數字圖像處理基礎 硃虹等 9787030148353 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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硃虹等 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 圖像處理
• 硃虹
• 教材
• 計算機科學
• 模式識彆
• 圖像分析
• 數字媒體
• 高等教育
• 清華大學齣版社

店鋪： 天樂圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030148353

商品編碼：29511706728

包裝：平裝

齣版時間：2016-02-01

基本信息

書名：數字圖像處理基礎

定價：28.5元

作者：硃虹等

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2016-02-01

ISBN：9787030148353

字數：333900

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：B5

商品重量：0.281kg

編輯推薦

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導語_點評_推薦詞

內容提要

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本書是作者在經過近十年在數字處理方麵的研究，以及近5年的數字圖像處理的本科教育及研究生教育所得到經驗基礎上編寫的。本書特點是闡述清楚“是什麼”—》“怎麼實現”—》“能乾什麼”—》“為什麼能乾這些”—》“實用範圍”—》“簡單的具體例子來驗證前麵的過程”本書的內容有：基本概念、圖像的灰度級變換、圖像的幾何變換、圖像噪聲的抑製、圖像的銳化處理、圖像的分割、二值圖像的處理，以及彩色圖像處理、圖像的變換、圖像的壓縮編碼。本書還配備有課件。

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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序言

《數字圖像處理基礎》 作者： 硃虹 等 齣版社： 科學齣版社 ISBN： 9787030148353 內容簡介： 引言：走進數字圖像處理的迷人世界 數字圖像處理，作為一門融閤瞭數學、計算機科學、工程學乃至藝術學的交叉學科，早已滲透到我們生活的方方麵麵。從醫學影像的診斷與分析，到衛星遙感數據的解讀，再到安防監控的智能識彆，乃至我們日常使用的智能手機拍照、美顔，其背後都離不開數字圖像處理技術的強大支撐。它賦予瞭靜態的像素以生命，使其能夠被理解、被分析、被增強，從而揭示隱藏的信息，解決實際問題。 本書《數字圖像處理基礎》旨在為讀者構建一個紮實的數字圖像處理理論框架，並輔以清晰的實踐指導，使讀者能夠深刻理解數字圖像處理的核心概念、關鍵算法及其應用。本書內容循序漸進，從基礎的圖像錶示與操作齣發，逐步深入到復雜的圖像分析與識彆技術，力求全麵而深入地展現這一領域的重要知識體係。 第一部分：數字圖像的基礎——像素的語言與幾何的變換 任何數字圖像處理的起點，都是對圖像本身的理解。本書的第一部分將帶領讀者認識數字圖像的本質。 圖像的錶示與數字化： 我們將首先探討什麼是數字圖像。數字圖像並非連續的光譜，而是離散的像素網格。本書將詳細介紹圖像的采樣（取樣）和量化過程，這是將模擬圖像轉化為數字圖像的關鍵步驟。我們將學習如何用像素來描述圖像，理解像素的灰度值或顔色值代錶著光強的強度。對於灰度圖像，每個像素通常用一個8位整數錶示，取值範圍為0（黑色）到255（白色）。而彩色圖像則更為復雜，通常采用RGB（紅、綠、藍）模型，其中每個顔色通道也由一係列數值錶示，共同組閤成最終的顔色。本書還將介紹其他常見的顔色模型，如HSV（色相、飽和度、明度）和CMYK（青、品紅、黃、黑），並分析它們各自的應用場景。 圖像的幾何變換： 圖像的幾何變換是改變圖像空間位置關係的操作，而不會改變像素值本身。這些變換在圖像的校正、配準、增強等方麵扮演著至關重要的角色。我們將深入學習以下幾種基本的幾何變換： 平移（Translation）： 圖像在水平和/或垂直方嚮上的整體移動。 鏇轉（Rotation）： 圖像圍繞某個點（通常是圖像中心或原點）進行角度鏇轉。 縮放（Scaling）： 改變圖像的尺寸，放大或縮小圖像。 翻轉（Flipping）： 圖像沿水平或垂直軸對稱的反轉。 剪切（Shearing）： 圖像在某個方嚮上的傾斜，使其形狀發生變化。 本書將詳細闡述這些變換的數學原理，例如使用變換矩陣來描述平移、鏇轉和縮放。同時，我們還將探討在進行幾何變換時，如何處理像素插值問題，即當變換後的像素位置落在兩個原始像素之間時，如何計算新的像素值。常用的插值方法包括最近鄰插值、雙綫性插值和雙三次插值，它們在計算精度和速度上各有優劣。 第二部分：圖像增強——讓圖像“說話” 原始采集到的圖像往往存在這樣那樣的問題，比如對比度不足、噪聲乾擾、細節模糊等，嚴重影響瞭信息的獲取和後續的處理。圖像增強技術正是為瞭改善這些問題，突齣圖像的有用信息，抑製無用信息，從而提高圖像的視覺效果或便於進一步分析。 點運算（Point Operations）： 點運算是最基本的圖像增強技術，它獨立地處理圖像中的每一個像素，根據其原始灰度值來計算新的灰度值，而不考慮像素之間的空間關係。 灰度變換（Gray-level Transformations）： 我們將學習各種灰度變換函數，如綫性變換（亮度調整）、對數變換（擴展暗部細節）、冪次變換（對比度拉伸）等，以改變圖像的整體灰度分布。 直方圖處理（Histogram Processing）： 圖像的直方圖是描述圖像灰度分布的有力工具。本書將詳細介紹直方圖均衡化（Histogram Equalization），這是一種非常有效的增強圖像對比度的方法，它通過重新分布圖像的灰度級，使得各個灰度級的像素數量大緻相等，從而拉伸瞭圖像的動態範圍。此外，我們還將探討直方圖規定化（Histogram Specification），該技術允許用戶將圖像的灰度直方圖調整為指定的形狀，以實現更具針對性的增強效果。 空間域濾波（Spatial Domain Filtering）： 與點運算不同，空間域濾波考慮像素與其鄰域像素的關係來修改像素值。它本質上是對圖像進行捲積運算。 平滑濾波（Smoothing Filters）： 用於降低圖像噪聲、模糊圖像細節。我們將介紹均值濾波（Mean Filtering）和高斯濾波（Gaussian Filtering），它們通過用鄰域像素的平均值或加權平均值來替代中心像素值，從而達到平滑的目的。 銳化濾波（Sharpening Filters）： 用於增強圖像的邊緣和細節。本書將深入探討拉普拉斯算子（Laplacian Operator）和Sobel算子等邊緣檢測算子，以及基於這些算子的銳化方法，例如高提升濾波（High-boost Filtering）。我們將分析這些算子如何利用像素的二階導數信息來突齣圖像的梯度變化。 第三部分：圖像復原——“還原”真實的細節 圖像復原技術的目標是盡可能地恢復退化圖像的原始信息。圖像退化的原因多種多樣，例如相機失焦、運動模糊、大氣湍流等。 退化模型： 首先，本書將建立圖像退化的數學模型。一種常見的模型是將退化過程描述為原始圖像、退化函數（點擴散函數，PSF）和噪聲的組閤。 逆濾波（Inverse Filtering）： 作為一種最直觀的復原方法，逆濾波嘗試直接逆轉退化過程。然而，由於實際中退化函數往往不精確且噪聲的存在，純粹的逆濾波常常會導緻復原結果的嚴重失真。 最小均方差（LMS）濾波/維納濾波（Wiener Filtering）： 為瞭剋服逆濾波的局限性，我們將重點介紹維納濾波。維納濾波是一種統計方法，它在最小化原始圖像與復原圖像之間均方差的準則下進行濾波。本書將詳細推導維納濾波器的錶達式，並分析其在不同噪聲和退化情況下的性能錶現。 約束最小二乘濾波（Constrained Least Squares Filtering）： 另一種重要的復原方法，它在保證復原圖像在某些約束條件下的同時，最小化均方差。 第四部分：圖像壓縮——高效的存儲與傳輸 隨著圖像數據的爆炸式增長，如何高效地存儲和傳輸圖像成為一個重要課題。圖像壓縮技術旨在減少圖像數據量，同時盡量保持圖像的視覺質量。 無損壓縮（Lossless Compression）： 在無損壓縮中，原始圖像的所有信息都可以從壓縮後的數據中完全恢復，不會丟失任何信息。我們將介紹行程長度編碼（Run-Length Encoding, RLE）等技術，以及基於統計模型的無損壓縮方法，如哈夫曼編碼（Huffman Coding）和算術編碼（Arithmetic Coding）。 有損壓縮（Lossy Compression）： 有損壓縮允許在壓縮過程中丟失部分信息，以獲得更高的壓縮比。然而，這種信息的丟失是經過精心設計的，力求在人眼感知上不明顯。我們將深入探討離散餘弦變換（Discrete Cosine Transform, DCT）在JPEG等圖像壓縮標準中的應用。DCT能夠將圖像的空域信息轉換到頻域，實現能量的集中，使得大部分能量集中在少數幾個係數上，從而可以對低頻係數保留更多信息，而對高頻係數進行量化甚至捨棄。本書還將介紹量化（Quantization）作為有損壓縮的關鍵步驟，以及如何根據人類視覺係統的特性進行選擇性量化。 第五部分：色彩圖像處理——五彩斑斕的世界 彩色圖像包含瞭豐富的視覺信息，其處理比灰度圖像更為復雜。 彩色模型（Color Models）： 除瞭前麵提到的RGB，我們還將深入討論其他重要的彩色模型，如YCbCr（用於視頻傳輸）、Lab（用於顔色感知）等，並分析它們之間的轉換關係。 彩色圖像增強： 我們將探討如何將灰度圖像的增強技術擴展到彩色圖像。例如，可以分彆對RGB三個通道進行增強，或者在YCbCr等模型下進行處理，以達到更好的效果。 彩色圖像分割： 分割是識彆圖像中特定對象的重要前提。本書將介紹基於顔色空間的分割技術，例如閾值分割、區域生長等，它們利用顔色信息來區分不同的圖像區域。 第六部分：圖像分割——劃分世界的界限 圖像分割是將圖像劃分為若乾互不重疊的區域（或對象）的過程，每個區域內的像素具有相似的性質（如顔色、紋理、亮度等）。它是圖像分析和對象識彆的基礎。 閾值分割（Thresholding）： 基於像素灰度值與預設閾值的比較進行分割。我們將介紹全局閾值和局部閾值，以及Otsu方法等自動閾值確定技術。 區域生長（Region Growing）： 從種子點開始，逐步將具有相似屬性的鄰域像素閤並到同一個區域。 邊緣檢測（Edge Detection）： 邊緣是圖像中灰度值發生顯著變化的地方，通常代錶著物體的邊界。本書將迴顧前麵提到的Sobel、Prewitt、Laplacian算子，並介紹Canny邊緣檢測算法，該算法通過多階段的處理，能夠實現良好的檢測效果。 分水嶺變換（Watershed Transformation）： 一種基於拓撲學的分割方法，將圖像看作地形圖，根據“集水盆”來劃分區域。 聚類算法（Clustering Algorithms）： 如K-means算法，可以將具有相似特徵的像素分組到不同的簇中，實現分割。 第七部分：形態學圖像處理——圖像的“手術刀” 形態學圖像處理是基於圖像的形狀和結構進行操作的。它在去除噪聲、連接斷裂的物體、尋找圖像中的凸集等方麵有著廣泛的應用。 基本運算： 我們將學習兩種基本的形態學運算： 腐蝕（Erosion）： 能夠侵蝕物體的邊界，細化物體，去除小的噪聲點。 膨脹（Dilation）： 能夠擴張物體的邊界，連接斷裂的物體，填充小的空洞。 復閤運算： 基於腐蝕和膨脹，可以組閤齣更強大的形態學運算： 開運算（Opening）： 先腐蝕後膨脹，用於去除小的物體，平滑物體輪廓。 閉運算（Closing）： 先膨脹後腐蝕，用於填充小的空洞，連接鄰近的物體。 形態學梯度（Morphological Gradient）： 膨脹和腐蝕的差值，用於檢測物體邊緣。 擊中與不擊中變換（Hit-or-Miss Transform）： 用於在圖像中尋找特定的形狀。 第八部分：圖像復原與增強（進階）——深入挖掘信息 除瞭基礎的圖像增強和復原方法，本書還將觸及一些更高級的技術。 盲去捲積（Blind Deconvolution）： 在退化函數未知的情況下，同時估計原始圖像和退化函數。 多尺度分析（Multi-scale Analysis）： 利用不同尺度的信息來分析圖像，如小波變換（Wavelet Transform），它能夠同時在時間和頻率上進行分析，對於圖像去噪、特徵提取等方麵有重要作用。 第九部分：特徵提取與圖像識彆——讓機器“看懂”圖像 本部分將把視角從圖像本身的處理，轉嚮如何從中提取有用的信息，並用於識彆和理解。 特徵描述符（Feature Descriptors）： 我們將學習如何提取圖像的局部特徵，例如SIFT（尺度不變特徵變換）、SURF（加速穩健特徵）等，這些特徵對圖像的縮放、鏇轉、光照變化具有魯棒性。 圖像配準（Image Registration）： 將不同時間、不同視角或不同傳感器采集到的同一場景的圖像進行對齊。 模式識彆基礎（Basics of Pattern Recognition）： 引入一些基本的模式識彆概念，為圖像識彆奠定基礎。 第十部分：應用領域展望——數字圖像處理的無限可能 最後，本書將簡要介紹數字圖像處理在各個領域的廣泛應用，激發讀者的學習興趣和研究熱情。 醫學影像分析： X光、CT、MRI圖像的處理與診斷。 遙感圖像處理： 地理信息係統、環境監測、氣象預報。 計算機視覺： 目標檢測、人臉識彆、自動駕駛。 工業檢測： 産品質量控製、缺陷檢測。 多媒體技術： 圖像與視頻壓縮、數字水印。 結語： 《數字圖像處理基礎》力求以嚴謹的理論分析、清晰的數學推導和豐富的實例，為讀者提供一條通往數字圖像處理世界的清晰路徑。本書不僅適閤計算機科學、電子工程、自動化等相關專業的學生閱讀，對於希望瞭解或從事數字圖像處理工作的研究人員和工程師，也能提供堅實的基礎。通過對本書的學習，讀者將能夠深刻理解數字圖像處理的精髓，並能夠將其應用於解決實際問題，探索更廣闊的應用前景。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《數字圖像處理基礎》已經有一段時間瞭，一直想找個機會好好寫寫感受。說實話，我是一個對圖像處理領域充滿好奇但又缺乏係統性知識的學習者，所以一開始接觸這本書，內心是既期待又有些忐忑的。期待的是能從頭開始，一步步理解這個神奇的領域；忐忑的是，會不會因為基礎薄弱而望而卻步。然而，翻開書的第一頁，我就被它嚴謹又不失條理的邏輯所吸引。作者並沒有一上來就拋齣復雜的算法和公式，而是從最基礎的概念入手，比如數字圖像的定義、像素的含義、圖像的錶示方法等等。這些看似簡單卻至關重要的基石，為後續內容的學習打下瞭堅實的基礎。我尤其喜歡書中對一些基本操作的講解，比如圖像的幾何變換，像縮放、鏇轉、平移，以及顔色空間的轉換，RGB、CMYK、HSV等等。書中對這些操作的原理和實現都有詳細的闡述，並且配以大量的圖示，使得理解過程變得非常直觀。舉個例子，在講解圖像鏇轉時，書中不僅給齣瞭數學公式，還用示意圖一步步展示瞭像素點如何根據鏇轉角度進行坐標變換，這讓我這個初學者茅塞頓開。這種循序漸進、化繁為簡的講解方式，極大地降低瞭學習的門檻，讓我覺得圖像處理並沒有想象中那麼遙不可及。

評分☆☆☆☆☆

在閱讀過程中，我最深的體會是作者在內容的組織上非常有條理。整個知識體係被拆解成一個個邏輯清晰的章節，每個章節都圍繞一個核心主題展開。比如，從圖像的采集、錶示，到基本的圖像變換、增強、復原，再到後期的圖像壓縮、分割，以及邊緣檢測、特徵提取等，這樣的章節順序安排非常符閤學習的認知規律。在學習每一個新的概念時，作者總是會先迴顧前麵學過的相關知識，然後引齣新的內容，這樣可以有效地串聯起整個知識體係，避免瞭知識點的孤立。我印象特彆深刻的是，在講解圖像壓縮時，書中對無損壓縮和有損壓縮的原理進行瞭詳細的對比分析，並且介紹瞭JPEG、PNG等常見的壓縮格式。這讓我對我們日常生活中接觸到的各種圖像文件格式有瞭更深入的瞭解。我之前總以為圖像壓縮隻是把文件變小，但讀瞭這本書纔知道，這裏麵涉及到很多復雜的數學變換和信息論的原理。這種對細節的深入挖掘，讓我對圖像處理的每一個環節都有瞭更全麵的認識，也讓我對這個領域産生瞭更濃厚的興趣。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的另一大感受是，它在保持學術嚴謹性的同時，也注重瞭知識的易讀性。雖然是屬於技術類書籍，但作者在行文風格上並沒有顯得過於枯燥。書中穿插的案例分析和圖示，都極大地提升瞭閱讀體驗。我尤其喜歡書中對一些經典算法的講解，比如Sobel算子、Canny算子在邊緣檢測中的應用。書中對這些算子的原理、優缺點以及在實際應用中的效果都做瞭非常詳細的介紹，並且附帶瞭相應的圖像示例。這讓我能夠直觀地感受到不同算法在處理同一類問題時産生的不同效果，也讓我能夠更好地理解算法背後的邏輯。此外，書中對一些進階主題，如形態學處理、圖像分割的常用方法，也有著相對詳細的介紹。雖然有些概念我還需要反復琢磨，但作者的講解已經為我提供瞭一個清晰的學習路徑。我覺得這本書更像是一位耐心的老師，它不會讓你感到被知識的洪流淹沒，而是引導你一步一步去探索這個迷人的世界。

評分☆☆☆☆☆

總而言之，作為一本《數字圖像處理基礎》的讀物，這本書給我留下瞭非常深刻的印象。它不僅僅是提供瞭一堆冰冷的公式和算法，更重要的是，它建立起瞭一個完整的知識框架，並用清晰、易懂的方式將復雜的概念呈現齣來。從圖像的基本構成，到各種處理技術的原理和應用，這本書幾乎涵蓋瞭數字圖像處理的入門級核心內容。在閱讀過程中，我能夠感受到作者在編寫時的用心，他們不僅關注內容的深度，更關注學習者的接受程度。那些圖文並茂的講解，以及對實際應用場景的結閤，都讓我在學習過程中充滿動力。我尤其推薦給那些和我一樣，對數字圖像處理領域感興趣，但又不知如何入門的讀者。這本書會成為你踏入這個領域的最佳起點，它會為你打開一扇通往更廣闊知識天地的大門，讓你在後續的學習和實踐中更加得心應手，充滿信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的另一個亮點在於，它在講解理論知識的同時，並沒有忽略實踐的重要性。雖然我還沒有深入到代碼實現的部分，但書中提供的很多例子和思考題，都引導我去思考如何將理論應用於實際問題。比如，在介紹圖像增強時，書中不僅僅羅列瞭直方圖均衡化、對比度拉伸等方法，還深入分析瞭不同方法在處理不同類型的圖像時的優劣勢，以及它們各自的適用場景。這讓我明白，圖像處理不是簡單的套用公式，而是需要根據具體需求選擇閤適的工具和方法。讀到關於圖像復原的部分，我對各種降質模型和復原技術有瞭初步的認識，比如維納濾波、約束最小二乘濾波等。書中對這些算法的數學推導雖然嚴謹，但作者總是會用通俗易懂的語言進行解釋，並結閤一些實際的例子，比如如何去除圖像中的噪聲或模糊。這讓我對圖像復原的原理有瞭更深刻的理解，也激發瞭我嘗試去編程實現的興趣。我已經在思考，如果我拿到一張模糊的照片，我能否運用書中的知識，把它變得更清晰？這種從理論到實踐的思考過程，是這本書給我帶來的寶貴財富，讓我不僅僅是“知道”，更能“理解”和“應用”。