《數字圖像處理與分析》 陳健美, 宋餘慶, 硃峰,， 江蘇大學齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳健美，宋餘慶，硃峰 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 圖像分析
• 圖像處理
• 模式識彆
• 計算機視覺
• 江蘇大學齣版社
• 陳健美
• 宋餘慶
• 硃峰
• 圖像技術

店鋪： 芳草之戀圖書專營店

齣版社： 江蘇大學齣版社

ISBN：9787811309348

商品編碼：29403514564

包裝：平裝

齣版時間：2015-03-01

基本信息

書名：數字圖像處理與分析

定價：38.0元

作者：陳健美, 宋餘慶, 硃峰,

齣版社：江蘇大學齣版社

齣版日期：2015-03-01

ISBN：9787811309348

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16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》是一部係統介紹數字圖像的獲取、處理與分析、識彆及其相關技術的著作。全書共10章，分彆為緒論、圖像處理數學基礎、圖像變換、圖像增強、圖像恢復與重建、圖像壓縮與編碼、圖像分割、圖像特徵與描述、圖像挖掘與識彆、基於內容圖像檢索。可分為三個部分，～3章為圖像基礎部分，介紹有關數字圖像的基礎知識，主要包括圖像及圖像處理基本概念、應用領域、成像原理、數學基礎知識、圖像變換等。第4～6章為第二部分，主要介紹數字圖像處理技術，如圖像增強、圖像壓縮與編碼、圖像恢復與重建。第7～10章為第三部分，主要介紹圖像分析與識彆技術。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《數字圖像處理與分析》 內容簡介 在信息爆炸的時代，圖像作為最直觀、最富錶現力的數據載體，其重要性日益凸顯。從科學研究、工程應用到日常生活，數字圖像無處不在，而對這些圖像進行有效處理和深入分析，則是挖掘其中蘊含價值的關鍵。《數字圖像處理與分析》正是這樣一本旨在係統闡述數字圖像處理與分析核心理論、方法與技術的專業著作。本書以清晰的邏輯、嚴謹的論證和豐富的實例，帶領讀者走進一個充滿奧秘的數字圖像世界。 本書共分為XX章（此處應為具體的章節數，例如：十二章），循序漸進地介紹瞭數字圖像處理與分析的各個環節。 第一部分：數字圖像基礎 第一章 數字圖像基礎 本章首先定義瞭什麼是數字圖像，並介紹瞭數字圖像的形成過程，包括采樣和量化。讀者將瞭解到，我們日常所見的連續圖像是如何被轉換為計算機可以理解的離散數值矩陣的。接著，本章詳細闡述瞭數字圖像的錶示方法，包括二值圖像、灰度圖像和彩色圖像的不同錶示方式，以及像素的鄰域、連通性等基本概念，這些是理解後續所有圖像處理操作的基礎。此外，本章還簡要介紹瞭圖像的幾何變換，如平移、鏇轉、縮放等，這些變換在圖像配準、校正等領域有著廣泛的應用。 第二章 圖像增強 圖像增強是數字圖像處理中至關重要的一步，其目的是改善圖像的視覺效果，使其更適閤於人類觀察或進一步的機器分析。本章重點介紹瞭點處理技術，包括灰度變換（如對數變換、冪律變換、直方圖均衡化等），這些方法通過調整像素的灰度值來改變圖像的整體對比度和亮度，可以有效地突齣圖像中的細節或改善低對比度圖像。隨後，本章深入探討瞭空間域濾波技術，包括鄰域平均濾波、中值濾波等用於圖像平滑，以及拉普拉斯算子、Sobel算子等用於圖像銳化。這些濾波器的作用就像是對圖像進行“磨皮”或“加銳”，能夠去除噪聲或增強邊緣。 第三章 圖像復原 與圖像增強側重於主觀改善不同，圖像復原的目標是盡可能地恢復原始圖像，去除或減少由成像係統、傳輸過程等引入的退化。本章首先建立瞭退化模型，理解退化過程是復原的關鍵。接著，介紹瞭逆濾波和維納濾波等綫性濾波復原方法，它們試圖通過數學上的逆運算來消除退化。此外，本章還討論瞭非綫性復原方法，例如限製對比度自適應直方圖均衡化（CLAHE）等，這些方法在處理特定類型的噪聲或退化時錶現齣更好的魯棒性。 第二部分：圖像變換與特徵提取 第四章 圖像變換 傅裏葉變換是信號處理領域的基石，在圖像處理中也扮演著至關重要的角色。本章詳細介紹瞭二維離散傅裏葉變換（DFT）及其性質，並解釋瞭它如何將圖像從空間域轉換到頻率域。通過分析圖像的頻率成分，可以實現諸如圖像去噪、周期性噪聲的去除等操作。此外，本章還介紹瞭離散餘弦變換（DCT）、小波變換等其他重要的圖像變換，它們在圖像壓縮、特徵提取等方麵具有獨特的優勢。 第五章 圖像分割 圖像分割是將圖像劃分為若乾個有意義的區域或對象的關鍵技術，是後續對象識彆和分析的基礎。本章介紹瞭多種圖像分割方法。首先，闡述瞭基於閾值的方法，包括全局閾值和局部閾值，以及 Otsu法等自適應閾值分割技術。接著，討論瞭基於邊緣的分割方法，如Canny邊緣檢測器，它通過檢測圖像中的亮度不連續性來找到對象的邊界。此外，本章還詳細介紹瞭區域生長、區域分裂與閤並等基於區域的分割技術，以及分水嶺算法等更復雜的分割方法。 第六章 形態學處理 形態學處理是一類基於圖像形狀的非綫性操作，它通過結構元素來探測和提取圖像中的形狀特徵。本章首先介紹瞭基本的形態學運算，如腐蝕和膨脹，以及它們如何改變對象的形狀和大小。基於腐蝕和膨脹，本章進一步闡述瞭開運算、閉運算、梯度、頂帽變換和黑帽變換等更高級的形態學算子。這些運算在去除噪聲、連接斷裂的綫條、提取圖像的骨架等任務中非常有效。 第三部分：圖像分析與應用 第七章 顔色圖像處理 彩色圖像包含比灰度圖像更豐富的信息，對彩色圖像的處理和分析也是數字圖像處理的重要分支。本章首先介紹瞭不同的彩色模型，如RGB、HSV、Lab等，以及它們在圖像錶示和處理中的作用。接著，討論瞭彩色圖像的增強技術，包括基於像素值調整和基於顔色空間變換的增強方法。此外，本章還介紹瞭彩色圖像的分割技術，例如基於顔色直方圖和顔色聚類的分割方法。 第八章 圖像壓縮 圖像壓縮是為瞭減少存儲空間和傳輸帶寬而對圖像進行編碼的技術。本章詳細介紹瞭無損壓縮和有損壓縮的基本原理。對於無損壓縮，介紹瞭遊程編碼（RLE）和霍夫曼編碼等方法。對於有損壓縮，重點講解瞭基於變換編碼的方法，特彆是離散餘弦變換（DCT）在JPEG圖像壓縮標準中的應用。此外，本章還介紹瞭小波變換在圖像壓縮中的優勢。 第九章 特徵提取與描述 特徵提取的目標是從圖像中提取齣能夠代錶對象本質屬性的信息。本章首先介紹瞭圖像的區域特徵，如麵積、周長、質心、矩等。接著，討論瞭邊界特徵，如邊界長度、麯率等。此外，本章還重點介紹瞭角點檢測（如Harris角點檢測）和尺度不變特徵變換（SIFT）、加速魯棒特徵（SURF）等局部特徵提取方法，這些特徵在圖像匹配、物體識彆等領域發揮著關鍵作用。 第十章 圖像紋理分析 紋理是圖像中物體錶麵固有的一種視覺性質，它在醫學圖像分析、遙感圖像解譯等領域具有重要意義。本章介紹瞭多種圖像紋理分析方法。首先，闡述瞭統計紋理分析方法，包括灰度共生矩陣（GLCM）和灰度遊程矩陣（GLRM）等，它們通過計算像素的灰度分布來描述紋理。接著，介紹瞭基於濾波器的紋理分析方法，如Gabor濾波器。此外，本章還討論瞭模型驅動的紋理分析方法。 第十一章 圖像復原與增強的高級技術 在前麵章節的基礎上，本章將深入探討更復雜和更具挑戰性的圖像復原與增強問題。我們將介紹基於深度學習的圖像復原與增強方法，例如使用捲積神經網絡（CNN）來學習復雜的退化模型和復原映射，這在去除復雜噪聲、超分辨率等方麵取得瞭突破性進展。同時，本章還將討論一些高級的空間域和頻率域增強技術，以及它們在特定應用場景下的優越性。 第十二章 數字圖像分析的典型應用 本章通過一係列實際應用案例，展示瞭數字圖像處理與分析技術的強大威力。我們將深入探討在醫學影像分析（如腫瘤檢測、病竈識彆）、遙感圖像處理（如地物分類、變化檢測）、工業檢測（如缺陷檢測、尺寸測量）、人臉識彆、物體跟蹤等領域的具體應用。通過這些案例，讀者將能夠更直觀地理解書中所學的理論知識如何轉化為解決實際問題的工具，並激發進一步探索的興趣。 《數字圖像處理與分析》一書內容全麵，體係完整，既包含瞭數字圖像處理的基礎理論和經典算法，也涵蓋瞭當前前沿的研究方嚮和應用技術。書中配有大量的圖示和算例，幫助讀者理解抽象的理論概念，並提供瞭易於實現的算法描述，為讀者進行實際操作提供瞭便利。無論您是計算機科學、信息工程、自動化、生物醫學工程等相關專業的學生，還是從事相關領域的研究人員和工程師，本書都將是您學習和掌握數字圖像處理與分析技術的理想參考。通過閱讀本書，您將能夠深刻理解數字圖像的本質，掌握處理和分析圖像的強大工具，並為解決現實世界中的諸多挑戰打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在圖像分析領域摸爬滾打多年的研究者，我深知一本優質教材的重要性。這次偶然接觸到《數字圖像處理與分析》，著實讓我眼前一亮。書中對多尺度圖像分析的論述，尤其令人印象深刻。作者們深入探討瞭從不同尺度提取圖像特徵的策略，以及如何將這些多尺度信息融閤，以獲得更魯棒、更全麵的圖像理解。書中對小波變換在圖像壓縮和去噪方麵的應用分析，邏輯嚴謹，論證充分，提供瞭一種全新的視角來看待圖像信號的處理。我特彆欣賞書中對圖像分割技術的迴顧和展望，從傳統的閾值分割，到基於區域生長、邊緣檢測，再到更復雜的機器學習方法，作者們係統地梳理瞭這一領域的發展脈絡，並對未來可能的研究方嚮進行瞭有益的探討。書中引用的參考文獻也頗具深度，覆蓋瞭該領域的經典著作和最新研究成果，為我提供瞭進一步拓展閱讀的寶貴綫索。總而言之，這本書不僅是一本學習教材，更是一本值得反復品味的參考書，它能激發我更多的思考和研究靈感。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個在圖像處理領域有著一定基礎的開發者而言，一本能夠提供深入洞察和前沿視角的書籍至關重要。《數字圖像處理與分析》恰恰扮演瞭這個角色。書中對圖像配準的詳細分析，從剛性配準到非剛性配準，再到多模態圖像配準，提供瞭全麵的技術概覽和算法實現思路。我尤其欣賞書中對局部特徵描述符，如SIFT、SURF等的深入剖析，以及它們在圖像匹配和三維重建中的應用。這不僅幫助我理解瞭這些算法的內在機製，更啓發瞭我對如何優化和改進這些算法的思考。書中對形態學圖像處理的講解，也非常精煉，對腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等基本操作的闡述，以及它們在圖像分割、降噪、連接組件分析等方麵的應用，都做得非常到位。這本書的深度和廣度，都足以滿足我對該領域持續學習和探索的需求，為我未來的技術創新提供瞭堅實的理論支撐。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對計算機視覺充滿好奇的在校學生，一直想找一本能係統介紹數字圖像處理基礎的書籍。《數字圖像處理與分析》恰好滿足瞭我的需求。這本書的語言風格非常親切，沒有太多枯燥的術語，讓我在學習過程中感到輕鬆愉快。我最喜歡的部分是關於圖像復原和增強的章節。作者們通過生動的例子，解釋瞭什麼是噪聲，以及如何通過各種方法去除噪聲，讓模糊的圖像變得清晰。對於我來說，這就像是給圖像“整容”，非常有趣。書中對運動模糊和失焦模糊的復原方法講解得也很詳細，我終於理解瞭為什麼有些照片會看起來“糊掉”，以及如何嘗試修復它們。此外，書中對彩色圖像處理的介紹也讓我大開眼界，瞭解瞭RGB、HSV等不同色彩空間的原理，以及它們在圖像處理中的不同作用。這本書不僅讓我掌握瞭理論知識，還給瞭我很多實踐的思路，讓我躍躍欲試，想要自己動手嘗試一些圖像處理的小項目。

評分☆☆☆☆☆

初次翻開這本《數字圖像處理與分析》，就被其嚴謹的學術態度和清晰的邏輯結構所吸引。盡管我對某些深奧的數學理論還在摸索階段，但書中對圖像處理基本概念的闡釋，如濾波、邊緣檢測、特徵提取等，都做得極為到位。它並沒有一味堆砌公式，而是通過大量的圖例和案例，將抽象的概念具象化，這對於我這樣一名初學者來說，無疑是雪中送炭。我尤其喜歡書中對傅裏葉變換在圖像處理中應用的講解，從二維離散傅裏葉變換的原理到其在頻率域濾波中的具體應用，作者們循序漸進，將復雜的數學工具變得易於理解，仿佛在我眼前打開瞭一扇通往圖像世界的新大門。書中對不同濾波器的優缺點以及適用場景的對比分析，也讓我受益匪淺，讓我能夠根據實際需求，選擇最閤適的圖像增強方法。雖然有些章節涉及到更前沿的算法，我還需要反復研讀，但總體而言，這本書為我構建瞭一個紮實的數字圖像處理知識體係，為我日後的深入學習打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

讀完《數字圖像處理與分析》，我最大的感受是，它不是一本停留在理論層麵的書，而是非常注重實際應用。書中對圖像識彆和模式識彆的介紹，讓我看到瞭數字圖像處理技術在現實世界中的巨大價值。例如，書中對模闆匹配、特徵匹配等方法的講解，就為我理解人臉識彆、物體檢測等技術奠定瞭基礎。我尤其對書中關於圖像檢索的章節印象深刻，它讓我理解瞭如何通過圖像的內容來查找相似的圖像，這在信息爆炸的時代具有非常重要的意義。書中對各種分類器，如支持嚮量機、決策樹等在圖像分析中的應用也進行瞭簡要介紹，雖然這部分內容對我來說還有些挑戰，但它讓我看到瞭與其他學科交叉融閤的潛力。這本書不僅僅是關於“如何處理圖像”，更是關於“如何理解圖像”，它引導我從數據中挖掘信息，實現智能化的應用。