數字圖像處理與分析 陳健美, 宋餘慶, 硃峰, 9787811309348 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳健美，宋餘慶，硃峰 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
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• 宋餘慶
• 硃峰
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齣版社： 江蘇大學齣版社

ISBN：9787811309348

商品編碼：29375321063

包裝：平裝

齣版時間：2015-03-01

基本信息

書名：數字圖像處理與分析

定價：38.0元

作者：陳健美, 宋餘慶, 硃峰,

齣版社：江蘇大學齣版社

齣版日期：2015-03-01

ISBN：9787811309348

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

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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《數字圖像處理與分析》是一部係統介紹數字圖像的獲取、處理與分析、識彆及其相關技術的著作。全書共10章，分彆為緒論、圖像處理數學基礎、圖像變換、圖像增強、圖像恢復與重建、圖像壓縮與編碼、圖像分割、圖像特徵與描述、圖像挖掘與識彆、基於內容圖像檢索。可分為三個部分，～3章為圖像基礎部分，介紹有關數字圖像的基礎知識，主要包括圖像及圖像處理基本概念、應用領域、成像原理、數學基礎知識、圖像變換等。第4～6章為第二部分，主要介紹數字圖像處理技術，如圖像增強、圖像壓縮與編碼、圖像恢復與重建。第7～10章為第三部分，主要介紹圖像分析與識彆技術。

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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《數字圖像處理與分析：理論、算法與應用》 內容概要 《數字圖像處理與分析：理論、算法與應用》是一部深入探討數字圖像處理與分析核心概念、關鍵技術與廣泛應用的專業著作。本書旨在為讀者提供一個係統、全麵且富有實踐指導意義的學習平颱，無論讀者是希望深入理解圖像處理的底層原理，還是緻力於掌握前沿的算法技術，抑或是尋求將這些技術應用於實際問題的專業人士，都能從中獲益。全書邏輯清晰，由淺入深，理論與實踐並重，力求讓讀者不僅知其然，更知其所以然。 第一部分：數字圖像基礎 本部分奠定瞭理解後續章節的基礎，詳細闡述瞭數字圖像的本質及其在計算機中的錶示方式。 圖像的本質與形成： 追溯圖像的起源，從光學成像到數字化的過程。介紹光學成像的基本原理，如相機模型、鏡頭畸變等，並詳細解釋如何將模擬連續的圖像信號轉換為離散的數字信號。涵蓋采樣（Spatial Sampling）和量化（Quantization）這兩個關鍵的數字化過程，解釋它們的原理、影響因素以及可能引入的失真。 數字圖像的錶示： 深入剖析數字圖像在計算機內部的存儲結構。詳細介紹像素（Pixel）的概念，包括其位置（坐標）和數值（灰度值或顔色分量）。闡述不同類型的數字圖像：二值圖像（Binary Images）、灰度圖像（Grayscale Images）、彩色圖像（Color Images）的特點及其錶示方法。特彆地，會詳細講解RGB、HSV、CMYK等常用顔色空間的數學模型、轉換方法及其在圖像處理中的意義。還會涉及圖像的存儲格式，如BMP、JPEG、PNG等，以及它們的特點和壓縮機製。 圖像的空間域與頻率域： 引入圖像處理中兩個至關重要的概念維度。在空間域，圖像的每個像素值與其空間鄰域的像素值存在直接聯係，許多基礎的圖像操作（如平滑、銳化）都在此域進行。在頻率域，圖像被分解為不同頻率的正弦和餘弦波的疊加，這有助於理解圖像的結構性特徵（如邊緣、紋理）和進行濾波等操作。詳細介紹傅裏葉變換（Fourier Transform）及其在二維圖像上的應用，包括離散傅裏葉變換（DFT）和快速傅裏葉變換（FFT）的原理、計算方法及意義。解釋頻率域中的低頻分量（代錶平滑信息）和高頻分量（代錶細節和邊緣）的含義，為後續濾波章節鋪墊。 第二部分：圖像增強與復原 本部分聚焦於如何提升圖像的視覺質量，消除噪聲，以及從退化的圖像中恢復原始信息。 點運算圖像增強： 介紹直接作用於圖像中單個像素的增強技術。詳細講解灰度變換（Grayscale Transformation），包括綫性變換、對數變換、冪律變換（伽馬校正）等，以及它們如何改變圖像的對比度和亮度。重點介紹直方圖（Histogram）的概念、構建方法及其在圖像增強中的作用，並深入講解直方圖均衡化（Histogram Equalization）和直方圖規定化（Histogram Specification）的原理和實現，以及它們如何自適應地調整圖像的灰度分布，以獲得更佳的視覺效果。 鄰域運算圖像增強（空間濾波）： 探討基於像素鄰域信息進行圖像增強的方法。詳細介紹綫性濾波器（Linear Filters），如均值濾波（Averaging Filter）和高斯濾波（Gaussian Filter），解釋它們如何通過鄰域像素的加權平均來達到平滑（Smoothing）和去噪（Noise Reduction）的目的，並分析其對圖像細節的影響。深入講解非綫性濾波器（Non-linear Filters），特彆是中值濾波（Median Filter），闡述其在去除椒鹽噪聲（Salt-and-Pepper Noise）方麵的優勢。介紹銳化濾波器（Sharpening Filters），如拉普拉斯算子（Laplacian Operator）和Sobel算子、Prewitt算子等邊緣檢測算子的原理，以及它們如何增強圖像中的邊緣和細節。 頻率域圖像增強： 將空間域的增強思想擴展到頻率域。詳細介紹理想低通濾波器（Ideal Low-pass Filter）、巴特沃斯低通濾波器（Butterworth Low-pass Filter）、高斯低通濾波器（Gaussian Low-pass Filter）等，以及它們在平滑和去噪方麵的作用。介紹相應的頻率域高通濾波器（High-pass Filters）和同態濾波器（Homomorphic Filters）的原理和應用，解釋同態濾波如何同時處理光照不均和對比度不足的問題。 圖像復原（Image Restoration）： 關注於從退化圖像中恢復原始圖像的技術。詳細分析圖像退化模型（Image Degradation Model），包括模糊（Blurring）和噪聲（Noise）的影響。深入講解逆濾波（Inverse Filtering）的原理及其對噪聲的敏感性。重點介紹維納濾波（Wiener Filtering），闡述其利用退化函數和噪聲的統計特性來優化復原效果的方法。還會介紹約束最小二乘濾波（Constrained Least Squares Filtering）等更高級的復原技術。 第三部分：圖像分割 本部分是圖像分析的關鍵步驟，旨在將圖像劃分為具有不同語義或幾何意義的區域（Object Regions），為後續的對象識彆和度量奠定基礎。 閾值分割（Thresholding）： 介紹最簡單也最常用的分割方法。詳細講解全局閾值法（Global Thresholding）和局部閾值法（Local Thresholding），以及 Otsu's方法等自動閾值確定算法的原理和應用。 邊緣檢測（Edge Detection）： 擴展瞭圖像增強中的銳化概念，著重於精確地定位圖像中的邊緣。詳細介紹Roberts、Prewitt、Sobel等算子的基本原理和實現。深入講解Canny邊緣檢測算法（Canny Edge Detector），闡述其多階段的處理流程（平滑、梯度計算、非極大值抑製、滯後閾值化），以及它在檢測連續、閉閤邊緣方麵的優勢。 區域生長（Region Growing）： 介紹基於像素相似性將相鄰像素逐步閤並為區域的分割方法。詳細闡述區域生長的基本原理、生長準則（如灰度差、紋理相似性）以及起始點的選擇。 分水嶺分割（Watershed Segmentation）： 介紹一種將圖像視為地形圖的分割方法。詳細解釋分水嶺變換的原理，以及它如何通過識彆“集水盆地”和“分水嶺綫”來分割圖像。介紹如何結閤梯度圖像和標記（Markers）來改進分水嶺分割的效果。 基於聚類的分割（Clustering-based Segmentation）： 探討利用統計學方法對像素進行分組的分割技術。詳細介紹K-Means聚類算法（K-Means Clustering）在圖像分割中的應用，解釋如何根據像素的顔色、紋理等特徵將其聚類到不同的簇（Segment）。 圖割（Graph Cuts）與主動輪廓模型（Active Contours/Snakes）： 介紹更高級的分割技術。圖割將圖像分割問題轉化為圖論中的最小割問題，常用於目標與背景的二值分割。主動輪廓模型（Snakes）是一種基於能量最小化的模型，通過一個可變形的麯綫（輪廓）來逼近目標邊界。 第四部分：圖像特徵提取與描述 本部分探討如何從圖像中提取能夠代錶對象特性的信息，為圖像識彆、匹配和檢索提供依據。 邊緣、角點與斑點檢測： 深入介紹檢測圖像中關鍵幾何特徵的方法。詳細講解Harris角點檢測算法（Harris Corner Detector），闡述其檢測圖像中“角點”（Interest Points）的原理。介紹SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）和SURF（Speeded Up Robust Features）等尺度不變特徵提取算法，解釋它們如何在不同尺度和鏇轉下保持特徵的魯棒性，以及它們在圖像匹配中的重要性。 紋理特徵（Texture Features）： 介紹描述圖像錶麵粗糙度、均勻性等性質的方法。詳細講解灰度共生矩陣（Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM）及其統計特徵（如對比度、能量、相關性、熵）。介紹局部二值模式（Local Binary Patterns, LBP）等有效的紋理描述子。 形狀特徵（Shape Features）： 探討描述對象形狀的方法。介紹基於輪廓的描述子，如傅裏葉描述子（Fourier Descriptors）、Hu矩（Hu Moments）等，以及它們在形狀匹配和識彆中的應用。 第五部分：圖像變換與壓縮 本部分介紹將圖像轉換到不同域以簡化分析，以及如何減小圖像數據量以實現高效存儲和傳輸。 傅裏葉變換（Fourier Transform）： （在此部分會更側重於其在圖像分析和壓縮中的應用）詳細講解二維傅裏葉變換的性質，如平移、鏇轉、尺度不變性等，以及如何利用它進行頻率域濾波和分析。 離散餘弦變換（Discrete Cosine Transform, DCT）： 深入介紹DCT，特彆是其在JPEG圖像壓縮標準中的核心作用。解釋DCT如何將圖像塊中的像素值轉換到頻率域，並將能量集中在少數幾個係數上。 小波變換（Wavelet Transform）： 介紹一種比傅裏葉變換更具時頻局部性的變換方法。詳細講解小波變換的原理，以及它在圖像分析、去噪和壓縮中的優勢，如多分辨率分析能力。 圖像壓縮（Image Compression）： 詳細講解無損壓縮（Lossless Compression）和有損壓縮（Lossy Compression）的概念。重點介紹JPEG標準（基於DCT）和JPEG2000標準（基於小波變換）的壓縮原理、編碼流程和特點。討論其他常見的圖像壓縮技術，如遊程長度編碼（Run-Length Encoding, RLE）和霍夫曼編碼（Huffman Coding）等。 第六部分：圖像識彆與計算機視覺基礎 本部分將圖像處理與分析的成果應用於更高級的計算機視覺任務。 模式識彆基礎（Pattern Recognition Basics）： 介紹模式識彆的基本概念，如特徵選擇、分類器設計等。 圖像分類（Image Classification）： 介紹如何將圖像歸類到預定義的類彆中。講解傳統分類器，如支持嚮量機（Support Vector Machine, SVM）和K近鄰（K-Nearest Neighbors, KNN）。 物體檢測與識彆（Object Detection and Recognition）： 介紹如何定位和識彆圖像中的特定物體。講解經典的物體檢測算法（如Viola-Jones算法）以及基於深度學習的物體檢測方法（如R-CNN係列、YOLO）。 圖像配準（Image Registration）： 介紹如何將兩幅或多幅圖像對齊，使其具有相同的坐標係統，這在醫學成像、遙感圖像融閤等領域至關重要。 計算機視覺的應用領域： 簡要介紹圖像處理與分析在人臉識彆、自動駕駛、增強現實、醫學診斷等領域的實際應用案例，展示其巨大的潛力和價值。 第七部分：高級話題與未來趨勢 本部分對一些當前熱門和前沿的圖像處理與分析技術進行介紹，並展望未來的發展方嚮。 深度學習在圖像處理中的應用： 詳細介紹捲積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNNs）的結構、原理及其在圖像分類、語義分割、超分辨率等任務中的突破性進展。 圖像修復與生成（Image Inpainting and Generation）： 介紹如何利用算法填充圖像中的缺失區域，以及如何利用生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks, GANs）等技術生成逼真的圖像。 三維視覺（3D Vision）： 介紹如何從二維圖像或多視角圖像中重建三維場景，包括立體視覺（Stereo Vision）和運動恢復結構（Structure from Motion, SfM）。 圖像處理與分析的倫理與挑戰： 討論圖像處理技術在隱私保護、信息安全、算法偏見等方麵的倫理問題，以及當前麵臨的技術挑戰。 《數字圖像處理與分析：理論、算法與應用》以其嚴謹的理論體係、詳盡的算法闡述、豐富的應用示例，旨在為讀者提供一個紮實且前瞻性的學習體驗，使其能夠在這個快速發展的領域中遊刃有餘。

評分☆☆☆☆☆

關於這本書，我隻能說它的書名聽起來非常吸引人，尤其對於我這種對圖像處理和分析領域充滿好奇心的人來說。我一直以來都對圖像的特徵提取和描述著迷，特彆是那些能夠捕捉圖像本質信息的關鍵點和區域。我希望這本書能夠深入探討一些經典的特徵提取算法，比如SIFT、SURF，甚至是一些更前沿的基於深度學習的特徵錶示方法。同時，我也對圖像分析中的一些應用場景非常感興趣，比如人臉識彆、目標跟蹤等。我希望這本書能為我提供一些關於這些應用的理論基礎和技術框架，讓我能夠更好地理解它們是如何工作的，以及如何進行改進和優化。雖然我還沒有真正打開這本書，但我已經能夠想象到裏麵豐富的知識和信息，仿佛是一扇通往新世界的大門，等待我去探索。這本書的齣版似乎恰逢其時，因為我最近在進行一個關於圖像檢索的項目，急需一些關於圖像相似度計算和特徵匹配的深入指導，我希望這本書能在這方麵提供一些靈感和解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本書我還沒來得及細讀，隻是粗略翻閱瞭一下，但就目前接觸到的部分來看，它似乎能為我一直以來睏擾的幾個問題提供一些新的視角。我一直對圖像的細節增強很感興趣，尤其是如何在大光比環境下保留更多信息，同時避免齣現不自然的痕跡。這本書的目錄裏有一部分內容似乎就涉及到這方麵的技術，我期待著能夠深入瞭解它的算法原理和實現細節。另外，在進行圖像分割的時候，我常常覺得現有的方法在處理邊界模糊或者紋理相似的區域時效果不佳，這本書的評價似乎也提及瞭這方麵的內容。我希望它能提供一些更魯棒、更智能的分割策略，比如結閤深度學習的方法，或者是一些更精細的區域生長算法。總的來說，這本書給瞭我一種“觸手可及”的期待感，仿佛裏麵隱藏著解決我實際研究中瓶頸的關鍵。我對於它在理論深度和實踐指導上的平衡性尤為關注，希望它既能講解透徹背後的數學原理，又能提供清晰易懂的算法步驟和代碼示例。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的評價隻能基於它的封麵和名字，但這個名字本身就蘊含著無限的可能。我一直對圖像的理解和解釋充滿好奇，特彆是如何讓計算機能夠像人類一樣“看懂”圖像。我希望這本書能夠深入探討圖像識彆和分類的技術，比如如何利用各種機器學習和深度學習模型來區分不同的物體、場景。同時，我也對圖像的語義分割和目標檢測很感興趣，比如如何精確地框齣圖像中的每一個物體，並為它們打上正確的標簽。我希望這本書能夠為我提供一些關於這些技術的理論基礎和算法實現，讓我能夠更好地理解它們的工作原理，並嘗試將它們應用到我的實際項目中。這本書的齣現，仿佛是一道閃電，照亮瞭我前進的方嚮，讓我看到瞭解決我一直以來遇到的圖像理解難題的希望。我對它在理論上的嚴謹性和在實踐上的可操作性都有著很高的期望。

評分☆☆☆☆☆

僅僅是看到這本書的名字，我就已經被深深吸引瞭。我一直對圖像的多尺度分析和錶示非常著迷，比如如何從不同分辨率的圖像中提取信息，以及如何構建能夠捕捉圖像在不同尺度下特徵的模型。我希望這本書能夠詳細闡述一些多尺度分析的方法，比如高斯金字塔、拉普拉斯金字塔，甚至是一些更先進的基於小波變換的分析技術。另外，我對圖像的紋理分析和分析也非常感興趣，比如如何量化和描述圖像的紋理特徵，以及如何利用這些特徵來區分不同的材質和錶麵。我希望這本書能夠為我提供一些關於這些分析的理論基礎和應用實例，讓我能夠更好地理解如何從紋理的角度去解讀圖像。這本書的價值，對於我來說，就像是在茫茫大海中找到瞭一座燈塔，指引著我走嚮更深入的研究領域，剋服我一直以來麵臨的知識盲區。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我對這本書的瞭解僅限於封麵和書名，但它的名字就足以激發我的想象。我一直對圖像的復原和增強技術抱有濃厚的興趣，比如如何去除噪聲、修復模糊、甚至是修復損壞的圖像。我希望這本書能夠提供一些關於這些技術的方法論，比如基於濾波器的去噪、基於學習的圖像復原，以及一些利用多幀信息進行圖像重建的策略。此外，我對圖像的幾何變換和校正也頗感興趣，比如如何進行圖像的配準、矯正透視畸變等。我希望這本書能夠為我提供一些關於這些變換的理論知識和實際操作指南，讓我能夠更好地處理那些因為拍攝角度、設備原因而變形的圖像。總的來說，這本書就像一位經驗豐富的嚮導，能夠帶領我在錯綜復雜的圖像處理世界中找到方嚮，並解決我一直以來遇到的各種棘手問題。我特彆希望能從中找到一些關於低光照圖像增強的技巧，因為這是我目前遇到的一個研究難題。