数字图像处理（第三版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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贾永红 著

图书标签:

• 数字图像处理
• 图像处理
• 图像分析
• 计算机视觉
• 模式识别
• 图像增强
• 图像复原
• 图像分割
• 图像特征提取
• 数字信号处理

出版社： 武汉大学出版社

ISBN：9787307163744

版次：3

商品编码：11758853

包装：平装

丛书名： 国家精品课程教材

开本：16开

出版时间：2015-07-01

用纸：胶版纸

页数：264

字数：405000

内容简介

　　《数字图像处理（第三版）》是十二五普通高等教育本科国家级规划教材和国家精品课程教材，是对第二版的进一步完善和补充。主要包括4部分内容：第一部分是数字图像处理的理论基础。第二部分是狭义数字图像处理的理论、方法和实例，包括图像增强、图像恢复与重建、图像编码与压缩。第三部分是图像特征提取与分析的理论、方法和实例，包括图像分割、二值图像处理与形状分析、纹理分析、模板匹配与模式识别。第四部分是数字图像处理的应用。

作者简介

　　贾永红，男，1966年9月出生，武汉大学教授。在科研方面，曾参与或主持完成了国家自然科学基金、国家863、国家科委、国防科工委和国家测绘局等6项课题，主持完成国家测绘科技发展基金课题、国家测绘“十五”专题、总装备部子课题、湖北省制图院、湖北省国土资源局、国家测绘局重点实验室课题和甘肃地理信息中心课题等。获2003年国家测绘科技进步二等奖1项，公开发表论文50多篇，公开出版专著《多源遥感影像数据融合技术》和合著《遥感变化检测新技术》。在教学方面，主持国家，湖北省和学校科研项目6项，出版教材《数字图像处理》和《数字图像处理实习教程》2部，公开发表教学论文10多篇，获得学校优秀教学成果奖3项；负责的数字图像处理课程获学校、湖北省和国家精品课程；编著的《数字图像处理》获第五届全国测绘优秀教材二等奖；研制的课件获湖北省高等学校优秀课件二等奖。

前言/序言

《光学影像揭秘：从原理到应用》 本书是一部深入浅出的光学影像处理入门读物，旨在为读者系统性地介绍图像形成、捕捉、分析以及各类应用技术。我们不聚焦于特定领域的算法或软件操作，而是着力于揭示影像背后的光学原理和基础数学模型，帮助读者建立对图像处理的宏观认知和深刻理解。 第一部分：光与影的交织——影像的本源 本部分将带领读者走进光学的奇妙世界，探索光线如何与物质相互作用，最终形成我们所见的影像。 光的本质与传播： 我们将从光的波粒二象性出发，阐述光在不同介质中的传播规律，包括反射、折射、衍射等基本现象。理解这些基本原理，对于理解相机的工作机制、光学元件的设计至关重要。 色彩的奥秘： 深入剖析人眼对颜色的感知机制，介绍三原色理论、色域、色彩空间（如RGB、CMYK、HSV）的构建与转换。我们将探讨不同色彩模型的优劣及其在图像采集和显示中的作用，让读者明白为何同一张图片在不同设备上会呈现出细微的色彩差异。 成像系统探秘： 详细讲解相机、显微镜、望远镜等典型成像系统的光学设计原理。我们将分析镜头的光学特性，如焦距、光圈、景深的影响，以及传感器（如CCD、CMOS）如何将光信号转化为电信号。这一部分将帮助读者理解“所见即所得”背后的光学工程。 第二部分：数字化的桥梁——从模拟到数字 本部分将聚焦于如何将连续的模拟光学信息转化为可被计算机处理的数字图像。 采样与量化： 深入探讨图像数字化的核心过程——采样和量化。我们将解析采样率（像素密度）和量化深度（灰度级或颜色深度）对图像质量的影响，并介绍不同采样模式（如栅格采样、六边形采样）的原理。 图像表示与结构： 讲解数字图像在计算机中的基本表示方式，包括像素、像素值、图像矩阵等概念。我们将介绍不同类型的图像（如二值图像、灰度图像、彩色图像）及其存储格式（如BMP, JPEG, PNG），并分析它们在数据压缩和信息存储上的特点。 噪声的来源与特性： 探讨图像采集过程中不可避免的噪声现象，分析不同类型的噪声（如高斯噪声、椒盐噪声）的产生机制，以及它们对图像质量造成的负面影响。理解噪声的特性是后续图像增强和复原技术的基础。 第三部分：锐化与美化——基础图像增强技术 本部分将介绍一系列用于改善图像视觉质量、突出细节的经典处理技术。 灰度变换： 介绍线性变换、对数变换、幂律变换等点运算，以及直方图均衡化、直方图匹配等全局增强方法。我们将通过直观的图示和原理分析，展示这些技术如何调整图像的整体亮度和对比度，使其更具可读性。 空间域滤波（一）： 重点讲解基于卷积操作的线性滤波器，如均值滤波、高斯滤波，用于平滑图像、抑制噪声。同时，我们将介绍非线性滤波器，如中值滤波，在去除椒盐噪声方面的独特优势。 空间域滤波（二）： 深入探讨用于锐化图像的滤波器，如拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子等边缘检测算子。我们将分析这些算子如何增强图像的边缘和细节，使图像看起来更清晰。 第四部分：信息挖掘——图像分析与特征提取 本部分将引导读者了解如何从图像中提取有用的信息，为后续的识别和理解奠定基础。 边缘检测： 详细阐述各种边缘检测算法的原理，包括Canny边缘检测算法的优越性，以及它们在图像分割和特征提取中的应用。 区域分割： 介绍阈值分割、区域生长、分水岭算法等常用的图像分割技术。我们将分析这些方法如何将图像划分为具有相似特性的区域，从而分离出感兴趣的目标。 特征提取基础： 探讨点特征（如角点）、线特征、形状特征等基本图像特征的提取方法。我们将初步介绍一些经典算法，如Harris角点检测，为后续更复杂的模式识别打下基础。 第五部分：应用之光——光学影像在现实世界 本部分将通过具体的应用案例，展示光学影像处理技术在各个领域的强大生命力。 医学影像： 介绍X射线、CT、MRI等医学影像的成像原理，以及图像增强、复原、分割技术在辅助诊断中的作用。 遥感与地理信息： 探讨卫星影像、航空影像的处理技术，如何用于地质勘探、环境监测、城市规划等领域。 工业检测与机器视觉： 展示光学影像技术在产品质量检测、自动化生产线上的应用，以及机器视觉系统如何实现目标识别和定位。 安防与监控： 分析人脸识别、车辆识别、行为分析等技术在公共安全领域的应用。 本书的编写风格力求严谨而易懂，理论联系实际。我们不提供具体的代码实现，而是专注于概念的清晰阐述和原理的深入剖析，希望能够激发读者对光学影像处理领域更广泛的兴趣，为进一步的学习和研究提供坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一名自由职业者，主要从事短视频内容创作和后期编辑。对于如何让我的视频画面更具吸引力，我一直在探索各种技术手段。《数字图像处理（第三版）》这本书，虽然看起来很学术，但它却为我的视频创作提供了意想不到的灵感和技术支持。我特别喜欢书中关于图像增强和色彩调整的章节。我曾尝试将书中关于直方图均衡化的知识，应用到我拍摄的低光照场景下的人物采访视频中，结果发现画面的亮度得到了显著提升，人物的面部细节也更加清晰。书中对不同色彩空间的介绍，也让我明白了如何在后期调色时，使视频的色彩更加鲜艳和具有艺术感。我曾尝试利用Lab色彩空间来调整视频的肤色，使其更加自然和健康。此外，书中关于图像滤波和锐化的讲解，也让我对如何控制视频画面的清晰度有了更科学的认识。我曾尝试利用书中关于锐化算法的原理，来调整视频中某些景物的细节，使其更加突出。我尤其对书中关于图像修复和去噪的部分感到惊叹。我曾尝试利用一些书中介绍的去噪算法，来处理我拍摄的低帧率视频中出现的噪点，效果比我之前使用的任何内置滤镜都要好。我甚至开始想象，如果我能将书中关于图像分割的知识应用到视频剪辑中，比如自动识别视频中的人物，然后对其进行特效处理，那将是多么酷炫的效果！这本书为我的视频创作提供了丰富的技术储备和源源不断的灵感。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在影像分析领域摸爬滚打多年的工程师，平日里接触最多的就是各种晦涩难懂的论文和最新的研究成果。当我拿起这本《数字图像处理（第三版）》时，起初并没有抱太大期望，总觉得教科书类的东西，难以给我带来新的启发。然而，这本书却意外地给了我一些惊喜。它在内容的广度上，覆盖了数字图像处理的几乎所有核心领域，从经典的边缘检测、特征提取，到更前沿的机器学习在图像识别中的应用，都做了相当详尽的阐述。我尤其赞赏书中对各种算法的数学推导和理论基础的深入剖析。在实际工作中，我们常常会遇到一些算法效果不佳，但又找不到原因的情况。这本书提供了坚实的理论后盾，让我能够回溯到算法的根源，理解其内在的逻辑和限制。比如，关于形态学处理的部分，书中对于腐蚀、膨胀、开运算、闭运算的原理讲解，以及它们在去除噪声、连接断裂区域等方面的作用，都解释得非常透彻。这让我能够更灵活地运用这些工具，而不是仅仅停留在“知道有这个操作”的层面。而且，书中对不同算法的比较分析，也为我提供了宝贵的参考。在选择最优算法时，常常需要在精度、速度、计算资源等方面进行权衡。这本书能够清晰地列出各种算法的优劣势，让我能做出更明智的决策。我记得在处理医学影像数据时，经常会遇到图像质量不高的问题，需要进行大量的预处理。这本书中关于图像复原的章节，对我启发很大，它详细介绍了各种经典和现代的复原方法，包括基于点扩散函数（PSF）的盲复原等，让我对如何提升图像质量有了更深层次的理解。此外，书中还涉及到了一些高级话题，如多尺度分析、图像压缩等，这些内容对于我拓展研究思路，了解领域的发展趋势非常有帮助。总而言之，对于有一定基础的从业者而言，这本书绝对是一部值得反复研读的案头必备。

评分☆☆☆☆☆

如果说我是一个对图像处理技术充满神秘感，并试图将其与我个人的艺术创作结合起来的学生，那么《数字图像处理（第三版）》这本书，就像是一本开启奇幻世界大门的钥匙。它并没有直接给我灌输枯燥的公式，而是通过一系列引人入胜的案例，让我看到了图像处理的无限可能。我尤其喜欢书中关于图像变换的章节，它让我理解了如何从不同的角度去“看”图像。比如，小波变换的介绍，它不仅仅是数学上的一个概念，更是一种能够捕捉图像不同尺度细节的强大工具。我曾尝试用它来分析我拍摄的自然风光照片，发现它能够很好地保留纹理信息，并且可以突出主体。书中对特征提取的讲解，也让我对如何“识别”图像中的关键信息有了新的认识。SIFT、SURF等算法，虽然听起来很技术化，但在书中，作者通过形象的描述和丰富的图例，让我理解了它们是如何在图像中找到独特的“标记点”。我甚至幻想过，如果能将这些技术应用到我自己的数字艺术作品中，比如自动检测图像中的特定物体，然后对其进行风格化处理，那将是多么酷炫的事情！这本书还让我认识到了色彩空间的重要性。我一直以来都只是模糊地知道RGB和CMYK，但书中对Lab、HSV等色彩空间的详细介绍，以及它们在图像色彩调整、色彩平衡等方面的应用，让我对色彩的理解上升到了一个新的维度。这对于我进行色彩管理和后期调色非常有帮助。我特别期待书中关于图像分割的内容，它让我看到了如何将图像分解成不同的区域，这对于我进行图像的后期合成和蒙版制作提供了理论基础。我曾设想，能否利用图像分割技术，自动识别出照片中的人物，然后将其从背景中分离出来，再进行独立的艺术化处理？这本书无疑为我的艺术探索提供了一个强大的技术支撑。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对摄影后期制作有着极致追求的爱好者，总是在寻找能够让我的作品更上一层楼的方法。《数字图像处理（第三版）》这本书，对于我来说，就像是发现了一本秘籍。我曾以为后期处理就是简单的亮度、对比度调整，但这本书让我看到了图像处理的深度和广度。我特别赞赏书中关于图像增强和色彩管理的详细阐述。它不仅仅是提供了一些操作技巧，更重要的是解释了这些技巧背后的原理。例如，对直方图的深入分析，让我明白了如何通过调整直方图来达到最佳的曝光和对比度效果。书中关于色彩空间转换的讲解，也让我对RGB、CMYK、Lab等有了更清晰的认识，这对于我在不同平台和媒介上输出高质量的图像至关重要。我曾尝试利用书中关于色彩平衡的知识，来调整我拍摄的人像照片，使其色彩更加自然和讨喜。此外，书中对图像滤波和锐化算法的讲解，也让我能够更精确地控制图像的细节。我曾尝试用它来理解我在Lightroom中进行“细节”调整的原理，发现书中提供的理论，能够让我更有目的地去操作。我尤其对书中关于图像修复和去噪的部分印象深刻。我曾有一张不小心拍糊了的照片，通过学习书中关于去模糊和修复的章节，我尝试了一些算法，虽然不能完全恢复，但效果已经比我之前尝试的任何软件都好。我甚至开始思考，能否利用书中关于图像复原的技术，来修复一些年代久远的老照片？这本书无疑为我提供了丰富的灵感和实用的工具，让我能够更专业地进行摄影后期处理。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对计算机视觉充满憧憬，并希望将其应用于智能监控系统的开发者，我一直渴望找到一本能够系统性地梳理相关技术的书籍。《数字图像处理（第三版）》恰好满足了我的需求。它不仅深入浅出地讲解了图像处理的基础理论，更重要的是，它将这些理论与实际应用紧密结合。我特别关注书中关于图像增强和复原的部分，这对于我们在低光照、恶劣天气等条件下获取清晰监控画面至关重要。书中对各种滤波器的讲解，包括高斯滤波、中值滤波、维纳滤波等，都配有详细的数学推导和效果对比，让我能够理解不同滤波器的适用场景和性能差异。我曾在实际项目中遇到过摄像机捕捉到的画面存在大量噪点的问题，通过学习书中关于噪声模型和抑制方法的章节，我能够更有针对性地选择合适的预处理算法，显著提升了图像质量。此外，书中对边缘检测和特征提取的详细介绍，为我开发目标检测和跟踪系统打下了坚实的基础。Canny边缘检测、Harris角点检测等经典算法的原理和实现，书中都做了详尽的阐述。我曾尝试将这些算法集成到我的系统中，用于识别和跟踪画面中的车辆和行人，效果非常令人满意。我尤其对书中关于图像分割的内容印象深刻，例如基于阈值的方法、区域生长法、以及更复杂的图割算法。这对于我实现监控区域的划分和异常行为的检测提供了重要的技术支持。我曾设想，能否利用图像分割技术，自动识别出监控画面中的特定区域，例如停车场车位，然后实时监测车位占用情况？这本书无疑为我的智能监控系统开发提供了宝贵的理论指导和实践参考。

评分☆☆☆☆☆

我是一名软件工程师，负责开发一款图像识别相关的应用程序。在实际开发过程中，我们经常需要处理各种复杂的图像数据，并对其进行精细化的分析。《数字图像处理（第三版）》这本书，为我们团队提供了一个扎实的理论基础和丰富的实践指导。我特别赞赏书中对图像变换和特征提取的详尽讲解。例如，对离散傅立叶变换（DFT）的深入剖析，让我能够理解在进行图像压缩、频率分析等操作时，DFT是如何工作的。书中对SIFT、SURF等局部特征描述符的原理和实现，也为我们开发目标检测算法提供了重要的参考。我们曾尝试将这些算法集成到我们的系统中，用于识别图像中的特定物体，效果非常显著。此外，书中关于图像分割的章节，对我们理解和实现图像的区域划分、物体分离等功能至关重要。无论是基于阈值的方法，还是更复杂的聚类算法，书中都做了详细的介绍和分析。我记得在开发一款产品识别应用时，我们曾遇到过如何准确地从复杂的背景中分割出产品的问题，通过学习书中关于图像分割的章节，我们采用了区域生长和图割相结合的方法，大大提高了识别的准确率。我尤其对书中关于图像质量评估和评价指标的介绍印象深刻。在进行算法性能测试和优化时，PSNR、SSIM等指标为我们提供了一个量化的评估标准。总而言之，这本书为我们团队在图像识别领域的研究和开发提供了强大的理论支撑和宝贵的实践经验。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚进入数字媒体艺术领域的初学者，对于图像的各种处理技巧感到既好奇又有些不知所措。《数字图像处理（第三版）》这本书，就像一位耐心的老师，一步步地引导我走进这个充满魅力的世界。我特别喜欢书中对于图像基础概念的讲解，比如像素、分辨率、色彩模式等等，这些看似简单，但却是我理解后续复杂技术的基础。书中对不同色彩空间的介绍，让我明白了为什么在打印和屏幕显示上，颜色会有所不同，这对于我进行跨媒体的创作非常有帮助。我曾尝试用它来理解我在Photoshop中进行颜色调整的原理，发现书中提供的理论知识，能够让我更精准地把握色彩的运用。此外，书中关于图像增强的章节，对我来说简直是救星。我拍摄的照片常常存在曝光不足、对比度不佳等问题，通过学习书中关于直方图均衡化、对比度拉伸等技术，我能够有效地改善照片的视觉效果。我记得一次尝试修复一张泛黄的老照片，通过书中关于色彩校正和去色技术的讲解，我竟然能够让照片恢复一些生机。书中关于图像滤波的介绍，也让我对“模糊”和“锐化”有了更科学的理解。我曾误以为模糊就是简单的“减弱细节”，但书中对各种滤波器的原理和效果的展示，让我明白了滤波器的设计与应用，能够实现更精细的图像处理。我尤其对书中关于图像复原的章节感到着迷，它让我看到了如何利用数学模型来“还原”那些丢失或损坏的图像信息。这对于我理解一些后期制作中的特效，比如模拟老电影的划痕和颗粒感，提供了理论基础。总而言之，这本书为我打开了数字图像处理的大门，让我在艺术创作的道路上，拥有了更强大的工具和更深入的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字图像处理（第三版）》真是让我大开眼界，如果我是一位对图像处理充满好奇，但又对理论感到一丝畏惧的新手，我大概会被这本书的扉页吸引，然后慢慢地在技术细节的海洋中徜徉。它的编排方式，总能让我感受到一种循序渐进的引导，从最基础的概念，比如像素、灰度、颜色空间，到更为复杂的滤波、变换、分割技术，都讲解得一丝不苟。我记得我第一次尝试去理解傅里叶变换在图像处理中的应用时，脑子里一团乱麻，但翻开这本书，作者用清晰的图示和生动的比喻，将抽象的数学概念变得可视化，让我恍然大悟。它并没有直接抛出晦涩难懂的公式，而是先从直观的感受入手，让你理解为什么需要这样的工具，然后才逐渐深入到数学原理。书中大量的示例代码，虽然我没有全部亲手敲过，但仅仅是浏览，也能感受到作者在实践层面的用心。这些代码像是通往实际应用的大门，让我明白书本上的知识是如何转化为解决实际问题的强大武器。而且，我特别欣赏书中对各种算法优缺点的分析，它不会仅仅告诉你“怎么做”，还会告诉你“为什么这么做”以及“这么做有什么局限性”。这种辩证的视角，对于培养批判性思维至关重要，让我不仅仅是机械地学习，而是学会去思考和选择。特别是关于图像增强和复原的部分，我曾遇到过一些模糊不清的老照片，尝试用各种软件调整，效果都不尽如人意。这本书提供了一整套理论框架，让我能有针对性地去理解问题根源，并找到合适的算法进行处理。我尤其对书中关于不同噪声模型的解释印象深刻，它让我明白了噪声并非单一的存在，而是有其特定的来源和特性，而针对不同的噪声，需要采取不同的抑制策略。这种精细化的分析，是其他一些入门书籍所不具备的。总而言之，对于任何想要深入了解数字图像处理领域的人来说，这本书都像一位经验丰富的向导，带领你在知识的迷宫中找到清晰的路径。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对人工智能，尤其是机器学习在图像识别领域的应用非常感兴趣的学生。一直以来，我都在寻找一本能够连接起图像处理基础和深度学习模型的桥桥。《数字图像处理（第三版）》这本书，恰好成为了我的一个重要跳板。虽然它本身并不直接讲解深度学习的细节，但它所提供的扎实的图像处理基础，对于理解和应用深度学习模型至关重要。我特别欣赏书中关于图像变换和特征提取的部分。例如，傅立叶变换的讲解，虽然一开始有些抽象，但书中通过对图像频率域的分析，让我理解了为什么在某些深度学习模型中，傅立叶变换可以用来增强模型对图像旋转和尺度变化的鲁棒性。书中对SIFT、SURF等特征描述符的介绍，也让我明白了在更早期的计算机视觉技术中，是如何提取图像的局部特征的。这为我理解卷积神经网络（CNN）中的卷积层是如何提取特征，提供了重要的历史和理论铺垫。我曾尝试将书中关于边缘检测的知识，与我学习的CNN模型结合，思考如何更好地利用边缘信息来辅助模型进行图像分类。书中关于图像分割的内容，也为我理解一些用于语义分割和实例分割的深度学习模型提供了背景知识。例如，U-Net等模型，其核心思想与书中关于图像重建和上下文信息的处理有异曲同工之妙。我尤其对书中关于图像质量评估的部分产生了浓厚的兴趣。在训练深度学习模型时，如何科学地评估模型的性能，如何量化图像的质量，这些都是非常重要的问题。书中介绍的PSNR、SSIM等评价指标，为我后续学习更复杂的图像评估方法提供了基础。总而言之，这本书为我构建了坚实的图像处理知识体系，让我能够更好地理解和掌握更高级的机器学习和计算机视觉技术。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对计算机视觉和模式识别领域有着浓厚兴趣的研究生。在撰写论文和进行科研项目时，我需要深入理解各种图像处理算法的原理和应用。《数字图像处理（第三版）》这本书，为我提供了系统性的知识体系和前沿的研究视角。我特别欣赏书中对图像变换和表示方法的深入探讨。例如，对小波变换的详细介绍，不仅阐述了其数学原理，更展示了其在图像压缩、去噪、多分辨率分析等方面的广泛应用，这为我开展相关研究提供了重要的理论基础。书中对各种特征提取方法的分析，包括几何特征、纹理特征、颜色特征等，让我对如何从图像中提取有意义的信息有了更全面的认识。这对于我进行图像检索、目标识别等研究课题至关重要。我曾尝试将书中关于纹理分析的知识，应用于我研究中的医学图像分类任务，并取得了不错的效果。此外，书中关于图像分割的章节，对我的研究方向提供了重要的理论指导。从经典的阈值分割到基于图论的分割方法，书中都进行了深入的介绍。我曾利用书中关于图割的知识，来解决我在目标跟踪过程中遇到的分割难题。我尤其对书中关于图像复原和增强的章节印象深刻。在处理实验过程中遇到的低质量图像时，书中提供的各种复原和增强算法，为我提供了有效的解决方案。这对于我提高实验数据的质量，确保研究结果的可靠性，起到了关键作用。总而言之，这本书为我在计算机视觉和模式识别领域的研究打下了坚实的理论基础，并提供了宝贵的研究思路。

评分☆☆☆☆☆

帮同事买的，他说不错

评分☆☆☆☆☆

不错，最新版本，是本入门的好教材

评分☆☆☆☆☆

帮同事买的，他说不错

评分☆☆☆☆☆

印刷质量好，很实用。

评分☆☆☆☆☆

第三版感觉像是盗版的

评分☆☆☆☆☆

印刷质量好，很实用。

评分☆☆☆☆☆

╮(￣▽￣)╭

评分☆☆☆☆☆

帮同事买的，他说不错

评分☆☆☆☆☆

挺好