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吴娱 编

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店铺： 土星图书专营店

出版社： 北京邮电大学

ISBN：9787563552719

商品编码：29708561759

开本：16

出版时间：2017-10-01

基本信息

• 商品名称：数字图像处理
• 作者：编者:吴娱
• 定价：49
• 出版社：北京邮电大学
• ISBN号：9787563552719

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2017-10-01
• 印刷时间：2017-10-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：平装
• 页数：311
• 字数：501千字

《数字图像处理》 内容提要 本书旨在为读者提供一个全面、深入的数字图像处理知识体系。从基础概念出发，逐步引导读者理解图像的本质，以及如何通过一系列数学和算法工具对其进行分析、增强、复原和分割。本书不仅涵盖了传统的核心处理技术，还探讨了近年来迅速发展的先进方法，力求为读者搭建起理论与实践的桥梁。 第一部分：图像基础与预处理 本部分将从最根本的层面剖析数字图像。我们将详细介绍数字图像的组成——像素，以及像素的表示方式，包括灰度图像、彩色图像（RGB、HSV等模型）的构成和转换。读者将理解图像的灰度级、分辨率、位深度等关键参数对图像信息的影响。 紧接着，我们会深入探讨图像的二维傅立叶变换及其在图像处理中的重要性。通过傅立叶变换，我们可以将图像从空间域转换到频率域，从而理解图像中的低频成分（全局特征、缓慢变化）和高频成分（边缘、细节、噪声）。我们将详细讲解傅立叶变换的性质、二维离散傅立叶变换（DFT）的计算方法，以及如何在频率域进行滤波，例如低通滤波以平滑图像，高通滤波以增强边缘。 图像增强是数字图像处理中的核心环节，旨在提升图像的视觉质量或为后续分析做准备。本部分将详细讲解一系列图像增强技术。我们从灰度变换入手，介绍线性变换（如对比度拉伸）和非线性变换（如伽马校正）如何调整图像的亮度与对比度，使其更符合人眼感知或方便后续分析。然后，我们将重点介绍直方图均衡化，这是一种自动调整图像灰度分布以扩大动态范围，从而增强图像整体对比度的强大技术。 在空间域滤波方面，我们将深入研究卷积操作，这是理解滤波器工作原理的关键。读者将学习到各种类型空间滤波器： 邻域平均滤波器（均值滤波器）： 如何通过平均邻域像素值来减少噪声，但同时也会模糊图像细节。 高斯滤波器： 一种更平滑的低通滤波器，通过高斯函数作为核进行卷积，能有效抑制噪声同时保留更多图像结构。 中值滤波器： 一种非线性滤波器，特别擅长去除椒盐噪声（脉冲噪声），且能较好地保留边缘，这是其区别于线性滤波器的重要特性。 边缘检测滤波器： 如Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子等，它们通过计算像素灰度梯度的近似值来检测图像中的边缘。我们将分析这些算子的原理、计算方法以及它们的优缺点。 拉普拉斯算子： 一种二阶微分算子，对图像中的突变（如边缘）非常敏感，常用于图像锐化和边缘检测。 在频率域滤波方面，我们将再次回到傅立叶变换。在频率域，我们可以设计各种滤波器来修改图像的频率成分。 理想低通、高通、带通滤波器： 概念上简单，直接截断或保留特定频率范围，但容易产生振铃效应。 Butterworth低通、高通、带通滤波器： 相比理想滤波器，其过渡带更平滑，能有效减少振铃效应。 高斯低通、高通滤波器： 在频率域应用高斯函数，提供最平滑的过渡，是常用的频率域滤波方法。 同态滤波： 用于同时处理图像的照度和反射分量，特别适用于改善光照不均的图像。 此外，本部分还将触及图像复原，即尝试恢复因各种原因（如模糊、噪声）而退化的图像。我们将介绍点扩散函数（PSF）和退化模型，以及逆滤波、维纳滤波等基本复原技术，并讨论它们在处理不同类型退化时的局限性。 第二部分：图像分析与分割 本部分将把重点从图像的增强和复原转移到图像的分析和理解上。我们将学习如何从图像中提取有意义的信息，以及如何将图像分割成不同的区域，以识别和定位感兴趣的对象。 图像分割是根据图像的某些特性（如灰度、颜色、纹理）将图像划分为若干个互不重叠的区域（或称为对象和背景）。本部分将详细介绍多种经典的图像分割技术： 基于阈值的方法： 这是最简单也是最常用的分割方法之一。我们将深入讲解全局阈值选择（如Otsu方法，基于最大类间方差准则）和局部阈值选择（自适应阈值），以及阈值分割在二值化图像中的应用。 区域生长法： 根据预设的种子点和相似性准则，逐步将相邻的相似像素合并到区域中。我们将分析区域生长的相似性判据（如灰度差、颜色差）和停止准则。 基于边缘的分割： 利用边缘检测的结果，将连续的边缘围成的区域作为分割对象。我们将讨论如何连接不完整的边缘，形成封闭的边界。 分水岭算法： 一种强大的分割技术，将图像看作地形图，根据灰度值的高度进行分割，常用于分离相互接触的物体。我们将详细讲解分水岭算法的原理、构建方法（如梯度图像）以及存在的问题（如过度分割）和解决方案。 阈值分割的扩展： 颜色空间中的阈值分割，如何利用HSV、LAB等颜色空间进行更精细的分割。 特征提取是图像分析的核心，目的是从分割出的区域或整个图像中提取出能够描述图像内容的特征。本部分将介绍多种重要的特征提取技术： 边界描述： 如何对目标的边界进行定量描述，包括链码、多边形近似、傅立叶描述子等，用于形状的识别和匹配。 区域描述： 如何描述图像区域的整体属性，如面积、周长、质心、方向、矩（如Hu不变矩）等，用于形状的分类和识别。 纹理特征： 纹理是图像的重要组成部分，描述了图像表面的微观结构。我们将介绍多种纹理描述方法，包括灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）、Gabor滤波器等，用于识别和分类具有不同纹理的区域。 角点检测： 角点是图像中具有显著局部变化的像素点，通常是物体的重要标志。我们将介绍Harris角点检测算法、Shi-Tomasi角点检测算法等，并讨论角点在特征匹配和物体跟踪中的作用。 SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）和SURF（Speeded Up Robust Features）等尺度不变特征描述符： 这些是后来发展起来的更强大的特征提取方法，能够提取在尺度、旋转和一定程度的光照变化下保持不变的特征点，在物体识别和图像检索中发挥着关键作用。 形态学图像处理是一类基于图像中物体形状的集合操作，特别适用于处理二值图像和灰度图像的形状特征。本部分将详细介绍： 基本形态学操作： 腐蚀 (Erosion)： 作用是缩小物体，去除小的突出部分。 膨胀 (Dilation)： 作用是扩大物体，填补小的空洞。 复合形态学操作： 开运算 (Opening)： 先腐蚀后膨胀，用于去除小的噪声点和细小的连接。 闭运算 (Closing)： 先膨胀后腐蚀，用于填补小的孔洞和连接断开的区域。 其他形态学操作： 骨架提取、边界提取、击中/未击中变换、区域填充等。 灰度形态学： 将形态学操作扩展到灰度图像，用于处理灰度图像的形状和结构。 第三部分：高级主题与应用 本部分将进一步拓展读者的视野，介绍一些更高级的数字图像处理技术，并探讨其在实际领域的应用。 图像复原的进一步探讨： 盲复原 (Blind Deconvolution)： 在不知道退化函数（PSF）的情况下，同时估计退化函数和原始图像，这是一个更具挑战性的问题。 基于学习的复原方法： 利用机器学习技术，从大量数据中学习退化和复原的映射关系，实现更优的复原效果。 图像变换与表示： 小波变换 (Wavelet Transform)： 相比傅立叶变换，小波变换在时间和频率上都有局部性，能够更好地捕捉图像中的瞬态信息和细节，在图像压缩、去噪、特征提取等方面有广泛应用。我们将介绍一维和二维小波变换的基本原理，以及多分辨率分析。 Radon变换和Hough变换： Radon变换： 将图像投影到不同方向，常用于医学图像（如CT扫描）的重建。 Hough变换： 用于检测图像中的直线、圆等特定形状，通过将图像空间中的点映射到参数空间进行检测。 图像压缩： 无损压缩： 如Huffman编码、Lempel-Ziv编码，保证图像信息不丢失。 有损压缩： 如JPEG标准，利用人眼对某些信息的敏感度较低的特性，通过量化和编码去除冗余信息，实现高压缩比。我们将重点介绍离散余弦变换（DCT）在JPEG压缩中的作用。 运动分析与视频处理： 光流法 (Optical Flow)： 估计图像序列中像素的运动矢量，用于分析物体运动、场景流。 视频去噪、运动估计和补偿： 针对视频序列的特点进行处理，以提高视频质量或减少存储量。 图像识别与计算机视觉基础： 模板匹配： 在图像中寻找与给定模板相似的区域。 物体识别的基础： 介绍基于特征匹配、分类器（如SVM、神经网络）的简单物体识别思路。 图像检索： 根据内容检索相似的图像。 其他先进主题： 图像融合： 将来自不同传感器或不同模态的图像信息进行融合，以获得更丰富、更准确的信息。 医学图像处理： MRI、CT、X光等医学图像的增强、分割、三维重建。 遥感图像处理： 地理空间信息的提取、变化检测、分类。 本书的特点： 循序渐进的知识结构： 从基础概念到高级应用，逐步深入，适合不同层次的读者。 理论与实践结合： 既有严谨的数学原理讲解，也穿插算法的实现思路和应用场景。 丰富的案例分析： 通过具体例子说明算法的原理和效果。 强调核心概念： 聚焦于数字图像处理中最常用、最有效的方法。 为进一步学习奠定基础： 为读者深入研究计算机视觉、模式识别等相关领域打下坚实基础。 通过阅读本书，读者将能够系统地掌握数字图像处理的理论知识，理解各种算法的原理和适用范围，并能够将其应用于解决实际问题。无论是希望入门数字图像处理的初学者，还是希望深化理解的在校学生和研究人员，亦或是需要在工作中应用图像处理技术的工程师，本书都将是您宝贵的参考。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，我立刻感受到一种扑面而来的技术气息，它更像是一本为实践者量身定做的“工具箱”，而非单纯的学术论文集。内容的选择非常贴合当前工业界的需求，许多章节都详细阐述了特定算法在实际应用中可能遇到的挑战和相应的优化策略。例如，在讨论图像增强部分时，书中没有满足于介绍标准的直方图均衡化，而是深入探讨了局部对比度增强方法（如拉普拉斯金字塔方法），并给出了在医疗影像增强场景下的具体参数调整建议。这种“知其然，并知其所以然”的写作风格，对于我们这些需要将理论快速转化为生产力的专业人士来说，简直是福音。排版和插图的质量也值得称赞，即便是复杂的算法流程图，也绘制得清晰明了，极大地提高了阅读效率，避免了在阅读过程中因为图表晦涩而产生的挫败感。这本书真正做到了理论指导实践的完美结合。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体印象是极为现代且与时俱进。它没有沉溺于老旧的、已被淘汰的图像处理技术，而是将大量的篇幅投入到了新兴的领域和前沿技术上。尤其是在涉及模式识别和机器学习与图像处理交叉的部分，内容组织得非常精炼且富有洞察力。作者成功地将深度学习在图像分割和目标检测中的最新进展，以一种系统性的方式融入到传统的图像处理框架之中，这使得这本书不仅仅局限于经典的数字处理范畴，更像是连接传统与未来的桥梁。书中对卷积神经网络（CNN）在图像去噪和超分辨率重建中的应用探讨，显示出作者对行业前沿的敏锐捕捉。阅读这些章节时，我感觉自己正在直接与最新的研究成果对话，而不是在阅读一本滞后的教科书。对于期望紧跟技术潮流的读者来说，这一点至关重要。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的阅读体验如同攀登一座知识的高峰，需要极大的毅力和专注力。它的理论深度已经超出了我预期的入门级读物范畴。作者似乎对每一个细节都不放过，力求挖掘到算法背后的数学根源。我花了相当长的时间来消化关于非线性滤波和形态学操作的那几章，书中对数学形态学中“腐蚀”与“膨胀”操作的集合论基础进行了近乎于溯源的探讨，这对于我理解这些操作的本质性区别非常有帮助，但对于初学者来说，可能会感到有些吃力。不过，正是这种深入骨髓的探讨，使得这本书的参考价值得以长久保持。它不是那种读完一遍就可以束之高阁的书籍，更像是需要时常翻阅，从中汲取新理解的“圣经”。对于那些追求学术深度，希望在算法上有突破性研究的人而言，这本书提供的理论深度是无可替代的。

评分☆☆☆☆☆

从排版和结构上看，这本书的设计颇具匠心，它体现了一种注重用户体验的编撰思路。每章的末尾都设置了“本章小结”和“思考题”，这种设计极大地促进了主动学习。更值得称赞的是，作者似乎非常体贴读者的学习路径，在某些复杂概念引入时，会穿插一些“历史背景”或“应用趣闻”的小插曲，这些内容虽然不是核心算法，却能有效缓解长时间阅读技术文档带来的疲劳感，使阅读过程变得更加人性化和轻松。例如，在介绍早期的边缘检测算子时，穿插讲述了它们诞生的历史背景，这使得冰冷的算法背后有了温度。这种张弛有度的内容编排，让这本书在保持其专业深度的同时，也兼顾了读者的心智负荷，使得长时间的研读变得不再那么枯燥乏味。它无疑是一部兼顾了学术严谨性与阅读舒适度的佳作。

评分☆☆☆☆☆

这本关于图像处理的著作，初看之下，其内容的广度与深度着实令人惊叹。作者似乎倾注了大量心血，试图勾勒出一个全面且详尽的图像处理知识体系。从基础的图像采集与量化，到复杂的高级分析与识别技术，每一个环节都力求做到条分缕析。我尤其欣赏它在理论推导上的严谨性，很多晦涩的数学概念，通过配图和实例的辅助，变得清晰易懂。例如，在讲解傅里叶变换在图像去噪中的应用时，书中不仅给出了推导公式，还配上了不同频率滤波器的效果对比图，这种直观的呈现方式极大地降低了读者的理解门槛。对于那些希望系统性掌握该领域核心算法的工程师或研究生来说，这本书无疑是一本极具价值的参考手册。它不是那种浮光掠影的入门读物，而是要求读者投入时间和精力去深入钻研的“硬核”教材。章节之间的逻辑衔接也处理得非常流畅，一步步引导读者从基础迈向高级，构建起坚实的知识框架。