数字图像处理基础及OpenCV实现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

张广渊，王爱侠，王超 编

图书标签:

• 数字图像处理
• OpenCV
• 图像处理
• 计算机视觉
• 图像分析
• 算法实现
• Python
• 图像基础
• 技术入门
• 实践教程

出版社： 知识产权出版社

ISBN：9787513031660

版次：1

商品编码：11664172

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-12-01

用纸：胶版纸

页数：312

字数：300000

内容简介

　　《数字图像处理基础及OpenCV实现》全面系统地介绍了数字图像处理的基本概念和原理，详细介绍了VS2005的基本用法，以及OpenCV在VS2005上的配置流程，给出了利用VS2005和OpenCV进行数字图像处理的常见算法的C++代码。本书将数字图像处理的基本原理与具体实践相结合，不仅让读者能够对数字图像处理的原理有深刻的理解，也为读者迅速掌握当下最流行的数字图像处理工具OpenCV打下了良好的基础。本书可作为高等院校计算机相关专业本科生和研究生的教材，也可作为其他从事数字图像处理行业人员的参考资料。

作者简介

　　张广渊，男，1974年生，山东交通学院，教授，东北大学计算机软件与理论专业博士。主要从事模式识别、数字图像处理、智能交通与智能汽车方面的研究工作。清华大学汽车安全与节能国家重点实验室博士后，中国计算机学会CCFYOCSEF济南AC委员，主持或参与国家和省市级科研项目20项；在各级刊物及国际会议上发表相关学术论文20余篇，其中被EI检索13篇次；公开出版著作6本。王爱侠，女，1974年生，东北大学，讲师，东北大学计算机科学与技术专业博士。王超，黑龙江大学信息与网络建设管理中心综合业务科科长，工程师，哈尔滨理工大学计算机技术专业硕士。2004年以来一直参与教育部和财政部牵头组建的中国教育经济信息网的建设工作，并具体负责中国教育经济信息网黑龙江管理中心的数据采集和运营维护。先后承担参与“基于工作流的黑龙江省外事业务管理系统的设计与实践”等省部级、厅局级课题10个，在《黑龙江大学工程学报》等期刊发表论文近10篇。

目录

第1章 引言
1.1 数字图像处理概述
1.2 VC++概述
1.3 OpenCV概述
第2章 VC++基础知识
2.1 项目与解决方案
2.2 消息与响应
2.3 对话框
2.4 常用控件
2.5 菜单栏与工具栏
第3章 OpenCV的安装及配置
3.1 概述
3.2 安装及配置
第4章 数字图像的基本概念
4.1 颜色的属性和三基色原理
4.2 图像信号的数字化
4.3 图像格式
4.4 视频格式
4.5 OpenCV 实现
第5章 图像的几何变换
5.1 形状变换
5.2 位置变换
5.3 仿射变换
5.4 图像的基本运算
5.5 OpenCV实现
第6章 图像增强
6.1 图像增强的目的和意义
6.2 对比度线性展宽及非线性动态范围调整
6.3 直方图均衡化
6.4 伪彩色增强
6.5 OpenCV实现
第7章 图像去噪
7.1 噪声的概念
7.2 均值滤波
7.3 中值滤波
7.4 边界保持滤波
7.5 其他去噪滤波
7.6 OpenCV实现
第8章 图像锐化
8.1 图像锐化的目的和意义
8.2 一阶微分法
8.3 二阶微分法
8.4 OpenCV实现
第9章 图像分割
9.1 基于边缘检测的图像分割
9.2 基于阈值的图像分割
9.3 基于区域的图像分割
9.4 OpenCV实现
第10章 二值图像处理
10.1 二值图像的连接性和距离
10.2 连接成分的变形处理
10.3 形状特征提取与分析
10.4 OpenCV实现
第11章 彩色图像处理
11.1 色度学基础和颜色模型
11.2 颜色变换
11.3 彩色图像增强
11.4 彩色图像复原
11.5 彩色图像分析
11.6 OpenCV 实现参考文献

前言/序言

　　图像是人类获取和交换信息的主要工具，数字图像处理就是利用计算机对图像进行各种处理的技术和方法。20世纪20年代，图像处理首次得到应用，60年代末，图像处理技术经过不断完善，已逐渐成为一个新兴的学科。利用数字图像处理技术能够有效改善图像的质量，或者从图像中提取有用的信息。目前，数字图像处理技术已经在很多领域有着广泛的应用，如通信技术、遥感技术、生物医学、工业生产、计算机科学等。
　　基于这一现状，本书着重介绍了常见的数字图像处理方法，以便读者能够对数字图像处理有更加深入的理解。本书主要适用于具备数字图像理论基础和基本计算机软件编程能力的读者。
　　有感于部分教材仅注重理论介绍，缺乏示例程序的现状，本书力图在介绍数字图像处理基础理论的同时，结合具体实际，详细阐述以VisualStudio2005（VS2005）和OpenCV为主要工具的软件实践方法，做到理论和实际相结合，使读者不仅能够掌握数字图像处理理论，同时也能够掌握基本的数字图像处理软件开发技术，真正做到学以致用。
　　全书共分为11章。第1章阐述了数字图像处理的相关概念和研究内容，简要介绍了VC++和OpenCV开发工具；第2章介绍了在VS2005中如何创建项目与解决方案，以及基本控件的用法；第3章介绍了OpenCV的安装与配置；第4章介绍了颜色的描述和度量，着重阐述了图像信息的数字化，以及常见的图像格式和视频格式；第5章从图像的形状、位置等角度阐述了图像的几何变换，以及图像的基本运算；第6章介绍了图像增强的目的和意义，以及常见的图像增强方法；第7章针对图像获取和传输过程中产生的噪声，介绍了常用的去噪滤波方法；第8章介绍了图像锐化方法，以便增强图像中物体的边缘，着重介绍了一阶微分法和二阶微分法；第9章介绍了三种常用的图像分割方法；第10章介绍了二值图像特征分析中的基础概念，并着重阐述了二值图像的形状特征提取与分析问题；第11章在介绍色度学基础和颜色模型的基础上，详细介绍了常见的彩色图像处理方法。
　　此外，针对本书中介绍的数字图像处理方法，在理论介绍的同时，给出了相应的C++代码实现，读者可以参考这些代码，实际动手查看各种方法的处理效果，从而激发读者的学习兴趣。
　　本书第1章到第3章由黑龙江大学信息与网络建设管理中心王超编写，第4章、第5章由东北大学王爱侠编写，第11章由王爱侠和王超共同编写，第6章、第9章由山东交通学院王朋编写，第7章、第8章由山东交通学院倪翠编写，第10章由山东交通学院李克峰编写，山东交通学院肖海荣、朱振方、司冠南、武华、倪燃、杨光和刘洋也参与了编写工作，并测试了各章的程序代码。全书由山东交通学院张广渊统稿。
　　由于作者水平有限，在本书编写过程中难免出现错误和疏漏，恳请广大读者予以批评指正。
　　编者
　　2014年11月

《光影的密码：解析数字图像的奥秘与应用》 简介 在我们日益被视觉信息包围的时代，数字图像已经渗透到生活的方方面面，从我们手中的智能手机到医疗影像设备，再到宇宙探索的望远镜，它们都承载着超越文字的丰富信息。然而，这些看似简单的像素点汇聚成的图像，背后却蕴含着一套精密的数学理论和计算方法。《光影的密码：解析数字图像的奥秘与应用》正是为了揭示这一强大而迷人的领域而诞生的。本书并非止步于对技术细节的罗列，而是旨在带领读者穿越光影的藩篱，深入理解数字图像的本质，掌握分析、处理和创造数字图像的核心原理与方法。 本书的编写，源于对数字图像处理领域深厚技术积淀的梳理和对前沿发展趋势的洞察。我们深知，在信息爆炸的当下，能够精准、高效地从海量图像数据中提取有价值的信息，是个人、科研机构乃至企业成功的关键。因此，我们倾注心血，力求用清晰的逻辑、严谨的论证和生动的实例，为广大读者构建一个系统而全面的数字图像处理知识体系。 核心内容 《光影的密码》首先会带您回溯数字图像的根基。我们将从最基础的图像模型出发，探讨点、线、面等几何元素在数字空间中的表达方式，以及色彩空间（如RGB、HSV、CMYK等）如何映射人类视觉感受，并深入分析像素作为图像基本单元的特性，包括其数值表示、位深以及不同的数据类型对图像质量和处理能力的影响。读者将了解到，一张看似普通的照片，在计算机眼中，其实是成千上万个数值的集合，而这些数值的精确构成，决定了图像的视觉呈现。 接着，本书将系统地阐述图像增强的核心技术。这部分内容将涵盖空间域和频率域两个主要方向。在空间域，我们将深入解析点运算（如灰度变换、对比度增强、直方图均衡化）的原理及其在改善图像视觉质量方面的作用；探讨邻域运算（如平滑滤波、锐化滤波）如何通过局部像素的统计关系来去除噪声、突出边缘，并详细分析各种滤波器的特性，例如高斯滤波、中值滤波、Sobel算子、Laplacian算子等，理解它们在不同场景下的适用性。在频率域，我们将介绍傅里叶变换在图像处理中的强大威力，讲解如何通过对图像进行频域分析来理解和实现滤波，如低通滤波、高通滤波、带通滤波等，从而实现去噪、边缘提取等目标。 图像分割是理解图像内容的关键一步，本书将对此进行深入剖析。我们将介绍多种经典且实用的图像分割技术，从基于阈值的分割方法，如全局阈值、局部阈值，到基于边缘的检测方法，如何利用梯度信息定位图像中的对象边界。此外，本书还将重点讲解区域生长和区域分裂合并等基于区域的分割技术，以及聚类算法（如K-Means）在图像分割中的应用。对于复杂场景，我们还将触及图割等先进的分割思想。读者将学会如何将一张复杂的图像分解成有意义的多个部分，为后续的目标识别和分析奠定基础。 形态学处理是另一类重要的图像处理技术，尤其在处理二值图像或结构化特征时表现出色。本书将详细介绍膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等基本形态学操作的原理，并解释它们如何用于去除噪声、连接断裂的线段、填充小的空洞等。我们将进一步探讨骨架提取、击中/不击中变换等更复杂的形态学应用，展示其在形状分析和特征提取方面的独特优势。 图像复原是解决图像质量下降问题的关键，本书将系统地介绍各种复原技术。我们将从逆滤波、维纳滤波等经典方法入手，探讨它们在一定假设下的图像复原能力。随后，我们将深入讲解盲去卷积等更具挑战性的技术，以及基于深度学习的图像复原方法，如去噪、超分辨率、去模糊等，展示其在处理复杂退化情况下的强大表现。 特征提取与描述是连接低级图像信息与高级语义理解的桥梁。本书将带领读者走进图像特征的世界，介绍经典的角点检测算法（如Harris、Shi-Tomasi），以及SIFT、SURF、ORB等局部特征描述子，理解它们如何鲁棒地描述图像中的关键点信息。此外，我们还将探讨HOG（Histogram of Oriented Gradients）等全局特征提取方法，以及它们在行人检测等领域的应用。 图像变换在数字图像处理领域扮演着至关重要的角色。本书将系统地介绍傅里叶变换、离散余弦变换（DCT）、小波变换等，深入分析它们在图像压缩、特征提取、降噪等方面的原理与应用。特别是DCT在JPEG图像压缩标准中的核心作用，以及小波变换在多分辨率分析和信号去噪方面的独特之处，都将得到详尽的阐述。 应用案例与前沿展望 理论的深度最终要体现在实践的广度。《光影的密码》不会仅仅停留在理论层面，而是将大量的理论知识与实际应用紧密结合。本书将通过一系列精心设计的应用案例，展示数字图像处理技术在计算机视觉、模式识别、医学影像分析、遥感图像处理、工业检测、虚拟现实/增强现实等众多领域的精彩应用。例如，如何利用图像分割和特征提取技术实现人脸识别，如何通过图像增强和复原技术改善医学诊断的准确性，如何利用形态学操作处理遥感图像中的地物边界等，这些实际案例将极大地激发读者的学习兴趣和应用潜能。 此外，本书还将对深度学习在数字图像处理中的最新进展进行展望。随着卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）等技术的飞速发展，图像处理的边界不断被拓展。我们将简要介绍这些前沿技术如何革新图像分类、目标检测、图像生成、风格迁移等领域，为读者指明未来学习和研究的方向。 本书特色 1. 理论与实践并重： 深入剖析理论原理，并通过丰富的实例和应用场景进行验证，确保读者既能理解“是什么”，也能掌握“怎么做”。 2. 系统性与全面性： 覆盖数字图像处理的经典算法和主流技术，构建起一个扎实而完整的知识框架。 3. 深入浅出： 采用清晰易懂的语言，辅以直观的图示和数学推导，力求让复杂的概念变得易于理解。 4. 前沿性： 关注最新技术动态，对深度学习等前沿领域进行适当的介绍和展望。 5. 面向广泛读者： 无论是初学者、在校学生，还是希望提升专业技能的工程师和研究人员，都能从本书中获益。 《光影的密码：解析数字图像的奥秘与应用》致力于成为您探索数字图像世界的得力助手。翻开本书，您将开启一段精彩的旅程，掌握驾驭光影的力量，解锁图像背后无穷的智慧与可能。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个偶然的机会看到这本书的，当时正愁于找不到一本能够系统性地讲解数字图像处理，并且能够提供最新、最实用的OpenCV实践指导的书籍。市面上关于图像处理的书确实不少，但大多数要么停留在陈旧的算法讲解，要么就是对OpenCV的使用泛泛而谈，缺乏深入的探究和前沿技术的跟进。《数字图像处理基础及OpenCV实现》这本书，真的让我眼前一亮。作者在基础理论的讲解上，做到了既全面又精炼，没有过多的废话，直击核心。我特别欣赏的是，书中对于一些关键算法的推导和解释，清晰明了，即使是对数学不太敏感的读者，也能理解其背后的逻辑。而最令人惊喜的部分，无疑是其OpenCV部分的详尽阐述。它不像其他书那样只罗列API，而是深入剖析了每个函数的用法、参数含义以及在实际场景中的应用。作者还巧妙地将理论知识融入到代码实践中，让我能够在理解概念的同时，立刻动手尝试，验证学习成果。书中的案例选择也非常具有代表性，覆盖了图像去噪、边缘检测、特征提取、目标识别等多个重要领域，并且给出了非常高质量的代码示例。这些代码不仅可以直接拿来用，还能作为学习和改进的起点。这本书的出版，无疑为广大图像处理爱好者和开发者提供了一本不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻读计算机视觉方向的研究生，在研究过程中，OpenCV的使用是必不可少的。一直以来，我都希望有一本能够兼顾理论深度和OpenCV实践指导的优质书籍，《数字图像处理基础及OpenCV实现》这本书，可以说是完全符合了我的需求。从学术的角度来看，书中对数字图像处理基本原理的阐述，严谨而清晰，对于我理解一些复杂的算法，例如傅里叶变换在图像处理中的应用，或者各种边缘检测算子的原理，都起到了非常重要的辅助作用。我尤其欣赏作者在理论讲解中，会穿插一些数学推导，但这部分内容并没有显得枯燥，而是恰到好处地服务于对算法的理解。而这本书的另一大亮点，无疑是它对OpenCV的精细讲解。它不仅仅是简单地介绍API，而是深入分析了OpenCV在实现这些图像处理算法时，是如何组织代码，以及如何优化性能的。我跟随书中提供的代码示例，进行了一系列实验，例如使用SIFT或SURF进行特征匹配，或者构建简单的图像分类器。这些实践操作，不仅加深了我对理论知识的理解，更重要的是，它让我掌握了实际操作的技能，能够独立解决在研究中遇到的相关问题。这本书为我的研究提供了坚实的理论基础和强大的实践工具，我一定会把它作为我案头的常备参考书。

评分☆☆☆☆☆

我是一名有着多年编程经验的开发者，但对数字图像处理领域接触不多，一直想找机会系统地学习一下，并希望能够结合实际的项目开发。在阅读了《数字图像图像处理基础及OpenCV实现》这本书后，我不得不说，它完全超出我的预期。这本书的优点在于，它能够将原本可能显得晦涩的理论知识，通过通俗易懂的语言和直观的图示，变得容易理解。我从来没有觉得像素、卷积核、直方图这些概念如此清晰明了。而令我最为赞赏的是，作者将这些理论知识与OpenCV的强大功能完美地结合起来。书中提供的每一个代码示例，都不仅仅是一个孤立的片段，而是能够直接运行，并且能够验证前面讲解的理论。我跟着书中的步骤，安装了OpenCV，并运行了第一个图像读取和显示的代码，那一刻，我感受到了技术带来的魅力。之后，我尝试了书中关于图像增强、特征提取等章节的代码，发现它们都非常实用，并且具有很高的可移植性。例如，书中关于边缘检测的代码，我就可以很容易地将其移植到我目前正在开发的一个图像识别项目中，用来辅助进行图像预处理。这本书的语言风格也很友好，没有过多深奥的术语，使得我这个非科班出身的开发者也能轻松上手。对于想快速入门数字图像处理，并将其应用于实际项目开发的开发者来说，这本书无疑是最佳的选择。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直太及时了！我一直想深入了解数字图像处理，但市面上很多教材要么过于理论化，要么代码例子陈旧，要么根本不接地气。而《数字图像处理基础及OpenCV实现》这本书，就像一股清流，直接切中了痛点。从基础概念讲起，比如像素、色彩空间、图像滤波等，讲解得非常透彻，逻辑清晰，一点也不晦涩。我之前对一些数学公式望而却步，但这本书通过丰富的图示和由浅入深的讲解，让我这个初学者也能理解背后的原理。更重要的是，它并没有止步于理论，而是紧密结合了OpenCV这个强大的图像处理库。每讲完一个概念，作者就会立刻给出相应的OpenCV代码实现，而且代码注释非常详细，真正做到了理论与实践的无缝对接。这对于我这种想动手实践的人来说，简直是福音。我跟着书里的例子，一步步搭建环境，然后运行代码，看到屏幕上图像的变化，那种成就感无与伦比。这本书让我不仅理解了“是什么”，更学会了“怎么做”。我甚至可以根据书中的思路，尝试修改参数，观察效果，慢慢摸索出自己的处理方法。这对于我后续的学习和项目开发，奠定了坚实的基础。对于所有想要入门数字图像处理，或者希望提升OpenCV技能的朋友，我强烈推荐这本书。它就像一个经验丰富的向导，带你穿越图像处理的迷宫，指引你到达知识的彼岸。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的惊喜是多方面的，特别是它在理论与实践之间搭建的桥梁。我之前接触过一些图像处理的教材，要么理论过于抽象，导致学习曲线陡峭，要么就是代码示例零散，难以形成系统性的认知。《数字图像处理基础及OpenCV实现》恰恰避免了这些问题。它从最基本概念讲起，比如图像的形成、表示，色彩模型等等，每一项都解释得非常到位。我特别喜欢书中对于滤波器原理的讲解，它不仅仅是给出一个公式，而是通过图示和比喻，让你深刻理解高斯模糊、中值滤波等操作是如何影响图像的。更赞的是，作者紧接着就提供了OpenCV的对应实现，让我能够立刻将抽象的理论转化为可视化的结果。我跟着书中的代码，一步步进行操作，当看到图像经过滤波变得平滑，或者边缘被清晰地勾勒出来时，那种学习的动力和乐趣是无与伦比的。这本书的OpenCV部分，可以说是精华所在。它详细介绍了OpenCV中处理图像的各种核心功能，从图像的读取、显示，到各种变换、分析，再到一些更高级的应用，都覆盖得很全面。而且，作者在讲解代码时，非常注重代码的可读性和复用性，注释详细，逻辑清晰，让我能够快速理解并迁移到自己的项目中。对于我这种希望将理论知识快速应用于实际项目开发的人来说，这本书简直是“救星”。

评分☆☆☆☆☆

专业书籍，等了不短时间才有货

评分☆☆☆☆☆

不错，质量还行，包装挺好，速度很快。

评分☆☆☆☆☆

还行吧，讲解的比较浅显

评分☆☆☆☆☆

教材…买的冲动了

评分☆☆☆☆☆

还不错

评分☆☆☆☆☆

不错，学习学习

评分☆☆☆☆☆

.................................

评分☆☆☆☆☆

教材…买的冲动了

评分☆☆☆☆☆

不错，学习学习