红外图像处理理论与技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈钱 著

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121323911

商品编码：29514345593

包装：平装

出版时间：2017-08-01

图书基本信息
图书名称	红外图像处理理论与技术
作者	陈钱
定价	65.00元
出版社	电子工业出版社
ISBN	9787121323911
出版日期	2017-08-01
字数
页码	260
版次	1
装帧	平装
开本	16开
商品重量	0.4Kg

内容简介

本书是作者近二十年来对红外成像开发理论和技术的全面总结，是作者搜集了外*新研究成果，并在研究生讲稿的基础上改编的。本书分7章，主要内容包括：～2章介绍红外探测器的成像原理；第3章介绍红外成像的硬件系统设计；第4章介绍红外图像的非均匀性校正算法；第5章介绍红外图像的数字细节增强算法；第6章介绍红外图像的超分辨率处理技术；第7章介绍红外成像系统的测试方法。 本书可作为高等学校光电等相关专业的基础教材，也可供相关领域的工程技术人员学习、参考。

作者简介

陈钱，教授，南京理工大学校长助理。美国光学学会会员，中国光学学会会员，江苏省光学学会副会长，总装光电火控组专家。主持和参与国家重大型号、专项、重点预研和基金等科研任务19项，获国家科技进步二等奖1项、省部级科技进步一、二等奖3项。获教育部首届青年教师奖、江苏省第六届青年科技奖、江苏省第三届十大杰出发明人和江苏省青年科技创业十大明星提名奖，入选首批'新世纪百千万人才工程”***人选，享受国务院特殊津贴。出版专著一部，申请36项，授权13项，发表学术论文100余篇，56篇被SCI和EI收录。

目录

编辑推荐

适读人群 ：本书可作为高等学校光电等相关专业的基础教材，也可供相关领域的工程技术人员学习、参考。 对红外成像开发理论和技术的全面总结

文摘

序言

《可见光图像处理的数学基础与算法实践》 内容简介： 本书深入探讨了可见光图像处理的核心理论与关键技术，旨在为读者构建一个坚实而全面的知识体系。我们将从最基础的数学概念入手，逐步深入到复杂的图像处理算法，并结合实际应用，展示理论如何转化为生动的实践。本书的目标读者是计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程、遥感等领域的学生、研究人员以及对图像处理技术感兴趣的工程师和技术爱好者。 第一部分：数学基础 图像处理的根基在于严谨的数学原理。本部分将系统地梳理与可见光图像处理紧密相关的数学分支，并以直观易懂的方式进行阐述。 线性代数与图像表示： 图像本质上是像素的集合，每个像素具有灰度值或颜色值。这天然地可以用矩阵来表示。我们将详细介绍向量空间、矩阵运算（如加法、减法、乘法、转置、逆）、特征值与特征向量等概念，并解释它们如何用于描述图像的几何变换（如缩放、旋转、平移）、滤波操作以及图像压缩。例如，我们将展示如何利用矩阵分解技术（如SVD）来分析图像的内在结构和进行降噪。 微积分与图像变化： 图像的灰度变化率、边缘检测、梯度计算等都离不开微积分。本书将重点介绍导数（一阶导数、二阶导数）的概念，以及它们在图像梯度、拉普拉斯算子、高斯差分算子等边缘检测算子中的应用。我们将深入理解这些算子如何捕捉图像中的亮度不连续性，从而识别出物体的轮廓。此外，积分运算在图像平滑、区域分割中的作用也将得到详细阐述。 概率论与统计学在图像分析中的应用： 噪声是图像中普遍存在的问题，理解噪声的统计特性对于有效的降噪至关重要。我们将介绍概率分布（如高斯分布、泊松分布）、期望、方差、协方差等统计量，并解释它们如何用于建模图像噪声、分析图像的灰度直方图、进行阈值分割以及实现统计学方法（如最大似然估计）的图像恢复。例如，我们将探讨如何利用贝叶斯理论来对图像进行分类和分割。 傅里叶变换与频率域分析： 傅里叶变换是分析图像频率成分的强大工具。本部分将详细介绍一维和二维傅里叶变换的原理、性质及其在图像处理中的应用。我们将理解图像的低频成分对应于图像的平滑区域，而高频成分则对应于图像的边缘和细节。基于此，我们将学习如何利用傅里叶变换进行图像去噪（如低通滤波、高通滤波）、图像锐化以及分析图像的周期性纹理。 小波变换与多分辨率分析： 相较于傅里叶变换，小波变换能够同时提供时间和频率信息，实现信号的多分辨率分析。我们将介绍小波变换的基本原理，包括尺度函数和小波函数，并展示其在图像去噪、图像压缩（如JPEG2000标准）以及特征提取等方面的优势。 第二部分：图像处理基础算法 在坚实的数学基础上，我们将转向一系列经典且实用的图像处理算法。 图像增强： 增强旨在突出图像中的某些特征，使其更适合人类视觉观察或后续的分析。我们将系统地介绍点运算（如灰度变换、对比度拉伸、直方图均衡化）和空间域滤波（如均值滤波、高斯滤波、中值滤波、Sobel算子、Laplacian算子）等技术。读者将理解不同增强方法的原理、适用场景以及各自的优缺点。 图像复原： 复原技术旨在去除或减弱图像中的失真，如模糊、噪声等，使其尽可能接近原始图像。我们将深入探讨各种退化模型的建立（如运动模糊、离焦模糊），并介绍相应的复原算法，包括逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波以及盲复原等。 图像分割： 分割是将图像划分为多个有意义区域（例如，前景和背景）的过程。本部分将介绍多种经典的分割方法，包括基于阈值的方法（全局阈值、局部阈值、Otsu方法）、基于区域生长的方法、基于边缘检测的方法以及基于聚类的方法（如K-means）。我们将重点分析这些方法的原理、实现细节以及在实际应用中的表现。 图像形态学： 形态学处理是基于图像中物体形状的数学工具。我们将详细介绍腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学操作，并探讨它们在去除噪声、连接断开的物体、填充孔洞以及提取物体骨架等方面的应用。 图像变换与表示： 除了傅里叶变换和小波变换，我们还将介绍其他重要的图像变换，如Hough变换（用于检测直线、圆等几何形状）、Radon变换（用于图像重建）以及各种图像特征描述子（如SIFT、SURF、HOG），它们在物体识别、图像检索等领域发挥着关键作用。 第三部分：高级主题与应用 在掌握了基础理论和算法后，我们将进一步探索更高级的主题，并展示图像处理技术在不同领域的实际应用。 彩色图像处理： 彩色图像比灰度图像包含更丰富的信息。本部分将介绍不同的彩色模型（如RGB、HSV、CMYK），以及如何将灰度图像处理技术扩展到彩色图像。我们将讨论如何进行彩色图像的增强、分割以及色彩空间的转换。 图像压缩： 图像数据量庞大，压缩技术对于存储和传输至关重要。我们将介绍无损压缩（如Huffman编码、LZW编码）和有损压缩（如DCT变换、小波变换结合量化）的基本原理，并分析不同压缩标准（如JPEG）的实现方式。 图像修复与重构： 修复技术旨在填充图像中的缺失区域或去除不需要的物体，而重构则是在部分信息的基础上重建完整的图像。我们将介绍基于纹理合成、基于泊松方程以及基于深度学习的图像修复方法。 三维视觉基础（可见光）： 虽然本书主要关注二维可见光图像，但我们将触及三维视觉的入门概念，介绍双目视觉原理，如对极几何、本征矩阵、基本矩阵，以及如何从两幅或多幅图像中恢复场景的三维结构。 实际应用案例分析： 为了加深读者对理论和技术的理解，我们将结合多个实际应用案例进行分析，例如： 医学影像处理： 阐述图像增强、分割、特征提取在X光、CT、MRI图像分析中的应用，辅助疾病诊断。 遥感图像处理： 介绍地物分类、变化检测、图像增强在卫星和航空影像中的应用，用于环境监测、资源管理。 视频监控与目标跟踪： 探讨运动检测、目标识别、跟踪算法在安防领域的应用。 工业视觉检测： 展示图像处理技术在产品质量检测、自动化生产中的应用。 增强现实与虚拟现实： 简要介绍图像匹配、三维重建等技术在AR/VR中的作用。 学习目标： 通过学习本书，读者将能够： 理解可见光图像处理背后的数学原理。 熟练掌握多种经典的图像增强、复原、分割和形态学处理算法。 能够根据具体的应用需求，选择和组合合适的图像处理技术。 具备分析和解决实际图像处理问题的能力。 为进一步深入研究计算机视觉、机器学习等相关领域打下坚实基础。 本书力求理论与实践相结合，通过详细的原理阐述、清晰的算法步骤以及丰富的实例分析，帮助读者全面掌握可见光图像处理的理论精髓与技术要领，从而能够独立地进行相关的研究和开发工作。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我大开眼界！作为一名对红外成像技术一直充满好奇的爱好者，我之前涉猎过一些基础的科普读物，但总觉得隔靴搔痒，缺少系统性的理论支撑和深入的技术解析。《红外图像处理理论与技术》恰恰填补了我的这一知识空白。我尤其欣赏它在理论部分讲解的深入浅出，并没有一味地堆砌晦涩的数学公式，而是通过生动的比喻和清晰的逻辑，将红外辐射的基本原理、探测器的类型与工作机制、以及不同波段的特性娓娓道来。当我读到关于热辐射的黑体辐射定律时，书中给出的类比让我瞬间明白了其物理意义，而不是死记硬背公式。接着，它又循序渐进地讲解了不同类型的红外探测器，例如焦平面探测器和非制冷型探测器，它们各自的优缺点以及适用的场景，这让我对红外相机是如何“看到”温度差异有了更直观的认识。书中对于红外图像的获取过程，从光学系统到信号的产生，也进行了细致的描述，这对于理解后续的图像处理环节至关重要。虽然我尚未深入到技术细节，但仅仅是理论部分的严谨性和全面性，就已经让我觉得物超所值，为我后续的学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

《红外图像处理理论与技术》在理论深度和技术广度上都给我留下了深刻的印象。我特别欣赏书中对于图像融合的阐述，书中不仅介绍了多光谱图像融合、多模态图像融合等概念，还详细讲解了不同融合算法的原理和实现步骤。例如，在将可见光图像与红外图像进行融合时，如何保留各自的优势信息，同时又克服各自的局限性，书中给出了几种不同的策略和算法，并分析了各自的优缺点。这让我意识到，简单的叠加并不能达到最优的融合效果，需要更精细的算法设计。此外，书中对于三维重建、运动目标跟踪等前沿技术也有所涉及，虽然篇幅不算太多，但足以让我了解到这些技术在红外图像处理中的发展方向。总的来说，这本书的知识体系非常完整，从基础理论到高级应用，再到前沿技术，都进行了比较全面的覆盖，为我提供了一个系统学习红外图像处理的良好平台。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容确实非常丰富，涵盖了红外图像处理的方方面面，让我受益匪浅。在阅读过程中，我尤其关注书中关于红外图像在不同领域的应用案例。书中不仅讲解了理论和技术，还非常注重将这些知识与实际应用相结合。例如，在工业无损检测方面，书中详细介绍了如何利用红外热像仪检测设备内部的微小温升，从而发现潜在的故障点，这对于提高生产效率和保障设备安全具有重要意义。在安防监控领域，书中也展示了红外技术在夜间或恶劣天气下的目标探测能力，以及如何通过图像处理提高探测精度。另外，书中还提到了红外技术在医疗诊断、遥感监测等领域的应用，这些案例让我看到了红外图像处理技术巨大的潜力和广阔的应用前景。通过这些生动的案例，我不仅对书中的技术有了更深入的理解，也激发了我将这些技术应用于自己感兴趣的领域的灵感。可以说，这本书不仅是一本技术手册，更像是一本启发创意的指南。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《红外图像处理理论与技术》是一本非常有价值的书籍，它在许多方面都超出了我的预期。书中对于红外图像质量评估和性能分析的部分，我特别感兴趣。它详细介绍了如何客观地评价红外图像的处理效果，例如使用信噪比、清晰度指标等，并分析了这些指标与实际应用需求之间的关系。书中还探讨了不同算法对图像质量的影响，这让我能够更有针对性地选择和优化处理方法。另外，书中关于红外成像系统的校准和标定的内容也十分重要，这确保了测量结果的准确性和可靠性。当我看到书中关于温度测量精度分析时，我明白了如何去量化红外技术的实际性能。这本书不仅教会了我“怎么做”，更教会了我“为什么这么做”以及“如何判断做得好不好”，这种批判性的思维和科学的评估方法，对于任何一个从事相关领域研究或应用的人来说，都至关重要。

评分☆☆☆☆☆

读完《红外图像处理理论与技术》中的图像处理部分，我感觉自己仿佛掌握了一套全新的“透视眼”技能。书中对于红外图像的预处理环节，例如噪声抑制、背景校正、以及辐射定标等，都给出了非常详尽的算法介绍和实际操作建议。我印象最深刻的是关于非均匀性校正（NUC）的章节，它详细阐述了不同校正方法的原理、优劣以及适用条件，并且提供了伪代码，让我可以尝试在自己的项目中进行实现。书中对于图像增强技术，如对比度拉伸、直方图均衡化等，也进行了深入的探讨，并结合红外图像的特点，分析了哪些方法更有效。更让我惊喜的是，书中还涉及了一些高级的图像分割和目标识别技术，例如基于阈值的方法、区域生长法，以及一些更复杂的机器学习算法在红外目标检测中的应用。虽然我还没有完全掌握所有算法的细节，但书中清晰的流程图和大量的实例分析，让我对这些复杂的技术有了初步的理解。尤其是看到书中展示的，通过这些处理技术，原本模糊不清的红外图像能够变得更加清晰，目标轮廓能够被更准确地提取出来，这让我对红外图像处理的能力充满了信心。