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王科平 编

图书标签:

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• MATLAB
• 图像处理
• 图像分析
• 计算机视觉
• 算法
• MATLAB编程
• 模式识别
• 图像增强
• 图像分割

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111510321

版次：1

商品编码：11754852

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 高等院校通信与信息专业规划教材

开本：16开

出版时间：2015-08-01

用纸：胶版纸

页数：191

编辑推荐

适读人群 ：高等学校电子信息、通信工程、信号与信息处理学科的本科生
本书配有电子课件，可作为电子信息、通信工程专业的本科生教材，也可作为从事图像处理研究的科研工作者的参考用书。

内容简介

本书系统地讲述了数字图像技术的基础知识、基本理论和基本方法。重点突出、实用性强，力求从初学者角度分析原理和相关技术，书中原理推导详细，同时尽可能多的结合matlab图像处理实例，给致力于步入该领域的人员打开了方便之门。本书主要内容包括：概论、图像视觉系统与图像采集系统、基本图像变换、图像增强、图像编码、彩色图像处理、形态学图像处理等内容。

目录

前言
第1章绪论
1.1数字图像处理的基本概念
1.1.1模拟图像
1.1.2数字图像
1.1.3像素间的关系
1.2常用文件存储格式
1.2.1BMP图像文件格式
1.2.2TIFF图像文件格式
1.2.3GIF图像文件格式
1.2.4JPEG图像文件格式
1.2.5PNG图像文件格式
1.2.6PCX图像文件格式
1.3数字图像处理的主要内容
1.4数字图像处理的应用
1.5MATLAB图像处理基础
1.5.1数字图像的表示
1.5.2图像的输入/输出和显示
1.6思考题
第2章图像视觉系统与图像采集系统
2.1图像视觉系统
2.1.1人眼的视觉原理
2.1.2视觉系统的构成
2.1.3光觉和色觉
2.1.4视觉的特性
2.2图像处理系统中的常用输入/输出设备
2.2.1输入设备
2.2.2输出设备
2.3习题
第3章基本图像变换
3.1图像变换的基础知识
3.2傅里叶变换
3.2.1一维傅里叶变换
3.2.2二维傅里叶变换
3.3离散余弦变换
3.3.1基本概念
3.3.2一维离散余弦变换
3.3.3二维离散余弦变换
3.4小波变换
3.4.1概述
3.4.2连续小波变换（CWT）
3.4.3离散小波变换（DWT）
3.5基本图像变换MATLAB仿真实例
3.5.1傅里叶变换仿真实例
3.5.2离散余弦仿真实例
3.5.3小波变换仿真实例
3.6习题
第4章图像增强
4.1空域图像增强技术
4.1.1直方图修正技术
4.1.2图像灰度映射
4.1.3图像间运算
4.1.4图像平滑处理
4.1.5图像锐化处理
4.2频域图像增强技术
4.2.1频域增强的理论基础
4.2.2低通滤波法
4.2.3高通滤波法
4.2.4带通、带阻滤波法
4.2.5同态滤波器
4.3频域增强技术与空域增强技术
4.4图像增强MATLAB仿真实例
4.5习题
第5章图像编码
5.1图像编码的基础知识
5.1.1数据冗余
5.1.2图像编码中的保真度准则
5.1.3图像编码模型
5.1.4信息论的基础理论
5.2无损压缩编码
5.2.1基本编码定理
5.2.2霍夫曼编码
5.2.3香农-法诺编码
5.2.4算术编码
5.3限失真编码
5.3.1信息率失真定理
5.3.2预测编码
5.3.3正交变换编码
5.4图像编码MATLAB仿真实例
5.5习题
第6章彩色图像处理
6.1彩色图像的基本概念
6.1.1彩色视觉基础
6.1.2三原色与色匹配
6.1.3色度图
6.1.4彩色图像在MATLAB中的表示
6.2彩色模型
6.2.1面向硬件设备的彩色模型
6.2.2面向视觉感知的彩色模型
6.3伪彩色增强处理
6.3.1亮度切割
6.3.2从灰度到彩色的映射
6.3.3频域滤波方法
6.4真彩色图像处理
6.4.1真彩色处理策略
6.4.2单分量变换增强
6.4.3全彩色增强
6.5彩色图像处理MATLAB仿真实例
6.6习题
第7章形态学图像处理
7.1形态学预备知识
7.1.1集合的基本知识
7.1.2二值图像、集合和逻辑运算符
7.2腐蚀和膨胀
7.2.1腐蚀
7.2.2膨胀
7.3开运算和闭运算
7.4击中和击不中变换
7.5一些基本形态学算法
7.5.1边界提取
7.5.2孔洞填充
7.6灰度级形态学
7.6.1腐蚀和膨胀
7.6.2开运算和闭运算
7.7仿真实例
7.7.1二值图像腐蚀和膨胀的仿真实例
7.7.2二值图像开运算和闭运算
7.7.3灰度图像的腐蚀和膨胀
7.7.4灰度图像的开运算和闭运算
7.8习题
参考文献

前言/序言

数字图像处理主要研究的是将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理，使之能具备更好的视觉效果或满足某些应用的特定需求。随着计算机技术的发展，数字图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，目前已成为工程学、信息科学、计算机科学、生物学、医学甚至社会科学等领域各学科之间学习和研究的对象。其应用遍及社会的各个领域，如航空航天、遥感图像处理、医学图像处理、通信图像处理、工业图像处理、军事公安等，对推动社会发展和改善人们生活水平都起到了重要的作用。
本书第1章和第2章主要介绍了数字图像处理的基础知识和图像处理系统的框架、硬件设备。第3~7章是最基本的、典型的图像处理技术：第3章详细地分析了图像处理中的傅里叶变换、离散余弦变换和非常实用的小波变换；第4章非常系统、全面地讲解了空域和频域中的各种不同的图像增强方法；第5章分别从无损压缩编码和限失真压缩编码的角度分析了不同的图像编码技术；第6章包含彩色图像处理的基本知识和真彩色、伪彩色图像增强的方法；第7章分析了形态学中的基础知识，结合实例讲述了多种形态学方法。
本书在介绍图像处理理论的同时，采用MATLAB软件，对书中的技术进行了编程实现，使读者在最短时间内，达到最好的学习效果。通过本书的学习，读者不仅能够快速掌握数字图像处理的理论知识，而且还可以掌握MATLAB的编程和开发，以及基于MATLAB软件的图像处理技术。
本书由王科平编写第1章和第4章，张中卫编写第2章和第3章（除第3��5节外），张培玲编写第5章，张志刚（焦作大学）编写第6章，赵运基编写第7章，李辉老师编写第3��5节。本书的顺利出版，要感谢河南理工大学的领导和老师给予的大力支持和帮助。
由于编者水平有限，书中难免存在不妥之处，请读者提出宝贵意见。

《视觉炼金术：从像素到洞察的数字影像之旅》 在信息爆炸的时代，图像已成为我们感知世界、理解信息、表达情感最直观、最强大的媒介。从新闻报道中的历史瞬间，到医学影像中的生命奥秘，再到艺术创作中的无限想象，数字图像无处不在，深刻地影响着我们的生活。然而，一幅幅静态的像素集合，是如何被赋予生命，揭示其深层含义，甚至被赋予全新的意义的呢？《视觉炼金术：从像素到洞察的数字影像之旅》将带您踏上一段探索数字影像奥秘的奇妙旅程，深入浅出地剖析那些赋予图像“灵魂”的科学与艺术。 本书并非一本枯燥的理论堆砌，而是一次对数字影像底层逻辑的深度挖掘，一次对视觉信息转化与增值的实践探索。我们将从最基础的像素层面出发，逐层剥离数字影像的本质，了解其如何被采集、存储、呈现，以及在这个过程中隐藏的无数可能性。这不仅仅是对技术原理的讲解，更是对如何“读懂”图像，如何从海量视觉信息中提炼价值的智慧启迪。 一、 数字影像的基石：像素的语言与色彩的魔方 旅程伊始，我们将聚焦于数字影像最微小的构成单元——像素。本书将详细阐述像素的定义，理解其在空间上的分布规律，以及灰度值和颜色值如何共同绘制出我们所见的每一个画面。您将学习到不同颜色空间的原理，如RGB、CMYK、HSV等，并理解它们在不同应用场景下的优势与局限。我们将探究色彩的感知机制，色彩的心理效应，以及如何通过精确的色彩管理来还原真实或创造艺术。 像素的艺术： 像素不仅仅是方块，它们是信息的载体。我们将学习如何分析像素的密度、分辨率对图像质量的影响，以及如何理解图像的位深（bit depth）如何决定了色彩的丰富程度。 色彩的奥秘： 从光的三原色到颜料的三原色，我们将揭示色彩混合的规律。理解色相（Hue）、饱和度（Saturation）、明度（Value/Brightness）等概念，并掌握如何通过调整这些参数来改变图像的视觉风格。 色彩空间的故事： RGB如何驱动显示器，CMYK如何服务于印刷，HSV又如何在设计中赋予艺术家更大的自由度。本书将为您一一解读这些色彩世界的“通用语言”。 二、 影像的“呼吸”：滤波与增强的魔法 数字影像并非一成不变，它们可以被“驯服”，被“雕琢”。本书将深入探讨各种滤波和增强技术，这些技术如同影像的“呼吸”与“化妆师”，能够去除噪点、锐化细节、调整对比度，甚至创造出独特的视觉效果。您将理解各种滤波器的作用原理，例如低通滤波器如何模糊图像，高通滤波器如何突出边缘，以及它们如何被巧妙地应用于图像的降噪和特征提取。 告别模糊与噪点： 学习各种降噪算法，理解它们如何识别并抑制图像中的随机噪声，还原清晰的画面。 锐化与细节重现： 掌握锐化技术，让模糊的边缘变得鲜明，使隐藏的细节得以展现。 光影的调和： 学习如何调整图像的对比度和亮度，让暗部层次分明，亮部细节不丢失，从而获得更具视觉冲击力的画面。 特种滤镜的探索： 了解像高斯模糊、运动模糊、运动模糊等多种滤镜的独特效果，以及它们在图像处理中的创意应用。 三、 影像的“解构”：变换与特征的洞察 一幅图像背后可能蕴含着丰富的信息，而“解构”图像，提取其内在特征，是洞察信息、实现智能化的关键。《视觉炼金术》将带领您学习各种图像变换技术，如傅里叶变换、小波变换等，这些技术能够将图像从时域（空间域）转换到频域，从不同的维度揭示图像的本质。您将理解如何通过分析图像的频率成分来识别纹理、检测边缘，甚至进行图像压缩。 频域的洞察： 傅里叶变换将告诉我们图像的“频率构成”，例如图像中是否存在周期性的纹理，或者哪些频率成分对图像的细节影响最大。 多尺度分析的魅力： 小波变换以其多分辨率特性，能够同时分析图像在不同尺度下的信息，这对于图像的细节分析和特征提取尤为重要。 边缘检测的艺术： 学习各种边缘检测算子，如Sobel、Prewitt、Canny等，理解它们如何识别图像中像素值发生剧烈变化的地方，这些边缘信息往往是物体边界的指示。 纹理分析的智慧： 图像的纹理描述了表面的“粗糙度”和“规律性”，我们将学习如何量化和分析纹理特征，这在材质识别、遥感图像分析等领域有着广泛应用。 四、 影像的“重塑”：几何变换与形变的美学 图像并非只能被动地呈现，它们可以被灵活地“重塑”。本书将详细讲解各种几何变换技术，如平移、旋转、缩放、剪切等，这些变换能够改变图像的空间结构，实现图像的裁剪、对齐、校正等操作。您将学习如何在保持图像内容不变的情况下，调整其形状和位置，并理解这些变换在图像拼接、三维重建、人脸识别等应用中的重要性。 点石成金的变形： 从简单的平移、旋转到复杂的仿射变换、透视变换，我们将掌握如何精确地控制图像的几何形态。 图像的“整容术”： 学习如何对图像进行裁剪、拉伸，以适应不同的显示需求或去除无关区域。 空间校正的精密： 理解如何校正因相机倾斜或镜头畸变造成的图像形变，还原真实的空间关系。 虚拟现实的基石： 几何变换是三维建模、虚拟场景构建和增强现实技术的核心技术之一，本书将揭示其在这些前沿领域的作用。 五、 影像的“识别”：分割与匹配的智慧 理解一幅图像的真正含义，往往需要将其中的关键对象“识别”出来。本书将深入探讨图像分割与匹配的技术。图像分割是将图像划分为具有相同属性的区域，而图像匹配则是在不同图像之间寻找相似的区域或特征。您将学习如何利用阈值分割、区域生长、边缘检测等方法来实现图像的分割，并通过特征匹配、模板匹配等技术来识别图像中的特定对象。 “庖丁解牛”式的分割： 掌握多种图像分割方法，将复杂的图像分解为易于分析的组成部分。 点亮关键对象： 学习如何从背景中分离出感兴趣的目标，这在物体识别、医学影像分析中至关重要。 “寻踪觅迹”的匹配： 理解如何通过分析图像的特征点或局部区域，在不同图像之间建立对应关系，实现图像的搜索、拼接或跟踪。 智能识别的开端： 图像分割与匹配是许多高级计算机视觉应用（如人脸识别、自动驾驶、机器人导航）的基础。 六、 影像的“合成”与“创造”：多重影像的融合与生成 数字影像的处理不仅限于对单张图片的修改，更在于能够将多张图片巧妙地融合，甚至创造出全新的视觉内容。本书将探讨多重影像的处理技术，包括图像融合、图像增强的组合应用、以及对图像生成模型的基本概念的介绍。您将了解如何通过融合多张曝光不足或曝光过度的照片来获得一张细节更丰富的照片，如何利用不同的图像处理技术叠加创造出独特的艺术效果，以及未来图像生成技术可能带来的颠覆性变革。 多重视角的融合： 学习如何将多张具有不同焦距、曝光或视角的图像进行有效融合，获得更全面的信息。 创意拼接的艺术： 掌握图像拼接技术，将多张照片无缝地组合成一张全景图或高分辨率大图。 艺术化的再创作： 探索如何通过叠加、混合多种处理效果，创造出具有独特风格的艺术作品。 未来已来： 简要介绍图像生成模型，让读者对人工智能在图像创作领域的未来发展有一个初步的认识。 《视觉炼金术》将为任何对数字影像感到好奇、希望掌握视觉信息处理能力的读者提供一份详尽的指南。无论您是学生、研究人员、设计师、摄影师，还是仅仅希望更深入地理解我们所处的视觉化世界，本书都将是您不可多得的同行者。我们将以清晰的逻辑、丰富的实例、深入浅出的方式，引导您从“看”到“理解”，从“处理”到“创造”，最终掌握数字影像的“炼金术”，将平面的像素转化为有价值的洞察。

评分☆☆☆☆☆

进阶学习的宝贵参考 我已经阅读了《数字图像处理（MATLAB版）》的大部分内容，并对其中一些章节进行了深入的实践。现在，我可以说，这本书不仅适合初学者系统学习，对于已经有一定基础的读者来说，也是一本非常有价值的参考书。书中对于许多高级主题的处理，比如多分辨率分析、小波变换在图像处理中的应用，以及一些基本的机器学习方法在图像分割和特征提取中的运用，都进行了相当深入的介绍。我尤其关注了图像分割章节，书中不仅介绍了几种经典的分割方法，如阈值分割、边缘检测、区域生长，还介绍了更现代的基于能量函数和图论的方法。对于这些方法，书中都给出了清晰的理论解释和相应的MATLAB代码示例，方便读者进行实验和验证。此外，书中对于一些算法的局限性和改进方向也进行了探讨，这对于激发读者的思考和进一步的研究非常有帮助。总的来说，这本书的内容翔实，结构严谨，既有理论深度，又不乏实践指导，是一本非常值得推荐的数字图像处理学习资源。

评分☆☆☆☆☆

理论深度与工程实践的巧妙融合 我一直认为，好的技术书籍应该在理论深度和工程实践之间找到一个平衡点。《数字图像处理（MATLAB版）》在这方面做得非常出色。它在讲解每一个算法时，既不会回避其背后的数学原理，也会提供实际的MATLAB代码实现。例如，在讨论图像复原时，书中详细讲解了维纳滤波的数学推导，同时也给出了MATLAB代码，并允许读者调整参数来观察效果。这种方式极大地增强了学习的趣味性和有效性。我注意到书中对于一些概念的阐述，会结合实际应用场景，例如在讲解图像分割时，会提到如何用阈值法、区域生长法等来分离不同的物体。书中的示例图片也很有代表性，涵盖了各种类型的图像，从简单的几何图形到复杂的自然场景，这使得我们能够在一个更广泛的范围内验证算法的效果。对于我来说，这本手册不仅是一本教材，更像是一个得力的助手，能够在我的项目中遇到具体问题时，提供有效的解决方案和思路。

评分☆☆☆☆☆

实践者视角：代码示例的深度与实用性 作为一名实践者，我最看重一本技术类书籍的代码示例是否真正有用，能否帮助我解决实际问题。《数字图像处理（MATLAB版）》在这方面做得相当不错。它不仅仅是简单地罗列MATLAB函数，而是会深入到算法的实现细节，并且提供了可运行的代码片段。比如在讲到滤波时，书中详细阐述了各种滤波器（高斯、中值、Sobel、Laplacian等）的原理，并且给出了直接用MATLAB编写的滤波函数，而不是仅仅依赖于内置的filter2函数。更重要的是，它会通过比较不同滤波器处理同一张图像的效果，来凸显各自的优缺点。我尤其喜欢书中关于形态学处理的部分，像是腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等，书中给出的代码清晰易懂，并且通过一些实际的例子，比如去除图像噪声、连接断开的物体等，展示了这些操作的强大能力。还有一个亮点是，书中对于一些高级算法，比如边缘检测（Canny、Sobel），提供了完整的实现流程，包括预处理、梯度计算、非极大值抑制、滞后阈值处理等步骤，这对于理解和掌握这些算法至关重要。这本书的代码质量很高，注释也很详细，几乎没有让我感到困惑的地方。

评分☆☆☆☆☆

系统性学习的良好引导 在学习一门新技术时，一个清晰、有条理的结构是至关重要的。《数字图像处理（MATLAB版）》就为我提供了这样一条清晰的学习路径。它从最基础的图像表示和操作开始，逐步深入到更复杂的概念。我之前接触过一些图像处理的零散知识，但总是缺乏一个整体的框架。这本书的章节安排非常合理，每一章都建立在前一章的基础上，形成了一个完整的知识体系。比如，在讲到频率域滤波之前，它会先详细介绍傅里叶变换及其性质，这为理解频率域滤波打下了坚实的基础。同样，在讲到图像复原时，它会先回顾图像退化的模型，然后再讲解各种复原方法。书中对概念的解释非常到位，不会过于晦涩，而且会用生动的例子来辅助说明。我特别欣赏的是，书中在讲解每个算法时，都会提供一个“为什么”的解释，比如为什么需要高斯滤波来平滑图像，为什么需要中值滤波来去除椒盐噪声。这种深入浅出的讲解方式，让我能够真正理解背后的原理，而不是仅仅记住几个函数。对于想要系统学习数字图像处理的读者来说，这本书无疑是一个非常好的起点。

评分☆☆☆☆☆

初步体验，亮点颇多 拿到这本《数字图像处理（MATLAB版）》的时候，我的第一感觉就是厚实，内容一定很丰富。翻开目录，看到从基础的图像读写、变换，到灰度变换、直方图处理，再到空间域和频率域的滤波，以及形态学处理、图像复原、色彩图像处理，最后还涉及到图像分割和特征提取，感觉覆盖面相当广。我之前对图像处理有一些零散的了解，但总感觉不成体系，尤其是如何将理论与实践相结合，一直是个难题。这本书的“MATLAB版”的定位，立刻吸引了我，这意味着我可以边学边练，直接上手操作。在看第一部分图像基础的时候，它很详细地讲解了MATLAB中图像数据的存储格式（如uint8, double等），以及各种图像文件的读写函数（imread, imwrite），这对于初学者来说至关重要，避免了因为数据类型或格式错误而卡住。后面关于灰度变换的部分，像是对数变换、幂律变换（伽马变换），它不仅给出了数学公式，还配上了MATLAB的代码示例，并通过图示直观地展示了不同参数下图像效果的变化，这一点做得非常出色。这种理论与代码紧密结合的方式，让我感觉学习起来事半功倍。虽然才刚开始看，但已经感受到这本书的严谨和实用性，期待后续内容的深入学习。