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孙正 等 著

图书标签:

• 数字图像处理
• 图像识别
• 图像分析
• 计算机视觉
• 模式识别
• 图像处理算法
• 数字图像
• 图像特征提取
• 机器学习
• 深度学习

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111479680

版次：1

商品编码：11560137

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 21世纪高等院校电气信息类系列教材

开本：16开

出版时间：2014-10-01

用纸：胶版纸

页数：308

编辑推荐

　　★作者功底深厚、华北电力大学孙正教授作品。
　　★本书首次针对本科层次院校师生全面地介绍了数字识别领域的关键技术和方法，并获得了国家自然科学基金和中央高校基本科研业务专项资助。
　　★配套完整电子教案资源，并给出多个综合图书处理与识别实例素材文件，实用性高。

内容简介

　　《数字图像处理与识别》主要从工程应用的角度比较全面地介绍数字图像识别的基础理论和实用技术，以及近年来数字图像处理、图像分析与识别领域的最新研究成果，注重理论，突出实用。全书分为五章，主要内容包括：数字图像处理、分析与识别的基本概念和基础理论；数字图像分割的主要方法和技术，包括并行边界分割技术、串行边界分割技术、并行区域分割技术和串行区域分割技术；图像特征的概念、提取、描述和分类方法，包括颜色特征的表示与提取、形状特征的表示与提取、纹理特征的表示与提取的典型方法以及空间关系特征的提取方法；特征空间的降维方法及特征向量的分类方法；基于模板匹配的图像识别方法；运动图像序列的分析与识别方法，包括基于光流场的运动分析、基于图像配准的运动估计和基于变形模型技术的运动图像跟踪与估计。每章都包含多个工程应用实例，且各章的理论和技术具有一定的相关性和独立性。本书结构紧凑，内容深入浅出，讲解图文并茂，可作为通信与信息工程、电子科学与技术、计算机科学与技术、控制科学与工程、生物医学工程等相关专业本科高年级学生的专业选修课教材及研究生相关应用课程的教材和参考用书，也可为从事图像处理、分析和识别等相关领域的科技工作者和工程技术人员提供参考。

目录

出版说明
前言
第1章 绪论
1.1 数字图像处理
1.1.1 图像的概念及分类
1.1.2 数字图像处理的发展概况
1.1.3 数字图像处理的研究范畴
1.1.4 数字图像处理的基本特点
1.1.5 数字图像处理与相关学科的关系
1.1.6 数字图像处理的应用
1.2 模式识别
1.2.1 模式和模式识别的概念
1.2.2 研究内容
1.2.3 系统组成
1.2.4 主要方法
1.2.5 应用现状
1.3 图像识别
1.3.1 系统的基本构成
1.3.2 研究现状
1.3.3 应用现状
1.4 本章小结
第2章 图像预处理技术
2.1 基本概念
2.1.1 邻域、邻接、区域和连通的概念
2.1.2 邻域（模板）运算
2.2 图像增强
2.2.1 图像增强的概念
2.2.2 基于点操作的图像增强
2.2.3 基于邻域操作的图像增强
2.3 图像复原
2.3.1 图像的退化和复原概述
2.3.2 图像退化的数学模型
2.3.3 几种经典的图像复原方法
2.4 图像变换
2.4.1 图像变换概述
2.4.2 傅里叶变换
2.4.3 离散余弦变换
2.4.4 离散沃尔什-哈达玛变换
2.4.5 离散K-L变换
2.4.6 离散小波变换
2.5 本章小结
第3章 图像分割技术
3.1 图像分割概述
3.2 并行边界分割
3.2.1 边缘的定义和种类
3.2.2 并行边缘检测方法
3.3 串行边界分割
3.4 并行区域分割
3.4.1 阈值分割概述
3.4.2 典型的阈值选取方法
3.4.3 动态阈值分割法
3.4.4 阈值插值法
3.4.5 分水岭阈值分割方法
3.4.6 基于熵的阈值分割方法
3.4.7 多阈值分割方法
3.4.8 其他局部阈值分割方法
3.5 串行区域分割
3.5.1 区域生长
3.5.2 区域分裂合并
3.6 其他灰度图像分割方法
3.6.1 基于小波变换的图像分割
3.6.2 基于马尔可夫随机场模型的图像分割
3.6.3 基于遗传算法的图像分割
3.6.4 基于人工神经网络的图像分割
3.6.5 基于聚类的图像分割
3.6.6 基于图论的图像分割
3.6.7 基于能量泛函的图像分割
3.6.8 基于NSCT的图像分割
3.7 二值图像的分割——数学形态学图像处理
3.7.1 基本符号和关系
3.7.2 腐蚀运算
3.7.3 膨胀运算
3.7.4 开运算
3.7.5 闭运算
3.7.6 细化
3.7.7 粗化
3.8 彩色图像的分割
3.8.1 颜色基础
3.8.2 彩色模型（彩色规范）
3.8.3 彩色分割策略
3.9 图像分割的评价
3.10 本章小结
第4章 图像特征提取与分类
4.1 图像特征基础
4.1.1 图像特征的概念
4.1.2 特征形成和提取
4.1.3 特征选择
4.2 颜色特征的表示与提取
4.2.1 颜色直方图
4.2.2 颜色矩
4.2.3 颜色集
4.2.4 颜色聚合向量
4.2.5 颜色相关图
4.2.6 颜色布局
4.3 纹理特征的表示与提取
4.3.1 纹理的概念和研究内容
4.3.2 灰度共生矩阵
4.3.3 Tamura纹理特征
4.3.4 局部二值模式
4.3.5 局部累积矩
4.3.6 自回归纹理模型
4.3.7 分形分析
4.3.8 基于小波变换的纹理特征提取
4.3.9 Gabor滤波
4.4 形状特征的表示与提取
4.4.1 基本概念
4.4.2 区域描述
4.4.3 边界描述
4.4.4 Hough变换
4.4.5 其他形状特征
4.5 空间关系特征
4.5.1 空间关系特征的特点
4.5.2 常用的空间特征提取方法
4.6 特征空间的降维
4.6.1 主成分分析
4.6.2 Fisher线性判别分析
4.6.3 PCA和FLDA的比较
4.6.4 多维尺度法
4.7 特征向量的分类方法
4.7.1 模式识别简介
4.7.2 Adaboost分类器
4.7.3 支持向量机
4.7.4 随机森林分类器
4.7.5 分类器的评价与比较
4.8 综合应用实例——基于内容的图像检索
4.8.1 研究背景
4.8.2 研究内容
4.8.3 研究现状
4.8.4 发展方向
4.9 本章小结
第5章 基于模板匹配的图像识别技术
5.1　模板匹配概述
5.1.1 研究现状
5.1.2 一般流程
5.1.3 应用现状
5.2 基于图像灰度的模板匹配
5.2.1 平方误差度量
5.2.2 差的绝对值和相关法
5.2.3 互相关法
5.2.4 序贯相似性度量
5.2.5 最大互信息法
5.3 基于图像特征的模板匹配
5.4 其他模板匹配方法
5.4.1 二阶段模板匹配
5.4.2 投影模板匹配
5.4.3 自适应模板匹配
5.4.4 模板匹配快速算法
5.5 本章小结
第6章 运动图像序列分析
6.1 运动基础知识
6.1.1 刚性运动
6.1.2 非刚性运动
6.2 基于光流场的运动图像分析
6.2.1 光流和光流场
6.2.2 光流约束方程
6.2.3 孔径问题
6.2.4 梯度光流法
6.2.5 特征光流法
6.3 基于配准的运动图像分析
6.3.1 配准方法
6.3.2 最优匹配的搜索
6.3.3 结果举例及讨论
6.4 本章小结
第7章 变形模型技术
7.1 变形模型的数学基础
7.1.1 能量最小化变形模型
7.1.2 动态可变形模型
7.1.3 离散化和数字仿真
7.2 变形模型在医学图像处理中的应用
7.2.1 采用可变形曲线的图像分割
7.2.2 采用可变形曲面的体视图像分割
7.2.3 先验知识
7.2.4 图像的匹配
7.2.5 运动跟踪和分析
7.3 参数活动轮廓模型
7.3.1 模型原理
7.3.2 能量最小值的求解
7.4 改进的snake模型
7.4.1 气球模型
7.4.2 T-snake模型
7.4.3 强约束T-snake模型
7.4.4 Kalman snake模型
7.5 几何活动轮廓模型
7.5.1 常用的几何活动轮廓模型
7.5.2 数值化求解
7.6 基于超二次曲面的变形模型
7.6.1 超二次曲面的数学描述
7.6.2 超二次曲面的变形
7.6.3 扩展超二次曲面
7.6.4 拟合ESQ曲面模型
7.7 本章小结
第8章 综合应用实例——血管内超声图像的分割和斑块的自动识别
8.1 血管内超声成像简介
8.1.1 成像原理
8.1.2 图像特点
8.2 血管内超声图像的分割
8.2.1 方法分类
8.2.2 典型方法
8.2.3 展望
8.3 血管内超声图像中斑块的自动识别
8.3.1 方法分类
8.3.2 血管内超声图像纹理特征的提取和描述
8.3.3 血管内超声图像纹理特征的分类
8.4 本章小结
第9章 综合应用实例——车辆牌照字符的自动识别
9.1 汽车牌照图像的特点
9.1.1 中国汽车牌照分类
9.1.2 汽车牌照图像的特点
9.2 车辆牌照自动识别系统概述
9.3 车牌字符自动识别的研究现状
9.3.1 主要方法
9.3.2 技术难点
9.4 车牌字符自动识别方法举例
9.4.1 车辆图像的预处理
9.4.2 牌照定位
9.4.3 车牌字符识别及结果输出
9.5 本章小结
第10章 综合应用实例——航拍绝缘子图像的自动分割和定位
10.1 航拍绝缘子图像的特点
10.2 航拍绝缘子图像的分割
10.2.1 建立基于NSCT分解的灰度-梯度共生矩阵
10.2.2 采用灰熵模型及BF-PSO算法计算阈值
10.3 绝缘子串的自动定位
10.3.1 主要方法
10.3.2 基于形状特征的绝缘子串的自动定位
10.4 本章小结
参考文献

前言/序言

《璀璨星河：宇宙的奥秘与人类的求索》 浩瀚无垠的宇宙，自古以来便是激发人类无限好奇与想象的源泉。从仰望星空时的敬畏，到如今借助尖端科技探索未知，人类对宇宙的理解从未停止过脚步。《璀璨星河：宇宙的奥秘与人类的求索》是一本引人入胜的科普读物，它将带领读者踏上一场穿越时空的宇宙之旅，深入浅出地揭示宇宙的壮丽景象、演化历程以及人类在其中扮演的角色。 本书并非一本冷冰冰的科学教科书，而是充满了诗意的语言和引人入胜的故事。我们将从宇宙的黎明讲起，回顾那个炽热而混沌的开端，探寻宇宙大爆炸理论的证据，理解暗物质和暗能量这些神秘的组成部分如何塑造了我们今天所见的宇宙。读者将了解到，宇宙并非静止不变，而是在不断膨胀、演化，星系在碰撞、融合，恒星在诞生、死亡，黑洞在吞噬着一切，又在某些时刻释放出惊人的能量。 《璀璨星河》将聚焦于宇宙中最令人着迷的几个方面。我们会一同探索太阳系的奥秘，从炙热的太阳到冰冷的冥王星，了解每一颗行星、卫星、小行星和彗星独特的构成与演化。书中将细致描绘地球的独特性，分析其为何能够孕育出生命，以及我们如何通过对其他行星环境的研究，来寻找地外生命的痕迹。 当我们走出太阳系，本书将带领读者领略银河系的壮丽。我们将了解恒星的生命周期，从尘埃星云到红巨星，再到白矮星、中子星甚至黑洞。你将惊叹于超新星爆发的宏伟，也会思考中子星的极端密度，更会为黑洞那令人费解的引力而着迷。书中还会介绍各种各样的星云，它们是恒星的摇篮，也是宇宙中最美丽的景象之一。 《璀璨星河》的视角将进一步拓展至整个宇宙。我们将了解星系的多样性，从螺旋星系到椭圆星系，再到不规则星系，它们在宇宙中构成了宏伟的结构。本书还会探讨宇宙的演化，从宇宙的早期结构形成，到如今星系团的分布，勾勒出宇宙的宏观图景。 然而，本书并非仅仅是对宇宙现象的罗列，它更着重于展现人类在探索宇宙过程中的智慧与努力。我们将回顾历史上伟大的天文学家们，从哥白尼的日心说到哈勃的宇宙膨胀理论，每一次科学的飞跃都离不开前人的积累与突破。书中也会介绍现代天文学的强大工具，如望远镜、探测器和空间站，它们如何帮助我们看得更远、更清晰，获取宝贵的数据。 《璀璨星河》还将深入探讨人类对宇宙的哲学思考。我们是谁？我们从哪里来？我们要到哪里去？这些古老的问题在宇宙的宏大背景下，显得尤为深刻。本书将引用不同文化、不同时代关于宇宙的哲学观点，引发读者对自身存在意义的思考。 此外，本书还关注人类对宇宙的未来展望。我们将探讨载人航天技术的发展，人类是否有可能移居其他星球？我们又将如何应对小行星撞击等宇宙威胁？书中将展望未来可能出现的科学突破，以及人类在宇宙探索中扮演的更重要角色。 《璀璨星河：宇宙的奥秘与人类的求索》旨在点燃读者心中对科学的热情，激发对未知的好奇。它以生动形象的语言，将复杂的科学概念转化为易于理解的图景，让读者在轻松阅读中，感受到宇宙的无穷魅力，并为人类不断求索的精神而自豪。无论你是否是天文学领域的专家，这本书都能为你打开一扇通往宇宙深处的大门，让你重新认识我们所处的这个奇妙而壮丽的家园。

评分☆☆☆☆☆

我最喜欢的部分是它在实践操作上的指导。光有理论是远远不够的，如何将理论转化为实际的应用，才是检验一本书价值的重要标准。这本书在这方面做得非常到位，它提供了大量的代码示例，并且这些示例都与书中的理论知识紧密结合。我尝试着跟着书中的指导，用Python语言实现了一些基础的图像处理算法，比如边缘检测、图像增强等。每一次成功的运行，都给我带来了巨大的成就感。更难得的是，作者在讲解代码的时候，也同样注重逻辑性和可读性。它不会给你一堆晦涩难懂的代码，而是将复杂的流程分解成一个个小的模块，并且为每个模块都做了详细的注释。这对于我这样的初学者来说，简直是福音。我能够通过阅读代码，进一步巩固书本上的理论知识，并且在实践中发现一些理论学习中可能忽略的细节。

评分☆☆☆☆☆

在阅读这本书的过程中，我发现它在一些前沿技术的介绍上，也紧跟时代步伐。例如，对于一些最新的图像处理和识别算法，书中都有所提及，并给出了一定的介绍。这让我感觉这本书并非一本陈旧的书籍，而是能够反映当前领域最新发展趋势的。这对于我这样想要了解最新技术动态的读者来说，是非常有吸引力的。它让我知道，除了书本上讲解的基础知识，还有哪些新的技术值得我去关注和学习。

评分☆☆☆☆☆

这本书我拿到手已经快半个月了，断断续续地读下来，总算是对它有了个大致的了解。说实话，作为一名对数字图像处理领域略有涉猎的爱好者，我一直都在寻找一本既能系统介绍理论基础，又能贴近实际应用的教材。而这本《数字图像处理与识别》在我的认知里，似乎恰好填补了这块空白。首先，让我印象深刻的是它在理论深度上的把握。书中的内容并非泛泛而谈，而是深入到一些关键性的算法和模型背后，例如傅里叶变换在图像去噪中的应用，它不仅仅停留在“如何使用”的层面，而是花了相当大的篇幅去讲解“为何如此”的原理。作者通过清晰的数学推导和图示，让我这个非专业出身的读者也能逐渐理解那些抽象的数学概念，并体会到它们是如何作用于图像的。这一点尤为重要，因为很多时候，我们仅仅知道怎么调用一个函数，却不明白它背后的逻辑，一旦遇到问题就束手无策。这本书在这方面做得相当出色，它鼓励读者去思考，去理解，而不是简单地复制粘贴代码。

评分☆☆☆☆☆

这本书的设计排版也给我留下了深刻的印象。清晰的章节划分，合理的段落布局，大量的图表和公式都得到了恰当的展示。这使得我在阅读过程中能够轻松地找到所需的信息，并且能够更有效地进行信息浏览和查找。书中的插图尤其精美，它们不仅为理论知识提供了直观的解释，也为书籍增添了视觉上的吸引力，让整个阅读过程更加愉悦。

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我注意到，作者在书中引用了大量的参考文献，这说明这本书在内容的权威性和深度上是有保障的。在阅读的过程中，我有时会遇到一些自己不太理解的地方，就会去翻阅参考文献，从中获得更全面的信息。这种严谨的学术态度，让我对这本书的内容更加信任。而且，作者也并非照搬照抄，他在整合各家学说的基础上，也融入了自己的理解和见解，使得这本书在既有学术价值的同时，又具有一定的原创性。这对于想要深入研究这个领域的读者来说，是极具价值的。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，这是一本非常值得推荐的图书。无论你是初学者，还是有一定基础的从业者，都能从中获益匪浅。它不仅能够为你打下坚实的理论基础，还能够帮助你掌握实用的技术，并且为你指引未来的学习方向。它就像一位循循善诱的老师，耐心而细致地引导你走进数字图像处理与识别的广阔世界。我强烈建议所有对这个领域感兴趣的朋友，都不要错过这本书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的另一个亮点在于它结构的合理性。整本书的逻辑链条非常清晰，从最基础的图像表示、像素操作，逐步深入到更复杂的图像变换、滤波、分割，最后引向高难度的图像识别和分析。这种循序渐进的学习方式，极大地降低了阅读的门槛，也让我在学习过程中能够建立起一个完整的知识体系。我不用担心会一下子接触到太多的专业术语而感到茫然，作者总会在适当的时候引入新的概念，并给予充分的解释。这种“由浅入深”的设计，让我感觉自己一直在稳步前进，而不是在知识的海洋中迷失方向。

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不得不说，这本书的语言风格也相当值得称赞。作者的表达方式清晰、简洁，避免了冗余和晦涩的词汇。即使是涉及到复杂的数学概念，他也能用比较易于理解的方式进行阐述。我发现，自己在阅读过程中很少会因为语言的障碍而停下脚步，反而能够更加专注于对知识本身的理解。这种流畅的阅读体验，让我在学习过程中能够保持积极性，并且更愿意去深入探索。

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这本书在案例分析方面做得也非常出色。书中选取了许多实际的图像处理和识别应用场景，例如医学影像分析、人脸识别、自动驾驶中的物体检测等，并结合这些场景对相关的技术进行讲解。这让我能够更直观地理解这些技术是如何在真实世界中发挥作用的。我不再只是看到抽象的公式和算法，而是能够看到它们所解决的实际问题，以及它们带来的实际价值。这种“学以致用”的体验，对我而言是非常宝贵的。

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让我感到惊喜的是，这本书在“识别”这个部分的内容。图像识别无疑是当前人工智能领域最热门的方向之一，而这本书并没有回避这一挑战，反而将其作为一个重要的组成部分进行了深入探讨。从传统的模式识别方法，到近些年大放异彩的深度学习模型，书中都给出了相当详尽的介绍。我尤其对书中关于卷积神经网络（CNN）的讲解印象深刻，它不仅仅列出了CNN的架构，还详细解释了卷积层、池化层、全连接层等各个组成部分的原理和作用。通过书中的图示和实例，我终于能够理解为什么CNN在图像识别任务上能够取得如此巨大的成功。它让我看到了，原来复杂的识别任务，可以通过层层递进的特征提取和抽象，最终转化为可识别的信息。

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专业书，有图像处理方面的需求可以买来看看，有一定的帮助。

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东西不错，物流很快，值得推荐～

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还没看，不知道会怎样

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可以。很快。但不知道是不是正版

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买来公司同事借阅看的 很不错

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很好

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这印刷质量还不如盗版的，纸张特别薄

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