數字圖像處理技術及應用 9787517024217 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張豐收著 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 圖像處理技術
• 圖像分析
• 計算機視覺
• 模式識彆
• 圖像增強
• 圖像分割
• 圖像特徵提取
• 應用開發
• 高等教育

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 水利水電齣版社

ISBN：9787517024217

商品編碼：29691402744

包裝：平裝

齣版時間：2015-04-01

基本信息

書名：數字圖像處理技術及應用

定價：86.0元

作者：張豐收著

齣版社：水利水電齣版社

齣版日期：2015-04-01

ISBN：9787517024217

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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本書係統的討論瞭數字圖像處理的基本原理、基本方法、算法、實際技術和一些典型的應用。共分為13章:主要內容包括緒論、數字圖像處理的基本原理、圖像變換、圖像增強、圖像恢復等等...

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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《像素的奧秘：數字圖像處理的理論與實踐》 內容概述 本書深入探討數字圖像處理的基石理論，並輔以大量實際應用案例，旨在為讀者構建一個全麵而深刻的理解框架。我們從數字圖像最本質的構成——像素——齣發，逐步揭示其在空間、頻率和紋理等不同域的特性。通過對這些基礎概念的精細剖析，讀者將能夠理解圖像的本質、信息的提取與轉換，以及如何通過一係列數學和算法手段來增強、恢復、分割和分析圖像。 全書內容涵蓋瞭數字圖像處理的各個關鍵環節，從圖像的獲取與錶示，到預處理中的灰度變換、幾何變換，再到增強技術如空域和頻域增強，以及圖像復原、顔色圖像處理、圖像壓縮、形態學處理、圖像分割、特徵提取與描述，直至最後的應用領域探討。每一個部分都力求理論嚴謹，同時兼顧實踐的可操作性。 章節細覽 第一章 圖像的獲取與錶示 本章將從最基礎的層麵開始，介紹數字圖像是如何形成的。我們將詳細講解圖像傳感器的工作原理，包括CCD和CMOS傳感器，以及它們如何將光信號轉化為電信號，進而生成數字圖像。隨後，深入探討數字圖像的錶示方式，包括像素的概念、灰度圖像的錶示（如二值圖像、灰度級圖像）以及彩色圖像的錶示（如RGB、HSV、CMYK等顔色空間）。我們會解釋圖像的尺寸、分辨率、位深度等重要參數對圖像質量和處理能力的影響。同時，本章也會涉及圖像文件的格式，如BMP、JPEG、PNG等，並分析它們各自的特點和適用場景。 第二章 圖像的預處理 預處理是數字圖像處理的第一個關鍵步驟，其目的是為瞭改善圖像的質量，為後續的分析和處理奠定基礎。本章將重點介紹幾種常用的預處理技術。首先是灰度變換，包括綫性變換（如對比度拉伸、亮度調整）和非綫性變換（如對數變換、指數變換、伽馬變換），這些方法可以有效地調整圖像的整體亮度和對比度，使圖像的細節更加突齣。接著，我們將探討直方圖均衡化及其變種，解釋如何通過調整像素灰度值的概率分布來擴展圖像的動態範圍，從而獲得更均衡的灰度分布。此外，幾何變換也是重要的預處理手段，我們將詳細介紹圖像的平移、鏇轉、縮放、剪切以及仿射變換和透視變換，並講解它們的數學原理和在圖像校正、配準等方麵的應用。 第三章 圖像增強——空域方法 空域增強直接在圖像的像素層麵進行操作，以改善圖像的視覺效果。本章將聚焦於點處理和鄰域處理技術。點處理包括灰度變換（已在預處理中介紹）以及二值化等。鄰域處理是本章的重點，我們將深入講解各種濾波器，包括平滑濾波器（如均值濾波、高斯濾波）用於去除噪聲，以及銳化濾波器（如Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、Roberts算子）用於增強圖像的邊緣和細節。我們還會介紹中值濾波等非綫性平滑濾波器，它們在去除椒鹽噪聲方麵錶現齣色。通過對這些空域增強方法的深入講解，讀者將能夠理解如何根據不同的圖像質量問題選擇閤適的增強策略。 第四章 圖像增強——頻域方法 頻域增強將圖像轉換到頻率域進行處理，這為圖像增強提供瞭另一種強大的視角。本章將介紹傅裏葉變換在圖像處理中的應用，包括一維和二維傅裏葉變換的原理，以及如何通過頻譜分析來理解圖像的頻率成分。我們會詳細講解低通濾波器（如理想低通、高斯低通、Butterworth低通）用於平滑圖像、去除高頻噪聲，以及高通濾波器（如理想高通、高斯高通、Butterworth高通）用於增強邊緣和細節。此外，我們將介紹同態濾波，這是一種結閤瞭高低頻成分的增強方法，特彆適用於處理光照不均的圖像。頻域增強的引入，將使讀者對圖像處理有更深層次的理解，並掌握更多高級的增強技巧。 第五章 圖像復原 圖像復原的目的是恢復退化圖像的原始形態，這通常是由於噪聲、模糊或其他失真造成的。本章將介紹幾種主要的圖像復原方法。首先，我們將討論噪聲模型（如高斯噪聲、椒鹽噪聲、周期噪聲）以及如何識彆和抑製這些噪聲。接著，我們將深入講解圖像去模糊技術，包括基於退化模型的逆濾波和維納濾波，以及在缺乏精確退化模型的情況下如何進行盲去捲積。我們還會介紹約束最小二乘法等復原方法，它們在保證復原結果的穩定性和魯棒性方麵具有重要作用。通過本章的學習，讀者將能夠理解圖像退化的原因，並掌握相應的復原技術。 第六章 彩色圖像處理 彩色圖像的處理與灰度圖像有所不同，它涉及到顔色的概念和不同顔色空間的轉換。本章將介紹彩色圖像的基本錶示，包括RGB、CMY、HSV、HSL等常用顔色空間，並講解它們之間的相互轉換。我們將探討彩色圖像的增強方法，包括在不同顔色空間下進行灰度變換、對比度增強以及顔色平衡。此外，本章還將介紹彩色圖像的分割、顔色量化以及僞彩色增強等技術。這些內容將為讀者處理和分析彩色圖像提供必要的理論和實踐指導。 第七章 圖像壓縮 圖像壓縮的目的是減少圖像數據量，以便於存儲和傳輸。本章將介紹兩種主要的圖像壓縮技術：無損壓縮和有損壓縮。對於無損壓縮，我們將講解行程長度編碼（RLE）、霍夫曼編碼、算術編碼等經典算法，以及它們在JPEG-LS、PNG等格式中的應用。對於有損壓縮，我們將重點介紹離散餘弦變換（DCT）在JPEG壓縮標準中的核心作用，並分析其量化和熵編碼過程。我們還會探討小波變換等更先進的壓縮方法。通過對這些壓縮技術的理解，讀者將能夠把握圖像數據壓縮的原理和效率。 第八章 形態學圖像處理 形態學圖像處理是一種基於圖像中對象形狀的數學工具。本章將介紹形態學的基本運算，包括腐蝕和膨脹，以及它們組閤産生的開運算、閉運算、擊中不擊中變換等。我們將詳細解釋這些運算是如何作用於二值圖像和灰度圖像的，並闡述它們在去除噪聲、連接斷開的區域、填充空洞、提取骨架等方麵的應用。本章還會介紹形態學梯度、頂帽變換和底帽變換等高級形態學運算，它們在邊緣檢測和特徵提取方麵具有重要價值。 第九章 圖像分割 圖像分割是將圖像劃分為若乾具有意義的區域或對象的關鍵步驟，它是許多高級圖像分析任務的基礎。本章將介紹多種圖像分割技術。首先是基於閾值的分割方法，包括全局閾值和自適應閾值，以及Otsu方法等。接著，我們將探討基於邊緣的分割方法，如Canny邊緣檢測器，並介紹如何通過邊緣連接形成閉閤輪廓。然後，我們將深入講解區域生長法，它根據像素的相似性將相鄰像素閤並到同一區域。此外，我們還將介紹分水嶺算法、K-means聚類分割、以及活動輪廓模型（如Level Set）等更復雜的分割技術。 第十章 特徵提取與描述 在分割齣圖像中的對象後，就需要提取其特徵以便進一步分析和識彆。本章將聚焦於圖像特徵的提取與描述。我們將介紹點特徵（如角點、斑點）的檢測方法，如Harris角點檢測器、SIFT特徵點等。然後，我們將講解綫特徵（如霍夫變換檢測直綫）和形狀特徵的提取，如輪廓描述、形狀上下文等。此外，我們還將介紹紋理特徵的描述方法，包括統計方法（如灰度共生矩陣GLCM）、頻域方法（如Gabor濾波器）以及基於模型的描述方法。這些特徵提取與描述技術是實現圖像識彆、目標跟蹤、場景理解等應用的基礎。 第十一章 數字圖像處理的應用 本章將匯集前麵章節所學的理論和技術，展示數字圖像處理在各個領域的廣泛應用。我們將通過具體案例來闡述這些技術如何解決實際問題。這包括： 醫學影像分析：如X射綫、CT、MRI圖像的增強、分割與診斷輔助； 遙感與地理信息係統：如衛星圖像的處理、土地覆蓋分類、目標檢測； 工業自動化與質量檢測：如産品缺陷檢測、尺寸測量、自動化裝配； 計算機視覺與模式識彆：如人臉識彆、行人檢測、物體跟蹤、場景分析； 多媒體技術：如圖像編輯、特效製作、視頻編碼與解碼； 安防監控：如視頻分析、異常行為檢測； 科學研究：如顯微圖像分析、生物醫學成像。 通過這些豐富的應用案例，讀者將能夠清晰地認識到數字圖像處理技術的重要性及其強大的解決問題的能力，激發進一步學習和探索的興趣。 本書特色 本書最大的特點在於理論與實踐的緊密結閤。在介紹每一個算法和技術時，我們不僅會深入剖析其背後的數學原理和算法邏輯，還會通過圖示和僞代碼等形式來幫助讀者理解。同時，本書大量引用瞭實際應用案例，力求讓讀者看到理論知識在現實世界中的應用價值。我們力求語言的清晰易懂，即使是初學者也能循序漸進地掌握核心概念。對於有一定基礎的讀者，本書也提供瞭深入的探討和前沿的視角，能夠幫助其進一步提升專業技能。 目標讀者 本書適閤於計算機科學、電子工程、自動化、生物醫學工程、遙感、地理信息科學等專業的本科生、研究生，以及從事相關領域研究與開發的工程師、技術人員。對於任何對數字圖像處理技術及其應用感興趣的讀者，本書都將是一本寶貴的參考資料。 結語 數字圖像處理是一個充滿活力且不斷發展的領域。通過學習本書，您將獲得紮實的理論基礎和豐富的實踐經驗，為深入探索這個精彩的世界打下堅實的基礎。希望本書能夠激發您對像素奧秘的無限遐想，並幫助您在數字圖像處理的道路上取得豐碩的成果。

評分☆☆☆☆☆

說實話，市麵上關於圖像處理的書籍汗牛充棟，大多要麼過於偏嚮純數學推導，讓人望而生畏，要麼就是停留在調用庫函數做簡單演示的層麵，缺乏對底層原理的深度剖析。而這本《數字圖像處理技術及應用》在我看來，成功地架起瞭這兩者之間的鴻溝。它的敘述語言非常注重邏輯的連貫性，仿佛在講述一個完整的故事，而不是一堆零散的知識點。比如，當它介紹色彩空間轉換時，不僅僅羅列瞭 RGB 到 YCbCr 的矩陣變換，更深入地解釋瞭為什麼在視頻編碼和人眼視覺感知中，分離亮度信息和色度信息是至關重要的，這種“知其所以然”的講解方式，極大地提升瞭學習的效率和樂趣。我尤其欣賞它在評估指標部分的處理，它清晰地比較瞭 PSNR、SSIM 等不同質量評估標準的適用場景和局限性，讓我明白瞭評價一個圖像處理結果的好壞，絕不能隻看單一指標，需要根據具體應用目標來選擇閤適的度量衡。這本書無疑是為那些追求深度理解的學習者量身定製的。

評分☆☆☆☆☆

我花費瞭近兩個月的時間精讀瞭這本書，最大的收獲在於它對於“應用”二字的全麵覆蓋。它不僅涵蓋瞭學術研究中的常見主題，比如特徵提取中的 SIFT、SURF 算法的原理詳述，還非常貼閤工業界的需求。書中專門闢齣一章討論瞭嵌入式係統中的圖像處理優化策略，這在很多同類教材中是很少見的。例如，如何針對低功耗設備裁剪算法的復雜度，以及如何在硬件約束下實現高效的實時視頻流處理，這些都是我在實際項目中迫切需要解決的問題。此外，書中的附錄部分對各種常用圖像文件格式（如 TIFF, PNG 的無損壓縮機製）的內部結構做瞭簡潔但必要的介紹，這對於進行底層數據讀寫和格式轉換的開發者來說，提供瞭寶貴的參考資料。總而言之，這本書的定位非常精準——它不是一本速成指南，而是一本可以伴隨工程師從初級入門到深入研究，並在實際工作中不斷查閱和印證的“工具箱”與“百科全書”的完美結閤體。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是打開瞭我對色彩科學和視覺認知的全新大門，我一直以為自己對圖像處理有瞭基礎瞭解，但讀完之後纔發現之前的認知多麼膚淺。作者在講解那些復雜的傅裏葉變換和捲積操作時，沒有采用那種乾巴巴的數學公式堆砌方式，而是大量穿插瞭實際工程中的案例，比如在醫學影像增強和遙感數據分析中是如何巧妙地運用這些算法的。特彆是關於小波變換那章，它將不同尺度的細節信息分離得如此清晰，讓我對圖像壓縮和去噪的底層邏輯有瞭豁然開朗的感覺。我記得書裏詳細對比瞭不同濾波器的特性，從簡單的均值濾波到更精妙的非局部均值（NLM），每一個選擇背後的權衡和取捨都分析得入木三分。這本書的價值不僅僅在於教你“怎麼做”，更在於讓你深刻理解“為什麼這麼做”——它培養的是一種對圖像質量和信息保真度的敏銳直覺，而不是機械的編程實現。對於任何想在計算機視覺領域深耕的人來說，這本書提供的理論深度和實踐廣度都是無可替代的。

評分☆☆☆☆☆

作為一個藝術設計背景的學生，我原本對“技術”這兩個字抱有天然的排斥心理，總覺得那些算法和代碼是冰冷的。然而，這本書的閱讀體驗完全顛覆瞭我的固有印象。它展現瞭數字圖像處理技術中蘊含的強大創造力。書中關於圖像分割的章節，從經典的閾值法到基於能量函數的活動輪廓模型，每一種方法都像是給圖像注入瞭“智能”的生命，讓原本模糊的物體邊界變得清晰可辨。特彆是關於分形幾何在紋理生成中的應用部分，我被深深吸引瞭，它展示瞭如何利用數學公式來模擬自然界中那些看似隨機卻又充滿規律的復雜紋理，這對於我在數字藝術創作中尋找靈感，簡直是醍醐灌頂。這本書沒有居高臨下地灌輸技術知識，而是用一種開放的姿態，鼓勵讀者去思考如何利用這些工具來錶達更豐富、更具錶現力的視覺信息，它成功地將冰冷的技術內核賦予瞭溫度和美感。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在職的軟件工程師，平時工作主要跟後端打交道，但最近接手瞭一個項目，需要對用戶上傳的圖片進行實時質量檢測和風格遷移，手頭上的資料零散且不夠係統。這本書的齣現，對我來說就像是找到瞭一本詳盡的“武功秘籍”。它的結構設計非常巧妙，前幾章基礎打得紮實，確保瞭讀者不會在復雜的概念上迷失方嚮；隨後，它立刻轉入到實際應用層麵，比如如何用形態學操作來處理二值圖像中的噪聲和孔洞，這部分內容直接解決瞭我在預處理階段遇到的一個棘手問題。更讓我驚喜的是，書中對實時性有很高的關注，它沒有停留在理論層麵，而是討論瞭如何在有限的計算資源下優化算法的效率，甚至提到瞭 GPU 加速的一些基本思路。閱讀這本書的過程，更像是在一位經驗豐富的專傢身邊進行一對一的指導，每讀完一個小節，我都忍不住想立刻打開代碼編輯器去驗證書中的每一個操作，它的實戰指導價值極高，是我近期閱讀過的技術書籍中，理論與工程結閤得最緊密的一本。