数字图像处理 王慧琴 9787563512942 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王慧琴 著

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出版社： 北京邮电大学出版社有限公司

ISBN：9787563512942

商品编码：29571783681

包装：平装

出版时间：2006-11-01

基本信息

书名：数字图像处理

定价：22.00元

作者：王慧琴

出版社：北京邮电大学出版社有限公司

出版日期：2006-11-01

ISBN：9787563512942

字数：347000

页码：215

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.359kg

编辑推荐

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内容提要

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本书重点介绍了数字图像处理的基本概念、基本理论、实用技术，以及用Matlab进行图像处理、编程的方法。全书共7章，主要内容包括图像及其数字处理、Matlab图像处理工具箱、图像的变换、图像的增强、图像的复原、图像编码与压缩技术和数字图像的应用实例等。
本书结构合理，叙述清晰、简练，理论与实践并重。使用Matlab作为实验平台，加入了大量的实验实例，并且有大量的实验结果图片，对读者理解利用Matlab软件进行数字图像处理有很大的帮助。
全书深入浅出、图文并茂，反映了近年来数字图像处理领域的*发展情况，适合作为通信与信息类、计算机类及相关专业高年级本科生或低年级研究生学习数字图像处理课程的教材或教学参考书，也可作为从事图像处理、图像通信、多媒体通信、数字电视等领域科技人员的参考书。

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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《现代计算机视觉导论》 内容简介： 本书全面深入地介绍了现代计算机视觉领域的核心概念、关键技术和最新进展。从基础的图像形成与感知原理出发，逐步引导读者掌握图像的表示、分析与理解方法。全书体系严谨，内容丰富，既涵盖了经典的计算机视觉算法，也融入了近年来备受瞩目的深度学习在计算机视觉领域的应用。本书旨在为读者构建一个扎实的理论基础，并提供实践指导，使其能够独立思考并解决实际的计算机视觉问题。 第一部分：计算机视觉基础 第一章 图像的形成与感知 本章将探讨光照、物体材质、相机模型等因素如何影响最终成像。我们将详细介绍相机投影模型，包括相机内参和外参，以及如何通过它们将三维世界映射到二维图像平面。此外，还将讨论不同类型的相机传感器（如CCD、CMOS）的工作原理，以及数字图像的采样、量化和编码过程，包括像素的灰度级表示、颜色空间（如RGB、HSV、YCbCr）的转换与应用，以及它们在图像分析中的作用。 第二章 图像的几何变换 几何变换是图像处理中一项基础而重要的操作，它能够改变图像中像素的空间位置，从而实现图像的校正、配准、增强等目的。本章将详细介绍多种重要的二维图像几何变换，包括： 平移（Translation）： 将图像中的所有像素点按指定方向和距离移动。 旋转（Rotation）： 将图像绕某个中心点按指定角度进行旋转。 缩放（Scaling）： 改变图像在水平和垂直方向上的尺寸。 仿射变换（Affine Transformation）： 包含平移、旋转、缩放和剪切等操作的线性变换，它能够保持图像的平行线不变。我们将深入讲解仿射变换的数学表达形式，以及如何通过控制点或变换矩阵来精确地实现这些变换。 透视变换（Perspective Transformation）： 也称为射影变换，它能够模拟真实相机在拍摄时由于透视效应而产生的图像畸变。我们将探讨透视变换在纠正倾斜图像、恢复平面物体形状等方面的应用，并介绍如何通过四对对应点来计算和应用透视变换矩阵。 在讲解每种变换的同时，本章还将重点讨论插值算法（Interpolation Algorithms），因为在进行几何变换时，新的像素位置往往落在一个非整数坐标上，需要通过周围已知像素的值来估算新像素的值。我们将详细介绍常用的插值方法，如最近邻插值（Nearest Neighbor Interpolation）、双线性插值（Bilinear Interpolation）和双三次插值（Bicubic Interpolation），并分析它们在计算复杂度、处理速度和图像质量方面的优缺点。 第三章 图像增强与复原 本章将聚焦于如何改善图像的视觉质量，使其更适合人类观察或后续的自动分析。 空间域增强： 重点介绍在像素层面直接操作的增强技术。我们将深入讲解对比度增强、直方图均衡化（Histogram Equalization）及其自适应版本（如CLAHE），以及不同灰度变换函数（如幂律变换、对数变换）的作用。此外，还将详细介绍图像平滑（Smoothing）技术，包括均值滤波（Mean Filtering）、高斯滤波（Gaussian Filtering），以及它们在去除噪声方面的效果。同时，我们将探讨图像锐化（Sharpening）方法，如拉普拉斯算子（Laplacian Operator）和Sobel算子（Sobel Operator）等边缘增强算子，分析它们如何突出图像的细节和轮廓。 频率域增强： 介绍利用图像的傅里叶变换来分析和处理图像。我们将解释傅里叶变换在频域中如何表示图像的低频（平滑信息）和高频（细节信息）成分，以及如何通过设计滤波器（如低通滤波器、高通滤波器、同态滤波器）来达到增强或抑制特定频率成分的目的。 图像复原（Image Restoration）： 讨论如何处理由于成像过程中的各种失真（如模糊、噪声）而导致的图像质量下降问题。我们将介绍退化模型（Degradation Model），并探讨多种复原算法，包括逆滤波（Inverse Filtering）、维纳滤波（Wiener Filtering）以及盲去卷积（Blind Deconvolution）等先进技术。 第二部分：图像分析与理解 第四章 边缘检测与特征提取 边缘是图像中重要的局部特征，它标志着图像亮度、颜色或其他属性的显著变化。本章将系统介绍多种经典的边缘检测算子，包括： 一阶导数算子： 如Sobel算子、Prewitt算子和Roberts算子，它们通过计算图像的梯度来检测边缘。 二阶导数算子： 如Laplacian算子和LoG（Laplacian of Gaussian）算子，它们通过检测图像的二阶导数来定位零交叉点作为边缘。 Canny边缘检测算法： 作为一种经典的、性能优越的边缘检测算法，我们将详细剖析其多步骤流程，包括高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制和滞后阈值处理，并分析其在去除噪声、提高边缘连续性和精确度方面的优势。 在掌握了边缘检测的基础后，本章将进一步介绍更高级的特征提取技术，这些技术旨在从图像中提取具有语义信息或结构信息的关键点和描述符，为后续的物体识别、跟踪和三维重建打下基础。我们将重点介绍： Harris角点检测器： 介绍如何通过检测图像中灰度值在两个方向上都有显著变化的点来寻找角点。 SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）和SURF（Speeded Up Robust Features）描述符： 详细讲解这些强大的局部特征提取器，它们能够提取在尺度、旋转和光照变化下都保持不变的特征点及其描述。我们将探讨它们的构建原理，包括尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配和描述子生成。 FAST（Features from Accelerated Segment Test）特征点检测器： 介绍一种快速的特征点检测算法。 ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特征： 介绍一种在性能和速度上取得良好平衡的特征。 第五章 图像分割 图像分割是将图像划分为多个具有相似特征的区域的过程，是图像理解的关键步骤。本章将介绍多种常用的图像分割方法： 阈值分割（Thresholding）： 基于像素灰度值的全局或局部阈值来区分前景和背景。我们将深入讲解 Otsu's方法（Otsu's Method）等自动阈值确定算法。 区域生长（Region Growing）： 从种子点出发，根据预定义的相似性准则逐点扩展区域。 基于边缘的分割： 利用边缘信息来定义区域的边界。 基于聚类的分割： 如K-Means聚类，将具有相似特征的像素点归为同一类。 Watershed算法： 将图像看作地形图，根据流域的概念来进行分割。 图割（Graph Cuts）： 将图像分割问题转化为图论中的最小割问题。 深度学习在图像分割中的应用： 重点介绍近年来在图像分割领域取得巨大成功的深度学习模型，如全卷积网络（FCNN）、U-Net、Mask R-CNN等，以及它们在语义分割（Semantic Segmentation）和实例分割（Instance Segmentation）任务中的原理和应用。 第六章 目标检测与识别 目标检测是在图像中定位特定物体并识别其类别的任务，是计算机视觉的核心问题之一。本章将详细介绍目标检测的经典方法和现代深度学习方法： 传统方法： 如滑动窗口（Sliding Window）结合特征描述符（如HOG）和分类器（如SVM）。 基于区域建议的方法（Region Proposal-based Methods）： 如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN，它们首先生成候选区域，然后对候选区域进行分类和回归。我们将深入解析这些模型的结构和工作流程。 单阶段检测器（Single-Shot Detectors）： 如YOLO（You Only Look Once）系列和SSD（Single Shot MultiBox Detector），它们通过一次前向传播直接预测边界框和类别，实现了更高的检测速度。我们将详细介绍这些模型的网络架构和设计思想。 物体识别： 在目标检测的框架下，我们将讨论如何训练和部署强大的图像分类模型（如AlexNet, VGG, ResNet, Inception）来识别检测到的物体。 第七章 光流与运动分析 光流（Optical Flow）是指图像序列中像素点的运动矢量场，它能够描述物体在连续帧之间的运动轨迹。本章将深入探讨光流的估计方法和在运动分析中的应用： 光流估计的基本原理： 介绍亮度守恒假设、外行列等基本约束。 经典光流算法： 如Lucas-Kanade算法（Lucas-Kanade Method）和Horn-Schunck算法（Horn-Schunck Method），我们将分析它们的数学推导和实现细节。 稠密光流与稀疏光流： 区分两种光流估计的类型，以及它们各自的适用场景。 光流的应用： 探讨光流在视频稳定、运动跟踪、三维重建、行为识别等领域的实际应用。 第三部分：深度学习在计算机视觉中的应用 第八章 卷积神经网络（CNN）基础 本章将系统介绍卷积神经网络（CNN）的核心概念和架构，为理解其在计算机视觉中的强大能力奠定基础。 卷积层（Convolutional Layer）： 深入讲解卷积操作如何通过可学习的滤波器（卷积核）提取图像的空间特征，包括感受野、步长（stride）和填充（padding）的概念。 激活函数（Activation Function）： 介绍ReLU（Rectified Linear Unit）及其变种，以及它们在引入非线性能力方面的重要性。 池化层（Pooling Layer）： 讲解最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）如何降低特征图的空间维度，减少计算量，并提高模型的鲁棒性。 全连接层（Fully Connected Layer）： 解释在卷积特征提取之后，如何通过全连接层将特征映射到最终的分类或回归结果。 经典CNN架构： 简要回顾AlexNet、VGG等早期成功的CNN模型，为理解后续更复杂的模型打下基础。 第九章 深度学习模型在图像识别与分类中的应用 本章将聚焦于如何利用深度学习模型来解决图像识别与分类问题。 迁移学习（Transfer Learning）： 介绍如何利用预训练模型（如ImageNet上训练的模型）作为基础，通过微调（fine-tuning）来适应新的任务，极大地提高了模型的训练效率和性能。 深度残差网络（ResNet）： 详细讲解残差连接（Residual Connection）如何解决深度网络中的梯度消失问题，使得训练非常深的网络成为可能。 Inception网络（GoogLeNet）： 介绍Inception模块的设计思想，如何在不同尺度的卷积核之间进行并行计算，提高模型的感受野和效率。 注意力机制（Attention Mechanism）： 引入注意力机制的概念，解释其如何让模型在处理信息时聚焦于更重要的区域或特征，例如在图像分类中，模型可以学会关注图像中的关键物体。 数据增强（Data Augmentation）： 探讨多种数据增强技术，如随机裁剪、翻转、旋转、颜色抖动等，如何有效地扩充训练数据集，提高模型的泛化能力。 第十章 深度学习模型在目标检测与分割中的高级应用 本章将深入探讨深度学习模型在目标检测和图像分割领域的最前沿技术。 更先进的目标检测器： Anchor-free 检测器： 介绍CornerNet, CenterNet等无需预定义Anchor Box的方法。 Transformer在目标检测中的应用： 讲解DETR (DEtection TRansformer) 等模型如何利用Transformer架构来端到端地进行目标检测。 更先进的图像分割模型： 语义分割： 详细介绍DeepLab系列（v1, v2, v3, v3+）及其采用的空洞卷积（Dilated Convolution）、ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）等技术。 实例分割： 深入分析Mask R-CNN模型，它在Faster R-CNN的基础上增加了并行的一路用于预测目标掩码。 全景分割（Panoptic Segmentation）： 介绍如何将语义分割和实例分割相结合，实现对图像中所有像素的分割。 Transformer在视觉任务中的进展： 探讨Vision Transformer (ViT) 及其变种，展示Transformer架构在图像识别、检测和分割等任务中超越CNN的潜力。 第四部分：高级主题与应用 第十一章 三维视觉基础 本章将介绍计算机视觉中的三维重建和几何推理的基础知识。 立体视觉（Stereo Vision）： 介绍双目相机模型，视差计算（Disparity Estimation）的原理和算法，以及如何通过视差图恢复深度信息。 多视图几何（Multi-view Geometry）： 介绍对极几何（Epipolar Geometry）、本质矩阵（Essential Matrix）和基础矩阵（Fundamental Matrix）的概念，以及它们在多视图匹配和三维重建中的作用。 SfM（Structure from Motion）： 介绍如何从连续的二维图像序列中重建出场景的三维结构和相机的运动轨迹。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）： 介绍机器人或相机在未知环境中同时进行自身定位和地图构建的技术。 第十二章 图像检索与内容分析 本章将探讨如何利用计算机视觉技术进行大规模图像内容的检索和分析。 图像特征描述符： 除了SIFT/SURF等局部特征，还将介绍全局特征描述符，如GIST、HOG等。 视觉词袋模型（Bag of Visual Words, BoVW）： 介绍如何将图像中的局部特征聚类形成视觉词汇，并构建图像的直方图表示，用于图像检索。 深度学习在图像检索中的应用： 介绍如何利用深度卷积网络提取图像的深度特征，并通过度量学习（Metric Learning）来构建高效的图像检索系统。 图像内容分析： 探讨场景分类（Scene Classification）、物体识别（Object Recognition）、图像标注（Image Captioning）等高级内容分析技术。 第十三章 图像在机器人与自动驾驶中的应用 本章将聚焦于计算机视觉技术在机器人和自动驾驶领域的实际应用。 机器人导航： 介绍视觉导航、视觉里程计（Visual Odometry）、避障等技术。 自动驾驶中的视觉感知： 详细介绍车道线检测、交通标志识别、行人检测、车辆检测、障碍物识别等关键任务。 传感器融合： 探讨如何将视觉信息与其他传感器（如激光雷达、雷达）的信息进行融合，以提高感知的鲁棒性和准确性。 附录 A：常用图像处理库与工具 本附录将介绍一些常用的计算机视觉和图像处理的开源库和开发环境，如OpenCV、Pillow、scikit-image等，以及深度学习框架如TensorFlow和PyTorch。 附录 B：数学基础回顾 本附录将简要回顾线性代数、概率论和微积分等计算机视觉领域所需的数学基础知识。 本书结构清晰，逻辑严谨，理论与实践相结合，辅以丰富的图示和实例，旨在帮助读者建立起扎实的计算机视觉知识体系，为进一步深入研究或从事相关领域的工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我特别喜欢书中关于“噪声模型与抑制”章节的叙事风格，它给我的感觉更像是一部侦探小说。噪声的引入仿佛是幕后黑手，而各种滤波器和变换方法就是层出不穷的破案工具。作者没有将每一种噪声（如高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声）视为孤立的敌人，而是首先深入剖析了它们产生的原因，比如传感器热噪声、量化误差或者信道传输干扰，将理论与物理世界的现象紧密联系起来。这种溯源的思维方式，让我不再机械地套用公式，而是学会了“对症下药”。比如，在处理街景图像时遇到的斑点噪声，书中推荐的非局部均值（Non-Local Means）滤波算法，相比传统的空间域滤波器，它考虑了图像块之间的相似性，而非仅仅是空间邻近性，这一精妙的思路转变，极大地提升了去噪后的图像质量，同时保留了更多重要的边缘信息。这本书的深度在于它让你理解了“为什么要用这个方法”，而不是简单地告诉你“用这个方法”。这种深入骨髓的理解，才是区分一个普通操作者和一个真正图像处理专家的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

从软件工程的角度来看，这本书的实用性是毋庸置疑的。我特别欣赏作者在讲解算法时，那种严谨又不失灵活性的态度。很多算法的描述不仅仅停留在理论公式上，而是会给出伪代码或者基于某种标准编程语言的实现思路框架。这对我这种需要快速将理论转化为实际应用代码的工程师来说，简直是福音。比如，在讲解边缘检测时，它不仅详细对比了Sobel、Prewitt、Laplacian等算子的数学差异，还用非常直观的方式展示了它们在噪声敏感度和边缘定位精度上的权衡。我记得自己动手尝试实现一个简单的Canny边缘检测器时，书中关于滞后阈值和非极大值抑制的步骤解析得极其到位，让我避免了许多在边界处理上容易犯的低级错误。真正让这本书脱颖而出的是它对“性能优化”的关注。在讲解傅里叶变换在频域滤波中的应用时，作者没有回避计算复杂度和实时性问题，而是探讨了如何利用FFT的特性来加速卷积过程，这种对工程实现的关注，体现了作者深厚的实战经验，而不是纯粹的象牙塔理论。

评分☆☆☆☆☆

我是一位从事计算机视觉研究的研究生，手上已经堆了不少相关的参考书，但很多都侧重于某一特定方向的深度挖掘，缺乏对整个领域的系统性梳理。这本书的出现，就像是为我提供了一张清晰的“全景地图”。它的广度令人印象深刻，从早期的图像增强、复原，到后来的图像分割、特征提取，覆盖面非常全面。特别是它在色彩空间转换那一部分的阐述，深入探讨了RGB、HSV、Lab等不同模型的优劣及其在特定应用场景下的适用性，这对于我们进行实际项目开发时选择最优处理路径至关重要。我曾经在一个项目中被色彩失真问题困扰了很久，用了好几个标准的转换库都不尽如人意，后来对照书中关于人眼感知模型的讨论，才意识到问题出在对亮度和色度的独立控制上。这本书的价值就在于，它不仅仅告诉你“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这样做效果最好”，这种理论深度和实践指导的完美结合，是很多入门书籍所不具备的。此外，书中还穿插了一些历史性的回顾，提到了早期学者们的贡献和思路演变，这使得整个技术体系的建立不再是空中楼阁，而是有血有肉的发展过程，极大地丰富了我的学术视野。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实吸引人，那种深邃的蓝色调，配上抽象的几何图形，一眼就能看出它在技术领域内的专业性。我本来对数字图像处理这个领域知之甚少，只停留在Photoshop的皮毛阶段，总觉得里面充斥着晦涩难懂的数学公式和代码。然而，当我翻开第一页，那种强烈的求知欲就被点燃了。作者的叙述方式非常平易近人，不像某些教科书那样冷冰冰地堆砌理论。更让我惊喜的是，书中对基础概念的讲解，比如像素、分辨率这些看似简单的东西，都挖掘出了深层次的原理。它没有急于展示那些花哨的算法，而是像一位耐心的导师，一步步引导你搭建起扎实的知识框架。我记得有一章专门讲了滤波器的原理，通过生动的比喻，我终于明白了为什么高斯模糊比均值模糊效果要自然得多，这背后涉及到的权重分布和卷积操作，以前觉得是天书，现在竟然有了一种豁然开朗的感觉。这种从宏观到微观、由浅入深的讲解节奏，非常适合自学者，它让你在学习的过程中始终保持一种“我能行”的信心，而不是被密密麻麻的公式吓退。整本书的排版也非常清晰，图文并茂，很多插图不是简单的示意图，而是经过精心设计的，能够直观地展示算法运行前后的对比效果，这一点对理解图像处理的直观性至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧质量和印刷水准也值得称赞。要知道，数字图像处理的很多内容涉及到精细的灰度渐变和彩色细节展示，如果印刷不佳，很多视觉上的差异就会被抹平，学习效果大打折扣。这套书的纸张选择偏哑光，很好地控制了反光，使得读者在长时间阅读时眼睛不易疲劳。更重要的是，彩色插图的层次感和色彩还原度非常高。例如，在讨论图像压缩编码（如DCT变换）时，书中展示的压缩前后对比图，肉眼可见地突出了量化误差对图像细节的影响，那些原本模糊的纹理和微妙的色彩过渡，在高质量的印刷下清晰可见。这种对细节的尊重，体现了出版方对专业知识传播的严肃态度。我个人习惯在阅读技术书籍时做大量的批注和高亮，这本书的页边距设计得恰到好处，既不会显得过于拥挤，也为我的记录留下了足够的空间。手握厚实而有质感的书本，沉浸在知识的海洋中，这种物理上的阅读体验，是电子阅读器目前无法完全替代的。