数字图像处理技术及应用 张丰收著 9787517024217 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张丰收著 著

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出版社： 水利水电出版社

ISBN：9787517024217

商品编码：29499213012

包装：平装

出版时间：2015-04-01

基本信息

书名：数字图像处理技术及应用

定价：86.0元

作者：张丰收著

出版社：水利水电出版社

出版日期：2015-04-01

ISBN：9787517024217

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

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内容提要

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本书系统的讨论了数字图像处理的基本原理、基本方法、算法、实际技术和一些典型的应用。共分为13章:主要内容包括绪论、数字图像处理的基本原理、图像变换、图像增强、图像恢复等等...

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《数字图像处理技术与原理》 内容概要 本书旨在全面深入地介绍数字图像处理的核心技术、基本原理以及在各个领域的广泛应用。全书共分为若干章节，循序渐进地带领读者从数字图像的基础概念出发，逐步掌握图像的获取、增强、复原、分割、表示与描述、特征提取、识别与理解等关键技术。同时，本书还将探讨一些前沿的图像处理方法和技术，并结合实际案例，展示数字图像处理在计算机视觉、医学影像、遥感、工业检测、多媒体等领域的应用前景与发展趋势。 章节详情 第一章 数字图像基础 本章将为读者构建坚实的理论基础，详细阐述数字图像的本质。我们将从模拟信号与数字信号的转换开始，解释为何需要将现实世界的光学信息转化为数字信号。随后，深入剖析数字图像的构成要素，包括像素（pixel）的概念、灰度级（gray level）、空间分辨率（spatial resolution）和灰度分辨率（gray level resolution）等关键参数，以及它们如何共同定义一副数字图像的质量和信息量。 我们将详细讲解数字图像的几种基本表示方法，如二值图像、灰度图像和彩色图像。对于彩色图像，我们将介绍不同的色彩空间模型，如RGB（红绿蓝）、CMYK（青品红黄黑）、HSV（色相饱和度明度）和Lab（CIE Lab）等，并解释它们各自的特点、适用场景以及它们之间的转换关系。理解这些色彩空间对于后续的图像处理操作至关重要，例如在颜色增强、颜色分割或颜色识别等任务中。 此外，本章还会引入数字图像的基本数学表示，如矩阵表示法，以及图像在计算机内存中的存储格式。我们将讨论图像文件的不同类型（如BMP、JPEG、PNG、TIFF等），了解它们的压缩机制和数据结构，这将有助于读者在实际应用中选择合适的图像格式并进行有效的文件处理。 第二章 图像增强 图像增强是数字图像处理中至关重要的一环，其核心目标是改善图像的视觉质量，突出图像中的有用信息，或者为后续的处理步骤提供更清晰、更易于分析的图像。本章将系统介绍多种经典的图像增强技术。 首先，我们将重点讲解基于空间域的增强方法。这包括点运算，如灰度变换（对数变换、指数变换、伽马变换等），这些变换能够有效地调整图像的对比度和亮度，使细节更清晰。我们将深入分析直方图均衡化（histogram equalization）的原理和实现，以及直方图规定化（histogram specification）如何根据预设的目标直方图来调整图像的灰度分布，从而达到更好的增强效果。 随后，我们将转向基于邻域运算的增强方法，即滤波技术。我们将详细介绍线性滤波，包括平滑滤波（均值滤波、高斯滤波）和锐化滤波（拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子等）。平滑滤波用于去除图像中的噪声，而锐化滤波则用于增强图像的边缘和细节。 我们还将探讨非线性滤波技术，例如中值滤波（median filter）在去除椒盐噪声方面的独特优势，以及双边滤波（bilateral filter）在保留边缘的同时进行平滑处理的能力。 最后，本章还将介绍频率域的图像增强技术，例如傅里叶变换在图像处理中的应用。我们将讲解如何通过滤波（如低通滤波、高通滤波、带通滤波）来去除周期性噪声、增强边缘或改变图像的纹理特性。 第三章 图像复原 图像复原技术旨在尽可能地恢复因各种原因（如噪声、模糊、失真等）而退化的图像。本章将深入研究图像复原的理论与实践。 我们将首先分析图像退化的模型，包括点扩散函数（Point Spread Function, PSF）的概念，以及线性、时不变（LSI）系统的退化模型。我们将讨论不同类型的退化，如运动模糊、离焦模糊、透镜失真等，并介绍如何通过数学模型来描述这些退化过程。 接着，我们将介绍图像复原的关键算法。对于有损噪声的复原，我们将详细讲解维纳滤波（Wiener filter）的原理，该滤波器在噪声抑制和图像细节保持之间寻求最佳平衡。我们还将介绍约束最小二乘滤波（constrained least squares filtering）等方法。 对于模糊图像的复原，我们将详细介绍逆滤波（inverse filtering）的局限性，并重点讲解更鲁棒的算法，如约束最小二乘滤波和Lucy-Richardson算法。后者基于最大似然估计，在许多应用中表现出色。 此外，本章还将介绍盲去卷积（blind deconvolution）技术，即在不知道退化函数的情况下进行图像复原的挑战与方法。我们将讨论这类方法的基本思想和一些代表性的算法。 第四章 图像分割 图像分割是将一幅图像划分为若干具有相似特征（如颜色、纹理、灰度等）的区域或对象的关键技术，是图像分析和识别的基础。本章将涵盖多种重要的图像分割方法。 我们将首先介绍基于阈值方法的分割技术。这包括全局阈值方法（如Otsu法，也称最大类间方差法）和局部阈值方法。我们将深入分析Otsu法如何自动寻找最佳阈值来分割图像。 随后，我们将讲解基于区域的分割方法。区域生长（region growing）算法通过种子点出发，将相邻的相似像素逐步合并，形成目标区域。区域分裂与合并（region splitting and merging）则是另一种基于区域的策略。 边缘检测（edge detection）在图像分割中也扮演着重要角色。我们将重温第三章中介绍的边缘检测算子（如Sobel, Prewitt, Canny算子），并讲解如何利用检测到的边缘来构建封闭区域。 我们还将深入探讨基于纹理的分割技术，包括纹理特征的提取和分类。 最后，本章将介绍更复杂的分割方法，如分水岭算法（watershed algorithm），它能够有效地处理图像中的连接区域，并具有良好的分割性能。此外，我们还会简要介绍基于机器学习的分割方法，如支持向量机（SVM）和深度学习（如U-Net, Mask R-CNN等）在分割领域的应用。 第五章 图像表示与描述 在对图像进行分割后，我们需要对分割出的区域或对象进行表示和描述，以便于后续的分析和识别。本章将介绍常用的图像表示和描述方法。 首先，我们将讨论边界表示方法，如链码（chain code）、多边形逼近（polygon approximation）等。这些方法能够有效地编码对象的轮廓信息。 接着，我们将介绍区域表示方法，如连通组件标记（connected component labeling）、面积、周长、质心等几何特征。 然后，我们将深入讲解图像特征提取。这包括形状特征（如形状上下文、Hu矩、傅里叶描述子等）、纹理特征（如灰度共生矩阵GLCM、局部二值模式LBP等）以及颜色特征（如颜色直方图、颜色矩等）。这些特征能够量化地描述图像的内在属性。 我们还将介绍图像的结构表示，如骨架（skeletonization）或中轴变换（medial axis transform），它们能够捕捉对象的拓扑结构。 第六章 目标识别与图像理解 目标识别是数字图像处理的最终目标之一，旨在识别图像中存在的特定对象或模式。本章将概述目标识别的基本流程和常用技术。 我们将从模式识别的基本概念讲起，包括特征选择、特征提取和分类器设计。我们将回顾第五章中提到的各种特征提取方法，并探讨如何选择最适合特定识别任务的特征。 随后，我们将介绍各种分类器的原理和应用，如K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、决策树（decision trees）、朴素贝叶斯（naive Bayes）等。 本章还将重点介绍基于模板匹配（template matching）的方法，它通过将模板图像与待识别图像进行匹配来定位和识别对象。 同时，我们将讨论一些更高级的目标识别技术，例如基于深度学习的识别方法，如卷积神经网络（CNN）及其在图像分类、目标检测（如YOLO, Faster R-CNN）和图像分割（如Mask R-CNN）中的突破性进展。 最后，我们将探讨图像理解的概念，即不仅仅是识别单个对象，而是理解图像中对象之间的关系以及整个场景的语义信息。 第七章 图像处理的应用 本章将通过具体的案例，展示数字图像处理技术在各个领域的广泛应用，让读者对这些技术有更直观的认识。 计算机视觉： 自动驾驶中的场景理解、人脸识别与跟踪、手势识别、增强现实（AR）和虚拟现实（VR）中的三维重建等。 医学影像： CT、MRI、X射线图像的增强与分析、病灶检测与诊断、手术导航等。 遥感与地理信息系统（GIS）： 卫星图像分析、地物分类、环境监测、城市规划、灾害评估等。 工业检测： 产品质量检测、缺陷识别、尺寸测量、光学测量等。 多媒体与娱乐： 图像压缩、视频编解码、图像修复与编辑、特效制作、内容检索等。 安防监控： 目标跟踪、行为分析、异常检测等。 第八章 前沿技术与发展趋势 为了使读者对数字图像处理的最新发展有所了解，本章将介绍一些前沿技术和未来发展方向。 深度学习在图像处理中的深化应用： 包括生成对抗网络（GAN）在图像生成与编辑方面的应用，注意力机制（attention mechanisms）在提升模型性能中的作用，以及零样本/少样本学习在图像识别中的挑战。 多模态图像融合： 如何融合不同来源（如可见光、红外、声纳等）的图像信息，以获得更丰富、更准确的场景认知。 图像超分辨率重建（Super-resolution）： 利用深度学习等技术，从低分辨率图像生成高分辨率图像。 对抗性攻击与防御： 探讨深度学习模型在面对恶意扰动时的脆弱性，以及相关的防御策略。 可解释性AI（Explainable AI, XAI）在图像处理中的应用： 如何理解深度学习模型做出决策的原因，增强模型的透明度和可信度。 大规模图像数据集的构建与利用： 探讨如何高效地构建和管理海量图像数据，以及如何从中提取有价值的信息。 本书内容丰富，理论与实践相结合，力求为读者提供一个系统、深入的学习平台，帮助其掌握数字图像处理的核心技能，并激发其在相关领域的创新与研究。

评分☆☆☆☆☆

对于一个业余的摄影爱好者，同时又对计算机图形学抱有浓厚兴趣的我来说，这本书《数字图像处理技术及应用》提供了一个绝佳的桥梁。我原本以为它会是一本极其枯燥的工程教材，但出乎意料的是，它在讲述色彩模型和直方图均衡化时，对人类视觉感知的描述非常到位。作者并没有直接跳到复杂的矩阵运算，而是先解释了为什么我们需要不同的色彩空间（比如从RGB到Lab的转换对人眼感知的意义），这使得技术背后的“为什么”变得更容易理解。我尝试用书中介绍的自适应直方图均衡化（AHE）方法处理了几张我个人拍摄的、光线对比度很差的夜景照片，效果立竿见影，细节的恢复程度是我之前用任何商业软件都难以达到的。这本书的叙述方式非常注重培养读者的直觉和对图像本质的理解，而不是简单地教会你如何调用某个API函数。这使得我在进行后期创作时，能够更有目的性地去调整参数，真正做到“心中有数”。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在读的研究生，正在准备我的毕业论文，方向是基于机器视觉的目标跟踪。在寻找合适的参考资料时，我对市面上大量的书籍进行了比较，最终选择了这本由张丰收撰写的《数字图像处理技术及应用》。我之所以看重它，主要是因为它在底层算法的实现细节上给出了详尽的阐述。例如，在讲解图像配准技术时，作者不仅描述了变换模型的数学原理，还对不同优化方法的收敛性和鲁棒性进行了深入的探讨，这对于我设计和优化我的跟踪算法至关重要。书中对于如何处理光照变化和遮挡问题提供的几种经典策略的对比分析，极大地拓宽了我的思路。更让我惊喜的是，书中附带的许多算法流程图和伪代码，逻辑清晰，直接就可以用来指导编程实践。很多其他书籍只是泛泛而谈，但这本书的务实性非常高，它让你明白一个技术点是如何从理论走向代码实现的，这种连接性对于学术研究者来说价值连城。我几乎可以肯定，这本书将成为我未来几年内工具箱里不可或缺的一本参考书。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我本来对“技术及应用”这类书抱持着一种谨慎的态度，因为很多号称应用广泛的书籍，最后往往只是堆砌了一些简单示例代码，深度和解决实际问题的能力实在有限。但《数字图像处理技术及应用》这本书完全颠覆了我的看法。它的“应用”部分做得非常出色，特别是关于医学图像分析和遥感影像处理的那几个案例，简直是教科书级别的范例。我印象最深的是关于边缘检测算法的比较，作者没有简单地罗列Canny、Sobel这些经典算法，而是深入分析了它们在不同纹理复杂度下的优缺点，并给出了一套系统性的评估标准。这对于我们这种需要为特定工业检测任务选择最优算法的工程师来说，太关键了。我甚至发现书中提到的一些优化技巧，是我自己摸索了很久才掌握的，作者将其清晰地总结并归纳，让人有一种豁然开朗的感觉。这本书的文字风格也十分严谨且富有洞察力，没有太多花哨的修饰，每一个句子都像是在提供有价值的信息，读起来非常高效，根本不会浪费时间在冗余的叙述上，真正体现了一本专业技术书籍应有的水准。

评分☆☆☆☆☆

我从事软件开发工作多年，最近公司决定拓展一个涉及实时视频流分析的新业务线，我们团队急需快速掌握数字图像处理的核心技术栈。《数字图像处理技术及应用》这本书，对于我们这种需要快速构建原型和理解底层逻辑的团队来说，简直是及时雨。它的优势在于对计算效率的考量贯穿始终。在讲解卷积操作时，作者不仅给出了定义，还详细对比了直接法、频域法以及后来的快速算法在计算复杂度上的差异。书中对于如何优化算法以适应嵌入式设备或低延迟要求的讨论，非常贴合我们当前项目面临的实际挑战。此外，书中对图像压缩标准（如JPEG的原理）的介绍也极其到位，让我们能够从根本上理解有损压缩背后的信息损失模型，这对于我们设计低码率传输方案至关重要。整本书的结构紧凑，信息密度极高，几乎每一页都能找到可以立即应用到项目中的知识点。如果目标是迅速构建一个扎实且具备高性能潜力的图像处理系统，那么这本书无疑是最佳的入门和参考资料选择。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字图像处理技术及应用》光是书名就让人对内容充满期待，我最近刚好在琢磨如何用更先进的算法优化我们项目中的图像识别模块，所以毫不犹豫地入手了。我得说，这本书的深度和广度确实超出了我的预期。它不仅仅停留在基础的理论推导上，而是非常扎实地将理论与实际应用场景紧密结合。我特别欣赏作者在讲解傅里叶变换和小波变换在图像去噪和增强中的应用时所采用的清晰逻辑。很多教材在讲到这些高深数学工具时，总是让人感觉云里雾里，但张丰收老师的讲解，加上大量的图示辅助，使得即便是初次接触这些概念的读者，也能迅速抓住核心思想。尤其是关于不同滤波器的特性对比，非常直观，让我立刻就能判断出在特定噪声环境下应该优先考虑使用哪种方法。这本书的章节安排也体现了循序渐进的教学思路，从最基础的像素操作，逐步过渡到复杂的形态学处理和色彩空间转换，为后续学习更前沿的深度学习在图像处理中的应用打下了坚实的基础。我感觉，光是这本书的前几章内容，就已经抵得上我过去几年在工作中积累的经验了，确实是值得反复研读的宝典。