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李云红，屈海涛 著

图书标签:

• 数字图像处理
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• 图像分析
• 计算机视觉
• 模式识别
• 数字信号处理
• 数学形态学
• 图像分割
• 图像增强
• 图像复原

店铺： 琅琅图书专营店

出版社： 北京大学出版社

ISBN：9787301203392

商品编码：29614518168

包装：平装

出版时间：2012-05-01

图书基本信息
图书名称	数字图像处理	作者	李云红,屈海涛
定价	36.00元	出版社	北京大学出版社
ISBN	9787301203392	出版日期	2012-05-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装
开本	12k	商品重量	0.481Kg

内容简介

李云红等编著的《数字图像处理》介绍了数字图像处理的特点与发展及数字图像的基础知识。在此基础上，详细论述了图像增强、图像分割与边缘检测、图像的几何变换、频域处理、数学形态学及其应用、彩色图像处理、图像编码、图像复原等内容。全书内容紧凑，重点突出，理论与实践并重，列举了大量的MATLAB图像处理程序。全书共10章，其中包括：绪论、数字图像处理基础、图像的几何变换、图像的频域变换、图像增强、图像复原、图像分割、数学形态学及其应用、彩色图像处理、图像压缩编码，每章末均附有习题。附录给出了MATLAB图像处理工具箱函数、图像处理技术常用英汉术语对照、图像处理数学基础。《数字图像处理》可供从事信号与信息处理、通信工程、电子科学与技术、信息工程、自动控制、计算机科学与技术、地球物理、生物工程、生物医学工程、物理、化学、医学、遥感等领域的大学教师和科技工作者、研究生、大学本科高年级学生及工程技术人员参考使用。

作者简介

目录

编辑推荐

李云红等编著的《数字图像处理》共分10章，首先介绍了数字图像处理的特点与发展、数字图像基础知识；在此基础上，详细论述了图像增强、图像分割与边缘检测、图像的几何变换、频域处理、数学形态学及其应用、彩色图像处理、图像特征与理解、图像编码、图像复原等内容，*后通过几个工程实例阐述了数字图像处理技术的应用。

文摘

序言

《视觉的炼金术：探索数字图像的奥秘》 在我们日益被视觉信息包围的时代，数字图像早已超越了单纯的记录工具，成为我们理解世界、表达情感、推动科技发展的关键媒介。《视觉的炼金术：探索数字图像的奥秘》这本书，并非旨在提供一本枯燥的技术手册，而是希望带领读者踏上一场精彩纷呈的视觉探索之旅。我们将一同揭开数字图像背后隐藏的科学原理，洞察它们是如何被创造、处理、分析，并最终转化为我们眼前生动鲜活的画面的。 本书的开篇，将带领我们追溯数字图像的源头。从最早的光学成像原理，到像素作为基本单元的诞生，再到色彩空间的构建，我们都会一一梳理。读者将了解到，我们所见的每一幅画面，无论多么细腻真实，其本质都是由无数个微小的、带有特定亮度与色彩信息的点——像素——拼接而成。我们将深入浅出地介绍不同色彩模型，如RGB、CMYK，以及它们在不同应用场景下的独特价值。还会触及灰度图像的处理，理解像素值如何映射到不同的灰度等级，以及这其中的数学基础。 接着，我们将聚焦于数字图像的“捕捉”过程，也就是图像的获取。这部分内容将不仅仅局限于数码相机或扫描仪的工作原理，更会探讨更广泛的图像采集技术。例如，医学影像技术（如X射线、CT、MRI）是如何将人体内部的结构转化为可见数字图像的？遥感技术又是如何从太空中获取地球表面的地理信息图像的？我们将剖析传感器的工作原理，理解光子如何被转化为电信号，以及模数转换（ADC）在这一过程中扮演的关键角色。同时，还会讨论图像的噪声问题，这是在图像获取过程中不可避免的干扰，并简要介绍一些初步的降噪思路。 本书的重头戏，无疑是数字图像的“处理”环节。这里将是炼金术真正施展魔法的地方。我们不会止步于简单的亮度、对比度调整，而是会深入到更复杂的图像增强技术。例如，如何利用直方图均衡化来提升图像的整体视觉效果，使之在不同光照条件下都清晰可见？如何利用边缘检测算法，如Sobedgey或Canny算子，来勾勒出图像中物体的轮廓，这对于后续的图像分析至关重要？我们会详细讲解这些算法背后的数学原理，并辅以直观的解释，让读者明白它们是如何工作的。 此外，我们还会探讨图像的滤波技术。滤波不仅仅是为了去除噪声，更是为了突出图像中的特定特征，或者模糊掉不必要的细节。读者将了解到不同类型的滤波器，如高斯滤波器、中值滤波器，以及它们在锐化、平滑等方面的应用。还会涉及频率域的图像处理，解释傅里叶变换如何将图像从空间域转换到频率域，以及在频率域进行滤波的优势和原理。 本书还将深入探讨图像的“分割”技术。图像分割是将图像划分为若干个有意义的区域或对象的关键步骤，它是实现更高级图像分析任务的基础。我们将介绍经典的分割方法，如阈值分割、区域生长法，以及更现代的基于边缘和区域的分割方法。还会触及一些基于机器学习的分割技术，它们如何在海量数据中学习并识别出特定的对象。读者将理解，分割技术在自动驾驶、医疗诊断、工业检测等领域有着多么广泛的应用。 当然，图像的“分析”与“识别”是数字图像处理的终极目标之一。本书将引你进入这个充满挑战又令人兴奋的领域。我们将探讨特征提取技术，如何从图像中提取出具有代表性的信息，比如形状、纹理、颜色特征。还会介绍一些经典的模式识别方法，如模板匹配、支持向量机（SVM），以及更先进的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）。读者将了解到，这些技术是如何让计算机“看懂”图像，并能够识别出其中的物体、场景甚至情感。 本书还会涵盖一些重要的图像应用领域，展示数字图像处理的强大力量。例如，在医学影像中，数字图像处理是如何辅助医生进行疾病诊断的？在计算机视觉领域，它又是如何驱动自动驾驶汽车感知世界的？在艺术创作中，它又如何为艺术家提供无限的创意可能？在数字水印和信息隐藏方面，数字图像处理又扮演着怎样的角色？通过这些案例，读者将对数字图像处理的实际价值有更深刻的认识。 为了让抽象的理论变得触手可及，本书将尽可能地使用生动形象的比喻和图示，避免冗余的数学推导，而是注重概念的理解。我们相信，即使是没有深厚数学背景的读者，也能在阅读过程中感受到数字图像处理的魅力。我们将鼓励读者去思考，去实践，去观察我们身边的数字图像，从而更深刻地理解它们是如何被创造和应用的。 《视觉的炼金术：探索数字图像的奥秘》旨在成为一本兼具科学严谨性和人文关怀的读物。我们希望通过这本书，能够点燃您对数字图像处理的好奇心，激发您对视觉世界更深层次的探索欲望。无论您是初学者，还是希望巩固知识的专业人士，亦或是对科技充满兴趣的普通读者，都能从中获得启发和乐趣。这本书将为您打开一扇了解我们所处数字时代核心技术的窗户，让您在每一次看到数字图像时，都能感受到背后那份精妙的“视觉炼金术”。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字图像处理》实在是让人眼前一亮，尤其是对于我这种初入数字图像处理领域的新手来说，简直就是一座知识的宝库。它的叙述方式非常平易近人，即便是那些听起来高深莫测的算法和理论，作者也能用清晰易懂的语言加以阐释。我特别喜欢它在讲解傅里叶变换、小波分析这些核心概念时所采用的图文并茂的方式，那些精心绘制的示意图，让我对抽象的数学原理有了直观的认识，一下子就明白了它们在图像增强、去噪、压缩中的实际作用。书中对各种滤波器的介绍也非常到位，从最基础的均值滤波到更复杂的维纳滤波，每一种都有详尽的数学推导和实际效果对比，让我能根据不同的应用场景做出最优选择。而且，它并没有止步于理论的讲解，每一章的末尾都配有大量的习题和编程实践建议，这极大地激发了我动手实践的欲望，让我能够真正将学到的知识转化为解决实际问题的能力。可以说，这本书为我搭建了一个坚实而全面的数字图像处理知识框架，是我未来深入研究道路上不可或缺的向导。

评分☆☆☆☆☆

读完这本《数字图像处理》，我最大的感受就是其内容的深度和广度令人印象深刻。它不仅仅停留在基础的图像增强和复原层面，更是深入探讨了更前沿的图像分割技术，特别是对基于能量最小化和深度学习的分割方法进行了细致的梳理，这在许多同类教材中是很少见的。作者对这些复杂模型的逻辑结构把握得极其精准，逻辑链条清晰，让人在阅读过程中不容易迷失方向。我尤其欣赏它在介绍图像压缩标准如JPEG和MPEG时的严谨性，不仅解释了背后的DCT变换原理，还深入剖析了量化和熵编码的细节，这对于理解现代多媒体技术至关重要。此外，书中对彩色图像处理的章节也处理得非常到位，从色彩空间转换的数学细节到不同模型的适用性分析，都体现了作者深厚的学术功底。这本书的参考文献列表也相当丰富，为想要继续深挖某个细分领域的读者指明了方向，绝不是一本只能泛泛而谈的入门读物，更像是一本可以伴随研究生涯成长的工具书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的魅力在于它构建了一种独特的“由表及里，再由里及表”的认知路径。作者没有一开始就抛出复杂的矩阵运算和高维空间概念，而是先从人眼如何感知图像入手，解释了亮度、对比度、色彩感知这些直观的现象，让读者对处理的对象有一个感性的认识。随后，才循序渐进地引入采样、量化这些数字化的基础步骤，使得整个过程的学习曲线非常平滑。最让我称道的是，它在讲解反卷积和盲去卷积这类在实际中极具挑战性的复原技术时，没有采用过于晦涩的术语堆砌，而是巧妙地运用了信号处理中的一些类比，帮助我们理解“如何消除卷积核带来的影响”这一核心难题。这种教学设计体现了作者深厚的教育经验，确保了即便是自学时，也能保持高度的专注和理解力，很少出现“读了后面忘了前面”的情况，真正做到了知识点的有机串联。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计简直是业界良心，阅读体验极佳。很多技术书籍为了塞入大量公式和图表，常常导致版面拥挤，阅读起来十分吃力，但《数字图像处理》的布局非常舒展，留白得当，公式和代码示例的格式统一规范，让人在长时间阅读后眼睛也不会感到强烈的疲劳感。更值得称道的是，它在介绍图像识别和特征提取时，所选取的案例都是非常贴近工程实际的，比如对边缘检测算子的剖析，不仅仅是罗列出Sobel和Laplacian，而是详细对比了它们在噪声环境下的表现差异，这种注重实际工程价值的编写风格，对我这样一名偏向应用的工程师来说，简直是福音。书中穿插的那些历史沿革的小知识点也很有趣，让人在学习枯燥的数学公式之余，能感受到这门学科的发展脉络和人文色彩。总而言之，从纸质的触感到内容的组织，这本书都透露出一种对读者体验的尊重，让人愿意沉下心去细细品味每一个章节。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的评价或许会稍显苛刻，因为它在某些新兴领域的内容更新速度上略显滞后。虽然它在传统数字图像处理的基石部分无可挑剔，特别是对图像形态学和频域滤波的讲解达到了教科书级别的标准，但面对当前人工智能浪潮下如生成对抗网络（GANs）在图像合成中的应用，或者更先进的深度卷积网络在图像去模糊中的应用，书中的探讨略显保守，更多的是点到为止，并未给出深入的架构剖析和实现细节。这或许是受限于出版周期，但对于渴望走在技术前沿的读者来说，可能会觉得需要在其他地方补充大量最新的资料。不过，瑕不掩瑜，正是这种对经典理论的扎实把握，才使得读者在面对新技术时，能够迅速理解其背后的数学原理，避免了盲目追逐热点的窘境。因此，我更倾向于将其视为一个极其可靠的“内功心法”修炼手册，而非紧跟市场热点的“招式大全”。