数字图像处理基础 9787030148353 科学出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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朱虹等 著

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• 9787030148353
• 图像处理基础
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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030148353

商品编码：29237189944

包装：平装

出版时间：2016-02-01

基本信息

书名：数字图像处理基础

定价：28.5元

作者：朱虹等

出版社：科学出版社

出版日期：2016-02-01

ISBN：9787030148353

字数：333900

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：B5

商品重量：0.281kg

编辑推荐

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导语_点评_推荐词

内容提要

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本书是作者在经过近十年在数字处理方面的研究，以及近5年的数字图像处理的本科教育及研究生教育所得到经验基础上编写的。本书特点是阐述清楚“是什么”—》“怎么实现”—》“能干什么”—》“为什么能干这些”—》“实用范围”—》“简单的具体例子来验证前面的过程”本书的内容有：基本概念、图像的灰度级变换、图像的几何变换、图像噪声的抑制、图像的锐化处理、图像的分割、二值图像的处理，以及彩色图像处理、图像的变换、图像的压缩编码。本书还配备有课件。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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序言

《数字图像处理导论》 内容简介： 《数字图像处理导论》是一本全面而深入的著作，旨在为读者提供对数字图像处理领域的基础知识、核心概念和实用技术的系统性讲解。本书面向对图像科学、计算机视觉、模式识别、多媒体技术以及相关工程和科学领域感兴趣的学生、研究人员和工程师。通过循序渐进的阐述和丰富的实例，本书力求让读者理解数字图像的本质，掌握对其进行分析、增强、恢复、压缩和识别的关键方法。 本书的结构设计严谨，内容覆盖了数字图像处理的各个重要方面。首先，在第一部分“图像基础与预处理”中，我们将从最基础的概念入手，介绍数字图像的形成和表示方式。读者将学习到像素、分辨率、灰度级、颜色模型（如RGB、CMYK、HSV）等基本术语，理解图像在计算机中的数字编码原理。在此基础上，我们将深入探讨图像的几何变换，包括平移、旋转、缩放、裁剪和几何校正等，这些变换对于图像的对齐、拼接和校正至关重要。 随后，本书将详细介绍图像的空间域和频率域处理技术。在空间域，我们将学习一系列重要的图像增强技术，旨在改善图像的视觉质量或为后续分析做准备。这包括点运算，如灰度变换（对数变换、指数变换、分段线性变换）、直方图均衡化和直方图规定化，它们能够有效地调整图像的对比度和亮度。我们还将介绍邻域运算，如平滑滤波（均值滤波、高斯滤波、中值滤波）用于去除噪声，以及锐化滤波（Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子、Laplacian算子）用于突出图像的边缘和细节。 在频率域，本书将阐述傅里叶变换在图像处理中的应用。读者将理解如何将图像从空间域转换到频率域，以及如何利用频率域信息来处理图像。我们将重点介绍低通滤波和高通滤波，解释它们如何实现图像的平滑和锐化，并讨论它们的优缺点。此外，书中还将介绍同态滤波，它是一种用于同时校正图像亮度和对比度的有效方法，尤其适用于处理光照不均的图像。 第二部分“图像恢复与复原”将聚焦于解决图像质量下降的问题。我们将探讨各种导致图像失真的模型，例如模糊（由运动模糊、失焦模糊等引起）、噪声（高斯噪声、椒盐噪声、周期噪声等）。针对这些失真，本书将介绍图像复原技术，包括逆滤波、维纳滤波等，这些方法试图估计并去除图像中的退化，从而尽可能地恢复原始图像。读者将了解这些复原方法的理论基础和实际应用，以及它们在不同场景下的表现。 第三部分“彩色图像处理”将专门探讨彩色图像的特有挑战和处理方法。我们将深入研究各种彩色模型，并解释它们之间的转换关系。彩色图像的增强技术，如基于RGB通道的增强、HIS空间增强，以及彩色图像的伪彩色处理等都将得到详细介绍。此外，书中还将讨论彩色图像的噪声和复原问题。 第四部分“图像变换与表示”将拓宽读者对图像表示方式的理解。我们将介绍离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）等重要变换，它们在图像压缩、特征提取等方面发挥着核心作用。小波变换因其在时间和频率域上的局部化特性，在多分辨率分析和图像去噪等方面展现出强大的优势，本书将对其进行深入讲解。 第五部分“图像分割”将是本书的重点之一，它研究如何将图像划分为具有不同属性的区域。我们将介绍多种经典的图像分割技术，包括基于阈值的分割（全局阈值、局部阈值、Otsu方法）、基于区域的分割（区域生长、区域分裂与合并）、基于边缘的分割（Canny算子、Hough变换）以及基于 Watershed 算法的分割。此外，本书还将触及更高级的分割方法，如基于图割和深度学习的方法，为读者了解前沿技术打下基础。 第六部分“形态学图像处理”将介绍基于图像几何结构的运算。我们学习结构元素的概念，并掌握腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学操作。这些操作在去除噪声、连接断裂的区域、提取物体轮廓等方面非常有效。书中还将介绍更复杂的形态学变换，如击中/未击中变换、骨架提取和细化等。 第七部分“特征提取与描述”将为读者打开通往模式识别和计算机视觉的大门。我们将介绍如何从图像中提取有意义的特征，以便对其进行识别和分类。这包括边缘检测、角点检测（如Harris角点、SIFT特征）、区域特征（如纹理特征、形状特征）以及更高级的描述符。读者将学习如何量化图像的局部和全局特性。 第八部分“图像压缩”将探讨如何高效地存储和传输数字图像。我们将介绍无损压缩和有损压缩的基本原理。对于无损压缩，将介绍行程长度编码（RLE）、霍夫曼编码等。对于有损压缩，将重点讲解基于变换编码（如DCT、小波变换）的方法，以及其在 JPEG 和 JPEG2000 标准中的应用。读者将理解压缩率与图像质量之间的权衡。 第九部分“图像复原与应用”将进一步深化对图像复原的理解，并探讨其在实际中的广泛应用。我们将讨论更复杂的复原场景，例如超分辨率重建（Super-Resolution）技术，它能够从低分辨率图像生成高分辨率图像。此外，本书还将介绍图像在医学成像、遥感、安防监控、工业检测、虚拟现实等领域的实际应用案例，通过生动的实例展示数字图像处理技术的价值和潜力。 本书的编写风格力求严谨而不失可读性，理论讲解清晰透彻，公式推导完整。每个章节都配有大量的图示和算法伪代码，帮助读者直观理解抽象概念。此外，书中还包含了一系列精心设计的练习题，旨在巩固读者的理论知识，并鼓励他们动手实践。 《数字图像处理导论》是一本面向初学者和进阶者的理想读物，它不仅能帮助读者建立扎实的数字图像处理理论基础，更能引导他们探索这个充满活力的交叉学科领域的奥秘，为进一步深入学习计算机视觉、机器学习和人工智能等相关技术奠定坚实的基础。通过阅读本书，读者将能够独立分析和解决各种实际的图像处理问题，为他们在科研和工程领域的发展提供强大的技术支撑。

评分☆☆☆☆☆

我对手稿数字化和古籍修复领域一直很感兴趣，因此购入了《文物数字化：高精度三维扫描与建模》。这本书的专业性毋庸置疑，它聚焦于如何用现代技术来“定格”那些脆弱的历史遗存，其侧重点与普通的艺术品摄影或三维建模完全不同。首先，它对数据采集的标准有着近乎苛刻的要求，详细阐述了不同波长光照对文物表面材质（如青铜器表面的锈蚀层或纸张的纤维结构）的影响，以及如何通过多角度、多光谱的联合采集来最大限度地还原真实信息。更让我印象深刻的是，书中专门辟出章节讲解了“非接触式测量误差的量化与补偿”。要知道，文物表面往往是不规则且复杂的，如何消除扫描仪自身的几何畸变和环境光反射带来的噪声，是保证模型精度到微米级的关键。书中介绍的基于点云配准和全局优化算法，非常详尽地给出了数学推导和实际应用中的陷阱分析。我尤其欣赏作者对“数字孪生”概念的诠释，他们不仅仅是创建了一个几何模型，而是尝试将材料的物理特性、化学衰变趋势等“信息”也嵌入到三维数据结构中去，为未来的无损分析奠定基础。对于博物馆、档案馆或古建筑保护工作者来说，这本书提供的技术栈是当前最前沿且最实用的参考手册。

评分☆☆☆☆☆

我最近开始着手一个关于医学影像可视化的项目，为此特地去图书馆借阅了《高级生物医学图像分析》。坦白讲，一开始我对这类偏向工程和生物交叉领域的书籍抱持着怀疑态度，生怕内容过于晦涩难懂，充斥着只有少数专家才能理解的行话。然而，这本书的结构设计非常人性化。它的前几章并没有急于展示那些炫目的三维重建效果，而是将大量的篇幅放在了“预处理”上，这一点我极其赞赏。毕竟，在实际的医学扫描数据中，伪影和噪声是最大的敌人。作者详尽地对比了各种滤波器的性能——从基础的均值、中值滤波，到更高级的各向异性扩散滤波，不仅展示了它们的数学模型，还用不同类型的病灶图像做了直观对比，哪些滤波器能锐化边缘而不破坏组织结构，哪些容易过度平滑导致细节丢失。更让我眼前一亮的是它对分割技术（Segmentation）的探讨。它不仅仅介绍了传统的阈值法和区域生长法，还用相当篇幅介绍了基于活动轮廓模型（Active Contour Models，或称Snakes）的方法，并解释了为什么在处理边界不清晰的软组织时，这些基于能量最小化的模型会比简单的梯度检测更有效。阅读过程中，我感觉自己不是在被动接收知识，而是在跟随一位经验丰富的导师，一步步拆解复杂的分析流程。对于需要处理真实、复杂、低信噪比数据的研究人员来说，这本书提供的思路是极其宝贵的实战指南。

评分☆☆☆☆☆

近期我正在努力学习如何优化嵌入式设备上的图像处理算法，以应对功耗和实时性的挑战，因此我选择了《低功耗视觉系统中的优化算法设计》。这本书简直是为我量身定做的“瘦身指南”。它没有过多地纠缠于高深的理论证明，而是直奔主题——如何让算法跑得更快、用得更少。书中开篇就对几种主流的视觉任务（如边缘检测、特征点提取）在不同硬件架构（DSP、FPGA、低功耗MCU）上的性能进行了基准测试和分析，这为我们选择合适的算法提供了第一手的经验数据。我最喜欢的部分是关于“量化感知”和“低秩近似”的应用。作者生动地解释了，为什么将浮点运算强制转换为定点运算（如8位或4位整数）后，模型性能损失可以控制在可接受的范围内，并且极大地提高了计算速度。书中还详细对比了不同的量化策略对激活函数的影响，并给出了如何在模型训练阶段就融入量化约束的方法论，这比事后去硬性“剪枝”要有效得多。特别是对循环结构（如迭代优化算法）的并行化处理，作者提供的代码级优化技巧，比如如何有效利用SIMD指令集，对于我们实际在资源受限的硬件上部署算法时，提供了立即可用的解决方案。这本书的价值在于其极强的实用性和对工程约束的深刻理解。

评分☆☆☆☆☆

为了准备一个关于人机交互的课程期末报告，我翻阅了这本《视觉计算与认知心理学》。这本书的视角极其新颖，它成功地在“硬核的计算机视觉”和“柔软的人类感知”之间架起了一座坚实的桥梁。我原本以为视觉计算就是一堆矩阵运算和算法堆砌，但这本书让我看到了算法背后的“人”的因素。比如，书中关于“场景理解”的部分，它不光讨论了如何用卷积神经网络识别物体A和物体B，更深入地探讨了人类大脑是如何利用先验知识和上下文信息快速推断出场景的整体布局和潜在交互的。作者引用了大量的实验心理学研究来佐证自己的观点，这使得书中的论证充满了说服力。例如，在讨论立体视觉时，书中不仅解释了视差计算，还探讨了双眼视觉在深度感知中的“冲突”与“融合”过程，以及这种生理限制如何影响用户界面（UI）设计中的三维元素呈现。这种跨学科的视角，极大地拓宽了我的思路，让我开始思考，我们设计的算法是否真的符合人类的认知习惯。我特别喜欢书中关于“注意力模型”的章节，它详细分析了眼动追踪数据揭示出的信息，并将其转化为指导我们优化渲染优先级和信息展示顺序的实用建议。这是一本能让工程师开始思考“美学”和“体验”的书。

评分☆☆☆☆☆

这本新买的《计算摄影学导论》简直是打开了我对光影世界理解的一扇新大门！我原本以为我对图像处理的了解已经算不错了，毕竟之前也啃过几本入门级的教材，但这本书的深度和广度完全超出了我的预期。作者在开篇就非常扎实地铺陈了光线的物理特性，从麦克斯韦方程组的宏观效应讲到人眼对色彩的感知机制，那种层层递进的逻辑感，让人不得不佩服其对基础理论的掌控。最让我惊喜的是，它并没有沉溺于枯燥的公式推导，而是巧妙地将理论与现代的成像设备紧密结合起来。比如，在讲解传感器噪声模型时，作者不仅给出了详尽的数学描述，还配上了大量真实世界的案例分析，告诉我为什么在暗光环境下照片总是“脏兮兮”的，以及如何通过特定的算法来减轻这种影响。尤其是关于HDR（高动态范围）成像的那一章，它没有停留在简单的曝光合成层面，而是深入探讨了色调映射（Tone Mapping）的各种算法的优劣，比如对数域变换和直方图匹配的实际效果差异。这本书的图文并茂做得极好，很多复杂的概念，比如傅里叶变换在图像去噪中的应用，通过清晰的二维图示，瞬间就变得直观易懂了。对于想从应用层面迈向理论深度，真正理解“为什么这样处理能得到更好的效果”的摄影爱好者或初级研究人员来说，这本书无疑是绝佳的选择，它帮你建立起坚实的理论基石，让你在面对新的成像技术挑战时，不再是盲人摸象。