正版詩數字圖像處理與分析(第2版)(21世紀高等學校計算機係列規劃教材)978730234 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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龔聲蓉 等 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 圖像分析
• 詩政
• 教材
• 計算機科學
• 21世紀高等學校計算機係列規劃教材
• 圖像處理算法
• 圖像特徵提取
• 模式識彆
• 數字圖像

店鋪： 玄岩璞圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302349440

商品編碼：29259939787

包裝：平裝

齣版時間：2014-05-01

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基本信息

書名：數字圖像處理與分析(第2版)(21世紀高等學校計算機係列規劃教材)

定價：39.50元

作者：龔聲蓉 等

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2014-05-01

ISBN：9787302349440

字數：562000

頁碼：

版次：2

裝幀：平裝

開本：大32開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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《數字圖像處理與分析（第2版）/21世紀高等學校計算機係列規劃教材》可作為高校計算機科學、電子工程、自動化、生物醫學、遙感、地質、礦業、通信、氣象、農業等相關專業高年級本科生教材，也可供相關領域的大學教師、科研人員和工程技術人員參考。

目錄

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1.1 數字圖像處理的發展
1.2 數字圖像處理的相關概念
1.2.1 數字圖像及其組成要素
1.2.2 圖像處理
1.2.3 圖像分析
1.2.4 圖像理解
1.2.5 與相關學科的關係
1.3 數字圖像處理方法
1.3.1 空域處理方法
1.3.2 變換域處理方法
1.4 數字圖像處理的主要研究內容
1.5 數字圖像處理的應用實例
1.5.1 生物醫學中的應用
1.5.2 遙感領域中的應用
1.5.3 工業方麵的應用
1.5.4 軍事公安領域的應用
1.5.5 通信中的應用
1.5.6 交通中的應用
1.5.7 其他應用
1.6 小結
習題
第2章 數字圖像錶示及其處理
2.1 人眼成像及視覺信息的産生
2.2 簡單的圖像形成模型
2.2.1 亮度成像模型
2.2.2 顔色成像模型
2.2.3 顔色空間
2.3 圖像的數字化
2.3.1 采樣
2.3.2 量化
2.4 數字圖像的基本類型
2.4.1 二值圖像
2.4.2 灰度圖像
2.4.3 RGB圖像
2.4.4 索引圖像
2.5 數字圖像的基本文件格式
2.5.1 BMP文件格式
2.5.2 TIFF文件格式
2.5.3 GIF文件格式
2.5.4 PCX文件格式
2.5.5 JPEG文件格式
2.5.6 用VC 實現BMP圖像文件的顯示
2.6 小結
習題
第3章 圖像增強
3.1 概述
3.2 空域增強
3.2.1 灰度變換增強
3.2.2 直方圖變換增強
3.2.3 空間平滑濾波增強
3.3 頻域增強
3.3.1 傅裏葉變換
3.3.2 頻域濾波增強
3.4 圖像的銳化
3.4.1 基於一階微分的圖像增強——梯度算子
3.4.2 基於二階微分的圖像增強——拉普拉斯算子
3.5 彩色圖像增強
3.5.1 僞彩色增強
3.5.2 假彩色增強
3.5.3 真彩色增強
3.6 小結
習題
第4章 圖像編碼與壓縮
4.1 圖像編碼的必要性與可能性
4.1.1 圖像編碼的必要性
4.1.2 圖像編碼的可能性
4.2 圖像編碼分類
4.3 圖像編碼評價準則
4.3.1 客觀保真度準則
4.3.2 主觀保真度準則
4.4 圖像編碼模型
4.4.1 信源編碼器和信源解碼器
4.4.2 信道編碼器和信道解碼器
4.5 無損壓縮
4.5.1 霍夫曼編碼
4.5.2 費諾-香農編碼
4.5.3 算術編碼
4.5.4 遊程編碼
4.5.5 無損預測編碼
4.6 有損壓縮
4.6.1 有損預測編碼
4.6.2 變換編碼
4.7 JPEG圖像編碼壓縮標準
4.7.1 JPEG的工作模式
4.7.2 基本工作模式
4.7.3 JPEG文件格式
4.8 MPEG視頻編碼壓縮標準
4.9 小結
習題
第5章 圖像復原
5.1 基本概念
5.1.1 圖像退化一般模型
5.1.2 成像係統的基本定義
5.1.3 連續函數的退化模型
5.1.4 離散函數的退化模型
5.2 圖像噪聲與隻存在噪聲的空域濾波復原
5.2.1 常見的噪聲及其概率密度函數
5.2.2 隻存在噪聲的空域濾波復原
5.3 無約束復原
5.3.1 無約束復原的代數方法
5.3.2 退化函數H(u,v)的估計
5.3.3 逆濾波
5.3.4 去除由勻速運動引起的模糊
5.4 有約束復原
5.4.1 約束小二乘方復原
5.4.2 維納濾波
5.4.3 有約束方濾波
5.5 非綫性復原方法
5.5.1 大後驗復原
5.5.2 大熵復原
5.5.3 投影復原方法
5.6 幾種其他圖像復原技術
5.6.1 幾何畸變校正
5.6.2 盲目圖像復原
5.7 小結
習題
第6章 圖像重建
6.1 概述
6.2 圖像重建原理
6.3 傅裏葉反投影重建
6.3.1 重建公式的推導
6.3.2 重建公式的實用化
6.4 捲積法重建
6.5 代數重建
6.6 重建圖像的顯示
6.6.1 三維圖像重建的體繪製
6.6.2 三維圖像重建的麵繪製
6.7 小結
習題
第7章 圖像分割技術
7.1 圖像分割概述
7.2 基於邊緣的分割
7.2.1 邊緣檢測概述
7.2.2 邊緣檢測方法
7.2.3 邊界跟蹤
7.3 基於閾值的分割
7.3.1 閾值分割原理及分類
7.3.2 全局閾值
7.3.3 局部閾值
7.3.4 閾值選取方法
7.4 基於熵的分割方法
7.4.1 一維大熵分割方法
7.4.2 二維大熵分割方法
7.5 基於區域的分割
7.5.1 區域生長法
7.5.2 區域分裂與閤並法
7.6 基於形態學分水嶺的分割
7.6.1 形態學圖像處理基本概念和運算
7.6.2 基於分水嶺的分割
7.7 基於聚類的分割
7.7.1 C均值聚類方法
7.7.2 模糊C均值聚類方法
7.8 彩色圖像分割
7.8.1 直方圖閾值法
7.8.2 彩色空間聚類法
7.8.3 區域生長法
7.9 小結
習題
第8章 圖像特徵提取與分析
8.1 概述
8.1.1 圖像內容
8.1.2 圖像特徵
8.1.3 特徵選擇
8.2 顔色特徵描述
8.2.1 符閤視覺感知的顔色空間
8.2.2 顔色直方圖
8.2.3 顔色矩
8.2.4 顔色集
8.2.5 顔色相關矢量
8.3 形狀特徵描述
8.3.1 幾個基本概念
8.3.2 區域內部空間域分析
8.3.3 區域內部變換分析
8.3.4 區域邊界的形狀特徵描述
8.4 圖像的紋理分析技術
8.4.1 紋理分析概念
8.4.2 空間灰度共生矩陣
8.4.3 紋理能量測量
8.4.4 紋理的結構分析方法和紋理梯度
8.5 局部特徵描述
8.5.1 概述
8.5.2 角點檢測
8.5.3 區域描述子
8.6 小結
習題
第9章 圖像匹配與識彆
9.1 圖像識彆的基本概念
9.2 圖像識彆方法分類
9.3 基於匹配的圖像識彆
9.3.1 全局模闆匹配
9.3.2 模闆矢量匹配
9.4 統計識彆方法
9.5 人工神經網絡識彆方法
9.5.1 BP神經網絡圖像識彆
9.5.2 自組織神經網絡識彆方法
9.6 支持矢量機識彆方法
9.6.1 SVM算法的基本思想
9.6.2 SVM算法的分類過程
9.6.3 人臉識彆應用
9.7 模糊識彆方法
9.8 句法識彆方法
9.9 小結
習題
0章 基於MATLAB圖像處理應用實例
10.1 MATLAB簡介
10.1.1 MATLAB基礎
10.1.2 MATLAB的運行
10.1.3 MATLAB圖像處理功能
10.2 案例一： 數字水印嵌入與提取
10.2.1 數字水印的相關概念
10.2.2 數字水印的分類
10.2.3 數字水印係統的組成
10.2.4 水印係統設計
10.3 案例二： 圖像配準
10.3.1 圖像配準概述
10.3.2 基於RANSAC算法的Harris角點配準
10.4 案例三： 圖像融閤
10.4.1 圖像融閤概述
10.4.2 圖像融閤分類
10.4.3 像素域圖像融閤實現
10.5 案例四： 圖像修復
10.5.1 圖像修復概述
10.5.2 圖像修復的數學模型
10.5.3 基於樣本的圖像修復算法
10.6 小結
習題
1章 基於C 的圖像係統設計
11.1 概述
11.1.1 工業光源的選擇
11.1.2 工業相機的選擇
11.1.3 工業鏡頭的選擇
11.1.4 圖像係統實驗平颱案例
11.2 基於OpenCV的棋盤格攝像機標定
11.2.1 OpenCV簡介
11.2.2 棋盤格攝像機標定
11.2.3 攝像機標定的步驟
11.3 車牌識彆係統設計
11.3.1 彩色圖像轉換為灰度圖像
11.3.2 圖像灰度拉伸
11.3.3 圖像的二值化
11.3.4 圖像的梯度銳化
11.3.5 圖像的中值濾波
11.3.6 車牌牌照區域的定位
11.3.7 確定牌照區域的4個坐標值
11.3.8 車牌區域截取
11.3.9 牌照幾何位置的調整
11.3.10 牌照區域的二值化
11.3.11 牌照字符的切分
11.3.12 牌照字符的識彆
11.4 小結
習題
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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影像之眼：洞悉世界的奧秘 這是一本關於如何“看懂”圖像的書。 在信息爆炸的時代，圖像早已超越瞭單純的視覺載體，成為我們認識世界、理解現象、進行決策的重要窗口。從醫學影像的診斷到衛星遙感的監測，從工業生産的質檢到藝術作品的鑒賞，幾乎所有領域都離不開對圖像的深入分析。然而，肉眼所見的錶象往往隻是冰山一角，真正蘊藏在像素深處的豐富信息，需要我們藉助科學的工具和嚴謹的方法去發掘。 本書並非羅列某一部具體著作的目錄或章節，而是旨在構建一個關於數字圖像處理與分析的宏大認知框架，引導讀者理解這一領域的核心原理、關鍵技術以及廣闊的應用前景。我們將一起探索，如何讓計算機擁有“火眼金睛”，如何讓冰冷的數字信號轉化為富有意義的洞察。 第一部分：圖像的語言——數字化的奧秘 在深入分析之前，我們首先需要理解圖像本身是如何被計算機“看見”的。本書將帶領讀者走進數字圖像的誕生之地。 像素的王國： 我們將從最基本的單位——像素（pixel）——開始。瞭解像素的含義，它是構成數字圖像的最小單元，攜帶著顔色和亮度等信息。我們將探討不同類型的像素錶示，如灰度圖像、彩色圖像（RGB、HSV等模型），以及它們如何通過不同的數值組閤來呈現齣韆變萬化的視覺效果。 圖像的結構： 圖像不僅僅是像素的堆砌，還具有其內在的結構。我們將學習如何用數學語言來描述圖像，例如將其視為二維函數。這種數學的視角，為後續的各種處理奠定瞭理論基礎。 數字化的挑戰： 真實的物理世界是連續的，而計算機世界是離散的。本書將深入剖析圖像數字化過程中必然存在的采樣和量化過程。我們會探討采樣定理（如奈奎斯特-香農采樣定理）如何指導我們獲取足夠的信息，以及量化誤差如何在圖像中留下痕跡，並介紹如何通過各種技術來緩解這些影響。 圖像的品質： 圖像的質量直接影響分析結果的準確性。我們將討論影響圖像質量的常見因素，如噪聲（高斯噪聲、椒鹽噪聲等）、失真、低分辨率等，並初步介紹評估圖像質量的客觀和主觀指標。 第二部分：增強視覺——讓圖像“說話” 在獲得原始圖像後，很多時候我們需要對其進行初步的“美化”和“提煉”，使其更便於人眼觀察或後續的自動分析。 點運算的魔力： 這是最基礎也是最直接的處理手段。我們將詳細介紹亮度調整、對比度拉伸、直方圖均衡化等點運算技術。例如，通過直方圖均衡化，我們可以將原本對比度低的圖像變得更加清晰，細節豐富；通過伽馬校正，可以調整圖像的整體明暗程度，使其更符閤人眼的視覺感知。 空間域的魔法： 圖像中的每個像素都受到其周圍像素的影響。本書將深入探討空間域濾波技術。我們會學習綫性濾波，如平滑濾波器（均值濾波、高斯濾波）用於去除噪聲，銳化濾波器（Sobel、Laplacian算子）用於增強邊緣和細節。我們還將介紹非綫性濾波器，如中值濾波，在去除椒鹽噪聲方麵錶現齣色，並且能夠更好地保留圖像的邊緣信息。 頻率域的洞察： 圖像中的高頻分量通常對應於細節和邊緣，低頻分量則對應於平滑區域。通過傅裏葉變換，我們可以將圖像從空間域轉換到頻率域，然後有針對性地進行處理。本書將講解低通濾波、高通濾波、帶通濾波等頻率域濾波技術，以及它們在去噪、邊緣增強等方麵的應用。例如，使用低通濾波器可以去除高頻噪聲，而高通濾波器則能突齣圖像的邊緣。 彩色圖像的奧秘： 處理彩色圖像需要更精細的手段。我們將探討如何在不同的顔色空間（如RGB、HSV、YCbCr）中進行處理，以及如何進行顔色空間的轉換。色彩增強、顔色平衡、僞彩色技術等也將是重點內容。 第三部分：識彆與理解——從圖像到信息 僅僅是“看清楚”還不夠，我們更需要從圖像中“讀懂”內容。這部分將是本書的重中之重，我們將探索如何讓計算機具備理解圖像的能力。 分割的藝術： 將圖像劃分為具有不同意義的區域是理解圖像的第一步。本書將詳細介紹圖像分割的各種技術。從簡單的閾值分割，到基於區域的生長和分裂算法，再到更高級的邊緣檢測（Canny邊緣檢測等）和輪廓提取。我們還將探討水分散體模型、圖割等更復雜的分割方法，以及它們在目標識彆、場景分析中的關鍵作用。 特徵的提取： 圖像中的關鍵信息往往體現在某些特定的特徵上。本書將深入講解特徵提取技術。我們將學習如何提取圖像的邊緣、角點、紋理等低級特徵。更重要的是，我們將探討如何提取高級特徵，如SIFT（尺度不變特徵變換）、SURF（加速魯棒特徵）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等，這些特徵能夠描述圖像的局部幾何信息，並對鏇轉、縮放、光照變化具有魯棒性，為後續的對象識彆和匹配奠定基礎。 匹配與識彆： 提取特徵後，如何將這些特徵與已知的模型進行匹配，從而識彆齣圖像中的物體或模式？本書將介紹各種匹配算法，如基於特徵點的匹配、基於模闆的匹配。我們將深入探討模式識彆的基本原理，包括分類器（如支持嚮量機SVM、K近鄰KNN）和聚類算法（如K-means）在圖像識彆中的應用。 形狀的分析： 圖像中的物體具有各種形狀，對形狀的分析和描述是理解圖像的重要環節。本書將介紹形狀描述的方法，如形狀上下文、Hu矩、傅裏葉描述子等，以及如何利用這些描述子進行形狀匹配和識彆。 深度學習的浪潮： 近年來，深度學習技術在圖像處理和分析領域取得瞭革命性的突破。本書將簡要介紹捲積神經網絡（CNN）的基本原理，以及它如何在圖像分類、物體檢測、圖像分割等任務中展現齣強大的能力。我們會探討深度學習模型在處理大規模、復雜圖像數據時的優勢，以及它們如何學習到更加抽象和魯棒的圖像特徵。 第四部分：應用之光——圖像處理的無限可能 理論的最終目的是為瞭實踐。本書的最後一部分將聚焦於數字圖像處理與分析在各個領域的廣泛應用。 醫療影像的守護： 醫學影像（X光、CT、MRI等）是疾病診斷和治療的重要依據。本書將探討圖像處理技術如何用於提升醫學影像的質量，例如去噪、對比度增強，以及如何用於輔助診斷，如腫瘤的自動檢測、病竈的分割和量化。 遙感的視角： 衛星和航空影像為我們提供瞭宏觀的地球視角。本書將介紹遙感圖像處理技術，如何用於地物分類、變化檢測、環境監測（如森林覆蓋率變化、城市擴張）、災害評估等。 工業的眼睛： 在工業生産中，機器視覺扮演著越來越重要的角色。本書將探討圖像處理技術如何應用於産品質量檢測（如缺陷檢測、尺寸測量）、自動化裝配、機器人導航等。 安全與監控： 圖像在安全監控領域發揮著至關重要的作用。本書將介紹人臉識彆、行為分析、車輛識彆等技術，以及它們如何為社會安全提供保障。 藝術與娛樂： 圖像處理技術也極大地豐富瞭我們的藝術和娛樂體驗。本書將簡要提及圖像修復、風格遷移、虛擬現實、遊戲引擎中的圖像處理等應用。 結語：擁抱未來的影像時代 數字圖像處理與分析是一個充滿活力且快速發展的領域。本書的編寫，旨在為你打開一扇通往這個精彩世界的大門，讓你掌握洞察圖像、理解世界的強大工具。無論是作為一名初學者，還是希望深化理解的從業者，都能從中獲得啓發和收獲。通過掌握這些原理和技術，你將能更好地駕馭海量的視覺信息，發現隱藏在圖像背後的規律，解決現實世界中的各種挑戰。讓“影像之眼”為你照亮前行的道路。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計讓我眼前一亮，簡潔大方，但又不失專業感。封麵上“正版詩”三個字，以及“數字圖像處理與分析(第2版)”的字樣，都清晰地錶明瞭它的學術屬性。至於“21世紀高等學校計算機係列規劃教材”的副標題，更是讓我對它的內容和深度充滿期待。我本身從事軟件開發工作，近來在工作中接觸到瞭不少與圖像處理相關的項目，所以一直想找一本係統性強、內容紮實的教材來鞏固和提升自己的知識體係。這本書的齣版時間和版本（第二版）也讓我覺得它緊隨技術前沿，內容不會過於陳舊。我特彆關注的是它在“分析”這個部分會有怎樣的闡述，因為在我看來，真正的挑戰往往在於從海量圖像數據中提取有價值的信息，而不是簡單的圖像操作。希望這本書能在這方麵給我帶來新的啓發和實用的方法。

評分☆☆☆☆☆

我之所以會被這本書所吸引，很大程度上是因為其“21世紀高等學校計算機係列規劃教材”的定位。這意味著它應當遵循當前計算機教育的最新發展趨勢，內容的時效性和前沿性都有一定保障。在數字圖像處理領域，技術更新迭代的速度非常快，一本優秀的教材應該能夠反映最新的算法和技術進展。我尤其看重書中在“分析”這一部分的內容。在我看來，數字圖像處理的最終目的往往是為瞭進行有效的分析，提取齣有用的信息。我希望這本書能夠提供一些深入的分析方法，比如在模式識彆、目標檢測、圖像理解等方麵的技術。同時，作為一本規劃教材，我期待它在知識體係的構建上能夠更加係統化，邏輯清晰，易於理解，並且最好能包含一些實際操作的指導，例如通過具體的案例或者僞代碼來輔助讀者掌握相關的知識點。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書的初衷，更多的是因為它在“數字圖像處理與分析”這個領域的專業性。作為一個對圖像技術充滿好奇的業餘愛好者，我一直在尋找能夠係統性地講解這一領域的書籍。我瀏覽過不少同類書籍，但很多要麼過於理論化，讓人望而卻步；要麼過於淺顯，無法深入。而這本《正版詩數字圖像處理與分析（第2版）》似乎在兩者之間找到瞭一個很好的平衡點。從書名中的“正版詩”這個非常有創意的字眼，我隱約感覺到作者在寫作風格上或許會帶有一些獨特的視角，也許能讓枯燥的技術變得生動有趣。我比較期待的是它在“分析”部分的內容，例如如何利用數學模型和算法來理解圖像中的信息，以及一些經典的圖像分析技術，比如邊緣檢測、紋理分析、形狀識彆等等。如果書中能夠配以清晰的圖示和代碼示例，那對我這樣的自學者來說，將是莫大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

當我看到這本書的標題時，首先引起我注意的是“正版詩”這個詞。這個詞語本身就充滿瞭藝術感和獨特性，讓人不禁猜測，這本關於技術類書籍的書名，是否預示著作者在內容呈現上也會有彆於尋常的嚴謹甚至略顯枯燥的風格。或許，它會在講解復雜的圖像處理和分析算法時，融入一些更具啓發性的講解方式，甚至引用詩歌的比喻來闡釋某些概念。作為一個多年從事圖像數據分析的工程師，我深知理論知識的紮實是基礎，但如何將這些理論轉化為解決實際問題的有效手段，則是關鍵。我特彆關注書中關於“分析”部分的論述，因為這直接關係到我們如何從像素數據中挖掘齣有意義的信息。我希望這本書不僅能提供基礎的處理技術，更能引領我深入理解各種分析方法的內在邏輯和適用場景，從而在麵對更具挑戰性的圖像分析任務時，能夠遊刃有餘。

評分☆☆☆☆☆

我是在朋友的推薦下瞭解到這本《正版詩數字圖像處理與分析》的。我的那位朋友是一名在高校任教的老師，他對教材的選定有著非常嚴苛的標準，據說這本書是他們係裏經過多番比較後纔最終確定的教材。他跟我說，這本書的優點在於理論體係構建得非常完整，從基礎的圖像增強、復原，到復雜的圖像分割、特徵提取，再到一些前沿的應用，都有涉及。而且，他特彆提到瞭書中有很多精選的案例分析，這些案例不僅貼近實際應用，而且能夠幫助讀者更好地理解抽象的理論知識。我雖然不是計算機專業的學生，但在工作中確實需要用到圖像處理相關的技術，所以我對這種理論與實踐結閤得比較好的書籍非常感興趣。我希望這本書能夠提供一些我之前沒有接觸過的分析方法，尤其是在一些復雜的場景下，如何有效地對圖像進行分析，是我一直想攻剋的難點。