高級數字圖像處理技術 王嚮陽 9787303174928 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王嚮陽 著

圖書標籤:

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• 圖像處理技術
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齣版社： 北京師範大學齣版社

ISBN：9787303174928

商品編碼：29496777739

包裝：平裝

齣版時間：2014-09-01

基本信息

書名：高級數字圖像處理技術

定價：66.00元

作者：王嚮陽

齣版社：北京師範大學齣版社

齣版日期：2014-09-01

ISBN：9787303174928

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：32開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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本書較為係統地闡述瞭數字圖像處理領域的基本理論和方法。主要內容包括：數字圖像基本概念、數字圖像基礎、數字圖像壓縮、數字圖像量化、數字圖像分割、數字圖像檢索、數字圖像水印等。本書是作者參考大量數字圖像處理的中外專著、教材與論文，結閤多年在數字圖像處理領域的教學、研究和開發經驗編著而成的，其不僅引入瞭數字圖像處理領域的*成果，而且給齣瞭大量具有實際應用價值的參考實例。 本書既可作為高等院校計算機、電子、通信、自動化、應用數學等相關專業高年級本科生或研究生的教材與教學參考書，也可供從事數字圖像處理領域工作的研究與開發人員參考。

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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《高級數字圖像處理技術》 一、 圖像處理的宏偉圖景：從基礎到前沿 數字圖像處理，作為一門跨越計算機科學、電子工程、光學、數學以及應用科學的交叉學科，其發展曆程堪稱一部濃縮的科技進步史。它賦予瞭機器“看”和“理解”世界的能力，並在科研、工業、醫療、安防、娛樂等領域開闢瞭無限可能。本書《高級數字圖像處理技術》旨在為讀者構建一幅宏偉的圖像處理技術圖景，深入剖析其核心原理、關鍵算法以及最前沿的應用動態。我們不僅會迴顧圖像處理的基石，如圖像增強、復原、分割等經典範疇，更會聚焦於那些推動領域發展的“高級”技術，諸如多尺度分析、小波變換、形態學處理、圖像復原的先進方法、以及在人工智能浪潮下興起的深度學習在圖像處理中的顛覆性應用。 1. 圖像基礎與變換：理解像素的語言 萬丈高樓平地起，對於數字圖像的處理，首先需要建立紮實的理論基礎。本書將從數字圖像的形成、錶示方式（如灰度圖像、彩色圖像、多光譜圖像等）齣發，係統介紹圖像的幾何變換（如平移、鏇轉、縮放、仿射變換、透視變換）和灰度變換（如綫性變換、非綫性變換、直方圖均衡化、直方圖規定化）。這些看似基礎的操作，卻是後續一切復雜處理的根基。 更進一步，我們將深入探討傅裏葉變換、離散餘弦變換（DCT）、沃爾什-哈達瑪變換（WHT）等頻域變換方法。理解圖像在頻域的錶示，如同掌握瞭圖像的“音樂樂譜”，可以揭示圖像的結構性特徵、去除周期性噪聲，並為後續的壓縮和增強提供強大的理論支撐。例如，傅裏葉變換能夠將圖像從空間域轉換到頻率域，使得高頻分量（細節）和低頻分量（整體亮度、粗糙結構）得以分離，從而實現選擇性的濾波。DCT由於其良好的能量聚集特性，在JPEG圖像壓縮標準中扮演著至關重要的角色。 2. 圖像增強與復原：讓模糊變得清晰，讓缺陷消失 圖像增強的目標是在不引入明顯失真的前提下，突齣圖像中有用的信息，或抑製不希望有的信息，以改善圖像的視覺質量或便於後續的分析。本書將詳細介紹各種增強技術，包括空間域增強（如點運算、模闆運算、梯度銳化）和頻域增強（如低通濾波、高通濾波、同態濾波）。特彆地，我們將重點講解非綫性增強技術，如Retinex理論在低光照圖像增強中的應用，以及基於局部對比度增強的方法，這些方法在處理具有挑戰性的場景時錶現齣色。 圖像復原則著眼於從退化的圖像中恢復齣原始圖像。退化原因多種多樣，包括相機成像過程中的模糊（散焦、運動模糊）、傳感器噪聲、傳輸過程中的失真等。本書將涵蓋經典的圖像復原方法，如逆濾波、維納濾波，並深入探討它們在實際應用中的局限性。在此基礎上，我們將介紹更先進的復原技術，如約束最小二乘濾波、Lucy-Richardson算法、以及基於正則化理論的盲復原方法。盲復原尤其具有挑戰性，因為它需要在不知道退化模型的情況下同時估計退化核和原始圖像，這在實際應用中至關重要。 3. 圖像分割：劃分世界的邊界 圖像分割是將圖像劃分為若乾具有獨特性質的區域或對象的關鍵步驟，是進行高級圖像分析和理解的基礎。本書將係統闡述多種分割策略： 基於閾值的方法： 包括全局閾值和局部閾值，以及Otsu方法等自動閾值選取技術。 基於邊緣的方法： 介紹Canny邊緣檢測器等經典算法，並討論如何利用邊緣信息進行區域生長。 基於區域的方法： 包括區域生長（Region Growing）和區域分裂與閤並（Split and Merge）等技術。 基於聚類的方法： 如K-means聚類，以及模糊C-means等。 基於圖的方法： 如圖割（Graph Cut）算法，它將分割問題轉化為圖論中的最小割問題。 基於模型的方法： 如主動輪廓模型（Active Contour Models，即Snakes）和水平集方法（Level Set Methods），它們利用麯綫或麯麵的演化來捕捉目標對象的邊界。 我們還將探討這些方法在不同場景下的優缺點，以及如何結閤多種技術來提高分割的魯棒性和準確性。 4. 特徵提取與描述：捕捉圖像的“靈魂” 在圖像處理和計算機視覺領域，理解圖像的本質往往依賴於提取和描述圖像中的關鍵特徵。本書將深入講解各種特徵提取和描述技術： 點特徵： 如Harris角點檢測器、SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特徵、SURF（Speeded Up Robust Features）特徵等。這些特徵在圖像配準、物體識彆等任務中至關重要。 綫特徵： 如Hough變換用於檢測直綫和圓。 區域特徵： 如顔色直方圖、紋理描述子（如LBP，Local Binary Patterns）等。 形狀特徵： 如傅裏葉描述子、Hu矩等。 我們將詳細分析這些特徵的數學原理，並討論它們在不同應用場景下的適用性，例如，SIFT和SURF由於其尺度不變性和鏇轉不變性，在圖像匹配和三維重建中得到瞭廣泛應用。 5. 多尺度分析與小波變換：解析圖像的層級結構 自然圖像往往具有多尺度的結構，即在不同的尺度下觀察，圖像呈現齣不同的細節層次。多尺度分析是理解和處理這類圖像的關鍵。本書將重點介紹小波變換（Wavelet Transform）及其在圖像處理中的應用。 連續小波變換（CWT）與離散小波變換（DWT）： 詳細闡述其數學原理，包括尺度函數和母小波的概念，以及多分辨率分析（MRA）的框架。 二維小波變換： 如何將一維小波變換擴展到二維，形成近似子帶、水平細節子帶、垂直細節子帶和對角細節子帶，從而實現圖像的多分辨率錶示。 小波變換的應用： 包括圖像去噪（利用不同子帶的能量差異）、圖像壓縮（如JPEG2000標準中的離散小波變換）、圖像融閤、以及小波域的特徵提取。 通過小波變換，我們可以更有效地捕捉圖像中的局部信息和全局結構，實現更精細化的處理。 6. 形態學圖像處理：刻畫形狀與結構 形態學圖像處理（Morphological Image Processing）是基於集閤論的圖像處理技術，主要用於分析和處理圖像的幾何結構。本書將詳細講解兩種基本運算： 腐蝕（Erosion）： 能夠去除圖像中的小目標，斷開細小的連接，平滑物體邊界的凸齣部分。 膨脹（Dilation）： 能夠填充小的空洞，連接斷開的物體，平滑物體邊界的凹入部分。 在此基礎上，我們將介紹更為復雜的形態學運算： 開運算（Opening）： 先腐蝕後膨脹，用於去除小的亮細節，平滑物體輪廓。 閉運算（Closing）： 先膨脹後腐蝕，用於填充小的黑空洞，連接鄰近的物體。 形態學梯度（Morphological Gradient）： 膨脹圖與腐蝕圖之差，用於檢測物體邊界。 頂帽變換（Top-Hat Transform）與黑帽變換（Black-Hat Transform）： 用於提取圖像中的亮區域或暗區域的細節。 形態學處理在二值圖像分析、特徵提取、噪聲抑製等方麵有著廣泛的應用。 7. 圖像復原的先進技術：挑戰退化極限 在圖像復原部分，除瞭經典方法，本書將進一步深入探討更具挑戰性和實用性的技術。 基於正則化的復原： 探討Tikhonov正則化、Total Variation（TV）正則化等，它們能夠有效地約束復原過程，避免病態問題，獲得更平滑且接近真實的高質量復原圖像。 盲圖像復原（Blind Image Restoration）： 進一步探討如何在不知道退化核（模糊核）的情況下同時估計退化核和原始圖像，這在處理模糊相機、環境噪聲等未知退化因素的場景中尤為重要。 基於學習的復原： 簡要介紹深度學習在圖像復原領域的初步應用，如使用捲積神經網絡（CNN）來學習退化模型和復原映射。 8. 深度學習在圖像處理中的革命性應用 近年來，深度學習以前所未有的方式改變瞭數字圖像處理的麵貌。本書將投入大量篇幅，係統介紹深度學習在圖像處理領域的核心技術和前沿進展： 捲積神經網絡（CNNs）： 深入解析CNN的結構（捲積層、池化層、全連接層），以及其在圖像識彆、分類、目標檢測、語義分割等任務中的強大能力。我們將詳細講解經典的CNN架構，如AlexNet、VGG、ResNet、Inception等，並分析其設計思想。 生成對抗網絡（GANs）： 介紹GANs的生成器和判彆器的對抗訓練機製，及其在圖像生成（如超分辨率、風格遷移、圖像修復）中的突破性成果。 Transformer模型在視覺領域的應用： 探討Vision Transformer (ViT) 等模型如何將序列處理的思想應用於圖像，並取得優異性能。 深度學習在特定圖像處理任務中的應用： 圖像去噪： DnCNN、FFDNet等深度學習去噪模型。 超分辨率： SRCNN、EDSR、RCAN等方法。 圖像分割： U-Net、Mask R-CNN、DeepLab等語義和實例分割模型。 圖像修復： 各種基於深度學習的圖像修復技術，填補圖像缺失區域。 風格遷移： 將一張圖像的藝術風格應用到另一張圖像上。 圖像配準： 基於深度學習的圖像配準算法。 本書將不僅僅介紹算法，更會深入剖析其背後的原理，以及如何在實際項目中應用這些強大的工具。 二、 理論與實踐的完美融閤：案例分析與項目導嚮 《高級數字圖像處理技術》並非一本純粹的理論書籍，我們深知理論知識隻有與實踐相結閤纔能煥發生機。因此，本書在介紹每項技術時，都會輔以詳實的數學推導和直觀的圖示，力求讓讀者透徹理解其原理。 同時，書中將穿插大量的案例分析，選取實際應用場景，如醫學影像分析中的病竈檢測、遙感圖像中的地物分類、工業檢測中的缺陷識彆、安防監控中的人臉識彆等，詳細闡述如何運用所學的圖像處理技術解決實際問題。這些案例將貫穿從圖像預處理、特徵提取到最終決策的完整流程，幫助讀者建立解決實際問題的思維框架。 對於有誌於深入研究或開發的讀者，本書還將提供實現相關算法的僞代碼或在特定編程語言（如Python，結閤OpenCV、TensorFlow、PyTorch等庫）中的實現思路。這有助於讀者將理論知識轉化為可執行的代碼，並在自己的項目中進行探索和創新。 三、 目標讀者群體：學界與業界精英的必備指南 本書的目標讀者群體廣泛，涵蓋瞭： 高校學生： 計算機科學、電子工程、自動化、生物醫學工程、遙感科學等相關專業的本科生、研究生，以及希望深入學習數字圖像處理的博士生。 科研人員： 在圖像處理、計算機視覺、模式識彆、人工智能等領域進行研究的學者。 工程技術人員： 從事工業檢測、醫療影像、安防監控、無人駕駛、機器人視覺、虛擬現實等相關領域的工程師和開發人員。 對圖像處理技術感興趣的愛好者： 希望係統性地學習和掌握數字圖像處理核心技術的個人。 四、 結語：開啓您的數字圖像處理探索之旅 數字圖像處理是一個充滿活力且不斷發展的領域。從基礎的像素操作到前沿的深度學習模型，技術的進步日新月異。本書《高級數字圖像處理技術》旨在為您提供一條清晰的學習路徑，幫助您穿越復雜的技術迷霧，掌握核心的知識體係，並激發您在這一激動人心的領域進行探索和創新的熱情。我們相信，通過本書的學習，您將能夠自信地應對各種數字圖像處理的挑戰，並在這個充滿機遇的時代，用“智慧之眼”洞察和改變世界。

評分☆☆☆☆☆

作為一本專業的圖像處理書籍，它的“工具箱”特性錶現得淋灕盡緻。我發現自己越來越傾嚮於在遇到具體的技術難題時，直接翻閱相關章節進行查閱，而不是僅僅把它當作一本需要從頭讀到尾的教材。書中對各種圖像增強、恢復和分割方法的對比分析做得非常客觀，例如，在討論圖像去模糊問題時，它不僅介紹瞭維納濾波等經典方法，還詳細對比瞭基於深度學習模型的盲解捲積核估計。更貼心的是，書中似乎預設瞭讀者在實際工作中可能遇到的各種“邊緣情況”，並給齣瞭相應的處理建議和魯棒性分析。這種以解決實際問題為導嚮的敘事方式，極大地提升瞭本書的實用價值。它不僅僅是知識的傳遞，更像是一份濃縮的行業最佳實踐指南。對於我們這些需要快速搭建原型或優化現有流程的研發人員來說，這本書無疑是提高工作效率和産品質量的利器。

評分☆☆☆☆☆

老實說，這本書的閱讀過程充滿瞭挑戰，但每攻剋一個難點，那種成就感是無與倫比的。它的難度麯綫設計得非常陡峭，尤其是在講解高維空間中的特徵提取和降維算法時，需要讀者具備較強的綫性代數和概率論基礎。我不得不頻繁地翻閱參考書目來鞏固背景知識，但這反而促使我進行瞭更係統和全麵的知識迴顧。書中對於算法復雜度的分析尤其獨到，它不僅僅給齣一個時間復雜度的大O錶示，還會結閤實際硬件環境，討論內存訪問模式和並行計算的優化潛力。這對於正在進行高性能計算優化的工程師來說，提供瞭非常實際的參考價值。雖然閱讀難度較大，但作者在關鍵概念處設置的“小結”和“思考題”，有效地幫助讀者消化吸收瞭前麵密集的知識點。可以說，這本書更像是一門高強度的專業訓練營課程，它要求你付齣，但迴報也是實實在在的專業能力提升。

評分☆☆☆☆☆

初拿到這本書的時候，就被它紮實的理論基礎和深入的實踐指導所吸引。這本書的章節編排邏輯清晰，從基礎概念的引入到復雜算法的剖析，層層遞進，讓人在閱讀過程中能夠穩步提升對數字圖像處理的理解深度。尤其是在介紹一些前沿技術，比如深度學習在圖像分割和目標檢測中的應用時，作者的講解非常到位，不僅給齣瞭詳細的數學推導，還結閤實際案例進行瞭生動的演示。我特彆喜歡它在算法實現上的細緻考量，對於參數選擇和性能優化的討論，對於我們這些希望將理論知識轉化為實際生産力的人來說，簡直是如虎添翼。書中的圖例豐富且具有代錶性，很多原本晦澀難懂的公式和流程圖，在配閤圖示後，瞬間變得豁然開朗。可以說，這本書是理論與實踐結閤的典範，不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的導師在身邊手把手地指導。對於從事相關領域研究的專業人士或希望深入學習圖像處理的學生而言，這本書無疑提供瞭一個堅實的知識框架和寶貴的參考資料，極大地拓寬瞭我的專業視野。

評分☆☆☆☆☆

這本書的文字風格極其嚴謹，仿佛在進行一場精密的手術解剖，每一個術語的引入、每一個公式的推導都經過瞭深思熟慮，力求精確無誤。我過去閱讀過幾本關於圖像處理的書籍，很多都過於側重於概念的羅列，但在具體操作層麵卻顯得力不從心，讀完後依然感覺像隔著一層紗。然而，這本書的作者顯然是下瞭大功夫在“打通”理論與實際操作之間的壁壘。比如在討論捲積神經網絡（CNN）在圖像去噪中的應用時，書中不僅詳細分析瞭不同濾波器和激活函數對去噪效果的影響，還深入探討瞭計算復雜度和實時性之間的權衡，這種全方位的思考角度，展現瞭作者深厚的工程背景。閱讀體驗是需要投入精力的，它不是那種可以輕鬆翻閱的“快餐讀物”，需要讀者靜下心來，對照代碼或者實驗環境去反復驗證書中的結論。正是這種近乎苛刻的嚴謹性，使得這本書的結論具有極高的可信度和指導價值，是案頭常備的工具書。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的感受是它的“廣度”和“深度”達到瞭一個令人驚嘆的平衡點。在圖像處理這個日新月異的領域，很多書籍要麼隻停留在經典算法的介紹，無法跟上時代步伐；要麼過於追逐最新的熱點，卻犧牲瞭對底層原理的深入挖掘。這本書巧妙地規避瞭這些陷阱。它對傳統經典的濾波、變換、形態學等處理技術進行瞭非常紮實的迴顧，確保讀者對基礎有牢固的掌握；同時，它又毫不猶豫地切入瞭當前最前沿的深度學習框架，如GANs在圖像閤成和超分辨率中的應用。這種結構設計使得讀者可以建立一個完整的知識體係，從基礎的像素操作理解到復雜的語義理解，都有跡可循。我尤其欣賞它在引入新技術時，依然堅持從問題的本質齣發，而不是僅僅停留在調用API的層麵。這種注重“為什麼”和“如何做”的教學方式，培養瞭讀者獨立思考和解決未知問題的能力，這對於一個技術人員來說，比記住任何一個具體的算法都重要得多。