{RT}数字图像处理技术及应用-张丰收著 水利水电出版社 9787517024217 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张丰收著 著

图书标签:

• 数字图像处理
• 图像处理技术
• 张丰收
• 水利水电出版社
• 9787517024217
• 图像分析
• 图像识别
• 计算机视觉
• 模式识别
• 工程技术

店铺： 华裕京通图书专营店

出版社： 水利水电出版社

ISBN：9787517024217

商品编码：29737829743

包装：平装

出版时间：2015-04-01

图书基本信息
图书名称	数字图像处理技术及应用	作者	张丰收著
定价	86.0元	出版社	水利水电出版社
ISBN	9787517024217	出版日期	2015-04-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装

内容简介

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...

作者简介

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目录

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文摘

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序言

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【RT】数字图像处理技术及应用 作者： 张丰收 出版社： 水利水电出版社 ISBN： 9787517024217 图书简介 《【RT】数字图像处理技术及应用》一书，由资深专家张丰收先生倾力编著，由水利水电出版社隆重推出，ISBN码为9787517024217。本书旨在系统深入地阐述数字图像处理的核心理论、关键技术及其在各行各业的广泛应用。本书内容涵盖了数字图像处理的方方面面，从基础的图像获取、表示，到复杂的图像增强、复原、分割，再到高级的特征提取、识别与理解，力求为读者构建一个全面而深入的知识体系。 第一章 图像获取与表示 本章首先介绍了数字图像的定义及其在现实世界中的意义，随后深入探讨了图像的获取途径，包括传统的相机成像原理、扫描仪的工作方式，以及近年来发展迅速的医学成像技术（如CT、MRI）和遥感技术。书中详细讲解了数字图像的采样和量化过程，这是将模拟图像转化为数字信号的关键步骤，并通过图示清晰地展示了采样率、量化位数对图像质量的影响。此外，本章还着重介绍了数字图像在计算机中的表示方式，如像素、灰度值、颜色空间（RGB、HSV、CMYK等）的定义和转换，为后续章节的理论学习奠定坚实基础。读者将了解如何从数学模型上理解和处理图像，为后续更复杂的算法奠定基础。 第二章 图像增强 图像增强是数字图像处理中至关重要的一环，其目标是改善图像的视觉效果，突出图像中的有用信息，抑制噪声和不感兴趣的区域。本章详细介绍了多种经典的图像增强技术。在空间域增强方面，书中系统阐述了点运算，包括灰度变换（对数变换、指数变换、分段线性变换等）以及直方图均衡化和规定化，这些方法能够有效地调整图像的对比度和亮度，使图像细节更加清晰可见。在邻域运算方面，本章深入探讨了滤波器，如平滑滤波器（均值滤波、高斯滤波、中值滤波）用于去除噪声，以及锐化滤波器（Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子、Laplacian算子）用于增强图像边缘和细节。在频率域增强方面，本书介绍了傅里叶变换在图像处理中的应用，讲解了低通滤波、高通滤波、带通滤波等方法，以及同态滤波在改善图像亮度和对比度方面的作用。这些技术能够帮助读者在不同场景下有效地优化图像质量。 第三章 图像复原 图像复原旨在恢复被退化（如模糊、噪声、失真）的原始图像。本章从退化模型的角度出发，详细分析了各种图像退化因素的成因及其数学表现。本书系统地介绍了多种图像复原技术，包括逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等，并对它们的优缺点进行了详细的比较分析。在盲复原方面，书中也介绍了针对未知退化模型的恢复方法，这对于处理实际应用中遇到的复杂退化情况具有重要的指导意义。通过本章的学习，读者将掌握如何有效地去除图像中的噪声、模糊等不利因素，使图像恢复到更接近原始状态。 第四章 图像分割 图像分割是将图像划分为若干互不重叠的区域（或称为对象），使得每个区域内的像素具有相似的属性，而不同区域的像素则具有显著的差异。本章是图像处理的关键技术之一，广泛应用于目标检测、识别等领域。书中详细讲解了多种图像分割方法。基于阈值的方法，如全局阈值法、局部阈值法、Otsu法等，通过设定一个或多个阈值来分离图像中的不同区域。基于边缘检测的方法，利用Canny、Sobel等算子检测图像的边缘，并将边缘连接起来形成封闭的区域。基于区域生长的方法，从种子点出发，不断合并具有相似属性的邻域像素，形成目标区域。基于聚类的方法，如K-means、模糊C-means等，将像素根据其特征分配到不同的簇中，从而实现分割。书中还介绍了基于图割、分水岭变换等更先进的分割技术，并结合具体的应用实例，深入浅出地讲解了这些方法的原理和实现细节。 第五章 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形态学方法，它能够对图像中的对象进行分析、处理和重构。本章详细介绍了形态学的基本运算，包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等，并阐述了这些运算的原理和作用。腐蚀操作可以去除图像中的小的噪点，细化图像中的对象。膨胀操作可以填补图像中的小空洞，连接断开的连通域。开运算和闭运算则组合了腐蚀和膨胀，分别用于去除细小的连接和填补小的空洞。此外，本章还介绍了骨架提取、形态学梯度、击中不击中变换等更高级的形态学技术，以及它们在细化、提取轮廓、形状匹配等方面的应用。 第六章 图像特征提取与描述 特征提取是识别和理解图像内容的基础。本章详细介绍了多种用于提取图像特征的方法，包括点特征、线特征、角点特征以及区域特征。书中重点讲解了SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等经典的局部特征提取算法，并对它们的原理、鲁棒性和计算效率进行了深入的比较。此外，本章还介绍了全局特征，如HOG（方向梯度直方图）等，以及如何利用这些特征来描述图像的内容。读者将学习如何从图像中提取具有代表性的信息，为后续的图像识别和检索奠定基础。 第七章 图像识别与分类 图像识别与分类是数字图像处理领域中最具挑战性的课题之一，其目标是为图像中的对象或场景赋予语义标签。本章详细介绍了多种经典的图像识别与分类技术。在传统方法方面，书中讲解了基于模板匹配、基于统计分类器（如SVM、KNN）的方法。近年来，深度学习技术在图像识别领域取得了突破性进展，本章也重点介绍了卷积神经网络（CNN）的原理和应用，包括各种经典的CNN架构（如AlexNet, VGG, ResNet, Inception等）的设计思想和实现细节。此外，书中还讨论了迁移学习、数据增强等技术在提升模型性能方面的作用，以及一些常用的深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch）在实际操作中的应用。 第八章 图像应用 本章是全书的总结与升华，将前面章节所学的理论知识与实际应用紧密结合。书中选取了多个典型且具有代表性的应用领域，详细阐述了数字图像处理技术是如何解决实际问题的。 医学影像分析： 介绍如何利用图像处理技术进行X光片、CT、MRI等医学影像的增强、分割、特征提取，用于疾病诊断、手术导航、药物研发等。例如，如何从CT扫描图像中分割出肿瘤区域，或如何利用图像增强技术提高X光片的可见度。 遥感影像处理： 探讨如何处理卫星和航空影像，进行地物分类、目标检测、变化监测等，服务于环境监测、资源勘探、城市规划等领域。例如，如何识别不同类型的植被，或如何监测土地利用的变化。 工业检测与自动化： 介绍图像处理在产品质量检测、缺陷识别、机器人视觉导航等方面的应用。例如，如何利用图像处理技术自动检测生产线上的产品是否存在划痕或裂纹。 交通监控与智能交通系统： 阐述图像处理在车牌识别、车辆检测、行人识别、交通流量统计等方面的应用，为构建智能交通系统提供技术支持。例如，如何利用车牌识别技术实现不停车收费。 人脸识别与生物特征识别： 介绍人脸检测、人脸识别、指纹识别等技术在安全、门禁、身份验证等方面的应用。 计算机视觉在多媒体中的应用： 讨论图像处理在图像搜索、视频内容分析、增强现实（AR）等领域的作用。 每个应用案例都将详细分析具体的需求，介绍所采用的数字图像处理技术，并展示实际的解决方案和效果。通过这些丰富的应用案例，读者可以更深刻地理解数字图像处理技术的价值和潜力，并能够将其应用于自己的研究和实践中。 总结 《【RT】数字图像处理技术及应用》一书内容详实，逻辑清晰，理论与实践相结合，既有扎实的理论基础，又有丰富的实际应用案例。本书适合作为高等院校相关专业（如计算机科学与技术、电子信息工程、自动化、测绘工程等）的教材或参考书，也可供从事数字图像处理、模式识别、计算机视觉等领域的研究人员、工程师及相关从业人员阅读参考。本书的出版，将有助于广大读者深入掌握数字图像处理的先进技术，并将其灵活应用于解决实际问题，推动相关领域的科技进步。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面那种带着淡淡的科技感的蓝色调，配上恰到好处的留白，一下子就抓住了我的注意力。内页的纸张质感也相当不错，摸起来细腻光滑，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到疲劳，这对于一本技术类书籍来说，简直是加分项。我尤其欣赏作者在排版上的用心，章节标题清晰明了，图文混排的布局非常合理，复杂的公式和算法推导都能找到清晰的图示辅助理解，这极大地降低了初学者入门的门槛。而且，书本的开本适中，无论是放在书架上还是随身携带查阅，都非常方便，看得出出版社在细节上确实下了功夫，这本教材级别的书籍，绝对算得上是印刷质量的典范。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书时，主要目的是想了解一些非传统的、更现代的图像处理方法，并对传统方法的局限性有一个清醒的认识。这本书在这一点上表现得非常出色，它既没有沉溺于对过时技术的过度美化，也没有盲目追逐最新的热点而忽略基础。书中对于一些经典算法的局限性分析得极其到位，指出了它们在噪声鲁棒性、计算复杂度等方面存在的天然缺陷，并且非常负责任地指引读者去探索更先进的解决方案，而不是停留在“能跑起来”的阶段。这种客观、辩证的学术态度，让我对作者产生了极大的信赖感。这本书更像是一座桥梁，连接了扎实的经典理论与面向未来的技术探索，让人在继承前人智慧的同时，也能清晰地看到前方的研究方向。

评分☆☆☆☆☆

从内容覆盖的广度和深度来看，这本书的体系结构搭建得非常完善和逻辑自洽。它不是零散知识点的集合，而是一个完整知识体系的构建蓝图。从最基础的图像采集与表示，到中间的滤波增强、变换域处理，再到后期的分割与识别，整个脉络层层递进，环环相扣。更难得的是，它并没有将各个模块割裂开来，而是清晰地展示了它们之间的内在联系和依赖关系。例如，作者在讲解高斯模糊对后续边缘检测算法的影响时，非常细致地分析了参数选择的敏感性，这体现了作者对整个图像处理流程的全局观。对于希望系统性掌握这门学科，并准备好应对复杂项目挑战的读者来说，这本书无疑提供了一个坚实而可靠的知识骨架。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在相关领域摸爬滚打的工程师，我深知理论与实践结合的重要性。这本书最让我赞叹的一点，就在于它对前沿理论的深度挖掘，同时又紧密地贴合了实际工程中的应用场景。书中对那些经典算法的阐述，绝非简单的公式堆砌，而是融入了作者多年的项目经验和对底层原理的深刻洞察。我特别关注了其中关于特定场景优化算法的章节，作者居然能够用如此简洁明了的语言，把那些晦涩难懂的优化迭代过程描述得清晰透彻，这完全不是一般教材能做到的深度。它不仅仅是教你“是什么”，更重要的是告诉你“为什么会这样”，以及在实际项目中遇到性能瓶颈时，该从哪个角度去思考和改进，这种实战价值，是那些只停留在概念介绍的书籍无法比拟的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述风格非常具有个人魅力，读起来完全没有传统技术手册那种枯燥乏味的感觉。作者的笔触带着一种鼓励探索和批判性思维的语调，仿佛一位经验丰富的导师在耳边循循善诱。他擅长用生动的比喻来解释抽象的数学概念，比如在讲解傅里叶变换时，那种空间域到频率域的转换关系，被描述得像是一次巧妙的“信息重构”，让人豁然开朗。这种娓娓道来的叙事方式，极大地激发了我继续深挖下去的兴趣。我发现自己不是在“被动学习”，而是在主动地与作者的思路进行一场深入的交流，甚至有时候，我能感受到作者在字里行间流露出的那种对技术纯粹的热爱和执着，这一点对于激励读者坚持钻研非常重要。