數字圖像處理與分析 陳健美, 宋餘慶, 硃峰, 9787811309348 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳健美，宋餘慶，硃峰 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 圖像分析
• 圖像處理
• 陳健美
• 宋餘慶
• 硃峰
• 高等教育
• 教材
• 計算機科學
• 模式識彆

店鋪： 天樂圖書專營店

齣版社： 江蘇大學齣版社

ISBN：9787811309348

商品編碼：29499799427

包裝：平裝

齣版時間：2015-03-01

基本信息

書名：數字圖像處理與分析

定價：38.0元

作者：陳健美, 宋餘慶, 硃峰,

齣版社：江蘇大學齣版社

齣版日期：2015-03-01

ISBN：9787811309348

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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《數字圖像處理與分析》是一部係統介紹數字圖像的獲取、處理與分析、識彆及其相關技術的著作。全書共10章，分彆為緒論、圖像處理數學基礎、圖像變換、圖像增強、圖像恢復與重建、圖像壓縮與編碼、圖像分割、圖像特徵與描述、圖像挖掘與識彆、基於內容圖像檢索。可分為三個部分，～3章為圖像基礎部分，介紹有關數字圖像的基礎知識，主要包括圖像及圖像處理基本概念、應用領域、成像原理、數學基礎知識、圖像變換等。第4～6章為第二部分，主要介紹數字圖像處理技術，如圖像增強、圖像壓縮與編碼、圖像恢復與重建。第7～10章為第三部分，主要介紹圖像分析與識彆技術。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《數字圖像處理與分析》：洞悉像素的語言，駕馭視覺的奧秘 在信息爆炸的時代，圖像已成為傳遞信息、錶達情感、記錄現實的最直觀、最強大的媒介之一。從醫學影像的精準診斷，到安防監控的實時預警，從遙感監測的宏觀洞察，到工業生産的自動化質檢，數字圖像技術的身影無處不在，深刻地改變著我們的生活和工作方式。要充分利用圖像的價值，深入理解其內在規律，並掌握對其進行高效處理與分析的方法，成為瞭一項至關重要的技能。 《數字圖像處理與分析》一書，正是一部旨在引領讀者走進數字圖像世界的權威指南。它係統地闡述瞭數字圖像從産生、獲取、增強、復原、分割、錶示，到特徵提取、識彆、理解等一係列核心概念與技術。本書不僅涵蓋瞭數字圖像處理的經典理論和算法，更緊密結閤瞭當前該領域的最新發展趨勢和實際應用需求，為讀者構建起一座堅實的理論橋梁，同時提供瞭一個廣闊的實踐平颱。 一、 圖像的本質與數字化的奧秘 本書的開篇，便深入淺齣地剖析瞭數字圖像的本質。我們瞭解到，一幅數字圖像並非簡單的像素集閤，而是由一係列離散的灰度值或顔色值組成的二維（甚至三維）陣列。書中詳細介紹瞭圖像的采樣與量化過程，揭示瞭如何將連續的模擬信號轉化為計算機能夠識彆和處理的離散數字信息。通過對像素、灰度級、分辨率等基本概念的清晰闡釋，讀者能夠為後續深入學習打下堅實的基礎。 二、 圖像增強：讓模糊的清晰，讓平凡的齣眾 圖像在采集過程中，難免會受到噪聲、光照不均、模糊等因素的影響，導緻其視覺質量下降，信息丟失。圖像增強技術正是為瞭解決這些問題而生。《數字圖像處理與分析》一書，係統地介紹瞭多種經典的圖像增強方法。 空間域增強：讀者將學習到點運算（如灰度變換、直方圖均衡化）和鄰域運算（如平滑濾波、銳化濾波）的原理與應用。例如，直方圖均衡化如何通過重新分配像素的灰度級，來改善圖像的對比度，使細節更加突齣；而各種平滑濾波器（如均值濾波、高斯濾波）如何有效去除噪聲，但可能導緻圖像模糊；銳化濾波器（如拉普拉斯算子）又如何突齣邊緣和細節，但可能放大噪聲。書中會詳細分析不同濾波器的特性、優缺點及其適用場景。 頻率域增強：本書還會深入探討基於傅裏葉變換的頻率域增強技術。讀者將理解低通濾波、高通濾波、同態濾波等概念，以及它們如何作用於圖像的頻率成分，實現去噪、銳化或改善光照不均的效果。通過頻率域的分析，能夠更深刻地理解圖像的結構特性。 三、 圖像復原：撥開迷霧，重現真實 與圖像增強旨在改善視覺效果不同，圖像復原的目標是盡可能地恢復原始圖像的真實信息，消除由傳感器失真、傳輸錯誤等引起的退化。本書詳細介紹瞭多種圖像復原模型和算法。 退化模型：讀者將學習如何對圖像退化過程進行建模，例如點擴散函數（PSF）和噪聲模型（如加性高斯噪聲、乘性噪聲）。 逆濾波與維納濾波：書中將詳細闡述如何利用逆濾波來近似恢復原始圖像，並分析其對噪聲的敏感性。在此基礎上，維納濾波作為一種更魯棒的復原方法，通過引入對噪聲和原始圖像的先驗信息，能夠更有效地抑製噪聲，同時恢復圖像細節。 約束復原：此外，本書還會介紹各種約束復原技術，這些技術在復原過程中考慮瞭圖像的某些已知特性，從而獲得更優的結果。 四、 圖像分割：從整體到局部，界定關鍵區域 圖像分割是將數字圖像劃分為多個具有獨立意義的區域（或對象）的過程，是圖像分析和識彆的關鍵步驟。本書為讀者提供瞭多種圖像分割的常用技術。 閾值分割：這是最簡單也是最常用的分割方法之一。讀者將學習全局閾值和局部閾值的選擇方法，以及 Otsu 方法等自動閾值確定算法。 邊緣檢測：通過檢測圖像中像素灰度值發生劇烈變化的位置，即邊緣，來分割圖像。書中將詳細介紹 Canny 算子、Sobel 算子、Prewitt 算子等經典的邊緣檢測算法，並分析它們在不同場景下的性能錶現。 區域生長與區域分裂閤並：這些方法通過分析像素之間的相似性來生長或閤並區域。讀者將理解區域生長的基本思想，以及區域分裂閤並如何將圖像分解或閤並成具有相似屬性的區域。 分水嶺算法：作為一種基於拓撲學的分割方法，分水嶺算法能夠有效地分割齣連續的區域，常用於分割重疊或相互接觸的對象。 五、 圖像錶示與特徵提取：洞察內在特徵，量化視覺信息 分割齣的區域需要進一步的分析和描述，這就需要進行圖像錶示和特徵提取。本書將引導讀者理解如何將圖像信息轉化為計算機可以理解的數學形式。 形狀特徵：讀者將學習如何提取區域的形狀特徵，例如麵積、周長、緊密度、矩（如 Hu 不變矩）、傅裏葉描述子等，這些特徵能夠有效地描述對象的幾何形狀。 紋理特徵：紋理是圖像中物體錶麵特性的重要體現。本書將介紹灰度共生矩陣（GLCM）、局部二值模式（LBP）等紋理分析方法，用於量化圖像的紋理信息。 顔色特徵：對於彩色圖像，顔色信息至關重要。讀者將學習如何提取顔色直方圖、顔色矩等顔色特徵，用於區分不同的對象。 尺度不變特徵：本書還會介紹一些對尺度變化不敏感的特徵，例如 SIFT（尺度不變特徵變換）和 SURF（加速魯棒特徵）等，這些特徵在圖像匹配和目標識彆中具有重要作用。 六、 圖像識彆與理解：賦予圖像智慧，實現智能分析 圖像識彆與理解是數字圖像處理的最終目標，旨在讓計算機能夠“看懂”圖像，並從中提取有意義的信息。本書將介紹這一領域的經典方法和前沿進展。 分類與匹配：讀者將學習如何利用提取的特徵，通過各種分類器（如支持嚮量機 SVM、K 近鄰 KNN、決策樹等）對圖像或圖像中的對象進行分類。圖像匹配技術則用於尋找圖像之間的相似性。 模式識彆：本書將深入探討模式識彆的原理，以及如何在圖像中識彆齣特定的模式，例如人臉識彆、文字識彆（OCR）等。 機器學習在圖像分析中的應用：隨著人工智能的飛速發展，機器學習，特彆是深度學習，在圖像處理和分析領域取得瞭突破性進展。本書將介紹捲積神經網絡（CNN）等深度學習模型，以及它們在圖像分類、目標檢測、語義分割等任務中的強大能力。 七、 圖像的應用領域：從理論到實踐的飛躍 《數字圖像處理與分析》一書不僅在理論上深入透徹，更強調瞭這些技術在實際生活中的廣泛應用。本書將穿插介紹各種典型的應用案例，包括： 醫學影像分析：CT、MRI、X 光等醫學影像的增強、復原、分割和診斷輔助。 遙感圖像處理：衛星圖像的解譯、地物分類、環境監測和災害評估。 工業檢測與自動化：産品質量檢測、缺陷識彆、機器人視覺導航。 安防監控：人臉識彆、行為分析、目標跟蹤。 多媒體與娛樂：圖像壓縮、圖像編輯、虛擬現實。 計算機視覺：三維重建、運動分析、場景理解。 通過這些案例，讀者能夠更直觀地感受到數字圖像處理技術的力量，並激發進一步學習和探索的興趣。 總結 《數字圖像處理與分析》一書，是一部集理論深度、實踐導嚮、內容全麵於一體的優秀著作。它不僅為初學者提供瞭係統入門的階梯，也為研究者提供瞭深入探討的參考。通過閱讀本書，讀者將能夠掌握分析和處理數字圖像的強大工具，解鎖圖像所蘊含的豐富信息，並為解決現實世界中的各種問題提供創新的解決方案。無論您是計算機科學、工程技術、生物醫學，還是其他與圖像信息打交道的領域的研究者、學生或從業人員，本書都將是您不可或缺的寶貴財富。它將幫助您用全新的視角去“看見”世界，用像素的語言去“解讀”萬物。

評分☆☆☆☆☆

剛翻開這本書，就被其紮實的理論基礎和詳實的算法介紹所吸引。從最基礎的數字圖像基礎概念，如像素、灰度、顔色空間等，到復雜的圖像增強、復原、分割、特徵提取等章節，作者們都給齣瞭非常細緻的講解。我尤其欣賞的是書中對各種算法的推導過程，清晰明瞭，邏輯性很強，不像有些書籍隻是簡單地給齣公式，而是詳細地解釋瞭每個步驟的由來和意義，這對於我這樣希望深入理解算法原理的讀者來說，簡直是福音。書中的插圖也非常豐富，雖然是黑白的，但很多都設計得很精妙，能夠直觀地展示算法的效果，比如圖像增強的對比示例，或者圖像分割的區域劃分示意圖，這些圖例極大地降低瞭理解難度。我之前在學習某個圖像去噪算法時，遇到瞭很多睏惑，希望能在這本書中找到更全麵、更係統性的解釋，也許還能學到一些新的去噪技術。我對書中關於傅裏葉變換在圖像處理中的應用部分尤為期待，這部分內容往往是理解很多高級算法的關鍵。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我立刻被它厚實的身軀和嚴謹的封麵設計所吸引。雖然我是一名初學者，對數字圖像處理這個領域還處於探索階段，但這本書的結構和內容似乎為我量身定做。我一直對圖像是如何被計算機“看見”和“理解”感到好奇，從最原始的像素點到最終的識彆結果，中間經曆瞭怎樣的過程？這本書的開篇部分，應該會為我揭示圖像的底層機製，比如它如何數字化，如何錶示顔色和灰度。我期待書中能夠詳盡地介紹各種圖像變換的原理，像是傅裏葉變換、小波變換等，以及它們在圖像壓縮、去噪等方麵的應用。更重要的是，我希望這本書能教會我如何從圖像中提取有用的信息，比如邊緣、角點、紋理等特徵，並且能夠理解這些特徵在後續的圖像識彆和目標檢測任務中扮演著怎樣的角色。這本書就像一本通往數字圖像處理世界的地圖，指引我沿著清晰的路徑，一步步深入瞭解這個 fascinating 的領域。

評分☆☆☆☆☆

在閱讀過程中，我發現這本書在章節安排上也非常閤理，邏輯清晰，層層遞進。從基礎的圖像形成和采集，到中層的圖像變換和增強，再到高層的圖像理解和分析，每個部分都銜接得非常自然。作者們似乎非常注重理論與實踐的結閤，在介紹完某個算法後，常常會給齣一些實際應用的例子，或者是一些算法的優缺點分析，這對於我這種喜歡思考“為什麼”和“怎麼用”的讀者來說，非常有價值。我尤其欣賞的是書中對於不同算法的比較分析，能夠讓我更清楚地瞭解它們的適用範圍和局限性，從而在實際項目中做齣更明智的選擇。例如，在圖像分割這一塊，書中可能就對比瞭閾值法、區域生長法、邊緣檢測法等多種方法，並分析瞭它們各自的優劣勢。我希望這本書能夠幫助我更好地理解那些在工程實踐中常用的圖像處理技術，並能指導我進行更高效的圖像分析。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我留下深刻的第一印象，采用的是比較經典的學術書籍風格，沒有過多花哨的元素，深藍色的背景搭配白色的書名和作者信息，給人一種沉穩、專業的科技感。拿在手裏，紙張的觸感也相當不錯，厚實且有質感，印刷清晰，排版疏密適宜，閱讀起來應該會比較舒適。我之前也接觸過一些關於圖像處理的書籍，但這次選擇《數字圖像處理與分析》主要是齣於對其作者陣容的認可，陳健美、宋餘慶、硃峰這幾位名字在學術界也算是頗具份量，這讓我對書中的內容深度和理論嚴謹性有瞭初步的期待。我個人對圖像處理的某個特定領域（比如醫學影像分析）有著濃厚的興趣，所以也希望這本書能在基礎理論之外，有所側重地介紹一些前沿的應用方嚮，哪怕隻是淺嘗輒止，也能為我後續的學習提供一些指引。我比較看重書籍的邏輯結構，希望它能夠循序漸進，從最基礎的概念講起，逐步深入到更復雜的算法和模型，並且在理論闡述的同時，能夠輔以恰當的圖例和僞代碼，這樣對於理解和實踐都會有很大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都讓我感到驚喜。它不僅僅局限於介紹經典的圖像處理算法，還觸及到瞭圖像分析的一些更深層次的內容，比如紋理分析、形狀分析、目標識彆等。我之前對圖像識彆領域一直很感興趣，但總覺得缺乏一個係統的理論基礎來支撐。這本書中關於特徵提取和分類器的介紹，似乎能為我打開一扇新的大門。我注意到書中還提到瞭一些基於機器學習的圖像分析方法，這正是我目前迫切需要瞭解的。在實際應用中，我常常需要從圖像中提取有用的信息，然後進行分析和判斷，而這本書恰恰提供瞭解決這些問題的理論框架和方法論。我希望書中能有關於模式識彆和機器學習在圖像分析中應用的具體案例，這樣可以幫助我更好地將理論知識轉化為實踐能力。總的來說，這本書給我的感覺是，它不僅是一本教材，更像是一位經驗豐富的導師，能夠引導我一步步探索數字圖像處理與分析的奧秘。