光电成像与图像处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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邵晓鹏，王琳，宫睿，李庆辉 编

图书标签:

• 光电成像
• 图像处理
• 数字图像处理
• 光学工程
• 生物医学工程
• 模式识别
• 计算机视觉
• 图像分析
• 信号处理
• 遥感

出版社： 西安电子科技大学出版社

ISBN：9787560638676

版次：1

商品编码：11798496

包装：平装

丛书名： 高等学校电子信息类“十三五”规划教材

开本：16开

出版时间：2015-09-01

用纸：胶版纸

页数：296

字数：45000

正文语种：中文

内容简介

　　《光电成像与图像处理》从光电成像的基础原理出发，结合经典算法与实例，将图像处理方法融于光电成像过程之中，系统地阐述了光电成像和图像处理领域的主要技术、方法及应用。《光电成像与图像处理》主要内容包括：图像增强、频域处理、图像复原、图像分割、形态学图像处理、图像描述、模式识别、图像处理中的数学模型、红外弱小目标检测、遥感图像处理、计算成像和图像超分辨率重建技术等。
　　《光电成像与图像处理》适合作为光电、信息、计算机专业高年级本科生和研究生的教材，也可作为光学相关领域科研和工程技术人员的参考用书。

目录

第1章 绪论

第2章 成像光学与光电成像系统
2.1 概述
2.2 成像系统及其基本性质
2.3 几何光学成像
2.4 视觉系统与光学成像
2.5 光电成像技术及系统
2.6 光电成像技术的应用
小结
习题

第3章 数字图像基础
3.1 图像采样
3.2 量化
3.3 数字图像的表示
3.4 空间分辨率和量化分辨率
小结
习题

第4章 图像增强
4.1 灰度变换
4.2 直方图修正
4.3 算术逻辑操作
4.4 图像平滑
4.5 图像锐化
4.6 图像边缘检测
小结
习题

第5章图像的频域处理
5.1 频域与频域变换
5.2 傅里叶变换
5.3 频域变换的一般表达式
5.4 频域图像处理
5.5 多分辨率理论
5.6 小波变换
小结
习题

第6章 图像复原
6.1 退化复原模型
6.2 噪声模糊模型
6.3 线性复原
6.4 非线性复原
6.5 其他复原
小结
习题

第7章 图像分割
7.1 图像分割的基本概念
7.2 基于阈值的分割方法
7.3 基于边缘的分割方法
7.4 基于区域的分割方法
7.5 彩色图像分割
7.6 图像分割评价准则
小结
习题

第8章 形态学图像处理
8.1 形态学的基本概念
8.2 膨胀与腐蚀
8.3 开运算与闭运算
8.4 击中／击不中变换
8.5 形态学重建
小结
习题

第9章 图像描述
9.1 图像的边界描述
9.2 关系描述子
9.3 目标物的区域描述
9.4 图像质量主观评价方法
9.5 图像质量客观评价的算法模型
小结
习题

第10章 模式识别
10.1 模式识别的概念及发展
10.2 基于决策理论方法的识别
10.3 结构性方法
小结
习题

第11章 图像处理中的数学模型
11.1 偏微分方程
11.2 人工神经网络
11.3 主成分分析
小结
习题

第12章 红外弱小目标检测
12.1 红外图像中弱小目标检测技术的有关概念
12.2 红外弱小目标检测方法概述
12.3 基于特征统计表决的小目标检测
12.4 基于局域背景预测的红外弱小目标检测方法
12.5 基于多帧的时域廓线红外弱小目标检测方法
12.6 移动式管道滤波方法
12.7 红外弱小目标的检测性能分析
小结
习题

第13章 遥感图像处理
13.1 遥感成像系统
13.2 遥感成像技术原理
13.3 遥感图像的基本处理方法
13.4 遥感图像的复原
13.5 遥感图像的质量评价方法
小结
习题

第14章 计算成像
14.1 计算成像概述
14.2 曝光编码方法在去除运动模糊中的应用
14.3 编码孔径的方法
14.4 光场相机
小结
习题

第15章 图像超分辨率重建技术
15.1 图像超分辨率重建技术的基本概念
15.2 基于插值的图像超分辨率技术
15.3 基于重建的图像超分辨率技术
15.4 基于学习的图像超分辨率技术
小结
习题

参考文献

前言/序言

《光电成像与图像处理》是一本系统阐述光电成像技术及其相关图像处理理论与方法的专业书籍。本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解从光信号的获取到最终图像呈现的完整过程。 第一部分：光电成像基础 本部分将详细介绍光电成像的物理原理和关键技术。读者将了解到不同类型的光电探测器的工作机制，包括但不限于CCD（电荷耦合器件）、CMOS（互补金属氧化物半导体）传感器、红外探测器、X射线探测器等。本书会深入剖析这些器件的光电转换过程、量子效率、噪声来源及其对成像质量的影响。 此外，还会探讨光学系统在光电成像中的作用，如镜头设计、焦距选择、光圈控制、滤光片的应用等，以及它们如何影响图像的空间分辨率、景深、畸变和色彩还原。本书还将介绍不同成像模式，如可见光成像、红外成像、高光谱成像、多光谱成像等，并阐述它们各自的适用场景和技术特点。 第二部分：图像获取与预处理 在获得原始光电信号后，如何将其转化为可供分析的数字图像是关键。本部分将重点讲解图像获取过程中涉及的参数设置，例如曝光时间、增益、采样率等，以及这些参数对图像质量的影响。 随后，本书将深入探讨图像预处理技术，这是提升图像质量、去除噪声、增强特征的重要步骤。内容将涵盖： 噪声去除： 详细介绍各种噪声模型（如高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声）及其抑制方法，包括线性滤波（如均值滤波、高斯滤波）、非线性滤波（如中值滤波、双边滤波）以及更先进的去噪算法（如小波去噪、BM3D等）。 对比度增强： 阐述直方图均衡化、自适应直方图均衡化（CLAHE）等技术，以及它们如何改善图像的视觉效果和便于后续分析。 几何校正： 讲解如何校正图像中的几何畸变，如镜头畸变、透视畸变等，以及图像配准技术，用于对齐多幅图像。 色彩校正与白平衡： 讨论如何恢复图像的真实色彩，消除色彩偏差，实现准确的色彩还原。 第三部分：图像增强与特征提取 本部分将引导读者掌握多种图像增强技术，以突出图像中的重要信息。我们将深入探讨： 边缘检测： 介绍各种边缘检测算子，如Sobel、Prewitt、Roberts、Canny算子，并分析它们的优缺点和适用场景。 图像锐化： 讲解拉普拉斯算子、高提升滤波等锐化方法，以增强图像的细节。 形态学处理： 详细介绍腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学操作，以及它们在物体分割、连接、去除噪声等方面的应用。 特征提取： 讲解如何从图像中提取有意义的特征，包括纹理特征（如LBP、GLCM）、形状特征（如Hu矩、傅里叶描述子）、颜色特征（如颜色直方图）等。这些特征是后续图像分析和识别的基础。 第四部分：图像分割与识别 图像分割是将图像划分为若干个具有相似属性的区域或对象的过程，是图像分析的关键步骤。本书将详细介绍： 阈值分割： 包括全局阈值法、局部阈值法以及Otsu方法等。 区域生长法： 阐述基于区域生长和分裂合并的分割方法。 边缘检测与链接： 结合边缘检测结果进行区域分割。 基于聚类的方法： 如K-means聚类在图像分割中的应用。 图割（Graph Cuts）算法： 介绍如何利用图论的方法进行精确的图像分割。 在分割的基础上，本书还将深入探讨图像识别技术，包括： 模板匹配： 介绍不同类型的模板匹配算法，用于在图像中搜索特定的模式。 特征匹配与对象识别： 利用前面提取的特征进行对象匹配和识别。 机器学习在图像识别中的应用： 介绍支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等传统机器学习算法在图像分类和识别中的原理和实践。 深度学习基础： 简要介绍卷积神经网络（CNN）的基本结构和工作原理，及其在图像识别领域的革命性进展。 第五部分：图像复原与应用 图像复原旨在恢复因各种原因（如模糊、噪声、缺失）而退化的图像。本部分将介绍： 退化模型： 分析图像退化的各种模型，如运动模糊、散焦模糊、大气湍流等。 逆滤波与维纳滤波： 介绍经典的图像复原方法。 盲复原： 探讨在未知退化模型情况下的图像复原技术。 图像压缩： 介绍无损和有损图像压缩的基本原理和常用算法，如JPEG、PNG等。 本书的最后部分将结合光电成像技术和图像处理方法，探讨其在各个领域的实际应用，例如： 医学成像： 如X射线、CT、MRI图像的增强、分割与诊断辅助。 遥感与地理信息系统： 卫星图像的解译、变化检测、目标识别。 工业检测与自动化： 产品质量检测、缺陷识别、机器视觉。 安防监控： 目标跟踪、人脸识别、场景分析。 生物科学： 显微成像、细胞分析。 通过对以上各部分的深入学习，读者将能够理解光电成像过程中的关键技术环节，掌握各种先进的图像处理算法，并能将这些知识融会贯通，解决实际的光电成像与图像处理问题。本书力求理论与实践相结合，为读者提供扎实的理论基础和实用的操作技巧。

评分☆☆☆☆☆

在关于图像变换的部分，作者让我见识到了“变形”的艺术。从简单的几何变换，如平移、旋转、缩放，到更复杂的仿射变换、透视变换，每一个变换的数学原理都被清晰地阐述。我之前对这些变换只是停留在感性的认识，读完后才明白，原来这些“变形”背后都有着精密的数学公式支持。作者还举例说明了这些变换在图像拼接、全景图制作等方面的应用，让我觉得这些理论知识具有很强的实践意义。

评分☆☆☆☆☆

我特别喜欢书中关于图像复原的部分。很多时候，我们得到的图像并不完美，可能存在模糊、失真等问题。这本书就介绍了如何利用各种数学模型和算法来尽可能地恢复图像的原始信息。比如，在讲解维纳滤波和约束最小二乘法滤波时，作者非常细致地分析了它们在不同噪声模型下的表现，以及如何根据实际情况选择合适的滤波方法。这让我觉得，图像处理不仅仅是简单的“美颜”，而是一门严谨的科学，需要深厚的理论基础和精妙的算法设计。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺吸引人的，那种深邃的蓝色调，点缀着一些抽象的光斑，让人一看就觉得和“光电”沾边。翻开第一页，开头的章节介绍让我对这个领域有了初步的认识。它不像我之前读过的那些技术手册一样枯燥乏味，而是用一种循序渐进的方式，从最基础的光电原理讲起，然后慢慢过渡到实际的应用。我尤其对其中关于传感器类型及其工作机制的描述印象深刻，比如CCD和CMOS传感器的区别，以及它们在成像过程中的不同表现。作者似乎很注重理论与实践的结合，在讲解原理的同时，也穿插了一些实际的例子，比如数码相机、监控摄像头等等，这让我觉得书中的内容并非空中楼阁，而是真真切切存在于我们生活中的技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书在介绍图像增强技术时，让我惊叹于人类在“化腐朽为神奇”方面的能力。从最基础的亮度、对比度调整，到更复杂的锐化、去噪，每一个算法的原理都被讲解得通俗易懂。我之前一直认为去噪是个很玄乎的技术，但读完后发现，原来是通过一些数学模型来识别和抑制图像中的噪声，保留图像的有用信息。作者还特别强调了不同增强方法的适用场景，以及参数设置的技巧，这让我想起自己过去拍的一些模糊不清的照片，也许用书中的方法就能得到很大的改善。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于图像分割的讲解，让我对“识别”和“分离”有了新的认识。书中详细介绍了各种分割方法的原理，比如阈值分割、区域生长、边缘检测等等。让我印象深刻的是，作者在讲解边缘检测时，不仅介绍了 Sobel、Prewitt、Laplacian 等算子，还深入分析了 Canny 边缘检测算法，并给出了其优缺点以及适用范围。这让我明白，图像分割并非易事，需要根据图像的特点和目标来选择最有效的方法，并且需要对算法的细节有深入的理解。

评分☆☆☆☆☆

我一直以为图像分析就是对图像进行“解读”，但这本书让我发现，图像分析远不止于此。它涉及到了对图像内容的理解、特征的提取以及信息的量化。书中对特征提取方法的介绍，比如 SIFT、SURF 等，让我领略到了计算机如何“看懂”图像，并从中提取有用的信息。作者还对这些方法的鲁棒性、计算复杂度等进行了详细的分析，这让我对计算机视觉领域有了更初步的了解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的最后章节，让我对图像的应用领域有了更宏观的认识。从医学影像到遥感技术，从工业检测到安防监控，光电成像与图像处理技术几乎渗透到了现代社会的方方面面。作者通过列举大量的实际应用案例，让我看到了这项技术巨大的潜力和价值。虽然书中的内容非常丰富，但作者的讲解方式却始终保持着清晰和条理，让我能够循序渐进地掌握其中的知识。

评分☆☆☆☆☆

不得不提的是，这本书在讲解图像压缩技术时，真的是“干货满满”。从无损压缩到有损压缩，各种主流的压缩算法，如 Huffman 编码、JPEG 压缩等，其原理都被阐述得一清二楚。作者还深入分析了不同压缩算法的优缺点，以及在不同应用场景下的选择策略。这让我明白，为何我们日常使用的图片文件大小各不相同，以及为何在压缩过程中会出现信息损失。

评分☆☆☆☆☆

读到关于数字图像的表示方式那部分，我才真正体会到“数字”二字的含义。书里详细解释了像素的概念，以及灰度值、颜色空间的表示。我之前一直以为图像就是一堆颜色点，但这本书让我明白，每一个像素都承载着丰富的信息，而这些信息的组织和表达方式，直接决定了我们看到的图像的真实度和细腻度。尤其是在介绍不同颜色空间（如RGB、CMYK、HSV）的转换和应用时，作者举了大量生动的例子，让我这种对图像颜色管理不甚了解的人，也能轻松理解其中的奥妙。这部分内容对于从事设计、印刷等行业的朋友来说，绝对是宝藏。

评分☆☆☆☆☆

我一直对光学和电子学的交叉领域感到好奇，而这本书正好满足了我的求知欲。它并没有直接跳到复杂的算法，而是花了大篇幅来介绍光电成像系统的基本构成，包括光源、成像元件（比如镜头）以及最终的传感器。在介绍成像元件时，它详细阐述了不同类型镜头的成像特性，比如焦距、光圈对成像质量的影响，还有一些光学像差的校正方法。这部分内容对于理解最终成像效果至关重要，也让我意识到，一个好的图像并非仅仅依赖于后期的处理，前端的光学设计同样功不可没。作者的描述非常细致，甚至会提到一些微小的参数变化可能带来的巨大影响，让我对这个看似简单的“拍照”过程有了更深层次的理解。

评分☆☆☆☆☆

不错，质量也很好。

评分☆☆☆☆☆

西电物理与光电学院副院长牵头写的书，相信应该不错

评分☆☆☆☆☆

很好

评分☆☆☆☆☆

正版书籍，质量不错

评分☆☆☆☆☆

西电专家大作，讲解的很详细。

评分☆☆☆☆☆

，

评分☆☆☆☆☆

正版的专业书籍，很有用的！很满意的！

评分☆☆☆☆☆

挺好的～～～～～～～～～～～～～～～～

评分☆☆☆☆☆

西电物理与光电学院副院长牵头写的书，相信应该不错