数字图像处理与分析 陈健美, 宋余庆, 朱峰, 9787811309348 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

陈健美，宋余庆，朱峰 著

图书标签:

• 数字图像处理
• 图像分析
• 图像处理
• 陈健美
• 宋余庆
• 朱峰
• 高等教育
• 教材
• 计算机科学
• 模式识别

店铺： 书逸天下图书专营店

出版社： 江苏大学出版社

ISBN：9787811309348

商品编码：29375321063

包装：平装

出版时间：2015-03-01

基本信息

书名：数字图像处理与分析

定价：38.0元

作者：陈健美, 宋余庆, 朱峰,

出版社：江苏大学出版社

出版日期：2015-03-01

ISBN：9787811309348

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

---

内容提要

---

《数字图像处理与分析》是一部系统介绍数字图像的获取、处理与分析、识别及其相关技术的著作。全书共10章，分别为绪论、图像处理数学基础、图像变换、图像增强、图像恢复与重建、图像压缩与编码、图像分割、图像特征与描述、图像挖掘与识别、基于内容图像检索。可分为三个部分，～3章为图像基础部分，介绍有关数字图像的基础知识，主要包括图像及图像处理基本概念、应用领域、成像原理、数学基础知识、图像变换等。第4～6章为第二部分，主要介绍数字图像处理技术，如图像增强、图像压缩与编码、图像恢复与重建。第7～10章为第三部分，主要介绍图像分析与识别技术。

目录

---

作者介绍

---

文摘

---

序言

---

《数字图像处理与分析：理论、算法与应用》 内容概要 《数字图像处理与分析：理论、算法与应用》是一部深入探讨数字图像处理与分析核心概念、关键技术与广泛应用的专业著作。本书旨在为读者提供一个系统、全面且富有实践指导意义的学习平台，无论读者是希望深入理解图像处理的底层原理，还是致力于掌握前沿的算法技术，抑或是寻求将这些技术应用于实际问题的专业人士，都能从中获益。全书逻辑清晰，由浅入深，理论与实践并重，力求让读者不仅知其然，更知其所以然。 第一部分：数字图像基础 本部分奠定了理解后续章节的基础，详细阐述了数字图像的本质及其在计算机中的表示方式。 图像的本质与形成： 追溯图像的起源，从光学成像到数字化的过程。介绍光学成像的基本原理，如相机模型、镜头畸变等，并详细解释如何将模拟连续的图像信号转换为离散的数字信号。涵盖采样（Spatial Sampling）和量化（Quantization）这两个关键的数字化过程，解释它们的原理、影响因素以及可能引入的失真。 数字图像的表示： 深入剖析数字图像在计算机内部的存储结构。详细介绍像素（Pixel）的概念，包括其位置（坐标）和数值（灰度值或颜色分量）。阐述不同类型的数字图像：二值图像（Binary Images）、灰度图像（Grayscale Images）、彩色图像（Color Images）的特点及其表示方法。特别地，会详细讲解RGB、HSV、CMYK等常用颜色空间的数学模型、转换方法及其在图像处理中的意义。还会涉及图像的存储格式，如BMP、JPEG、PNG等，以及它们的特点和压缩机制。 图像的空间域与频率域： 引入图像处理中两个至关重要的概念维度。在空间域，图像的每个像素值与其空间邻域的像素值存在直接联系，许多基础的图像操作（如平滑、锐化）都在此域进行。在频率域，图像被分解为不同频率的正弦和余弦波的叠加，这有助于理解图像的结构性特征（如边缘、纹理）和进行滤波等操作。详细介绍傅里叶变换（Fourier Transform）及其在二维图像上的应用，包括离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）的原理、计算方法及意义。解释频率域中的低频分量（代表平滑信息）和高频分量（代表细节和边缘）的含义，为后续滤波章节铺垫。 第二部分：图像增强与复原 本部分聚焦于如何提升图像的视觉质量，消除噪声，以及从退化的图像中恢复原始信息。 点运算图像增强： 介绍直接作用于图像中单个像素的增强技术。详细讲解灰度变换（Grayscale Transformation），包括线性变换、对数变换、幂律变换（伽马校正）等，以及它们如何改变图像的对比度和亮度。重点介绍直方图（Histogram）的概念、构建方法及其在图像增强中的作用，并深入讲解直方图均衡化（Histogram Equalization）和直方图规定化（Histogram Specification）的原理和实现，以及它们如何自适应地调整图像的灰度分布，以获得更佳的视觉效果。 邻域运算图像增强（空间滤波）： 探讨基于像素邻域信息进行图像增强的方法。详细介绍线性滤波器（Linear Filters），如均值滤波（Averaging Filter）和高斯滤波（Gaussian Filter），解释它们如何通过邻域像素的加权平均来达到平滑（Smoothing）和去噪（Noise Reduction）的目的，并分析其对图像细节的影响。深入讲解非线性滤波器（Non-linear Filters），特别是中值滤波（Median Filter），阐述其在去除椒盐噪声（Salt-and-Pepper Noise）方面的优势。介绍锐化滤波器（Sharpening Filters），如拉普拉斯算子（Laplacian Operator）和Sobel算子、Prewitt算子等边缘检测算子的原理，以及它们如何增强图像中的边缘和细节。 频率域图像增强： 将空间域的增强思想扩展到频率域。详细介绍理想低通滤波器（Ideal Low-pass Filter）、巴特沃斯低通滤波器（Butterworth Low-pass Filter）、高斯低通滤波器（Gaussian Low-pass Filter）等，以及它们在平滑和去噪方面的作用。介绍相应的频率域高通滤波器（High-pass Filters）和同态滤波器（Homomorphic Filters）的原理和应用，解释同态滤波如何同时处理光照不均和对比度不足的问题。 图像复原（Image Restoration）： 关注于从退化图像中恢复原始图像的技术。详细分析图像退化模型（Image Degradation Model），包括模糊（Blurring）和噪声（Noise）的影响。深入讲解逆滤波（Inverse Filtering）的原理及其对噪声的敏感性。重点介绍维纳滤波（Wiener Filtering），阐述其利用退化函数和噪声的统计特性来优化复原效果的方法。还会介绍约束最小二乘滤波（Constrained Least Squares Filtering）等更高级的复原技术。 第三部分：图像分割 本部分是图像分析的关键步骤，旨在将图像划分为具有不同语义或几何意义的区域（Object Regions），为后续的对象识别和度量奠定基础。 阈值分割（Thresholding）： 介绍最简单也最常用的分割方法。详细讲解全局阈值法（Global Thresholding）和局部阈值法（Local Thresholding），以及 Otsu's方法等自动阈值确定算法的原理和应用。 边缘检测（Edge Detection）： 扩展了图像增强中的锐化概念，着重于精确地定位图像中的边缘。详细介绍Roberts、Prewitt、Sobel等算子的基本原理和实现。深入讲解Canny边缘检测算法（Canny Edge Detector），阐述其多阶段的处理流程（平滑、梯度计算、非极大值抑制、滞后阈值化），以及它在检测连续、闭合边缘方面的优势。 区域生长（Region Growing）： 介绍基于像素相似性将相邻像素逐步合并为区域的分割方法。详细阐述区域生长的基本原理、生长准则（如灰度差、纹理相似性）以及起始点的选择。 分水岭分割（Watershed Segmentation）： 介绍一种将图像视为地形图的分割方法。详细解释分水岭变换的原理，以及它如何通过识别“集水盆地”和“分水岭线”来分割图像。介绍如何结合梯度图像和标记（Markers）来改进分水岭分割的效果。 基于聚类的分割（Clustering-based Segmentation）： 探讨利用统计学方法对像素进行分组的分割技术。详细介绍K-Means聚类算法（K-Means Clustering）在图像分割中的应用，解释如何根据像素的颜色、纹理等特征将其聚类到不同的簇（Segment）。 图割（Graph Cuts）与主动轮廓模型（Active Contours/Snakes）： 介绍更高级的分割技术。图割将图像分割问题转化为图论中的最小割问题，常用于目标与背景的二值分割。主动轮廓模型（Snakes）是一种基于能量最小化的模型，通过一个可变形的曲线（轮廓）来逼近目标边界。 第四部分：图像特征提取与描述 本部分探讨如何从图像中提取能够代表对象特性的信息，为图像识别、匹配和检索提供依据。 边缘、角点与斑点检测： 深入介绍检测图像中关键几何特征的方法。详细讲解Harris角点检测算法（Harris Corner Detector），阐述其检测图像中“角点”（Interest Points）的原理。介绍SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）和SURF（Speeded Up Robust Features）等尺度不变特征提取算法，解释它们如何在不同尺度和旋转下保持特征的鲁棒性，以及它们在图像匹配中的重要性。 纹理特征（Texture Features）： 介绍描述图像表面粗糙度、均匀性等性质的方法。详细讲解灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM）及其统计特征（如对比度、能量、相关性、熵）。介绍局部二值模式（Local Binary Patterns, LBP）等有效的纹理描述子。 形状特征（Shape Features）： 探讨描述对象形状的方法。介绍基于轮廓的描述子，如傅里叶描述子（Fourier Descriptors）、Hu矩（Hu Moments）等，以及它们在形状匹配和识别中的应用。 第五部分：图像变换与压缩 本部分介绍将图像转换到不同域以简化分析，以及如何减小图像数据量以实现高效存储和传输。 傅里叶变换（Fourier Transform）： （在此部分会更侧重于其在图像分析和压缩中的应用）详细讲解二维傅里叶变换的性质，如平移、旋转、尺度不变性等，以及如何利用它进行频率域滤波和分析。 离散余弦变换（Discrete Cosine Transform, DCT）： 深入介绍DCT，特别是其在JPEG图像压缩标准中的核心作用。解释DCT如何将图像块中的像素值转换到频率域，并将能量集中在少数几个系数上。 小波变换（Wavelet Transform）： 介绍一种比傅里叶变换更具时频局部性的变换方法。详细讲解小波变换的原理，以及它在图像分析、去噪和压缩中的优势，如多分辨率分析能力。 图像压缩（Image Compression）： 详细讲解无损压缩（Lossless Compression）和有损压缩（Lossy Compression）的概念。重点介绍JPEG标准（基于DCT）和JPEG2000标准（基于小波变换）的压缩原理、编码流程和特点。讨论其他常见的图像压缩技术，如游程长度编码（Run-Length Encoding, RLE）和霍夫曼编码（Huffman Coding）等。 第六部分：图像识别与计算机视觉基础 本部分将图像处理与分析的成果应用于更高级的计算机视觉任务。 模式识别基础（Pattern Recognition Basics）： 介绍模式识别的基本概念，如特征选择、分类器设计等。 图像分类（Image Classification）： 介绍如何将图像归类到预定义的类别中。讲解传统分类器，如支持向量机（Support Vector Machine, SVM）和K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）。 物体检测与识别（Object Detection and Recognition）： 介绍如何定位和识别图像中的特定物体。讲解经典的物体检测算法（如Viola-Jones算法）以及基于深度学习的物体检测方法（如R-CNN系列、YOLO）。 图像配准（Image Registration）： 介绍如何将两幅或多幅图像对齐，使其具有相同的坐标系统，这在医学成像、遥感图像融合等领域至关重要。 计算机视觉的应用领域： 简要介绍图像处理与分析在人脸识别、自动驾驶、增强现实、医学诊断等领域的实际应用案例，展示其巨大的潜力和价值。 第七部分：高级话题与未来趋势 本部分对一些当前热门和前沿的图像处理与分析技术进行介绍，并展望未来的发展方向。 深度学习在图像处理中的应用： 详细介绍卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）的结构、原理及其在图像分类、语义分割、超分辨率等任务中的突破性进展。 图像修复与生成（Image Inpainting and Generation）： 介绍如何利用算法填充图像中的缺失区域，以及如何利用生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）等技术生成逼真的图像。 三维视觉（3D Vision）： 介绍如何从二维图像或多视角图像中重建三维场景，包括立体视觉（Stereo Vision）和运动恢复结构（Structure from Motion, SfM）。 图像处理与分析的伦理与挑战： 讨论图像处理技术在隐私保护、信息安全、算法偏见等方面的伦理问题，以及当前面临的技术挑战。 《数字图像处理与分析：理论、算法与应用》以其严谨的理论体系、详尽的算法阐述、丰富的应用示例，旨在为读者提供一个扎实且前瞻性的学习体验，使其能够在这个快速发展的领域中游刃有余。

评分☆☆☆☆☆

这本书我还没来得及细读，只是粗略翻阅了一下，但就目前接触到的部分来看，它似乎能为我一直以来困扰的几个问题提供一些新的视角。我一直对图像的细节增强很感兴趣，尤其是如何在大光比环境下保留更多信息，同时避免出现不自然的痕迹。这本书的目录里有一部分内容似乎就涉及到这方面的技术，我期待着能够深入了解它的算法原理和实现细节。另外，在进行图像分割的时候，我常常觉得现有的方法在处理边界模糊或者纹理相似的区域时效果不佳，这本书的评价似乎也提及了这方面的内容。我希望它能提供一些更鲁棒、更智能的分割策略，比如结合深度学习的方法，或者是一些更精细的区域生长算法。总的来说，这本书给了我一种“触手可及”的期待感，仿佛里面隐藏着解决我实际研究中瓶颈的关键。我对于它在理论深度和实践指导上的平衡性尤为关注，希望它既能讲解透彻背后的数学原理，又能提供清晰易懂的算法步骤和代码示例。

评分☆☆☆☆☆

仅仅是看到这本书的名字，我就已经被深深吸引了。我一直对图像的多尺度分析和表示非常着迷，比如如何从不同分辨率的图像中提取信息，以及如何构建能够捕捉图像在不同尺度下特征的模型。我希望这本书能够详细阐述一些多尺度分析的方法，比如高斯金字塔、拉普拉斯金字塔，甚至是一些更先进的基于小波变换的分析技术。另外，我对图像的纹理分析和分析也非常感兴趣，比如如何量化和描述图像的纹理特征，以及如何利用这些特征来区分不同的材质和表面。我希望这本书能够为我提供一些关于这些分析的理论基础和应用实例，让我能够更好地理解如何从纹理的角度去解读图像。这本书的价值，对于我来说，就像是在茫茫大海中找到了一座灯塔，指引着我走向更深入的研究领域，克服我一直以来面临的知识盲区。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我对这本书的了解仅限于封面和书名，但它的名字就足以激发我的想象。我一直对图像的复原和增强技术抱有浓厚的兴趣，比如如何去除噪声、修复模糊、甚至是修复损坏的图像。我希望这本书能够提供一些关于这些技术的方法论，比如基于滤波器的去噪、基于学习的图像复原，以及一些利用多帧信息进行图像重建的策略。此外，我对图像的几何变换和校正也颇感兴趣，比如如何进行图像的配准、矫正透视畸变等。我希望这本书能够为我提供一些关于这些变换的理论知识和实际操作指南，让我能够更好地处理那些因为拍摄角度、设备原因而变形的图像。总的来说，这本书就像一位经验丰富的向导，能够带领我在错综复杂的图像处理世界中找到方向，并解决我一直以来遇到的各种棘手问题。我特别希望能从中找到一些关于低光照图像增强的技巧，因为这是我目前遇到的一个研究难题。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的评价只能基于它的封面和名字，但这个名字本身就蕴含着无限的可能。我一直对图像的理解和解释充满好奇，特别是如何让计算机能够像人类一样“看懂”图像。我希望这本书能够深入探讨图像识别和分类的技术，比如如何利用各种机器学习和深度学习模型来区分不同的物体、场景。同时，我也对图像的语义分割和目标检测很感兴趣，比如如何精确地框出图像中的每一个物体，并为它们打上正确的标签。我希望这本书能够为我提供一些关于这些技术的理论基础和算法实现，让我能够更好地理解它们的工作原理，并尝试将它们应用到我的实际项目中。这本书的出现，仿佛是一道闪电，照亮了我前进的方向，让我看到了解决我一直以来遇到的图像理解难题的希望。我对它在理论上的严谨性和在实践上的可操作性都有着很高的期望。

评分☆☆☆☆☆

关于这本书，我只能说它的书名听起来非常吸引人，尤其对于我这种对图像处理和分析领域充满好奇心的人来说。我一直以来都对图像的特征提取和描述着迷，特别是那些能够捕捉图像本质信息的关键点和区域。我希望这本书能够深入探讨一些经典的特征提取算法，比如SIFT、SURF，甚至是一些更前沿的基于深度学习的特征表示方法。同时，我也对图像分析中的一些应用场景非常感兴趣，比如人脸识别、目标跟踪等。我希望这本书能为我提供一些关于这些应用的理论基础和技术框架，让我能够更好地理解它们是如何工作的，以及如何进行改进和优化。虽然我还没有真正打开这本书，但我已经能够想象到里面丰富的知识和信息，仿佛是一扇通往新世界的大门，等待我去探索。这本书的出版似乎恰逢其时，因为我最近在进行一个关于图像检索的项目，急需一些关于图像相似度计算和特征匹配的深入指导，我希望这本书能在这方面提供一些灵感和解决方案。