數字圖像處理技術及應用 張豐收著 9787517024217 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張豐收著 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 圖像處理技術
• 張豐收
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• 計算機視覺
• 圖像分析
• 圖像識彆
• 模式識彆
• 信號處理
• 高等教育
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店鋪： 天樂圖書專營店

齣版社： 水利水電齣版社

ISBN：9787517024217

商品編碼：29499213012

包裝：平裝

齣版時間：2015-04-01

基本信息

書名：數字圖像處理技術及應用

定價：86.0元

作者：張豐收著

齣版社：水利水電齣版社

齣版日期：2015-04-01

ISBN：9787517024217

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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本書係統的討論瞭數字圖像處理的基本原理、基本方法、算法、實際技術和一些典型的應用。共分為13章:主要內容包括緒論、數字圖像處理的基本原理、圖像變換、圖像增強、圖像恢復等等...

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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《數字圖像處理技術與原理》 內容概要 本書旨在全麵深入地介紹數字圖像處理的核心技術、基本原理以及在各個領域的廣泛應用。全書共分為若乾章節，循序漸進地帶領讀者從數字圖像的基礎概念齣發，逐步掌握圖像的獲取、增強、復原、分割、錶示與描述、特徵提取、識彆與理解等關鍵技術。同時，本書還將探討一些前沿的圖像處理方法和技術，並結閤實際案例，展示數字圖像處理在計算機視覺、醫學影像、遙感、工業檢測、多媒體等領域的應用前景與發展趨勢。 章節詳情 第一章 數字圖像基礎 本章將為讀者構建堅實的理論基礎，詳細闡述數字圖像的本質。我們將從模擬信號與數字信號的轉換開始，解釋為何需要將現實世界的光學信息轉化為數字信號。隨後，深入剖析數字圖像的構成要素，包括像素（pixel）的概念、灰度級（gray level）、空間分辨率（spatial resolution）和灰度分辨率（gray level resolution）等關鍵參數，以及它們如何共同定義一副數字圖像的質量和信息量。 我們將詳細講解數字圖像的幾種基本錶示方法，如二值圖像、灰度圖像和彩色圖像。對於彩色圖像，我們將介紹不同的色彩空間模型，如RGB（紅綠藍）、CMYK（青品紅黃黑）、HSV（色相飽和度明度）和Lab（CIE Lab）等，並解釋它們各自的特點、適用場景以及它們之間的轉換關係。理解這些色彩空間對於後續的圖像處理操作至關重要，例如在顔色增強、顔色分割或顔色識彆等任務中。 此外，本章還會引入數字圖像的基本數學錶示，如矩陣錶示法，以及圖像在計算機內存中的存儲格式。我們將討論圖像文件的不同類型（如BMP、JPEG、PNG、TIFF等），瞭解它們的壓縮機製和數據結構，這將有助於讀者在實際應用中選擇閤適的圖像格式並進行有效的文件處理。 第二章 圖像增強 圖像增強是數字圖像處理中至關重要的一環，其核心目標是改善圖像的視覺質量，突齣圖像中的有用信息，或者為後續的處理步驟提供更清晰、更易於分析的圖像。本章將係統介紹多種經典的圖像增強技術。 首先，我們將重點講解基於空間域的增強方法。這包括點運算，如灰度變換（對數變換、指數變換、伽馬變換等），這些變換能夠有效地調整圖像的對比度和亮度，使細節更清晰。我們將深入分析直方圖均衡化（histogram equalization）的原理和實現，以及直方圖規定化（histogram specification）如何根據預設的目標直方圖來調整圖像的灰度分布，從而達到更好的增強效果。 隨後，我們將轉嚮基於鄰域運算的增強方法，即濾波技術。我們將詳細介紹綫性濾波，包括平滑濾波（均值濾波、高斯濾波）和銳化濾波（拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子等）。平滑濾波用於去除圖像中的噪聲，而銳化濾波則用於增強圖像的邊緣和細節。 我們還將探討非綫性濾波技術，例如中值濾波（median filter）在去除椒鹽噪聲方麵的獨特優勢，以及雙邊濾波（bilateral filter）在保留邊緣的同時進行平滑處理的能力。 最後，本章還將介紹頻率域的圖像增強技術，例如傅裏葉變換在圖像處理中的應用。我們將講解如何通過濾波（如低通濾波、高通濾波、帶通濾波）來去除周期性噪聲、增強邊緣或改變圖像的紋理特性。 第三章 圖像復原 圖像復原技術旨在盡可能地恢復因各種原因（如噪聲、模糊、失真等）而退化的圖像。本章將深入研究圖像復原的理論與實踐。 我們將首先分析圖像退化的模型，包括點擴散函數（Point Spread Function, PSF）的概念，以及綫性、時不變（LSI）係統的退化模型。我們將討論不同類型的退化，如運動模糊、離焦模糊、透鏡失真等，並介紹如何通過數學模型來描述這些退化過程。 接著，我們將介紹圖像復原的關鍵算法。對於有損噪聲的復原，我們將詳細講解維納濾波（Wiener filter）的原理，該濾波器在噪聲抑製和圖像細節保持之間尋求最佳平衡。我們還將介紹約束最小二乘濾波（constrained least squares filtering）等方法。 對於模糊圖像的復原，我們將詳細介紹逆濾波（inverse filtering）的局限性，並重點講解更魯棒的算法，如約束最小二乘濾波和Lucy-Richardson算法。後者基於最大似然估計，在許多應用中錶現齣色。 此外，本章還將介紹盲去捲積（blind deconvolution）技術，即在不知道退化函數的情況下進行圖像復原的挑戰與方法。我們將討論這類方法的基本思想和一些代錶性的算法。 第四章 圖像分割 圖像分割是將一幅圖像劃分為若乾具有相似特徵（如顔色、紋理、灰度等）的區域或對象的關鍵技術，是圖像分析和識彆的基礎。本章將涵蓋多種重要的圖像分割方法。 我們將首先介紹基於閾值方法的分割技術。這包括全局閾值方法（如Otsu法，也稱最大類間方差法）和局部閾值方法。我們將深入分析Otsu法如何自動尋找最佳閾值來分割圖像。 隨後，我們將講解基於區域的分割方法。區域生長（region growing）算法通過種子點齣發，將相鄰的相似像素逐步閤並，形成目標區域。區域分裂與閤並（region splitting and merging）則是另一種基於區域的策略。 邊緣檢測（edge detection）在圖像分割中也扮演著重要角色。我們將重溫第三章中介紹的邊緣檢測算子（如Sobel, Prewitt, Canny算子），並講解如何利用檢測到的邊緣來構建封閉區域。 我們還將深入探討基於紋理的分割技術，包括紋理特徵的提取和分類。 最後，本章將介紹更復雜的分割方法，如分水嶺算法（watershed algorithm），它能夠有效地處理圖像中的連接區域，並具有良好的分割性能。此外，我們還會簡要介紹基於機器學習的分割方法，如支持嚮量機（SVM）和深度學習（如U-Net, Mask R-CNN等）在分割領域的應用。 第五章 圖像錶示與描述 在對圖像進行分割後，我們需要對分割齣的區域或對象進行錶示和描述，以便於後續的分析和識彆。本章將介紹常用的圖像錶示和描述方法。 首先，我們將討論邊界錶示方法，如鏈碼（chain code）、多邊形逼近（polygon approximation）等。這些方法能夠有效地編碼對象的輪廓信息。 接著，我們將介紹區域錶示方法，如連通組件標記（connected component labeling）、麵積、周長、質心等幾何特徵。 然後，我們將深入講解圖像特徵提取。這包括形狀特徵（如形狀上下文、Hu矩、傅裏葉描述子等）、紋理特徵（如灰度共生矩陣GLCM、局部二值模式LBP等）以及顔色特徵（如顔色直方圖、顔色矩等）。這些特徵能夠量化地描述圖像的內在屬性。 我們還將介紹圖像的結構錶示，如骨架（skeletonization）或中軸變換（medial axis transform），它們能夠捕捉對象的拓撲結構。 第六章 目標識彆與圖像理解 目標識彆是數字圖像處理的最終目標之一，旨在識彆圖像中存在的特定對象或模式。本章將概述目標識彆的基本流程和常用技術。 我們將從模式識彆的基本概念講起，包括特徵選擇、特徵提取和分類器設計。我們將迴顧第五章中提到的各種特徵提取方法，並探討如何選擇最適閤特定識彆任務的特徵。 隨後，我們將介紹各種分類器的原理和應用，如K近鄰（KNN）、支持嚮量機（SVM）、決策樹（decision trees）、樸素貝葉斯（naive Bayes）等。 本章還將重點介紹基於模闆匹配（template matching）的方法，它通過將模闆圖像與待識彆圖像進行匹配來定位和識彆對象。 同時，我們將討論一些更高級的目標識彆技術，例如基於深度學習的識彆方法，如捲積神經網絡（CNN）及其在圖像分類、目標檢測（如YOLO, Faster R-CNN）和圖像分割（如Mask R-CNN）中的突破性進展。 最後，我們將探討圖像理解的概念，即不僅僅是識彆單個對象，而是理解圖像中對象之間的關係以及整個場景的語義信息。 第七章 圖像處理的應用 本章將通過具體的案例，展示數字圖像處理技術在各個領域的廣泛應用，讓讀者對這些技術有更直觀的認識。 計算機視覺： 自動駕駛中的場景理解、人臉識彆與跟蹤、手勢識彆、增強現實（AR）和虛擬現實（VR）中的三維重建等。 醫學影像： CT、MRI、X射綫圖像的增強與分析、病竈檢測與診斷、手術導航等。 遙感與地理信息係統（GIS）： 衛星圖像分析、地物分類、環境監測、城市規劃、災害評估等。 工業檢測： 産品質量檢測、缺陷識彆、尺寸測量、光學測量等。 多媒體與娛樂： 圖像壓縮、視頻編解碼、圖像修復與編輯、特效製作、內容檢索等。 安防監控： 目標跟蹤、行為分析、異常檢測等。 第八章 前沿技術與發展趨勢 為瞭使讀者對數字圖像處理的最新發展有所瞭解，本章將介紹一些前沿技術和未來發展方嚮。 深度學習在圖像處理中的深化應用： 包括生成對抗網絡（GAN）在圖像生成與編輯方麵的應用，注意力機製（attention mechanisms）在提升模型性能中的作用，以及零樣本/少樣本學習在圖像識彆中的挑戰。 多模態圖像融閤： 如何融閤不同來源（如可見光、紅外、聲納等）的圖像信息，以獲得更豐富、更準確的場景認知。 圖像超分辨率重建（Super-resolution）： 利用深度學習等技術，從低分辨率圖像生成高分辨率圖像。 對抗性攻擊與防禦： 探討深度學習模型在麵對惡意擾動時的脆弱性，以及相關的防禦策略。 可解釋性AI（Explainable AI, XAI）在圖像處理中的應用： 如何理解深度學習模型做齣決策的原因，增強模型的透明度和可信度。 大規模圖像數據集的構建與利用： 探討如何高效地構建和管理海量圖像數據，以及如何從中提取有價值的信息。 本書內容豐富，理論與實踐相結閤，力求為讀者提供一個係統、深入的學習平颱，幫助其掌握數字圖像處理的核心技能，並激發其在相關領域的創新與研究。

評分☆☆☆☆☆

對於一個業餘的攝影愛好者，同時又對計算機圖形學抱有濃厚興趣的我來說，這本書《數字圖像處理技術及應用》提供瞭一個絕佳的橋梁。我原本以為它會是一本極其枯燥的工程教材，但齣乎意料的是，它在講述色彩模型和直方圖均衡化時，對人類視覺感知的描述非常到位。作者並沒有直接跳到復雜的矩陣運算，而是先解釋瞭為什麼我們需要不同的色彩空間（比如從RGB到Lab的轉換對人眼感知的意義），這使得技術背後的“為什麼”變得更容易理解。我嘗試用書中介紹的自適應直方圖均衡化（AHE）方法處理瞭幾張我個人拍攝的、光綫對比度很差的夜景照片，效果立竿見影，細節的恢復程度是我之前用任何商業軟件都難以達到的。這本書的敘述方式非常注重培養讀者的直覺和對圖像本質的理解，而不是簡單地教會你如何調用某個API函數。這使得我在進行後期創作時，能夠更有目的性地去調整參數，真正做到“心中有數”。

評分☆☆☆☆☆

這本《數字圖像處理技術及應用》光是書名就讓人對內容充滿期待，我最近剛好在琢磨如何用更先進的算法優化我們項目中的圖像識彆模塊，所以毫不猶豫地入手瞭。我得說，這本書的深度和廣度確實超齣瞭我的預期。它不僅僅停留在基礎的理論推導上，而是非常紮實地將理論與實際應用場景緊密結閤。我特彆欣賞作者在講解傅裏葉變換和小波變換在圖像去噪和增強中的應用時所采用的清晰邏輯。很多教材在講到這些高深數學工具時，總是讓人感覺雲裏霧裏，但張豐收老師的講解，加上大量的圖示輔助，使得即便是初次接觸這些概念的讀者，也能迅速抓住核心思想。尤其是關於不同濾波器的特性對比，非常直觀，讓我立刻就能判斷齣在特定噪聲環境下應該優先考慮使用哪種方法。這本書的章節安排也體現瞭循序漸進的教學思路，從最基礎的像素操作，逐步過渡到復雜的形態學處理和色彩空間轉換，為後續學習更前沿的深度學習在圖像處理中的應用打下瞭堅實的基礎。我感覺，光是這本書的前幾章內容，就已經抵得上我過去幾年在工作中積纍的經驗瞭，確實是值得反復研讀的寶典。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我本來對“技術及應用”這類書抱持著一種謹慎的態度，因為很多號稱應用廣泛的書籍，最後往往隻是堆砌瞭一些簡單示例代碼，深度和解決實際問題的能力實在有限。但《數字圖像處理技術及應用》這本書完全顛覆瞭我的看法。它的“應用”部分做得非常齣色，特彆是關於醫學圖像分析和遙感影像處理的那幾個案例，簡直是教科書級彆的範例。我印象最深的是關於邊緣檢測算法的比較，作者沒有簡單地羅列Canny、Sobel這些經典算法，而是深入分析瞭它們在不同紋理復雜度下的優缺點，並給齣瞭一套係統性的評估標準。這對於我們這種需要為特定工業檢測任務選擇最優算法的工程師來說，太關鍵瞭。我甚至發現書中提到的一些優化技巧，是我自己摸索瞭很久纔掌握的，作者將其清晰地總結並歸納，讓人有一種豁然開朗的感覺。這本書的文字風格也十分嚴謹且富有洞察力，沒有太多花哨的修飾，每一個句子都像是在提供有價值的信息，讀起來非常高效，根本不會浪費時間在冗餘的敘述上，真正體現瞭一本專業技術書籍應有的水準。

評分☆☆☆☆☆

我從事軟件開發工作多年，最近公司決定拓展一個涉及實時視頻流分析的新業務綫，我們團隊急需快速掌握數字圖像處理的核心技術棧。《數字圖像處理技術及應用》這本書，對於我們這種需要快速構建原型和理解底層邏輯的團隊來說，簡直是及時雨。它的優勢在於對計算效率的考量貫穿始終。在講解捲積操作時，作者不僅給齣瞭定義，還詳細對比瞭直接法、頻域法以及後來的快速算法在計算復雜度上的差異。書中對於如何優化算法以適應嵌入式設備或低延遲要求的討論，非常貼閤我們當前項目麵臨的實際挑戰。此外，書中對圖像壓縮標準（如JPEG的原理）的介紹也極其到位，讓我們能夠從根本上理解有損壓縮背後的信息損失模型，這對於我們設計低碼率傳輸方案至關重要。整本書的結構緊湊，信息密度極高，幾乎每一頁都能找到可以立即應用到項目中的知識點。如果目標是迅速構建一個紮實且具備高性能潛力的圖像處理係統，那麼這本書無疑是最佳的入門和參考資料選擇。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在讀的研究生，正在準備我的畢業論文，方嚮是基於機器視覺的目標跟蹤。在尋找閤適的參考資料時，我對市麵上大量的書籍進行瞭比較，最終選擇瞭這本由張豐收撰寫的《數字圖像處理技術及應用》。我之所以看重它，主要是因為它在底層算法的實現細節上給齣瞭詳盡的闡述。例如，在講解圖像配準技術時，作者不僅描述瞭變換模型的數學原理，還對不同優化方法的收斂性和魯棒性進行瞭深入的探討，這對於我設計和優化我的跟蹤算法至關重要。書中對於如何處理光照變化和遮擋問題提供的幾種經典策略的對比分析，極大地拓寬瞭我的思路。更讓我驚喜的是，書中附帶的許多算法流程圖和僞代碼，邏輯清晰，直接就可以用來指導編程實踐。很多其他書籍隻是泛泛而談，但這本書的務實性非常高，它讓你明白一個技術點是如何從理論走嚮代碼實現的，這種連接性對於學術研究者來說價值連城。我幾乎可以肯定，這本書將成為我未來幾年內工具箱裏不可或缺的一本參考書。