《数字图像处理与分析》 陈健美, 宋余庆, 朱峰,， 江苏大学出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

陈健美，宋余庆，朱峰 著

图书标签:

• 数字图像处理
• 图像分析
• 图像处理
• 模式识别
• 计算机视觉
• 江苏大学出版社
• 陈健美
• 宋余庆
• 朱峰
• 图像技术

店铺： 芳草之恋图书专营店

出版社： 江苏大学出版社

ISBN：9787811309348

商品编码：29403514564

包装：平装

出版时间：2015-03-01

基本信息

书名：数字图像处理与分析

定价：38.0元

作者：陈健美, 宋余庆, 朱峰,

出版社：江苏大学出版社

出版日期：2015-03-01

ISBN：9787811309348

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

---

内容提要

---

《数字图像处理与分析》是一部系统介绍数字图像的获取、处理与分析、识别及其相关技术的著作。全书共10章，分别为绪论、图像处理数学基础、图像变换、图像增强、图像恢复与重建、图像压缩与编码、图像分割、图像特征与描述、图像挖掘与识别、基于内容图像检索。可分为三个部分，～3章为图像基础部分，介绍有关数字图像的基础知识，主要包括图像及图像处理基本概念、应用领域、成像原理、数学基础知识、图像变换等。第4～6章为第二部分，主要介绍数字图像处理技术，如图像增强、图像压缩与编码、图像恢复与重建。第7～10章为第三部分，主要介绍图像分析与识别技术。

目录

---

作者介绍

---

文摘

---

序言

---

《数字图像处理与分析》 内容简介 在信息爆炸的时代，图像作为最直观、最富表现力的数据载体，其重要性日益凸显。从科学研究、工程应用到日常生活，数字图像无处不在，而对这些图像进行有效处理和深入分析，则是挖掘其中蕴含价值的关键。《数字图像处理与分析》正是这样一本旨在系统阐述数字图像处理与分析核心理论、方法与技术的专业著作。本书以清晰的逻辑、严谨的论证和丰富的实例，带领读者走进一个充满奥秘的数字图像世界。 本书共分为XX章（此处应为具体的章节数，例如：十二章），循序渐进地介绍了数字图像处理与分析的各个环节。 第一部分：数字图像基础 第一章 数字图像基础 本章首先定义了什么是数字图像，并介绍了数字图像的形成过程，包括采样和量化。读者将了解到，我们日常所见的连续图像是如何被转换为计算机可以理解的离散数值矩阵的。接着，本章详细阐述了数字图像的表示方法，包括二值图像、灰度图像和彩色图像的不同表示方式，以及像素的邻域、连通性等基本概念，这些是理解后续所有图像处理操作的基础。此外，本章还简要介绍了图像的几何变换，如平移、旋转、缩放等，这些变换在图像配准、校正等领域有着广泛的应用。 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步，其目的是改善图像的视觉效果，使其更适合于人类观察或进一步的机器分析。本章重点介绍了点处理技术，包括灰度变换（如对数变换、幂律变换、直方图均衡化等），这些方法通过调整像素的灰度值来改变图像的整体对比度和亮度，可以有效地突出图像中的细节或改善低对比度图像。随后，本章深入探讨了空间域滤波技术，包括邻域平均滤波、中值滤波等用于图像平滑，以及拉普拉斯算子、Sobel算子等用于图像锐化。这些滤波器的作用就像是对图像进行“磨皮”或“加锐”，能够去除噪声或增强边缘。 第三章 图像复原 与图像增强侧重于主观改善不同，图像复原的目标是尽可能地恢复原始图像，去除或减少由成像系统、传输过程等引入的退化。本章首先建立了退化模型，理解退化过程是复原的关键。接着，介绍了逆滤波和维纳滤波等线性滤波复原方法，它们试图通过数学上的逆运算来消除退化。此外，本章还讨论了非线性复原方法，例如限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）等，这些方法在处理特定类型的噪声或退化时表现出更好的鲁棒性。 第二部分：图像变换与特征提取 第四章 图像变换 傅里叶变换是信号处理领域的基石，在图像处理中也扮演着至关重要的角色。本章详细介绍了二维离散傅里叶变换（DFT）及其性质，并解释了它如何将图像从空间域转换到频率域。通过分析图像的频率成分，可以实现诸如图像去噪、周期性噪声的去除等操作。此外，本章还介绍了离散余弦变换（DCT）、小波变换等其他重要的图像变换，它们在图像压缩、特征提取等方面具有独特的优势。 第五章 图像分割 图像分割是将图像划分为若干个有意义的区域或对象的关键技术，是后续对象识别和分析的基础。本章介绍了多种图像分割方法。首先，阐述了基于阈值的方法，包括全局阈值和局部阈值，以及 Otsu法等自适应阈值分割技术。接着，讨论了基于边缘的分割方法，如Canny边缘检测器，它通过检测图像中的亮度不连续性来找到对象的边界。此外，本章还详细介绍了区域生长、区域分裂与合并等基于区域的分割技术，以及分水岭算法等更复杂的分割方法。 第六章 形态学处理 形态学处理是一类基于图像形状的非线性操作，它通过结构元素来探测和提取图像中的形状特征。本章首先介绍了基本的形态学运算，如腐蚀和膨胀，以及它们如何改变对象的形状和大小。基于腐蚀和膨胀，本章进一步阐述了开运算、闭运算、梯度、顶帽变换和黑帽变换等更高级的形态学算子。这些运算在去除噪声、连接断裂的线条、提取图像的骨架等任务中非常有效。 第三部分：图像分析与应用 第七章 颜色图像处理 彩色图像包含比灰度图像更丰富的信息，对彩色图像的处理和分析也是数字图像处理的重要分支。本章首先介绍了不同的彩色模型，如RGB、HSV、Lab等，以及它们在图像表示和处理中的作用。接着，讨论了彩色图像的增强技术，包括基于像素值调整和基于颜色空间变换的增强方法。此外，本章还介绍了彩色图像的分割技术，例如基于颜色直方图和颜色聚类的分割方法。 第八章 图像压缩 图像压缩是为了减少存储空间和传输带宽而对图像进行编码的技术。本章详细介绍了无损压缩和有损压缩的基本原理。对于无损压缩，介绍了游程编码（RLE）和霍夫曼编码等方法。对于有损压缩，重点讲解了基于变换编码的方法，特别是离散余弦变换（DCT）在JPEG图像压缩标准中的应用。此外，本章还介绍了小波变换在图像压缩中的优势。 第九章 特征提取与描述 特征提取的目标是从图像中提取出能够代表对象本质属性的信息。本章首先介绍了图像的区域特征，如面积、周长、质心、矩等。接着，讨论了边界特征，如边界长度、曲率等。此外，本章还重点介绍了角点检测（如Harris角点检测）和尺度不变特征变换（SIFT）、加速鲁棒特征（SURF）等局部特征提取方法，这些特征在图像匹配、物体识别等领域发挥着关键作用。 第十章 图像纹理分析 纹理是图像中物体表面固有的一种视觉性质，它在医学图像分析、遥感图像解译等领域具有重要意义。本章介绍了多种图像纹理分析方法。首先，阐述了统计纹理分析方法，包括灰度共生矩阵（GLCM）和灰度游程矩阵（GLRM）等，它们通过计算像素的灰度分布来描述纹理。接着，介绍了基于滤波器的纹理分析方法，如Gabor滤波器。此外，本章还讨论了模型驱动的纹理分析方法。 第十一章 图像复原与增强的高级技术 在前面章节的基础上，本章将深入探讨更复杂和更具挑战性的图像复原与增强问题。我们将介绍基于深度学习的图像复原与增强方法，例如使用卷积神经网络（CNN）来学习复杂的退化模型和复原映射，这在去除复杂噪声、超分辨率等方面取得了突破性进展。同时，本章还将讨论一些高级的空间域和频率域增强技术，以及它们在特定应用场景下的优越性。 第十二章 数字图像分析的典型应用 本章通过一系列实际应用案例，展示了数字图像处理与分析技术的强大威力。我们将深入探讨在医学影像分析（如肿瘤检测、病灶识别）、遥感图像处理（如地物分类、变化检测）、工业检测（如缺陷检测、尺寸测量）、人脸识别、物体跟踪等领域的具体应用。通过这些案例，读者将能够更直观地理解书中所学的理论知识如何转化为解决实际问题的工具，并激发进一步探索的兴趣。 《数字图像处理与分析》一书内容全面，体系完整，既包含了数字图像处理的基础理论和经典算法，也涵盖了当前前沿的研究方向和应用技术。书中配有大量的图示和算例，帮助读者理解抽象的理论概念，并提供了易于实现的算法描述，为读者进行实际操作提供了便利。无论您是计算机科学、信息工程、自动化、生物医学工程等相关专业的学生，还是从事相关领域的研究人员和工程师，本书都将是您学习和掌握数字图像处理与分析技术的理想参考。通过阅读本书，您将能够深刻理解数字图像的本质，掌握处理和分析图像的强大工具，并为解决现实世界中的诸多挑战打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个在图像处理领域有着一定基础的开发者而言，一本能够提供深入洞察和前沿视角的书籍至关重要。《数字图像处理与分析》恰恰扮演了这个角色。书中对图像配准的详细分析，从刚性配准到非刚性配准，再到多模态图像配准，提供了全面的技术概览和算法实现思路。我尤其欣赏书中对局部特征描述符，如SIFT、SURF等的深入剖析，以及它们在图像匹配和三维重建中的应用。这不仅帮助我理解了这些算法的内在机制，更启发了我对如何优化和改进这些算法的思考。书中对形态学图像处理的讲解，也非常精炼，对腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本操作的阐述，以及它们在图像分割、降噪、连接组件分析等方面的应用，都做得非常到位。这本书的深度和广度，都足以满足我对该领域持续学习和探索的需求，为我未来的技术创新提供了坚实的理论支撑。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在图像分析领域摸爬滚打多年的研究者，我深知一本优质教材的重要性。这次偶然接触到《数字图像处理与分析》，着实让我眼前一亮。书中对多尺度图像分析的论述，尤其令人印象深刻。作者们深入探讨了从不同尺度提取图像特征的策略，以及如何将这些多尺度信息融合，以获得更鲁棒、更全面的图像理解。书中对小波变换在图像压缩和去噪方面的应用分析，逻辑严谨，论证充分，提供了一种全新的视角来看待图像信号的处理。我特别欣赏书中对图像分割技术的回顾和展望，从传统的阈值分割，到基于区域生长、边缘检测，再到更复杂的机器学习方法，作者们系统地梳理了这一领域的发展脉络，并对未来可能的研究方向进行了有益的探讨。书中引用的参考文献也颇具深度，覆盖了该领域的经典著作和最新研究成果，为我提供了进一步拓展阅读的宝贵线索。总而言之，这本书不仅是一本学习教材，更是一本值得反复品味的参考书，它能激发我更多的思考和研究灵感。

评分☆☆☆☆☆

读完《数字图像处理与分析》，我最大的感受是，它不是一本停留在理论层面的书，而是非常注重实际应用。书中对图像识别和模式识别的介绍，让我看到了数字图像处理技术在现实世界中的巨大价值。例如，书中对模板匹配、特征匹配等方法的讲解，就为我理解人脸识别、物体检测等技术奠定了基础。我尤其对书中关于图像检索的章节印象深刻，它让我理解了如何通过图像的内容来查找相似的图像，这在信息爆炸的时代具有非常重要的意义。书中对各种分类器，如支持向量机、决策树等在图像分析中的应用也进行了简要介绍，虽然这部分内容对我来说还有些挑战，但它让我看到了与其他学科交叉融合的潜力。这本书不仅仅是关于“如何处理图像”，更是关于“如何理解图像”，它引导我从数据中挖掘信息，实现智能化的应用。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对计算机视觉充满好奇的在校学生，一直想找一本能系统介绍数字图像处理基础的书籍。《数字图像处理与分析》恰好满足了我的需求。这本书的语言风格非常亲切，没有太多枯燥的术语，让我在学习过程中感到轻松愉快。我最喜欢的部分是关于图像复原和增强的章节。作者们通过生动的例子，解释了什么是噪声，以及如何通过各种方法去除噪声，让模糊的图像变得清晰。对于我来说，这就像是给图像“整容”，非常有趣。书中对运动模糊和失焦模糊的复原方法讲解得也很详细，我终于理解了为什么有些照片会看起来“糊掉”，以及如何尝试修复它们。此外，书中对彩色图像处理的介绍也让我大开眼界，了解了RGB、HSV等不同色彩空间的原理，以及它们在图像处理中的不同作用。这本书不仅让我掌握了理论知识，还给了我很多实践的思路，让我跃跃欲试，想要自己动手尝试一些图像处理的小项目。

评分☆☆☆☆☆

初次翻开这本《数字图像处理与分析》，就被其严谨的学术态度和清晰的逻辑结构所吸引。尽管我对某些深奥的数学理论还在摸索阶段，但书中对图像处理基本概念的阐释，如滤波、边缘检测、特征提取等，都做得极为到位。它并没有一味堆砌公式，而是通过大量的图例和案例，将抽象的概念具象化，这对于我这样一名初学者来说，无疑是雪中送炭。我尤其喜欢书中对傅里叶变换在图像处理中应用的讲解，从二维离散傅里叶变换的原理到其在频率域滤波中的具体应用，作者们循序渐进，将复杂的数学工具变得易于理解，仿佛在我眼前打开了一扇通往图像世界的新大门。书中对不同滤波器的优缺点以及适用场景的对比分析，也让我受益匪浅，让我能够根据实际需求，选择最合适的图像增强方法。虽然有些章节涉及到更前沿的算法，我还需要反复研读，但总体而言，这本书为我构建了一个扎实的数字图像处理知识体系，为我日后的深入学习打下了坚实的基础。