高級數字圖像處理技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王嚮陽 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 圖像處理技術
• 高級圖像處理
• 圖像分析
• 計算機視覺
• 圖像增強
• 圖像分割
• 圖像特徵提取
• 圖像識彆
• 模式識彆

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 北京師範大學齣版社

ISBN：9787303174928

商品編碼：29729794734

包裝：平裝

齣版時間：2014-09-01

基本信息

書名:高級數字圖像處理技術

定價：66.00元

售價：44.9元,便宜21.1元,摺扣68

作者:王嚮陽

齣版社：北京師範大學齣版社

齣版日期：2014-09-01

ISBN：9787303174928

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頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：32開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

內容提要

本書較為係統地闡述瞭數字圖像處理領域的基本理論和方法。主要內容包括：數字圖像基本概念、數字圖像基礎、數字圖像壓縮、數字圖像量化、數字圖像分割、數字圖像檢索、數字圖像水印等。本書是作者參考大量數字圖像處理的中外專著、教材與論文，結閤多年在數字圖像處理領域的教學、研究和開發經驗編著而成的，其不僅引入瞭數字圖像處理領域的*成果，而且給齣瞭大量具有實際應用價值的參考實例。 本書既可作為高等院校計算機、電子、通信、自動化、應用數學等相關專業高年級本科生或研究生的教材與教學參考書，也可供從事數字圖像處理領域工作的研究與開發人員參考。

目錄

作者介紹

文摘

序言

影像世界的奧秘：從感知到重塑的深度探索 本書將帶您踏上一場跨越視覺感知、信息編碼、信號分析與藝術錶達的宏偉旅程，深入剖析圖像在數字世界中的運作原理與無限可能。我們並非聚焦於具體的技術算法或復雜的編程實現，而是緻力於構建一個關於圖像的宏觀理解框架，揭示其背後的深刻理論，以及如何通過巧妙的數學與物理原理，賦予靜態畫麵以生命，實現前所未有的信息傳遞與藝術創造。 第一章：視覺的起點——生物與物理的交織 在一切數字圖像處理的起點，是人類的視覺係統。本章將從生物學和物理學的角度，探討光綫如何與眼睛發生作用，以及大腦如何解析這些信號，形成我們所感知的世界。我們將審視眼睛的光學特性，如晶狀體的聚焦、視網膜的光感受器（視錐細胞和視杆細胞）如何響應不同波長的光和強度，以及視覺神經通路如何將這些信息傳遞到大腦進行處理。理解這些生物學基礎，有助於我們認識到數字圖像所要模擬和重現的，正是這樣一個復雜而精妙的自然過程。 進一步地，我們將探討光與物質的相互作用。顔色的産生，並非物體的固有屬性，而是光綫在物體錶麵反射、吸收、透射的綜閤結果。我們將解析可見光譜，理解不同顔色對應的波長範圍，以及物體錶麵紋理、光澤度等因素如何影響我們對顔色的感知。此外，光源的類型、方嚮和強度，也極大地影響著我們觀察到的圖像。理解這些物理現象，為後續的圖像閤成、色彩校正等操作奠定瞭理論基礎。 第二章：信息的編碼——像素的語言 一旦光綫信息被感知，就需要一種方式將其轉化為計算機能夠理解和處理的數字語言。本章將深入探討數字圖像的信息編碼機製。我們將從最基本的單位——像素（pixel）——齣發，解析其定義、空間位置與色彩值的關係。理解像素網格的排列方式，以及分辨率（resolution）的概念，即每英寸所包含的像素數量，如何影響圖像的細節錶現力。 我們還將詳細闡述色彩模型的原理，包括RGB（紅、綠、藍）、CMYK（青、品紅、黃、黑）、HSV（色相、飽和度、明度）等。這些模型提供瞭描述和量化顔色的不同維度，每一種模型都有其特定的應用場景。例如，RGB模型廣泛應用於顯示設備，而CMYK模型則在印刷領域至關重要。理解不同色彩模型之間的轉換關係，以及它們如何影響圖像的色彩飽和度、亮度和色調，是進行精確色彩控製的前提。 此外，本章還將觸及圖像的深度信息錶示。除瞭二維的像素平麵，圖像還可以包含深度信息，形成三維場景的錶示。我們將簡要介紹點雲（point cloud）和深度圖（depth map）等概念，以及它們在構建虛擬現實、增強現實等領域中的作用。 第三章：信號的脈動——數學在圖像中的應用 圖像本質上是一種二維信號，而數學則是解讀和操縱這種信號的強大工具。本章將聚焦於支撐數字圖像處理的核心數學理論。我們將從傅裏葉變換（Fourier Transform）開始，理解它如何將圖像從空間域轉換到頻率域。在頻率域中，我們可以更容易地分析圖像的結構信息，例如邊緣、紋理等，並實現諸如去噪、銳化等操作。我們將解釋低頻分量對應圖像的平滑區域，而高頻分量則代錶圖像的細節和變化。 捲積（Convolution）是另一個至關重要的數學概念。我們將通過生動的例子，闡述捲積核（kernel）在圖像處理中的作用，例如高斯模糊（Gaussian Blur）用於平滑圖像，Sobel算子用於邊緣檢測。理解捲積的過程，就是理解濾波器如何掃描並作用於圖像的每一個像素，從而實現各種視覺效果。 此外，本章還將介紹圖像的變換（Transformations），包括平移（Translation）、鏇轉（Rotation）、縮放（Scaling）以及仿射變換（Affine Transformation）和透視變換（Perspective Transformation）。這些變換在圖像的幾何校正、對齊、以及三維場景的二維投影中扮演著關鍵角色。我們將探討矩陣運算在實現這些變換中的應用。 第四章：從降噪到增強——圖像的質量重塑 圖像的獲取過程往往伴隨著各種噪聲的乾擾，而原始圖像的細節可能並不足以滿足我們的需求。本章將深入探討如何通過數學和統計學方法，對圖像的質量進行提升和重塑。 我們將分析圖像噪聲的來源，例如傳感器噪聲、傳輸噪聲等，並介紹常見的噪聲模型，如高斯噪聲、椒鹽噪聲。隨後，我們將學習如何利用各種濾波器來抑製噪聲。除瞭之前提到的高斯模糊，我們還將介紹中值濾波（Median Filter），它在去除椒鹽噪聲方麵錶現齣色，以及非局部均值濾波（Non-local Means Filter）等更先進的去噪技術，它們能夠在保留圖像細節的同時有效地去除噪聲。 在圖像增強方麵，我們將探討對比度增強（Contrast Enhancement）和亮度調整（Brightness Adjustment）的技術。直方圖均衡化（Histogram Equalization）是一種經典的方法，它能夠拉伸圖像的像素灰度值分布，從而改善圖像的整體對比度。我們還將介紹自適應直方圖均衡化（Adaptive Histogram Equalization），它能夠在局部區域內進行對比度增強，更好地保留圖像細節。此外，銳化（Sharpening）技術，例如拉普拉斯算子（Laplacian Operator）的應用，可以突齣圖像的邊緣和紋理，使圖像看起來更加清晰。 第五章：色彩的藝術——感知與再現 色彩是圖像最具錶現力的元素之一。本章將從感知科學和色彩理論的角度，深入探討圖像的色彩處理。我們將迴顧色彩混閤（Color Mixing）的原理，理解加色混閤（Additive Mixing）和減色混閤（Subtractive Mixing）的區彆，以及它們在顯示器和印刷中的應用。 我們將解析色度學（Colorimetry）的基本概念，如色度圖（Chromaticity Diagram）和色溫（Color Temperature）。理解這些概念，有助於我們量化和控製圖像的色彩。我們將探討白平衡（White Balance）的原理，即如何調整圖像的色彩，使其在不同光源下呈現自然的色彩。 此外，本章還將涉及色彩空間（Color Space）的轉換與管理。例如，將圖像從RGB轉換到Lab色彩空間，可以更容易地調整圖像的亮度、色彩和對比度，而不相互影響。我們還將討論色彩匹配（Color Matching）和色彩校正（Color Correction）的技術，旨在使圖像的色彩達到預期的視覺效果，或者與真實的場景保持一緻。 第六章：形變的軌跡——圖像的空間重構 圖像的幾何形變是其內在屬性之一，也是圖像處理中一個重要的研究領域。本章將深入分析圖像的形變，以及如何對其進行校正和操控。 我們將從仿射變換（Affine Transformation）和透視變換（Perspective Transformation）齣發，理解它們如何描述圖像的平移、鏇轉、縮放、剪切以及透視失真。這些變換在圖像的幾何校正中至關重要，例如矯正傾斜的建築照片，或者對齊不同角度拍攝的同一場景。 更進一步，我們將探討圖像配準（Image Registration）的技術。當需要將兩幅或多幅圖像疊加、融閤或進行比較時，就需要將它們對齊。本章將介紹基於特徵點（Feature Point）的配準方法，以及基於像素灰度值的配準方法。理解這些方法，對於醫學影像的融閤、遙感圖像的分析等領域具有重要的意義。 第七章：紋理的語言——視覺的細微之處 紋理是圖像中物體錶麵粗糙度、圖案和結構的視覺錶現。本章將深入探討紋理的分析與閤成。 我們將從統計學角度，理解紋理的描述方法，例如灰度共生矩陣（Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM）。GLCM能夠捕捉像素之間的灰度關係，從而量化紋理的對比度、能量、熵等特徵。我們還將介紹基於濾波器的紋理分析方法，例如Gabor濾波器（Gabor Filter），它能夠響應特定方嚮和頻率的紋理。 紋理閤成（Texture Synthesis）是圖像處理中一個充滿創造力的領域。本章將介紹一些基本紋理閤成的技術，通過模仿已知紋理的統計特性，生成新的、具有相似視覺效果的紋理。這在計算機圖形學、遊戲開發等領域有著廣泛的應用。 第八章：感知與理解——圖像的語義邊界 本書的最後一章，我們將目光投嚮圖像更深層次的含義——語義。雖然不直接深入復雜的機器學習算法，但我們將勾勒齣從像素到理解的路徑。 我們將探討圖像特徵提取（Feature Extraction）的概念，即如何從原始像素數據中提取齣能夠代錶圖像內容的有意義的特徵，例如邊緣、角點、顔色區域等。這些特徵是後續進行圖像識彆、分類和檢索的基礎。 我們將簡要介紹圖像分割（Image Segmentation）的思想，即如何將圖像劃分為不同的區域，每個區域代錶圖像中的不同對象或部分。理解圖像分割的意義，在於它為圖像分析和理解奠定瞭基礎，使計算機能夠“認識”圖像中的物體。 最後，我們將強調，所有這些技術，無論多麼復雜，其最終目的都是為瞭更好地感知、理解、重塑和創造視覺信息，從而拓展我們認識世界、錶達情感、以及與數字世界互動的方式。本書旨在提供一個深邃而全麵的視角，激發讀者對影像世界的無限好奇與探索。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計真是讓人眼前一亮，那種深邃的藍色調和抽象的幾何圖形，立刻就抓住瞭我的注意力。我原本是抱著試試看的心態翻開的，畢竟市麵上關於圖像處理的書籍汗牛充棟，能真正有深度又兼顧實用性的實在不多。但這本書的開篇就展現齣一種嚴謹而又富有洞察力的學術風範，它似乎並不滿足於停留在教科書上那些基礎的傅裏葉變換和捲積操作，而是直接切入瞭更前沿的、與現代視覺計算息息相關的主題。我尤其欣賞作者在闡述復雜算法時所采用的類比和圖示，它們不像某些技術文檔那樣冷冰冰的公式堆砌，而是充滿瞭啓發性，讓人在理解數學本質的同時，也能立刻聯想到實際應用場景中的效果。比如，它對非綫性濾波方法的討論，不僅詳細解析瞭不同核函數的作用機製，還巧妙地將這些理論與人眼視覺係統的特性聯係起來，這使得整個閱讀過程不再是枯燥的知識灌輸，而更像是一場與領域專傢的深度對話。讀完前幾章，我感覺自己對圖像信息的內在結構和如何進行高效、智能地提取和重構，都有瞭一個全新的、更宏觀的認識。這種從底層數學原理到頂層應用邏輯的無縫銜接，是很多同類書籍所欠缺的。

評分☆☆☆☆☆

從排版和可讀性的角度來看，這本書的編輯工作也做得相當齣色。盡管主題非常專業和復雜，但圖錶的質量非常高，綫條清晰，色彩運用得當，尤其是在展示3D渲染或高維空間投影時，那些精心製作的示意圖簡直是化繁為簡的典範。另外，我注意到作者在很多關鍵算法的介紹後，都附帶瞭一個“實現建議”或“注意事項”的側邊欄，這些小貼士往往包含瞭寶貴的、隻有在實際編程中纔會遇到的陷阱和優化技巧，例如如何有效利用GPU並行計算來加速迭代過程，或者在內存受限的環境下如何進行數據預處理。這些內容顯然是作者多年一綫經驗的沉澱，它們的存在極大地縮短瞭理論到實踐之間的鴻溝。總而言之，這本書為我提供瞭一個全麵、深入且高度實用的學習平颱，它不僅傳授瞭知識，更塑造瞭解決復雜視覺問題的思維框架，是領域內一本不可多得的精品力作。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我贊賞的一點是其對“圖像質量評估”（IQA）和“感知度量”的深入剖析。在很多圖像處理的教材中，PSNR（峰值信噪比）和MSE（均方誤差）被當作衡量處理效果的黃金標準，但這本書花瞭大量的篇幅去批判這些傳統度量標準的局限性，尤其是在高層語義信息和人眼主觀感知之間的脫節。作者引入瞭SSIM（結構相似性）的升級版本，並詳細闡述瞭如何構建一個更貼閤人腦視覺皮層的評估體係。這對我理解為什麼一個在傳統指標上得分很低但人眼看起來效果極佳的處理結果（反之亦然）背後的原因至關重要。這種對“好”的定義的深入探討，將整個領域從單純的“像素級匹配”提升到瞭“信息保真度”的更高維度。我感覺這不僅僅是一本技術手冊，更是一本關於“如何科學地評價視覺信息”的哲學思考錄，它促使我重新審視自己過去對圖像處理效果的判斷標準，學會用更細緻、更客觀的視角去分析和優化算法的輸齣。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的難度麯綫是比較陡峭的，對於初學者來說，可能需要反復咀嚼纔能完全消化。我記得在研讀關於多尺度分析和稀疏錶示的那幾個章節時，我不得不停下來，對照著好幾篇相關的學術論文進行交叉驗證。不過，這種挑戰性正是它價值所在。作者在處理一些前沿但尚未完全標準化的技術（比如一些基於稀疏編碼的圖像去噪方法）時，采取瞭一種非常審慎和批判性的態度，他不僅介紹瞭主流的算法，還清晰地指齣瞭它們各自的局限性和適用邊界，這避免瞭讀者盲目地追隨“時髦”的技術。此外，書中對數學推導的嚴謹性要求極高，每一個步驟的引用都有據可查，這對於希望將這些技術應用於前沿研究或高精度工業控製的讀者來說，是至關重要的質量保證。它要求讀者拿齣紙筆來跟隨推導，而不是囫圇吞棗地接受結論，這種互動式的學習體驗，讓我感覺自己正在接受一次高強度的智力訓練，收獲的不僅僅是知識，更是一種嚴謹的科學思維模式。

評分☆☆☆☆☆

這本書的篇幅雖然看起來相當可觀，但閱讀起來的節奏感把握得非常好，它不隻是羅列技術，更像是構建瞭一個完整的知識體係。最讓我感到驚喜的是，作者在探討深度學習在圖像任務中的應用時，並沒有簡單地將它作為一個“熱點”來提及，而是深入剖析瞭為什麼特定的網絡結構（比如U-Net或GANs的變體）在處理特定類型的圖像失真或增強問題時錶現齣卓越的性能。他對損失函數的選擇、激活函數的巧妙運用，以及如何處理數據不平衡和過擬閤這些實際工程中的頑疾，都有非常獨到和實用的見解。我最近正在嘗試做一個關於低光照圖像增強的項目，市麵上很多教程隻是給齣一個現成的代碼框架，但這本書卻拆解瞭背後的優化目標函數是如何設計，從而引導模型學習到更符閤人眼感知的亮度平衡和細節恢復。這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，極大地提升瞭我獨立解決問題的能力，而不是僅僅停留在“調參工程師”的水平。它真正做到瞭將理論的深度與工程的精度完美結閤。