数字图像处理 电子与通信 书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 数字图像处理
• 图像处理
• 电子与通信
• 通信工程
• 图像分析
• 模式识别
• 信号处理
• 计算机视觉
• 数字信号处理
• 工程技术

店铺： 读品汇图书专营店

出版社： 北京邮电大学出版社

ISBN：9787563552719

商品编码：29881260957

商品基本信息，请以下列介绍为准
商品名称：	数字图像处理 电子与通信 书籍
作者：	吴娱主编
定价：	49.0
出版社：	北京邮电大学出版社
出版日期：	2017-10-01
ISBN：	9787563552719
印次：
版次：
装帧：
开本：	16开

内容简介

本书共分为九章，其主要内容包括：数字图像基础；图像的基本运算；空间域图像增强；频率域图像增强；图像压缩编码；图像分割；数学形态学及其应用；数字图像处理的应用实例等。

《光影的魔法：探索数字图像的奥秘》 引言 在信息爆炸的时代，图像已成为我们感知世界、表达思想、传播信息的重要载体。从社交媒体上分享的瞬间，到医学影像中的诊断依据，再到电影特效中的奇幻景象，数字图像无处不在，深刻地影响着我们的生活。然而，我们是否曾想过，这些栩栩如生的画面背后，究竟隐藏着怎样的奥秘？它们是如何被捕捉、处理、增强，乃至创造出来的？ 《光影的魔法：探索数字图像的奥秘》是一本致力于揭示数字图像处理核心原理与前沿技术的著作。它并非仅仅罗列枯燥的公式和算法，而是以一种引人入胜的方式，带领读者穿梭于光影交织的数字世界，理解像素的语言，洞悉图像的灵魂。本书旨在为对数字图像技术感兴趣的读者，无论是初学者还是有一定基础的研究者，提供一条清晰的学习路径，帮助大家深入理解数字图像处理的魅力所在。 第一篇：像素的语言——数字图像的基石 在深入探讨复杂的图像处理技术之前，我们必须首先建立对数字图像最根本的理解。本篇将从最基础的像素概念出发，循序渐进地构建起读者对数字图像的认知体系。 图像的数字化之旅：从模拟到数字 我们生活的世界是模拟的，光线、色彩、形状等都是连续变化的。而计算机只能理解离散的、数字化的信息。本章将详细阐述图像从模拟信号转换为数字信号的过程，即采样和量化。读者将了解采样率如何影响图像的细节表现，以及量化深度如何决定色彩的丰富程度。我们将通过生动的比喻和图示，解释奈奎斯特采样定理的原理，理解为何过低的采样率会导致“锯齿”效应。同时，我们将探讨不同位深（如8位、16位、24位）对图像色彩表现的巨大差异，以及它们在实际应用中的意义。 像素的王国：点、线、面的几何构成 一旦图像被数字化，它就分解成了无数个微小的“像素”（Pixel）。本章将深入剖析像素的本质，理解它不仅仅是一个点，更是承载着位置和颜色信息的单元。我们将介绍图像的坐标系统，理解像素在二维平面上的排列方式。从像素的组合，我们得以构建出图像中的基本几何元素：点、线、段、曲线，乃至更复杂的形状。读者将学习到如何用数学模型来描述这些几何特征，以及它们在图像识别和分析中的重要性。我们还将探讨像素之间的邻域关系，如四邻域、八邻域，以及这些关系在图像滤波和边缘检测中的作用。 色彩的盛宴：RGB、CMYK与灰度世界的探索 色彩是赋予图像生命力的关键。本章将全面介绍数字图像中常见的色彩模型，包括加色模型RGB（红、绿、蓝）和减色模型CMYK（青、品红、黄、黑）。我们将深入分析不同色彩模型的构成原理，以及它们在不同应用场景下的优势与局限。例如，RGB模型为何是显示器和相机的主流，而CMYK模型又为何是印刷业的基石。此外，我们还将重点探讨灰度图像，理解其只有亮度信息而无色彩信息的特性，以及灰度图像在许多预处理和特征提取任务中的基础地位。读者将学习到如何在这不同的色彩空间中进行转换，理解色彩空间的意义，并初步了解直方图等工具在分析图像色彩分布方面的作用。 图像的格式与存储：数据背后的故事 数字图像在计算机中以何种形式存在？本章将介绍各种主流的图像文件格式，如JPEG、PNG、BMP、TIFF等。我们将深入探讨这些格式的特点，包括它们所采用的压缩技术（有损压缩与无损压缩）、色彩深度支持、透明度处理以及元数据存储等。读者将理解为何JPEG在网络传输中广泛使用，而PNG则更适合需要透明背景的图形。同时，我们也将初步了解图像数据的存储结构，以及它们如何影响图像的加载速度和文件大小。 第二篇：光影的重塑——基础图像处理技术 在掌握了数字图像的基本构成后，本篇将带领读者走进图像处理的核心领域，学习如何通过一系列数学和算法操作，对图像进行变换、增强和去噪。 像素的舞蹈：几何变换的魔力 图像的几何变换是改变图像空间结构的基本手段。本章将详细讲解平移、旋转、缩放、裁剪、翻转等基本几何变换的原理。读者将学习如何通过矩阵运算来实现这些变换，并理解变换过程中像素插值技术的重要性。我们将探讨最近邻插值、双线性插值、双三次插值等不同插值方法的优缺点，以及它们对图像质量的影响。这些几何变换在图像校正、图像配准、图形绘制等领域有着广泛的应用。 调色板的魔法：点运算与灰度变换的艺术 点运算是最简单的图像处理方式，它直接对图像中的每一个像素进行独立操作。本章将深入探讨灰度变换技术，包括线性变换、非线性变换（如对数变换、指数变换、伽马变换）和分段线性变换。读者将学习如何通过调整像素的灰度值来增强图像的对比度、亮度，或者进行特定的灰度拉伸和压缩。直方图均衡化和直方图规定化作为重要的全局和局部灰度变换方法，也将被详细讲解，帮助读者理解如何优化图像的视觉效果，使其在不同光照条件下都能清晰可见。 滤镜的秘密：空间域滤波器的应用 空间域滤波是图像处理中最常用、最强大的技术之一。本章将深入介绍各种空间域滤波器，包括线性滤波器（如均值滤波、高斯滤波）和非线性滤波器（如中值滤波、双边滤波）。读者将学习滤波器的基本原理，理解卷积操作在图像滤波中的作用。我们将详细讲解均值滤波如何实现图像平滑、去除噪声，以及高斯滤波在保留图像细节的同时进行平滑的优势。中值滤波作为一种有效的椒伪影去除方法，其工作机制也将被透彻剖析。双边滤波作为一种边缘保留滤波，其独特性和应用价值也将得到深入阐述。 告别模糊：锐化与边缘检测的利器 在平滑图像的同时，我们也常常需要增强图像的细节，突出边缘。本章将介绍图像锐化技术，包括拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子等高通滤波器的应用。读者将理解这些算子如何通过检测图像灰度的剧烈变化来突出边缘信息。我们还将深入探讨不同类型的边缘检测算子，分析它们的原理和特点，以及在图像分割、特征提取等领域的应用。Canny边缘检测器作为一种经典的、性能优越的边缘检测算法，其多阶段的检测流程也将被详细解析。 色彩的重塑：色彩空间变换与增强 除了灰度图像的处理，色彩图像的处理同样至关重要。本章将深入探讨不同色彩空间之间的转换，如从RGB到HSV（色相、饱和度、亮度）或HSL（色相、饱和度、亮度）的转换。读者将理解这些色彩空间如何更符合人类的视觉感知，并如何利用它们对图像的色彩进行独立调整，实现色调、饱和度、亮度的增强或校正。我们将介绍色彩平衡、色彩映射等技术，以及它们在照片修复、艺术创作等方面的应用。 第三篇：像素的进化——高级图像处理与应用 在掌握了基础的图像处理技术后，本篇将引领读者探索更高级的图像处理技术，并展示这些技术在现实世界中的广泛应用。 图像的“清洗”：去噪技术的多样性 噪声是图像数据中不可避免的干扰。本章将深入研究各种图像去噪技术，包括基于频域的方法（如傅里叶变换域滤波）、基于变换域的方法（如小波变换去噪）以及近年来兴起的深度学习去噪方法。我们将分析不同噪声类型（如高斯噪声、椒盐噪声、斑点噪声）的特点，并介绍针对不同噪声的去噪策略。读者将理解为何简单的高斯滤波可能导致图像模糊，而更高级的去噪算法能够更好地保留图像细节。 图像的“识别”：特征提取与模式识别的基础 图像处理的最终目的之一是让计算机“看懂”图像。本章将介绍图像特征提取的基本概念，如边缘、角点、纹理等。我们将讲解SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）等经典的局部特征描述符的原理，理解它们如何在不同的尺度和旋转下保持不变性。同时，我们也将初步介绍模式识别的基本思想，以及如何利用提取的特征来对图像中的对象进行分类和识别。 图像的“重构”：图像复原与修复的挑战 当图像受到退化（如模糊、失真、缺失）时，如何将其恢复到原始状态？本章将深入探讨图像复原技术，包括去模糊、超分辨率、图像修复等。读者将学习如何利用模型假设和优化算法来估计原始图像。我们将介绍逆滤波、维纳滤波等经典的去模糊方法，以及基于学习的超分辨率技术如何从低分辨率图像生成高分辨率图像。图像修复技术，如利用周围像素信息填充缺失区域，也将被详细阐述。 图像的“合成”：特效与创造的边界 数字图像处理技术不仅用于分析和增强，更是创造奇幻世界的强大工具。本章将介绍图像合成、图像融合、风格迁移等技术。读者将了解如何将两张或多张图像的元素融合在一起，创造出逼真的场景。我们将探讨图像风格迁移的原理，让一张图像呈现出另一张艺术作品的风格。此外，我们还将初步触及基于深度学习的图像生成技术，如GAN（生成对抗网络），展示其在图像创作领域的巨大潜力。 前沿的探索：深度学习在图像处理中的应用 近年来，深度学习技术在图像处理领域取得了革命性的突破。本章将重点介绍卷积神经网络（CNN）在图像识别、目标检测、图像分割等任务中的强大能力。读者将了解CNN的基本结构，如卷积层、池化层、全连接层，以及它们如何从海量数据中学习图像的抽象特征。我们将通过具体的案例，展示深度学习如何革新传统的图像处理流程，实现更高精度、更广阔的应用。 结语 《光影的魔法：探索数字图像的奥秘》旨在为您打开一扇通往数字图像处理世界的窗户。从像素的生成，到色彩的变换，再到复杂的识别与合成，本书希望激发您对这一领域更深层次的探索欲望。技术的发展永无止境，但理解核心原理，掌握基本方法，是每一位求知者通往更高层次的基石。愿本书能成为您在这条充满魅力的探索之路上，一个得力的伙伴。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计也堪称一流，阅读体验极佳。打开书本，扑面而来的是清晰的字体，适度的行距，以及合理的页边距，这一切都为我提供了舒适的阅读环境。书中大量的图表和插图，并非随意插入，而是精心设计，与文字内容紧密配合，起到了画龙点睛的作用。例如，在讲解不同滤波算法的性能时，书中会并列展示原始图像、加入噪声后的图像以及经过不同滤波器处理后的图像，通过直观的对比，让我能够清晰地看到各种算法的优缺点。对于复杂的算法流程，书中还会配以流程图，让我能够一目了然地掌握其执行过程。色彩的运用也恰到好处，并没有过多的炫丽色彩，而是以黑白灰为主，辅以少量的强调色，使得重点突出，又不失专业性。书中对公式的排版也非常规范，清晰易读，没有出现任何模糊不清的符号。翻阅此书，就像是在欣赏一本精心制作的画册，同时又能获得丰富的知识，这种愉悦的阅读体验，着实令人难以忘怀。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格十分亲切，虽然内容涉及复杂的数学原理和算法，但作者却能够用通俗易懂的语言加以阐释，这对于我这样的初学者来说，简直是救星。许多专业书籍往往充斥着晦涩难懂的术语和长篇累牍的公式，让人望而却步，但在这本书中，我却很少遇到这样的情况。作者在讲解一个新概念时，往往会先从一个实际的例子出发，引出问题的背景和研究的意义，然后再逐步引入相关的数学模型和算法。例如，在介绍边缘检测技术时，作者并非直接给出Sobel算子或Canny算子，而是先通过观察图像，指出图像中存在一些亮度急剧变化的区域，这些区域往往就是物体的边缘。然后，再解释如何利用图像的梯度来刻画这种亮度变化，进而引出差分算子和梯度算子。书中的公式推导也十分清晰，关键步骤都会有详细的解释和注释，让我能够跟上作者的思路。此外，书中还穿插了许多“思考题”和“拓展阅读”的建议，鼓励读者主动思考和进一步探索，这极大地激发了我的学习兴趣。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，一本优秀的专业书籍，不仅仅要有扎实的理论基础，更要有与时俱进的视野。这本书在这方面做得非常出色。在探讨数字图像处理技术的过程中，作者巧妙地将其与电子与通信领域紧密结合，让我看到了理论知识在实际应用中的巨大价值。例如，在介绍图像压缩技术时，书中不仅讲解了无损压缩（如Huffman编码、LZW编码）和有损压缩（如JPEG标准中的DCT变换）的原理，还详细阐述了这些压缩算法在视频会议、远程医疗、流媒体传输等通信应用中的重要性。它让我意识到，高效的图像压缩是实现高质量通信的前提，能够有效降低带宽需求，提高传输效率。书中还讨论了图像在通信过程中可能遇到的各种问题，例如噪声干扰、传输延迟等，并介绍了相应的图像去噪、纠错编码等技术。特别是关于图像水印和信息隐藏技术，书中讲解了如何将秘密信息嵌入图像中，而又不影响图像的视觉质量，这对于安全通信和版权保护具有重要的意义。这本书让我深刻地体会到，数字图像处理并非孤立的学科，而是与通信技术相互依存、相互促进的。

评分☆☆☆☆☆

从一个过来人的角度来看，这本书的内容组织得非常合理，能够帮助读者建立起扎实的知识体系。它并非仅仅堆砌零散的知识点，而是层层递进，逻辑严密。开篇从最基本的概念入手，例如像素、分辨率、颜色空间，然后逐步深入到更复杂的算法和技术。每一章的学习都为下一章的学习打下坚实的基础。我尤其欣赏书中关于图像变换和特征提取的讲解。例如，傅里叶变换、小波变换等，这些变换能够将图像从空间域转换到频率域或尺度域，从而揭示图像中隐藏的规律。而SIFT、HOG等特征提取算法，则能够为后续的图像识别、匹配等任务提供关键信息。书中对于这些算法的原理和应用都进行了深入浅出的介绍，让我能够清晰地理解它们的工作机制。此外，书中还涵盖了图像的三维处理、立体视觉等内容，为我了解更高级的图像处理技术提供了基础。整体而言，这本书就像一个精心设计的阶梯，带领我一步步攀登数字图像处理的高峰。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，我首先被其严谨的逻辑结构所吸引。从最基础的数字图像概念入手，逐步深入到图像的获取、增强、复原、分割、表示与描述、以及几何变换等核心主题。每一章节的开篇都清晰地阐述了该部分的目标和核心内容，并辅以丰富的背景知识和理论铺垫，让我这个初学者也能循序渐进地理解。特别是关于图像增强的部分，书中详细介绍了各种增强技术的原理和实现方式，例如灰度变换、直方图均衡化、空间域滤波（包括平滑滤波和锐化滤波）以及频率域滤波。我特别喜欢书中对于不同滤波器的详细对比分析，例如中值滤波在去除椒盐噪声上的优势，高斯滤波在平滑图像方面的效果，以及拉普拉斯算子在边缘提取上的锐利表现。书中还通过大量的图例，直观地展示了各种算法对图像的影响，这对于我这种视觉型学习者来说，简直是福音。我能够清晰地看到，通过简单的灰度变换，可以极大地提升图像的对比度，让原本模糊不清的细节显露出来；而复杂的频率域滤波，则能够精准地去除特定频率的噪声，让图像焕发新生。此外，书中关于图像复原的部分，也深入剖析了各种退化模型和复原算法，包括维纳滤波、约束最小二乘滤波等，让我对如何“修复”受损图像有了更深的认识。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，这本书的价值不仅仅在于其内容的深度和广度，更在于它所传递的学习理念。作者始终鼓励读者独立思考，勇于探索。书中的许多章节都以开放性的问题结尾，引导读者去思考技术的局限性以及未来的发展方向。例如，在讨论图像识别时，作者会引导读者思考如何提高识别精度，如何应对光照变化、遮挡等复杂情况，以及如何利用多模态信息来增强识别能力。这种启发式的学习方式，让我受益匪浅。这本书不仅仅是一本知识的载体，更是一本激发我学习热情和创新思维的指南。我能够想象，即使在我毕业工作后，这本书依然会是我案头常备的参考资料，它将陪伴我不断地学习和成长。对于任何想要深入了解数字图像处理领域，并将其应用于电子与通信工程的学生或从业者来说，这本书都绝对是一个不容错过的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都令我印象深刻。作者在讲解图像分割技术时，不仅仅停留在传统的阈值分割和区域生长法，还详细介绍了边缘检测、霍夫变换以及基于水分子的图割算法。我尤其对书中关于图割算法的讲解感到兴奋，它将抽象的图像分割问题转化为图论中的割点问题，通过求解最小割来找到最优的分割边界。书中不仅给出了详细的数学推导，还通过一个具体的场景，例如将一张包含人像的图片与背景进行分离，来演示图割算法是如何一步步实现的。我看着书中一步步构建图模型，设定边的权重，最终通过算法求解出分割结果，整个过程清晰明了，让我对这个相对复杂的算法有了豁然开朗的感觉。此外，书中关于图像表示与描述的部分，也涵盖了从基础的形状特征、纹理特征到更高级的视觉词汇等多种方法。我对书中关于局部特征描述符（如SIFT, SURF）的讲解特别感兴趣，它能够描述图像局部区域的独特特征，并对旋转、尺度变化具有不变性，这对于后续的图像匹配、目标识别等任务至关重要。书中的插图和代码示例，也为我理解这些抽象的概念提供了极大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，深邃的蓝色调仿佛预示着书中探索的数字世界，中间的金黄色字体“数字图像处理”醒目有力，下方印有“电子与通信”的副标题，则清晰地勾勒出本书的学科归属。初次拿到手中，就能感受到其厚重感，硬壳装帧，纸张细腻，散发着淡淡的书墨香。我是一名对图像处理领域充满好奇的电子工程专业学生，一直以来对如何让静态的像素转化为生动的视觉信息感到着迷。市面上的书籍繁多，但真正能深入浅出、理论与实践并重，又能紧密结合通信应用的，却非易事。我期待这本书能带我走进数字图像处理的殿堂，理解其背后的数学原理，掌握核心的处理算法，并能将这些知识应用于实际的通信场景，例如图像压缩、传输优化、信息隐藏等。我希望书中不仅仅是枯燥的公式推导，更要有丰富的图示和案例分析，能够直观地展现算法的效果，比如边缘检测算法如何勾勒出物体的轮廓，滤波算法如何去除噪声，形态学处理如何改变图像的形状。同时，我也希望书中能探讨一些前沿的图像处理技术，例如深度学习在图像识别、分割、生成等方面的应用，以及这些技术在5G、物联网等通信技术中的潜在价值。对我而言，这不仅仅是一本教科书，更是一扇通往数字世界奥秘的窗口，我渴望在这本书的引领下，开启一段令人兴奋的探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于电子与通信专业的学生来说，具有非常重要的参考价值。我是一名通信工程专业的学生，一直以来都对图像在通信过程中的应用感到好奇。这本书将数字图像处理的原理与通信技术紧密结合，为我打开了一扇新的大门。例如，书中关于图像压缩的章节，详细阐述了JPEG、MPEG等标准，以及它们在网络传输中的应用。这让我明白，如何在保证图像质量的前提下，最大程度地减小数据量，对于实现高效的视频通信至关重要。书中还探讨了图像在无线通信中的挑战，例如信号衰减、多径效应等，以及如何通过图像复原和去噪技术来提高通信质量。更令我兴奋的是，书中还涉及了一些前沿的通信与图像处理交叉领域，例如基于深度学习的图像超分辨率重建，这能够极大地提升低质量图像的视觉效果，对于改善用户体验具有重要意义。这本书让我看到了数字图像处理在现代通信系统中的核心地位，并激发了我进一步探索这一领域的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的实践部分尤其赞赏。尽管理论知识丰富，但作者并没有忽视实践的重要性，而是为读者提供了丰富的实践指导。书中不仅提供了大量的算法伪代码，还给出了许多基于MATLAB或Python等常用编程语言的实现示例。这些代码示例，逻辑清晰，注释详细，让我能够轻松地将理论知识转化为实际操作。我曾经尝试着按照书中的代码，自己实现了一个简单的图像增强程序，当我看到自己编写的代码能够成功地改善图像质量时，那种成就感是难以言喻的。书中还提供了一些实际的案例分析，例如如何利用数字图像处理技术来分析医学影像，如何进行人脸识别，如何进行遥感图像的解译等。这些案例分析，让我对书中所学知识的应用场景有了更深刻的理解，也为我未来的学习和研究方向提供了新的启发。我甚至可以想象，在掌握了书中的技术后，我将有机会参与到一些实际的图像处理项目中，为解决现实世界中的问题贡献自己的力量。