數字圖像處理 9787301203392 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李雲紅，屈海濤 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 圖像處理
• 圖像分析
• 計算機視覺
• 模式識彆
• 數字信號處理
• 數學形態學
• 圖像分割
• 圖像增強
• 圖像復原

店鋪： 琅琅圖書專營店

齣版社： 北京大學齣版社

ISBN：9787301203392

商品編碼：29614518168

包裝：平裝

齣版時間：2012-05-01

圖書基本信息
圖書名稱	數字圖像處理	作者	李雲紅,屈海濤
定價	36.00元	齣版社	北京大學齣版社
ISBN	9787301203392	齣版日期	2012-05-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝
開本	12k	商品重量	0.481Kg

內容簡介

李雲紅等編著的《數字圖像處理》介紹瞭數字圖像處理的特點與發展及數字圖像的基礎知識。在此基礎上，詳細論述瞭圖像增強、圖像分割與邊緣檢測、圖像的幾何變換、頻域處理、數學形態學及其應用、彩色圖像處理、圖像編碼、圖像復原等內容。全書內容緊湊，重點突齣，理論與實踐並重，列舉瞭大量的MATLAB圖像處理程序。全書共10章，其中包括：緒論、數字圖像處理基礎、圖像的幾何變換、圖像的頻域變換、圖像增強、圖像復原、圖像分割、數學形態學及其應用、彩色圖像處理、圖像壓縮編碼，每章末均附有習題。附錄給齣瞭MATLAB圖像處理工具箱函數、圖像處理技術常用英漢術語對照、圖像處理數學基礎。《數字圖像處理》可供從事信號與信息處理、通信工程、電子科學與技術、信息工程、自動控製、計算機科學與技術、地球物理、生物工程、生物醫學工程、物理、化學、醫學、遙感等領域的大學教師和科技工作者、研究生、大學本科高年級學生及工程技術人員參考使用。

作者簡介

目錄

編輯推薦

李雲紅等編著的《數字圖像處理》共分10章，首先介紹瞭數字圖像處理的特點與發展、數字圖像基礎知識；在此基礎上，詳細論述瞭圖像增強、圖像分割與邊緣檢測、圖像的幾何變換、頻域處理、數學形態學及其應用、彩色圖像處理、圖像特徵與理解、圖像編碼、圖像復原等內容，*後通過幾個工程實例闡述瞭數字圖像處理技術的應用。

文摘

序言

《視覺的煉金術：探索數字圖像的奧秘》 在我們日益被視覺信息包圍的時代，數字圖像早已超越瞭單純的記錄工具，成為我們理解世界、錶達情感、推動科技發展的關鍵媒介。《視覺的煉金術：探索數字圖像的奧秘》這本書，並非旨在提供一本枯燥的技術手冊，而是希望帶領讀者踏上一場精彩紛呈的視覺探索之旅。我們將一同揭開數字圖像背後隱藏的科學原理，洞察它們是如何被創造、處理、分析，並最終轉化為我們眼前生動鮮活的畫麵的。 本書的開篇，將帶領我們追溯數字圖像的源頭。從最早的光學成像原理，到像素作為基本單元的誕生，再到色彩空間的構建，我們都會一一梳理。讀者將瞭解到，我們所見的每一幅畫麵，無論多麼細膩真實，其本質都是由無數個微小的、帶有特定亮度與色彩信息的點——像素——拼接而成。我們將深入淺齣地介紹不同色彩模型，如RGB、CMYK，以及它們在不同應用場景下的獨特價值。還會觸及灰度圖像的處理，理解像素值如何映射到不同的灰度等級，以及這其中的數學基礎。 接著，我們將聚焦於數字圖像的“捕捉”過程，也就是圖像的獲取。這部分內容將不僅僅局限於數碼相機或掃描儀的工作原理，更會探討更廣泛的圖像采集技術。例如，醫學影像技術（如X射綫、CT、MRI）是如何將人體內部的結構轉化為可見數字圖像的？遙感技術又是如何從太空中獲取地球錶麵的地理信息圖像的？我們將剖析傳感器的工作原理，理解光子如何被轉化為電信號，以及模數轉換（ADC）在這一過程中扮演的關鍵角色。同時，還會討論圖像的噪聲問題，這是在圖像獲取過程中不可避免的乾擾，並簡要介紹一些初步的降噪思路。 本書的重頭戲，無疑是數字圖像的“處理”環節。這裏將是煉金術真正施展魔法的地方。我們不會止步於簡單的亮度、對比度調整，而是會深入到更復雜的圖像增強技術。例如，如何利用直方圖均衡化來提升圖像的整體視覺效果，使之在不同光照條件下都清晰可見？如何利用邊緣檢測算法，如Sobedgey或Canny算子，來勾勒齣圖像中物體的輪廓，這對於後續的圖像分析至關重要？我們會詳細講解這些算法背後的數學原理，並輔以直觀的解釋，讓讀者明白它們是如何工作的。 此外，我們還會探討圖像的濾波技術。濾波不僅僅是為瞭去除噪聲，更是為瞭突齣圖像中的特定特徵，或者模糊掉不必要的細節。讀者將瞭解到不同類型的濾波器，如高斯濾波器、中值濾波器，以及它們在銳化、平滑等方麵的應用。還會涉及頻率域的圖像處理，解釋傅裏葉變換如何將圖像從空間域轉換到頻率域，以及在頻率域進行濾波的優勢和原理。 本書還將深入探討圖像的“分割”技術。圖像分割是將圖像劃分為若乾個有意義的區域或對象的關鍵步驟，它是實現更高級圖像分析任務的基礎。我們將介紹經典的分割方法，如閾值分割、區域生長法，以及更現代的基於邊緣和區域的分割方法。還會觸及一些基於機器學習的分割技術，它們如何在海量數據中學習並識彆齣特定的對象。讀者將理解，分割技術在自動駕駛、醫療診斷、工業檢測等領域有著多麼廣泛的應用。 當然，圖像的“分析”與“識彆”是數字圖像處理的終極目標之一。本書將引你進入這個充滿挑戰又令人興奮的領域。我們將探討特徵提取技術，如何從圖像中提取齣具有代錶性的信息，比如形狀、紋理、顔色特徵。還會介紹一些經典的模式識彆方法，如模闆匹配、支持嚮量機（SVM），以及更先進的深度學習模型，如捲積神經網絡（CNN）。讀者將瞭解到，這些技術是如何讓計算機“看懂”圖像，並能夠識彆齣其中的物體、場景甚至情感。 本書還會涵蓋一些重要的圖像應用領域，展示數字圖像處理的強大力量。例如，在醫學影像中，數字圖像處理是如何輔助醫生進行疾病診斷的？在計算機視覺領域，它又是如何驅動自動駕駛汽車感知世界的？在藝術創作中，它又如何為藝術傢提供無限的創意可能？在數字水印和信息隱藏方麵，數字圖像處理又扮演著怎樣的角色？通過這些案例，讀者將對數字圖像處理的實際價值有更深刻的認識。 為瞭讓抽象的理論變得觸手可及，本書將盡可能地使用生動形象的比喻和圖示，避免冗餘的數學推導，而是注重概念的理解。我們相信，即使是沒有深厚數學背景的讀者，也能在閱讀過程中感受到數字圖像處理的魅力。我們將鼓勵讀者去思考，去實踐，去觀察我們身邊的數字圖像，從而更深刻地理解它們是如何被創造和應用的。 《視覺的煉金術：探索數字圖像的奧秘》旨在成為一本兼具科學嚴謹性和人文關懷的讀物。我們希望通過這本書，能夠點燃您對數字圖像處理的好奇心，激發您對視覺世界更深層次的探索欲望。無論您是初學者，還是希望鞏固知識的專業人士，亦或是對科技充滿興趣的普通讀者，都能從中獲得啓發和樂趣。這本書將為您打開一扇瞭解我們所處數字時代核心技術的窗戶，讓您在每一次看到數字圖像時，都能感受到背後那份精妙的“視覺煉金術”。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本《數字圖像處理》，我最大的感受就是其內容的深度和廣度令人印象深刻。它不僅僅停留在基礎的圖像增強和復原層麵，更是深入探討瞭更前沿的圖像分割技術，特彆是對基於能量最小化和深度學習的分割方法進行瞭細緻的梳理，這在許多同類教材中是很少見的。作者對這些復雜模型的邏輯結構把握得極其精準，邏輯鏈條清晰，讓人在閱讀過程中不容易迷失方嚮。我尤其欣賞它在介紹圖像壓縮標準如JPEG和MPEG時的嚴謹性，不僅解釋瞭背後的DCT變換原理，還深入剖析瞭量化和熵編碼的細節，這對於理解現代多媒體技術至關重要。此外，書中對彩色圖像處理的章節也處理得非常到位，從色彩空間轉換的數學細節到不同模型的適用性分析，都體現瞭作者深厚的學術功底。這本書的參考文獻列錶也相當豐富，為想要繼續深挖某個細分領域的讀者指明瞭方嚮，絕不是一本隻能泛泛而談的入門讀物，更像是一本可以伴隨研究生涯成長的工具書。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和設計簡直是業界良心，閱讀體驗極佳。很多技術書籍為瞭塞入大量公式和圖錶，常常導緻版麵擁擠，閱讀起來十分吃力，但《數字圖像處理》的布局非常舒展，留白得當，公式和代碼示例的格式統一規範，讓人在長時間閱讀後眼睛也不會感到強烈的疲勞感。更值得稱道的是，它在介紹圖像識彆和特徵提取時，所選取的案例都是非常貼近工程實際的，比如對邊緣檢測算子的剖析，不僅僅是羅列齣Sobel和Laplacian，而是詳細對比瞭它們在噪聲環境下的錶現差異，這種注重實際工程價值的編寫風格，對我這樣一名偏嚮應用的工程師來說，簡直是福音。書中穿插的那些曆史沿革的小知識點也很有趣，讓人在學習枯燥的數學公式之餘，能感受到這門學科的發展脈絡和人文色彩。總而言之，從紙質的觸感到內容的組織，這本書都透露齣一種對讀者體驗的尊重，讓人願意沉下心去細細品味每一個章節。

評分☆☆☆☆☆

這本《數字圖像處理》實在是讓人眼前一亮，尤其是對於我這種初入數字圖像處理領域的新手來說，簡直就是一座知識的寶庫。它的敘述方式非常平易近人，即便是那些聽起來高深莫測的算法和理論，作者也能用清晰易懂的語言加以闡釋。我特彆喜歡它在講解傅裏葉變換、小波分析這些核心概念時所采用的圖文並茂的方式，那些精心繪製的示意圖，讓我對抽象的數學原理有瞭直觀的認識，一下子就明白瞭它們在圖像增強、去噪、壓縮中的實際作用。書中對各種濾波器的介紹也非常到位，從最基礎的均值濾波到更復雜的維納濾波，每一種都有詳盡的數學推導和實際效果對比，讓我能根據不同的應用場景做齣最優選擇。而且，它並沒有止步於理論的講解，每一章的末尾都配有大量的習題和編程實踐建議，這極大地激發瞭我動手實踐的欲望，讓我能夠真正將學到的知識轉化為解決實際問題的能力。可以說，這本書為我搭建瞭一個堅實而全麵的數字圖像處理知識框架，是我未來深入研究道路上不可或缺的嚮導。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的評價或許會稍顯苛刻，因為它在某些新興領域的內容更新速度上略顯滯後。雖然它在傳統數字圖像處理的基石部分無可挑剔，特彆是對圖像形態學和頻域濾波的講解達到瞭教科書級彆的標準，但麵對當前人工智能浪潮下如生成對抗網絡（GANs）在圖像閤成中的應用，或者更先進的深度捲積網絡在圖像去模糊中的應用，書中的探討略顯保守，更多的是點到為止，並未給齣深入的架構剖析和實現細節。這或許是受限於齣版周期，但對於渴望走在技術前沿的讀者來說，可能會覺得需要在其他地方補充大量最新的資料。不過，瑕不掩瑜，正是這種對經典理論的紮實把握，纔使得讀者在麵對新技術時，能夠迅速理解其背後的數學原理，避免瞭盲目追逐熱點的窘境。因此，我更傾嚮於將其視為一個極其可靠的“內功心法”修煉手冊，而非緊跟市場熱點的“招式大全”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的魅力在於它構建瞭一種獨特的“由錶及裏，再由裏及錶”的認知路徑。作者沒有一開始就拋齣復雜的矩陣運算和高維空間概念，而是先從人眼如何感知圖像入手，解釋瞭亮度、對比度、色彩感知這些直觀的現象，讓讀者對處理的對象有一個感性的認識。隨後，纔循序漸進地引入采樣、量化這些數字化的基礎步驟，使得整個過程的學習麯綫非常平滑。最讓我稱道的是，它在講解反捲積和盲去捲積這類在實際中極具挑戰性的復原技術時，沒有采用過於晦澀的術語堆砌，而是巧妙地運用瞭信號處理中的一些類比，幫助我們理解“如何消除捲積核帶來的影響”這一核心難題。這種教學設計體現瞭作者深厚的教育經驗，確保瞭即便是自學時，也能保持高度的專注和理解力，很少齣現“讀瞭後麵忘瞭前麵”的情況，真正做到瞭知識點的有機串聯。