高级数字图像处理技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王向阳 著

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店铺： 广影图书专营店

出版社： 北京师范大学出版社

ISBN：9787303174928

商品编码：29729794734

包装：平装

出版时间：2014-09-01

基本信息

书名:高级数字图像处理技术

定价：66.00元

售价：44.9元,便宜21.1元,折扣68

作者:王向阳

出版社：北京师范大学出版社

出版日期：2014-09-01

ISBN：9787303174928

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：32开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

本书较为系统地阐述了数字图像处理领域的基本理论和方法。主要内容包括：数字图像基本概念、数字图像基础、数字图像压缩、数字图像量化、数字图像分割、数字图像检索、数字图像水印等。本书是作者参考大量数字图像处理的中外专著、教材与论文，结合多年在数字图像处理领域的教学、研究和开发经验编著而成的，其不仅引入了数字图像处理领域的*成果，而且给出了大量具有实际应用价值的参考实例。 本书既可作为高等院校计算机、电子、通信、自动化、应用数学等相关专业高年级本科生或研究生的教材与教学参考书，也可供从事数字图像处理领域工作的研究与开发人员参考。

目录

作者介绍

文摘

序言

影像世界的奥秘：从感知到重塑的深度探索 本书将带您踏上一场跨越视觉感知、信息编码、信号分析与艺术表达的宏伟旅程，深入剖析图像在数字世界中的运作原理与无限可能。我们并非聚焦于具体的技术算法或复杂的编程实现，而是致力于构建一个关于图像的宏观理解框架，揭示其背后的深刻理论，以及如何通过巧妙的数学与物理原理，赋予静态画面以生命，实现前所未有的信息传递与艺术创造。 第一章：视觉的起点——生物与物理的交织 在一切数字图像处理的起点，是人类的视觉系统。本章将从生物学和物理学的角度，探讨光线如何与眼睛发生作用，以及大脑如何解析这些信号，形成我们所感知的世界。我们将审视眼睛的光学特性，如晶状体的聚焦、视网膜的光感受器（视锥细胞和视杆细胞）如何响应不同波长的光和强度，以及视觉神经通路如何将这些信息传递到大脑进行处理。理解这些生物学基础，有助于我们认识到数字图像所要模拟和重现的，正是这样一个复杂而精妙的自然过程。 进一步地，我们将探讨光与物质的相互作用。颜色的产生，并非物体的固有属性，而是光线在物体表面反射、吸收、透射的综合结果。我们将解析可见光谱，理解不同颜色对应的波长范围，以及物体表面纹理、光泽度等因素如何影响我们对颜色的感知。此外，光源的类型、方向和强度，也极大地影响着我们观察到的图像。理解这些物理现象，为后续的图像合成、色彩校正等操作奠定了理论基础。 第二章：信息的编码——像素的语言 一旦光线信息被感知，就需要一种方式将其转化为计算机能够理解和处理的数字语言。本章将深入探讨数字图像的信息编码机制。我们将从最基本的单位——像素（pixel）——出发，解析其定义、空间位置与色彩值的关系。理解像素网格的排列方式，以及分辨率（resolution）的概念，即每英寸所包含的像素数量，如何影响图像的细节表现力。 我们还将详细阐述色彩模型的原理，包括RGB（红、绿、蓝）、CMYK（青、品红、黄、黑）、HSV（色相、饱和度、明度）等。这些模型提供了描述和量化颜色的不同维度，每一种模型都有其特定的应用场景。例如，RGB模型广泛应用于显示设备，而CMYK模型则在印刷领域至关重要。理解不同色彩模型之间的转换关系，以及它们如何影响图像的色彩饱和度、亮度和色调，是进行精确色彩控制的前提。 此外，本章还将触及图像的深度信息表示。除了二维的像素平面，图像还可以包含深度信息，形成三维场景的表示。我们将简要介绍点云（point cloud）和深度图（depth map）等概念，以及它们在构建虚拟现实、增强现实等领域中的作用。 第三章：信号的脉动——数学在图像中的应用 图像本质上是一种二维信号，而数学则是解读和操纵这种信号的强大工具。本章将聚焦于支撑数字图像处理的核心数学理论。我们将从傅里叶变换（Fourier Transform）开始，理解它如何将图像从空间域转换到频率域。在频率域中，我们可以更容易地分析图像的结构信息，例如边缘、纹理等，并实现诸如去噪、锐化等操作。我们将解释低频分量对应图像的平滑区域，而高频分量则代表图像的细节和变化。 卷积（Convolution）是另一个至关重要的数学概念。我们将通过生动的例子，阐述卷积核（kernel）在图像处理中的作用，例如高斯模糊（Gaussian Blur）用于平滑图像，Sobel算子用于边缘检测。理解卷积的过程，就是理解滤波器如何扫描并作用于图像的每一个像素，从而实现各种视觉效果。 此外，本章还将介绍图像的变换（Transformations），包括平移（Translation）、旋转（Rotation）、缩放（Scaling）以及仿射变换（Affine Transformation）和透视变换（Perspective Transformation）。这些变换在图像的几何校正、对齐、以及三维场景的二维投影中扮演着关键角色。我们将探讨矩阵运算在实现这些变换中的应用。 第四章：从降噪到增强——图像的质量重塑 图像的获取过程往往伴随着各种噪声的干扰，而原始图像的细节可能并不足以满足我们的需求。本章将深入探讨如何通过数学和统计学方法，对图像的质量进行提升和重塑。 我们将分析图像噪声的来源，例如传感器噪声、传输噪声等，并介绍常见的噪声模型，如高斯噪声、椒盐噪声。随后，我们将学习如何利用各种滤波器来抑制噪声。除了之前提到的高斯模糊，我们还将介绍中值滤波（Median Filter），它在去除椒盐噪声方面表现出色，以及非局部均值滤波（Non-local Means Filter）等更先进的去噪技术，它们能够在保留图像细节的同时有效地去除噪声。 在图像增强方面，我们将探讨对比度增强（Contrast Enhancement）和亮度调整（Brightness Adjustment）的技术。直方图均衡化（Histogram Equalization）是一种经典的方法，它能够拉伸图像的像素灰度值分布，从而改善图像的整体对比度。我们还将介绍自适应直方图均衡化（Adaptive Histogram Equalization），它能够在局部区域内进行对比度增强，更好地保留图像细节。此外，锐化（Sharpening）技术，例如拉普拉斯算子（Laplacian Operator）的应用，可以突出图像的边缘和纹理，使图像看起来更加清晰。 第五章：色彩的艺术——感知与再现 色彩是图像最具表现力的元素之一。本章将从感知科学和色彩理论的角度，深入探讨图像的色彩处理。我们将回顾色彩混合（Color Mixing）的原理，理解加色混合（Additive Mixing）和减色混合（Subtractive Mixing）的区别，以及它们在显示器和印刷中的应用。 我们将解析色度学（Colorimetry）的基本概念，如色度图（Chromaticity Diagram）和色温（Color Temperature）。理解这些概念，有助于我们量化和控制图像的色彩。我们将探讨白平衡（White Balance）的原理，即如何调整图像的色彩，使其在不同光源下呈现自然的色彩。 此外，本章还将涉及色彩空间（Color Space）的转换与管理。例如，将图像从RGB转换到Lab色彩空间，可以更容易地调整图像的亮度、色彩和对比度，而不相互影响。我们还将讨论色彩匹配（Color Matching）和色彩校正（Color Correction）的技术，旨在使图像的色彩达到预期的视觉效果，或者与真实的场景保持一致。 第六章：形变的轨迹——图像的空间重构 图像的几何形变是其内在属性之一，也是图像处理中一个重要的研究领域。本章将深入分析图像的形变，以及如何对其进行校正和操控。 我们将从仿射变换（Affine Transformation）和透视变换（Perspective Transformation）出发，理解它们如何描述图像的平移、旋转、缩放、剪切以及透视失真。这些变换在图像的几何校正中至关重要，例如矫正倾斜的建筑照片，或者对齐不同角度拍摄的同一场景。 更进一步，我们将探讨图像配准（Image Registration）的技术。当需要将两幅或多幅图像叠加、融合或进行比较时，就需要将它们对齐。本章将介绍基于特征点（Feature Point）的配准方法，以及基于像素灰度值的配准方法。理解这些方法，对于医学影像的融合、遥感图像的分析等领域具有重要的意义。 第七章：纹理的语言——视觉的细微之处 纹理是图像中物体表面粗糙度、图案和结构的视觉表现。本章将深入探讨纹理的分析与合成。 我们将从统计学角度，理解纹理的描述方法，例如灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM）。GLCM能够捕捉像素之间的灰度关系，从而量化纹理的对比度、能量、熵等特征。我们还将介绍基于滤波器的纹理分析方法，例如Gabor滤波器（Gabor Filter），它能够响应特定方向和频率的纹理。 纹理合成（Texture Synthesis）是图像处理中一个充满创造力的领域。本章将介绍一些基本纹理合成的技术，通过模仿已知纹理的统计特性，生成新的、具有相似视觉效果的纹理。这在计算机图形学、游戏开发等领域有着广泛的应用。 第八章：感知与理解——图像的语义边界 本书的最后一章，我们将目光投向图像更深层次的含义——语义。虽然不直接深入复杂的机器学习算法，但我们将勾勒出从像素到理解的路径。 我们将探讨图像特征提取（Feature Extraction）的概念，即如何从原始像素数据中提取出能够代表图像内容的有意义的特征，例如边缘、角点、颜色区域等。这些特征是后续进行图像识别、分类和检索的基础。 我们将简要介绍图像分割（Image Segmentation）的思想，即如何将图像划分为不同的区域，每个区域代表图像中的不同对象或部分。理解图像分割的意义，在于它为图像分析和理解奠定了基础，使计算机能够“认识”图像中的物体。 最后，我们将强调，所有这些技术，无论多么复杂，其最终目的都是为了更好地感知、理解、重塑和创造视觉信息，从而拓展我们认识世界、表达情感、以及与数字世界互动的方式。本书旨在提供一个深邃而全面的视角，激发读者对影像世界的无限好奇与探索。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我赞赏的一点是其对“图像质量评估”（IQA）和“感知度量”的深入剖析。在很多图像处理的教材中，PSNR（峰值信噪比）和MSE（均方误差）被当作衡量处理效果的黄金标准，但这本书花了大量的篇幅去批判这些传统度量标准的局限性，尤其是在高层语义信息和人眼主观感知之间的脱节。作者引入了SSIM（结构相似性）的升级版本，并详细阐述了如何构建一个更贴合人脑视觉皮层的评估体系。这对我理解为什么一个在传统指标上得分很低但人眼看起来效果极佳的处理结果（反之亦然）背后的原因至关重要。这种对“好”的定义的深入探讨，将整个领域从单纯的“像素级匹配”提升到了“信息保真度”的更高维度。我感觉这不仅仅是一本技术手册，更是一本关于“如何科学地评价视觉信息”的哲学思考录，它促使我重新审视自己过去对图像处理效果的判断标准，学会用更细致、更客观的视角去分析和优化算法的输出。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调和抽象的几何图形，立刻就抓住了我的注意力。我原本是抱着试试看的心态翻开的，毕竟市面上关于图像处理的书籍汗牛充栋，能真正有深度又兼顾实用性的实在不多。但这本书的开篇就展现出一种严谨而又富有洞察力的学术风范，它似乎并不满足于停留在教科书上那些基础的傅里叶变换和卷积操作，而是直接切入了更前沿的、与现代视觉计算息息相关的主题。我尤其欣赏作者在阐述复杂算法时所采用的类比和图示，它们不像某些技术文档那样冷冰冰的公式堆砌，而是充满了启发性，让人在理解数学本质的同时，也能立刻联想到实际应用场景中的效果。比如，它对非线性滤波方法的讨论，不仅详细解析了不同核函数的作用机制，还巧妙地将这些理论与人眼视觉系统的特性联系起来，这使得整个阅读过程不再是枯燥的知识灌输，而更像是一场与领域专家的深度对话。读完前几章，我感觉自己对图像信息的内在结构和如何进行高效、智能地提取和重构，都有了一个全新的、更宏观的认识。这种从底层数学原理到顶层应用逻辑的无缝衔接，是很多同类书籍所欠缺的。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的难度曲线是比较陡峭的，对于初学者来说，可能需要反复咀嚼才能完全消化。我记得在研读关于多尺度分析和稀疏表示的那几个章节时，我不得不停下来，对照着好几篇相关的学术论文进行交叉验证。不过，这种挑战性正是它价值所在。作者在处理一些前沿但尚未完全标准化的技术（比如一些基于稀疏编码的图像去噪方法）时，采取了一种非常审慎和批判性的态度，他不仅介绍了主流的算法，还清晰地指出了它们各自的局限性和适用边界，这避免了读者盲目地追随“时髦”的技术。此外，书中对数学推导的严谨性要求极高，每一个步骤的引用都有据可查，这对于希望将这些技术应用于前沿研究或高精度工业控制的读者来说，是至关重要的质量保证。它要求读者拿出纸笔来跟随推导，而不是囫囵吞枣地接受结论，这种互动式的学习体验，让我感觉自己正在接受一次高强度的智力训练，收获的不仅仅是知识，更是一种严谨的科学思维模式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的篇幅虽然看起来相当可观，但阅读起来的节奏感把握得非常好，它不只是罗列技术，更像是构建了一个完整的知识体系。最让我感到惊喜的是，作者在探讨深度学习在图像任务中的应用时，并没有简单地将它作为一个“热点”来提及，而是深入剖析了为什么特定的网络结构（比如U-Net或GANs的变体）在处理特定类型的图像失真或增强问题时表现出卓越的性能。他对损失函数的选择、激活函数的巧妙运用，以及如何处理数据不平衡和过拟合这些实际工程中的顽疾，都有非常独到和实用的见解。我最近正在尝试做一个关于低光照图像增强的项目，市面上很多教程只是给出一个现成的代码框架，但这本书却拆解了背后的优化目标函数是如何设计，从而引导模型学习到更符合人眼感知的亮度平衡和细节恢复。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，极大地提升了我独立解决问题的能力，而不是仅仅停留在“调参工程师”的水平。它真正做到了将理论的深度与工程的精度完美结合。

评分☆☆☆☆☆

从排版和可读性的角度来看，这本书的编辑工作也做得相当出色。尽管主题非常专业和复杂，但图表的质量非常高，线条清晰，色彩运用得当，尤其是在展示3D渲染或高维空间投影时，那些精心制作的示意图简直是化繁为简的典范。另外，我注意到作者在很多关键算法的介绍后，都附带了一个“实现建议”或“注意事项”的侧边栏，这些小贴士往往包含了宝贵的、只有在实际编程中才会遇到的陷阱和优化技巧，例如如何有效利用GPU并行计算来加速迭代过程，或者在内存受限的环境下如何进行数据预处理。这些内容显然是作者多年一线经验的沉淀，它们的存在极大地缩短了理论到实践之间的鸿沟。总而言之，这本书为我提供了一个全面、深入且高度实用的学习平台，它不仅传授了知识，更塑造了解决复杂视觉问题的思维框架，是领域内一本不可多得的精品力作。