阐述了维纳滤波的数学模型，并讨论了其在不同噪声环境下的性能表现。令人惊喜的是，书中还引入了形态学图像处理的内容，如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等，并将其在图像分割、特征提取等方面的应用进行了细致的讲解。我尤其喜欢书中对图像分割的多种方法的介绍，从简单的阈值法，到更复杂的区域生长法、Watershed变换，再到基于能量泛函的分割方法，书中都给出了清晰的原理阐述和算法步骤。此外，书中还对图像压缩、特征提取和描述等领域进行了介绍，为我打开了更广阔的视野。这本书的价值在于，它不仅提供了丰富的知识，更教会了我如何从原理层面去理解算法，如何根据实际需求选择和设计合适的图像处理方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书的扉页散发着一种低调的自信，书名“数字图像处理：原理与算法”简洁而有力，直接点明了其核心内容。我翻开目录，一行行清晰的条目扑面而来，从基础的像素概念、灰度变换，到复杂的滤波、边缘检测，再到更深层次的图像复原、色彩模型，乃至形态学处理和图像压缩，其覆盖之广令人印象深刻。我尤其被“小波变换在图像去噪中的应用”这一章节所吸引，这正是我近期在工作中遇到的一个难题。书中对算法的阐述，不仅仅是公式的堆砌，更注重原理的讲解，通过大量的插图和伪代码，将抽象的数学概念形象化，使得我这个非数学专业背景的读者也能相对容易地理解。举个例子，在讲解傅里叶变换时，书中并没有直接抛出复杂的积分公式，而是先从周期信号的分解入手，一步步引出时域到频域的转换，再结合二维图像的特性，解释了傅里叶变换如何揭示图像的频率信息。这种循序渐进的教学方式，对于初学者来说是极大的福音。我还注意到，书中在介绍不同算法时，都会提及它们的优缺点、适用场景以及计算复杂度，这对于我在实际项目中选择最合适的算法至关重要。比如，在介绍边缘检测算法时，书中不仅详细讲解了Sobel、Prewitt、Laplacian等经典算子，还深入讨论了Canny边缘检测算法的多个步骤，包括高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和滞后阈值化，并分析了Canny算法在噪声抑制和边缘定位方面的优势。此外，书中对一些进阶主题的探讨，如小波变换、图像分割的各种方法（阈值法、区域生长法、聚类分析等），以及特征提取和描述（SIFT、SURF等），都让我看到了其深度和广度。我对书中能够将理论与实践如此紧密地结合感到非常欣喜，这让我有信心能够将书中的知识应用到实际的图像处理任务中去。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对技术细节有着极致追求的工程师，对于“数字图像处理：原理与算法”这本书，我抱有很高的期望。拿到书后，我首先翻阅了关于图像滤波和边缘检测的章节。书中对各种滤波器的数学原理，如高斯滤波器、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子等的讲解，都非常到位。例如，在讲解Laplacian算子时，书中不仅给出了其二阶导数的数学形式，还详细分析了其对图像中灰度突变的敏感性，并通过大量的示例图展示了其在检测图像细节方面的优势。更让我惊喜的是，书中在讲解Canny边缘检测算法时，并没有仅仅给出算法的步骤，而是深入分析了每一步的数学原理和工程实现细节，包括高斯滤波的作用、梯度幅度和方向的计算、非极大值抑制的原理以及滞后阈值化的具体实现方式。这对于我这种需要将算法转化为实际代码的工程师来说，是极其宝贵的。书中对图像复原的讲解，也充满了技术深度。例如，在介绍维纳滤波时，书中不仅给出了其数学公式，还详细阐述了其推导过程，并讨论了如何根据噪声和原始信号的统计特性来优化滤波器的性能。书中对形态学图像处理的讲解，也让我受益匪浅，对腐蚀、膨胀、开、闭等基本运算的原理以及它们在图像预处理、特征提取中的应用有了更清晰的认识。这本书的严谨性和技术深度，让我确信它将成为我日常工作中不可或缺的参考工具。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在计算机视觉领域摸爬滚打多年的从业者，我对“数字图像处理：原理与算法”这本书的阅读体验可谓是五味杂陈，但总体而言，是一种久旱逢甘霖的满足感。书的厚度虽然不算惊人，但其内容的密度却令人咋舌。开篇对数字图像基础的梳理，虽然是我熟悉的领域，但书中从像素的定义、表示，到灰度变换的线性、非线性操作，再到直方图的均衡化和规定化，讲解得鞭辟入里，甚至有些地方触及了我平时容易忽略的细节，比如不同灰度变换函数对图像视觉效果的影响机理。当我深入到图像增强的部分，这本书就如同打开了一扇新世界的大门。书中对频率域增强方法的讲解，特别是傅里叶变换在图像去噪声、锐化中的应用，让我茅塞顿开。我一直对如何在实际应用中选择合适的低通、高通滤波器感到困惑，而书中通过对各种理想、Butterworth、指数滤波器的详细分析，并辅以大量仿真结果，清晰地阐述了它们的作用原理和适用场景。特别是关于同态滤波用于解决照明不均的问题，其数学推导和几何解释都非常到位，让我对图像复原的理解上升到了一个新的高度。书中对图像复原的讨论，从逆滤波、维纳滤波到约束最小二乘滤波，每一种方法都给出了详细的数学模型和算法步骤，并讨论了它们在处理不同类型噪声和退化时的优劣。这对于我撰写论文和优化算法模型有着极大的指导意义。而且，书中还引入了一些更前沿的图像复原技术，如基于深度学习的方法，虽然只是点到为止，但足以引发读者进一步探索的兴趣。这本书的价值在于，它不仅仅是知识的罗列，更是思维的引导，它教会我如何从根本上理解问题，如何系统性地分析和解决图像处理中的难题。

评分☆☆☆☆☆

“数字图像处理：原理与算法”这本书，对我而言，就像是一张精密的蓝图，为我指引了在数字图像处理领域前行的方向。作为一名对图像分析和模式识别感兴趣的跨学科研究者，我经常需要将图像处理技术应用于实际的研究项目。这本书的内容覆盖了从基础理论到高级算法的方方面面，为我的研究提供了坚实的理论支撑。我尤其欣赏书中对图像增强和图像复原章节的讲解，它不仅介绍了传统的增强和复原方法，还对一些更复杂的模型进行了阐述。例如，在图像复原方面，书中对基于退化模型和噪声模型的复原方法进行了详细的介绍，并讨论了不同方法的优缺点和适用场景。这对于我在面对复杂的退化和噪声问题时，能够有针对性地选择合适的复原方法至关重要。书中对图像分割的讲解，也让我印象深刻。它不仅介绍了阈值法、区域生长法等经典方法，还对基于能量泛函的分割方法，如Snake模型进行了详细的阐述。此外，书中对图像特征提取和描述方法的介绍，如SIFT、SURF等，为我进行图像匹配、物体识别等研究奠定了基础。书中对小波变换在图像处理中的应用的介绍，也让我对多尺度分析有了更深的理解。这本书的优点在于，它能够将复杂的理论知识以一种清晰、系统的方式呈现出来，并且注重算法的实际应用，这对于我这样需要将理论知识转化为研究成果的研究者来说，是一本极具价值的参考书。

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收到这本“数字图像处理：原理与算法”后，我怀着忐忑的心情翻开，毕竟“原理与算法”这几个字听起来就充满了挑战。然而，出乎意料的是，书中的内容并没有我想象中那么枯燥乏味。从最基础的图像表示、像素操作开始，到图像的几何变换，如缩放、旋转、平移，书中都进行了详尽的讲解，并且用大量生动的图例展示了变换前后的效果。尤其是在讲解图像变换时，书中不仅给出了数学公式，还详细解释了不同插值方法（最近邻、双线性、双三次）在实际应用中的优缺点，这一点对于我理解如何生成高质量的变换图像非常有帮助。我最感兴趣的还是图像复原部分。书中对各种噪声模型（椒盐噪声、高斯噪声、周期噪声等）的描述，以及针对不同噪声的复原算法，如均值滤波、中值滤波、维纳滤波等，都给出了详细的原理分析和算法流程。让我印象深刻的是，书中在讨论维纳滤波时，不仅仅是给出了公式，还深入分析了其在自相关函数和功率谱密度函数方面的数学基础，并且解释了为什么维纳滤波能在噪声抑制和原始图像恢复之间取得较好的折衷。此外，书中还涉及了图像分割的多种方法，从简单的阈值法到更复杂的区域生长法、K-means聚类分割，都进行了细致的阐述。我尤其被书中对 Watershed 算法的介绍所吸引，它通过模拟地形的形成过程来分割图像，这种直观的类比让我对算法的理解更加深刻。这本书的优点在于，它能够将复杂的理论知识以一种系统化、条理化的方式呈现出来，并且注重算法的实际应用，这对于我这样希望将理论知识转化为实践技能的读者来说，无疑是一本宝贵的参考书。

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我一直认为，一本好的技术书籍，不仅要传递知识，更要启发思考。而“数字图像处理：原理与算法”这本书，恰恰做到了这一点。我第一次阅读这本书时，就被其严谨的逻辑和深入的讲解所吸引。书中对数字图像的基本概念，如像素、灰度、颜色空间等的介绍，虽然看似简单，但却为后续内容的学习打下了牢固的基础。我特别喜欢书中对图像增强和图像复原的讲解，它不仅仅是罗列各种算法，而是深入分析了每种算法背后的原理，以及它们在不同场景下的应用。例如，在讲解频率域增强时，书中对傅里叶变换的解释，不仅仅停留在数学公式层面，更强调了其在图像处理中的意义，以及如何通过滤波器设计来达到特定的增强目的。书中对图像复原的讲解，也让我对如何处理噪声和退化有了更深入的理解。让我印象深刻的是，书中对各种滤波器的数学推导和性质分析，都非常详细，这让我能够更深刻地理解每种滤波器的作用和局限性。此外，书中对图像分割和特征提取的介绍，也让我对这些高级应用有了初步的了解。虽然这本书的篇幅不小，但其内容的组织结构非常清晰，层次分明，使得我能够循序渐进地学习。这本书的优点在于，它能够将复杂的理论知识以一种系统化、易于理解的方式呈现出来，并且注重算法的实际应用，这对于我这样一个希望在数字图像处理领域有所建树的学习者来说，是一本不可多得的宝典。

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图像采样

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数字图像处理是实用性很强的学科，许多处理算C法具有实D际应用背景。因此，学C习图像处理原理与算法必须与编程实践相结合才能真正理解和掌握。本着这E个目的，作E者编写了本书，并将所有主要算法编程实现写成另一F本《数字图F像处理—F—Visualc#.NET编程与实验》（以下简称《编程与实G验》）。I本书中，作者对于原理H与算法的着眼点不是“介绍性”的，即不是停留在介绍上，而是着眼于实现J和实践。虽J然将图像处理算法作为基本对象，但对于没有学习过甚至没有接触K过计算机K图形学和算法的读者来说，也能顺利地学完大部分章节。按照现在L流行的新潮语言，本书是“零知识M”起点的，即对于图像处理和算法两个方面是“零知识”起点的N。对于其他N基础知识，一般地，要求读者学习过大学高等数学和一门程序设P计语言，如RC或JaPva语言。

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习题

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