數字圖像處理（第3版）/21世紀高等學校規劃教材·計算機科學與技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李俊山，李旭輝，硃子江 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 圖像處理
• 計算機科學
• 計算機技術
• 規劃教材
• 第三版
• 21世紀高等學校規劃教材
• 圖像分析
• 圖像識彆
• 模式識彆

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302456889

版次：3

商品編碼：12065191

包裝：平裝

叢書名： 21世紀高等學校規劃教材·計算機科學與技術

開本：16開

齣版時間：2017-03-01

用紙：膠版紙

頁數：326

字數：521000

正文語種：中文

編輯推薦

本書較好地把握瞭《數字圖像處理》這部教材在相關專業基礎課教學中的基礎性地位，把全書的內容始終定位在基礎知識、基本理論和基本技術上。所以，沒有引入那些涉及到相對深奧的數學理論的圖像處理內容，比如基於模糊理論的圖像處理方法、基於神經網絡的圖像處理方法等；也沒有引入相對來說是非基礎性圖像處理方法的內容，比如圖像融閤方法、圖像數字水印技術等。書中專門開闢小波圖像處理這一章比較難點的內容，是考慮瞭小波理論和小波圖像處理方法在圖像處理中的基礎性和重要性作用，該部分內容雖然相對較難較深入，但總體上把握住瞭難和深的度。

內容簡介

本書較全麵地介紹瞭數字圖像處理的基本概念、基本原理、基本技術和基本方法。全書正文共14章，內容包括緒論、數字圖像處理基礎、數字圖像的基本運算、空間域圖像增強、頻率域圖像處理、圖像恢復、圖像壓縮編碼、小波圖像處理、圖像分割、圖像特徵提取、彩色圖像處理、形態學圖像處理、目標錶示與描述、視頻圖像處理等。內容覆蓋瞭數字圖像處理技術的知識專題及*新發展動嚮。
本書內容選材新穎，錶述通俗，語言精練，圖文並茂，係統性強，與新技術結閤緊密。
本書可作為高等院校計算機科學與技術、數字媒體技術、電子信息工程、通信工程、光電信息科學與工程、信息工程、自動化、遙感科學與技術、探測製導與控製技術、醫學影像技術、醫學信息工程等專業大學本科學生的專業基礎課或高年級學生的專業課教材； 也可作為計算機科學與技術、信息與通信工程、控製科學與工程、測繪科學與技術、兵器科學與技術、光學工程、醫學技術等學科，從事圖像處理與分析、目標識彆與跟蹤、景象匹配及製導、視頻檢測與識彆、視頻信息壓縮及編碼、計算機視覺及應用等研究方嚮研究生的專業基礎課或專業課教材； 還可供從事上述相關學科專業的研究人員和工程技術人員參考。

目錄

第1章緒論
1.1數字圖像與數字圖像處理
1.2數字圖像處理係統的組成
1.3圖像處理技術研究的基本內容
1.4圖像處理技術的應用領域
習題1
第2章數字圖像處理基礎
2.1電磁波譜與可見光譜
2.2人眼的亮度視覺特性
2.2.1視覺適應性
2.2.2同時對比效應
2.2.3馬赫帶效應
2.2.4視覺錯覺
2.3圖像的錶示
2.3.1簡單的圖像成像模型
2.3.2數字圖像的錶示
2.4空間分辨率和灰度級分辨率
2.4.1空間分辨率和灰度級分辨率的概念
2.4.2采樣數變化對圖像視覺效果的影響
2.4.3空間分辨率變化對圖像視覺效果的影響
2.4.4灰度級分辨率變化對圖像視覺效果的影響
2.5像素間的關係
2.5.1像素的相鄰和鄰域
2.5.2像素的鄰接性與連通性
2.5.3距離的度量
2.6圖像的顯示
2.6.1顯示分辨率與圖像分辨率
2.6.2彩色模型
2.6.3位圖
2.6.4調色闆
2.7圖像文件格式
2.7.1位圖文件頭
2.7.2位圖信息頭
2.7.3位圖調色闆
2.7.4圖像的位圖數據
習題2
第3章數字圖像的基本運算
3.1灰度反轉
3.2對數變換
3.3灰度直方圖
3.3.1灰度直方圖及其分布特徵
3.3.2歸一化灰度圖像直方圖
3.3.3灰度直方圖的特徵
3.4圖像的代數運算
3.4.1圖像的相加運算
3.4.2圖像的相減運算
3.5圖像的幾何運算
3.5.1圖像平移變換
3.5.2圖像鏇轉變換
3.5.3圖像鏡像變換
3.5.4圖像轉置變換
3.5.5圖像縮放
習題3
第4章空間域圖像增強
4.1基於點運算的圖像增強方法
4.1.1對比度拉伸
4.1.2窗切片
4.2基於直方圖的圖像增強方法
4.2.1直方圖均衡
4.2.2直方圖規定化
4.3基於空間平滑濾波的圖像增強方法
4.3.1空間濾波實現機理——模闆運算原理
4.3.2綫性平滑濾波圖像增強方法——鄰域平均法
4.3.3非綫性平滑濾波圖像增強方法——中值濾波法
4.4基於空間銳化濾波的圖像增強方法
4.4.1基於一階微分的圖像增強方法
4.4.2基於二階微分的圖像增強方法——拉普拉斯算子銳化方法
習題4
第5章頻率域圖像處理
5.1二維離散傅裏葉變換
5.1.1二維離散傅裏葉變換的定義和傅裏葉頻譜
5.1.2二維離散傅裏葉變換的若乾重要性質
5.1.3圖像的傅裏葉頻譜特性分析
5.1.4離散傅裏葉變換的實現
5.2頻率域圖像處理的基本實現思路
5.2.1基本實現思想
5.2.2轉移函數的設計
5.3基於頻率域的圖像噪聲消除——頻率域低通濾波
5.3.1理想低通濾波器
5.3.2巴特沃斯低通濾波器
5.3.3高斯低通濾波器
5.4基於頻率域的圖像增強——頻率域高通濾波
5.4.1理想高通濾波器
5.4.2巴特沃斯高通濾波器
5.4.3高斯高通濾波器
5.5帶阻濾波和帶通濾波
5.5.1帶阻濾波器
5.5.2帶通濾波器
習題5
第6章圖像恢復
6.1圖像的退化模型
6.1.1常見退化現象的物理模型
6.1.2圖像退化模型的錶示
6.1.3離散退化模型
6.1.4圖像的離散退化模型
6.2空間域圖像的恢復
6.2.1無約束*小二乘方恢復
6.2.2有約束*小二乘方恢復
6.3頻率域圖像的恢復
6.4勻速直綫運動模糊的恢復
6.5圖像噪聲與被噪聲汙染圖像的恢復
6.5.1圖像噪聲
6.5.2被噪聲汙染圖像的恢復
6.6幾何失真的校正
6.6.1坐標的幾何校正
6.6.2灰度值恢復
習題6
第7章圖像壓縮編碼
7.1DCT變換
7.1.1一維DCT
7.1.2二維偶DCT
7.1.3DCT變換的基函數與基圖像
7.2數字圖像壓縮編碼基礎
7.2.1圖像壓縮的基本概念
7.2.2圖像質量（相似度）評價——保真度準則
7.2.3圖像編碼模型
7.3幾種*基本的變長編碼方法
7.3.1費諾碼
7.3.2霍夫曼編碼
7.3.3幾種接近*佳的變長編碼
7.3.4算術編碼
7.4位平麵編碼
7.4.1位平麵分解
7.4.2位平麵的格雷碼分解編碼
7.5遊程編碼
7.6變換編碼
7.6.1變換編碼的過程
7.6.2子圖像尺寸的選擇
7.6.3變換的選擇
7.6.4變換係數的量化和編碼
7.6.5變換解碼
習題7
第8章小波圖像處理
8.1小波變換與圖像小波變換
8.1.1小波的概念和特性
8.1.2連續小波變換
8.1.3離散小波變換
8.1.4二進小波變換
8.1.5塔式分解與Mallat算法
8.1.6圖像的小波變換
8.2嵌入式零樹小波編碼
8.2.1基於小波變換的圖像壓縮基本思路
8.2.2嵌入式編碼與零樹概念
8.2.3重要小波係數及掃描方法
8.2.4嵌入式零樹編碼方法
8.2.5嵌入式零樹小波編碼圖像的重建
8.2.6嵌入式零樹小波編碼的漸進傳輸特性
8.3基於小波變換的圖像去噪方法
8.3.1小波去噪方法的機理
8.3.2小波收縮閾值去噪方法
習題8
第9章圖像分割
9.1圖像分割的概念
9.2基於邊緣檢測的圖像分割
9.2.1圖像邊緣的概念
9.2.2Hough變換
9.3基於閾值的圖像分割
9.3.1基於閾值的分割方法
9.3.2基於雙峰形直方圖的閾值選取
9.3.3其他閾值選取方法
9.4基於跟蹤的圖像分割
9.4.1輪廓跟蹤法
9.4.2光柵跟蹤法
9.5基於區域的圖像分割

精彩書摘

第5章頻率域圖像處理
頻率域圖像是把空間域圖像像素的灰度值錶示成隨位置變化的空間頻率，並以頻譜（也稱為頻譜圖）的形式錶示圖像信息分布特徵的一種錶示方式。頻率域圖像處理是指在圖像的頻率域中對圖像進行某種處理的方法，這種方法以傅裏葉變換為基礎，也即先通過傅裏葉變換把圖像從空間域變換到頻率域，然後用頻率域方法對圖像進行處理，處理完後再利用傅裏葉反變換把圖像變換迴空間域。
本章首先介紹麵嚮空間域圖像的二維離散傅裏葉變換及其頻譜特性，然後介紹頻率域圖像處理的基本實現思路，*後介紹基於頻率域的圖像噪聲消除（頻率域低通濾波）和基於頻率域的圖像增強（頻率域高通濾波）方法，*後介紹麵嚮某些特殊應用的帶阻濾波和帶通濾波。
5.1二維離散傅裏葉變換
1822年，法國工程師傅裏葉（Fourier）指齣： 一個“任意”的周期函數f(x)都可以分解為無窮多個不同頻率的正弦和/或餘弦的和，即傅裏葉級數。求解傅裏葉級數的過程就是傅裏葉變換。傅裏葉級數和傅裏葉變換又統稱為傅裏葉分析或諧波分析。
離散傅裏葉變換(Discrete Fourier Transform，DFT）描述的是離散信號的一維時域或二維空間域錶示與頻域錶示的關係，是信號處理和圖像處理中的一種*有效的數學工具之一，在頻譜分析、數字濾波器設計、功率譜分析、傳遞函數建模、圖像處理等方麵具有廣泛的應用。
5.1.1二維離散傅裏葉變換的定義和傅裏葉頻譜
由於一幅數字圖像可以描述成一個二維函數，所以下麵僅介紹應用於圖像處理的二維離散傅裏葉變換。
1. 二維離散傅裏葉變換的定義
設f(x,y)是在空間域上等間隔采樣得到的M×N的二維離散信號，x和y是離散實變量，u和v為離散頻率變量，則二維離散傅裏葉變換對一般地定義為
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）
在圖像處理中，有時為瞭討論上的方便，取M=N，這樣二維離散傅裏葉變換對就定義為
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］是正變換核，exp［j2π(ux+vy)/N］是反變換核。
二維離散傅裏葉變換的頻譜和相位角定義為
|F(u,v)|=R2(u,v)+I2(u,v)（5.5）
��(u,v)=arctan［I(u,v)/R(u,v)］（5.6）
2. 圖像的傅裏葉頻譜特性及頻譜圖
傅裏葉變換的物理意義是將圖像的灰度分布函數變換為圖像的頻率分布函數，從物理效果看，傅裏葉變換是將圖像從空間域轉換到頻率域。一幅空間域的圖像f(x,y)變換到頻率域F(u,v)後，其傅裏葉頻譜|F(u,v)|可以以頻譜圖的形式予以顯示。比如，圖5.1（a）的圖像的頻譜如圖5.1（b）所示； 圖5.2（a）的圖像的頻譜如圖5.2（b）所示。
圖5.1圖像的傅裏葉頻譜示例1
圖5.2圖像的傅裏葉頻譜示例2
在圖像的傅裏葉頻譜中，原空間域圖像上的灰度突變部位、圖像結構復雜的區域、圖像細節及乾擾噪聲等信息集中在高頻區，對應於圖5.1（b）和圖5.2（b）的傅裏葉頻譜的中間部位； 原空間域圖像上灰度變化平緩部位（也即空間域圖像的平坦區域）的信息集中在低頻區，對應於圖5.1（b）和圖5.2（b）的傅裏葉頻譜的4個角部分。也即在傅裏葉頻譜圖上，4個角反映的是原圖像的低頻特性，中間部位反映的是原圖像的高頻特性。
按照圖像空間域和頻率域的對應關係，空間域中的強相關性，也即圖像中一般都存在有大量的平坦區域，使得圖像平坦區域中的相鄰或相近像素一般趨嚮於取值相同或值相近的灰度值，它們在頻率域中對應於低頻部分，低頻部分對應於傅裏葉頻譜的4個角部分。由於低頻部分能量較集中，因而在頻譜圖上的視覺效果較亮。
5.1.2二維離散傅裏葉變換的若乾重要性質
二維離散傅裏葉變換的性質包括綫性性、可分離性、平均值性質、周期性、共軛對稱性、空間位置和空間頻率的平移性、鏇轉性、尺度變換性、捲積性質等。下麵僅介紹幾種比較重要且在本書的有關內容中涉及的性質。
1. 變換係數矩陣
由二維離散傅裏葉反變換式（5.4）可知，由於u和v均有0，1，…，N-1的N個可能的取值，所以f(x,y)由N2個頻率分量組成，所以每個頻率分量都與一個特定的（u,v）值相對應； 且對於某個特定的（u,v）值來說，當（x,y）取遍所有可能的值（x=0，1，…，N-1； y=0，1，…，N-1）時，就可得到對應於該特定的（u,v）值的一個變換係數矩陣：
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）
顯然，對應於不同（u,v）值的變換係數矩陣共有N2個，且它們與f(x,y)無關。
2. 可分離性
式(5.3)和式(5.4)的二維離散傅裏葉變換對可寫成如下的分離形式：
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）
上述的可分離錶示形式說明，可以連續運用兩次一維DFT來實現一個二維DFT。以式（5.8）為例，可先沿y軸方嚮進行一維的（列）變換而求得
F(x,v)=1N∑N－1y=0f(x,y)exp－j2πvyN(v=0,1,…,N-1）（5.10）
然後再對F(x,v)沿x方嚮進行一維的（行）變換而得到*後結果
F(u,v)=1N∑N－1x=0F(x,v)exp－j2πuxN(u,v=0,1,…,N-1）（5.11）
3. 平均值
一幅圖像的灰度平均值可錶示為
f-=1N2∑N－1x=0∑N－1y=0f(x,y)（5.12）
如果將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，一幅圖像的灰度平均值可由DFT在原點處的值求得，即
f-=1NF(0,0)（5.14）
對於M×N的圖像f(x,y)和二維離散傅裏葉變換對的一般定義式（5.1）和式（5.2），圖像的灰度平均值公式為
f-=1MNF(0,0)（5.15）
4. 周期性
對於M×N的圖像f(x,y)和二維離散傅裏葉變換對的一般定義式（5.1）和式（5.2），F(u,v)的周期性定義為
F(u,v)=F(u+mM,v+nN)(m,n=0,±1, ±2,…）（5.16）
5. 共軛對稱性
設f(x,y)為實函數，則其傅裏葉變換F(u,v)具有共軛對稱性
F(u,v)=F(－u,－v)（5.17）
|F(u,v)|=|F(－u,－v)|（5.18）
……

前言/序言

隨著計算機技術、電子技術、信息處理技術和Internet技術的迅猛發展，圖像處理技術已經成為信息技術領域中的核心技術之一，並已在國民經濟的各個領域得到瞭十分廣泛的應用，在推動社會進步和改善人們生活質量方麵起著越來越重要的作用。
自本書第1版和第2版分彆在2007年和2013年齣版以來，在幾十所院校相關專業的本科生和研究生課程教學中得到瞭應用，許多學生、老師和讀者對本書的進一步改版給予瞭特彆的關心，並提齣瞭許多寶貴的建議。齣版第3版的原因是糾正第2版中的一些不準確的描述，刪除一些不重要的內容，與時俱進地加入一些新內容和新主題。
本書主要有以下特點：
(1) 將離散傅裏葉變換、離散餘弦變換和小波變換三部分圖像變換內容，分彆作為第5章的頻率域圖像處理、第7章的圖像壓縮編碼、第8章的小波圖像處理的數學基礎放在相應章的*節，不再把圖像變換設為獨立的一章內容。對圖像變換部分內容的這種組織方式，不僅化解瞭學生在剛開始學習本課程時，就遇到瞭學習“數學”知識的睏惑和畏難情緒； 而且實現瞭數字圖像處理技術中的這三種*重要的變換方法與圖像本體技術的緊耦閤。一方麵會使學生直接體會到這些數學基礎在圖像本體技術上的作用和重要性，另一方麵會使學生自然地體驗到自己是在學習數字圖像處理課而不是在學數學課，進而增加學生對學習這些圖像變換基礎理論的主動性。
(2) 從吸收*新數字圖像處理基礎技術研究成果和緊跟目前基於特徵的圖像處理方法研究熱點的需求齣發，進一步完善瞭第10章的圖像特徵提取內容，構成瞭由圖像的邊緣特徵及其檢測方法、圖像的點與角點特徵及其檢測方法、圖像的紋理特徵及其檢測方法、圖像的形狀特徵和圖像的統計特徵組成的較為完整的圖像特徵及檢測方法的內容體係，進一步突齣瞭圖像特徵檢測與提取在圖像處理技術領域的基礎性和重要性。
(3) 深入淺齣，並較為全麵係統地給齣瞭小波理論及其在圖像處理技術中應用的基礎性內容。該部分內容的學習，為學生今後進一步學習基於多尺度和多分辨率分析的圖像分析方法和計算機視覺理論與技術奠定瞭基礎。
(4) 分彆將彩色圖像處理、形態學圖像處理作為單獨的一章內容，並且在其內容的係統性和深入性方麵，與國內的同類教科書相比，具有獨特性。
(5) 新增瞭視頻圖像處理一章內容，適應瞭目前智能視頻監控係統和視頻圖像通信係統廣泛應用，以及視頻檢測和視頻壓縮編碼技術迅猛發展的需求。
(6) 本書較好地把握瞭《數字圖像處理》這部教材在相關專業基礎課教學中的基礎性地位，把全書的內容始終定位在基礎知識、基本理論和基本技術上。所以，沒有引入那些涉及相對深奧的數學理論的圖像處理內容，比如基於模糊理論的圖像處理方法、基於神經網絡的圖像處理方法等； 也沒有引入相對來說是非基礎性圖像處理方法的內容，比如圖像融閤方法、圖像數字水印技術等。書中專門開闢瞭小波圖像處理這一章比較有難度的內容，是考慮瞭小波理論和小波圖像處理方法在圖像處理中的基礎性和重要性，並且從總體上把握住瞭相關內容的難度和深度。
本書的大部分內容都提供瞭比較詳細的數學推導和說明，本書假設讀者具備基本的綫性係統理論、概率和嚮量代數的相關基礎知識。如果學習者不具備第6章圖像恢復涉及的矩陣嚮量運算及對其求偏導的知識，可略講其中的相關內容。
全書共分為14章，第1章介紹數字圖像處理的基本概念； 第2章介紹數字圖像處理的基礎知識； 第3章介紹數字圖像的基本運算； 第4章介紹空間域圖像增強； 第5章介紹頻率域圖像處理； 第6章介紹圖像恢復； 第7章介紹圖像壓縮編碼； 第8章介紹小波圖像處理； 第9章介紹圖像分割； 第10章介紹圖像特徵提取； 第11章介紹彩色圖像處理； 第12章介紹形態學圖像處理； 第13章介紹目標錶示與描述； 第14章介紹視頻圖像處理。
本書可作為高等院校計算機類的計算機科學與技術和數字媒體技術專業，電子信息類的電子信息工程、通信工程、光電信息科學與工程和信息工程專業，自動化類的自動化專業，測繪類的遙感科學與技術專業，兵器類的探測製導與控製技術專業，醫學技術類的醫學影像技術專業，以及特設專業電子信息類的醫學信息工程專業的大學本科生的專業基礎課或高年級學生的專業課教材。也可作為計算機科學與技術、信息與通信工程、控製科學與工程、測繪科學與技術、兵器科學與技術、光學工程、醫學技術等學科，從事圖像處理與分析、目標識彆與跟蹤、景象匹配及製導、視頻檢測與識彆、視頻信息壓縮及編碼、計算機視覺及應用等研究方嚮研究生的專業基礎課或專業課教材。還可供從事上述相關學科專業的研究人員和工程技術人員參考。
本書的第1章至第10章內容由李俊山編寫，第11章和第12章內容由李俊山和李旭輝共同編寫，第13章內容由李旭輝編寫，第14章內容由李俊山和硃子江共同編寫，附錄部分由李俊山編寫。
在本書第1版到第3版的編寫過程中，鬍雙演、李建軍、楊威、譚圓圓、楊亞威、李堃、張雄美、張姣、隋中山等參與瞭書中部分算法和實驗圖例的驗證。此外，書中還引用瞭一些著作、論文和相關資料的觀點，並汲取瞭教材在教學使用中一些讀者的反饋意見，在此一並嚮他們錶示衷心的感謝。
另外，書中難免有不當和疏漏之處，敬請廣大讀者不吝批評、指正。
作者

《光影的奧秘：一窺數字世界之美》 這是一部深入淺齣、引人入勝的著作，旨在揭示隱藏在日常視覺信息背後的深刻原理，並探索如何通過技術手段對其進行操控與升華。本書並非僅僅是枯燥的技術手冊，而是一場穿越光影、探尋圖像本質的奇妙旅程，它將帶領讀者從微觀的像素點齣發，直至宏觀的視覺感知，理解數字圖像的生成、分析、增強與應用。 第一章：視覺的基石——數字圖像的構成與錶達 我們每天被海量的圖像信息所包圍，從社交媒體上的分享到專業領域的圖譜，無一不體現著數字圖像的強大生命力。但這些“看”得見摸不著的光影，究竟是如何在數字世界中得以捕捉、存儲和再現的？本章將為你一一解答。 我們將從最基礎的概念入手，深入理解“像素”這一數字圖像的最小單元。它不再是單純的點，而是承載著顔色和亮度信息的載體。我們將學習不同的顔色模型，如RGB（紅、綠、藍）模型如何模擬人眼對色彩的感知，CMYK（青、品紅、黃、黑）模型在印刷領域的應用，以及HSB（色相、飽和度、亮度）模型如何更直觀地描述色彩特性。通過理解這些模型，你將能夠精準地把握色彩的錶達方式，並為後續的圖像處理打下堅實基礎。 接著，我們將探討圖像的“分辨率”這一至關重要的概念。它決定瞭圖像的細膩程度，也影響著圖像在不同媒介上的顯示效果。我們將區分像素數量與圖像尺寸之間的關係，理解高分辨率圖像的優勢與局限，以及在存儲和傳輸過程中如何權衡。 此外，本章還將涉及圖像的“位深度”和“動態範圍”。位深度決定瞭每個像素能夠錶達的顔色數量，從而影響圖像的色彩層次和細節錶現。動態範圍則描述瞭圖像能夠記錄的最亮和最暗區域的範圍，它直接關係到圖像在光照條件復雜環境下的錶現力。通過對這些概念的深入理解，你將能夠更清晰地認識到不同圖像格式的差異，以及它們在實際應用中的適用性。 我們還將初步接觸圖像的“文件格式”。JPEG、PNG、TIFF等常見的圖像格式，它們各有優缺點，適用於不同的場景。我們將簡要介紹這些格式的特點，例如JPEG的壓縮特性及其在網絡傳播中的優勢，PNG的無損壓縮特性及其在需要保留細節的場景下的價值，以及TIFF格式在專業領域的廣泛應用。這將幫助你選擇最適閤的圖像格式，以達到最佳的存儲和顯示效果。 第二章：光影的雕琢——圖像的幾何變換與空間操作 數字圖像並非一成不變的靜態畫麵，它們可以被靈活地進行空間上的調整和變形，從而改變其視覺呈現。本章將聚焦於圖像的幾何變換，讓你掌握對圖像進行“形變”的藝術。 首先，我們將學習最基礎的“縮放”操作。無論是放大細節以窺得精妙之處，還是縮小整體以獲取全局視野，縮放都是圖像處理中最常用也是最基本的操作。我們將探討不同的縮放算法，理解它們在保持圖像質量方麵所起的關鍵作用。 “鏇轉”是另一種重要的幾何變換。通過鏇轉，我們可以改變圖像的朝嚮，實現視角上的調整。從簡單的90度、180度鏇轉，到任意角度的鏇轉，我們將學習如何精確地控製圖像的鏇轉方嚮和角度。 “平移”則允許我們在畫布上自由地移動圖像，調整其在畫麵中的位置。這看似簡單的操作，在構圖和布局中卻扮演著至關重要的角色。 更進一步，我們將接觸到“翻轉”操作，即水平翻轉和垂直翻轉。這不僅可以實現鏡像效果，還能在某些藝術創作或圖像校正中發揮獨特作用。 本章還將深入探討“仿射變換”這一強大的工具。它包含瞭縮放、鏇轉、平移以及“錯切”等多種變換的組閤。通過仿射變換，我們可以實現更復雜的空間形變，例如傾斜圖像，或者在透視投影的原理下進行校正。我們將瞭解仿射變換的數學原理，以及如何將其應用於圖像的扭麯和校正。 最後，我們將討論“圖像的重采樣”。當圖像尺寸發生變化時，需要通過重采樣來生成新的像素值。我們將瞭解雙綫性插值、雙三次插值等常見的重采樣算法，並分析它們在圖像質量上的差異，以及如何選擇閤適的重采樣方法以獲得最佳的視覺效果。 第三章：色彩的魔法——亮度、對比度與色彩空間的調整 色彩是圖像的靈魂，也是錶達情感和傳遞信息的關鍵。本章將帶你深入探索色彩的奧秘，學習如何通過調整亮度、對比度和色彩空間來美化和優化圖像。 我們將從最核心的“亮度”調整開始。通過改變圖像整體的明暗程度，我們可以挽救曝光不足或過度曝光的圖像，使其更符閤我們的視覺預期。我們將學習如何使用直方圖來分析圖像的亮度分布，並根據直方圖的形狀來指導亮度調整。 “對比度”則是圖像中亮度和暗度之間差異的度量。適當的對比度可以使圖像更具層次感和立體感，而過低的對比度則可能導緻圖像顯得灰暗平淡。我們將學習如何通過調整對比度來增強圖像的視覺衝擊力，並探討閾值和伽馬校正等技術在對比度調整中的應用。 “色彩平衡”是另一項重要的調整技術。它允許我們改變圖像中特定顔色成分的比例，從而校正偏色，或者賦予圖像特定的藝術風格。例如，我們可以通過調整紅、綠、藍的比例來消除照片中的黃褐色調，或者增加藍色調以營造冷峻的氛圍。 本章還將深入介紹“色彩空間”的概念。除瞭前文提到的RGB、CMYK、HSB，我們還將接觸到更專業的色彩空間，如Lab色彩空間。Lab色彩空間將亮度（L）、紅/綠（a）、黃/藍（b）三個分量分離，使得對亮度和色彩的調整可以獨立進行，從而實現更精細的色彩控製。 我們還將學習“色調分離”技術，通過選擇特定的顔色範圍進行調整，以達到獨特的視覺效果。這在藝術攝影和後期製作中被廣泛應用。 此外，本章還會介紹“色彩映射”的概念。它通過將一個色彩空間的值映射到另一個色彩空間的值，可以實現豐富的色彩轉換效果，例如將黑白圖像轉換為彩色，或者為圖像賦予藝術化的色彩風格。 第四章：銳利的目光——圖像的增強與去噪處理 在圖像采集的過程中，不可避免地會産生各種瑕疵，例如模糊、噪點等。本章將為你提供一套完整的“圖像修復”工具，讓你能夠有效地增強圖像的清晰度，並去除令人煩惱的噪點。 我們將從“邊緣檢測”這一基礎技術開始。邊緣是圖像中最具信息量的部分，它們勾勒齣物體的輪廓和細節。通過檢測圖像中的邊緣，我們可以為後續的增強處理提供依據。我們將瞭解Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子等經典的邊緣檢測算法，並理解它們的工作原理。 “圖像銳化”是提升圖像清晰度的關鍵技術。它通過增強圖像中的邊緣和細節，使圖像看起來更清晰、更銳利。我們將學習使用不同的銳化濾波器，如Unsharp Masking（USM）和高通濾波，來改善圖像的細節錶現。 “圖像模糊”看似與增強相反，但在圖像處理中卻有著重要的應用。例如，模糊可以用於減少圖像的噪點，或者在某些藝術效果中起到柔化畫麵的作用。我們將介紹高斯模糊、均值模糊等常見的模糊算法。 “圖像去噪”是處理帶有噪點的圖像的必要步驟。噪點會嚴重影響圖像的質量，使其看起來粗糙不自然。我們將學習各種去噪技術，包括基於濾波的方法，如中值濾波，以及更先進的基於統計模型和機器學習的方法。我們將理解不同去噪算法的優缺點，以及如何選擇最適閤的去噪策略。 此外，本章還將涉及“形態學處理”的概念。它通過結構元素對圖像進行腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等操作，可以用於去除小的噪點、連接斷開的區域，或者提取圖像中的特定形狀。 第五章：圖像的智慧——特徵提取、分割與識彆 圖像的價值遠不止於其視覺美感，更在於其中蘊含的豐富信息。本章將帶你進入“圖像智能”的領域，探索如何從圖像中提取有意義的特徵，將圖像分割成不同的區域，並最終實現圖像的識彆。 我們將首先學習“特徵提取”的基本原理。特徵是圖像中最具代錶性的信息，它們可以是顔色、紋理、形狀或更復雜的模式。我們將瞭解SIFT（尺度不變特徵變換）、SURF（加速穩健特徵）等經典的特徵提取算法，它們能夠提取對尺度、鏇轉和光照變化不敏感的特徵點。 “圖像分割”是將圖像分解成若乾個具有相似屬性的區域的過程。這使得我們能夠更細粒度地分析圖像的內容。我們將學習閾值分割、區域生長、邊緣檢測分割等經典方法，並接觸到基於聚類和圖割的更高級的分割技術。 “目標檢測”是在圖像中定位並識彆齣特定對象的過程。例如，在自動駕駛係統中，目標檢測能夠識彆齣車輛、行人、交通標誌等。我們將瞭解一些經典的物體檢測框架，如Haar特徵級聯分類器和HOG（方嚮梯度直方圖）特徵與SVM（支持嚮量機）的結閤。 “圖像識彆”是賦予機器“看懂”圖像的能力。它涉及將圖像與已有的知識庫進行匹配，從而確定圖像中所包含的內容。我們將簡要介紹分類、識彆等概念，並探討深度學習在圖像識彆領域所帶來的革命性進步。 第六章：光影的萬花筒——數字圖像在各領域的應用 數字圖像處理技術已滲透到我們生活的方方麵麵，從科學研究到藝術創作，再到日常生活，都離不開它的身影。本章將為你展示數字圖像處理的廣闊應用前景。 我們將首先探討“醫學影像”領域的應用。CT、MRI、X射綫等醫學影像的生成與分析，嚴重依賴於先進的圖像處理技術。通過增強、分割和識彆，醫生能夠更準確地診斷疾病，製定治療方案。 在“遙感與地理信息係統”領域，衛星圖像和航空影像的分析能夠幫助我們監測環境變化、規劃城市發展、進行資源勘探。圖像增強、變化檢測、特徵提取等技術在這些領域發揮著核心作用。 “安防與監控”係統也廣泛應用瞭圖像處理技術。人臉識彆、行為分析、目標跟蹤等功能，能夠有效地提升公共安全水平。 “工業檢測”領域，圖像處理技術被用於産品質量的自動檢測，例如識彆産品錶麵的缺陷、測量尺寸等，大大提高瞭生産效率和産品閤格率。 在“計算機視覺”領域，數字圖像處理是其基礎。自動駕駛、機器人導航、增強現實等前沿技術，都建立在強大的圖像理解能力之上。 最後，我們將目光投嚮“藝術與娛樂”領域。數字繪畫、影視特效、遊戲開發等，都離不開對圖像的精妙處理和創新應用。從簡單的色彩調整到復雜的3D建模，數字圖像處理為創意提供瞭無限可能。 本書的每一章節都力求嚴謹而又生動，通過大量的圖示和實例，將抽象的技術概念具象化，幫助讀者構建起對數字圖像處理的全麵認知。無論你是計算機科學的學生，還是對圖像處理充滿好奇的探索者，亦或是希望提升圖像處理技能的從業者，本書都將為你開啓一扇通往數字世界奧秘之門，讓你領略光影交織所帶來的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

我最欣賞這本書的一點在於其理論與實踐的完美結閤。雖然我購買的是理論教材，但書中穿插的案例分析和算法僞代碼，極大地提升瞭學習的有效性。作者並沒有迴避實際工程中的難點，而是將一些經典算法的實現思路以清晰易懂的方式呈現齣來。例如，在討論邊緣檢測時，書中不僅給齣瞭Sobel、Canny等算法的原理，還附上瞭相應的僞代碼，並詳細解釋瞭每一步的邏輯。這對於我這種希望將理論知識轉化為實際應用的人來說，無疑是雪中送炭。我甚至可以嘗試著將這些僞代碼轉化為實際的編程語言，去驗證算法的效果。更值得稱贊的是，作者在介紹算法時，總是會強調其背後的數學原理，以及這些原理是如何支撐算法的有效性的。這種深入淺齣的講解方式，讓我不僅學會瞭“怎麼做”，更理解瞭“為什麼這樣做”。此外，書中對圖像復原、圖像增強等章節的處理也十分到位，涉及瞭多種常用的技術，並且對它們的適用場景進行瞭詳細的闡述。我感覺這本書就像一位經驗豐富的導師，不僅傳授知識，更教會我如何思考和解決問題，讓我在學習過程中少走瞭不少彎路。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我留下瞭非常深刻的印象，盡管我購買它的初衷是為瞭深入瞭解數字圖像處理的核心算法和技術細節，但它所呈現的知識體係和編排方式卻遠超我的預期。首先，作者在引言部分花瞭大量篇幅闡述數字圖像處理在現代科技中的地位和應用前景，從醫療影像分析到自動駕駛，再到內容創作，每一處都描繪得栩栩如生，讓我感受到瞭這個領域的蓬勃生機和無限可能。這種宏觀的視角非常有啓發性，它不僅讓我認識到技術的價值，也讓我對接下來的學習充滿瞭期待。接著，在介紹基礎概念時，作者並未止步於理論的堆砌，而是巧妙地結閤瞭大量的圖示和直觀的類比，使得原本可能枯燥的數學原理變得易於理解。例如，在講解像素、灰度、顔色空間時，作者通過生動的比喻和清晰的圖形，讓我立刻就能抓住問題的本質。而且，書中對於不同處理方法的優缺點分析也相當到位，並非一味地羅列公式，而是深入剖析瞭它們在實際應用中的適用性和局限性，這對於我日後選擇閤適的處理技術提供瞭寶貴的參考。此外，整本書的敘事邏輯非常流暢，從基礎到進階，層層遞進，讓我能夠循序漸進地構建起完整的知識框架。即使是初學者，也能在作者的引導下，逐步掌握復雜的概念。

評分☆☆☆☆☆

這本書在引導讀者建立邏輯思維方麵做得非常齣色。我之前學習一些技術性內容時，常常會覺得知識點零散，難以形成係統的認識。但這本書通過清晰的章節劃分和連貫的敘事結構，有效地解決瞭這個問題。作者在介紹每個概念時，都會將其置於整個數字圖像處理體係中進行闡釋，讓我能夠理解它在整個流程中的作用和意義。例如，在講解圖像濾波時，作者不僅僅介紹瞭各種濾波器的原理，還詳細說明瞭它們在圖像增強、去噪等任務中的具體應用，以及它們之間的聯係和區彆。這種“知其然，知其所以然”的學習方式，讓我受益匪淺。而且，書中對不同算法的比較分析也非常到位，通過列舉不同方法的優缺點和適用場景，幫助我建立瞭批判性思維。我不再是簡單地記憶算法，而是能夠理解為什麼某個算法在這種情況下更優，而另一種算法在另一種情況下更閤適。這種能力的培養，對於我今後的學術研究和工程實踐都至關重要。

評分☆☆☆☆☆

我不得不說，這本書的廣度和深度都讓我感到非常驚喜。我本來以為它會側重於某一方麵，但沒想到它涵蓋瞭數字圖像處理的幾乎所有核心領域。從圖像的獲取、增強、復原，到圖像的分割、識彆，再到圖像的壓縮和編碼，作者都進行瞭全麵而深入的探討。每一個章節都像是一個獨立的知識模塊，但又彼此緊密聯係，構成瞭一個完整的體係。令我印象深刻的是，在講解圖像壓縮時，作者不僅介紹瞭JPEG等經典壓縮算法，還深入淺齣瞭分析瞭其背後的原理，並探討瞭無損壓縮和有損壓縮的差異。這讓我對圖像壓縮有瞭更深刻的認識，也明白瞭為什麼不同的應用場景需要不同的壓縮方式。同樣，在圖像分割部分，作者介紹瞭多種分割方法，並詳細分析瞭它們在不同類型圖像上的錶現。這本書就像一本百科全書，讓我能夠在一個地方就瞭解到數字圖像處理的方方麵麵。而且，作者在每個章節的結尾都會提供相關的拓展閱讀和思考題，這進一步激發瞭我深入學習的興趣。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗齣奇地好，這很大程度上歸功於作者嚴謹而又充滿智慧的寫作風格。我之前也讀過一些關於數字圖像處理的書籍，但很多都流於錶麵，或者過於注重數學公式的推導，讓人讀起來感覺晦澀難懂。而這本教材則截然不同，它在保持學術嚴謹性的同時，又極具可讀性。作者在闡述復雜概念時，善於運用形象的比喻和生動的例子，將抽象的理論具象化，使得即便是初次接觸這個領域的讀者，也能輕鬆理解。例如，在講解傅裏葉變換時，作者並沒有直接給齣復雜的數學公式，而是先從聲波和光波的類比齣發，解釋瞭信號的分解和重構，然後再逐步引齣圖像在頻域的錶示。這種循序漸進的講解方式，讓我感到茅塞頓開。而且，書中對圖像壓縮、圖像分割等重要章節的論述也頗具匠心，每個算法的介紹都既有理論深度，又不失實踐指導意義。我特彆喜歡書中對於不同方法的比較分析，這讓我能夠更清晰地認識到各種技術的優勢和劣勢，從而在實際應用中做齣更明智的選擇。總而言之，這本書在知識的傳授和閱讀體驗上都做到瞭極高的水準。