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

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

王嚮陽 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 圖像處理技術
• 高級圖像處理
• 圖像分析
• 計算機視覺
• 圖像增強
• 圖像分割
• 圖像特徵提取
• 圖像識彆
• 模式識彆

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 北京師範大學齣版社

ISBN：9787303174928

商品編碼：29729926337

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

：66.00元

售價：44.9元,便宜21.1元,摺扣68

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

內容提要

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

作者介紹

文摘

序言

《數字圖像的奧秘：從原理到應用》 內容簡介 本書旨在為讀者揭示數字圖像的內在運作機製，並深入探討其在各個領域的廣泛應用。我們並非聚焦於“高級”的處理技術，而是從數字圖像的基石齣發，逐步構建起讀者對這一迷人領域的理解。本書將引導您穿越像素的海洋，探索色彩的語言，並最終掌握如何從圖像中提取有價值的信息。 第一章：數字圖像的誕生——從模擬到數字的飛躍 在本章中，我們將追溯數字圖像的起源。您將瞭解模擬信號如何被采樣、量化，最終轉化為我們今天習以為常的數字圖像。我們將詳細介紹像素的概念，它是構成數字圖像的最基本單元，並通過實例講解像素的幾何屬性（如分辨率、尺寸）和灰度值（代錶亮度或顔色強度）。這一章節的重點在於建立對數字圖像最直觀的認識，理解其數字化過程的本質。我們將詳細講解采樣定理，闡述為何需要足夠的采樣率來避免信息丟失，以及量化誤差是如何産生的，並探討不同量化位數對圖像質量的影響。此外，我們還會介紹常見的圖像文件格式，如BMP、JPEG、PNG等，並分析它們在存儲方式、壓縮算法以及圖像質量上的差異。 第二章：色彩的語言——RGB、CMYK與視覺感知 色彩是數字圖像中至關重要的一環。本章將深入剖析不同的色彩模型，包括最常用的RGB（紅綠藍）模型，以及在印刷領域廣泛應用的CMYK（青品紅黃黑）模型。我們將解釋這些模型是如何通過混閤不同比例的原色來呈現齣豐富多彩的世界。更重要的是，我們將探討人眼對色彩的感知機製，理解為什麼不同的色彩模型在不同的應用場景下錶現齣優勢。您將瞭解到色域、色度、亮度等概念，以及它們與人眼視覺感知的關聯。我們將通過生動的比喻和實際的例子，例如如何在屏幕上顯示一幅油畫，以及如何將同一幅畫印刷齣來，來闡述不同色彩模型的轉換和匹配。本章還將簡要介紹其他色彩空間，如HSV（色相-飽和度-明度）和Lab（CIELAB），並說明它們在特定圖像處理任務中的應用潛力，例如在顔色選擇和圖像編輯中。 第三章：圖像的數學之美——變換與濾波的基礎 數字圖像的處理離不開數學的支撐。本章將為您介紹一些基礎的圖像變換和濾波技術，它們是進行更復雜處理的前提。我們將從傅裏葉變換開始，解釋它如何將圖像從空間域轉換到頻率域，以及頻率域信息對於分析圖像紋理和去除周期性噪聲的意義。接著，我們將介紹傅裏葉變換在圖像處理中的一些基本應用，如圖像的平滑（低通濾波）和邊緣增強（高通濾波）。此外，我們還將探討捲積的概念，它是實現各種濾波器的核心數學運算。通過講解不同的捲積核（濾波器），我們將展示如何實現圖像的平滑、銳化、邊緣檢測等基本操作。本章的目標是讓讀者理解，看似復雜的圖像處理操作，其背後往往蘊含著簡潔而強大的數學原理。我們會通過直觀的圖示和簡單的計算示例，逐步引導讀者理解這些概念，例如低通濾波器如何“模糊”圖像，高通濾波器如何“突齣”細節。 第四章：圖像的增強與復原——讓模糊變得清晰，讓破損恢復如初 數字圖像在采集、傳輸或存儲過程中，往往會受到各種噪聲的乾擾，或者齣現模糊、低對比度等問題。本章將重點介紹圖像增強和復原技術，它們的目標是改善圖像的視覺質量，使其更便於觀察和分析。我們將學習如何使用各種濾波器來去除噪聲，如高斯濾波、中值濾波等，並分析它們各自的優缺點。針對圖像的模糊問題，我們將探討解模糊技術，理解其背後的原理。此外，我們還將介紹圖像對比度增強的方法，例如直方圖均衡化，它能夠有效地擴展圖像的灰度範圍，提升圖像的視覺效果。本章還將觸及圖像復原的一些基本概念，例如退化模型，以及如何利用這些模型來逆轉圖像的退化過程。我們將通過大量的對比圖像，直觀地展示各種增強和復原技術的效果，讓讀者深刻體會其價值。 第五章：從像素到對象——圖像分割的探索 圖像分割是將圖像劃分為具有不同語義意義的區域的過程。本章將為您介紹幾種常見的圖像分割方法。我們將從基於閾值的方法開始，講解如何根據像素的灰度值來劃分前景和背景。接著，我們將深入探討區域生長法，理解它如何從種子點齣發，逐步擴展到相似的鄰域像素。此外，我們還將介紹邊緣檢測在圖像分割中的作用，以及如何利用邊緣信息來界定不同對象的邊界。本章還將觸及一些更復雜的分割技術，如分水嶺算法，它能夠有效地處理圖像中的連通區域。通過本章的學習，讀者將能夠理解如何將一張完整的圖像分解成若乾有意義的組成部分，為後續的對象識彆和分析奠定基礎。我們會通過一些實際場景的分割例子，例如將照片中的人物從背景中分離齣來，或者識彆醫學影像中的病竈區域，來 ilustrate 這些分割技術的應用。 第六章：圖像中的特徵——識彆與分析的基石 要讓計算機“理解”圖像，就必須從中提取齣有意義的特徵。本章將為您介紹一些常用的圖像特徵提取方法。我們將從最簡單的像素統計特徵開始，例如平均亮度、標準差等。接著，我們將探討邊緣、角點等局部特徵，它們對於描述圖像的幾何結構至關重要。您將瞭解到SIFT（尺度不變特徵變換）和SURF（加速穩健特徵）等經典的特徵描述符，理解它們是如何在不同的尺度和鏇轉下保持不變性的。此外，我們還將介紹一些描述圖像整體紋理和形狀的特徵，例如紋理描述符和形狀描述符。本章的目標是讓讀者明白，特徵提取是連接原始圖像和高級分析（如圖像識彆、目標跟蹤）的關鍵橋梁。我們會通過展示不同的特徵點提取效果，以及不同特徵描述符對圖像變化的魯棒性，來加深讀者的理解。 第七章：數字圖像的應用之旅——從娛樂到科學 本章將帶領讀者踏上數字圖像應用的廣闊天地。我們將從大傢熟悉的領域開始，例如數碼攝影中的曝光控製、白平衡校正，以及視頻處理中的幀間壓縮。接著，我們將深入探討數字圖像在更專業的領域的應用，例如醫學影像分析（如X光片、CT掃描的增強和分析），遙感圖像處理（如衛星圖像的分析與製圖），以及安防監控中的人臉識彆和行為分析。我們還會簡要介紹數字圖像在虛擬現實、增強現實以及3D建模等新興技術中的作用。本章旨在展現數字圖像技術的強大生命力，以及它如何深刻地改變我們的生活和工作方式。我們會通過列舉一係列具體的應用案例，並簡要說明其中涉及的圖像處理原理，來激發讀者的興趣和思考。 第八章：挑戰與展望——數字圖像處理的未來 最後，本章將帶領讀者展望數字圖像處理技術的未來發展方嚮。我們將探討深度學習在圖像處理領域的革命性影響，例如捲積神經網絡（CNN）在圖像分類、目標檢測和圖像生成方麵的卓越錶現。我們還將關注一些前沿的研究領域，如圖像超分辨率、圖像風格遷移、以及多模態圖像融閤等。此外，我們還將討論數字圖像處理在倫理、隱私以及計算資源方麵的挑戰。本章旨在為讀者提供一個更廣闊的視野，瞭解該領域未來的發展趨勢和潛在機遇。 通過以上章節的學習，您將對數字圖像的本質、處理原理以及其廣泛的應用有一個全麵而深入的理解，無論您是初學者還是希望鞏固基礎知識的專業人士，都能從中獲益。本書的編寫風格力求通俗易懂，輔以豐富的圖示和實例，旨在降低學習門檻，讓數字圖像處理的奧秘不再遙不可及。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計非常吸引人，封麵采用瞭深邃的藍色調，配以抽象的、仿佛電路闆紋理的圖案，立刻就能感受到一種前沿科技的氛圍。內頁紙張的質感也相當齣色，印刷清晰，文字排版疏密有緻，閱讀起來非常舒適，即便是長時間的盯著屏幕或者書頁看，眼睛也不會感到特彆疲勞。我特彆欣賞作者在內容組織上的匠心獨運，雖然主題是關於圖像處理的，但作者並沒有將內容堆砌成一本枯燥的教科書。相反，章節的過渡非常自然流暢，從基礎概念的建立到高級算法的深入剖析，每一步都像是在帶領讀者攀登一座知識的高峰，讓人有一種“原來如此”的豁然開朗感。特彆是開篇對曆史脈絡的梳理，簡明扼要地勾勒齣瞭數字圖像處理領域從萌芽到現在的關鍵節點，為後續復雜內容的理解打下瞭堅實的基礎。這本書的圖例和案例選擇也極其精妙，不僅僅是標準的學術示例，還穿插瞭一些實際工業應用中的疑難雜癥分析，這對於想將理論應用於實踐的工程師來說，無疑是極大的加分項。整體而言，這本書在視覺呈現和閱讀體驗上達到瞭一個非常高的水準，讓人願意捧在手裏細細品味，而非僅僅當作工具書來查閱。

評分☆☆☆☆☆

初次翻閱時，我曾擔心如此宏大的主題是否會讓內容顯得支離破碎，但事實證明，作者構建瞭一個極其嚴密的邏輯框架。這本書最巧妙之處在於，它將圖像處理的各個子領域——從采集、增強、分割到識彆——用一個統一的、基於信息理論的視角串聯起來。例如，在討論圖像分割時，作者並沒有孤立地介紹閾值法或邊緣檢測，而是將其置於信息損失最小化的框架下進行討論，隨後再引入更復雜的基於圖論和能量最小化（如Graph Cut）的現代方法。這種層層遞進、互相印證的結構，極大地增強瞭知識體係的連貫性。通過這本書，我開始以一種更整體的眼光看待數字圖像處理的流程，理解瞭為什麼在某個環節進行的操作會直接影響到後續環節的性能錶現。它強迫讀者跳齣單一算法的思維定式，去構建一個完整、高效的處理流水綫。

評分☆☆☆☆☆

這本書對我個人職業發展産生瞭深遠的影響，它不單單是傳授知識，更像是在塑造一種解決問題的思維模式。尤其是關於圖像質量評價指標（如SSIM、VIF等）的深入分析，它促使我重新審視瞭過去項目中那些看似“足夠好”的主觀評估標準。作者詳細對比瞭人類視覺係統（HVS）模型在不同失真類型下的擬閤效果，這讓我意識到，在開發麵嚮用戶的視覺算法時，選擇恰當的客觀評價標準是和算法本身同等重要的挑戰。書中對高級特徵提取方法（如SIFT/SURF的變種及其在三維重建中的應用擴展）的討論，更是拓寬瞭我對機器感知能力的理解邊界。讀完之後，我感覺自己的知識庫被係統地“重構”瞭一遍，那些過去零散的、通過不同來源拼湊起來的知識點，終於在這個體係中找到瞭它們應有的位置，形成瞭一個堅固的理論基石，這對於未來的技術創新和難題攻剋至關重要。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本著作，我最大的感受是其內容的深度與廣度令人驚嘆，它絕對不是那種蜻蜓點水、浮於錶麵的入門讀物。作者在論述諸如小波變換、多尺度分析這些復雜數學工具時，能夠深入淺齣地剖析其背後的物理意義和信息論基礎，而不是僅僅停留在公式的羅列上。我特彆留意瞭關於圖像去噪和增強的章節，不同於其他書籍往往隻介紹幾種經典方法，本書係統地對比瞭基於統計模型的濾波、基於變換域的處理，乃至近年來新興的深度學習驅動的去噪框架，並且對每種方法的適用場景、計算復雜度以及在不同噪聲模型下的魯棒性進行瞭細緻的比較分析。這種全景式的視角，使得讀者不僅知其“然”，更知其“所以然”。對於有一定基礎的讀者來說，這本書提供的算法細節和理論推導深度足以支撐他們在研究或開發中麵對真正的技術挑戰，它提供的不僅僅是“食譜”，更是“烹飪哲學”。這種層次感，使得這本書能夠跨越初級學習者和資深研究者之間的鴻溝。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格是偏嚮於嚴謹和剋製的，但恰恰是這種專業性極強的錶達，為需要精確理解的讀者提供瞭極大的便利。作者在引入新概念時，習慣於首先給齣其嚴格的數學定義，隨後纔過渡到直觀的解釋和應用場景，這種“先立規矩，後談應用”的結構，對於需要撰寫技術報告或進行理論驗證的讀者來說，是不可或缺的寶貴財富。我發現在處理圖像復原和超分辨率重建的部分時，作者對模型假設的闡述非常審慎，清楚地指明瞭每種方法建立在哪一類先驗知識之上，這避免瞭讀者在實際應用中盲目套用模型而導緻效果不佳的風險。此外，書中對計算效率的討論也顯得尤為實在，很多算法的優化策略和並行化思路都被一並提及，這在當前追求實時處理能力的業界環境中，顯得尤為貼心和實用。它成功地在理論的純粹性和工程的實用性之間找到瞭一個精準的平衡點。