数字图像处理基础 9787030148353 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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朱虹等 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030148353

商品编码：29657349112

包装：平装

出版时间：2016-02-01

基本信息

书名:数字图像处理基础

定价：28.5元

售价：19.4元,便宜9.1元,折扣68

作者:朱虹等

出版社：科学出版社

出版日期：2016-02-01

ISBN：9787030148353

字数：333900

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：B5

商品重量：0.281kg

编辑推荐

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导语_点评_推荐词

内容提要

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本书是作者在经过近十年在数字处理方面的研究，以及近5年的数字图像处理的本科教育及研究生教育所得到经验基础上编写的。本书特点是阐述清楚“是什么”—》“怎么实现”—》“能干什么”—》“为什么能干这些”—》“实用范围”—》“简单的具体例子来验证前面的过程”本书的内容有：基本概念、图像的灰度级变换、图像的几何变换、图像噪声的抑制、图像的锐化处理、图像的分割、二值图像的处理，以及彩色图像处理、图像的变换、图像的压缩编码。本书还配备有课件。

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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序言

探索光影世界的奥秘：一窥数字图像处理的魅力 在信息爆炸的时代，图像早已渗透到我们生活的方方面面，从医学影像的诊断，到工业生产的质量检测，再到文化艺术的创作传播，无不闪耀着数字图像处理技术的光辉。本书旨在为你揭开数字图像处理的神秘面纱，让你深入理解那些看似神奇的图像变换、增强和分析背后的科学原理。我们将从最基础的概念出发，一步步引领你走进这个充满色彩、纹理和形态的奇妙世界。 一、数字图像的基石：像素的语言 要理解数字图像，首先要理解它最基本的构成单元——像素。每一个像素都可以看作是图像的“点”，它承载着图像的颜色和亮度信息。本书将从图像的数字化入手，阐述如何将模拟的现实世界场景转化为计算机能够理解和处理的数字格式。我们会详细介绍采样和量化这两个核心过程。采样决定了图像的空间分辨率，即图像中像素的密度，它直接影响到图像的细节表现力。而量化则决定了图像的灰度级数或色彩深度，即每个像素能够表示的颜色或灰度值的多少，它关乎图像的色彩丰富度和表现力。 我们还将探讨图像的表示方法，包括二值图像（只有黑白两种像素值）、灰度图像（不同深浅的灰色）以及彩色图像（通常采用RGB、CMYK等颜色模型表示）。理解这些基础概念，就像掌握一门新的语言，是后续所有图像处理操作的基石。你将学会如何从数学的角度理解图像，例如将图像看作是一个二维函数，其中每个点的函数值代表该点的像素值。 二、图像的“整容术”：增强与复原 现实世界中的图像往往并非完美，可能存在噪声干扰、光照不均、细节模糊等问题。数字图像处理技术就如同给图像做“整容手术”，通过一系列操作来改善图像的视觉质量，使其更清晰、更具信息量。 在空间域增强方面，我们将详细介绍点处理技术，例如灰度变换，包括线性变换（亮度、对比度调整）和非线性变换（伽马校正、对数变换）等，它们能有效地改变图像的整体亮度或对比度。此外，直方图处理也是重要的空间域技术，通过直方图均衡化可以增强图像的整体对比度，使暗部和亮部细节都得到更好的展现。 我们还会深入讲解邻域处理，也称为卷积滤波。通过在图像上滑动一个滤波器（或称为卷积核），并对滤波器覆盖区域的像素进行加权求和，可以实现各种增强效果。平滑滤波器（如均值滤波、高斯滤波）用于去除噪声，使图像看起来更柔和。而锐化滤波器（如拉普拉斯算子、Sobel算子）则能增强图像的边缘和细节，使图像更加清晰锐利。你将理解不同滤波器的工作原理，以及如何根据图像的特点选择合适的滤波器。 除了空间域增强，频率域增强也是不可忽视的强大工具。我们将引入傅里叶变换的概念，解释如何将图像从空间域转换到频率域。在频率域，图像的低频分量代表图像的平滑区域，而高频分量则代表图像的边缘、细节和噪声。通过在频率域对这些分量进行滤波，例如低通滤波（去除高频噪声）和高通滤波（增强边缘），可以达到与空间域滤波相似或互补的效果。本书将清晰地阐述离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）的原理和应用。 图像复原则是另一个重要方面，它致力于恢复那些因成像过程中的失真而损失了部分信息的图像。我们将分析各种退化模型，例如模糊模型（由运动模糊、失焦模糊等引起）和噪声模型（如高斯噪声、椒盐噪声）。针对这些退化，我们将介绍逆滤波、维纳滤波等频率域复原方法，以及约束最小二乘滤波等。此外，针对特定类型的噪声，我们还会介绍中值滤波等非线性复原技术。 三、图像的“洞察力”：分析与识别 数字图像处理不仅仅是为了美化图像，更重要的是从图像中提取有用的信息，实现图像分析和图像识别。 图像分割是图像分析中的关键一步，它旨在将图像划分为若干个有意义的区域或目标。我们将探讨多种分割技术，包括阈值分割（基于像素强度阈值）、区域生长（从种子点出发生长出相似的区域）以及边缘检测（检测图像中的不连续点，通常是对象的边界）。我们还会介绍更高级的分割方法，例如基于聚类和图论的分割技术。 形态学处理是基于图像中对象形状的数学形态学操作，主要用于二值图像的处理。我们将学习膨胀和腐蚀这两种基本操作，它们可以用于连接断裂的物体、移除小的噪声点、提取对象的骨架等。在此基础上，还将介绍开运算（先腐蚀后膨胀，用于去除小的连接成分）和闭运算（先膨胀后腐蚀，用于填充小的空洞）。这些操作在图像预处理、形状分析等方面具有广泛的应用。 特征提取是连接图像分析与模式识别的桥梁。我们将学习如何从图像中提取具有代表性的特征，这些特征可以用来描述对象的形状、纹理、颜色等属性。例如，边缘和角点检测可以识别图像中的关键几何信息。纹理描述技术则可以量化图像的粗糙程度或规律性。 最终，我们将把这些分析和特征提取技术应用于图像识别和目标检测。例如，你可以识别出图像中的特定物体，或者定位出图像中的特定区域。我们将简单介绍分类器的基本原理，以及如何利用提取的特征对图像进行分类。 四、深入探索：彩色图像处理与多媒体应用 随着彩色图像的普及，彩色图像处理也成为数字图像处理的重要分支。本书将深入探讨彩色模型（如RGB、HSV、CMYK）之间的转换原理，以及如何对彩色图像进行色彩增强、颜色均衡等操作。你将了解如何独立地处理彩色图像的R、G、B三个通道，或者通过颜色空间转换来达到特定的视觉效果。 最后，本书还将触及图像压缩和多媒体应用。我们将简要介绍有损压缩（如JPEG）和无损压缩（如PNG）的基本原理，理解它们如何在减小图像文件大小的同时，尽可能地保留图像信息。同时，你也会了解到数字图像处理技术在医学成像（如CT、MRI）、遥感、计算机视觉、虚拟现实等诸多领域的广泛应用，体会这项技术强大的实用价值。 本书结构清晰，逻辑严谨，语言生动，辅以丰富的图示和实例，旨在帮助读者循序渐进地掌握数字图像处理的核心知识和技术。无论你是初学者，还是希望深化理解的专业人士，都能从中获益，开启探索光影世界、解锁图像信息潜能的精彩旅程。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的阅读体验并不是轻松愉快的“消遣”，它更像是一次严肃的学术对话。书中的排版和图示，坦白地说，并不算得上是现代设计美学的典范，很多插图略显粗糙，色彩的过渡也相对生硬，这或许是那个年代出版物的一个共同特征。然而，这种略显“朴素”的外观之下，却蕴含着无可替代的扎实内容。我尤其欣赏它对噪声模型和恢复理论的论述。它没有回避那些棘手的非线性恢复问题，而是系统地分析了各种退化函数的特性，并对维纳滤波、最小均方误差估计等方法进行了深入的对比。对于任何一个想处理真实世界采集到的模糊或带噪图像的人来说，掌握这些理论是绕不过去的坎。书中对傅里叶变换在频域处理的讨论，简直是教科书级别的范本，它清晰地揭示了高频部分对应细节、低频部分对应平滑区域的物理意义，这比单纯看频域图谱要深刻得多。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是它对于“直觉”和“严谨”之间的平衡把握得恰到好处。很多数字图像处理的书，要么过于偏重工程实现，代码满天飞，让人看得眼花缭乱却抓不住核心；要么就是纯理论，公式堆砌，让人望而生畏。但这本书的妙处在于，它总能在引入复杂的数学工具后，立刻辅以清晰的几何或物理意义解释。比如在讲解形态学操作时，书中不仅仅展示了腐蚀和膨胀的运算结果，还用“结构元”这个概念，非常形象地描绘了形态学操作如何像一把尺子去测量图像的形状特征。再比如，对边缘检测算子的介绍，它不是简单地罗列Sobel、Laplacian，而是深入探讨了它们背后的微分近似原理，让你明白为什么高斯平滑是必要的“预处理”。这种层层递进的讲解方式，使得原本抽象的图像处理过程，变得可视化和可理解。可以说，它成功地将一门技术学科，转化成了一门需要细致观察和逻辑推理的艺术，非常适合需要建立完整知识框架的学习者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值在于其“奠基性”和“系统性”，它更像是一部工具箱的说明书，而不是一本快速入门手册。对于那些已经掌握了基础编程技能，但对图像处理背后的数学原理感到困惑的人来说，这本书简直是雪中送炭。我特别喜欢它在讲解特定算法时，会穿插历史背景和不同学派的观点。例如，在介绍阈值分割的经典方法时，Otsu’s 方法的推导过程被讲解得极其详尽，作者不仅展示了如何最大化组间方差，还讨论了这种方法的局限性，比如对双峰直方图的依赖性。这种批判性的思维训练，是很多只关注“如何实现”的书籍所缺乏的。它教会我如何审视一个算法的适用范围和潜在缺陷，而不是盲目地相信教科书上的每一个结论。这种严谨到近乎苛刻的态度，让这本书在我的专业书架上占据了一个非常重要的位置。

评分☆☆☆☆☆

对于想要深入理解数字图像处理的底层逻辑和数学原理的读者来说，这本书提供了几乎是无懈可击的理论框架。我个人在学习过程中，发现它在处理图像增强和分割的高级主题时，展现出了极强的连贯性。比如，当讲到彩色图像处理时，它没有满足于简单的RGB空间转换，而是深入探讨了色度、亮度与人眼感知的关系，并将这些理论与特定的色彩空间（如HSV、CIE Lab）的优缺点结合起来分析。这使得我们能够根据实际应用场景，而不是仅仅根据代码示例来选择合适的颜色模型。书中的习题设计也相当巧妙，它们往往不是让你直接套用公式，而是要求你对某个理论点进行证明或在特定约束条件下进行分析，这极大地锻炼了我的逻辑分析能力。总而言之，这是一本需要耐心啃读，但回报极其丰厚的经典之作，它构建的知识体系扎实到可以支撑未来多年的专业探索。

评分☆☆☆☆☆

这本厚重的书，光是翻开扉页就能感受到那种沉甸甸的学术气息，它不像那些轻飘飘的畅销书那样试图用华丽的辞藻吸引你，而是踏踏实实地把每一个概念都剖析得极其透彻。我记得最开始啃那些基础的矩阵运算和傅里叶变换时，简直是一场智力上的马拉松。作者似乎深谙初学者的困境，没有急于跳到那些炫酷的应用层面，而是将图像视为最基础的数学实体来对待，讲解了像素的本质、灰度级的意义，以及如何用严格的数学语言去描述光和色的变化。尤其是关于滤波器的部分，那种从一维到二维，再到频率域的推导过程，逻辑链条环环相扣，让人不得不佩服作者构建知识体系的严谨性。它不是那种读完就能立刻做出漂亮效果图的书，它更像是为你打地基的工具书，让你明白“为什么”会这样，而不是仅仅告诉你“怎么做”。对于那些想在算法层面深挖，而不是停留在调用库函数层面的工程师或者研究生来说，这本书提供的理论深度是无价之宝。我花了大量时间在草稿纸上推演那些公式，那种“豁然开朗”的感觉，远比直接看到结果要来得过瘾和实在。