{RT}数字图像置乱技术-邵利平 科学出版社有限责任公司 9787030477767 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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邵利平 著

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店铺： 华裕京通图书专营店

出版社： 科学出版社有限责任公司

ISBN：9787030477767

商品编码：29757162058

包装：平装

出版时间：2017-11-01

图书基本信息
图书名称	数字图像置乱技术	作者	邵利平
定价	98.00元	出版社	科学出版社有限责任公司
ISBN	9787030477767	出版日期	2017-11-01
字数		页码
版次	31	装帧	平装

内容简介

本书主要介绍作者在数字图像置乱领域所取得的独创性研究成果，包括雪崩图像置乱变换、基于矩阵变换的置乱逆问题求解、2维双尺度矩形映射、基于多尺度三角映射的变尺度置乱、迷宫置乱以及改进Tangram方法的图像置乱方法。

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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图书简介： 【RT】数字图像处理与分析：理论、算法与应用 本书深入探讨了数字图像处理与分析领域的核心概念、关键技术和前沿进展。全书结构严谨，逻辑清晰，旨在为读者构建一个全面而深入的知识体系，使其能够系统地理解数字图像的本质，掌握处理和分析的强大工具，并能将其应用于实际问题中。 第一部分：数字图像基础理论 本部分是理解后续所有内容的基础。我们将从数字图像的数学表达形式入手，详细阐述图像的采样、量化过程，以及由此产生的离散图像模型。我们会介绍像素的定义、邻域关系，以及图像的几何变换（如平移、旋转、缩放）和灰度变换（如线性变换、非线性变换、直方图均衡化、直方图规定化）在图像增强中的作用。 图像的表示： 深入讲解数字图像的矩阵表示，包括灰度图像、彩色图像（RGB、HSV、CMYK等模型）的构成方式，以及不同颜色空间的特性与转换。 图像的采样与量化： 详细分析奈奎斯特采样定理，解释采样频率对图像细节的影响，以及量化深度对图像灰度级或颜色级的影响。 像素邻域与连通性： 定义四邻域、八邻域，以及像素之间的连通性概念，这对于后续的图像分割和区域处理至关重要。 灰度变换： 详细介绍各种点运算，包括亮度调整、对比度增强、伽马校正等。重点分析直方图的概念及其在图像增强中的作用，深入讲解直方图均衡化和规定化算法的原理和实现，以及它们对改善图像视觉效果的显著效果。 几何变换： 阐述仿射变换（包括平移、旋转、缩放、剪切）和透视变换的数学模型，介绍插值算法（如最近邻插值、双线性插值、双三次插值）在几何变换中的应用，以及它们对图像变形和校正的重要性。 第二部分：图像增强与复原 本部分将聚焦于如何提升图像的质量，去除噪声，以及恢复失真图像。我们将从空间域和频率域两个角度介绍各种增强技术，并深入讲解图像复原的理论基础和常用方法。 空间域增强： 平滑滤波： 详细介绍均值滤波、高斯滤波、中值滤波等平滑滤波器的原理、优缺点及其在去除椒盐噪声、高斯噪声等方面的应用。 锐化滤波： 讲解拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子等边缘检测算子，以及它们如何用于增强图像的细节和边缘。重点分析高提升滤波和二阶导数滤波的原理。 频率域增强： 傅里叶变换： 介绍离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）在图像处理中的应用。详细讲解图像的低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波在图像平滑、锐化和去除周期性噪声方面的原理和效果。 同态滤波： 讲解同态滤波如何同时调整图像的亮度和对比度，特别适用于处理光照不均的图像。 图像复原： 噪声模型与噪声消除： 详细分析各种常见的图像噪声类型（如高斯噪声、椒盐噪声、周期噪声、散斑噪声），并针对不同噪声类型介绍相应的抑制方法，如自适应均值滤波、维纳滤波等。 模糊复原： 介绍点扩散函数（PSF）的概念，以及逆滤波、最小均方差（Wiener）滤波、约束最小二乘滤波等用于模糊图像复原的算法。深入分析这些算法的原理、局限性以及实际应用。 运动模糊复原： 专门讲解如何处理由相机或物体运动引起的模糊，介绍相关复原技术。 第三部分：图像分割 图像分割是将图像划分为具有特定意义的区域或对象的关键步骤，是后续高级图像分析（如目标识别、特征提取）的基础。本部分将系统介绍各种主流的分割技术。 阈值分割： 详细讲解全局阈值法（如Otsu's方法）和局部阈值法的原理，以及它们如何根据像素灰度值将其划分到不同的类别。 区域分割： 区域生长法： 介绍基于种子点和生长准则的区域生长算法，以及如何根据像素相似性将其合并到同一区域。 区域分裂与合并法： 讲解如何通过递归分裂和合并满足特定条件的区域来实现分割。 边缘检测分割： 再次回顾边缘检测算子，并讲解如何利用检测到的边缘来形成封闭的区域，实现图像分割。 基于水分散模型的分割： 介绍Watershed算法的原理，以及如何将其应用于图像分割，特别是在分离连接对象的场景。 图论方法分割： 介绍利用图论模型（如图割）进行图像分割的方法，例如Graph Cut算法。 深度学习在图像分割中的应用： 简要介绍卷积神经网络（CNN）在语义分割和实例分割中的前沿应用，如U-Net、Mask R-CNN等模型。 第四部分：图像特征提取与描述 特征提取是识别和理解图像内容的核心。本部分将介绍各种用于描述图像局部和全局特征的方法。 边缘、角点、Blobs检测： 详细介绍Canny边缘检测算法、Harris角点检测算法、FAST角点检测算法，以及Blobs（如Harris-Laplace、LoG、DoG）的检测原理和应用。 局部不变特征描述符： 深入讲解尺度不变特征变换（SIFT）、加速鲁棒特征（SURF）、方向梯度直方图（HOG）等特征描述符的生成原理、特性以及它们在目标识别、图像匹配中的强大作用。 全局特征描述符： 介绍Hu矩、Zernike矩等用于描述图像全局形状的特征。 纹理特征提取： 讲解灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等纹理特征提取方法，及其在材质分析、图像分类中的应用。 第五部分：图像变换与压缩 本部分将介绍一些重要的图像变换，它们能够将图像从空间域转换到其他域，以便于分析和压缩，并深入讲解图像压缩的基本原理和常用技术。 傅里叶变换（再探）： 强调其在频率域分析和压缩中的作用。 离散余弦变换（DCT）： 详细介绍DCT在JPEG图像压缩标准中的核心地位，以及其能量集中特性。 小波变换（Wavelet Transform）： 介绍小波变换的原理，包括多分辨率分析，以及其在图像压缩（如JPEG2000）、去噪、特征提取等方面的优势。 图像压缩技术： 无损压缩： 讲解行程长度编码（RLE）、霍夫曼编码、算术编码等原理，以及它们在无损压缩中的应用。 有损压缩： 详细分析JPEG压缩标准的流程，包括DCT变换、量化、熵编码等步骤。讨论量化过程对图像质量的影响，以及如何权衡压缩率和失真。 视频压缩基础： 简要介绍视频压缩的基本思想，如帧间预测、运动补偿等。 第六部分：图像应用领域 本部分将结合前述理论和技术，展示数字图像处理与分析在各个领域的广泛应用，帮助读者理解理论知识的实际价值。 医学影像处理： 介绍CT、MRI、X光片等医学影像的增强、分割、配准技术，以及在疾病诊断中的应用。 遥感影像分析： 讲解遥感影像的几何校正、辐射校正、分类、变化检测等技术，以及在土地利用、环境监测中的应用。 计算机视觉基础： 简要介绍目标检测、目标跟踪、人脸识别、手势识别等计算机视觉任务，以及它们如何依赖于图像处理和分析技术。 机器视觉与工业自动化： 探讨机器视觉在产品检测、质量控制、机器人导航等工业领域的应用。 多媒体技术： 讨论图像在数字内容创作、图像检索、图像修复等方面的应用。 本书特色： 理论体系完整： 从基础概念到高级算法，全面覆盖数字图像处理与分析的各个方面。 算法讲解深入： 详细解析各种算法的原理、数学推导和实现细节。 应用广泛： 结合实际案例，展示技术在不同领域的应用潜力。 循序渐进： 内容组织合理，适合初学者入门，也为专业研究者提供深入参考。 通过阅读本书，读者将能够深入理解数字图像的奥秘，掌握先进的图像处理与分析工具，并能灵活运用这些技术解决实际问题，为进一步深入学习和研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对于国内相关领域的研究氛围来说，无疑是一种推动。我一直觉得，国内系统性讲解某一尖端技术的专著相对稀缺，很多时候我们只能依赖零散的会议论文和官方文档来拼凑知识体系。因此，一本由国内学者撰写并由权威出版社出版的著作，能够将复杂的前沿知识进行本土化、系统化的整理，填补了市场上的一个重要空白。我设想这本书的写作风格会非常注重逻辑递进，从基础的像素级操作，逐步过渡到复杂的全局变换，力求让每一位有志于此道的读者都能平稳地跨越学习曲线，真正掌握这项核心技术，而不是仅仅停留在理论的门槛前徘徊。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的另一个期望点在于它的“案例分析”部分。纯粹的公式推导虽然重要，但往往枯燥乏味，如果缺乏实际案例的佐证，很容易让人觉得脱离实际应用。我希望作者能够提供一些不同类型的图像——比如医学影像、卫星遥感图或者普通的数码照片——在经过不同置乱算法处理后的视觉效果对比。更重要的是，我希望能看到针对特定攻击手段（如差分攻击、统计分析）的鲁棒性测试结果。这种“问题-方法-验证”的闭环叙事结构，能让读者更直观地理解技术背后的逻辑和局限性，从而在实际工作中做到心中有数，而不是盲目套用。

评分☆☆☆☆☆

从这本书的装帧和出版社来看，它显然是面向专业读者的，这让我对它的学术严谨性抱有极高的信心。我通常在阅读技术书籍时，会非常关注引用的参考文献列表。一本好的技术著作，其知识体系的构建一定是建立在前人坚实研究成果之上的。我猜测这本书的参考资料部分会非常详尽，涵盖了近十年内国际顶级会议和期刊上关于图像保密和变换编码的最新进展。对我个人而言，这种深度挖掘和系统梳理的能力至关重要，它不仅能帮助我了解“现在是什么”，更能引导我思考“未来会走向哪里”。如果它能巧妙地将经典的密码学原理与现代深度学习驱动的图像生成模型相结合，那无疑会是巨大的加分项。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书的目录，我立刻注意到其中对于“技术实现细节”的侧重程度。我通常对那种只停留在概念层面介绍的理论书籍不感冒，我更看重的是那些能够手把手教会我如何将理论转化为实际代码的资料。如果这本书真的如我所期待的那样，详细阐述了不同置乱算法的性能指标——比如加密速度、密钥空间大小以及抗攻击能力——那就太棒了。我特别好奇作者是如何处理实时处理的需求的，毕竟在高清视频流中进行加密和解密，对计算效率的要求是极其苛刻的。我希望看到它能对比分析不同置乱策略在CPU和GPU架构下的并行化优势和劣势，这样的实操性内容，远比空泛的理论陈述来得更有价值，它能直接影响到我在项目选型时的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本关于数字图像处理的著作，虽然我还没来得及细读，但从它所处的学术领域来看，就足以让我充满期待。如今，信息安全和视觉内容的保护日益受到重视，图像的“置乱”技术——也就是打乱其原有结构以达到保护目的——无疑是当前研究的前沿课题。我预感这本书会深入探讨各种复杂的数学模型和算法，比如傅里叶变换在空间域和频率域的处理方法，或者是基于混沌理论的加密算法。那种需要扎实的数学基础，尤其是对线性代数和概率论有深刻理解才能驾驭的章节，想想就觉得令人兴奋。我猜想作者一定花费了大量心血来梳理从理论推导到实际应用的全过程，对于希望从事图像信息安全研究的研究生或者工程师来说，这简直就是一本案头的必备工具书，能为构建高安全性的视觉数据传输系统提供坚实的理论支撑。