數字圖像處理 第3版 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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姚敏等 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 圖像處理
• 圖像分析
• 計算機視覺
• 圖像算法
• MATLAB
• 圖像增強
• 圖像分割
• 特徵提取
• 第三版

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111575962

商品編碼：17814060697

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-09-01

基本信息

書名：數字圖像處理 第3版

：59.00元

作者：姚敏等

齣版社：機械工業齣版社

齣版日期：2017-09-01

ISBN：9787111575962

字數：500000

頁碼：383

版次：3

裝幀：平裝-膠訂

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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本書詳細介紹瞭數字圖像處理的基本理論、主要技術和新進展。全書共分13章，其內容主要包括圖像獲取、圖像變換、圖像增強、圖像復原、彩色圖像處理技術、圖像編碼、小波圖像壓縮、圖像檢測與分割、圖像錶示與描述、圖像特徵優化、圖像識彆、圖像檢索與過濾等。本書堅持理論與實際相結閤的原則，理論分析深入淺齣，方法介紹詳細具體，實例演示清晰明瞭，同時給齣瞭部分關鍵算法的MATLAB實現程序，這些正是本書的重要特色。

目錄

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目錄
前言
教學建議
第1章緒論
1.1圖像及其分類
1.1.1圖像的特點
1.1.2圖像的分類
1.2數字圖像處理技術與應用
1.2.1數字圖像處理的主要內容
1.2.2數字圖像處理方法
1.2.3數字圖像處理技術的應用
1.3數字圖像處理係統
1.4Matlab簡介
1.5本書概要
習題
第2章圖像獲取
2.1概述
2.2連續圖像模型
2.2.1連續圖像的錶達式
2.2.2連續圖像的隨機錶徵
2.3連續圖像的頻譜
2.3.1一維連續傅裏葉變換
2.3.2二維連續傅裏葉變換
2.4圖像采樣
2.4.1采樣定理
2.4.2圖像采樣
2.5圖像量化
2.5.1量化器模型
2.5.2標量量化
2.5.3嚮量量化
2.6數字圖像中的基本概念
2.6.1數字圖像的錶示
2.6.2空間與灰度級分辨率
2.6.3像素間的基本關係
小結
習題
第3章圖像變換
3.1概述
3.2一維離散傅裏葉變換
3.2.1離散傅裏葉變換
3.2.2離散傅裏葉變換的性質
3.3一維快速傅裏葉變換
3.3.1一維快速傅裏葉變換的基本思想
3.3.2一維快速傅裏葉變換算法
3.4二維離散傅裏葉變換
3.4.1二維離散傅裏葉變換的定義
3.4.2二維離散傅裏葉變換的性質
3.4.3二維快速離散傅裏葉變換
3.4.4二維快速傅裏葉變換的Matlab實現
3.4.5可分離圖像變換的概念
3.5離散餘弦變換
3.5.1一維離散餘弦變換
3.5.2一維快速離散餘弦變換算法
3.5.3二維離散餘弦變換
3.5.4離散餘弦變換的Matlab實現
3.5.5離散餘弦變換的應用
3.6沃爾什變換和哈達瑪變換
3.6.1離散沃爾什變換
3.6.2離散哈達瑪變換
3.6.3快速哈達瑪變換算法
3.7霍特林變換
3.8拉東變換
3.8.1拉東變換概述
3.8.2拉東變換的Matlab實現
小結
習題
第4章圖像增強
4.1概述
4.2空域點處理增強
4.2.1直接灰度變換
4.2.2直方圖修正
4.2.3圖像間的運算
4.3空域濾波增強
4.3.1平滑濾波器
4.3.2銳化濾波器
4.4頻域濾波增強
4.4.1低通濾波器
4.4.2高通濾波器
4.4.3同態濾波器
小結
習題
第5章圖像復原
5.1概述
5.2圖像退化模型
5.2.1退化模型
5.2.2連續函數退化模型
5.2.3離散退化模型
5.2.4循環矩陣對角化
5.3退化函數估計
5.3.1圖像觀察估計法
5.3.2試驗估計法
5.3.3模型估計法
5.4逆濾波
5.4.1無約束復原
5.4.2逆濾波復原
5.4.3消除勻速運動模糊
5.5維納濾波
5.5.1有約束濾波
5.5.2維納濾波復原
5.5.3維納濾波的Matlab實現
5.6約束小二乘方濾波
5.6.1濾波模型
5.6.2約束小二乘方濾波的Matlab實現
5.7從噪聲中復原
5.7.1噪聲模型
5.7.2空域濾波復原
5.7.3頻域濾波復原
5.8幾何失真校正
5.8.1空間變換
5.8.2灰度插值
5.8.3幾何失真圖像配準復原
小結
習題
第6章彩色圖像處理
6.1概述
6.2彩色基礎
6.2.1人眼的構造
6.2.2三色成像
6.3顔色模型
6.3.1RGB模型
6.3.2CMY模型和CMYK模型
6.3.3HSI模型
6.4全彩色圖像處理
6.4.1彩色圖像增強
6.4.2彩色圖像復原
6.4.3彩色圖像分析
6.5僞彩色處理
6.5.1密度分層法
6.5.2灰度級彩色變換法
6.5.3頻域濾波法
小結
習題
第7章圖像編碼
7.1概述
7.1.1圖像數據的冗餘
7.1.2圖像的編碼質量評價
7.2信息論基礎與熵編碼
7.2.1離散信源的熵錶示
7.2.2離散信源編碼定理
7.2.3赫夫曼編碼
7.2.4香農費諾編碼
7.2.5算術編碼
7.2.6行程編碼
7.3LZW算法
7.4預測編碼
7.4.1無損預測編碼
7.4.2有損預測編碼
7.5變換編碼
7.5.1變換選擇
7.5.2子圖像尺寸選擇
7.5.3位分配
7.5.4一個DCT編碼實例
7.6基於矢量量化技術的圖像編碼
7.6.1矢量量化原理
7.6.2矢量量化過程
7.7小波圖像編碼
7.7.1數字圖像的小波分解
7.7.2小波基的選擇
7.7.3小波變換域小波係數分析
7.7.4小波編碼方法
小結
習題
第8章圖像檢測與分割
8.1概述
8.2邊緣檢測
8.2.1梯度算子
8.2.2高斯拉普拉斯算子
8.2.3坎尼邊緣檢測算子
8.3邊界跟蹤
8.3.1空域邊界跟蹤
8.3.2霍夫變換
8.4閾值分割
8.4.1人工選擇法
8.4.2自動閾值法
8.4.3分水嶺算法
8.5區域分割
8.5.1區域生長法
8.5.2區域分裂法
8.5.3區域閤並法
8.5.4區域分裂閤並法
8.6形變模型
8.6.1參數活動輪廓模型
8.6.2幾何活動輪廓模型
8.6.3形變模型的擴展形式
8.7運動分割
8.7.1背景差值法
8.7.2圖像差分法
8.7.3基於光流的分割方法
8.7.4基於塊的運動分割方法
小結
習題
第9章圖像錶示與描述
9.1概述
9.2圖像錶示
9.2.1鏈碼
9.2.2邊界分段
9.2.3多邊形近似
9.2.4標記圖
9.2.5骨架
9.3邊界描述
9.3.1一些簡單的描述子
9.3.2形狀數
9.3.3傅裏葉描述子
9.3.4統計矩
9.4區域描述
9.4.1一些簡單的描述子
9.4.2紋理
9.4.3不變矩
9.5數學形態學描述
9.5.1膨脹和腐蝕
9.5.2開啓和閉閤
9.5.3數學形態學對圖像的操作
小結
習題
第10章圖像特徵優化
10.1概述
10.2基於選擇的特徵優化
10.2.1可分離性判據
10.2.2搜索選擇策略
10.2.3基於遺傳算法的特徵選擇
10.3基於統計分析的特徵優化
10.3.1主成分分析
10.3.2獨立分量分析
10.3.3綫性判彆分析
10.3.4多維尺度分析
10.4基於流形學習的特徵優化
10.4.1流形學習的基本原理
10.4.2核主成分分析
10.4.3局部綫

作者介紹

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浙江大學計算機學院教授，在計算智能、數字圖像處理、模糊係統研究方麵取得瞭許多獨創性成果。長期主講本科生課程“信號與係統”，研究生課程“人工智能引論”、“生物智能與算法”以及博士生“計算機技術前沿”講座。還主講過“數字圖像處理”、“模糊信息處理”、“模式識彆”等課程。

文摘

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序言

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《算法分析與設計原理》 前言 在信息爆炸的時代，如何高效地處理海量數據、解決復雜問題，已成為各領域麵臨的共同挑戰。算法，作為解決問題的核心思想和步驟，其重要性不言而喻。本書《算法分析與設計原理》旨在深入探討算法的本質、設計方法、分析技術以及在不同應用場景下的實踐，幫助讀者建立嚴謹的計算思維，掌握構建高效、可靠解決方案的理論基礎與實戰技巧。 本書的內容聚焦於算法的“如何設計”與“如何評估”。它不僅僅是羅列一係列已知算法，更重要的是傳授一套係統性的思維框架，讓讀者能夠獨立地分析問題、設計齣最優或近似最優的算法，並對其性能進行準確的評估。我們相信，理解算法的內在邏輯，遠比死記硬背具體的代碼實現更為重要，因為算法的原理具有普適性，可以遷移到各種不同的編程語言和應用領域。 本書適閤的對象廣泛，包括但不限於計算機科學專業的學生、軟件工程師、數據科學傢、對算法原理感興趣的任何人士。無論您是初學者，還是希望深化理解的進階者，本書都將為您提供寶貴的知識財富。 目錄概覽 本書共分為十三章，循序漸進地引導讀者深入算法的世界： 第一章：算法導論與基礎 什麼是算法？ 算法的重要性與應用領域 算法設計的思維方式 基本數據結構迴顧（數組、鏈錶、棧、隊列） 算法性能度量的初步概念 第二章：算法復雜度分析 漸進符號（大O、小O、大Ω、小Ω、Θ）的定義與應用 時間復雜度和空間復雜度的計算 平均情況、最好情況與最壞情況分析 主定理在遞歸算法分析中的應用 第三章：排序算法 比較排序：插入排序、冒泡排序、選擇排序 高效排序：歸並排序、快速排序 非比較排序：計數排序、桶排序、基數排序 各種排序算法的性能比較與選擇 第四章：搜索算法 綫性搜索 二分搜索及其變種 哈希錶與散列搜索 樹結構搜索（二叉搜索樹、B樹） 第五章：圖算法 圖的錶示（鄰接矩陣、鄰接錶） 圖的遍曆（深度優先搜索DFS、廣度優先搜索BFS） 最短路徑算法（Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法、Bellman-Ford算法） 最小生成樹算法（Prim算法、Kruskal算法） 拓撲排序 第六章：貪心算法 貪心選擇性質 最優子結構性質 活動選擇問題 赫夫曼編碼 最小生成樹的貪心證明 背包問題（部分貪心解法） 第七章：動態規劃 動態規劃思想：最優子結構與重疊子問題 狀態定義與狀態轉移方程 最長公共子序列LCS 背包問題（0/1背包、完全背包） 矩陣鏈乘法 鋼筋切割問題 路徑問題（如網格走法） 第八章：迴溯法與分支限界法 搜索空間與剪枝 八皇後問題 數獨求解 子集和問題 旅行商問題（TSP）的近似解法 分支限界法的思想與應用 第九章：字符串匹配算法 樸素字符串匹配 KMP算法（前綴函數、匹配過程） Boyer-Moore算法 Rabin-Karp算法 第十章：高級數據結構 堆（二叉堆、最大堆、最小堆） 優先隊列 平衡二叉搜索樹（AVL樹、紅黑樹） B樹與B+樹 Trie樹（前綴樹） Disjoint Set Union (DSU) / Union-Find 第十一章：概率算法與近似算法 隨機化算法思想 Monte Carlo方法 Las Vegas方法 近似算法的定義與評價（近似比） PTAS與FPTAS（概念介紹） 第十二章：計算幾何基礎 點、綫段、多邊形的基本概念 凸包問題（Graham掃描法、Jarvis步進法） 綫段相交判定 點在多邊形內判定 第十三章：算法設計與分析的綜閤應用 實際問題建模與算法選擇 特定領域的算法挑戰（例如：網絡流、 NP-hard問題概述） 算法優化技巧 代碼實現中的注意事項 算法工程化的考量 內容深度解讀 第一章 將為讀者構建算法的宏觀認識。我們不僅僅介紹算法是什麼，更強調它在現實世界中的強大驅動力，從搜索引擎的排序機製到導航係統的路徑規劃，算法無處不在。同時，對基礎數據結構的迴顧，為後續學習打下堅實的基礎。 第二章 是算法分析的核心。我們將深入講解漸進符號，這是一種衡量算法效率增長趨勢的強大工具。通過理解時間復雜度和空間復雜度，讀者將學會如何預測算法在大規模數據下的錶現，並理性地比較不同算法的優劣。主定理等工具的介紹，將使我們能夠更有效地分析復雜的遞歸算法。 第三章與第四章 分彆聚焦於排序與搜索，這是最基本也是最常用的算法類型。我們會係統地介紹各種排序算法，從簡單直觀的到高效精巧的，並深入分析它們的實現細節和性能特點，幫助讀者在不同的場景下選擇最適閤的排序方法。搜索算法的講解則側重於如何快速地在數據中找到目標，尤其是哈希錶和二叉搜索樹的應用，將極大地提升數據檢索的效率。 第五章 將帶領讀者進入圖的世界。圖結構是描述對象之間關係的最佳模型，廣泛應用於社交網絡、交通綫路、計算機網絡等領域。我們將學習如何遍曆圖，如何找到兩點之間的最短路徑，以及如何構建連接所有頂點的最小代價的樹。 第六章的貪心算法 是一種直觀的優化策略，它在每一步都做齣局部最優的選擇，期望最終能達到全局最優。我們會通過實例分析，理解貪心算法適用的條件，並學習如何證明其正確性。 第七章的動態規劃 是解決許多復雜優化問題的強大工具。它將一個大問題分解成一係列更小的、相互關聯的子問題，並通過記錄子問題的解來避免重復計算。本書將通過一係列經典問題，如背包問題、最長公共子序列等，來闡述動態規劃的遞歸思想和狀態轉移方程的構建方法。 第八章的迴溯法與分支限界法 是解決組閤搜索問題的關鍵技術。它們通過係統地搜索所有可能的解，並在搜索過程中利用剪枝或界限來排除不可能的解，從而有效地找到問題的答案。 第九章的字符串匹配算法 是文本處理、信息檢索等領域的重要組成部分。我們將學習如何高效地在長字符串中查找某個模式串，其中KMP算法以其巧妙的預處理和匹配過程而聞名。 第十章 將深入探討一些更高級、更高效的數據結構，如堆、平衡二叉搜索樹、B樹、Trie樹等。這些數據結構在許多算法的實現中扮演著至關重要的角色，能夠顯著提升算法的性能。 第十一章 介紹瞭概率算法和近似算法。在某些問題中，找到精確最優解的計算成本極高，此時采用概率算法或近似算法，在可接受的計算時間內，獲得一個非常接近最優解的答案，是一種務實的策略。 第十二章 觸及瞭計算幾何的入門概念。在處理涉及幾何圖形的算法問題時，理解這些基礎知識是必不可少的。 第十三章 將前麵所學知識融會貫通，通過實際案例來展示如何將算法理論應用於解決真實世界的問題。我們還將討論算法工程化的考量，以及如何針對特定領域的算法挑戰進行深入研究。 學習方法建議 動手實踐：理論知識的學習離不開實踐。強烈建議讀者在學習每種算法後，嘗試用自己熟悉的編程語言實現它們。通過實際編碼，更能加深對算法細節和性能的理解。 分析與比較：不要僅僅滿足於學會算法的實現，更要深入分析其時間復雜度和空間復雜度，並與其他類似算法進行比較，理解它們各自的優劣勢。 解決問題：嘗試將所學的算法應用到各種實際問題中。可以從書中的習題開始，逐漸挑戰更復雜的問題。 理解證明：對於貪心算法和動態規劃等，理解其正確性的數學證明有助於更深刻地掌握算法的精髓。 持續學習：算法領域發展迅速，保持對新算法和新技術的關注，持續學習是保持競爭力的關鍵。 結語 《算法分析與設計原理》不僅僅是一本技術書籍，更是一扇通往計算思維殿堂的大門。我們希望通過本書的講解，能夠激發讀者對算法的熱情，培養嚴謹的邏輯思維能力，並為他們在未來的學習和工作中奠定堅實的基礎。算法是計算機科學的靈魂，掌握它，您將能夠更有效地解決問題，創造更美好的未來。

評分☆☆☆☆☆

我對這本《數字圖像處理 第3版》的初印象是，它似乎是一本非常適閤高校學生或者初入職場的初學者的入門教材。書中的語言風格比較平實，沒有太多晦澀難懂的專業術語，即使是第一次接觸數字圖像處理的讀者，也能比較容易理解。我注意到書中對一些基礎概念的講解非常細緻，比如圖像的錶示方式、像素的灰度值、顔色空間的概念等等，這些都是理解後續內容的基礎。而且，書中提供瞭大量的示例圖片，這些圖片生動形象，能夠幫助讀者更好地理解抽象的理論。我特彆喜歡書中對於不同圖像增強算法的對比分析，通過具體的例子展示瞭不同算法在處理同一張有瑕疵的圖片時産生的效果差異，這對於讀者選擇閤適的算法非常有指導意義。雖然它可能在理論深度上不及一些專業研究書籍，但其係統性和易懂性，絕對是它最大的優勢。對於想要快速入門並建立起紮實基礎的學習者來說，這本書會是一個非常好的選擇。

評分☆☆☆☆☆

作為一名業餘攝影愛好者，我對圖像處理有著濃厚的興趣，但一直缺乏係統性的知識。我平時也會用一些後期軟件，但總覺得對背後的原理知之甚少，無法達到自己想要的效果。《數字圖像處理 第3版》這本書，正是我想找的那種，能夠 bridge 我在理論和實踐之間的鴻溝。我翻閱瞭關於圖像復原和圖像分割的章節，發現作者用非常易懂的方式解釋瞭像維納濾波、水平集方法等高級概念。書中提供的圖像示例，讓我能夠直觀地感受到這些算法在實際中的應用場景。我尤其對書中關於圖像壓縮的部分感到好奇，因為我經常需要處理大量的照片，瞭解不同的壓縮算法及其優缺點，能夠幫助我更好地管理和存儲我的照片庫。這本書的語言風格比較生動，沒有枯燥的數學公式堆砌，而是更多地結閤實際應用場景進行講解，這對於我這樣非科班齣身的學習者來說，是非常友好的。我相信，通過學習這本書，我的後期處理技能一定能提升到一個新的高度。

評分☆☆☆☆☆

作為一名多年從事計算機視覺研究的工程師，我一直在尋找一本能夠集大成、又兼具前沿性的數字圖像處理書籍。市麵上此類書籍琳琅滿目，質量參差不齊。偶然間，我朋友嚮我推薦瞭《數字圖像處理 第3版》。拿到書後，我首先翻閱瞭目錄，發現其結構安排得相當閤理，從理論基礎到實際應用，再到算法的深入剖析，都安排得井井有條。特彆是其中關於多尺度分析和紋理特徵描述的部分，內容詳實，理論推導嚴謹，並且引用瞭許多最新的研究成果，這對於我這種需要緊跟學術前沿的人來說，無疑是一大福音。我花瞭幾個晚上仔細閱讀瞭其中關於邊緣檢測和圖像分割的章節，作者的講解深入淺齣，既有嚴謹的數學推導，又有直觀的圖形演示，讓我對這些經典算法有瞭更深刻的理解。而且，書中提供的僞代碼和算法流程圖，對於我將理論轉化為實際編程實現非常有幫助。總的來說，這本書的深度和廣度都達到瞭我所期望的標準，是一本值得反復研讀的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我剛拿到手，就被它沉甸甸的質感和封麵設計吸引瞭。翻開扉頁，首先映入眼簾的是“第3版”的字樣，這本身就說明瞭它的生命力和內容的不斷更新迭代。我是一個對圖像處理領域一直抱有濃厚興趣的學習者，之前接觸過一些零散的資料，但總感覺不夠係統。朋友推薦我看看這本《數字圖像處理》，說是業內比較權威的入門和進階讀物。我迫不及待地翻閱瞭幾章，雖然還沒有深入研究，但從目錄的設置和初步的章節內容來看，它似乎涵蓋瞭圖像處理的方方麵麵，從最基礎的像素概念，到復雜的濾波、增強、分割，再到後期的形態學處理和壓縮，脈絡清晰，邏輯嚴謹。我尤其期待後麵關於特徵提取和圖像識彆的部分，因為這正是我目前最為關注和需要解決的問題。這本書的排版也相當舒服，字體大小適中，圖文並茂，即使是初學者，讀起來也不會感到過於枯燥乏味。我相信，這本書一定能成為我學習道路上的良師益友。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，讓我想起瞭當年學習圖像處理時的情景。我是一名相對資深的軟件開發者，雖然不是專門做圖像處理方嚮，但在工作中經常會遇到需要對圖片進行一些基本處理的需求。過去，我通常是查閱一些在綫文檔或者論壇上的零散資料，效率不高，而且容易齣現理解上的偏差。《數字圖像處理 第3版》的齣現，為我提供瞭一個係統學習的平颱。我特彆關注瞭書中關於圖像變換和特徵提取的部分。在我過去的工作中，經常需要將圖片在不同域之間進行轉換，比如傅裏葉變換，而這本書對這些變換的原理和應用做瞭非常詳盡的解釋，並且給齣瞭實際的編程示例。此外，書中關於 SIFT、SURF 等特徵點檢測算法的介紹，讓我對如何從圖片中提取有用的信息有瞭更清晰的認識，這對於我後續開發圖像匹配或目標識彆功能非常有啓發。雖然我還沒有完全讀完，但可以肯定的是，這本書的內容非常實用，能夠直接應用於實際的項目開發中。