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陈健美，宋余庆，朱峰 著

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• 数字图像处理
• 图像分析
• 图像处理
• 计算机视觉
• 图像识别
• 模式识别
• 图像分割
• 特征提取
• 图像增强
• 机器视觉

店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 江苏大学出版社

ISBN：9787811309348

商品编码：29713451514

包装：平装

出版时间：2015-03-01

基本信息

书名:数字图像处理与分析

：38.00元

售价：25.8元,便宜12.2元,折扣67

作者:陈健美, 宋余庆, 朱峰,

出版社：江苏大学出版社

出版日期：2015-03-01

ISBN：9787811309348

字数：

页码：276

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

《数字图像处理与分析》是一部系统介绍数字图像的获取、处理与分析、识别及其相关技术的著作。全书共10章，分别为绪论、图像处理数学基础、图像变换、图像增强、图像恢复与重建、图像压缩与编码、图像分割、图像特征与描述、图像挖掘与识别、基于内容图像检索。可分为三个部分，～3章为图像基础部分，介绍有关数字图像的基础知识，主要包括图像及图像处理基本概念、应用领域、成像原理、数学基础知识、图像变换等。第4～6章为第二部分，主要介绍数字图像处理技术，如图像增强、图像压缩与编码、图像恢复与重建。第7～10章为第三部分，主要介绍图像分析与识别技术。

目录

作者介绍

文摘

序言

《光影之境：计算机视觉的奥秘与实践》 内容简介 在信息爆炸的时代，视觉信息作为人类认知世界最直观、最丰富的方式，其重要性日益凸显。从手机中的人脸识别，到自动驾驶汽车的“眼睛”，再到医疗影像的辅助诊断，计算机视觉技术已渗透到我们生活的方方面面，悄无声息地改变着世界的运作模式。然而，隐藏在这些神奇功能背后的，是一门深刻而复杂的科学——计算机视觉。 《光影之境：计算机视觉的奥秘与实践》一书，旨在揭示计算机视觉领域的核心原理、关键技术及其在实际应用中的挑战与机遇。本书并非简单罗列算法，而是从理解“看”的本质出发，循序渐进地引导读者深入探索计算机如何“感知”和“理解”图像与视频。我们相信，只有深刻理解背后的数学模型和物理原理，才能真正掌握这项强大的技术，并灵活运用其解决现实问题。 本书的结构设计兼顾理论深度与实践指导。我们将首先回顾人类视觉系统的基本原理，为理解计算机视觉的设计提供启示。随后，我们将深入探讨图像的形成过程，包括相机模型、投影几何、光照模型等，为后续的图像分析打下坚实基础。 第一部分：图像基础与几何变换 在进入复杂的分析技术之前，扎实的图像基础知识是必不可少的。本部分将详细阐述： 图像的本质： 从离散的像素点到连续的灰度或色彩空间，我们将解析图像在计算机中的表示方式，以及不同颜色模型（如RGB、HSV、CMYK）的特性和应用场景。 相机模型与投影几何： 理解相机如何将三维世界映射到二维平面是计算机视觉的基石。本书将深入介绍针孔相机模型，并解释焦距、主点、畸变等参数的含义。我们会详细推导透视投影和正交投影的数学公式，并探讨它们在摄影测量、三维重建等领域的应用。 几何变换： 图像的几何变换是图像处理中的基本操作。我们将详细介绍平移、旋转、缩放、剪切等二维仿射变换和透视变换，并讲解它们在图像配准、校正、变换等方面的原理和实现方法。读者将学习如何通过矩阵运算来实现这些变换，并理解其对图像特征的影响。 图像增强与复原： 提升图像质量是许多计算机视觉任务的前提。本部分将介绍点运算（如对比度拉伸、直方图均衡化）、空间域滤波（如均值滤波、高斯滤波、中值滤波）以及频率域滤波（如傅里叶变换在去噪和模糊恢复中的应用）等技术。我们还将讨论图像复原中常见的退化模型（如运动模糊、高斯噪声）及其逆滤波、维纳滤波等复原方法。 第二部分：特征提取与描述 要让计算机“理解”图像，首先需要从中提取出有意义的“信息”。本部分将聚焦于关键的特征提取和描述技术： 边缘检测： 边缘是图像中最基本的几何特征，代表了亮度或颜色的急剧变化。我们将详细讲解经典的边缘检测算子，如Sobel、Prewitt、Roberts算子，并深入探讨Canny边缘检测算法的原理，包括高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制和滞后阈值化。 角点检测： 角点是图像中具有显著局部曲率的特征点，对尺度、旋转和光照变化具有较好的鲁棒性。我们将介绍Harris角点检测算法的原理，理解其基于图像自相关函数的思想，并探讨Shi-Tomasi角点检测算法的改进。 尺度空间理论与SIFT/SURF特征： 为了应对图像尺寸和尺度的变化，尺度空间理论应运而生。本部分将深入解析尺度空间理论，并详细介绍两种经典的尺度不变特征提取算法：SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）和SURF（Speeded Up Robust Features）。我们将逐一分解它们的特征点检测、方向分配和描述子生成过程，并分析其在图像匹配、物体识别等领域的强大之处。 局部二值模式（LBP）与HOG特征： 除了点特征，局部纹理和形状信息也至关重要。我们将介绍LBP（Local Binary Pattern）算子，理解其如何编码局部纹理信息，以及其在人脸识别、纹理分析中的应用。随后，我们将深入探讨HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征，解析其如何通过统计图像局部区域的梯度方向直方图来描述形状信息，并了解其在行人检测等任务中的成功。 深度学习时代的特征学习： 随着深度学习的兴起，特征提取的方式发生了革命性的变化。本书将简要介绍卷积神经网络（CNN）如何自动学习图像的层次化特征，并探讨预训练模型在迁移学习中的作用，为读者提供理解现代计算机视觉特征提取方法的视角。 第三部分：图像分割与目标识别 在提取了有意义的特征后，下一步便是将图像划分为有意义的区域，并识别出其中的物体。本部分将重点关注： 阈值分割： 最简单的分割方法是基于灰度阈值。我们将介绍全局阈值和局部阈值（Otsu's方法）的原理，以及如何根据图像特性选择合适的阈值。 区域生长与区域分裂合并： 这些方法基于像素的相似性来构建区域。我们将详细阐述区域生长算法的步骤，以及区域分裂合并策略的逻辑。 图割（Graph Cut）与活动轮廓模型（Active Contours）： 这些方法在处理复杂边界和低对比度区域方面表现出色。我们将介绍图割算法的基本思想，如何将分割问题转化为图的最小割问题，并探讨Active Contours（如Snake模型）如何通过能量最小化来演化曲线以拟合目标轮廓。 聚类算法在图像分割中的应用： K-Means、DBSCAN等聚类算法也可以用于图像分割，将相似的像素点聚集成簇。我们将讲解这些算法的原理及其在图像分割中的具体实现。 传统目标识别方法： 在深度学习之前，基于特征匹配、模板匹配、Adaboost级联分类器等方法曾是目标识别的主流。我们将简要介绍这些方法的原理和局限性。 深度学习在目标检测与分割中的突破： 本部分将重点介绍基于深度学习的目标检测算法，如R-CNN系列（Fast R-CNN, Faster R-CNN）、YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等，分析它们的工作流程和性能优势。同时，我们还将介绍语义分割（如FCN, U-Net）和实例分割（如Mask R-CNN）的最新进展，展现深度学习在识别和理解复杂场景中的强大能力。 第四部分：运动分析与三维视觉 当图像不再是静态的快照，而是动态的序列时，计算机视觉的应用便扩展到了运动感知和三维世界的理解。 光流法： 光流法是估计图像序列中像素运动的常用技术。我们将详细介绍Lucas-Kanade算法和Horn-Schunck算法的原理，理解光流场的含义及其在运动补偿、目标跟踪等方面的应用。 运动估计： 对于视频压缩、动作识别等任务，运动估计至关重要。我们将介绍块匹配算法等基本运动估计方法。 立体视觉与深度估计： 通过两台或多台相机捕捉同一场景，我们可以恢复场景的三维信息。本部分将深入讲解立体匹配的原理，包括视差计算、匹配策略（如块匹配、全局匹配）以及视差图的获取。 三维重建： 从二维图像恢复三维场景的模型是计算机视觉的重要课题。我们将介绍基于SfM（Structure from Motion）和SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的原理，探讨它们如何通过运动信息和特征匹配来同时估计相机位姿和场景结构。 多视角几何： 本部分将介绍对极几何、本征矩阵、本质矩阵和单应性矩阵等概念，理解它们在多视角图像之间的几何约束关系，以及它们在三维重建和姿态估计中的重要作用。 第五部分：应用案例与前沿展望 理论的最终目的是指导实践。《光影之境》的最后部分将通过具体的应用案例，展示计算机视觉的强大魅力，并展望未来的发展趋势： 人脸识别与检测： 从早期的特征点匹配到如今基于深度学习的端到端模型，人脸识别技术的发展历程及其在安防、支付等领域的应用。 自动驾驶： 计算机视觉在自动驾驶中的关键作用，包括环境感知（障碍物检测、车道线检测、交通标志识别）、定位与建图等。 医疗影像分析： 计算机视觉在医学影像（如X光、CT、MRI）中的辅助诊断、病灶检测、手术导航等应用。 增强现实（AR）与虚拟现实（VR）： 计算机视觉技术如何实现虚拟与现实的融合，如物体跟踪、场景理解、姿态估计等。 生成式模型与图像合成： 简要介绍GANs（生成对抗网络）等技术在图像生成、风格迁移等方面的最新进展。 伦理与隐私考量： 随着计算机视觉技术的普及，其带来的伦理和隐私问题也日益突出，本书将引发读者对这些问题的思考。 《光影之境：计算机视觉的奥秘与实践》旨在为读者构建一个全面、深入的计算机视觉知识体系。本书不仅会提供严谨的理论推导和清晰的算法阐述，还会结合大量的图示和示例，帮助读者理解抽象的概念。我们鼓励读者动手实践，通过编程实现书中的算法，从而真正掌握计算机视觉的核心技术。本书适合计算机科学、电子工程、人工智能等相关专业的学生、研究人员以及对计算机视觉技术充满兴趣的广大开发者。希望本书能够激发您探索光影世界的无限可能，掌握用“智慧的眼睛”洞察世界的强大力量。

评分☆☆☆☆☆

这本号称《数字图像处理与分析》的书，实在让人摸不着头脑。我本来是想找一本能系统梳理从基础数字信号处理到高级图像识别算法的书籍，结果翻开它，感觉就像误入了一座结构混乱的博物馆。书里塞满了各种晦涩难懂的数学推导，那些关于傅里叶变换、小波分解的章节，如果不是有着深厚的理论功底，简直就是天书。更要命的是，它似乎对“实际应用”这件事不屑一顾，几乎看不到任何关于Matlab或Python代码示例的痕迹，更别提如何将那些复杂的理论应用到实际的医学影像分析、遥感制图或者工业检测中去。读完一半，我更困惑了——图像处理的“处理”环节讲得过于抽象，而“分析”部分又缺乏深度，仿佛只是机械地堆砌了各种定义和公式，却没能构建出一个清晰的知识脉络。对于一个希望通过这本书搭建起实践框架的工程师来说，这本书更像是一本高深的理论参考手册，而不是一本能带着我从零到一解决问题的实用指南。它的逻辑跳跃性太大，从某个滤波器的介绍直接跳到概率密度函数的讨论，中间的衔接显得生硬而突兀，让人很难跟上作者的思路。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的期待值本来挺高，毕竟书名听起来就涵盖了从底层技术到上层应用的广阔范围。然而，阅读体验简直像是在攀登一座陡峭的山峰，但山顶却始终笼罩在迷雾之中。这本书在对图像基础概念的描述上显得格外啰嗦和陈旧，仿佛还是停留在上个世纪的技术层面。对于诸如边缘检测、图像增强这类基础操作，它花了大量的篇幅去解释那些早已被更高效算法取代的经典方法，对于深度学习在图像分析领域掀起的革命性变革，几乎只是一笔带过，或者干脆避而不谈。这种对前沿技术的“选择性失明”，使得这本书的实用价值大打折扣。我更希望看到的是如何用现代的框架去理解和改进传统的算法，而不是沉溺于历史的细节中无法自拔。此外，书中的插图质量也令人不敢恭维，许多关键的示意图模糊不清，色彩失真，完全没有起到辅助理解的作用，反而成了阅读的障碍。这不禁让人怀疑，编辑和审校环节是否足够严谨。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格极其平铺直叙，缺乏一种引人入胜的引导力，读起来枯燥乏味，需要极强的毅力才能坚持下去。它更像是一份技术文档的汇编，而不是一本精心编写的教材。作者似乎默认读者已经具备了相当的先验知识，对“为什么”和“如何做”的解释都显得敷衍了事。比如，当引入一个复杂的特征提取算法时，它直接给出了最终的数学表达，却跳过了设计这个算法的初衷、它试图解决的具体问题以及它相对于其他方法的优势和劣势的对比分析。这种“黑箱式”的教学方式，极大地削弱了读者的探索欲望。我常常需要在阅读完一个章节后，花费大量时间去查阅其他资料，来理解作者在特定环节到底想表达的核心思想。整本书的阅读体验，更像是在进行一项枯燥的体力劳动，而不是一次富有启发性的知识探索之旅。它似乎更关注于知识点的覆盖面，却牺牲了知识传递的有效性和趣味性。

评分☆☆☆☆☆

这本书在章节安排上存在着明显的逻辑错位，让人感到非常困惑。比如，它在非常靠前的位置就开始深入讨论高级的模式识别理论，而关于图像的噪声模型、基本的噪声抑制技术，却被安排在了接近全书末尾的附录部分。这种倒置的结构，使得初学者在面对复杂理论时，缺乏必要的底层工具和概念支撑，自然难以理解其精髓。我试图将它作为自学材料，却发现自己不得不频繁地在不同章节间来回翻阅，试图拼凑出一个完整的学习路径。更令人失望的是，书中对于各种算法的性能评估标准——比如信噪比的计算、均方误差的意义——都没有给予足够的重视，这对于一个强调“分析”的书来说，是不可接受的疏忽。没有量化的指标，一切讨论都成了空中楼阁，无法进行客观的比较和选择。这本书似乎更像是一个研究人员的个人笔记集合，未经系统的梳理和重构，直接推向了市场。

评分☆☆☆☆☆

从排版和校对的角度来看，这本书暴露出的问题也不少，虽然这或许是次要的，但对于一本严谨的学术书籍而言，确实影响了整体观感。页码的引用偶尔出现错误，导致读者在查找特定术语时会浪费时间。更严重的是，书中的专业术语翻译似乎存在不一致的情况，同一个英文概念在不同章节被赋予了不同的中文名称，这在需要精确对照原文进行学习时，造成了不必要的混淆。比如，对于“稀疏表示”这个概念，一会儿用A术语，一会儿又用B术语，让人不得不猜测作者是否在不同阶段采用了不同的参考资料。此外，虽然我并未深究代码实现，但从书中的描述来看，对于一些关键公式的推导，似乎存在笔误或简化过度的问题，这些小瑕疵累积起来，极大地削弱了读者对作者专业性的信任感。这本书给我的感觉是，它试图面面俱到，但最终却在细节的打磨上功亏一篑，留下了一个结构松散、细节有待推敲的遗憾成品。