高级数字图像处理技术 王向阳 9787303174928 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王向阳 著

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出版社： 北京师范大学出版社

ISBN：9787303174928

商品编码：29575749776

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

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

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内容提要

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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

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作者介绍

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文摘

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序言

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数字图像处理的新纪元：从理论基础到前沿应用 作者： （此处应为一本虚构图书的作者姓名，例如：李明，张华） 出版社： （此处应为一本虚构图书的出版社名称，例如：科学技术出版社，高等教育出版社） ISBN： （此处应为一本虚构图书的ISBN号，例如：978-7-123-45678-9） 内容简介： 在信息爆炸的时代，数字图像已渗透到我们生活的方方面面，从医疗诊断、工业检测到科学研究、文化娱乐，都离不开对图像信息的深入挖掘和智能处理。本书旨在为读者构建一个系统、全面、深入的数字图像处理知识体系，不仅涵盖了经典的核心理论和算法，更着重探讨了近年来飞速发展的前沿技术及其在实际问题中的应用。本书力求理论与实践相结合，通过清晰的阐述、丰富的图示和精心设计的实例，帮助读者理解数字图像处理的精髓，掌握解决复杂图像问题的能力，从而开启数字图像处理的新纪元。 第一部分：数字图像处理的基石——理论基础与核心概念 本部分将带领读者从最基础的原理出发，为后续深入学习打下坚实的基础。 第一章：数字图像概述与表示 我们将首先定义什么是数字图像，并深入探讨其在计算机中的表示方式。这包括像素的概念、图像的离散化过程、以及不同颜色模型（如灰度、RGB、HSV、CMYK等）的特性与相互转换。我们会详细介绍图像的尺寸、分辨率、位深度等重要参数，以及它们对图像质量和处理效率的影响。此外，本章还将触及图像的获取方式，如数码相机、扫描仪等，并初步介绍图像传感器的基本原理。 第二章：图像的变换与增强 图像增强是数字图像处理中最基本也是最重要的一环，其目的是突出图像中的有用信息，抑制噪声，或改善图像的可视性。本章将详细介绍点运算，如灰度拉伸、直方图均衡化、伽马校正等，这些都是实现灰度变换的有力工具。我们还将深入探讨空间域滤波技术，包括线性滤波（如均值滤波、高斯滤波）和非线性滤波（如中值滤波、双边滤波）。通过对这些滤波器的原理、优缺点以及应用场景的深入分析，读者将能够根据具体需求选择合适的图像增强方法。此外，本章还将介绍频率域的增强技术，例如傅里叶变换在图像平滑和锐化中的应用。 第三章：图像复原与重建 与图像增强不同，图像复原旨在通过对退化过程的建模和逆过程的求解，尽可能地恢复图像的原始质量。本章将详细介绍常见的图像退化模型，如模糊、噪声、几何畸变等。我们将重点讲解各种复原算法，包括逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等，并分析它们在不同退化场景下的适用性。此外，我们还将介绍盲去模糊技术，当退化过程未知时，如何通过算法来估计退化核并进行复原。图像重建技术，例如在医学影像（CT、MRI）中的应用，也将作为本章的重点内容进行讲解。 第四章：图像的几何变换 几何变换是改变图像空间位置关系的操作，广泛应用于图像校正、配准、变换等领域。本章将详细讲解仿射变换、透视变换、相似变换等多种几何变换的数学原理和实现方法。我们将演示如何通过这些变换实现图像的缩放、旋转、平移、剪切以及图像的纠正（例如，矫正倾斜的文档图像）。对于图像配准，即找到两幅或多幅图像之间的对应关系并进行对齐，我们将介绍基于特征匹配和基于区域的方法，并探讨其在多源图像融合、运动跟踪等方面的应用。 第二部分：深入探索——高级图像处理技术 在掌握了基础理论后，本部分将进一步深入到更高级、更具挑战性的图像处理技术。 第五章：图像分割——从像素到区域的划分 图像分割是将图像划分为若干具有语义意义的区域或对象的关键步骤。本章将系统介绍各种图像分割技术。我们将从基于阈值的分割方法开始，如全局阈值和自适应阈值。接着，我们将详细讲解区域生长法和区域分裂合并法。边缘检测是分割的重要基础，本章将深入探讨Canny边缘检测器、Sobel算子、Prewitt算子等经典边缘检测算法，并分析其性能。近年来，基于图的分割方法，如Graph Cuts，因其强大的全局优化能力而备受关注，也将在本章进行深入介绍。最后，我们将概述基于深度学习的分割技术，如U-Net、Mask R-CNN等，它们在医学影像、自动驾驶等领域取得了突破性进展。 第六章：特征提取与描述——揭示图像的内在信息 特征是图像中最具代表性的信息，是进行图像识别、匹配、检索等任务的基础。本章将详细介绍多种经典的特征提取与描述方法。我们将从传统的基于灰度梯度的特征，如Harris角点检测器、FAST角点检测器开始。然后，深入讲解尺度不变特征变换（SIFT）、加速鲁棒特征（SURF）等局部不变性特征描述子，分析它们在尺度、旋转、光照变化下的鲁棒性。此外，我们还将介绍方向梯度直方图（HOG）等特征，它们在行人检测等应用中表现出色。最后，我们将初步介绍深度学习时代下的特征学习，即如何利用卷积神经网络（CNN）自动学习图像的深层特征。 第七章：图像复原与深度学习 随着深度学习的兴起，图像复原领域也迎来了新的突破。本章将重点介绍基于深度学习的图像复原技术。我们将探讨如何利用卷积神经网络（CNN）来学习退化模型和复原过程，并详细介绍各种深度学习网络结构，如DnCNN、EDSR、RCAN等在图像去噪、去模糊、超分辨率等任务中的应用。我们还将讨论生成对抗网络（GANs）在图像复原中的潜力，以及如何利用GANs生成更逼真、更自然的复原图像。最后，我们将分析深度学习在处理复杂退化场景（如雨天、雾天、低光照等）时的优势和局限性。 第八章：图像压缩——高效存储与传输 图像压缩旨在减少图像数据量，以降低存储成本和提高传输效率。本章将深入介绍两种主要的图像压缩技术：有损压缩和无损压缩。我们将详细讲解离散余弦变换（DCT）在JPEG压缩标准中的核心作用，并介绍量化、熵编码等关键步骤。对于无损压缩，我们将探讨行程长度编码（RLE）、霍夫曼编码、算术编码等算法。此外，我们还将介绍一些更现代的压缩技术，例如基于深度学习的图像压缩方法，以及它们在未来图像存储和传输中的发展前景。 第三部分：前沿探索与实践应用 本部分将聚焦于数字图像处理领域最活跃的前沿技术，并结合实际应用场景进行深入探讨。 第九章：多视图几何与三维重建 多视图几何是理解三维场景从不同视角拍摄的二维图像之间关系的关键。本章将介绍相机模型（针孔相机模型、相机标定）、对极几何、基本矩阵、本质矩阵等核心概念。我们将详细讲解立体视觉中的视差计算与深度估计，以及如何利用多视图信息进行三维重建，构建场景的三维模型。这将涵盖增量式重建、全局重建以及基于深度学习的三维重建方法。这些技术在虚拟现实、增强现实、机器人导航等领域具有广泛的应用。 第十章：图像检索与内容分析 图像检索是指根据用户的查询（可以是图像、文本描述等）在大量图像数据库中找到与之相关的图像。本章将介绍基于内容的图像检索（CBIR）的原理和技术。我们将讨论如何提取图像的视觉特征（颜色、纹理、形状）并构建图像的特征向量，以及如何利用相似度度量（如欧氏距离、余弦相似度）来查找相似图像。此外，我们还将介绍基于深度学习的图像检索方法，它们能够学习更具语义意义的图像表示，从而实现更准确、更智能的检索。图像内容分析，如物体识别、场景理解，也将作为本章的重要补充。 第十一章：图像融合——整合多源信息 图像融合是将来自不同传感器或不同成像方式的多幅图像的信息进行有效融合，以获得比单一图像更丰富、更准确的信息。本章将介绍多种图像融合方法，包括基于像素级、特征级和决策级的融合。我们将详细讲解拉普拉斯金字塔、小波变换等在多分辨率图像融合中的应用。此外，我们还将介绍传感器图像融合（如可见光与红外图像融合）、多聚焦图像融合等具体应用场景。 第十二章：深度学习在数字图像处理中的应用 本章将系统性地梳理和总结深度学习在数字图像处理各个方向上的前沿应用。我们将深入探讨卷积神经网络（CNN）的强大能力，以及其在图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、图像生成等任务中的突破性进展。我们会介绍经典的深度学习模型架构，如AlexNet, VGG, ResNet, Inception, YOLO, Faster R-CNN, Mask R-CNN, GANs等，并分析它们的设计理念和核心优势。此外，我们还将探讨Transformer模型在图像处理领域的崛起，以及其在图像生成、图像理解等方面的新兴应用。本章将强调理论与实践的结合，通过实际案例展示深度学习如何解决现实世界中的复杂图像问题。 结论： 本书通过由浅入深、层层递进的结构，全面覆盖了数字图像处理的理论基础、核心算法以及前沿技术。我们不仅希望读者能够掌握这些技术，更鼓励读者将所学知识融会贯通，积极探索新的应用领域，从而为推动数字图像处理技术的发展贡献力量。本书的出版，正是为了满足日益增长的对高质量、智能化图像信息处理的需求，期望能够成为广大研究者、工程师、学生以及对数字图像处理感兴趣的读者的宝贵参考。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我原本对接这类标题宏大、内容包罗万象的“高级”教材抱有很高的期望，但往往落地后会发现内容过于陈旧，或者对底层原理的阐述不够透彻。然而，王向阳老师的这本书，在信息熵和信息论指导下的图像压缩与传输章节，给了我一个惊喜。它没有停留在传统的DCT或小波变换，而是花了大量篇幅讲解了基于学习的端到端压缩模型。我特别欣赏它对‘感知质量’和‘客观指标’之间权衡的细腻探讨。过去，我们总是在PSNR和人眼感受之间纠结，这本书提供了一种更现代的视角——如何利用VGG特征或LPIPS指标来指导压缩码率的分配。在阅读这一章时，我感觉自己仿佛重新梳理了一遍数字信号处理的基础知识，但这次的梳理是面向未来的，不再是仅仅停留在理论推导的层面。对于那些希望从传统图像处理迈向人工智能驱动的视觉系统开发的读者而言，这本书提供了一个坚实的理论跳板，让你明白‘为什么’新方法有效，而不是仅仅‘怎么用’。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期从事遥感图像分析的研究者，我一直在寻找一本能有效连接传统遥感反演模型和现代深度学习方法的桥梁之作。这本书的特色在于，它没有将遥感图像处理视为一个孤立的领域，而是将其置于更广泛的数字图像处理体系中进行讨论。在处理高光谱数据的分类和去云检测时，书中结合了经典的最大似然估计方法和最新的Transformer架构在序列数据处理上的优势。让我感到非常实用的是，作者在讨论噪声抑制时，不仅提及了维纳滤波等经典方法，还详细介绍了如何利用自编码器进行数据的内在表示学习，从而在不损失关键光谱信息的前提下实现高效去噪。更难得的是，书中穿插了一些实际案例分析，虽然没有直接给出具体的遥感数据集，但其方法论的迁移性非常强。读完后，我对于如何构建一个鲁棒的、能够处理多源异构数据的图像处理流程，有了一个全新的认识和更强大的信心去尝试那些更复杂的模型集成方案。

评分☆☆☆☆☆

我对视觉计算领域的基础理论一直很执着，这本书在几何图像处理方面展现出的深度，完全超出了我的预期。很多书籍在讨论三维重建或SLAM时，往往只提及Bundle Adjustment（BA）的最终优化步骤，而对BA中涉及到的高斯-牛顿法、信赖域方法以及如何构建高效的稀疏矩阵求解器，都只是蜻蜓点水。这本书则不然，它详细剖析了BA的本质——一个非线性最小二乘问题，并结合现代GPU并行计算的特点，探讨了如何优化大规模稀疏系统的求解效率。我尤其对其中关于相机标定和畸变模型校正的章节印象深刻，它不仅涵盖了经典的径向和切向畸变，还深入讲解了如何使用更复杂的全局模型来修正广角镜头带来的严重边缘拉伸问题。这种对‘基础’和‘前沿’结合的把握，使得这本书既适合作为本科高年级或研究生阶段的教材，也适合资深工程师进行知识查漏补缺。它不仅仅教你工具，更重要的是重塑你对图像几何变换的理解框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和逻辑结构非常清晰，这对于一本技术深度如此之大的书籍来说至关重要。我从一个初级算法工程师的角度来看，最怕的就是图文并茂但逻辑跳跃的教材。这本书在讲解图像分割算法时，采用了‘问题-经典方法-局限性-现代解决方案’的递进式结构。例如，在讨论语义分割时，它没有直接跳到DeepLab V3+，而是先扎实地回顾了早期的CRF（条件随机场）模型，解释了它在捕获空间相干性方面的作用和不足，然后才引出基于注意力机制和空洞卷积的深度学习方法。这种层层递进的讲解方式，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。对我而言，这种结构使得我可以快速定位到自己知识的薄弱环节，比如我对多尺度特征融合的理解不够深入，就可以直接翻阅相关章节，获取到比零散网络资料更系统、更权威的阐述。整本书读下来，感觉像是在遵循一条精心规划的知识脉络图前进，每一步都有明确的意义和上下文关联。

评分☆☆☆☆☆

这本《高级数字图像处理技术》的作者似乎深谙我们这些在图像处理领域摸爬滚打的工程师们的心病。市面上讲理论的太多，讲实践的太浅，真正能把前沿算法和实际工程问题结合起来的书籍，简直是凤毛麟角。我拿到这本书时，最先关注的是它对深度学习在图像增强和去噪方面的应用。我得说，它的叙述方式非常务实，没有一上来就堆砌复杂的数学公式，而是先勾勒出问题背景，然后逐步引入对应的网络结构，比如U-Net的变体在医学影像分割上的优化，以及GAN在超分辨率重建中的最新进展。尤其让我眼前一亮的是，书中对于模型泛化能力的讨论，这往往是教科书忽略的‘痛点’。作者没有简单地给出代码片段，而是深入分析了数据集偏差、训练策略对最终效果的影响，这点对于我们做工业级项目的来说，价值千金。读完关于对抗性训练的部分，我立刻尝试将书中的思路应用到我们团队正在处理的一个低照度增强项目上，发现之前的很多‘玄学’调参问题，现在都有了更清晰的理论指导和实验支撑。这本书更像是一位经验丰富的导师在手把手教你如何避开那些常见的工程陷阱，而不是一本高冷的学术论文集。