高级数字图像处理技术 王向阳 9787303174928 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

王向阳 著

图书标签:

• 数字图像处理
• 图像处理技术
• 王向阳
• 高等教育
• 教材
• 计算机科学
• 模式识别
• 图像分析
• 数字媒体
• 图像算法

店铺： 天乐图书专营店

出版社： 北京师范大学出版社

ISBN：9787303174928

商品编码：29496777739

包装：平装

出版时间：2014-09-01

基本信息

书名：高级数字图像处理技术

定价：66.00元

作者：王向阳

出版社：北京师范大学出版社

出版日期：2014-09-01

ISBN：9787303174928

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：32开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

---

内容提要

---

本书较为系统地阐述了数字图像处理领域的基本理论和方法。主要内容包括：数字图像基本概念、数字图像基础、数字图像压缩、数字图像量化、数字图像分割、数字图像检索、数字图像水印等。本书是作者参考大量数字图像处理的中外专著、教材与论文，结合多年在数字图像处理领域的教学、研究和开发经验编著而成的，其不仅引入了数字图像处理领域的*成果，而且给出了大量具有实际应用价值的参考实例。 本书既可作为高等院校计算机、电子、通信、自动化、应用数学等相关专业高年级本科生或研究生的教材与教学参考书，也可供从事数字图像处理领域工作的研究与开发人员参考。

目录

---

作者介绍

---

文摘

---

序言

---

《高级数字图像处理技术》 一、 图像处理的宏伟图景：从基础到前沿 数字图像处理，作为一门跨越计算机科学、电子工程、光学、数学以及应用科学的交叉学科，其发展历程堪称一部浓缩的科技进步史。它赋予了机器“看”和“理解”世界的能力，并在科研、工业、医疗、安防、娱乐等领域开辟了无限可能。本书《高级数字图像处理技术》旨在为读者构建一幅宏伟的图像处理技术图景，深入剖析其核心原理、关键算法以及最前沿的应用动态。我们不仅会回顾图像处理的基石，如图像增强、复原、分割等经典范畴，更会聚焦于那些推动领域发展的“高级”技术，诸如多尺度分析、小波变换、形态学处理、图像复原的先进方法、以及在人工智能浪潮下兴起的深度学习在图像处理中的颠覆性应用。 1. 图像基础与变换：理解像素的语言 万丈高楼平地起，对于数字图像的处理，首先需要建立扎实的理论基础。本书将从数字图像的形成、表示方式（如灰度图像、彩色图像、多光谱图像等）出发，系统介绍图像的几何变换（如平移、旋转、缩放、仿射变换、透视变换）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）。这些看似基础的操作，却是后续一切复杂处理的根基。 更进一步，我们将深入探讨傅里叶变换、离散余弦变换（DCT）、沃尔什-哈达玛变换（WHT）等频域变换方法。理解图像在频域的表示，如同掌握了图像的“音乐乐谱”，可以揭示图像的结构性特征、去除周期性噪声，并为后续的压缩和增强提供强大的理论支撑。例如，傅里叶变换能够将图像从空间域转换到频率域，使得高频分量（细节）和低频分量（整体亮度、粗糙结构）得以分离，从而实现选择性的滤波。DCT由于其良好的能量聚集特性，在JPEG图像压缩标准中扮演着至关重要的角色。 2. 图像增强与复原：让模糊变得清晰，让缺陷消失 图像增强的目标是在不引入明显失真的前提下，突出图像中有用的信息，或抑制不希望有的信息，以改善图像的视觉质量或便于后续的分析。本书将详细介绍各种增强技术，包括空间域增强（如点运算、模板运算、梯度锐化）和频域增强（如低通滤波、高通滤波、同态滤波）。特别地，我们将重点讲解非线性增强技术，如Retinex理论在低光照图像增强中的应用，以及基于局部对比度增强的方法，这些方法在处理具有挑战性的场景时表现出色。 图像复原则着眼于从退化的图像中恢复出原始图像。退化原因多种多样，包括相机成像过程中的模糊（散焦、运动模糊）、传感器噪声、传输过程中的失真等。本书将涵盖经典的图像复原方法，如逆滤波、维纳滤波，并深入探讨它们在实际应用中的局限性。在此基础上，我们将介绍更先进的复原技术，如约束最小二乘滤波、Lucy-Richardson算法、以及基于正则化理论的盲复原方法。盲复原尤其具有挑战性，因为它需要在不知道退化模型的情况下同时估计退化核和原始图像，这在实际应用中至关重要。 3. 图像分割：划分世界的边界 图像分割是将图像划分为若干具有独特性质的区域或对象的关键步骤，是进行高级图像分析和理解的基础。本书将系统阐述多种分割策略： 基于阈值的方法： 包括全局阈值和局部阈值，以及Otsu方法等自动阈值选取技术。 基于边缘的方法： 介绍Canny边缘检测器等经典算法，并讨论如何利用边缘信息进行区域生长。 基于区域的方法： 包括区域生长（Region Growing）和区域分裂与合并（Split and Merge）等技术。 基于聚类的方法： 如K-means聚类，以及模糊C-means等。 基于图的方法： 如图割（Graph Cut）算法，它将分割问题转化为图论中的最小割问题。 基于模型的方法： 如主动轮廓模型（Active Contour Models，即Snakes）和水平集方法（Level Set Methods），它们利用曲线或曲面的演化来捕捉目标对象的边界。 我们还将探讨这些方法在不同场景下的优缺点，以及如何结合多种技术来提高分割的鲁棒性和准确性。 4. 特征提取与描述：捕捉图像的“灵魂” 在图像处理和计算机视觉领域，理解图像的本质往往依赖于提取和描述图像中的关键特征。本书将深入讲解各种特征提取和描述技术： 点特征： 如Harris角点检测器、SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征、SURF（Speeded Up Robust Features）特征等。这些特征在图像配准、物体识别等任务中至关重要。 线特征： 如Hough变换用于检测直线和圆。 区域特征： 如颜色直方图、纹理描述子（如LBP，Local Binary Patterns）等。 形状特征： 如傅里叶描述子、Hu矩等。 我们将详细分析这些特征的数学原理，并讨论它们在不同应用场景下的适用性，例如，SIFT和SURF由于其尺度不变性和旋转不变性，在图像匹配和三维重建中得到了广泛应用。 5. 多尺度分析与小波变换：解析图像的层级结构 自然图像往往具有多尺度的结构，即在不同的尺度下观察，图像呈现出不同的细节层次。多尺度分析是理解和处理这类图像的关键。本书将重点介绍小波变换（Wavelet Transform）及其在图像处理中的应用。 连续小波变换（CWT）与离散小波变换（DWT）： 详细阐述其数学原理，包括尺度函数和母小波的概念，以及多分辨率分析（MRA）的框架。 二维小波变换： 如何将一维小波变换扩展到二维，形成近似子带、水平细节子带、垂直细节子带和对角细节子带，从而实现图像的多分辨率表示。 小波变换的应用： 包括图像去噪（利用不同子带的能量差异）、图像压缩（如JPEG2000标准中的离散小波变换）、图像融合、以及小波域的特征提取。 通过小波变换，我们可以更有效地捕捉图像中的局部信息和全局结构，实现更精细化的处理。 6. 形态学图像处理：刻画形状与结构 形态学图像处理（Morphological Image Processing）是基于集合论的图像处理技术，主要用于分析和处理图像的几何结构。本书将详细讲解两种基本运算： 腐蚀（Erosion）： 能够去除图像中的小目标，断开细小的连接，平滑物体边界的凸出部分。 膨胀（Dilation）： 能够填充小的空洞，连接断开的物体，平滑物体边界的凹入部分。 在此基础上，我们将介绍更为复杂的形态学运算： 开运算（Opening）： 先腐蚀后膨胀，用于去除小的亮细节，平滑物体轮廓。 闭运算（Closing）： 先膨胀后腐蚀，用于填充小的黑空洞，连接邻近的物体。 形态学梯度（Morphological Gradient）： 膨胀图与腐蚀图之差，用于检测物体边界。 顶帽变换（Top-Hat Transform）与黑帽变换（Black-Hat Transform）： 用于提取图像中的亮区域或暗区域的细节。 形态学处理在二值图像分析、特征提取、噪声抑制等方面有着广泛的应用。 7. 图像复原的先进技术：挑战退化极限 在图像复原部分，除了经典方法，本书将进一步深入探讨更具挑战性和实用性的技术。 基于正则化的复原： 探讨Tikhonov正则化、Total Variation（TV）正则化等，它们能够有效地约束复原过程，避免病态问题，获得更平滑且接近真实的高质量复原图像。 盲图像复原（Blind Image Restoration）： 进一步探讨如何在不知道退化核（模糊核）的情况下同时估计退化核和原始图像，这在处理模糊相机、环境噪声等未知退化因素的场景中尤为重要。 基于学习的复原： 简要介绍深度学习在图像复原领域的初步应用，如使用卷积神经网络（CNN）来学习退化模型和复原映射。 8. 深度学习在图像处理中的革命性应用 近年来，深度学习以前所未有的方式改变了数字图像处理的面貌。本书将投入大量篇幅，系统介绍深度学习在图像处理领域的核心技术和前沿进展： 卷积神经网络（CNNs）： 深入解析CNN的结构（卷积层、池化层、全连接层），以及其在图像识别、分类、目标检测、语义分割等任务中的强大能力。我们将详细讲解经典的CNN架构，如AlexNet、VGG、ResNet、Inception等，并分析其设计思想。 生成对抗网络（GANs）： 介绍GANs的生成器和判别器的对抗训练机制，及其在图像生成（如超分辨率、风格迁移、图像修复）中的突破性成果。 Transformer模型在视觉领域的应用： 探讨Vision Transformer (ViT) 等模型如何将序列处理的思想应用于图像，并取得优异性能。 深度学习在特定图像处理任务中的应用： 图像去噪： DnCNN、FFDNet等深度学习去噪模型。 超分辨率： SRCNN、EDSR、RCAN等方法。 图像分割： U-Net、Mask R-CNN、DeepLab等语义和实例分割模型。 图像修复： 各种基于深度学习的图像修复技术，填补图像缺失区域。 风格迁移： 将一张图像的艺术风格应用到另一张图像上。 图像配准： 基于深度学习的图像配准算法。 本书将不仅仅介绍算法，更会深入剖析其背后的原理，以及如何在实际项目中应用这些强大的工具。 二、 理论与实践的完美融合：案例分析与项目导向 《高级数字图像处理技术》并非一本纯粹的理论书籍，我们深知理论知识只有与实践相结合才能焕发生机。因此，本书在介绍每项技术时，都会辅以详实的数学推导和直观的图示，力求让读者透彻理解其原理。 同时，书中将穿插大量的案例分析，选取实际应用场景，如医学影像分析中的病灶检测、遥感图像中的地物分类、工业检测中的缺陷识别、安防监控中的人脸识别等，详细阐述如何运用所学的图像处理技术解决实际问题。这些案例将贯穿从图像预处理、特征提取到最终决策的完整流程，帮助读者建立解决实际问题的思维框架。 对于有志于深入研究或开发的读者，本书还将提供实现相关算法的伪代码或在特定编程语言（如Python，结合OpenCV、TensorFlow、PyTorch等库）中的实现思路。这有助于读者将理论知识转化为可执行的代码，并在自己的项目中进行探索和创新。 三、 目标读者群体：学界与业界精英的必备指南 本书的目标读者群体广泛，涵盖了： 高校学生： 计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程、遥感科学等相关专业的本科生、研究生，以及希望深入学习数字图像处理的博士生。 科研人员： 在图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能等领域进行研究的学者。 工程技术人员： 从事工业检测、医疗影像、安防监控、无人驾驶、机器人视觉、虚拟现实等相关领域的工程师和开发人员。 对图像处理技术感兴趣的爱好者： 希望系统性地学习和掌握数字图像处理核心技术的个人。 四、 结语：开启您的数字图像处理探索之旅 数字图像处理是一个充满活力且不断发展的领域。从基础的像素操作到前沿的深度学习模型，技术的进步日新月异。本书《高级数字图像处理技术》旨在为您提供一条清晰的学习路径，帮助您穿越复杂的技术迷雾，掌握核心的知识体系，并激发您在这一激动人心的领域进行探索和创新的热情。我们相信，通过本书的学习，您将能够自信地应对各种数字图像处理的挑战，并在这个充满机遇的时代，用“智慧之眼”洞察和改变世界。

评分☆☆☆☆☆

初拿到这本书的时候，就被它扎实的理论基础和深入的实践指导所吸引。这本书的章节编排逻辑清晰，从基础概念的引入到复杂算法的剖析，层层递进，让人在阅读过程中能够稳步提升对数字图像处理的理解深度。尤其是在介绍一些前沿技术，比如深度学习在图像分割和目标检测中的应用时，作者的讲解非常到位，不仅给出了详细的数学推导，还结合实际案例进行了生动的演示。我特别喜欢它在算法实现上的细致考量，对于参数选择和性能优化的讨论，对于我们这些希望将理论知识转化为实际生产力的人来说，简直是如虎添翼。书中的图例丰富且具有代表性，很多原本晦涩难懂的公式和流程图，在配合图示后，瞬间变得豁然开朗。可以说，这本书是理论与实践结合的典范，不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师在身边手把手地指导。对于从事相关领域研究的专业人士或希望深入学习图像处理的学生而言，这本书无疑提供了一个坚实的知识框架和宝贵的参考资料，极大地拓宽了我的专业视野。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格极其严谨，仿佛在进行一场精密的手术解剖，每一个术语的引入、每一个公式的推导都经过了深思熟虑，力求精确无误。我过去阅读过几本关于图像处理的书籍，很多都过于侧重于概念的罗列，但在具体操作层面却显得力不从心，读完后依然感觉像隔着一层纱。然而，这本书的作者显然是下了大功夫在“打通”理论与实际操作之间的壁垒。比如在讨论卷积神经网络（CNN）在图像去噪中的应用时，书中不仅详细分析了不同滤波器和激活函数对去噪效果的影响，还深入探讨了计算复杂度和实时性之间的权衡，这种全方位的思考角度，展现了作者深厚的工程背景。阅读体验是需要投入精力的，它不是那种可以轻松翻阅的“快餐读物”，需要读者静下心来，对照代码或者实验环境去反复验证书中的结论。正是这种近乎苛刻的严谨性，使得这本书的结论具有极高的可信度和指导价值，是案头常备的工具书。

评分☆☆☆☆☆

作为一本专业的图像处理书籍，它的“工具箱”特性表现得淋漓尽致。我发现自己越来越倾向于在遇到具体的技术难题时，直接翻阅相关章节进行查阅，而不是仅仅把它当作一本需要从头读到尾的教材。书中对各种图像增强、恢复和分割方法的对比分析做得非常客观，例如，在讨论图像去模糊问题时，它不仅介绍了维纳滤波等经典方法，还详细对比了基于深度学习模型的盲解卷积核估计。更贴心的是，书中似乎预设了读者在实际工作中可能遇到的各种“边缘情况”，并给出了相应的处理建议和鲁棒性分析。这种以解决实际问题为导向的叙事方式，极大地提升了本书的实用价值。它不仅仅是知识的传递，更像是一份浓缩的行业最佳实践指南。对于我们这些需要快速搭建原型或优化现有流程的研发人员来说，这本书无疑是提高工作效率和产品质量的利器。

评分☆☆☆☆☆

老实说，这本书的阅读过程充满了挑战，但每攻克一个难点，那种成就感是无与伦比的。它的难度曲线设计得非常陡峭，尤其是在讲解高维空间中的特征提取和降维算法时，需要读者具备较强的线性代数和概率论基础。我不得不频繁地翻阅参考书目来巩固背景知识，但这反而促使我进行了更系统和全面的知识回顾。书中对于算法复杂度的分析尤其独到，它不仅仅给出一个时间复杂度的大O表示，还会结合实际硬件环境，讨论内存访问模式和并行计算的优化潜力。这对于正在进行高性能计算优化的工程师来说，提供了非常实际的参考价值。虽然阅读难度较大，但作者在关键概念处设置的“小结”和“思考题”，有效地帮助读者消化吸收了前面密集的知识点。可以说，这本书更像是一门高强度的专业训练营课程，它要求你付出，但回报也是实实在在的专业能力提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受是它的“广度”和“深度”达到了一个令人惊叹的平衡点。在图像处理这个日新月异的领域，很多书籍要么只停留在经典算法的介绍，无法跟上时代步伐；要么过于追逐最新的热点，却牺牲了对底层原理的深入挖掘。这本书巧妙地规避了这些陷阱。它对传统经典的滤波、变换、形态学等处理技术进行了非常扎实的回顾，确保读者对基础有牢固的掌握；同时，它又毫不犹豫地切入了当前最前沿的深度学习框架，如GANs在图像合成和超分辨率中的应用。这种结构设计使得读者可以建立一个完整的知识体系，从基础的像素操作理解到复杂的语义理解，都有迹可循。我尤其欣赏它在引入新技术时，依然坚持从问题的本质出发，而不是仅仅停留在调用API的层面。这种注重“为什么”和“如何做”的教学方式，培养了读者独立思考和解决未知问题的能力，这对于一个技术人员来说，比记住任何一个具体的算法都重要得多。