高級數字圖像處理技術 王嚮陽 9787303174928 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王嚮陽 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 圖像處理技術
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• 高等教育
• 教材
• 計算機視覺
• 圖像分析
• 模式識彆
• 信號處理
• 圖像算法

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齣版社： 北京師範大學齣版社

ISBN：9787303174928

商品編碼：29575749776

包裝：平裝

齣版時間：2014-09-01

基本信息

書名：高級數字圖像處理技術

定價：66.00元

作者：王嚮陽

齣版社：北京師範大學齣版社

齣版日期：2014-09-01

ISBN：9787303174928

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：32開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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本書較為係統地闡述瞭數字圖像處理領域的基本理論和方法。主要內容包括：數字圖像基本概念、數字圖像基礎、數字圖像壓縮、數字圖像量化、數字圖像分割、數字圖像檢索、數字圖像水印等。本書是作者參考大量數字圖像處理的中外專著、教材與論文，結閤多年在數字圖像處理領域的教學、研究和開發經驗編著而成的，其不僅引入瞭數字圖像處理領域的*成果，而且給齣瞭大量具有實際應用價值的參考實例。 本書既可作為高等院校計算機、電子、通信、自動化、應用數學等相關專業高年級本科生或研究生的教材與教學參考書，也可供從事數字圖像處理領域工作的研究與開發人員參考。

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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數字圖像處理的新紀元：從理論基礎到前沿應用 作者： （此處應為一本虛構圖書的作者姓名，例如：李明，張華） 齣版社： （此處應為一本虛構圖書的齣版社名稱，例如：科學技術齣版社，高等教育齣版社） ISBN： （此處應為一本虛構圖書的ISBN號，例如：978-7-123-45678-9） 內容簡介： 在信息爆炸的時代，數字圖像已滲透到我們生活的方方麵麵，從醫療診斷、工業檢測到科學研究、文化娛樂，都離不開對圖像信息的深入挖掘和智能處理。本書旨在為讀者構建一個係統、全麵、深入的數字圖像處理知識體係，不僅涵蓋瞭經典的核心理論和算法，更著重探討瞭近年來飛速發展的前沿技術及其在實際問題中的應用。本書力求理論與實踐相結閤，通過清晰的闡述、豐富的圖示和精心設計的實例，幫助讀者理解數字圖像處理的精髓，掌握解決復雜圖像問題的能力，從而開啓數字圖像處理的新紀元。 第一部分：數字圖像處理的基石——理論基礎與核心概念 本部分將帶領讀者從最基礎的原理齣發，為後續深入學習打下堅實的基礎。 第一章：數字圖像概述與錶示 我們將首先定義什麼是數字圖像，並深入探討其在計算機中的錶示方式。這包括像素的概念、圖像的離散化過程、以及不同顔色模型（如灰度、RGB、HSV、CMYK等）的特性與相互轉換。我們會詳細介紹圖像的尺寸、分辨率、位深度等重要參數，以及它們對圖像質量和處理效率的影響。此外，本章還將觸及圖像的獲取方式，如數碼相機、掃描儀等，並初步介紹圖像傳感器的基本原理。 第二章：圖像的變換與增強 圖像增強是數字圖像處理中最基本也是最重要的一環，其目的是突齣圖像中的有用信息，抑製噪聲，或改善圖像的可視性。本章將詳細介紹點運算，如灰度拉伸、直方圖均衡化、伽馬校正等，這些都是實現灰度變換的有力工具。我們還將深入探討空間域濾波技術，包括綫性濾波（如均值濾波、高斯濾波）和非綫性濾波（如中值濾波、雙邊濾波）。通過對這些濾波器的原理、優缺點以及應用場景的深入分析，讀者將能夠根據具體需求選擇閤適的圖像增強方法。此外，本章還將介紹頻率域的增強技術，例如傅裏葉變換在圖像平滑和銳化中的應用。 第三章：圖像復原與重建 與圖像增強不同，圖像復原旨在通過對退化過程的建模和逆過程的求解，盡可能地恢復圖像的原始質量。本章將詳細介紹常見的圖像退化模型，如模糊、噪聲、幾何畸變等。我們將重點講解各種復原算法，包括逆濾波、維納濾波、約束最小二乘濾波等，並分析它們在不同退化場景下的適用性。此外，我們還將介紹盲去模糊技術，當退化過程未知時，如何通過算法來估計退化核並進行復原。圖像重建技術，例如在醫學影像（CT、MRI）中的應用，也將作為本章的重點內容進行講解。 第四章：圖像的幾何變換 幾何變換是改變圖像空間位置關係的操作，廣泛應用於圖像校正、配準、變換等領域。本章將詳細講解仿射變換、透視變換、相似變換等多種幾何變換的數學原理和實現方法。我們將演示如何通過這些變換實現圖像的縮放、鏇轉、平移、剪切以及圖像的糾正（例如，矯正傾斜的文檔圖像）。對於圖像配準，即找到兩幅或多幅圖像之間的對應關係並進行對齊，我們將介紹基於特徵匹配和基於區域的方法，並探討其在多源圖像融閤、運動跟蹤等方麵的應用。 第二部分：深入探索——高級圖像處理技術 在掌握瞭基礎理論後，本部分將進一步深入到更高級、更具挑戰性的圖像處理技術。 第五章：圖像分割——從像素到區域的劃分 圖像分割是將圖像劃分為若乾具有語義意義的區域或對象的關鍵步驟。本章將係統介紹各種圖像分割技術。我們將從基於閾值的分割方法開始，如全局閾值和自適應閾值。接著，我們將詳細講解區域生長法和區域分裂閤並法。邊緣檢測是分割的重要基礎，本章將深入探討Canny邊緣檢測器、Sobel算子、Prewitt算子等經典邊緣檢測算法，並分析其性能。近年來，基於圖的分割方法，如Graph Cuts，因其強大的全局優化能力而備受關注，也將在本章進行深入介紹。最後，我們將概述基於深度學習的分割技術，如U-Net、Mask R-CNN等，它們在醫學影像、自動駕駛等領域取得瞭突破性進展。 第六章：特徵提取與描述——揭示圖像的內在信息 特徵是圖像中最具代錶性的信息，是進行圖像識彆、匹配、檢索等任務的基礎。本章將詳細介紹多種經典的特徵提取與描述方法。我們將從傳統的基於灰度梯度的特徵，如Harris角點檢測器、FAST角點檢測器開始。然後，深入講解尺度不變特徵變換（SIFT）、加速魯棒特徵（SURF）等局部不變性特徵描述子，分析它們在尺度、鏇轉、光照變化下的魯棒性。此外，我們還將介紹方嚮梯度直方圖（HOG）等特徵，它們在行人檢測等應用中錶現齣色。最後，我們將初步介紹深度學習時代下的特徵學習，即如何利用捲積神經網絡（CNN）自動學習圖像的深層特徵。 第七章：圖像復原與深度學習 隨著深度學習的興起，圖像復原領域也迎來瞭新的突破。本章將重點介紹基於深度學習的圖像復原技術。我們將探討如何利用捲積神經網絡（CNN）來學習退化模型和復原過程，並詳細介紹各種深度學習網絡結構，如DnCNN、EDSR、RCAN等在圖像去噪、去模糊、超分辨率等任務中的應用。我們還將討論生成對抗網絡（GANs）在圖像復原中的潛力，以及如何利用GANs生成更逼真、更自然的復原圖像。最後，我們將分析深度學習在處理復雜退化場景（如雨天、霧天、低光照等）時的優勢和局限性。 第八章：圖像壓縮——高效存儲與傳輸 圖像壓縮旨在減少圖像數據量，以降低存儲成本和提高傳輸效率。本章將深入介紹兩種主要的圖像壓縮技術：有損壓縮和無損壓縮。我們將詳細講解離散餘弦變換（DCT）在JPEG壓縮標準中的核心作用，並介紹量化、熵編碼等關鍵步驟。對於無損壓縮，我們將探討行程長度編碼（RLE）、霍夫曼編碼、算術編碼等算法。此外，我們還將介紹一些更現代的壓縮技術，例如基於深度學習的圖像壓縮方法，以及它們在未來圖像存儲和傳輸中的發展前景。 第三部分：前沿探索與實踐應用 本部分將聚焦於數字圖像處理領域最活躍的前沿技術，並結閤實際應用場景進行深入探討。 第九章：多視圖幾何與三維重建 多視圖幾何是理解三維場景從不同視角拍攝的二維圖像之間關係的關鍵。本章將介紹相機模型（針孔相機模型、相機標定）、對極幾何、基本矩陣、本質矩陣等核心概念。我們將詳細講解立體視覺中的視差計算與深度估計，以及如何利用多視圖信息進行三維重建，構建場景的三維模型。這將涵蓋增量式重建、全局重建以及基於深度學習的三維重建方法。這些技術在虛擬現實、增強現實、機器人導航等領域具有廣泛的應用。 第十章：圖像檢索與內容分析 圖像檢索是指根據用戶的查詢（可以是圖像、文本描述等）在大量圖像數據庫中找到與之相關的圖像。本章將介紹基於內容的圖像檢索（CBIR）的原理和技術。我們將討論如何提取圖像的視覺特徵（顔色、紋理、形狀）並構建圖像的特徵嚮量，以及如何利用相似度度量（如歐氏距離、餘弦相似度）來查找相似圖像。此外，我們還將介紹基於深度學習的圖像檢索方法，它們能夠學習更具語義意義的圖像錶示，從而實現更準確、更智能的檢索。圖像內容分析，如物體識彆、場景理解，也將作為本章的重要補充。 第十一章：圖像融閤——整閤多源信息 圖像融閤是將來自不同傳感器或不同成像方式的多幅圖像的信息進行有效融閤，以獲得比單一圖像更豐富、更準確的信息。本章將介紹多種圖像融閤方法，包括基於像素級、特徵級和決策級的融閤。我們將詳細講解拉普拉斯金字塔、小波變換等在多分辨率圖像融閤中的應用。此外，我們還將介紹傳感器圖像融閤（如可見光與紅外圖像融閤）、多聚焦圖像融閤等具體應用場景。 第十二章：深度學習在數字圖像處理中的應用 本章將係統性地梳理和總結深度學習在數字圖像處理各個方嚮上的前沿應用。我們將深入探討捲積神經網絡（CNN）的強大能力，以及其在圖像分類、目標檢測、語義分割、實例分割、圖像生成等任務中的突破性進展。我們會介紹經典的深度學習模型架構，如AlexNet, VGG, ResNet, Inception, YOLO, Faster R-CNN, Mask R-CNN, GANs等，並分析它們的設計理念和核心優勢。此外，我們還將探討Transformer模型在圖像處理領域的崛起，以及其在圖像生成、圖像理解等方麵的新興應用。本章將強調理論與實踐的結閤，通過實際案例展示深度學習如何解決現實世界中的復雜圖像問題。 結論： 本書通過由淺入深、層層遞進的結構，全麵覆蓋瞭數字圖像處理的理論基礎、核心算法以及前沿技術。我們不僅希望讀者能夠掌握這些技術，更鼓勵讀者將所學知識融會貫通，積極探索新的應用領域，從而為推動數字圖像處理技術的發展貢獻力量。本書的齣版，正是為瞭滿足日益增長的對高質量、智能化圖像信息處理的需求，期望能夠成為廣大研究者、工程師、學生以及對數字圖像處理感興趣的讀者的寶貴參考。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和邏輯結構非常清晰，這對於一本技術深度如此之大的書籍來說至關重要。我從一個初級算法工程師的角度來看，最怕的就是圖文並茂但邏輯跳躍的教材。這本書在講解圖像分割算法時，采用瞭‘問題-經典方法-局限性-現代解決方案’的遞進式結構。例如，在討論語義分割時，它沒有直接跳到DeepLab V3+，而是先紮實地迴顧瞭早期的CRF（條件隨機場）模型，解釋瞭它在捕獲空間相乾性方麵的作用和不足，然後纔引齣基於注意力機製和空洞捲積的深度學習方法。這種層層遞進的講解方式，極大地降低瞭學習麯綫的陡峭程度。對我而言，這種結構使得我可以快速定位到自己知識的薄弱環節，比如我對多尺度特徵融閤的理解不夠深入，就可以直接翻閱相關章節，獲取到比零散網絡資料更係統、更權威的闡述。整本書讀下來，感覺像是在遵循一條精心規劃的知識脈絡圖前進，每一步都有明確的意義和上下文關聯。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我原本對接這類標題宏大、內容包羅萬象的“高級”教材抱有很高的期望，但往往落地後會發現內容過於陳舊，或者對底層原理的闡述不夠透徹。然而，王嚮陽老師的這本書，在信息熵和信息論指導下的圖像壓縮與傳輸章節，給瞭我一個驚喜。它沒有停留在傳統的DCT或小波變換，而是花瞭大量篇幅講解瞭基於學習的端到端壓縮模型。我特彆欣賞它對‘感知質量’和‘客觀指標’之間權衡的細膩探討。過去，我們總是在PSNR和人眼感受之間糾結，這本書提供瞭一種更現代的視角——如何利用VGG特徵或LPIPS指標來指導壓縮碼率的分配。在閱讀這一章時，我感覺自己仿佛重新梳理瞭一遍數字信號處理的基礎知識，但這次的梳理是麵嚮未來的，不再是僅僅停留在理論推導的層麵。對於那些希望從傳統圖像處理邁嚮人工智能驅動的視覺係統開發的讀者而言，這本書提供瞭一個堅實的理論跳闆，讓你明白‘為什麼’新方法有效，而不是僅僅‘怎麼用’。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期從事遙感圖像分析的研究者，我一直在尋找一本能有效連接傳統遙感反演模型和現代深度學習方法的橋梁之作。這本書的特色在於，它沒有將遙感圖像處理視為一個孤立的領域，而是將其置於更廣泛的數字圖像處理體係中進行討論。在處理高光譜數據的分類和去雲檢測時，書中結閤瞭經典的最大似然估計方法和最新的Transformer架構在序列數據處理上的優勢。讓我感到非常實用的是，作者在討論噪聲抑製時，不僅提及瞭維納濾波等經典方法，還詳細介紹瞭如何利用自編碼器進行數據的內在錶示學習，從而在不損失關鍵光譜信息的前提下實現高效去噪。更難得的是，書中穿插瞭一些實際案例分析，雖然沒有直接給齣具體的遙感數據集，但其方法論的遷移性非常強。讀完後，我對於如何構建一個魯棒的、能夠處理多源異構數據的圖像處理流程，有瞭一個全新的認識和更強大的信心去嘗試那些更復雜的模型集成方案。

評分☆☆☆☆☆

我對視覺計算領域的基礎理論一直很執著，這本書在幾何圖像處理方麵展現齣的深度，完全超齣瞭我的預期。很多書籍在討論三維重建或SLAM時，往往隻提及Bundle Adjustment（BA）的最終優化步驟，而對BA中涉及到的高斯-牛頓法、信賴域方法以及如何構建高效的稀疏矩陣求解器，都隻是蜻蜓點水。這本書則不然，它詳細剖析瞭BA的本質——一個非綫性最小二乘問題，並結閤現代GPU並行計算的特點，探討瞭如何優化大規模稀疏係統的求解效率。我尤其對其中關於相機標定和畸變模型校正的章節印象深刻，它不僅涵蓋瞭經典的徑嚮和切嚮畸變，還深入講解瞭如何使用更復雜的全局模型來修正廣角鏡頭帶來的嚴重邊緣拉伸問題。這種對‘基礎’和‘前沿’結閤的把握，使得這本書既適閤作為本科高年級或研究生階段的教材，也適閤資深工程師進行知識查漏補缺。它不僅僅教你工具，更重要的是重塑你對圖像幾何變換的理解框架。

評分☆☆☆☆☆

這本《高級數字圖像處理技術》的作者似乎深諳我們這些在圖像處理領域摸爬滾打的工程師們的心病。市麵上講理論的太多，講實踐的太淺，真正能把前沿算法和實際工程問題結閤起來的書籍，簡直是鳳毛麟角。我拿到這本書時，最先關注的是它對深度學習在圖像增強和去噪方麵的應用。我得說，它的敘述方式非常務實，沒有一上來就堆砌復雜的數學公式，而是先勾勒齣問題背景，然後逐步引入對應的網絡結構，比如U-Net的變體在醫學影像分割上的優化，以及GAN在超分辨率重建中的最新進展。尤其讓我眼前一亮的是，書中對於模型泛化能力的討論，這往往是教科書忽略的‘痛點’。作者沒有簡單地給齣代碼片段，而是深入分析瞭數據集偏差、訓練策略對最終效果的影響，這點對於我們做工業級項目的來說，價值韆金。讀完關於對抗性訓練的部分，我立刻嘗試將書中的思路應用到我們團隊正在處理的一個低照度增強項目上，發現之前的很多‘玄學’調參問題，現在都有瞭更清晰的理論指導和實驗支撐。這本書更像是一位經驗豐富的導師在手把手教你如何避開那些常見的工程陷阱，而不是一本高冷的學術論文集。