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贾永红 著

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• 图像增强
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• 第二版

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出版社： 武汉大学出版社

ISBN：9787307074576

商品编码：29729220188

包装：平装

出版时间：2010-09-01

基本信息

书名:数字图像处理(第二版)

定价：28.00元

售价：19.6元,便宜8.4元,折扣70

作者:贾永红

出版社：武汉大学出版社

出版日期：2010-09-01

ISBN：9787307074576

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.422kg

编辑推荐

内容提要

部分是数字图像处理的理论基础。由绪论、数字图像处理的基本概念和图像变换三章组成。第二部分是狭义数字图像处理的理论、方法和实例。包括图像增强、图像恢复与重建、图像编码与压缩三章。第三部分是图像特征提取与分析的理论、方法和实例。包括图像分割、二值图像处理与形状分析、纹理分析、模板匹配与模式识别四章。第四部分是数字图像处理的应用。

《数字图像处理（第2版）》可作为高校计算机科学与技术、电子工程、遥感、测绘、地理信息系统、自动化、医学、地质、矿业、通信、气象、农业等相关专业本科生和研究生教材，也可供相关领域的大学教师、科研人员和工程技术人员参考。

目录

章 导论

1.1 数字图像处理的概念

1.1.1 图像

1.1.2 图像处理

1.2 数字图像处理的内容以及与其他相关学科的关系

1.2.1 数字图像处理的内容

1.2.2 数字图像处理与其他相关学科的关系

1.3 数字图像处理系统概述

1.3.1 数字图像采集

1.3.2 数字图像显示

1.3.3 数字图像存储

1.3.4 数字图像通信模块

1.3.5 计算机

1.3.6 图像处理软件

1.4 数字图像处理的特点及其应用

1.4.1 数字图像处理的特点

1.4.2 数字图像处理的应用

习题

第2章 数字图像处理的基本概念

2.1 人眼的视觉原理

2.1.1 人眼的构造

2.1.2 图像的形成

2.1.3 视觉亮度范围和分辨率

2.1.4 视觉适应性和对比灵敏度

2.1.5 亮度感觉与色觉

2.1.6 马赫带

2.2 连续图像的描述

2.3 图像数字化

2.3.1 采样

2.3.2 量化

2.3.3 数字图像的表示

2.3.4 采样、量化参数与数字化图像间的关系

2.3.5 图像数字化设备的组成及性能

2.4 图像灰度直方图

2.4.1 概念

2.4.2 直方图的性质

2.4.3 直方图的应用

2.5 数字图像处理算法的形式

2.5.1 基本功能形式

2.5.2 几种具体算法形式

2.6 图像的数据结构与图像文件格式

2.6.1 图像的数据结构

2.6.2 图像文件格式

2.7 图像的特征与噪声

2.7.1 图像的特征类别

2.7.2 特征提取与特征空间

2.7.3 图像噪声

习题

第3章 图像变换

3.1 预备知识

3.1.1 点源和狄拉克函数

3.1.2 二维线性位移不变系统

3.2 傅立叶变换

3.2.1 连续函数的傅立叶变换

3.2.2 离散函数的傅立叶变换

3.2.3 二维离散傅立叶变换的若干性质

3.3 其他可分离图像变换

3.3.1 通用公式

3.3.2 沃尔什变换

3.3.3 哈达玛变换

3.3.4 离散余弦变换

3.4 小波变换简介

3.4.1 连续小波变换

3.4.2 离散小波变换

3.5 多尺度几何分析

习题

第4章 图像增强

4.1 图像增强的点运算

4.1.1 灰度级校正

4.1.2 灰度变换

4.1.3 直方图修正法

4.1.4 局部统计法

4.2 图像的空间域平滑

4.2.1 局部平滑法（邻域平均法或移动平均法）

4.2.2 超限像素平滑法

4.2.3 灰度相近的K个邻点平均法

4.2.4 梯度倒数加权平滑法

4.2.5 大均匀性平滑

4.2.6 有选择保边缘平滑法

4.2.7 空间低通滤波法

4.2.8 多幅图像平均法

4.2.9 中值滤波

4.3 空问域锐化

4.3.1 梯度锐化法

4.3.2 Laplaeian增强算子

4.3.3 高通滤波法

4.4 频率域增强

4.4.1 频率域平滑

4.4.2 频率域锐化

4.4.3 同态滤波增强

4.5 彩色增强技术

4.5.1 伪彩色增强

4.5.2 彩色图像增强技术

4.6 图像代数运算

4.6.1 加运算

4.6.2 减运算

4.6.3 乘运算

4.6.4 除运算

习题

第5章 图像复原与重建

5.1 图像退化

5.1.1 图像的退化

5.1.2 图像退化的数学模型

5.2 代数恢复方法

5.2.1 无约束复原

5.2.2 约束小二乘复原

5.3 频率域恢复方法

5.3.1 逆滤波恢复法

5.3.2 去除由匀速运动引起的模糊

5.3.3 维纳滤波复原方法

5.4 几何校正

5.4.1 空问坐标变换

5.4.2 像素灰度内插

5.5 图像重建

5.5.1 计算机断层扫描的二维重建

5.5.2 三维形状的复原

习题

第6章 图像编码与压缩

6.1 概述

6.1.1 图像数据压缩的必要性与可能性

6.1.2 图像编码压缩的分类

6.2 图像保真度准则

6.2.1 客观保真度准则

6.2.2 主观保真度准则

6.3 统计编码方法

6.3.1 图像冗余度和编码效率

6.3.2 霍夫曼编码

6.3.3 费诺-仙农编码

6.3.4 算术编码

6.3.5 行程编码

6.4 预测编码

6.4.1 线性预测编码

6.4.2 非线性预测编码法

6.5 正交变换编码

6.5.1 变换编码原理

6.5.2 正交变换的性质

6.5.3 变换压缩的数学分析

6.5.4 佳变换与准佳变换

……

第7章 图像分割

第8章 二值图像处理与形状分析

第9章 影像纹理分析

0章 模板匹配与模式识别技术

1章 数字图像处理的应用

附录 英汉专业术语对照

参考文献

作者介绍

文摘

序言

《光影之间：探索视觉世界的奥秘》 内容简介 在这个信息爆炸的时代，图像已成为我们理解世界、交流思想、记录生活不可或缺的媒介。从社交媒体上分享的瞬间，到科学研究中分析的细微之处，再到艺术创作中表达的情感，数字图像无处不在，深刻地影响着我们的认知与生活。《光影之间：探索视觉世界的奥秘》并非一本技术手册，而是一次引人入胜的旅程，带领读者深入探究数字图像的生成、理解、处理与创造的奇妙世界。本书将以生动、易懂的语言，结合丰富的案例和深入的思考，揭示图像背后的科学原理、人文价值以及无限可能。 第一部分：凝固的时光——数字图像的诞生与本质 我们如何将三维的真实世界“翻译”成二维的数字信息？本书将从最基础的概念入手，为您剖析数字图像的本质。我们将追溯图像采集的源头，了解相机、扫描仪等设备如何将光信号转化为电信号，进而被转化为数字“像素”的集合。您将认识到，每一个像素都承载着颜色和亮度信息，而这些微小的点组合起来，便构成了我们眼中栩栩如生的画面。 我们还会探讨不同图像格式的差异，如JPEG、PNG、GIF等，它们各自的特点、优势以及适用的场景，让您在选择和使用图像时，能够更加得心应手。理解这些基础知识，如同掌握了开启图像世界大门的钥匙。 第二部分：洞悉细微——图像的分析与理解 一旦我们拥有了数字图像，如何从中提取有用的信息？本书将带您进入图像分析的领域，揭示计算机如何“看懂”图像。我们将介绍一些核心的图像分析技术，例如： 特征提取： 图像中哪些部分是重要的？我们将探讨如何识别边缘、角点、纹理等关键特征，这些特征是计算机进行更高级分析的基础。想象一下，在一张人脸照片中，我们如何定位眼睛、鼻子和嘴巴？这些都是特征提取的功劳。 图像分割： 如何将图像中的不同物体或区域区分开来？我们将介绍图像分割的方法，例如基于颜色、纹理或形状的分割技术。这使得我们能够将一张照片分解成不同的组成部分，例如将天空、地面和行人分开。 目标识别与检测： 计算机能否识别出图像中的特定物体，例如猫、汽车、或者某个特定的人？我们将探讨机器学习和深度学习在目标识别领域的突破性进展，让您了解这项技术如何驱动自动驾驶、安防监控等众多应用。 图像检索： 您是否曾有过这样的经历：看到一张喜欢的图片，却不知道它出自哪里？本书将介绍如何通过图像内容进行检索，让您能够“以图搜图”，发现更多相关的信息。 通过这些内容的介绍，您将对计算机如何“理解”图像有一个初步的认识，并体会到图像分析在科学研究、工业生产、医疗诊断等领域的强大应用。 第三部分：重塑现实——图像的变换与增强 图像不仅仅是记录，更是可以被改变和优化的。本书将带领您探索图像处理的魅力，了解我们如何通过各种技术手段来改善图像质量，甚至创造全新的视觉效果。 几何变换： 图像的缩放、旋转、平移、裁剪，这些看似简单的操作，却是许多图像应用的基础。我们将解释这些变换背后的数学原理，让您理解图像变形是如何发生的。 色彩增强与调整： 褪色的老照片如何恢复昔日光彩？暗淡的照片如何变得明亮生动？我们将介绍色彩空间、亮度对比度调整、白平衡等技术，让您掌握让图像焕发活力的秘诀。 去噪与修复： 图像中的噪点是普遍存在的问题，尤其是在低光照条件下拍摄的照片。本书将介绍各种去噪算法，帮助您去除图像中的瑕疵，获得更清晰的画面。同时，我们也会触及图像修复技术，例如如何“填补”图像中缺失的部分，让受损的图像重现完整。 细节锐化与模糊： 有时，我们需要让图像中的细节更加突出，有时，则需要利用模糊来突出主体或营造特定的艺术效果。我们将探讨锐化和模糊技术，理解它们是如何影响我们对图像细节的感知。 这些图像处理技术不仅在摄影和设计领域发挥着重要作用，在医学影像分析、遥感图像处理等方面也至关重要，能够帮助我们更清晰地观察和分析数据。 第四部分：艺术的笔触——图像的合成与创造 除了对现有图像的分析和处理，数字图像技术也为艺术创作和内容生成提供了前所未有的可能。 图像合成： 如何将不同的图像元素巧妙地组合在一起，创造出逼真的虚幻场景？我们将探讨图像合成的技术，例如蒙太奇、抠图、图层叠加等，让您了解那些令人惊叹的视觉特效是如何实现的。 风格迁移： 您是否曾想过将梵高《星月夜》的风格应用到自己的照片上？本书将介绍风格迁移技术，让您了解如何将一张图片的艺术风格“迁移”到另一张图片上，实现艺术的跨界融合。 虚拟现实与增强现实： 数字图像技术是构建虚拟世界和增强现实体验的核心。我们将简要探讨如何通过数字图像来创造沉浸式的虚拟环境，以及如何将数字信息叠加到真实世界中，带来全新的交互体验。 生成式AI与图像创作： 近年来，生成式AI在图像创作领域取得了飞速发展。本书将展望这项技术的潜力，探讨AI如何辅助甚至独立完成艺术创作，以及这对于未来的艺术形式和创意产业可能带来的颠覆性影响。 结语： 《光影之间：探索视觉世界的奥秘》旨在为您打开一扇通往数字图像精彩世界的大门。它不是枯燥的技术说明，而是一次充满启发性的探索。通过本书，您将不仅仅是观看图像，更能理解图像，运用图像，甚至创造图像。无论您是摄影爱好者、设计师、程序员，还是对技术充满好奇的普通读者，本书都将为您带来新的视角和深刻的体会，让您更加珍视并善用我们赖以沟通和理解世界的视觉语言。在这个光影交织的数字时代，掌握图像的奥秘，就是掌握了与世界对话的更多可能。

评分☆☆☆☆☆

作为一名已经工作多年的工程师，我深知一本好书的标准——它必须能经得起反复查阅和实践检验。这本关于数字图像处理的著作，完全符合这个标准。我最欣赏的一点是它的全面性和自洽性。它构建了一个完整的知识闭环，从图像的获取、表示、增强、恢复，到描述、分割、识别，各个模块之间衔接自然，互为支撑。当你处理一个复杂的真实世界场景时，往往需要结合多个章节的知识点进行综合应用，而这本书的结构设计完美支持这种跨模块的调用。例如，在进行缺陷检测时，从预处理的降噪滤波，到边缘提取，再到形态学分析，我总能迅速地在书中找到最权威、最详尽的理论支撑和实现细节。它更像是一本“武功秘籍”，而不是临阵磨枪的“速成手册”，需要沉下心来研读，但一旦掌握，便能融会贯通，应对各种复杂的图像数据挑战。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始对这类技术书籍抱持着一种敬而远之的态度，总觉得内容会枯燥乏味，充满了冰冷的公式和抽象的符号。然而，这本书彻底颠覆了我的看法。它的排版设计非常人性化，大量的插图和对比案例极大地降低了理解难度。例如，在讲解图像去噪时，书中用直观的“有噪声的图像”与“处理后的图像”进行对比，清晰地展示了不同滤波器（如高斯、中值等）在保留边缘和抑制噪声方面的不同表现，这种视觉化的教学方法效率极高。我感觉自己不是在啃一本教科书，而是在跟随一位经验丰富的技术顾问进行一对一的深度辅导。对于那些需要快速提升项目效率的开发者来说，这本书提供的不仅仅是理论，更是一套成熟的、可复用的解决方案框架。它教会我的，是如何有条理地分析和解决图像数据中的具体问题，而不是仅仅记住一堆算法的名称。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，我立刻被它严谨的学术态度和前沿的知识覆盖面所吸引。它不像一些市面上的教材那样，内容陈旧或者过于偏重某一特定工具的演示。相反，它提供了一种宏观的、全面的视角来看待整个数字图像处理的生态系统。我对其中关于图像分割那几章的论述印象尤为深刻，从经典的阈值法到更复杂的基于能量的活动轮廓模型，每一种方法的优缺点、适用范围都被剖析得淋漓尽致，论证过程详实而无可辩驳。作者在介绍新技术时，总是能巧妙地追溯到其背后的数学原理，确保读者不会陷入“调包侠”的尴尬境地——只会用库函数，却不理解底层逻辑。这种深入本质的探讨，对于培养批判性思维和创新能力至关重要。虽然部分高阶内容需要读者具备一定的数学功底，但这恰恰是区分普通操作者与专业研究人员的关键所在，这本书毫不避讳地展现了专业所需的高度。

评分☆☆☆☆☆

这本关于图像处理的经典著作，对于任何想要深入理解数字图像世界的人来说，都是一本不可或缺的宝典。从最基础的像素操作到复杂的图像恢复与增强技术，作者的讲解清晰、逻辑严谨，仿佛一位经验丰富的导师在循循善诱。我特别欣赏它在理论深度和工程实践之间的完美平衡。书中对傅里叶变换、小波分析等数学工具在图像分析中的应用讲解得非常透彻，让人不仅知其然，更能知其所以然。即便是初次接触这个领域的读者，也能通过书中的详细步骤和丰富的图示，逐步建立起坚实的理论基础。更难能可贵的是，作者并没有停留在理论的阐述上，而是紧密结合实际应用场景，提供了大量可以立即上手操作的算法思路和伪代码示例，这极大地加速了读者的学习进程，使得书本知识能够快速转化为解决实际问题的能力。对于那些希望从事机器视觉、医学影像分析或遥感图像处理等前沿领域的研究者或工程师而言，这本书无疑是打地基的最佳选择。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值在于其深厚的历史沉淀与对未来趋势的精准把握。它不仅仅回顾了数字图像处理领域几十年的发展脉络，更是将目光投向了与人工智能、深度学习的交叉前沿。在讨论传统方法的同时，作者没有忽视新兴技术对该领域带来的冲击和融合。例如，书中对特征提取的论述，既详述了SIFT、HOG等经典方法的精妙之处，也为理解基于卷积神经网络的特征表示奠定了基础。这种兼容并蓄的叙事方式，使得本书的适用周期非常长久，不会因为技术的快速迭代而迅速过时。对于希望构建一个全面知识体系的学者来说，这本书提供了一个坚实的坐标系，帮助我们定位自己在知识地图上的位置，并清晰地看到下一步探索的方向。它提供的不仅仅是“如何做”，更是“为什么这样做会更好”。