数字图像处理（第3版）/21世纪高等学校规划教材·计算机科学与技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李俊山，李旭辉，朱子江 著

图书标签:

• 数字图像处理
• 图像处理
• 计算机科学
• 计算机技术
• 规划教材
• 第三版
• 21世纪高等学校规划教材
• 图像分析
• 图像识别
• 模式识别

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302456889

版次：3

商品编码：12065191

包装：平装

丛书名： 21世纪高等学校规划教材·计算机科学与技术

开本：16开

出版时间：2017-03-01

用纸：胶版纸

页数：326

字数：521000

正文语种：中文

编辑推荐

本书较好地把握了《数字图像处理》这部教材在相关专业基础课教学中的基础性地位，把全书的内容始终定位在基础知识、基本理论和基本技术上。所以，没有引入那些涉及到相对深奥的数学理论的图像处理内容，比如基于模糊理论的图像处理方法、基于神经网络的图像处理方法等；也没有引入相对来说是非基础性图像处理方法的内容，比如图像融合方法、图像数字水印技术等。书中专门开辟小波图像处理这一章比较难点的内容，是考虑了小波理论和小波图像处理方法在图像处理中的基础性和重要性作用，该部分内容虽然相对较难较深入，但总体上把握住了难和深的度。

内容简介

本书较全面地介绍了数字图像处理的基本概念、基本原理、基本技术和基本方法。全书正文共14章，内容包括绪论、数字图像处理基础、数字图像的基本运算、空间域图像增强、频率域图像处理、图像恢复、图像压缩编码、小波图像处理、图像分割、图像特征提取、彩色图像处理、形态学图像处理、目标表示与描述、视频图像处理等。内容覆盖了数字图像处理技术的知识专题及*新发展动向。
本书内容选材新颖，表述通俗，语言精练，图文并茂，系统性强，与新技术结合紧密。
本书可作为高等院校计算机科学与技术、数字媒体技术、电子信息工程、通信工程、光电信息科学与工程、信息工程、自动化、遥感科学与技术、探测制导与控制技术、医学影像技术、医学信息工程等专业大学本科学生的专业基础课或高年级学生的专业课教材； 也可作为计算机科学与技术、信息与通信工程、控制科学与工程、测绘科学与技术、兵器科学与技术、光学工程、医学技术等学科，从事图像处理与分析、目标识别与跟踪、景象匹配及制导、视频检测与识别、视频信息压缩及编码、计算机视觉及应用等研究方向研究生的专业基础课或专业课教材； 还可供从事上述相关学科专业的研究人员和工程技术人员参考。

目录

第1章绪论
1.1数字图像与数字图像处理
1.2数字图像处理系统的组成
1.3图像处理技术研究的基本内容
1.4图像处理技术的应用领域
习题1
第2章数字图像处理基础
2.1电磁波谱与可见光谱
2.2人眼的亮度视觉特性
2.2.1视觉适应性
2.2.2同时对比效应
2.2.3马赫带效应
2.2.4视觉错觉
2.3图像的表示
2.3.1简单的图像成像模型
2.3.2数字图像的表示
2.4空间分辨率和灰度级分辨率
2.4.1空间分辨率和灰度级分辨率的概念
2.4.2采样数变化对图像视觉效果的影响
2.4.3空间分辨率变化对图像视觉效果的影响
2.4.4灰度级分辨率变化对图像视觉效果的影响
2.5像素间的关系
2.5.1像素的相邻和邻域
2.5.2像素的邻接性与连通性
2.5.3距离的度量
2.6图像的显示
2.6.1显示分辨率与图像分辨率
2.6.2彩色模型
2.6.3位图
2.6.4调色板
2.7图像文件格式
2.7.1位图文件头
2.7.2位图信息头
2.7.3位图调色板
2.7.4图像的位图数据
习题2
第3章数字图像的基本运算
3.1灰度反转
3.2对数变换
3.3灰度直方图
3.3.1灰度直方图及其分布特征
3.3.2归一化灰度图像直方图
3.3.3灰度直方图的特征
3.4图像的代数运算
3.4.1图像的相加运算
3.4.2图像的相减运算
3.5图像的几何运算
3.5.1图像平移变换
3.5.2图像旋转变换
3.5.3图像镜像变换
3.5.4图像转置变换
3.5.5图像缩放
习题3
第4章空间域图像增强
4.1基于点运算的图像增强方法
4.1.1对比度拉伸
4.1.2窗切片
4.2基于直方图的图像增强方法
4.2.1直方图均衡
4.2.2直方图规定化
4.3基于空间平滑滤波的图像增强方法
4.3.1空间滤波实现机理——模板运算原理
4.3.2线性平滑滤波图像增强方法——邻域平均法
4.3.3非线性平滑滤波图像增强方法——中值滤波法
4.4基于空间锐化滤波的图像增强方法
4.4.1基于一阶微分的图像增强方法
4.4.2基于二阶微分的图像增强方法——拉普拉斯算子锐化方法
习题4
第5章频率域图像处理
5.1二维离散傅里叶变换
5.1.1二维离散傅里叶变换的定义和傅里叶频谱
5.1.2二维离散傅里叶变换的若干重要性质
5.1.3图像的傅里叶频谱特性分析
5.1.4离散傅里叶变换的实现
5.2频率域图像处理的基本实现思路
5.2.1基本实现思想
5.2.2转移函数的设计
5.3基于频率域的图像噪声消除——频率域低通滤波
5.3.1理想低通滤波器
5.3.2巴特沃斯低通滤波器
5.3.3高斯低通滤波器
5.4基于频率域的图像增强——频率域高通滤波
5.4.1理想高通滤波器
5.4.2巴特沃斯高通滤波器
5.4.3高斯高通滤波器
5.5带阻滤波和带通滤波
5.5.1带阻滤波器
5.5.2带通滤波器
习题5
第6章图像恢复
6.1图像的退化模型
6.1.1常见退化现象的物理模型
6.1.2图像退化模型的表示
6.1.3离散退化模型
6.1.4图像的离散退化模型
6.2空间域图像的恢复
6.2.1无约束*小二乘方恢复
6.2.2有约束*小二乘方恢复
6.3频率域图像的恢复
6.4匀速直线运动模糊的恢复
6.5图像噪声与被噪声污染图像的恢复
6.5.1图像噪声
6.5.2被噪声污染图像的恢复
6.6几何失真的校正
6.6.1坐标的几何校正
6.6.2灰度值恢复
习题6
第7章图像压缩编码
7.1DCT变换
7.1.1一维DCT
7.1.2二维偶DCT
7.1.3DCT变换的基函数与基图像
7.2数字图像压缩编码基础
7.2.1图像压缩的基本概念
7.2.2图像质量（相似度）评价——保真度准则
7.2.3图像编码模型
7.3几种*基本的变长编码方法
7.3.1费诺码
7.3.2霍夫曼编码
7.3.3几种接近*佳的变长编码
7.3.4算术编码
7.4位平面编码
7.4.1位平面分解
7.4.2位平面的格雷码分解编码
7.5游程编码
7.6变换编码
7.6.1变换编码的过程
7.6.2子图像尺寸的选择
7.6.3变换的选择
7.6.4变换系数的量化和编码
7.6.5变换解码
习题7
第8章小波图像处理
8.1小波变换与图像小波变换
8.1.1小波的概念和特性
8.1.2连续小波变换
8.1.3离散小波变换
8.1.4二进小波变换
8.1.5塔式分解与Mallat算法
8.1.6图像的小波变换
8.2嵌入式零树小波编码
8.2.1基于小波变换的图像压缩基本思路
8.2.2嵌入式编码与零树概念
8.2.3重要小波系数及扫描方法
8.2.4嵌入式零树编码方法
8.2.5嵌入式零树小波编码图像的重建
8.2.6嵌入式零树小波编码的渐进传输特性
8.3基于小波变换的图像去噪方法
8.3.1小波去噪方法的机理
8.3.2小波收缩阈值去噪方法
习题8
第9章图像分割
9.1图像分割的概念
9.2基于边缘检测的图像分割
9.2.1图像边缘的概念
9.2.2Hough变换
9.3基于阈值的图像分割
9.3.1基于阈值的分割方法
9.3.2基于双峰形直方图的阈值选取
9.3.3其他阈值选取方法
9.4基于跟踪的图像分割
9.4.1轮廓跟踪法
9.4.2光栅跟踪法
9.5基于区域的图像分割

精彩书摘

第5章频率域图像处理
频率域图像是把空间域图像像素的灰度值表示成随位置变化的空间频率，并以频谱（也称为频谱图）的形式表示图像信息分布特征的一种表示方式。频率域图像处理是指在图像的频率域中对图像进行某种处理的方法，这种方法以傅里叶变换为基础，也即先通过傅里叶变换把图像从空间域变换到频率域，然后用频率域方法对图像进行处理，处理完后再利用傅里叶反变换把图像变换回空间域。
本章首先介绍面向空间域图像的二维离散傅里叶变换及其频谱特性，然后介绍频率域图像处理的基本实现思路，*后介绍基于频率域的图像噪声消除（频率域低通滤波）和基于频率域的图像增强（频率域高通滤波）方法，*后介绍面向某些特殊应用的带阻滤波和带通滤波。
5.1二维离散傅里叶变换
1822年，法国工程师傅里叶（Fourier）指出： 一个“任意”的周期函数f(x)都可以分解为无穷多个不同频率的正弦和/或余弦的和，即傅里叶级数。求解傅里叶级数的过程就是傅里叶变换。傅里叶级数和傅里叶变换又统称为傅里叶分析或谐波分析。
离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform，DFT）描述的是离散信号的一维时域或二维空间域表示与频域表示的关系，是信号处理和图像处理中的一种*有效的数学工具之一，在频谱分析、数字滤波器设计、功率谱分析、传递函数建模、图像处理等方面具有广泛的应用。
5.1.1二维离散傅里叶变换的定义和傅里叶频谱
由于一幅数字图像可以描述成一个二维函数，所以下面仅介绍应用于图像处理的二维离散傅里叶变换。
1. 二维离散傅里叶变换的定义
设f(x,y)是在空间域上等间隔采样得到的M×N的二维离散信号，x和y是离散实变量，u和v为离散频率变量，则二维离散傅里叶变换对一般地定义为
F(u,v)=1MN∑M－1x=0∑N－1y=0f(x,y)exp－j2πxuM+yvN
(u=0,1,…,M-1； v=0,1,…,N-1）（5.1）
f(x,y)=1MN∑M－1u=0∑N－1v=0F(u,v)expj2πuxM+vyN
(x=0,1,…,M-1； y=0,1,…,N-1）（5.2）
在图像处理中，有时为了讨论上的方便，取M=N，这样二维离散傅里叶变换对就定义为
F(u,v)=1N∑N－1x=0∑N－1y=0f(x,y)exp－j2π(xu+yv)N
(u,v=0,1,…,N-1）（5.3）
f(x,y)=1N∑N－1u=0∑N－1v=0F(u,v)expj2π(ux+vy)N
(x,y=0,1,…,N-1）（5.4）
其中，exp［－j2π(xu+yv)/N］是正变换核，exp［j2π(ux+vy)/N］是反变换核。
二维离散傅里叶变换的频谱和相位角定义为
|F(u,v)|=R2(u,v)+I2(u,v)（5.5）
��(u,v)=arctan［I(u,v)/R(u,v)］（5.6）
2. 图像的傅里叶频谱特性及频谱图
傅里叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数，从物理效果看，傅里叶变换是将图像从空间域转换到频率域。一幅空间域的图像f(x,y)变换到频率域F(u,v)后，其傅里叶频谱|F(u,v)|可以以频谱图的形式予以显示。比如，图5.1（a）的图像的频谱如图5.1（b）所示； 图5.2（a）的图像的频谱如图5.2（b）所示。
图5.1图像的傅里叶频谱示例1
图5.2图像的傅里叶频谱示例2
在图像的傅里叶频谱中，原空间域图像上的灰度突变部位、图像结构复杂的区域、图像细节及干扰噪声等信息集中在高频区，对应于图5.1（b）和图5.2（b）的傅里叶频谱的中间部位； 原空间域图像上灰度变化平缓部位（也即空间域图像的平坦区域）的信息集中在低频区，对应于图5.1（b）和图5.2（b）的傅里叶频谱的4个角部分。也即在傅里叶频谱图上，4个角反映的是原图像的低频特性，中间部位反映的是原图像的高频特性。
按照图像空间域和频率域的对应关系，空间域中的强相关性，也即图像中一般都存在有大量的平坦区域，使得图像平坦区域中的相邻或相近像素一般趋向于取值相同或值相近的灰度值，它们在频率域中对应于低频部分，低频部分对应于傅里叶频谱的4个角部分。由于低频部分能量较集中，因而在频谱图上的视觉效果较亮。
5.1.2二维离散傅里叶变换的若干重要性质
二维离散傅里叶变换的性质包括线性性、可分离性、平均值性质、周期性、共轭对称性、空间位置和空间频率的平移性、旋转性、尺度变换性、卷积性质等。下面仅介绍几种比较重要且在本书的有关内容中涉及的性质。
1. 变换系数矩阵
由二维离散傅里叶反变换式（5.4）可知，由于u和v均有0，1，…，N-1的N个可能的取值，所以f(x,y)由N2个频率分量组成，所以每个频率分量都与一个特定的（u,v）值相对应； 且对于某个特定的（u,v）值来说，当（x,y）取遍所有可能的值（x=0，1，…，N-1； y=0，1，…，N-1）时，就可得到对应于该特定的（u,v）值的一个变换系数矩阵：
expj2π0u+0vNexpj2π0u+1vN…expj2π0u+(N－1)vN
expj2π1u+0vNexpj2π1u+1vN…expj2π1u+(N－1)vN
�螃螃�
expj2π(N－1)u+0vNexpj2π(N－1)u+1vN…expj2π(N－1)u+(N－1)vN（5.7）
显然，对应于不同（u,v）值的变换系数矩阵共有N2个，且它们与f(x,y)无关。
2. 可分离性
式(5.3)和式(5.4)的二维离散傅里叶变换对可写成如下的分离形式：
F(u,v)=1N∑N－1x=0
∑N-1y=0f(x,y)exp-j2πyvNexp-j2πxuN
(u,v=0,1,…,N-1）（5.8）
f(x,y)=1N∑N－1u=0∑N-1v=0F(u,v)expj2πvyNexpj2πuxN
(x,y=0,1,…,N-1）（5.9）
上述的可分离表示形式说明，可以连续运用两次一维DFT来实现一个二维DFT。以式（5.8）为例，可先沿y轴方向进行一维的（列）变换而求得
F(x,v)=1N∑N－1y=0f(x,y)exp－j2πvyN(v=0,1,…,N-1）（5.10）
然后再对F(x,v)沿x方向进行一维的（行）变换而得到*后结果
F(u,v)=1N∑N－1x=0F(x,v)exp－j2πuxN(u,v=0,1,…,N-1）（5.11）
3. 平均值
一幅图像的灰度平均值可表示为
f-=1N2∑N－1x=0∑N－1y=0f(x,y)（5.12）
如果将u=v=0代入式（5.3），可得
F(0,0)=1N∑N－1x=0∑N－1y=0f(x,y)（5.13）
所以，一幅图像的灰度平均值可由DFT在原点处的值求得，即
f-=1NF(0,0)（5.14）
对于M×N的图像f(x,y)和二维离散傅里叶变换对的一般定义式（5.1）和式（5.2），图像的灰度平均值公式为
f-=1MNF(0,0)（5.15）
4. 周期性
对于M×N的图像f(x,y)和二维离散傅里叶变换对的一般定义式（5.1）和式（5.2），F(u,v)的周期性定义为
F(u,v)=F(u+mM,v+nN)(m,n=0,±1, ±2,…）（5.16）
5. 共轭对称性
设f(x,y)为实函数，则其傅里叶变换F(u,v)具有共轭对称性
F(u,v)=F(－u,－v)（5.17）
|F(u,v)|=|F(－u,－v)|（5.18）
……

前言/序言

随着计算机技术、电子技术、信息处理技术和Internet技术的迅猛发展，图像处理技术已经成为信息技术领域中的核心技术之一，并已在国民经济的各个领域得到了十分广泛的应用，在推动社会进步和改善人们生活质量方面起着越来越重要的作用。
自本书第1版和第2版分别在2007年和2013年出版以来，在几十所院校相关专业的本科生和研究生课程教学中得到了应用，许多学生、老师和读者对本书的进一步改版给予了特别的关心，并提出了许多宝贵的建议。出版第3版的原因是纠正第2版中的一些不准确的描述，删除一些不重要的内容，与时俱进地加入一些新内容和新主题。
本书主要有以下特点：
(1) 将离散傅里叶变换、离散余弦变换和小波变换三部分图像变换内容，分别作为第5章的频率域图像处理、第7章的图像压缩编码、第8章的小波图像处理的数学基础放在相应章的*节，不再把图像变换设为独立的一章内容。对图像变换部分内容的这种组织方式，不仅化解了学生在刚开始学习本课程时，就遇到了学习“数学”知识的困惑和畏难情绪； 而且实现了数字图像处理技术中的这三种*重要的变换方法与图像本体技术的紧耦合。一方面会使学生直接体会到这些数学基础在图像本体技术上的作用和重要性，另一方面会使学生自然地体验到自己是在学习数字图像处理课而不是在学数学课，进而增加学生对学习这些图像变换基础理论的主动性。
(2) 从吸收*新数字图像处理基础技术研究成果和紧跟目前基于特征的图像处理方法研究热点的需求出发，进一步完善了第10章的图像特征提取内容，构成了由图像的边缘特征及其检测方法、图像的点与角点特征及其检测方法、图像的纹理特征及其检测方法、图像的形状特征和图像的统计特征组成的较为完整的图像特征及检测方法的内容体系，进一步突出了图像特征检测与提取在图像处理技术领域的基础性和重要性。
(3) 深入浅出，并较为全面系统地给出了小波理论及其在图像处理技术中应用的基础性内容。该部分内容的学习，为学生今后进一步学习基于多尺度和多分辨率分析的图像分析方法和计算机视觉理论与技术奠定了基础。
(4) 分别将彩色图像处理、形态学图像处理作为单独的一章内容，并且在其内容的系统性和深入性方面，与国内的同类教科书相比，具有独特性。
(5) 新增了视频图像处理一章内容，适应了目前智能视频监控系统和视频图像通信系统广泛应用，以及视频检测和视频压缩编码技术迅猛发展的需求。
(6) 本书较好地把握了《数字图像处理》这部教材在相关专业基础课教学中的基础性地位，把全书的内容始终定位在基础知识、基本理论和基本技术上。所以，没有引入那些涉及相对深奥的数学理论的图像处理内容，比如基于模糊理论的图像处理方法、基于神经网络的图像处理方法等； 也没有引入相对来说是非基础性图像处理方法的内容，比如图像融合方法、图像数字水印技术等。书中专门开辟了小波图像处理这一章比较有难度的内容，是考虑了小波理论和小波图像处理方法在图像处理中的基础性和重要性，并且从总体上把握住了相关内容的难度和深度。
本书的大部分内容都提供了比较详细的数学推导和说明，本书假设读者具备基本的线性系统理论、概率和向量代数的相关基础知识。如果学习者不具备第6章图像恢复涉及的矩阵向量运算及对其求偏导的知识，可略讲其中的相关内容。
全书共分为14章，第1章介绍数字图像处理的基本概念； 第2章介绍数字图像处理的基础知识； 第3章介绍数字图像的基本运算； 第4章介绍空间域图像增强； 第5章介绍频率域图像处理； 第6章介绍图像恢复； 第7章介绍图像压缩编码； 第8章介绍小波图像处理； 第9章介绍图像分割； 第10章介绍图像特征提取； 第11章介绍彩色图像处理； 第12章介绍形态学图像处理； 第13章介绍目标表示与描述； 第14章介绍视频图像处理。
本书可作为高等院校计算机类的计算机科学与技术和数字媒体技术专业，电子信息类的电子信息工程、通信工程、光电信息科学与工程和信息工程专业，自动化类的自动化专业，测绘类的遥感科学与技术专业，兵器类的探测制导与控制技术专业，医学技术类的医学影像技术专业，以及特设专业电子信息类的医学信息工程专业的大学本科生的专业基础课或高年级学生的专业课教材。也可作为计算机科学与技术、信息与通信工程、控制科学与工程、测绘科学与技术、兵器科学与技术、光学工程、医学技术等学科，从事图像处理与分析、目标识别与跟踪、景象匹配及制导、视频检测与识别、视频信息压缩及编码、计算机视觉及应用等研究方向研究生的专业基础课或专业课教材。还可供从事上述相关学科专业的研究人员和工程技术人员参考。
本书的第1章至第10章内容由李俊山编写，第11章和第12章内容由李俊山和李旭辉共同编写，第13章内容由李旭辉编写，第14章内容由李俊山和朱子江共同编写，附录部分由李俊山编写。
在本书第1版到第3版的编写过程中，胡双演、李建军、杨威、谭圆圆、杨亚威、李堃、张雄美、张姣、隋中山等参与了书中部分算法和实验图例的验证。此外，书中还引用了一些著作、论文和相关资料的观点，并汲取了教材在教学使用中一些读者的反馈意见，在此一并向他们表示衷心的感谢。
另外，书中难免有不当和疏漏之处，敬请广大读者不吝批评、指正。
作者

《光影的奥秘：一窥数字世界之美》 这是一部深入浅出、引人入胜的著作，旨在揭示隐藏在日常视觉信息背后的深刻原理，并探索如何通过技术手段对其进行操控与升华。本书并非仅仅是枯燥的技术手册，而是一场穿越光影、探寻图像本质的奇妙旅程，它将带领读者从微观的像素点出发，直至宏观的视觉感知，理解数字图像的生成、分析、增强与应用。 第一章：视觉的基石——数字图像的构成与表达 我们每天被海量的图像信息所包围，从社交媒体上的分享到专业领域的图谱，无一不体现着数字图像的强大生命力。但这些“看”得见摸不着的光影，究竟是如何在数字世界中得以捕捉、存储和再现的？本章将为你一一解答。 我们将从最基础的概念入手，深入理解“像素”这一数字图像的最小单元。它不再是单纯的点，而是承载着颜色和亮度信息的载体。我们将学习不同的颜色模型，如RGB（红、绿、蓝）模型如何模拟人眼对色彩的感知，CMYK（青、品红、黄、黑）模型在印刷领域的应用，以及HSB（色相、饱和度、亮度）模型如何更直观地描述色彩特性。通过理解这些模型，你将能够精准地把握色彩的表达方式，并为后续的图像处理打下坚实基础。 接着，我们将探讨图像的“分辨率”这一至关重要的概念。它决定了图像的细腻程度，也影响着图像在不同媒介上的显示效果。我们将区分像素数量与图像尺寸之间的关系，理解高分辨率图像的优势与局限，以及在存储和传输过程中如何权衡。 此外，本章还将涉及图像的“位深度”和“动态范围”。位深度决定了每个像素能够表达的颜色数量，从而影响图像的色彩层次和细节表现。动态范围则描述了图像能够记录的最亮和最暗区域的范围，它直接关系到图像在光照条件复杂环境下的表现力。通过对这些概念的深入理解，你将能够更清晰地认识到不同图像格式的差异，以及它们在实际应用中的适用性。 我们还将初步接触图像的“文件格式”。JPEG、PNG、TIFF等常见的图像格式，它们各有优缺点，适用于不同的场景。我们将简要介绍这些格式的特点，例如JPEG的压缩特性及其在网络传播中的优势，PNG的无损压缩特性及其在需要保留细节的场景下的价值，以及TIFF格式在专业领域的广泛应用。这将帮助你选择最适合的图像格式，以达到最佳的存储和显示效果。 第二章：光影的雕琢——图像的几何变换与空间操作 数字图像并非一成不变的静态画面，它们可以被灵活地进行空间上的调整和变形，从而改变其视觉呈现。本章将聚焦于图像的几何变换，让你掌握对图像进行“形变”的艺术。 首先，我们将学习最基础的“缩放”操作。无论是放大细节以窥得精妙之处，还是缩小整体以获取全局视野，缩放都是图像处理中最常用也是最基本的操作。我们将探讨不同的缩放算法，理解它们在保持图像质量方面所起的关键作用。 “旋转”是另一种重要的几何变换。通过旋转，我们可以改变图像的朝向，实现视角上的调整。从简单的90度、180度旋转，到任意角度的旋转，我们将学习如何精确地控制图像的旋转方向和角度。 “平移”则允许我们在画布上自由地移动图像，调整其在画面中的位置。这看似简单的操作，在构图和布局中却扮演着至关重要的角色。 更进一步，我们将接触到“翻转”操作，即水平翻转和垂直翻转。这不仅可以实现镜像效果，还能在某些艺术创作或图像校正中发挥独特作用。 本章还将深入探讨“仿射变换”这一强大的工具。它包含了缩放、旋转、平移以及“错切”等多种变换的组合。通过仿射变换，我们可以实现更复杂的空间形变，例如倾斜图像，或者在透视投影的原理下进行校正。我们将了解仿射变换的数学原理，以及如何将其应用于图像的扭曲和校正。 最后，我们将讨论“图像的重采样”。当图像尺寸发生变化时，需要通过重采样来生成新的像素值。我们将了解双线性插值、双三次插值等常见的重采样算法，并分析它们在图像质量上的差异，以及如何选择合适的重采样方法以获得最佳的视觉效果。 第三章：色彩的魔法——亮度、对比度与色彩空间的调整 色彩是图像的灵魂，也是表达情感和传递信息的关键。本章将带你深入探索色彩的奥秘，学习如何通过调整亮度、对比度和色彩空间来美化和优化图像。 我们将从最核心的“亮度”调整开始。通过改变图像整体的明暗程度，我们可以挽救曝光不足或过度曝光的图像，使其更符合我们的视觉预期。我们将学习如何使用直方图来分析图像的亮度分布，并根据直方图的形状来指导亮度调整。 “对比度”则是图像中亮度和暗度之间差异的度量。适当的对比度可以使图像更具层次感和立体感，而过低的对比度则可能导致图像显得灰暗平淡。我们将学习如何通过调整对比度来增强图像的视觉冲击力，并探讨阈值和伽马校正等技术在对比度调整中的应用。 “色彩平衡”是另一项重要的调整技术。它允许我们改变图像中特定颜色成分的比例，从而校正偏色，或者赋予图像特定的艺术风格。例如，我们可以通过调整红、绿、蓝的比例来消除照片中的黄褐色调，或者增加蓝色调以营造冷峻的氛围。 本章还将深入介绍“色彩空间”的概念。除了前文提到的RGB、CMYK、HSB，我们还将接触到更专业的色彩空间，如Lab色彩空间。Lab色彩空间将亮度（L）、红/绿（a）、黄/蓝（b）三个分量分离，使得对亮度和色彩的调整可以独立进行，从而实现更精细的色彩控制。 我们还将学习“色调分离”技术，通过选择特定的颜色范围进行调整，以达到独特的视觉效果。这在艺术摄影和后期制作中被广泛应用。 此外，本章还会介绍“色彩映射”的概念。它通过将一个色彩空间的值映射到另一个色彩空间的值，可以实现丰富的色彩转换效果，例如将黑白图像转换为彩色，或者为图像赋予艺术化的色彩风格。 第四章：锐利的目光——图像的增强与去噪处理 在图像采集的过程中，不可避免地会产生各种瑕疵，例如模糊、噪点等。本章将为你提供一套完整的“图像修复”工具，让你能够有效地增强图像的清晰度，并去除令人烦恼的噪点。 我们将从“边缘检测”这一基础技术开始。边缘是图像中最具信息量的部分，它们勾勒出物体的轮廓和细节。通过检测图像中的边缘，我们可以为后续的增强处理提供依据。我们将了解Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子等经典的边缘检测算法，并理解它们的工作原理。 “图像锐化”是提升图像清晰度的关键技术。它通过增强图像中的边缘和细节，使图像看起来更清晰、更锐利。我们将学习使用不同的锐化滤波器，如Unsharp Masking（USM）和高通滤波，来改善图像的细节表现。 “图像模糊”看似与增强相反，但在图像处理中却有着重要的应用。例如，模糊可以用于减少图像的噪点，或者在某些艺术效果中起到柔化画面的作用。我们将介绍高斯模糊、均值模糊等常见的模糊算法。 “图像去噪”是处理带有噪点的图像的必要步骤。噪点会严重影响图像的质量，使其看起来粗糙不自然。我们将学习各种去噪技术，包括基于滤波的方法，如中值滤波，以及更先进的基于统计模型和机器学习的方法。我们将理解不同去噪算法的优缺点，以及如何选择最适合的去噪策略。 此外，本章还将涉及“形态学处理”的概念。它通过结构元素对图像进行腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等操作，可以用于去除小的噪点、连接断开的区域，或者提取图像中的特定形状。 第五章：图像的智慧——特征提取、分割与识别 图像的价值远不止于其视觉美感，更在于其中蕴含的丰富信息。本章将带你进入“图像智能”的领域，探索如何从图像中提取有意义的特征，将图像分割成不同的区域，并最终实现图像的识别。 我们将首先学习“特征提取”的基本原理。特征是图像中最具代表性的信息，它们可以是颜色、纹理、形状或更复杂的模式。我们将了解SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）等经典的特征提取算法，它们能够提取对尺度、旋转和光照变化不敏感的特征点。 “图像分割”是将图像分解成若干个具有相似属性的区域的过程。这使得我们能够更细粒度地分析图像的内容。我们将学习阈值分割、区域生长、边缘检测分割等经典方法，并接触到基于聚类和图割的更高级的分割技术。 “目标检测”是在图像中定位并识别出特定对象的过程。例如，在自动驾驶系统中，目标检测能够识别出车辆、行人、交通标志等。我们将了解一些经典的物体检测框架，如Haar特征级联分类器和HOG（方向梯度直方图）特征与SVM（支持向量机）的结合。 “图像识别”是赋予机器“看懂”图像的能力。它涉及将图像与已有的知识库进行匹配，从而确定图像中所包含的内容。我们将简要介绍分类、识别等概念，并探讨深度学习在图像识别领域所带来的革命性进步。 第六章：光影的万花筒——数字图像在各领域的应用 数字图像处理技术已渗透到我们生活的方方面面，从科学研究到艺术创作，再到日常生活，都离不开它的身影。本章将为你展示数字图像处理的广阔应用前景。 我们将首先探讨“医学影像”领域的应用。CT、MRI、X射线等医学影像的生成与分析，严重依赖于先进的图像处理技术。通过增强、分割和识别，医生能够更准确地诊断疾病，制定治疗方案。 在“遥感与地理信息系统”领域，卫星图像和航空影像的分析能够帮助我们监测环境变化、规划城市发展、进行资源勘探。图像增强、变化检测、特征提取等技术在这些领域发挥着核心作用。 “安防与监控”系统也广泛应用了图像处理技术。人脸识别、行为分析、目标跟踪等功能，能够有效地提升公共安全水平。 “工业检测”领域，图像处理技术被用于产品质量的自动检测，例如识别产品表面的缺陷、测量尺寸等，大大提高了生产效率和产品合格率。 在“计算机视觉”领域，数字图像处理是其基础。自动驾驶、机器人导航、增强现实等前沿技术，都建立在强大的图像理解能力之上。 最后，我们将目光投向“艺术与娱乐”领域。数字绘画、影视特效、游戏开发等，都离不开对图像的精妙处理和创新应用。从简单的色彩调整到复杂的3D建模，数字图像处理为创意提供了无限可能。 本书的每一章节都力求严谨而又生动，通过大量的图示和实例，将抽象的技术概念具象化，帮助读者构建起对数字图像处理的全面认知。无论你是计算机科学的学生，还是对图像处理充满好奇的探索者，亦或是希望提升图像处理技能的从业者，本书都将为你开启一扇通往数字世界奥秘之门，让你领略光影交织所带来的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

我最欣赏这本书的一点在于其理论与实践的完美结合。虽然我购买的是理论教材，但书中穿插的案例分析和算法伪代码，极大地提升了学习的有效性。作者并没有回避实际工程中的难点，而是将一些经典算法的实现思路以清晰易懂的方式呈现出来。例如，在讨论边缘检测时，书中不仅给出了Sobel、Canny等算法的原理，还附上了相应的伪代码，并详细解释了每一步的逻辑。这对于我这种希望将理论知识转化为实际应用的人来说，无疑是雪中送炭。我甚至可以尝试着将这些伪代码转化为实际的编程语言，去验证算法的效果。更值得称赞的是，作者在介绍算法时，总是会强调其背后的数学原理，以及这些原理是如何支撑算法的有效性的。这种深入浅出的讲解方式，让我不仅学会了“怎么做”，更理解了“为什么这样做”。此外，书中对图像复原、图像增强等章节的处理也十分到位，涉及了多种常用的技术，并且对它们的适用场景进行了详细的阐述。我感觉这本书就像一位经验丰富的导师，不仅传授知识，更教会我如何思考和解决问题，让我在学习过程中少走了不少弯路。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，这本书的广度和深度都让我感到非常惊喜。我本来以为它会侧重于某一方面，但没想到它涵盖了数字图像处理的几乎所有核心领域。从图像的获取、增强、复原，到图像的分割、识别，再到图像的压缩和编码，作者都进行了全面而深入的探讨。每一个章节都像是一个独立的知识模块，但又彼此紧密联系，构成了一个完整的体系。令我印象深刻的是，在讲解图像压缩时，作者不仅介绍了JPEG等经典压缩算法，还深入浅出了分析了其背后的原理，并探讨了无损压缩和有损压缩的差异。这让我对图像压缩有了更深刻的认识，也明白了为什么不同的应用场景需要不同的压缩方式。同样，在图像分割部分，作者介绍了多种分割方法，并详细分析了它们在不同类型图像上的表现。这本书就像一本百科全书，让我能够在一个地方就了解到数字图像处理的方方面面。而且，作者在每个章节的结尾都会提供相关的拓展阅读和思考题，这进一步激发了我深入学习的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书在引导读者建立逻辑思维方面做得非常出色。我之前学习一些技术性内容时，常常会觉得知识点零散，难以形成系统的认识。但这本书通过清晰的章节划分和连贯的叙事结构，有效地解决了这个问题。作者在介绍每个概念时，都会将其置于整个数字图像处理体系中进行阐释，让我能够理解它在整个流程中的作用和意义。例如，在讲解图像滤波时，作者不仅仅介绍了各种滤波器的原理，还详细说明了它们在图像增强、去噪等任务中的具体应用，以及它们之间的联系和区别。这种“知其然，知其所以然”的学习方式，让我受益匪浅。而且，书中对不同算法的比较分析也非常到位，通过列举不同方法的优缺点和适用场景，帮助我建立了批判性思维。我不再是简单地记忆算法，而是能够理解为什么某个算法在这种情况下更优，而另一种算法在另一种情况下更合适。这种能力的培养，对于我今后的学术研究和工程实践都至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我留下了非常深刻的印象，尽管我购买它的初衷是为了深入了解数字图像处理的核心算法和技术细节，但它所呈现的知识体系和编排方式却远超我的预期。首先，作者在引言部分花了大量篇幅阐述数字图像处理在现代科技中的地位和应用前景，从医疗影像分析到自动驾驶，再到内容创作，每一处都描绘得栩栩如生，让我感受到了这个领域的蓬勃生机和无限可能。这种宏观的视角非常有启发性，它不仅让我认识到技术的价值，也让我对接下来的学习充满了期待。接着，在介绍基础概念时，作者并未止步于理论的堆砌，而是巧妙地结合了大量的图示和直观的类比，使得原本可能枯燥的数学原理变得易于理解。例如，在讲解像素、灰度、颜色空间时，作者通过生动的比喻和清晰的图形，让我立刻就能抓住问题的本质。而且，书中对于不同处理方法的优缺点分析也相当到位，并非一味地罗列公式，而是深入剖析了它们在实际应用中的适用性和局限性，这对于我日后选择合适的处理技术提供了宝贵的参考。此外，整本书的叙事逻辑非常流畅，从基础到进阶，层层递进，让我能够循序渐进地构建起完整的知识框架。即使是初学者，也能在作者的引导下，逐步掌握复杂的概念。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验出奇地好，这很大程度上归功于作者严谨而又充满智慧的写作风格。我之前也读过一些关于数字图像处理的书籍，但很多都流于表面，或者过于注重数学公式的推导，让人读起来感觉晦涩难懂。而这本教材则截然不同，它在保持学术严谨性的同时，又极具可读性。作者在阐述复杂概念时，善于运用形象的比喻和生动的例子，将抽象的理论具象化，使得即便是初次接触这个领域的读者，也能轻松理解。例如，在讲解傅里叶变换时，作者并没有直接给出复杂的数学公式，而是先从声波和光波的类比出发，解释了信号的分解和重构，然后再逐步引出图像在频域的表示。这种循序渐进的讲解方式，让我感到茅塞顿开。而且，书中对图像压缩、图像分割等重要章节的论述也颇具匠心，每个算法的介绍都既有理论深度，又不失实践指导意义。我特别喜欢书中对于不同方法的比较分析，这让我能够更清晰地认识到各种技术的优势和劣势，从而在实际应用中做出更明智的选择。总而言之，这本书在知识的传授和阅读体验上都做到了极高的水准。