数字图像处理技术及应用 9787517024217 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张丰收著 著

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• 图像特征提取
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出版社： 水利水电出版社

ISBN：9787517024217

商品编码：29691402744

包装：平装

出版时间：2015-04-01

基本信息

书名：数字图像处理技术及应用

定价：86.0元

作者：张丰收著

出版社：水利水电出版社

出版日期：2015-04-01

ISBN：9787517024217

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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本书系统的讨论了数字图像处理的基本原理、基本方法、算法、实际技术和一些典型的应用。共分为13章:主要内容包括绪论、数字图像处理的基本原理、图像变换、图像增强、图像恢复等等...

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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《像素的奥秘：数字图像处理的理论与实践》 内容概述 本书深入探讨数字图像处理的基石理论，并辅以大量实际应用案例，旨在为读者构建一个全面而深刻的理解框架。我们从数字图像最本质的构成——像素——出发，逐步揭示其在空间、频率和纹理等不同域的特性。通过对这些基础概念的精细剖析，读者将能够理解图像的本质、信息的提取与转换，以及如何通过一系列数学和算法手段来增强、恢复、分割和分析图像。 全书内容涵盖了数字图像处理的各个关键环节，从图像的获取与表示，到预处理中的灰度变换、几何变换，再到增强技术如空域和频域增强，以及图像复原、颜色图像处理、图像压缩、形态学处理、图像分割、特征提取与描述，直至最后的应用领域探讨。每一个部分都力求理论严谨，同时兼顾实践的可操作性。 章节细览 第一章 图像的获取与表示 本章将从最基础的层面开始，介绍数字图像是如何形成的。我们将详细讲解图像传感器的工作原理，包括CCD和CMOS传感器，以及它们如何将光信号转化为电信号，进而生成数字图像。随后，深入探讨数字图像的表示方式，包括像素的概念、灰度图像的表示（如二值图像、灰度级图像）以及彩色图像的表示（如RGB、HSV、CMYK等颜色空间）。我们会解释图像的尺寸、分辨率、位深度等重要参数对图像质量和处理能力的影响。同时，本章也会涉及图像文件的格式，如BMP、JPEG、PNG等，并分析它们各自的特点和适用场景。 第二章 图像的预处理 预处理是数字图像处理的第一个关键步骤，其目的是为了改善图像的质量，为后续的分析和处理奠定基础。本章将重点介绍几种常用的预处理技术。首先是灰度变换，包括线性变换（如对比度拉伸、亮度调整）和非线性变换（如对数变换、指数变换、伽马变换），这些方法可以有效地调整图像的整体亮度和对比度，使图像的细节更加突出。接着，我们将探讨直方图均衡化及其变种，解释如何通过调整像素灰度值的概率分布来扩展图像的动态范围，从而获得更均衡的灰度分布。此外，几何变换也是重要的预处理手段，我们将详细介绍图像的平移、旋转、缩放、剪切以及仿射变换和透视变换，并讲解它们的数学原理和在图像校正、配准等方面的应用。 第三章 图像增强——空域方法 空域增强直接在图像的像素层面进行操作，以改善图像的视觉效果。本章将聚焦于点处理和邻域处理技术。点处理包括灰度变换（已在预处理中介绍）以及二值化等。邻域处理是本章的重点，我们将深入讲解各种滤波器，包括平滑滤波器（如均值滤波、高斯滤波）用于去除噪声，以及锐化滤波器（如Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、Roberts算子）用于增强图像的边缘和细节。我们还会介绍中值滤波等非线性平滑滤波器，它们在去除椒盐噪声方面表现出色。通过对这些空域增强方法的深入讲解，读者将能够理解如何根据不同的图像质量问题选择合适的增强策略。 第四章 图像增强——频域方法 频域增强将图像转换到频率域进行处理，这为图像增强提供了另一种强大的视角。本章将介绍傅里叶变换在图像处理中的应用，包括一维和二维傅里叶变换的原理，以及如何通过频谱分析来理解图像的频率成分。我们会详细讲解低通滤波器（如理想低通、高斯低通、Butterworth低通）用于平滑图像、去除高频噪声，以及高通滤波器（如理想高通、高斯高通、Butterworth高通）用于增强边缘和细节。此外，我们将介绍同态滤波，这是一种结合了高低频成分的增强方法，特别适用于处理光照不均的图像。频域增强的引入，将使读者对图像处理有更深层次的理解，并掌握更多高级的增强技巧。 第五章 图像复原 图像复原的目的是恢复退化图像的原始形态，这通常是由于噪声、模糊或其他失真造成的。本章将介绍几种主要的图像复原方法。首先，我们将讨论噪声模型（如高斯噪声、椒盐噪声、周期噪声）以及如何识别和抑制这些噪声。接着，我们将深入讲解图像去模糊技术，包括基于退化模型的逆滤波和维纳滤波，以及在缺乏精确退化模型的情况下如何进行盲去卷积。我们还会介绍约束最小二乘法等复原方法，它们在保证复原结果的稳定性和鲁棒性方面具有重要作用。通过本章的学习，读者将能够理解图像退化的原因，并掌握相应的复原技术。 第六章 彩色图像处理 彩色图像的处理与灰度图像有所不同，它涉及到颜色的概念和不同颜色空间的转换。本章将介绍彩色图像的基本表示，包括RGB、CMY、HSV、HSL等常用颜色空间，并讲解它们之间的相互转换。我们将探讨彩色图像的增强方法，包括在不同颜色空间下进行灰度变换、对比度增强以及颜色平衡。此外，本章还将介绍彩色图像的分割、颜色量化以及伪彩色增强等技术。这些内容将为读者处理和分析彩色图像提供必要的理论和实践指导。 第七章 图像压缩 图像压缩的目的是减少图像数据量，以便于存储和传输。本章将介绍两种主要的图像压缩技术：无损压缩和有损压缩。对于无损压缩，我们将讲解行程长度编码（RLE）、霍夫曼编码、算术编码等经典算法，以及它们在JPEG-LS、PNG等格式中的应用。对于有损压缩，我们将重点介绍离散余弦变换（DCT）在JPEG压缩标准中的核心作用，并分析其量化和熵编码过程。我们还会探讨小波变换等更先进的压缩方法。通过对这些压缩技术的理解，读者将能够把握图像数据压缩的原理和效率。 第八章 形态学图像处理 形态学图像处理是一种基于图像中对象形状的数学工具。本章将介绍形态学的基本运算，包括腐蚀和膨胀，以及它们组合产生的开运算、闭运算、击中不击中变换等。我们将详细解释这些运算是如何作用于二值图像和灰度图像的，并阐述它们在去除噪声、连接断开的区域、填充空洞、提取骨架等方面的应用。本章还会介绍形态学梯度、顶帽变换和底帽变换等高级形态学运算，它们在边缘检测和特征提取方面具有重要价值。 第九章 图像分割 图像分割是将图像划分为若干具有意义的区域或对象的关键步骤，它是许多高级图像分析任务的基础。本章将介绍多种图像分割技术。首先是基于阈值的分割方法，包括全局阈值和自适应阈值，以及Otsu方法等。接着，我们将探讨基于边缘的分割方法，如Canny边缘检测器，并介绍如何通过边缘连接形成闭合轮廓。然后，我们将深入讲解区域生长法，它根据像素的相似性将相邻像素合并到同一区域。此外，我们还将介绍分水岭算法、K-means聚类分割、以及活动轮廓模型（如Level Set）等更复杂的分割技术。 第十章 特征提取与描述 在分割出图像中的对象后，就需要提取其特征以便进一步分析和识别。本章将聚焦于图像特征的提取与描述。我们将介绍点特征（如角点、斑点）的检测方法，如Harris角点检测器、SIFT特征点等。然后，我们将讲解线特征（如霍夫变换检测直线）和形状特征的提取，如轮廓描述、形状上下文等。此外，我们还将介绍纹理特征的描述方法，包括统计方法（如灰度共生矩阵GLCM）、频域方法（如Gabor滤波器）以及基于模型的描述方法。这些特征提取与描述技术是实现图像识别、目标跟踪、场景理解等应用的基础。 第十一章 数字图像处理的应用 本章将汇集前面章节所学的理论和技术，展示数字图像处理在各个领域的广泛应用。我们将通过具体案例来阐述这些技术如何解决实际问题。这包括： 医学影像分析：如X射线、CT、MRI图像的增强、分割与诊断辅助； 遥感与地理信息系统：如卫星图像的处理、土地覆盖分类、目标检测； 工业自动化与质量检测：如产品缺陷检测、尺寸测量、自动化装配； 计算机视觉与模式识别：如人脸识别、行人检测、物体跟踪、场景分析； 多媒体技术：如图像编辑、特效制作、视频编码与解码； 安防监控：如视频分析、异常行为检测； 科学研究：如显微图像分析、生物医学成像。 通过这些丰富的应用案例，读者将能够清晰地认识到数字图像处理技术的重要性及其强大的解决问题的能力，激发进一步学习和探索的兴趣。 本书特色 本书最大的特点在于理论与实践的紧密结合。在介绍每一个算法和技术时，我们不仅会深入剖析其背后的数学原理和算法逻辑，还会通过图示和伪代码等形式来帮助读者理解。同时，本书大量引用了实际应用案例，力求让读者看到理论知识在现实世界中的应用价值。我们力求语言的清晰易懂，即使是初学者也能循序渐进地掌握核心概念。对于有一定基础的读者，本书也提供了深入的探讨和前沿的视角，能够帮助其进一步提升专业技能。 目标读者 本书适合于计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程、遥感、地理信息科学等专业的本科生、研究生，以及从事相关领域研究与开发的工程师、技术人员。对于任何对数字图像处理技术及其应用感兴趣的读者，本书都将是一本宝贵的参考资料。 结语 数字图像处理是一个充满活力且不断发展的领域。通过学习本书，您将获得扎实的理论基础和丰富的实践经验，为深入探索这个精彩的世界打下坚实的基础。希望本书能够激发您对像素奥秘的无限遐想，并帮助您在数字图像处理的道路上取得丰硕的成果。

评分☆☆☆☆☆

我花费了近两个月的时间精读了这本书，最大的收获在于它对于“应用”二字的全面覆盖。它不仅涵盖了学术研究中的常见主题，比如特征提取中的 SIFT、SURF 算法的原理详述，还非常贴合工业界的需求。书中专门辟出一章讨论了嵌入式系统中的图像处理优化策略，这在很多同类教材中是很少见的。例如，如何针对低功耗设备裁剪算法的复杂度，以及如何在硬件约束下实现高效的实时视频流处理，这些都是我在实际项目中迫切需要解决的问题。此外，书中的附录部分对各种常用图像文件格式（如 TIFF, PNG 的无损压缩机制）的内部结构做了简洁但必要的介绍，这对于进行底层数据读写和格式转换的开发者来说，提供了宝贵的参考资料。总而言之，这本书的定位非常精准——它不是一本速成指南，而是一本可以伴随工程师从初级入门到深入研究，并在实际工作中不断查阅和印证的“工具箱”与“百科全书”的完美结合体。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是打开了我对色彩科学和视觉认知的全新大门，我一直以为自己对图像处理有了基础了解，但读完之后才发现之前的认知多么肤浅。作者在讲解那些复杂的傅里叶变换和卷积操作时，没有采用那种干巴巴的数学公式堆砌方式，而是大量穿插了实际工程中的案例，比如在医学影像增强和遥感数据分析中是如何巧妙地运用这些算法的。特别是关于小波变换那章，它将不同尺度的细节信息分离得如此清晰，让我对图像压缩和去噪的底层逻辑有了豁然开朗的感觉。我记得书里详细对比了不同滤波器的特性，从简单的均值滤波到更精妙的非局部均值（NLM），每一个选择背后的权衡和取舍都分析得入木三分。这本书的价值不仅仅在于教你“怎么做”，更在于让你深刻理解“为什么这么做”——它培养的是一种对图像质量和信息保真度的敏锐直觉，而不是机械的编程实现。对于任何想在计算机视觉领域深耕的人来说，这本书提供的理论深度和实践广度都是无可替代的。

评分☆☆☆☆☆

说实话，市面上关于图像处理的书籍汗牛充栋，大多要么过于偏向纯数学推导，让人望而生畏，要么就是停留在调用库函数做简单演示的层面，缺乏对底层原理的深度剖析。而这本《数字图像处理技术及应用》在我看来，成功地架起了这两者之间的鸿沟。它的叙述语言非常注重逻辑的连贯性，仿佛在讲述一个完整的故事，而不是一堆零散的知识点。比如，当它介绍色彩空间转换时，不仅仅罗列了 RGB 到 YCbCr 的矩阵变换，更深入地解释了为什么在视频编码和人眼视觉感知中，分离亮度信息和色度信息是至关重要的，这种“知其所以然”的讲解方式，极大地提升了学习的效率和乐趣。我尤其欣赏它在评估指标部分的处理，它清晰地比较了 PSNR、SSIM 等不同质量评估标准的适用场景和局限性，让我明白了评价一个图像处理结果的好坏，绝不能只看单一指标，需要根据具体应用目标来选择合适的度量衡。这本书无疑是为那些追求深度理解的学习者量身定制的。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在职的软件工程师，平时工作主要跟后端打交道，但最近接手了一个项目，需要对用户上传的图片进行实时质量检测和风格迁移，手头上的资料零散且不够系统。这本书的出现，对我来说就像是找到了一本详尽的“武功秘籍”。它的结构设计非常巧妙，前几章基础打得扎实，确保了读者不会在复杂的概念上迷失方向；随后，它立刻转入到实际应用层面，比如如何用形态学操作来处理二值图像中的噪声和孔洞，这部分内容直接解决了我在预处理阶段遇到的一个棘手问题。更让我惊喜的是，书中对实时性有很高的关注，它没有停留在理论层面，而是讨论了如何在有限的计算资源下优化算法的效率，甚至提到了 GPU 加速的一些基本思路。阅读这本书的过程，更像是在一位经验丰富的专家身边进行一对一的指导，每读完一个小节，我都忍不住想立刻打开代码编辑器去验证书中的每一个操作，它的实战指导价值极高，是我近期阅读过的技术书籍中，理论与工程结合得最紧密的一本。

评分☆☆☆☆☆

作为一个艺术设计背景的学生，我原本对“技术”这两个字抱有天然的排斥心理，总觉得那些算法和代码是冰冷的。然而，这本书的阅读体验完全颠覆了我的固有印象。它展现了数字图像处理技术中蕴含的强大创造力。书中关于图像分割的章节，从经典的阈值法到基于能量函数的活动轮廓模型，每一种方法都像是给图像注入了“智能”的生命，让原本模糊的物体边界变得清晰可辨。特别是关于分形几何在纹理生成中的应用部分，我被深深吸引了，它展示了如何利用数学公式来模拟自然界中那些看似随机却又充满规律的复杂纹理，这对于我在数字艺术创作中寻找灵感，简直是醍醐灌顶。这本书没有居高临下地灌输技术知识，而是用一种开放的姿态，鼓励读者去思考如何利用这些工具来表达更丰富、更具表现力的视觉信息，它成功地将冰冷的技术内核赋予了温度和美感。