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：29572874868

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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《数字图像处理》（王慧琴 9787563512942）这本书，它就像一把钥匙，为我们打开了通往一个奇妙世界的大门——那就是由像素构成的、不断变化的数字图像世界。这本书不是关于某个具体的故事，也不是某段历史的记录，而是关于如何理解、如何操纵、如何从这些由无数小点点组成的画面中提取信息，甚至创造全新视觉体验的科学与艺术。 想象一下，你手中拿着一本关于“魔法”的书。只不过，这里的魔法不是挥舞魔杖，而是运用复杂的数学算法和逻辑思维。这本书就扮演着这样一位严谨的导师，它从最基础的概念讲起，比如“像素”——图像最基本的构成单位，就像乐高积木一样，每一块都有自己的颜色和位置，组合起来就形成了我们看到的各种画面。它会告诉你，一张彩色照片背后，其实藏着红、绿、蓝（RGB）三种基本颜色的不同深浅程度的叠加。 然后，它会深入到图像的“本质”——“灰度”。也就是说，一张图片即使是彩色的，我们也可以把它转换成只有黑、白、灰三种色调的图像。这就像给一张照片“褪色”，但这个过程背后涉及到对图像亮度和对比度的精确计算。本书会教你如何进行这种转换，以及为什么这样做很有意义。也许在某些应用中，灰度图像更容易进行后续的分析和处理。 “图像增强”是这本书中一个非常重要且实用的章节。这就像给你的照片进行“美颜”，但这里的“美颜”不是涂脂抹粉，而是通过科学的方法让图像变得更清晰、更具可读性。比如，当照片拍得太暗，或者光线不均匀时，这本书会教你如何通过调整图像的整体亮度、对比度，或者局部区域的亮度，让那些隐藏在黑暗中的细节显露出来。它会介绍各种算法，比如直方图均衡化，这个听起来有点专业，但其实就是通过调整图像像素的分布，让图像的灰度范围更广，从而提升对比度和清晰度。还有平滑处理，这就像给照片“磨皮”，去除画面中的噪点和细小的瑕疵，让图像看起来更干净。当然，它也会告诉你，过度的平滑可能会丢失一些重要的细节，所以处理需要恰到好处。 接着，这本书会带你进入“图像复原”的领域。这比简单的增强要复杂一些，因为图像复原旨在“逆转”图像在采集过程中遭受的某种“损害”，比如模糊、失真等。想象一下，一张因为相机晃动而模糊不清的照片，或者一张因为传输过程中数据丢失而出现斑点的老照片，这本书就会告诉你，如何利用一些数学模型和算法，尝试着去“猜测”原始图像的样子，并将其“恢复”出来。这就像侦探在调查案件，通过线索（图像的模糊程度、噪声的特点等）来推断出真相（原始图像）。 “色彩空间”是另外一个引人入胜的部分。我们平时看到的色彩，其实可以有很多种表示方式。书里会讲解不同色彩空间的区别，比如我们熟悉的RGB，以及在印刷、医学影像等领域常用的CMYK、HSV等。了解这些不同的色彩空间，对于我们进行更精细的色彩处理和转换至关重要。比如，在进行图像编辑时，你知道如何在不同的色彩空间之间进行切换，才能更准确地调整色彩饱和度、色调等属性。 “图像分割”则是本书中一项极具挑战性但又至关重要的技术。它就像给图像中的不同物体“画上边界线”，把一张完整的图片划分成若干个有意义的区域。比如，在一张包含人脸的照片中，分割技术可以帮助我们识别出人脸所在的区域，或者区分出背景和前景。这对于计算机视觉、医学影像分析等领域的应用至关重要。你会学到如何利用阈值分割、区域生长、边缘检测等方法，来“切割”出你想要关注的部分。 “形态学处理”是图像处理中一个非常形象化的分支。它借鉴了数学形态学的一些概念，对图像中的形状进行处理。比如，“腐蚀”操作可以让图像中的物体“瘦身”，去除细小的连接部分，而“膨胀”操作则可以让物体“变胖”，填补物体内部的小空洞。这些操作看似简单，但通过不同的组合，可以实现很多有趣的功能，比如去除细小的噪声颗粒，或者连接断开的线条。 “图像变换”是本书的另一个精彩篇章。它涉及到如何改变图像的“表现形式”，但保留其核心内容。最著名的例子莫过于傅里叶变换。这就像把一首复杂的交响乐分解成不同频率和幅度的基本音符。在图像处理中，傅里叶变换可以帮助我们分析图像的频率成分，从而实现诸如滤波、压缩等功能。你也会了解到离散余弦变换（DCT），它在图像压缩领域有着举足轻重的地位，比如JPEG格式就是基于DCT的。 “图像压缩”是本书中非常贴近我们生活的一个话题。我们每天都在使用和传输大量的图像，而这些图像的文件大小往往很大，如果能有效地压缩它们，就能节省大量的存储空间和传输带宽。本书会介绍不同的压缩原理，比如无损压缩（保证图像信息不丢失）和有损压缩（牺牲一些信息来换取更高的压缩率）。你会了解到JPEG、PNG等常见图像格式背后的压缩技术。 “图像复原”这个概念在书中会被反复提及，并以更深入的方式呈现。它不仅仅是简单的增强，而是尝试着去“逆转”图像在采集、传输过程中遭受的各种“破坏”。比如，当照片因为运动模糊而变得不清时，这本书会教你如何通过一些数学模型和算法，利用模糊的“轨迹”来推测出原始的清晰图像。这就像在玩一个“找茬”游戏，通过分析模糊的细节，来还原出本来的样子。 “边缘检测”也是图像处理中一个非常重要的技术。边缘是图像中亮度或颜色发生急剧变化的地方，它们通常对应着物体的轮廓。这本书会介绍如何利用不同的算子（比如Sobel算子、Canny算子）来寻找这些边缘，并生成“边缘图”。这些边缘信息对于后续的物体识别、形状分析等任务非常有用。 “特征提取”是本书的重中之重，尤其是在涉及到图像分析和识别的应用中。它指的是从图像中提取出能够代表图像内容的关键信息，这些信息可以是颜色、纹理、形状、或者更复杂的特征描述符。这些特征就像一张“名片”，能够区分出不同的图像或物体。你会学到各种各样的特征提取方法，为后续的机器学习和人工智能应用打下基础。 这本书还会涉及一些更高级的主题，比如“图像纹理分析”，它关注的是图像的“质感”，比如木头的纹理、布料的纹理等。还有“图像复原”的更复杂场景，例如如何处理被污染的图像。 总而言之，这本书《数字图像处理》不是一本故事书，它是一本关于“如何看懂”和“如何重塑”图像的指南。它用严谨的数学语言和清晰的逻辑，为你揭示了数字图像背后的奥秘，让你能够理解那些看似神奇的图像处理效果是如何实现的，并且为你掌握这些技术，将它们应用到各种实际场景中，提供了坚实的基础。无论你是对计算机视觉感兴趣的学生，还是需要在工作中处理图像的专业人士，这本书都将是你探索数字图像世界的宝贵财富。它教会你用一种全新的视角去观察世界，用算法的力量去改造和理解视觉信息。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格给我一种强烈的割裂感。前半部分，作者似乎努力想用一种亲切、引导性的口吻来介绍背景知识，试图拉近与读者的距离。但一进入到公式推导和定理证明的部分，风格立刻一百八十度大转弯，变得极其晦涩和学术化，充满了复杂的数学符号和冗长的从句，阅读体验如同在攀登一座陡峭且布满荆棘的山峰。更要命的是，章节之间的逻辑跳跃性很大。比如，在讲完形态学操作后，下一章可能直接跳到了色彩空间的高级量化，中间完全没有过渡或必要的桥接内容，让读者很难构建起一个连贯的知识网络。我常常需要频繁地翻阅前几章的内容，才能理解当前章节中某个术语的上下文，这极大地打断了阅读的流畅性。对于一个试图系统学习这门学科的人来说，这种“知识点堆砌”而非“知识体系构建”的编排方式，是学习效率的最大杀手。它要求读者自己去梳理脉络，这无疑违背了教材应该承担的导引责任。

评分☆☆☆☆☆

这本号称“权威”的数字图像处理教材，初拿到手时，着实让人眼前一亮。那厚实的装帧，仿佛预示着内容的深度与广度。然而，翻开内页，那种期待感却如同被冷水浇灭。首先映入眼帘的是大量基础到令人发指的章节，什么像素点的定义、图像的几何变换，这些内容即便是自学过信号处理的初学者也能轻易掌握，书中用了大篇幅进行冗长且缺乏新意的阐述，仿佛在刻意拉长篇幅。更令人失望的是，对于现代图像处理的核心技术，比如深度学习在图像分割、目标检测中的应用，几乎只字不提，或者只是寥寥数语带过，仿佛作者生活在十年前的学术圈。我本以为能在这本书里找到一些前沿的算法解析，或者至少是扎实的工程实践案例，结果却发现内容陈旧得让人难以接受。排版上，虽然谈不上粗糙，但那些密集的公式和略显过时的图例，更像是工业时代的产物，而非面向未来读者的学习资料。整体而言，如果你的目标是入门最基础的理论概念，或许它能勉强充当一本字典，但若想真正踏入现代数字图像处理的殿堂，这本书给出的指引实在是太有限了，更像是一份过期的参考手册，而非引领潮流的指南。

评分☆☆☆☆☆

从排版和视觉设计的角度来看，这本书的处理实在是不够“与时俱进”。整个页面的色调偏暗，大量的黑白图例，使得原本复杂的空间结构和细节信息难以被清晰地捕捉。例如，在对比不同的滤波效果时，如果原图的细节区分度不高，经过处理后更是难以分辨优劣。如今的数字图像处理教学，早已普遍采用彩色、高分辨率的案例图来直观展示算法的强大或局限性，但在这本书中，我们看到的很多“经典”案例图，分辨率低得让人想叹气。更别提索引和目录的设计了，查找特定知识点需要花费不少时间，缺乏现代书籍中常见的交叉引用和关键词标注系统。这使得它在作为案头参考书时，显得力不从心。如果把这本书放回到一个现代化的图书馆里，它那陈旧的外观和略显拥挤的版面，很容易被那些设计更简洁、图文并茂的新书所淹没，实在未能体现出其内容的“分量”。

评分☆☆☆☆☆

我个人对本书的最大不适应，是它对实际工程问题的关注度严重不足。图像处理这门学科，从诞生之初就带有极强的应用色彩，无论是医学影像分析、遥感卫星图处理，还是日常的视频压缩和增强，都离不开对真实世界约束条件的考量。然而，这本书似乎更热衷于在理想化的数学模型中进行推演。比如，在讨论运动模糊去除时，书中花了大量篇幅去解释维纳滤波的数学原理，但几乎没有提及在实际采集场景中，如何准确估计模糊核（PSF）——这恰恰是应用中最困难的一步。它避开了诸如传感器噪声的特性分析、计算资源的限制、实时性要求等现实挑战。读完此书，我感觉自己像是刚刚掌握了制造一把精美工艺品的图纸，但却对如何在喧闹、灰尘弥漫的工厂车间里真正组装出成品感到一片茫然。对于希望将理论知识转化为市场竞争力的人来说，这本书提供的“解决方案”总是停留在理论层面，缺乏必要的、来自工业界经验的打磨与淬炼。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本厚砖头的时候，我最关心的就是它在算法实现上的讲解是否足够细致入微。毕竟，理论再好，如果不能转化为实际操作的经验，那对工程师来说价值就大打折扣了。不幸的是，这本书在这一块的处理上显得非常保守且含糊。它会列出傅里叶变换在滤波中的作用，却很少深入探讨在不同噪声环境下，具体选择何种滤波器核（比如高斯核的大小、伽马函数的选择依据），以及这些选择如何影响最终的计算效率和视觉效果。书中提供的代码示例，如果存在的话，也大多是伪代码或者非常简化的C语言片段，完全缺乏与主流库（如OpenCV或更现代的Python生态系统）的有效结合。这使得读者在合上书本，准备动手实践时，会立刻陷入茫然——如何将这些抽象的数学描述转化为高效、可维护的代码？作者似乎默认读者已经拥有极强的自学能力去填补这些“实践鸿沟”，但对于一本教学用书而言，这种跳跃式的教学方法是极不负责任的。它更像是一本纯理论的数学专著，而非一本旨在培养实践能力的工具书。