数字图像处理与分析 陈健美, 宋余庆, 朱峰, 9787811309348 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈健美，宋余庆，朱峰 著

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• 数字图像处理
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• 朱峰
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• 计算机科学
• 模式识别

店铺： 天乐图书专营店

出版社： 江苏大学出版社

ISBN：9787811309348

商品编码：29499799427

包装：平装

出版时间：2015-03-01

基本信息

书名：数字图像处理与分析

定价：38.0元

作者：陈健美, 宋余庆, 朱峰,

出版社：江苏大学出版社

出版日期：2015-03-01

ISBN：9787811309348

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《数字图像处理与分析》是一部系统介绍数字图像的获取、处理与分析、识别及其相关技术的著作。全书共10章，分别为绪论、图像处理数学基础、图像变换、图像增强、图像恢复与重建、图像压缩与编码、图像分割、图像特征与描述、图像挖掘与识别、基于内容图像检索。可分为三个部分，～3章为图像基础部分，介绍有关数字图像的基础知识，主要包括图像及图像处理基本概念、应用领域、成像原理、数学基础知识、图像变换等。第4～6章为第二部分，主要介绍数字图像处理技术，如图像增强、图像压缩与编码、图像恢复与重建。第7～10章为第三部分，主要介绍图像分析与识别技术。

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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《数字图像处理与分析》：洞悉像素的语言，驾驭视觉的奥秘 在信息爆炸的时代，图像已成为传递信息、表达情感、记录现实的最直观、最强大的媒介之一。从医学影像的精准诊断，到安防监控的实时预警，从遥感监测的宏观洞察，到工业生产的自动化质检，数字图像技术的身影无处不在，深刻地改变着我们的生活和工作方式。要充分利用图像的价值，深入理解其内在规律，并掌握对其进行高效处理与分析的方法，成为了一项至关重要的技能。 《数字图像处理与分析》一书，正是一部旨在引领读者走进数字图像世界的权威指南。它系统地阐述了数字图像从产生、获取、增强、复原、分割、表示，到特征提取、识别、理解等一系列核心概念与技术。本书不仅涵盖了数字图像处理的经典理论和算法，更紧密结合了当前该领域的最新发展趋势和实际应用需求，为读者构建起一座坚实的理论桥梁，同时提供了一个广阔的实践平台。 一、 图像的本质与数字化的奥秘 本书的开篇，便深入浅出地剖析了数字图像的本质。我们了解到，一幅数字图像并非简单的像素集合，而是由一系列离散的灰度值或颜色值组成的二维（甚至三维）阵列。书中详细介绍了图像的采样与量化过程，揭示了如何将连续的模拟信号转化为计算机能够识别和处理的离散数字信息。通过对像素、灰度级、分辨率等基本概念的清晰阐释，读者能够为后续深入学习打下坚实的基础。 二、 图像增强：让模糊的清晰，让平凡的出众 图像在采集过程中，难免会受到噪声、光照不均、模糊等因素的影响，导致其视觉质量下降，信息丢失。图像增强技术正是为了解决这些问题而生。《数字图像处理与分析》一书，系统地介绍了多种经典的图像增强方法。 空间域增强：读者将学习到点运算（如灰度变换、直方图均衡化）和邻域运算（如平滑滤波、锐化滤波）的原理与应用。例如，直方图均衡化如何通过重新分配像素的灰度级，来改善图像的对比度，使细节更加突出；而各种平滑滤波器（如均值滤波、高斯滤波）如何有效去除噪声，但可能导致图像模糊；锐化滤波器（如拉普拉斯算子）又如何突出边缘和细节，但可能放大噪声。书中会详细分析不同滤波器的特性、优缺点及其适用场景。 频率域增强：本书还会深入探讨基于傅里叶变换的频率域增强技术。读者将理解低通滤波、高通滤波、同态滤波等概念，以及它们如何作用于图像的频率成分，实现去噪、锐化或改善光照不均的效果。通过频率域的分析，能够更深刻地理解图像的结构特性。 三、 图像复原：拨开迷雾，重现真实 与图像增强旨在改善视觉效果不同，图像复原的目标是尽可能地恢复原始图像的真实信息，消除由传感器失真、传输错误等引起的退化。本书详细介绍了多种图像复原模型和算法。 退化模型：读者将学习如何对图像退化过程进行建模，例如点扩散函数（PSF）和噪声模型（如加性高斯噪声、乘性噪声）。 逆滤波与维纳滤波：书中将详细阐述如何利用逆滤波来近似恢复原始图像，并分析其对噪声的敏感性。在此基础上，维纳滤波作为一种更鲁棒的复原方法，通过引入对噪声和原始图像的先验信息，能够更有效地抑制噪声，同时恢复图像细节。 约束复原：此外，本书还会介绍各种约束复原技术，这些技术在复原过程中考虑了图像的某些已知特性，从而获得更优的结果。 四、 图像分割：从整体到局部，界定关键区域 图像分割是将数字图像划分为多个具有独立意义的区域（或对象）的过程，是图像分析和识别的关键步骤。本书为读者提供了多种图像分割的常用技术。 阈值分割：这是最简单也是最常用的分割方法之一。读者将学习全局阈值和局部阈值的选择方法，以及 Otsu 方法等自动阈值确定算法。 边缘检测：通过检测图像中像素灰度值发生剧烈变化的位置，即边缘，来分割图像。书中将详细介绍 Canny 算子、Sobel 算子、Prewitt 算子等经典的边缘检测算法，并分析它们在不同场景下的性能表现。 区域生长与区域分裂合并：这些方法通过分析像素之间的相似性来生长或合并区域。读者将理解区域生长的基本思想，以及区域分裂合并如何将图像分解或合并成具有相似属性的区域。 分水岭算法：作为一种基于拓扑学的分割方法，分水岭算法能够有效地分割出连续的区域，常用于分割重叠或相互接触的对象。 五、 图像表示与特征提取：洞察内在特征，量化视觉信息 分割出的区域需要进一步的分析和描述，这就需要进行图像表示和特征提取。本书将引导读者理解如何将图像信息转化为计算机可以理解的数学形式。 形状特征：读者将学习如何提取区域的形状特征，例如面积、周长、紧密度、矩（如 Hu 不变矩）、傅里叶描述子等，这些特征能够有效地描述对象的几何形状。 纹理特征：纹理是图像中物体表面特性的重要体现。本书将介绍灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等纹理分析方法，用于量化图像的纹理信息。 颜色特征：对于彩色图像，颜色信息至关重要。读者将学习如何提取颜色直方图、颜色矩等颜色特征，用于区分不同的对象。 尺度不变特征：本书还会介绍一些对尺度变化不敏感的特征，例如 SIFT（尺度不变特征变换）和 SURF（加速鲁棒特征）等，这些特征在图像匹配和目标识别中具有重要作用。 六、 图像识别与理解：赋予图像智慧，实现智能分析 图像识别与理解是数字图像处理的最终目标，旨在让计算机能够“看懂”图像，并从中提取有意义的信息。本书将介绍这一领域的经典方法和前沿进展。 分类与匹配：读者将学习如何利用提取的特征，通过各种分类器（如支持向量机 SVM、K 近邻 KNN、决策树等）对图像或图像中的对象进行分类。图像匹配技术则用于寻找图像之间的相似性。 模式识别：本书将深入探讨模式识别的原理，以及如何在图像中识别出特定的模式，例如人脸识别、文字识别（OCR）等。 机器学习在图像分析中的应用：随着人工智能的飞速发展，机器学习，特别是深度学习，在图像处理和分析领域取得了突破性进展。本书将介绍卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，以及它们在图像分类、目标检测、语义分割等任务中的强大能力。 七、 图像的应用领域：从理论到实践的飞跃 《数字图像处理与分析》一书不仅在理论上深入透彻，更强调了这些技术在实际生活中的广泛应用。本书将穿插介绍各种典型的应用案例，包括： 医学影像分析：CT、MRI、X 光等医学影像的增强、复原、分割和诊断辅助。 遥感图像处理：卫星图像的解译、地物分类、环境监测和灾害评估。 工业检测与自动化：产品质量检测、缺陷识别、机器人视觉导航。 安防监控：人脸识别、行为分析、目标跟踪。 多媒体与娱乐：图像压缩、图像编辑、虚拟现实。 计算机视觉：三维重建、运动分析、场景理解。 通过这些案例，读者能够更直观地感受到数字图像处理技术的力量，并激发进一步学习和探索的兴趣。 总结 《数字图像处理与分析》一书，是一部集理论深度、实践导向、内容全面于一体的优秀著作。它不仅为初学者提供了系统入门的阶梯，也为研究者提供了深入探讨的参考。通过阅读本书，读者将能够掌握分析和处理数字图像的强大工具，解锁图像所蕴含的丰富信息，并为解决现实世界中的各种问题提供创新的解决方案。无论您是计算机科学、工程技术、生物医学，还是其他与图像信息打交道的领域的研究者、学生或从业人员，本书都将是您不可或缺的宝贵财富。它将帮助您用全新的视角去“看见”世界，用像素的语言去“解读”万物。

评分☆☆☆☆☆

刚翻开这本书，就被其扎实的理论基础和详实的算法介绍所吸引。从最基础的数字图像基础概念，如像素、灰度、颜色空间等，到复杂的图像增强、复原、分割、特征提取等章节，作者们都给出了非常细致的讲解。我尤其欣赏的是书中对各种算法的推导过程，清晰明了，逻辑性很强，不像有些书籍只是简单地给出公式，而是详细地解释了每个步骤的由来和意义，这对于我这样希望深入理解算法原理的读者来说，简直是福音。书中的插图也非常丰富，虽然是黑白的，但很多都设计得很精妙，能够直观地展示算法的效果，比如图像增强的对比示例，或者图像分割的区域划分示意图，这些图例极大地降低了理解难度。我之前在学习某个图像去噪算法时，遇到了很多困惑，希望能在这本书中找到更全面、更系统性的解释，也许还能学到一些新的去噪技术。我对书中关于傅里叶变换在图像处理中的应用部分尤为期待，这部分内容往往是理解很多高级算法的关键。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我立刻被它厚实的身躯和严谨的封面设计所吸引。虽然我是一名初学者，对数字图像处理这个领域还处于探索阶段，但这本书的结构和内容似乎为我量身定做。我一直对图像是如何被计算机“看见”和“理解”感到好奇，从最原始的像素点到最终的识别结果，中间经历了怎样的过程？这本书的开篇部分，应该会为我揭示图像的底层机制，比如它如何数字化，如何表示颜色和灰度。我期待书中能够详尽地介绍各种图像变换的原理，像是傅里叶变换、小波变换等，以及它们在图像压缩、去噪等方面的应用。更重要的是，我希望这本书能教会我如何从图像中提取有用的信息，比如边缘、角点、纹理等特征，并且能够理解这些特征在后续的图像识别和目标检测任务中扮演着怎样的角色。这本书就像一本通往数字图像处理世界的地图，指引我沿着清晰的路径，一步步深入了解这个 fascinating 的领域。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下深刻的第一印象，采用的是比较经典的学术书籍风格，没有过多花哨的元素，深蓝色的背景搭配白色的书名和作者信息，给人一种沉稳、专业的科技感。拿在手里，纸张的触感也相当不错，厚实且有质感，印刷清晰，排版疏密适宜，阅读起来应该会比较舒适。我之前也接触过一些关于图像处理的书籍，但这次选择《数字图像处理与分析》主要是出于对其作者阵容的认可，陈健美、宋余庆、朱峰这几位名字在学术界也算是颇具份量，这让我对书中的内容深度和理论严谨性有了初步的期待。我个人对图像处理的某个特定领域（比如医学影像分析）有着浓厚的兴趣，所以也希望这本书能在基础理论之外，有所侧重地介绍一些前沿的应用方向，哪怕只是浅尝辄止，也能为我后续的学习提供一些指引。我比较看重书籍的逻辑结构，希望它能够循序渐进，从最基础的概念讲起，逐步深入到更复杂的算法和模型，并且在理论阐述的同时，能够辅以恰当的图例和伪代码，这样对于理解和实践都会有很大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都让我感到惊喜。它不仅仅局限于介绍经典的图像处理算法，还触及到了图像分析的一些更深层次的内容，比如纹理分析、形状分析、目标识别等。我之前对图像识别领域一直很感兴趣，但总觉得缺乏一个系统的理论基础来支撑。这本书中关于特征提取和分类器的介绍，似乎能为我打开一扇新的大门。我注意到书中还提到了一些基于机器学习的图像分析方法，这正是我目前迫切需要了解的。在实际应用中，我常常需要从图像中提取有用的信息，然后进行分析和判断，而这本书恰恰提供了解决这些问题的理论框架和方法论。我希望书中能有关于模式识别和机器学习在图像分析中应用的具体案例，这样可以帮助我更好地将理论知识转化为实践能力。总的来说，这本书给我的感觉是，它不仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，能够引导我一步步探索数字图像处理与分析的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

在阅读过程中，我发现这本书在章节安排上也非常合理，逻辑清晰，层层递进。从基础的图像形成和采集，到中层的图像变换和增强，再到高层的图像理解和分析，每个部分都衔接得非常自然。作者们似乎非常注重理论与实践的结合，在介绍完某个算法后，常常会给出一些实际应用的例子，或者是一些算法的优缺点分析，这对于我这种喜欢思考“为什么”和“怎么用”的读者来说，非常有价值。我尤其欣赏的是书中对于不同算法的比较分析，能够让我更清楚地了解它们的适用范围和局限性，从而在实际项目中做出更明智的选择。例如，在图像分割这一块，书中可能就对比了阈值法、区域生长法、边缘检测法等多种方法，并分析了它们各自的优劣势。我希望这本书能够帮助我更好地理解那些在工程实践中常用的图像处理技术，并能指导我进行更高效的图像分析。