數字圖像處理 許錄平 9787030199904 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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許錄平 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 圖像處理
• 圖像分析
• 計算機視覺
• 模式識彆
• 圖像分割
• 圖像增強
• 圖像復原
• 數字信號處理
• 高等教育

店鋪： 天樂圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030199904

商品編碼：29512116048

包裝：平裝

齣版時間：2016-01-01

基本信息

書名：數字圖像處理

定價：36.0元

作者：許錄平

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2016-01-01

ISBN：9787030199904

字數：345000

頁碼：

版次：3

裝幀：平裝

開本：B5

商品重量：0.359kg

編輯推薦

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導語_點評_推薦詞

內容提要

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數字圖像處理是電子信息及生物醫學類專業的一門專業基礎課，主要講述圖像的數字處理技術和基本應用。全書共分九章三大部分，部分是數字圖像處理基礎，包括緒論、圖像處理基礎和圖像變換三章。第二部分介紹圖像處理基本方法和技術，包括圖像增強、圖像恢復和重建、圖像壓縮編碼三章。第三部分講述數字圖像分析的基本原理和技術，包括圖像分割、圖像描述、圖像分類識彆三章。本書內容係統、重點突齣、理論與實例並重，可作為高等院校電子信息類和生物醫學類專業及對應學科研究生的圖像處理課程的教材，也可作為從事圖像處理工作的技術人員的參考書。

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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序言

《數字圖像處理》 概述 《數字圖像處理》是一部全麵深入探討數字圖像處理理論、算法與應用的著作。本書旨在為讀者提供一個堅實的理論基礎，並介紹一係列實用的技術和工具，以應對數字圖像處理領域所麵臨的各種挑戰。無論是初學者還是經驗豐富的研究者，都能從中受益，掌握數字圖像處理的核心概念，並能將其應用於實際問題中。本書內容嚴謹，講解清晰，圖文並茂，力求讓讀者在理解理論的同時，也能直觀地感受到圖像處理的魅力。 核心內容與章節安排 本書的編排邏輯清晰，從基礎概念齣發，逐步深入到復雜的算法和應用。 第一部分：數字圖像基礎 緒論： 介紹數字圖像處理的定義、發展曆程、基本概念以及在科學、工程、醫學、娛樂等眾多領域的廣泛應用。本章將幫助讀者建立對數字圖像處理整體的認識，理解其重要性和價值。 圖像的數字化： 詳細闡述圖像的采樣和量化過程。我們將深入探討不同采樣率和量化位數對圖像質量的影響，以及如何選擇閤適的參數以滿足特定應用的需求。此外，本章還將介紹數字圖像的錶示方式，包括像素、灰度級、彩色模型（如RGB、CMYK、HSV等）及其相互轉換。 圖像增強（空間域）： 聚焦於在空間域內直接對圖像像素進行操作以改善圖像視覺效果的技術。主要包括： 點處理： 介紹對比度拉伸、灰度變換（如對數變換、冪律變換、直方圖均衡化、直方圖規定化）等方法，如何調整圖像的亮度、對比度，使得圖像細節更清晰。 鄰域處理： 講解濾波器在圖像增強中的作用，包括平滑濾波器（如均值濾波、高斯濾波）用於去除噪聲，以及銳化濾波器（如拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子）用於增強邊緣和細節。我們將詳細分析這些濾波器的原理、特性及其應用場景。 圖像增強（頻率域）： 深入探討在圖像的頻率域進行處理以實現圖像增強的方法。主要包括： 傅裏葉變換： 詳細介紹一維和二維傅裏葉變換的原理，如何將圖像分解為其不同頻率的成分。 頻率域濾波： 講解如何通過修改傅裏葉變換後的頻譜來實現圖像增強，包括低通濾波（用於平滑和去噪聲）、高通濾波（用於銳化）、帶通濾波和帶阻濾波。我們將介紹理想濾波器、Butterworth濾波器和指數濾波器等不同類型的濾波器，並分析它們在頻率域上的行為。 第二部分：圖像復原與色彩處理 圖像復原： 關注如何恢復因各種原因（如模糊、噪聲）而退化的圖像。 模糊的建模： 解釋不同類型的模糊（如運動模糊、失焦模糊）的數學模型。 逆濾波： 介紹最簡單的復原方法，並分析其局限性。 維納濾波： 講解如何利用噪聲和原始圖像的統計特性來優化復原效果。 約束最小二乘方濾波： 介紹另一種常用的復原方法。 幾何變換： 講解如何校正圖像中的幾何畸變，如透視變換、仿射變換，常用於全景圖拼接、地圖校正等。 彩色圖像處理： 探討處理彩色圖像的特有技術。 彩色模型： 詳細介紹各種彩色模型（RGB、CMYK、HSV、HSI等）的數學定義、應用場景以及它們之間的轉換。 彩色圖像增強： 討論如何在不同彩色模型下進行圖像增強，以及如何處理彩色圖像的顔色失真。 彩色圖像分割： 介紹利用顔色信息進行圖像分割的方法。 第三部分：圖像分割與錶示 圖像分割： 核心目標是將圖像劃分為若乾有意義的區域或對象。 閾值分割： 介紹全局閾值、局部閾值以及Otsu方法等自動閾值確定技術。 邊緣檢測： 講解Canny、Sobel、Prewitt、Roberts等經典邊緣檢測算子的原理和實現，如何找到圖像中的亮度變化劇烈的區域。 區域分割： 介紹生長法、分裂閤並法等區域分割技術。 基於圖的分割： 探討圖割等更高級的分割方法。 分水嶺變換： 介紹一種基於拓撲理論的分割方法。 形態學圖像處理： 介紹基於圖像形狀和結構的數學形態學處理方法。 二值圖像形態學： 詳細講解膨脹、腐蝕、開運算、閉運算、擊中不擊中變換等基本操作，及其在去噪、連接、細化、骨架提取等方麵的應用。 灰度圖像形態學： 介紹灰度膨脹、灰度腐蝕、灰度開閉運算等，以及它們在錶麵平滑、陰影去除等方麵的應用。 圖像錶示與描述： 討論如何提取和描述圖像中的重要特徵。 邊界描述： 介紹鏈碼、多邊形逼近等方法。 區域描述： 講解輪廓特徵（麵積、周長、質心、方嚮）以及形狀特徵（矩不變量）的提取。 特徵提取： 介紹SIFT、SURF、HOG等經典特徵提取算法，以及它們在目標識彆和匹配中的作用。 第四部分：高級主題與應用 圖像壓縮： 探討如何減少圖像存儲和傳輸所需的空間。 無損壓縮： 介紹行程長度編碼（RLE）、霍夫曼編碼、算術編碼等。 有損壓縮： 詳細講解離散餘弦變換（DCT）、小波變換及其在JPEG、MPEG等標準中的應用。 圖像復原（更高級）： 深入探討更復雜的圖像復原技術。 盲去捲積： 介紹在不知道模糊核的情況下進行圖像復原的方法。 基於模型的方法： 探討利用先驗知識進行圖像復原。 圖像配準： 講解如何將不同時間、不同傳感器或不同視角獲取的圖像對齊。 基於特徵的配準： 利用關鍵點和描述符進行匹配。 基於區域的配準： 利用圖像的灰度信息或紋理信息進行匹配。 幾何變換模型： 介紹仿射變換、透視變換等用於描述圖像間的空間關係。 圖像識彆與理解： 介紹如何讓計算機“看懂”圖像。 模式識彆基礎： 探討分類器設計、特徵選擇等基本概念。 機器學習在圖像識彆中的應用： 介紹支持嚮量機（SVM）、神經網絡（CNN）等在圖像分類、目標檢測、目標識彆中的應用。 數字水印與圖像安全： 討論如何在圖像中嵌入信息以保護版權或驗證完整性。 實際應用案例： 通過具體的實例，展示數字圖像處理技術在醫療影像分析（如CT、MRI）、遙感圖像處理（如衛星圖像分析）、工業檢測（如産品缺陷檢測）、計算機視覺（如人臉識彆、自動駕駛）等領域的應用。 本書特色 理論與實踐相結閤： 不僅提供嚴謹的理論推導，還輔以大量的算法僞代碼和實際應用案例，幫助讀者理解理論如何轉化為實踐。 深入淺齣： 語言通俗易懂，對於數學基礎要求適中，適閤不同背景的讀者。 內容全麵： 涵蓋瞭數字圖像處理的各個關鍵領域，為讀者構建瞭一個完整的知識體係。 圖文並茂： 大量使用示意圖、對比圖和實際處理效果圖，使抽象的概念更易於理解。 注重算法實現： 提供瞭清晰的算法描述，便於讀者根據自己的需求進行編程實現。 目標讀者 本書適閤計算機科學、電子工程、自動化、通信工程、生物醫學工程、地理信息係統等專業的本科生、研究生，以及從事相關領域研究與開發的工程師、科研人員。對於對數字圖像處理感興趣的愛好者，本書也是一個極佳的入門和深入學習的參考。 結語 《數字圖像處理》是一本能夠引領讀者進入數字圖像處理廣闊世界的橋梁。通過對本書的學習，您將不僅掌握處理圖像的強大工具，更能深入理解圖像背後蘊含的信息，並能創造性地解決實際問題，推動相關領域的技術發展。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文邏輯流暢得令人驚訝，尤其是在處理那些高度抽象的數學概念時，作者總能找到一個非常貼近實際應用的切入點。我過去讀過幾本相似主題的書，往往一開始就被各種傅裏葉變換、小波分析的定義砸得暈頭轉嚮，還沒搞清楚“這是什麼”，就已經被要求去推導復雜的積分公式瞭。但這本書的處理方式截然不同，它仿佛是先給你看瞭一張經過模糊處理的照片，然後纔開始解釋如何用數學工具去“銳化”它。這種“結果導嚮”的講解方式，極大地減輕瞭閱讀初期的挫敗感。我特彆欣賞作者在引入新概念時，會先用一個通俗的比喻或者一個實際案例來打個底，然後再逐步深入到數學細節。這種層次分明的敘述結構，使得知識的吸收過程變得非常自然，如同剝洋蔥一樣，一層一層地揭開其內在的奧秘。我感覺自己不是在硬啃知識點，而是在參與一場解謎遊戲。

評分☆☆☆☆☆

這本書的習題部分設計得相當巧妙，完全不是那種機械重復的計算題。它更側重於對概念的理解和實際操作能力的培養。很多題目都不是直接讓你套用公式，而是要求你結閤特定的應用場景去思考“為什麼”要用這種算法，或者“如果”參數改變瞭結果會如何變化。比如，有一組關於圖像分割的練習題，它沒有直接給齣標準答案，而是引導你去設計一個評估指標來衡量你所實現算法的優劣。這種開放式的引導，迫使讀者必須跳齣書本，去思考更深層次的問題，比如算法的魯棒性、計算復雜度等。這種訓練方式，對我這種希望未來能從事實際項目開發的人來說，價值簡直是無法估量。它讓你明白，在真實的數字圖像處理世界裏，最難的往往不是“如何實現”，而是“如何選擇和驗證”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計著實引人注目，那種深沉的藍色調搭配著一些仿佛從微觀世界提取齣來的幾何圖形，讓人在書店裏一眼就能被它抓住。我本來對這個領域瞭解不多，隻是憑著一股好奇心翻開瞭它。裏麵的排版非常講究，不是那種密密麻麻的文字堆砌，而是留齣瞭很多呼吸的空間，讓那些復雜的公式和圖示看起來不那麼令人望而生畏。尤其是那些插圖，色彩過渡自然，即便是對於初學者來說，也能大緻理解某些處理步驟的直觀效果。我記得有一個關於邊緣檢測的章節，作者似乎用瞭好幾種不同的算法來對比，用對比鮮明的黑白圖像展示瞭結果的差異，那種清晰的對比度一下子就讓我明白瞭理論和實踐之間的微妙關係。光是翻閱前幾章的視覺體驗，就已經大大提升瞭我深入學習的信心。這本書的作者顯然在如何“呈現”知識上下瞭不少功夫，這比那些隻顧堆砌理論卻缺乏引導的教材要高明得多。我感覺它不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的導師，耐心地為你鋪設通往專業知識殿堂的階梯。

評分☆☆☆☆☆

與其他同類書籍相比，這本書在對特定算法的曆史脈絡和發展趨勢的梳理上做得尤為齣色。它不僅僅是羅列齣當前最先進的方法，而是會花篇幅介紹一些經典但可能已被取代的算法，並清晰地指齣它們在特定限製下的局限性，以及為什麼後來的新算法能夠剋服這些不足。這種“縱嚮”的曆史迴顧，讓整個學科的知識體係變得立體起來，而不是孤立地看待每一個技術點。例如，它在講述形態學操作時，不僅展示瞭腐蝕和膨脹的基本原理，還追溯瞭它們在早期醫學影像分析中的應用，這讓我對這些基礎工具産生瞭更深厚的情感連接——它們不是冰冷的數學符號，而是解決實際問題的曆史遺産。這種對知識背景的尊重和挖掘，讓閱讀過程充滿瞭探索的樂趣和對前人智慧的敬畏。

評分☆☆☆☆☆

這本書的參考文獻和擴展閱讀部分的詳盡程度，簡直可以稱得上是一份迷你型的專業資料庫瞭。我發現自己經常在看完某個章節後，會順著作者提供的引用，去尋找那些原始的學術論文或者更專業的綜述。作者似乎非常鼓勵讀者不要止步於書本本身，而是要去擁抱更廣闊的學術前沿。更棒的是，書的末尾還附帶瞭一個簡短的軟件工具推薦列錶，雖然沒有深入介紹編程細節，但點明瞭哪些庫或框架在特定領域應用廣泛，為我們指明瞭從理論到實踐的下一步方嚮。這本書給我的感覺是，它不僅教會瞭你如何“做”，更重要的是，它教會瞭你如何“學”，如何在這個日新月異的領域中保持與時俱進的學習能力。它為後續的深入研究打下瞭堅實且開放的基礎。