數字圖像處理與識彆 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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孫正 等 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 圖像識彆
• 圖像分析
• 計算機視覺
• 模式識彆
• 圖像處理算法
• 數字圖像
• 圖像特徵提取
• 機器學習
• 深度學習

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111479680

版次：1

商品編碼：11560137

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 21世紀高等院校電氣信息類係列教材

開本：16開

齣版時間：2014-10-01

用紙：膠版紙

頁數：308

編輯推薦

　　★作者功底深厚、華北電力大學孫正教授作品。
　　★本書首次針對本科層次院校師生全麵地介紹瞭數字識彆領域的關鍵技術和方法，並獲得瞭國傢自然科學基金和中央高校基本科研業務專項資助。
　　★配套完整電子教案資源，並給齣多個綜閤圖書處理與識彆實例素材文件，實用性高。

內容簡介

　　《數字圖像處理與識彆》主要從工程應用的角度比較全麵地介紹數字圖像識彆的基礎理論和實用技術，以及近年來數字圖像處理、圖像分析與識彆領域的最新研究成果，注重理論，突齣實用。全書分為五章，主要內容包括：數字圖像處理、分析與識彆的基本概念和基礎理論；數字圖像分割的主要方法和技術，包括並行邊界分割技術、串行邊界分割技術、並行區域分割技術和串行區域分割技術；圖像特徵的概念、提取、描述和分類方法，包括顔色特徵的錶示與提取、形狀特徵的錶示與提取、紋理特徵的錶示與提取的典型方法以及空間關係特徵的提取方法；特徵空間的降維方法及特徵嚮量的分類方法；基於模闆匹配的圖像識彆方法；運動圖像序列的分析與識彆方法，包括基於光流場的運動分析、基於圖像配準的運動估計和基於變形模型技術的運動圖像跟蹤與估計。每章都包含多個工程應用實例，且各章的理論和技術具有一定的相關性和獨立性。本書結構緊湊，內容深入淺齣，講解圖文並茂，可作為通信與信息工程、電子科學與技術、計算機科學與技術、控製科學與工程、生物醫學工程等相關專業本科高年級學生的專業選修課教材及研究生相關應用課程的教材和參考用書，也可為從事圖像處理、分析和識彆等相關領域的科技工作者和工程技術人員提供參考。

目錄

齣版說明
前言
第1章 緒論
1.1 數字圖像處理
1.1.1 圖像的概念及分類
1.1.2 數字圖像處理的發展概況
1.1.3 數字圖像處理的研究範疇
1.1.4 數字圖像處理的基本特點
1.1.5 數字圖像處理與相關學科的關係
1.1.6 數字圖像處理的應用
1.2 模式識彆
1.2.1 模式和模式識彆的概念
1.2.2 研究內容
1.2.3 係統組成
1.2.4 主要方法
1.2.5 應用現狀
1.3 圖像識彆
1.3.1 係統的基本構成
1.3.2 研究現狀
1.3.3 應用現狀
1.4 本章小結
第2章 圖像預處理技術
2.1 基本概念
2.1.1 鄰域、鄰接、區域和連通的概念
2.1.2 鄰域（模闆）運算
2.2 圖像增強
2.2.1 圖像增強的概念
2.2.2 基於點操作的圖像增強
2.2.3 基於鄰域操作的圖像增強
2.3 圖像復原
2.3.1 圖像的退化和復原概述
2.3.2 圖像退化的數學模型
2.3.3 幾種經典的圖像復原方法
2.4 圖像變換
2.4.1 圖像變換概述
2.4.2 傅裏葉變換
2.4.3 離散餘弦變換
2.4.4 離散沃爾什-哈達瑪變換
2.4.5 離散K-L變換
2.4.6 離散小波變換
2.5 本章小結
第3章 圖像分割技術
3.1 圖像分割概述
3.2 並行邊界分割
3.2.1 邊緣的定義和種類
3.2.2 並行邊緣檢測方法
3.3 串行邊界分割
3.4 並行區域分割
3.4.1 閾值分割概述
3.4.2 典型的閾值選取方法
3.4.3 動態閾值分割法
3.4.4 閾值插值法
3.4.5 分水嶺閾值分割方法
3.4.6 基於熵的閾值分割方法
3.4.7 多閾值分割方法
3.4.8 其他局部閾值分割方法
3.5 串行區域分割
3.5.1 區域生長
3.5.2 區域分裂閤並
3.6 其他灰度圖像分割方法
3.6.1 基於小波變換的圖像分割
3.6.2 基於馬爾可夫隨機場模型的圖像分割
3.6.3 基於遺傳算法的圖像分割
3.6.4 基於人工神經網絡的圖像分割
3.6.5 基於聚類的圖像分割
3.6.6 基於圖論的圖像分割
3.6.7 基於能量泛函的圖像分割
3.6.8 基於NSCT的圖像分割
3.7 二值圖像的分割——數學形態學圖像處理
3.7.1 基本符號和關係
3.7.2 腐蝕運算
3.7.3 膨脹運算
3.7.4 開運算
3.7.5 閉運算
3.7.6 細化
3.7.7 粗化
3.8 彩色圖像的分割
3.8.1 顔色基礎
3.8.2 彩色模型（彩色規範）
3.8.3 彩色分割策略
3.9 圖像分割的評價
3.10 本章小結
第4章 圖像特徵提取與分類
4.1 圖像特徵基礎
4.1.1 圖像特徵的概念
4.1.2 特徵形成和提取
4.1.3 特徵選擇
4.2 顔色特徵的錶示與提取
4.2.1 顔色直方圖
4.2.2 顔色矩
4.2.3 顔色集
4.2.4 顔色聚閤嚮量
4.2.5 顔色相關圖
4.2.6 顔色布局
4.3 紋理特徵的錶示與提取
4.3.1 紋理的概念和研究內容
4.3.2 灰度共生矩陣
4.3.3 Tamura紋理特徵
4.3.4 局部二值模式
4.3.5 局部纍積矩
4.3.6 自迴歸紋理模型
4.3.7 分形分析
4.3.8 基於小波變換的紋理特徵提取
4.3.9 Gabor濾波
4.4 形狀特徵的錶示與提取
4.4.1 基本概念
4.4.2 區域描述
4.4.3 邊界描述
4.4.4 Hough變換
4.4.5 其他形狀特徵
4.5 空間關係特徵
4.5.1 空間關係特徵的特點
4.5.2 常用的空間特徵提取方法
4.6 特徵空間的降維
4.6.1 主成分分析
4.6.2 Fisher綫性判彆分析
4.6.3 PCA和FLDA的比較
4.6.4 多維尺度法
4.7 特徵嚮量的分類方法
4.7.1 模式識彆簡介
4.7.2 Adaboost分類器
4.7.3 支持嚮量機
4.7.4 隨機森林分類器
4.7.5 分類器的評價與比較
4.8 綜閤應用實例——基於內容的圖像檢索
4.8.1 研究背景
4.8.2 研究內容
4.8.3 研究現狀
4.8.4 發展方嚮
4.9 本章小結
第5章 基於模闆匹配的圖像識彆技術
5.1　模闆匹配概述
5.1.1 研究現狀
5.1.2 一般流程
5.1.3 應用現狀
5.2 基於圖像灰度的模闆匹配
5.2.1 平方誤差度量
5.2.2 差的絕對值和相關法
5.2.3 互相關法
5.2.4 序貫相似性度量
5.2.5 最大互信息法
5.3 基於圖像特徵的模闆匹配
5.4 其他模闆匹配方法
5.4.1 二階段模闆匹配
5.4.2 投影模闆匹配
5.4.3 自適應模闆匹配
5.4.4 模闆匹配快速算法
5.5 本章小結
第6章 運動圖像序列分析
6.1 運動基礎知識
6.1.1 剛性運動
6.1.2 非剛性運動
6.2 基於光流場的運動圖像分析
6.2.1 光流和光流場
6.2.2 光流約束方程
6.2.3 孔徑問題
6.2.4 梯度光流法
6.2.5 特徵光流法
6.3 基於配準的運動圖像分析
6.3.1 配準方法
6.3.2 最優匹配的搜索
6.3.3 結果舉例及討論
6.4 本章小結
第7章 變形模型技術
7.1 變形模型的數學基礎
7.1.1 能量最小化變形模型
7.1.2 動態可變形模型
7.1.3 離散化和數字仿真
7.2 變形模型在醫學圖像處理中的應用
7.2.1 采用可變形麯綫的圖像分割
7.2.2 采用可變形麯麵的體視圖像分割
7.2.3 先驗知識
7.2.4 圖像的匹配
7.2.5 運動跟蹤和分析
7.3 參數活動輪廓模型
7.3.1 模型原理
7.3.2 能量最小值的求解
7.4 改進的snake模型
7.4.1 氣球模型
7.4.2 T-snake模型
7.4.3 強約束T-snake模型
7.4.4 Kalman snake模型
7.5 幾何活動輪廓模型
7.5.1 常用的幾何活動輪廓模型
7.5.2 數值化求解
7.6 基於超二次麯麵的變形模型
7.6.1 超二次麯麵的數學描述
7.6.2 超二次麯麵的變形
7.6.3 擴展超二次麯麵
7.6.4 擬閤ESQ麯麵模型
7.7 本章小結
第8章 綜閤應用實例——血管內超聲圖像的分割和斑塊的自動識彆
8.1 血管內超聲成像簡介
8.1.1 成像原理
8.1.2 圖像特點
8.2 血管內超聲圖像的分割
8.2.1 方法分類
8.2.2 典型方法
8.2.3 展望
8.3 血管內超聲圖像中斑塊的自動識彆
8.3.1 方法分類
8.3.2 血管內超聲圖像紋理特徵的提取和描述
8.3.3 血管內超聲圖像紋理特徵的分類
8.4 本章小結
第9章 綜閤應用實例——車輛牌照字符的自動識彆
9.1 汽車牌照圖像的特點
9.1.1 中國汽車牌照分類
9.1.2 汽車牌照圖像的特點
9.2 車輛牌照自動識彆係統概述
9.3 車牌字符自動識彆的研究現狀
9.3.1 主要方法
9.3.2 技術難點
9.4 車牌字符自動識彆方法舉例
9.4.1 車輛圖像的預處理
9.4.2 牌照定位
9.4.3 車牌字符識彆及結果輸齣
9.5 本章小結
第10章 綜閤應用實例——航拍絕緣子圖像的自動分割和定位
10.1 航拍絕緣子圖像的特點
10.2 航拍絕緣子圖像的分割
10.2.1 建立基於NSCT分解的灰度-梯度共生矩陣
10.2.2 采用灰熵模型及BF-PSO算法計算閾值
10.3 絕緣子串的自動定位
10.3.1 主要方法
10.3.2 基於形狀特徵的絕緣子串的自動定位
10.4 本章小結
參考文獻

前言/序言

《璀璨星河：宇宙的奧秘與人類的求索》 浩瀚無垠的宇宙，自古以來便是激發人類無限好奇與想象的源泉。從仰望星空時的敬畏，到如今藉助尖端科技探索未知，人類對宇宙的理解從未停止過腳步。《璀璨星河：宇宙的奧秘與人類的求索》是一本引人入勝的科普讀物，它將帶領讀者踏上一場穿越時空的宇宙之旅，深入淺齣地揭示宇宙的壯麗景象、演化曆程以及人類在其中扮演的角色。 本書並非一本冷冰冰的科學教科書，而是充滿瞭詩意的語言和引人入勝的故事。我們將從宇宙的黎明講起，迴顧那個熾熱而混沌的開端，探尋宇宙大爆炸理論的證據，理解暗物質和暗能量這些神秘的組成部分如何塑造瞭我們今天所見的宇宙。讀者將瞭解到，宇宙並非靜止不變，而是在不斷膨脹、演化，星係在碰撞、融閤，恒星在誕生、死亡，黑洞在吞噬著一切，又在某些時刻釋放齣驚人的能量。 《璀璨星河》將聚焦於宇宙中最令人著迷的幾個方麵。我們會一同探索太陽係的奧秘，從炙熱的太陽到冰冷的冥王星，瞭解每一顆行星、衛星、小行星和彗星獨特的構成與演化。書中將細緻描繪地球的獨特性，分析其為何能夠孕育齣生命，以及我們如何通過對其他行星環境的研究，來尋找地外生命的痕跡。 當我們走齣太陽係，本書將帶領讀者領略銀河係的壯麗。我們將瞭解恒星的生命周期，從塵埃星雲到紅巨星，再到白矮星、中子星甚至黑洞。你將驚嘆於超新星爆發的宏偉，也會思考中子星的極端密度，更會為黑洞那令人費解的引力而著迷。書中還會介紹各種各樣的星雲，它們是恒星的搖籃，也是宇宙中最美麗的景象之一。 《璀璨星河》的視角將進一步拓展至整個宇宙。我們將瞭解星係的多樣性，從螺鏇星係到橢圓星係，再到不規則星係，它們在宇宙中構成瞭宏偉的結構。本書還會探討宇宙的演化，從宇宙的早期結構形成，到如今星係團的分布，勾勒齣宇宙的宏觀圖景。 然而，本書並非僅僅是對宇宙現象的羅列，它更著重於展現人類在探索宇宙過程中的智慧與努力。我們將迴顧曆史上偉大的天文學傢們，從哥白尼的日心說到哈勃的宇宙膨脹理論，每一次科學的飛躍都離不開前人的積纍與突破。書中也會介紹現代天文學的強大工具，如望遠鏡、探測器和空間站，它們如何幫助我們看得更遠、更清晰，獲取寶貴的數據。 《璀璨星河》還將深入探討人類對宇宙的哲學思考。我們是誰？我們從哪裏來？我們要到哪裏去？這些古老的問題在宇宙的宏大背景下，顯得尤為深刻。本書將引用不同文化、不同時代關於宇宙的哲學觀點，引發讀者對自身存在意義的思考。 此外，本書還關注人類對宇宙的未來展望。我們將探討載人航天技術的發展，人類是否有可能移居其他星球？我們又將如何應對小行星撞擊等宇宙威脅？書中將展望未來可能齣現的科學突破，以及人類在宇宙探索中扮演的更重要角色。 《璀璨星河：宇宙的奧秘與人類的求索》旨在點燃讀者心中對科學的熱情，激發對未知的好奇。它以生動形象的語言，將復雜的科學概念轉化為易於理解的圖景，讓讀者在輕鬆閱讀中，感受到宇宙的無窮魅力，並為人類不斷求索的精神而自豪。無論你是否是天文學領域的專傢，這本書都能為你打開一扇通往宇宙深處的大門，讓你重新認識我們所處的這個奇妙而壯麗的傢園。

評分☆☆☆☆☆

我注意到，作者在書中引用瞭大量的參考文獻，這說明這本書在內容的權威性和深度上是有保障的。在閱讀的過程中，我有時會遇到一些自己不太理解的地方，就會去翻閱參考文獻，從中獲得更全麵的信息。這種嚴謹的學術態度，讓我對這本書的內容更加信任。而且，作者也並非照搬照抄，他在整閤各傢學說的基礎上，也融入瞭自己的理解和見解，使得這本書在既有學術價值的同時，又具有一定的原創性。這對於想要深入研究這個領域的讀者來說，是極具價值的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的另一個亮點在於它結構的閤理性。整本書的邏輯鏈條非常清晰，從最基礎的圖像錶示、像素操作，逐步深入到更復雜的圖像變換、濾波、分割，最後引嚮高難度的圖像識彆和分析。這種循序漸進的學習方式，極大地降低瞭閱讀的門檻，也讓我在學習過程中能夠建立起一個完整的知識體係。我不用擔心會一下子接觸到太多的專業術語而感到茫然，作者總會在適當的時候引入新的概念，並給予充分的解釋。這種“由淺入深”的設計，讓我感覺自己一直在穩步前進，而不是在知識的海洋中迷失方嚮。

評分☆☆☆☆☆

在閱讀這本書的過程中，我發現它在一些前沿技術的介紹上，也緊跟時代步伐。例如，對於一些最新的圖像處理和識彆算法，書中都有所提及，並給齣瞭一定的介紹。這讓我感覺這本書並非一本陳舊的書籍，而是能夠反映當前領域最新發展趨勢的。這對於我這樣想要瞭解最新技術動態的讀者來說，是非常有吸引力的。它讓我知道，除瞭書本上講解的基礎知識，還有哪些新的技術值得我去關注和學習。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的語言風格也相當值得稱贊。作者的錶達方式清晰、簡潔，避免瞭冗餘和晦澀的詞匯。即使是涉及到復雜的數學概念，他也能用比較易於理解的方式進行闡述。我發現，自己在閱讀過程中很少會因為語言的障礙而停下腳步，反而能夠更加專注於對知識本身的理解。這種流暢的閱讀體驗，讓我在學習過程中能夠保持積極性，並且更願意去深入探索。

評分☆☆☆☆☆

讓我感到驚喜的是，這本書在“識彆”這個部分的內容。圖像識彆無疑是當前人工智能領域最熱門的方嚮之一，而這本書並沒有迴避這一挑戰，反而將其作為一個重要的組成部分進行瞭深入探討。從傳統的模式識彆方法，到近些年大放異彩的深度學習模型，書中都給齣瞭相當詳盡的介紹。我尤其對書中關於捲積神經網絡（CNN）的講解印象深刻，它不僅僅列齣瞭CNN的架構，還詳細解釋瞭捲積層、池化層、全連接層等各個組成部分的原理和作用。通過書中的圖示和實例，我終於能夠理解為什麼CNN在圖像識彆任務上能夠取得如此巨大的成功。它讓我看到瞭，原來復雜的識彆任務，可以通過層層遞進的特徵提取和抽象，最終轉化為可識彆的信息。

評分☆☆☆☆☆

我最喜歡的部分是它在實踐操作上的指導。光有理論是遠遠不夠的，如何將理論轉化為實際的應用，纔是檢驗一本書價值的重要標準。這本書在這方麵做得非常到位，它提供瞭大量的代碼示例，並且這些示例都與書中的理論知識緊密結閤。我嘗試著跟著書中的指導，用Python語言實現瞭一些基礎的圖像處理算法，比如邊緣檢測、圖像增強等。每一次成功的運行，都給我帶來瞭巨大的成就感。更難得的是，作者在講解代碼的時候，也同樣注重邏輯性和可讀性。它不會給你一堆晦澀難懂的代碼，而是將復雜的流程分解成一個個小的模塊，並且為每個模塊都做瞭詳細的注釋。這對於我這樣的初學者來說，簡直是福音。我能夠通過閱讀代碼，進一步鞏固書本上的理論知識，並且在實踐中發現一些理論學習中可能忽略的細節。

評分☆☆☆☆☆

總而言之，這是一本非常值得推薦的圖書。無論你是初學者，還是有一定基礎的從業者，都能從中獲益匪淺。它不僅能夠為你打下堅實的理論基礎，還能夠幫助你掌握實用的技術，並且為你指引未來的學習方嚮。它就像一位循循善誘的老師，耐心而細緻地引導你走進數字圖像處理與識彆的廣闊世界。我強烈建議所有對這個領域感興趣的朋友，都不要錯過這本書。

評分☆☆☆☆☆

這本書在案例分析方麵做得也非常齣色。書中選取瞭許多實際的圖像處理和識彆應用場景，例如醫學影像分析、人臉識彆、自動駕駛中的物體檢測等，並結閤這些場景對相關的技術進行講解。這讓我能夠更直觀地理解這些技術是如何在真實世界中發揮作用的。我不再隻是看到抽象的公式和算法，而是能夠看到它們所解決的實際問題，以及它們帶來的實際價值。這種“學以緻用”的體驗，對我而言是非常寶貴的。

評分☆☆☆☆☆

這本書我拿到手已經快半個月瞭，斷斷續續地讀下來，總算是對它有瞭個大緻的瞭解。說實話，作為一名對數字圖像處理領域略有涉獵的愛好者，我一直都在尋找一本既能係統介紹理論基礎，又能貼近實際應用的教材。而這本《數字圖像處理與識彆》在我的認知裏，似乎恰好填補瞭這塊空白。首先，讓我印象深刻的是它在理論深度上的把握。書中的內容並非泛泛而談，而是深入到一些關鍵性的算法和模型背後，例如傅裏葉變換在圖像去噪中的應用，它不僅僅停留在“如何使用”的層麵，而是花瞭相當大的篇幅去講解“為何如此”的原理。作者通過清晰的數學推導和圖示，讓我這個非專業齣身的讀者也能逐漸理解那些抽象的數學概念，並體會到它們是如何作用於圖像的。這一點尤為重要，因為很多時候，我們僅僅知道怎麼調用一個函數，卻不明白它背後的邏輯，一旦遇到問題就束手無策。這本書在這方麵做得相當齣色，它鼓勵讀者去思考，去理解，而不是簡單地復製粘貼代碼。

評分☆☆☆☆☆

這本書的設計排版也給我留下瞭深刻的印象。清晰的章節劃分，閤理的段落布局，大量的圖錶和公式都得到瞭恰當的展示。這使得我在閱讀過程中能夠輕鬆地找到所需的信息，並且能夠更有效地進行信息瀏覽和查找。書中的插圖尤其精美，它們不僅為理論知識提供瞭直觀的解釋，也為書籍增添瞭視覺上的吸引力，讓整個閱讀過程更加愉悅。

評分☆☆☆☆☆

真不知道為什麼老要十個字，東西不錯。

評分☆☆☆☆☆

還可以

評分☆☆☆☆☆

寫的挺不錯的恰到好處

評分☆☆☆☆☆

不錯的書。。主要講圖像處理理論方麵。

評分☆☆☆☆☆

書到瞭，好好學習，研究中。。

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

可以，不錯，挺好，還行，能看

評分☆☆☆☆☆

趁活動買的，希望能開捲有益

評分☆☆☆☆☆

買書就是圖個方便快捷，正版是必須的，哈哈