数字图像处理 许录平 9787030199904 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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许录平 著

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• 图像分割
• 图像增强
• 图像复原
• 数字信号处理
• 高等教育

店铺： 天乐图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030199904

商品编码：29512116048

包装：平装

出版时间：2016-01-01

基本信息

书名：数字图像处理

定价：36.0元

作者：许录平

出版社：科学出版社

出版日期：2016-01-01

ISBN：9787030199904

字数：345000

页码：

版次：3

装帧：平装

开本：B5

商品重量：0.359kg

编辑推荐

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导语_点评_推荐词

内容提要

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数字图像处理是电子信息及生物医学类专业的一门专业基础课，主要讲述图像的数字处理技术和基本应用。全书共分九章三大部分，部分是数字图像处理基础，包括绪论、图像处理基础和图像变换三章。第二部分介绍图像处理基本方法和技术，包括图像增强、图像恢复和重建、图像压缩编码三章。第三部分讲述数字图像分析的基本原理和技术，包括图像分割、图像描述、图像分类识别三章。本书内容系统、重点突出、理论与实例并重，可作为高等院校电子信息类和生物医学类专业及对应学科研究生的图像处理课程的教材，也可作为从事图像处理工作的技术人员的参考书。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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序言

《数字图像处理》 概述 《数字图像处理》是一部全面深入探讨数字图像处理理论、算法与应用的著作。本书旨在为读者提供一个坚实的理论基础，并介绍一系列实用的技术和工具，以应对数字图像处理领域所面临的各种挑战。无论是初学者还是经验丰富的研究者，都能从中受益，掌握数字图像处理的核心概念，并能将其应用于实际问题中。本书内容严谨，讲解清晰，图文并茂，力求让读者在理解理论的同时，也能直观地感受到图像处理的魅力。 核心内容与章节安排 本书的编排逻辑清晰，从基础概念出发，逐步深入到复杂的算法和应用。 第一部分：数字图像基础 绪论： 介绍数字图像处理的定义、发展历程、基本概念以及在科学、工程、医学、娱乐等众多领域的广泛应用。本章将帮助读者建立对数字图像处理整体的认识，理解其重要性和价值。 图像的数字化： 详细阐述图像的采样和量化过程。我们将深入探讨不同采样率和量化位数对图像质量的影响，以及如何选择合适的参数以满足特定应用的需求。此外，本章还将介绍数字图像的表示方式，包括像素、灰度级、彩色模型（如RGB、CMYK、HSV等）及其相互转换。 图像增强（空间域）： 聚焦于在空间域内直接对图像像素进行操作以改善图像视觉效果的技术。主要包括： 点处理： 介绍对比度拉伸、灰度变换（如对数变换、幂律变换、直方图均衡化、直方图规定化）等方法，如何调整图像的亮度、对比度，使得图像细节更清晰。 邻域处理： 讲解滤波器在图像增强中的作用，包括平滑滤波器（如均值滤波、高斯滤波）用于去除噪声，以及锐化滤波器（如拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子）用于增强边缘和细节。我们将详细分析这些滤波器的原理、特性及其应用场景。 图像增强（频率域）： 深入探讨在图像的频率域进行处理以实现图像增强的方法。主要包括： 傅里叶变换： 详细介绍一维和二维傅里叶变换的原理，如何将图像分解为其不同频率的成分。 频率域滤波： 讲解如何通过修改傅里叶变换后的频谱来实现图像增强，包括低通滤波（用于平滑和去噪声）、高通滤波（用于锐化）、带通滤波和带阻滤波。我们将介绍理想滤波器、Butterworth滤波器和指数滤波器等不同类型的滤波器，并分析它们在频率域上的行为。 第二部分：图像复原与色彩处理 图像复原： 关注如何恢复因各种原因（如模糊、噪声）而退化的图像。 模糊的建模： 解释不同类型的模糊（如运动模糊、失焦模糊）的数学模型。 逆滤波： 介绍最简单的复原方法，并分析其局限性。 维纳滤波： 讲解如何利用噪声和原始图像的统计特性来优化复原效果。 约束最小二乘方滤波： 介绍另一种常用的复原方法。 几何变换： 讲解如何校正图像中的几何畸变，如透视变换、仿射变换，常用于全景图拼接、地图校正等。 彩色图像处理： 探讨处理彩色图像的特有技术。 彩色模型： 详细介绍各种彩色模型（RGB、CMYK、HSV、HSI等）的数学定义、应用场景以及它们之间的转换。 彩色图像增强： 讨论如何在不同彩色模型下进行图像增强，以及如何处理彩色图像的颜色失真。 彩色图像分割： 介绍利用颜色信息进行图像分割的方法。 第三部分：图像分割与表示 图像分割： 核心目标是将图像划分为若干有意义的区域或对象。 阈值分割： 介绍全局阈值、局部阈值以及Otsu方法等自动阈值确定技术。 边缘检测： 讲解Canny、Sobel、Prewitt、Roberts等经典边缘检测算子的原理和实现，如何找到图像中的亮度变化剧烈的区域。 区域分割： 介绍生长法、分裂合并法等区域分割技术。 基于图的分割： 探讨图割等更高级的分割方法。 分水岭变换： 介绍一种基于拓扑理论的分割方法。 形态学图像处理： 介绍基于图像形状和结构的数学形态学处理方法。 二值图像形态学： 详细讲解膨胀、腐蚀、开运算、闭运算、击中不击中变换等基本操作，及其在去噪、连接、细化、骨架提取等方面的应用。 灰度图像形态学： 介绍灰度膨胀、灰度腐蚀、灰度开闭运算等，以及它们在表面平滑、阴影去除等方面的应用。 图像表示与描述： 讨论如何提取和描述图像中的重要特征。 边界描述： 介绍链码、多边形逼近等方法。 区域描述： 讲解轮廓特征（面积、周长、质心、方向）以及形状特征（矩不变量）的提取。 特征提取： 介绍SIFT、SURF、HOG等经典特征提取算法，以及它们在目标识别和匹配中的作用。 第四部分：高级主题与应用 图像压缩： 探讨如何减少图像存储和传输所需的空间。 无损压缩： 介绍行程长度编码（RLE）、霍夫曼编码、算术编码等。 有损压缩： 详细讲解离散余弦变换（DCT）、小波变换及其在JPEG、MPEG等标准中的应用。 图像复原（更高级）： 深入探讨更复杂的图像复原技术。 盲去卷积： 介绍在不知道模糊核的情况下进行图像复原的方法。 基于模型的方法： 探讨利用先验知识进行图像复原。 图像配准： 讲解如何将不同时间、不同传感器或不同视角获取的图像对齐。 基于特征的配准： 利用关键点和描述符进行匹配。 基于区域的配准： 利用图像的灰度信息或纹理信息进行匹配。 几何变换模型： 介绍仿射变换、透视变换等用于描述图像间的空间关系。 图像识别与理解： 介绍如何让计算机“看懂”图像。 模式识别基础： 探讨分类器设计、特征选择等基本概念。 机器学习在图像识别中的应用： 介绍支持向量机（SVM）、神经网络（CNN）等在图像分类、目标检测、目标识别中的应用。 数字水印与图像安全： 讨论如何在图像中嵌入信息以保护版权或验证完整性。 实际应用案例： 通过具体的实例，展示数字图像处理技术在医疗影像分析（如CT、MRI）、遥感图像处理（如卫星图像分析）、工业检测（如产品缺陷检测）、计算机视觉（如人脸识别、自动驾驶）等领域的应用。 本书特色 理论与实践相结合： 不仅提供严谨的理论推导，还辅以大量的算法伪代码和实际应用案例，帮助读者理解理论如何转化为实践。 深入浅出： 语言通俗易懂，对于数学基础要求适中，适合不同背景的读者。 内容全面： 涵盖了数字图像处理的各个关键领域，为读者构建了一个完整的知识体系。 图文并茂： 大量使用示意图、对比图和实际处理效果图，使抽象的概念更易于理解。 注重算法实现： 提供了清晰的算法描述，便于读者根据自己的需求进行编程实现。 目标读者 本书适合计算机科学、电子工程、自动化、通信工程、生物医学工程、地理信息系统等专业的本科生、研究生，以及从事相关领域研究与开发的工程师、科研人员。对于对数字图像处理感兴趣的爱好者，本书也是一个极佳的入门和深入学习的参考。 结语 《数字图像处理》是一本能够引领读者进入数字图像处理广阔世界的桥梁。通过对本书的学习，您将不仅掌握处理图像的强大工具，更能深入理解图像背后蕴含的信息，并能创造性地解决实际问题，推动相关领域的技术发展。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实引人注目，那种深沉的蓝色调搭配着一些仿佛从微观世界提取出来的几何图形，让人在书店里一眼就能被它抓住。我本来对这个领域了解不多，只是凭着一股好奇心翻开了它。里面的排版非常讲究，不是那种密密麻麻的文字堆砌，而是留出了很多呼吸的空间，让那些复杂的公式和图示看起来不那么令人望而生畏。尤其是那些插图，色彩过渡自然，即便是对于初学者来说，也能大致理解某些处理步骤的直观效果。我记得有一个关于边缘检测的章节，作者似乎用了好几种不同的算法来对比，用对比鲜明的黑白图像展示了结果的差异，那种清晰的对比度一下子就让我明白了理论和实践之间的微妙关系。光是翻阅前几章的视觉体验，就已经大大提升了我深入学习的信心。这本书的作者显然在如何“呈现”知识上下了不少功夫，这比那些只顾堆砌理论却缺乏引导的教材要高明得多。我感觉它不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，耐心地为你铺设通往专业知识殿堂的阶梯。

评分☆☆☆☆☆

这本书的参考文献和扩展阅读部分的详尽程度，简直可以称得上是一份迷你型的专业资料库了。我发现自己经常在看完某个章节后，会顺着作者提供的引用，去寻找那些原始的学术论文或者更专业的综述。作者似乎非常鼓励读者不要止步于书本本身，而是要去拥抱更广阔的学术前沿。更棒的是，书的末尾还附带了一个简短的软件工具推荐列表，虽然没有深入介绍编程细节，但点明了哪些库或框架在特定领域应用广泛，为我们指明了从理论到实践的下一步方向。这本书给我的感觉是，它不仅教会了你如何“做”，更重要的是，它教会了你如何“学”，如何在这个日新月异的领域中保持与时俱进的学习能力。它为后续的深入研究打下了坚实且开放的基础。

评分☆☆☆☆☆

与其他同类书籍相比，这本书在对特定算法的历史脉络和发展趋势的梳理上做得尤为出色。它不仅仅是罗列出当前最先进的方法，而是会花篇幅介绍一些经典但可能已被取代的算法，并清晰地指出它们在特定限制下的局限性，以及为什么后来的新算法能够克服这些不足。这种“纵向”的历史回顾，让整个学科的知识体系变得立体起来，而不是孤立地看待每一个技术点。例如，它在讲述形态学操作时，不仅展示了腐蚀和膨胀的基本原理，还追溯了它们在早期医学影像分析中的应用，这让我对这些基础工具产生了更深厚的情感连接——它们不是冰冷的数学符号，而是解决实际问题的历史遗产。这种对知识背景的尊重和挖掘，让阅读过程充满了探索的乐趣和对前人智慧的敬畏。

评分☆☆☆☆☆

这本书的习题部分设计得相当巧妙，完全不是那种机械重复的计算题。它更侧重于对概念的理解和实际操作能力的培养。很多题目都不是直接让你套用公式，而是要求你结合特定的应用场景去思考“为什么”要用这种算法，或者“如果”参数改变了结果会如何变化。比如，有一组关于图像分割的练习题，它没有直接给出标准答案，而是引导你去设计一个评估指标来衡量你所实现算法的优劣。这种开放式的引导，迫使读者必须跳出书本，去思考更深层次的问题，比如算法的鲁棒性、计算复杂度等。这种训练方式，对我这种希望未来能从事实际项目开发的人来说，价值简直是无法估量。它让你明白，在真实的数字图像处理世界里，最难的往往不是“如何实现”，而是“如何选择和验证”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文逻辑流畅得令人惊讶，尤其是在处理那些高度抽象的数学概念时，作者总能找到一个非常贴近实际应用的切入点。我过去读过几本相似主题的书，往往一开始就被各种傅里叶变换、小波分析的定义砸得晕头转向，还没搞清楚“这是什么”，就已经被要求去推导复杂的积分公式了。但这本书的处理方式截然不同，它仿佛是先给你看了一张经过模糊处理的照片，然后才开始解释如何用数学工具去“锐化”它。这种“结果导向”的讲解方式，极大地减轻了阅读初期的挫败感。我特别欣赏作者在引入新概念时，会先用一个通俗的比喻或者一个实际案例来打个底，然后再逐步深入到数学细节。这种层次分明的叙述结构，使得知识的吸收过程变得非常自然，如同剥洋葱一样，一层一层地揭开其内在的奥秘。我感觉自己不是在硬啃知识点，而是在参与一场解谜游戏。