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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• 计算机视觉
• 图像增强
• 图像分割
• 图像特征提取
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店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 北京师范大学出版社

ISBN：9787303174928

商品编码：29729926337

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

：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

《数字图像的奥秘：从原理到应用》 内容简介 本书旨在为读者揭示数字图像的内在运作机制，并深入探讨其在各个领域的广泛应用。我们并非聚焦于“高级”的处理技术，而是从数字图像的基石出发，逐步构建起读者对这一迷人领域的理解。本书将引导您穿越像素的海洋，探索色彩的语言，并最终掌握如何从图像中提取有价值的信息。 第一章：数字图像的诞生——从模拟到数字的飞跃 在本章中，我们将追溯数字图像的起源。您将了解模拟信号如何被采样、量化，最终转化为我们今天习以为常的数字图像。我们将详细介绍像素的概念，它是构成数字图像的最基本单元，并通过实例讲解像素的几何属性（如分辨率、尺寸）和灰度值（代表亮度或颜色强度）。这一章节的重点在于建立对数字图像最直观的认识，理解其数字化过程的本质。我们将详细讲解采样定理，阐述为何需要足够的采样率来避免信息丢失，以及量化误差是如何产生的，并探讨不同量化位数对图像质量的影响。此外，我们还会介绍常见的图像文件格式，如BMP、JPEG、PNG等，并分析它们在存储方式、压缩算法以及图像质量上的差异。 第二章：色彩的语言——RGB、CMYK与视觉感知 色彩是数字图像中至关重要的一环。本章将深入剖析不同的色彩模型，包括最常用的RGB（红绿蓝）模型，以及在印刷领域广泛应用的CMYK（青品红黄黑）模型。我们将解释这些模型是如何通过混合不同比例的原色来呈现出丰富多彩的世界。更重要的是，我们将探讨人眼对色彩的感知机制，理解为什么不同的色彩模型在不同的应用场景下表现出优势。您将了解到色域、色度、亮度等概念，以及它们与人眼视觉感知的关联。我们将通过生动的比喻和实际的例子，例如如何在屏幕上显示一幅油画，以及如何将同一幅画印刷出来，来阐述不同色彩模型的转换和匹配。本章还将简要介绍其他色彩空间，如HSV（色相-饱和度-明度）和Lab（CIELAB），并说明它们在特定图像处理任务中的应用潜力，例如在颜色选择和图像编辑中。 第三章：图像的数学之美——变换与滤波的基础 数字图像的处理离不开数学的支撑。本章将为您介绍一些基础的图像变换和滤波技术，它们是进行更复杂处理的前提。我们将从傅里叶变换开始，解释它如何将图像从空间域转换到频率域，以及频率域信息对于分析图像纹理和去除周期性噪声的意义。接着，我们将介绍傅里叶变换在图像处理中的一些基本应用，如图像的平滑（低通滤波）和边缘增强（高通滤波）。此外，我们还将探讨卷积的概念，它是实现各种滤波器的核心数学运算。通过讲解不同的卷积核（滤波器），我们将展示如何实现图像的平滑、锐化、边缘检测等基本操作。本章的目标是让读者理解，看似复杂的图像处理操作，其背后往往蕴含着简洁而强大的数学原理。我们会通过直观的图示和简单的计算示例，逐步引导读者理解这些概念，例如低通滤波器如何“模糊”图像，高通滤波器如何“突出”细节。 第四章：图像的增强与复原——让模糊变得清晰，让破损恢复如初 数字图像在采集、传输或存储过程中，往往会受到各种噪声的干扰，或者出现模糊、低对比度等问题。本章将重点介绍图像增强和复原技术，它们的目标是改善图像的视觉质量，使其更便于观察和分析。我们将学习如何使用各种滤波器来去除噪声，如高斯滤波、中值滤波等，并分析它们各自的优缺点。针对图像的模糊问题，我们将探讨解模糊技术，理解其背后的原理。此外，我们还将介绍图像对比度增强的方法，例如直方图均衡化，它能够有效地扩展图像的灰度范围，提升图像的视觉效果。本章还将触及图像复原的一些基本概念，例如退化模型，以及如何利用这些模型来逆转图像的退化过程。我们将通过大量的对比图像，直观地展示各种增强和复原技术的效果，让读者深刻体会其价值。 第五章：从像素到对象——图像分割的探索 图像分割是将图像划分为具有不同语义意义的区域的过程。本章将为您介绍几种常见的图像分割方法。我们将从基于阈值的方法开始，讲解如何根据像素的灰度值来划分前景和背景。接着，我们将深入探讨区域生长法，理解它如何从种子点出发，逐步扩展到相似的邻域像素。此外，我们还将介绍边缘检测在图像分割中的作用，以及如何利用边缘信息来界定不同对象的边界。本章还将触及一些更复杂的分割技术，如分水岭算法，它能够有效地处理图像中的连通区域。通过本章的学习，读者将能够理解如何将一张完整的图像分解成若干有意义的组成部分，为后续的对象识别和分析奠定基础。我们会通过一些实际场景的分割例子，例如将照片中的人物从背景中分离出来，或者识别医学影像中的病灶区域，来 ilustrate 这些分割技术的应用。 第六章：图像中的特征——识别与分析的基石 要让计算机“理解”图像，就必须从中提取出有意义的特征。本章将为您介绍一些常用的图像特征提取方法。我们将从最简单的像素统计特征开始，例如平均亮度、标准差等。接着，我们将探讨边缘、角点等局部特征，它们对于描述图像的几何结构至关重要。您将了解到SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等经典的特征描述符，理解它们是如何在不同的尺度和旋转下保持不变性的。此外，我们还将介绍一些描述图像整体纹理和形状的特征，例如纹理描述符和形状描述符。本章的目标是让读者明白，特征提取是连接原始图像和高级分析（如图像识别、目标跟踪）的关键桥梁。我们会通过展示不同的特征点提取效果，以及不同特征描述符对图像变化的鲁棒性，来加深读者的理解。 第七章：数字图像的应用之旅——从娱乐到科学 本章将带领读者踏上数字图像应用的广阔天地。我们将从大家熟悉的领域开始，例如数码摄影中的曝光控制、白平衡校正，以及视频处理中的帧间压缩。接着，我们将深入探讨数字图像在更专业的领域的应用，例如医学影像分析（如X光片、CT扫描的增强和分析），遥感图像处理（如卫星图像的分析与制图），以及安防监控中的人脸识别和行为分析。我们还会简要介绍数字图像在虚拟现实、增强现实以及3D建模等新兴技术中的作用。本章旨在展现数字图像技术的强大生命力，以及它如何深刻地改变我们的生活和工作方式。我们会通过列举一系列具体的应用案例，并简要说明其中涉及的图像处理原理，来激发读者的兴趣和思考。 第八章：挑战与展望——数字图像处理的未来 最后，本章将带领读者展望数字图像处理技术的未来发展方向。我们将探讨深度学习在图像处理领域的革命性影响，例如卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测和图像生成方面的卓越表现。我们还将关注一些前沿的研究领域，如图像超分辨率、图像风格迁移、以及多模态图像融合等。此外，我们还将讨论数字图像处理在伦理、隐私以及计算资源方面的挑战。本章旨在为读者提供一个更广阔的视野，了解该领域未来的发展趋势和潜在机遇。 通过以上章节的学习，您将对数字图像的本质、处理原理以及其广泛的应用有一个全面而深入的理解，无论您是初学者还是希望巩固基础知识的专业人士，都能从中获益。本书的编写风格力求通俗易懂，辅以丰富的图示和实例，旨在降低学习门槛，让数字图像处理的奥秘不再遥不可及。

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅时，我曾担心如此宏大的主题是否会让内容显得支离破碎，但事实证明，作者构建了一个极其严密的逻辑框架。这本书最巧妙之处在于，它将图像处理的各个子领域——从采集、增强、分割到识别——用一个统一的、基于信息理论的视角串联起来。例如，在讨论图像分割时，作者并没有孤立地介绍阈值法或边缘检测，而是将其置于信息损失最小化的框架下进行讨论，随后再引入更复杂的基于图论和能量最小化（如Graph Cut）的现代方法。这种层层递进、互相印证的结构，极大地增强了知识体系的连贯性。通过这本书，我开始以一种更整体的眼光看待数字图像处理的流程，理解了为什么在某个环节进行的操作会直接影响到后续环节的性能表现。它强迫读者跳出单一算法的思维定式，去构建一个完整、高效的处理流水线。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计非常吸引人，封面采用了深邃的蓝色调，配以抽象的、仿佛电路板纹理的图案，立刻就能感受到一种前沿科技的氛围。内页纸张的质感也相当出色，印刷清晰，文字排版疏密有致，阅读起来非常舒适，即便是长时间的盯着屏幕或者书页看，眼睛也不会感到特别疲劳。我特别欣赏作者在内容组织上的匠心独运，虽然主题是关于图像处理的，但作者并没有将内容堆砌成一本枯燥的教科书。相反，章节的过渡非常自然流畅，从基础概念的建立到高级算法的深入剖析，每一步都像是在带领读者攀登一座知识的高峰，让人有一种“原来如此”的豁然开朗感。特别是开篇对历史脉络的梳理，简明扼要地勾勒出了数字图像处理领域从萌芽到现在的关键节点，为后续复杂内容的理解打下了坚实的基础。这本书的图例和案例选择也极其精妙，不仅仅是标准的学术示例，还穿插了一些实际工业应用中的疑难杂症分析，这对于想将理论应用于实践的工程师来说，无疑是极大的加分项。整体而言，这本书在视觉呈现和阅读体验上达到了一个非常高的水准，让人愿意捧在手里细细品味，而非仅仅当作工具书来查阅。

评分☆☆☆☆☆

这本书对我个人职业发展产生了深远的影响，它不单单是传授知识，更像是在塑造一种解决问题的思维模式。尤其是关于图像质量评价指标（如SSIM、VIF等）的深入分析，它促使我重新审视了过去项目中那些看似“足够好”的主观评估标准。作者详细对比了人类视觉系统（HVS）模型在不同失真类型下的拟合效果，这让我意识到，在开发面向用户的视觉算法时，选择恰当的客观评价标准是和算法本身同等重要的挑战。书中对高级特征提取方法（如SIFT/SURF的变种及其在三维重建中的应用扩展）的讨论，更是拓宽了我对机器感知能力的理解边界。读完之后，我感觉自己的知识库被系统地“重构”了一遍，那些过去零散的、通过不同来源拼凑起来的知识点，终于在这个体系中找到了它们应有的位置，形成了一个坚固的理论基石，这对于未来的技术创新和难题攻克至关重要。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本著作，我最大的感受是其内容的深度与广度令人惊叹，它绝对不是那种蜻蜓点水、浮于表面的入门读物。作者在论述诸如小波变换、多尺度分析这些复杂数学工具时，能够深入浅出地剖析其背后的物理意义和信息论基础，而不是仅仅停留在公式的罗列上。我特别留意了关于图像去噪和增强的章节，不同于其他书籍往往只介绍几种经典方法，本书系统地对比了基于统计模型的滤波、基于变换域的处理，乃至近年来新兴的深度学习驱动的去噪框架，并且对每种方法的适用场景、计算复杂度以及在不同噪声模型下的鲁棒性进行了细致的比较分析。这种全景式的视角，使得读者不仅知其“然”，更知其“所以然”。对于有一定基础的读者来说，这本书提供的算法细节和理论推导深度足以支撑他们在研究或开发中面对真正的技术挑战，它提供的不仅仅是“食谱”，更是“烹饪哲学”。这种层次感，使得这本书能够跨越初级学习者和资深研究者之间的鸿沟。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格是偏向于严谨和克制的，但恰恰是这种专业性极强的表达，为需要精确理解的读者提供了极大的便利。作者在引入新概念时，习惯于首先给出其严格的数学定义，随后才过渡到直观的解释和应用场景，这种“先立规矩，后谈应用”的结构，对于需要撰写技术报告或进行理论验证的读者来说，是不可或缺的宝贵财富。我发现在处理图像复原和超分辨率重建的部分时，作者对模型假设的阐述非常审慎，清楚地指明了每种方法建立在哪一类先验知识之上，这避免了读者在实际应用中盲目套用模型而导致效果不佳的风险。此外，书中对计算效率的讨论也显得尤为实在，很多算法的优化策略和并行化思路都被一并提及，这在当前追求实时处理能力的业界环境中，显得尤为贴心和实用。它成功地在理论的纯粹性和工程的实用性之间找到了一个精准的平衡点。