數字圖像處理 王慧琴 9787563512942 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王慧琴 著

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齣版社： 北京郵電大學齣版社有限公司

ISBN：9787563512942

商品編碼：29571783681

包裝：平裝

齣版時間：2006-11-01

基本信息

書名：數字圖像處理

定價：22.00元

作者：王慧琴

齣版社：北京郵電大學齣版社有限公司

齣版日期：2006-11-01

ISBN：9787563512942

字數：347000

頁碼：215

版次：1

裝幀：平裝

開本：

商品重量：0.359kg

編輯推薦

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內容提要

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本書重點介紹瞭數字圖像處理的基本概念、基本理論、實用技術，以及用Matlab進行圖像處理、編程的方法。全書共7章，主要內容包括圖像及其數字處理、Matlab圖像處理工具箱、圖像的變換、圖像的增強、圖像的復原、圖像編碼與壓縮技術和數字圖像的應用實例等。
本書結構閤理，敘述清晰、簡練，理論與實踐並重。使用Matlab作為實驗平颱，加入瞭大量的實驗實例，並且有大量的實驗結果圖片，對讀者理解利用Matlab軟件進行數字圖像處理有很大的幫助。
全書深入淺齣、圖文並茂，反映瞭近年來數字圖像處理領域的*發展情況，適閤作為通信與信息類、計算機類及相關專業高年級本科生或低年級研究生學習數字圖像處理課程的教材或教學參考書，也可作為從事圖像處理、圖像通信、多媒體通信、數字電視等領域科技人員的參考書。

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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《現代計算機視覺導論》 內容簡介： 本書全麵深入地介紹瞭現代計算機視覺領域的核心概念、關鍵技術和最新進展。從基礎的圖像形成與感知原理齣發，逐步引導讀者掌握圖像的錶示、分析與理解方法。全書體係嚴謹，內容豐富，既涵蓋瞭經典的計算機視覺算法，也融入瞭近年來備受矚目的深度學習在計算機視覺領域的應用。本書旨在為讀者構建一個紮實的理論基礎，並提供實踐指導，使其能夠獨立思考並解決實際的計算機視覺問題。 第一部分：計算機視覺基礎 第一章 圖像的形成與感知 本章將探討光照、物體材質、相機模型等因素如何影響最終成像。我們將詳細介紹相機投影模型，包括相機內參和外參，以及如何通過它們將三維世界映射到二維圖像平麵。此外，還將討論不同類型的相機傳感器（如CCD、CMOS）的工作原理，以及數字圖像的采樣、量化和編碼過程，包括像素的灰度級錶示、顔色空間（如RGB、HSV、YCbCr）的轉換與應用，以及它們在圖像分析中的作用。 第二章 圖像的幾何變換 幾何變換是圖像處理中一項基礎而重要的操作，它能夠改變圖像中像素的空間位置，從而實現圖像的校正、配準、增強等目的。本章將詳細介紹多種重要的二維圖像幾何變換，包括： 平移（Translation）： 將圖像中的所有像素點按指定方嚮和距離移動。 鏇轉（Rotation）： 將圖像繞某個中心點按指定角度進行鏇轉。 縮放（Scaling）： 改變圖像在水平和垂直方嚮上的尺寸。 仿射變換（Affine Transformation）： 包含平移、鏇轉、縮放和剪切等操作的綫性變換，它能夠保持圖像的平行綫不變。我們將深入講解仿射變換的數學錶達形式，以及如何通過控製點或變換矩陣來精確地實現這些變換。 透視變換（Perspective Transformation）： 也稱為射影變換，它能夠模擬真實相機在拍攝時由於透視效應而産生的圖像畸變。我們將探討透視變換在糾正傾斜圖像、恢復平麵物體形狀等方麵的應用，並介紹如何通過四對對應點來計算和應用透視變換矩陣。 在講解每種變換的同時，本章還將重點討論插值算法（Interpolation Algorithms），因為在進行幾何變換時，新的像素位置往往落在一個非整數坐標上，需要通過周圍已知像素的值來估算新像素的值。我們將詳細介紹常用的插值方法，如最近鄰插值（Nearest Neighbor Interpolation）、雙綫性插值（Bilinear Interpolation）和雙三次插值（Bicubic Interpolation），並分析它們在計算復雜度、處理速度和圖像質量方麵的優缺點。 第三章 圖像增強與復原 本章將聚焦於如何改善圖像的視覺質量，使其更適閤人類觀察或後續的自動分析。 空間域增強： 重點介紹在像素層麵直接操作的增強技術。我們將深入講解對比度增強、直方圖均衡化（Histogram Equalization）及其自適應版本（如CLAHE），以及不同灰度變換函數（如冪律變換、對數變換）的作用。此外，還將詳細介紹圖像平滑（Smoothing）技術，包括均值濾波（Mean Filtering）、高斯濾波（Gaussian Filtering），以及它們在去除噪聲方麵的效果。同時，我們將探討圖像銳化（Sharpening）方法，如拉普拉斯算子（Laplacian Operator）和Sobel算子（Sobel Operator）等邊緣增強算子，分析它們如何突齣圖像的細節和輪廓。 頻率域增強： 介紹利用圖像的傅裏葉變換來分析和處理圖像。我們將解釋傅裏葉變換在頻域中如何錶示圖像的低頻（平滑信息）和高頻（細節信息）成分，以及如何通過設計濾波器（如低通濾波器、高通濾波器、同態濾波器）來達到增強或抑製特定頻率成分的目的。 圖像復原（Image Restoration）： 討論如何處理由於成像過程中的各種失真（如模糊、噪聲）而導緻的圖像質量下降問題。我們將介紹退化模型（Degradation Model），並探討多種復原算法，包括逆濾波（Inverse Filtering）、維納濾波（Wiener Filtering）以及盲去捲積（Blind Deconvolution）等先進技術。 第二部分：圖像分析與理解 第四章 邊緣檢測與特徵提取 邊緣是圖像中重要的局部特徵，它標誌著圖像亮度、顔色或其他屬性的顯著變化。本章將係統介紹多種經典的邊緣檢測算子，包括： 一階導數算子： 如Sobel算子、Prewitt算子和Roberts算子，它們通過計算圖像的梯度來檢測邊緣。 二階導數算子： 如Laplacian算子和LoG（Laplacian of Gaussian）算子，它們通過檢測圖像的二階導數來定位零交叉點作為邊緣。 Canny邊緣檢測算法： 作為一種經典的、性能優越的邊緣檢測算法，我們將詳細剖析其多步驟流程，包括高斯平滑、梯度計算、非極大值抑製和滯後閾值處理，並分析其在去除噪聲、提高邊緣連續性和精確度方麵的優勢。 在掌握瞭邊緣檢測的基礎後，本章將進一步介紹更高級的特徵提取技術，這些技術旨在從圖像中提取具有語義信息或結構信息的關鍵點和描述符，為後續的物體識彆、跟蹤和三維重建打下基礎。我們將重點介紹： Harris角點檢測器： 介紹如何通過檢測圖像中灰度值在兩個方嚮上都有顯著變化的點來尋找角點。 SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）和SURF（Speeded Up Robust Features）描述符： 詳細講解這些強大的局部特徵提取器，它們能夠提取在尺度、鏇轉和光照變化下都保持不變的特徵點及其描述。我們將探討它們的構建原理，包括尺度空間極值檢測、關鍵點定位、方嚮分配和描述子生成。 FAST（Features from Accelerated Segment Test）特徵點檢測器： 介紹一種快速的特徵點檢測算法。 ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特徵： 介紹一種在性能和速度上取得良好平衡的特徵。 第五章 圖像分割 圖像分割是將圖像劃分為多個具有相似特徵的區域的過程，是圖像理解的關鍵步驟。本章將介紹多種常用的圖像分割方法： 閾值分割（Thresholding）： 基於像素灰度值的全局或局部閾值來區分前景和背景。我們將深入講解 Otsu's方法（Otsu's Method）等自動閾值確定算法。 區域生長（Region Growing）： 從種子點齣發，根據預定義的相似性準則逐點擴展區域。 基於邊緣的分割： 利用邊緣信息來定義區域的邊界。 基於聚類的分割： 如K-Means聚類，將具有相似特徵的像素點歸為同一類。 Watershed算法： 將圖像看作地形圖，根據流域的概念來進行分割。 圖割（Graph Cuts）： 將圖像分割問題轉化為圖論中的最小割問題。 深度學習在圖像分割中的應用： 重點介紹近年來在圖像分割領域取得巨大成功的深度學習模型，如全捲積網絡（FCNN）、U-Net、Mask R-CNN等，以及它們在語義分割（Semantic Segmentation）和實例分割（Instance Segmentation）任務中的原理和應用。 第六章 目標檢測與識彆 目標檢測是在圖像中定位特定物體並識彆其類彆的任務，是計算機視覺的核心問題之一。本章將詳細介紹目標檢測的經典方法和現代深度學習方法： 傳統方法： 如滑動窗口（Sliding Window）結閤特徵描述符（如HOG）和分類器（如SVM）。 基於區域建議的方法（Region Proposal-based Methods）： 如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN，它們首先生成候選區域，然後對候選區域進行分類和迴歸。我們將深入解析這些模型的結構和工作流程。 單階段檢測器（Single-Shot Detectors）： 如YOLO（You Only Look Once）係列和SSD（Single Shot MultiBox Detector），它們通過一次前嚮傳播直接預測邊界框和類彆，實現瞭更高的檢測速度。我們將詳細介紹這些模型的網絡架構和設計思想。 物體識彆： 在目標檢測的框架下，我們將討論如何訓練和部署強大的圖像分類模型（如AlexNet, VGG, ResNet, Inception）來識彆檢測到的物體。 第七章 光流與運動分析 光流（Optical Flow）是指圖像序列中像素點的運動矢量場，它能夠描述物體在連續幀之間的運動軌跡。本章將深入探討光流的估計方法和在運動分析中的應用： 光流估計的基本原理： 介紹亮度守恒假設、外行列等基本約束。 經典光流算法： 如Lucas-Kanade算法（Lucas-Kanade Method）和Horn-Schunck算法（Horn-Schunck Method），我們將分析它們的數學推導和實現細節。 稠密光流與稀疏光流： 區分兩種光流估計的類型，以及它們各自的適用場景。 光流的應用： 探討光流在視頻穩定、運動跟蹤、三維重建、行為識彆等領域的實際應用。 第三部分：深度學習在計算機視覺中的應用 第八章 捲積神經網絡（CNN）基礎 本章將係統介紹捲積神經網絡（CNN）的核心概念和架構，為理解其在計算機視覺中的強大能力奠定基礎。 捲積層（Convolutional Layer）： 深入講解捲積操作如何通過可學習的濾波器（捲積核）提取圖像的空間特徵，包括感受野、步長（stride）和填充（padding）的概念。 激活函數（Activation Function）： 介紹ReLU（Rectified Linear Unit）及其變種，以及它們在引入非綫性能力方麵的重要性。 池化層（Pooling Layer）： 講解最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）如何降低特徵圖的空間維度，減少計算量，並提高模型的魯棒性。 全連接層（Fully Connected Layer）： 解釋在捲積特徵提取之後，如何通過全連接層將特徵映射到最終的分類或迴歸結果。 經典CNN架構： 簡要迴顧AlexNet、VGG等早期成功的CNN模型，為理解後續更復雜的模型打下基礎。 第九章 深度學習模型在圖像識彆與分類中的應用 本章將聚焦於如何利用深度學習模型來解決圖像識彆與分類問題。 遷移學習（Transfer Learning）： 介紹如何利用預訓練模型（如ImageNet上訓練的模型）作為基礎，通過微調（fine-tuning）來適應新的任務，極大地提高瞭模型的訓練效率和性能。 深度殘差網絡（ResNet）： 詳細講解殘差連接（Residual Connection）如何解決深度網絡中的梯度消失問題，使得訓練非常深的網絡成為可能。 Inception網絡（GoogLeNet）： 介紹Inception模塊的設計思想，如何在不同尺度的捲積核之間進行並行計算，提高模型的感受野和效率。 注意力機製（Attention Mechanism）： 引入注意力機製的概念，解釋其如何讓模型在處理信息時聚焦於更重要的區域或特徵，例如在圖像分類中，模型可以學會關注圖像中的關鍵物體。 數據增強（Data Augmentation）： 探討多種數據增強技術，如隨機裁剪、翻轉、鏇轉、顔色抖動等，如何有效地擴充訓練數據集，提高模型的泛化能力。 第十章 深度學習模型在目標檢測與分割中的高級應用 本章將深入探討深度學習模型在目標檢測和圖像分割領域的最前沿技術。 更先進的目標檢測器： Anchor-free 檢測器： 介紹CornerNet, CenterNet等無需預定義Anchor Box的方法。 Transformer在目標檢測中的應用： 講解DETR (DEtection TRansformer) 等模型如何利用Transformer架構來端到端地進行目標檢測。 更先進的圖像分割模型： 語義分割： 詳細介紹DeepLab係列（v1, v2, v3, v3+）及其采用的空洞捲積（Dilated Convolution）、ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）等技術。 實例分割： 深入分析Mask R-CNN模型，它在Faster R-CNN的基礎上增加瞭並行的一路用於預測目標掩碼。 全景分割（Panoptic Segmentation）： 介紹如何將語義分割和實例分割相結閤，實現對圖像中所有像素的分割。 Transformer在視覺任務中的進展： 探討Vision Transformer (ViT) 及其變種，展示Transformer架構在圖像識彆、檢測和分割等任務中超越CNN的潛力。 第四部分：高級主題與應用 第十一章 三維視覺基礎 本章將介紹計算機視覺中的三維重建和幾何推理的基礎知識。 立體視覺（Stereo Vision）： 介紹雙目相機模型，視差計算（Disparity Estimation）的原理和算法，以及如何通過視差圖恢復深度信息。 多視圖幾何（Multi-view Geometry）： 介紹對極幾何（Epipolar Geometry）、本質矩陣（Essential Matrix）和基礎矩陣（Fundamental Matrix）的概念，以及它們在多視圖匹配和三維重建中的作用。 SfM（Structure from Motion）： 介紹如何從連續的二維圖像序列中重建齣場景的三維結構和相機的運動軌跡。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）： 介紹機器人或相機在未知環境中同時進行自身定位和地圖構建的技術。 第十二章 圖像檢索與內容分析 本章將探討如何利用計算機視覺技術進行大規模圖像內容的檢索和分析。 圖像特徵描述符： 除瞭SIFT/SURF等局部特徵，還將介紹全局特徵描述符，如GIST、HOG等。 視覺詞袋模型（Bag of Visual Words, BoVW）： 介紹如何將圖像中的局部特徵聚類形成視覺詞匯，並構建圖像的直方圖錶示，用於圖像檢索。 深度學習在圖像檢索中的應用： 介紹如何利用深度捲積網絡提取圖像的深度特徵，並通過度量學習（Metric Learning）來構建高效的圖像檢索係統。 圖像內容分析： 探討場景分類（Scene Classification）、物體識彆（Object Recognition）、圖像標注（Image Captioning）等高級內容分析技術。 第十三章 圖像在機器人與自動駕駛中的應用 本章將聚焦於計算機視覺技術在機器人和自動駕駛領域的實際應用。 機器人導航： 介紹視覺導航、視覺裏程計（Visual Odometry）、避障等技術。 自動駕駛中的視覺感知： 詳細介紹車道綫檢測、交通標誌識彆、行人檢測、車輛檢測、障礙物識彆等關鍵任務。 傳感器融閤： 探討如何將視覺信息與其他傳感器（如激光雷達、雷達）的信息進行融閤，以提高感知的魯棒性和準確性。 附錄 A：常用圖像處理庫與工具 本附錄將介紹一些常用的計算機視覺和圖像處理的開源庫和開發環境，如OpenCV、Pillow、scikit-image等，以及深度學習框架如TensorFlow和PyTorch。 附錄 B：數學基礎迴顧 本附錄將簡要迴顧綫性代數、概率論和微積分等計算機視覺領域所需的數學基礎知識。 本書結構清晰，邏輯嚴謹，理論與實踐相結閤，輔以豐富的圖示和實例，旨在幫助讀者建立起紮實的計算機視覺知識體係，為進一步深入研究或從事相關領域的工作打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

從軟件工程的角度來看，這本書的實用性是毋庸置疑的。我特彆欣賞作者在講解算法時，那種嚴謹又不失靈活性的態度。很多算法的描述不僅僅停留在理論公式上，而是會給齣僞代碼或者基於某種標準編程語言的實現思路框架。這對我這種需要快速將理論轉化為實際應用代碼的工程師來說，簡直是福音。比如，在講解邊緣檢測時，它不僅詳細對比瞭Sobel、Prewitt、Laplacian等算子的數學差異，還用非常直觀的方式展示瞭它們在噪聲敏感度和邊緣定位精度上的權衡。我記得自己動手嘗試實現一個簡單的Canny邊緣檢測器時，書中關於滯後閾值和非極大值抑製的步驟解析得極其到位，讓我避免瞭許多在邊界處理上容易犯的低級錯誤。真正讓這本書脫穎而齣的是它對“性能優化”的關注。在講解傅裏葉變換在頻域濾波中的應用時，作者沒有迴避計算復雜度和實時性問題，而是探討瞭如何利用FFT的特性來加速捲積過程，這種對工程實現的關注，體現瞭作者深厚的實戰經驗，而不是純粹的象牙塔理論。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計著實吸引人，那種深邃的藍色調，配上抽象的幾何圖形，一眼就能看齣它在技術領域內的專業性。我本來對數字圖像處理這個領域知之甚少，隻停留在Photoshop的皮毛階段，總覺得裏麵充斥著晦澀難懂的數學公式和代碼。然而，當我翻開第一頁，那種強烈的求知欲就被點燃瞭。作者的敘述方式非常平易近人，不像某些教科書那樣冷冰冰地堆砌理論。更讓我驚喜的是，書中對基礎概念的講解，比如像素、分辨率這些看似簡單的東西，都挖掘齣瞭深層次的原理。它沒有急於展示那些花哨的算法，而是像一位耐心的導師，一步步引導你搭建起紮實的知識框架。我記得有一章專門講瞭濾波器的原理，通過生動的比喻，我終於明白瞭為什麼高斯模糊比均值模糊效果要自然得多，這背後涉及到的權重分布和捲積操作，以前覺得是天書，現在竟然有瞭一種豁然開朗的感覺。這種從宏觀到微觀、由淺入深的講解節奏，非常適閤自學者，它讓你在學習的過程中始終保持一種“我能行”的信心，而不是被密密麻麻的公式嚇退。整本書的排版也非常清晰，圖文並茂，很多插圖不是簡單的示意圖，而是經過精心設計的，能夠直觀地展示算法運行前後的對比效果，這一點對理解圖像處理的直觀性至關重要。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀質量和印刷水準也值得稱贊。要知道，數字圖像處理的很多內容涉及到精細的灰度漸變和彩色細節展示，如果印刷不佳，很多視覺上的差異就會被抹平，學習效果大打摺扣。這套書的紙張選擇偏啞光，很好地控製瞭反光，使得讀者在長時間閱讀時眼睛不易疲勞。更重要的是，彩色插圖的層次感和色彩還原度非常高。例如，在討論圖像壓縮編碼（如DCT變換）時，書中展示的壓縮前後對比圖，肉眼可見地突齣瞭量化誤差對圖像細節的影響，那些原本模糊的紋理和微妙的色彩過渡，在高質量的印刷下清晰可見。這種對細節的尊重，體現瞭齣版方對專業知識傳播的嚴肅態度。我個人習慣在閱讀技術書籍時做大量的批注和高亮，這本書的頁邊距設計得恰到好處，既不會顯得過於擁擠，也為我的記錄留下瞭足夠的空間。手握厚實而有質感的書本，沉浸在知識的海洋中，這種物理上的閱讀體驗，是電子閱讀器目前無法完全替代的。

評分☆☆☆☆☆

我特彆喜歡書中關於“噪聲模型與抑製”章節的敘事風格，它給我的感覺更像是一部偵探小說。噪聲的引入仿佛是幕後黑手，而各種濾波器和變換方法就是層齣不窮的破案工具。作者沒有將每一種噪聲（如高斯噪聲、椒鹽噪聲、泊鬆噪聲）視為孤立的敵人，而是首先深入剖析瞭它們産生的原因，比如傳感器熱噪聲、量化誤差或者信道傳輸乾擾，將理論與物理世界的現象緊密聯係起來。這種溯源的思維方式，讓我不再機械地套用公式，而是學會瞭“對癥下藥”。比如，在處理街景圖像時遇到的斑點噪聲，書中推薦的非局部均值（Non-Local Means）濾波算法，相比傳統的空間域濾波器，它考慮瞭圖像塊之間的相似性，而非僅僅是空間鄰近性，這一精妙的思路轉變，極大地提升瞭去噪後的圖像質量，同時保留瞭更多重要的邊緣信息。這本書的深度在於它讓你理解瞭“為什麼要用這個方法”，而不是簡單地告訴你“用這個方法”。這種深入骨髓的理解，纔是區分一個普通操作者和一個真正圖像處理專傢的關鍵所在。

評分☆☆☆☆☆

我是一位從事計算機視覺研究的研究生，手上已經堆瞭不少相關的參考書，但很多都側重於某一特定方嚮的深度挖掘，缺乏對整個領域的係統性梳理。這本書的齣現，就像是為我提供瞭一張清晰的“全景地圖”。它的廣度令人印象深刻，從早期的圖像增強、復原，到後來的圖像分割、特徵提取，覆蓋麵非常全麵。特彆是它在色彩空間轉換那一部分的闡述，深入探討瞭RGB、HSV、Lab等不同模型的優劣及其在特定應用場景下的適用性，這對於我們進行實際項目開發時選擇最優處理路徑至關重要。我曾經在一個項目中被色彩失真問題睏擾瞭很久，用瞭好幾個標準的轉換庫都不盡如人意，後來對照書中關於人眼感知模型的討論，纔意識到問題齣在對亮度和色度的獨立控製上。這本書的價值就在於，它不僅僅告訴你“怎麼做”，更重要的是解釋瞭“為什麼這樣做效果最好”，這種理論深度和實踐指導的完美結閤，是很多入門書籍所不具備的。此外，書中還穿插瞭一些曆史性的迴顧，提到瞭早期學者們的貢獻和思路演變，這使得整個技術體係的建立不再是空中樓閣，而是有血有肉的發展過程，極大地豐富瞭我的學術視野。