數字圖像處理與分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

繁體網頁||簡體網頁

☆☆☆☆☆

陳健美，宋餘慶，硃峰 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 圖像分析
• 圖像處理
• 計算機視覺
• 圖像識彆
• 模式識彆
• 圖像分割
• 特徵提取
• 圖像增強
• 機器視覺

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 江蘇大學齣版社

ISBN：9787811309348

商品編碼：29713451514

包裝：平裝

齣版時間：2015-03-01

基本信息

書名:數字圖像處理與分析

：38.00元

售價：25.8元,便宜12.2元,摺扣67

作者:陳健美, 宋餘慶, 硃峰,

齣版社：江蘇大學齣版社

齣版日期：2015-03-01

ISBN：9787811309348

字數：

頁碼：276

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

內容提要

《數字圖像處理與分析》是一部係統介紹數字圖像的獲取、處理與分析、識彆及其相關技術的著作。全書共10章，分彆為緒論、圖像處理數學基礎、圖像變換、圖像增強、圖像恢復與重建、圖像壓縮與編碼、圖像分割、圖像特徵與描述、圖像挖掘與識彆、基於內容圖像檢索。可分為三個部分，～3章為圖像基礎部分，介紹有關數字圖像的基礎知識，主要包括圖像及圖像處理基本概念、應用領域、成像原理、數學基礎知識、圖像變換等。第4～6章為第二部分，主要介紹數字圖像處理技術，如圖像增強、圖像壓縮與編碼、圖像恢復與重建。第7～10章為第三部分，主要介紹圖像分析與識彆技術。

目錄

作者介紹

文摘

序言

《光影之境：計算機視覺的奧秘與實踐》 內容簡介 在信息爆炸的時代，視覺信息作為人類認知世界最直觀、最豐富的方式，其重要性日益凸顯。從手機中的人臉識彆，到自動駕駛汽車的“眼睛”，再到醫療影像的輔助診斷，計算機視覺技術已滲透到我們生活的方方麵麵，悄無聲息地改變著世界的運作模式。然而，隱藏在這些神奇功能背後的，是一門深刻而復雜的科學——計算機視覺。 《光影之境：計算機視覺的奧秘與實踐》一書，旨在揭示計算機視覺領域的核心原理、關鍵技術及其在實際應用中的挑戰與機遇。本書並非簡單羅列算法，而是從理解“看”的本質齣發，循序漸進地引導讀者深入探索計算機如何“感知”和“理解”圖像與視頻。我們相信，隻有深刻理解背後的數學模型和物理原理，纔能真正掌握這項強大的技術，並靈活運用其解決現實問題。 本書的結構設計兼顧理論深度與實踐指導。我們將首先迴顧人類視覺係統的基本原理，為理解計算機視覺的設計提供啓示。隨後，我們將深入探討圖像的形成過程，包括相機模型、投影幾何、光照模型等，為後續的圖像分析打下堅實基礎。 第一部分：圖像基礎與幾何變換 在進入復雜的分析技術之前，紮實的圖像基礎知識是必不可少的。本部分將詳細闡述： 圖像的本質： 從離散的像素點到連續的灰度或色彩空間，我們將解析圖像在計算機中的錶示方式，以及不同顔色模型（如RGB、HSV、CMYK）的特性和應用場景。 相機模型與投影幾何： 理解相機如何將三維世界映射到二維平麵是計算機視覺的基石。本書將深入介紹針孔相機模型，並解釋焦距、主點、畸變等參數的含義。我們會詳細推導透視投影和正交投影的數學公式，並探討它們在攝影測量、三維重建等領域的應用。 幾何變換： 圖像的幾何變換是圖像處理中的基本操作。我們將詳細介紹平移、鏇轉、縮放、剪切等二維仿射變換和透視變換，並講解它們在圖像配準、校正、變換等方麵的原理和實現方法。讀者將學習如何通過矩陣運算來實現這些變換，並理解其對圖像特徵的影響。 圖像增強與復原： 提升圖像質量是許多計算機視覺任務的前提。本部分將介紹點運算（如對比度拉伸、直方圖均衡化）、空間域濾波（如均值濾波、高斯濾波、中值濾波）以及頻率域濾波（如傅裏葉變換在去噪和模糊恢復中的應用）等技術。我們還將討論圖像復原中常見的退化模型（如運動模糊、高斯噪聲）及其逆濾波、維納濾波等復原方法。 第二部分：特徵提取與描述 要讓計算機“理解”圖像，首先需要從中提取齣有意義的“信息”。本部分將聚焦於關鍵的特徵提取和描述技術： 邊緣檢測： 邊緣是圖像中最基本的幾何特徵，代錶瞭亮度或顔色的急劇變化。我們將詳細講解經典的邊緣檢測算子，如Sobel、Prewitt、Roberts算子，並深入探討Canny邊緣檢測算法的原理，包括高斯平滑、梯度計算、非極大值抑製和滯後閾值化。 角點檢測： 角點是圖像中具有顯著局部麯率的特徵點，對尺度、鏇轉和光照變化具有較好的魯棒性。我們將介紹Harris角點檢測算法的原理，理解其基於圖像自相關函數的思想，並探討Shi-Tomasi角點檢測算法的改進。 尺度空間理論與SIFT/SURF特徵： 為瞭應對圖像尺寸和尺度的變化，尺度空間理論應運而生。本部分將深入解析尺度空間理論，並詳細介紹兩種經典的尺度不變特徵提取算法：SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）和SURF（Speeded Up Robust Features）。我們將逐一分解它們的特徵點檢測、方嚮分配和描述子生成過程，並分析其在圖像匹配、物體識彆等領域的強大之處。 局部二值模式（LBP）與HOG特徵： 除瞭點特徵，局部紋理和形狀信息也至關重要。我們將介紹LBP（Local Binary Pattern）算子，理解其如何編碼局部紋理信息，以及其在人臉識彆、紋理分析中的應用。隨後，我們將深入探討HOG（Histogram of Oriented Gradients）特徵，解析其如何通過統計圖像局部區域的梯度方嚮直方圖來描述形狀信息，並瞭解其在行人檢測等任務中的成功。 深度學習時代的特徵學習： 隨著深度學習的興起，特徵提取的方式發生瞭革命性的變化。本書將簡要介紹捲積神經網絡（CNN）如何自動學習圖像的層次化特徵，並探討預訓練模型在遷移學習中的作用，為讀者提供理解現代計算機視覺特徵提取方法的視角。 第三部分：圖像分割與目標識彆 在提取瞭有意義的特徵後，下一步便是將圖像劃分為有意義的區域，並識彆齣其中的物體。本部分將重點關注： 閾值分割： 最簡單的分割方法是基於灰度閾值。我們將介紹全局閾值和局部閾值（Otsu's方法）的原理，以及如何根據圖像特性選擇閤適的閾值。 區域生長與區域分裂閤並： 這些方法基於像素的相似性來構建區域。我們將詳細闡述區域生長算法的步驟，以及區域分裂閤並策略的邏輯。 圖割（Graph Cut）與活動輪廓模型（Active Contours）： 這些方法在處理復雜邊界和低對比度區域方麵錶現齣色。我們將介紹圖割算法的基本思想，如何將分割問題轉化為圖的最小割問題，並探討Active Contours（如Snake模型）如何通過能量最小化來演化麯綫以擬閤目標輪廓。 聚類算法在圖像分割中的應用： K-Means、DBSCAN等聚類算法也可以用於圖像分割，將相似的像素點聚集成簇。我們將講解這些算法的原理及其在圖像分割中的具體實現。 傳統目標識彆方法： 在深度學習之前，基於特徵匹配、模闆匹配、Adaboost級聯分類器等方法曾是目標識彆的主流。我們將簡要介紹這些方法的原理和局限性。 深度學習在目標檢測與分割中的突破： 本部分將重點介紹基於深度學習的目標檢測算法，如R-CNN係列（Fast R-CNN, Faster R-CNN）、YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等，分析它們的工作流程和性能優勢。同時，我們還將介紹語義分割（如FCN, U-Net）和實例分割（如Mask R-CNN）的最新進展，展現深度學習在識彆和理解復雜場景中的強大能力。 第四部分：運動分析與三維視覺 當圖像不再是靜態的快照，而是動態的序列時，計算機視覺的應用便擴展到瞭運動感知和三維世界的理解。 光流法： 光流法是估計圖像序列中像素運動的常用技術。我們將詳細介紹Lucas-Kanade算法和Horn-Schunck算法的原理，理解光流場的含義及其在運動補償、目標跟蹤等方麵的應用。 運動估計： 對於視頻壓縮、動作識彆等任務，運動估計至關重要。我們將介紹塊匹配算法等基本運動估計方法。 立體視覺與深度估計： 通過兩颱或多颱相機捕捉同一場景，我們可以恢復場景的三維信息。本部分將深入講解立體匹配的原理，包括視差計算、匹配策略（如塊匹配、全局匹配）以及視差圖的獲取。 三維重建： 從二維圖像恢復三維場景的模型是計算機視覺的重要課題。我們將介紹基於SfM（Structure from Motion）和SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的原理，探討它們如何通過運動信息和特徵匹配來同時估計相機位姿和場景結構。 多視角幾何： 本部分將介紹對極幾何、本徵矩陣、本質矩陣和單應性矩陣等概念，理解它們在多視角圖像之間的幾何約束關係，以及它們在三維重建和姿態估計中的重要作用。 第五部分：應用案例與前沿展望 理論的最終目的是指導實踐。《光影之境》的最後部分將通過具體的應用案例，展示計算機視覺的強大魅力，並展望未來的發展趨勢： 人臉識彆與檢測： 從早期的特徵點匹配到如今基於深度學習的端到端模型，人臉識彆技術的發展曆程及其在安防、支付等領域的應用。 自動駕駛： 計算機視覺在自動駕駛中的關鍵作用，包括環境感知（障礙物檢測、車道綫檢測、交通標誌識彆）、定位與建圖等。 醫療影像分析： 計算機視覺在醫學影像（如X光、CT、MRI）中的輔助診斷、病竈檢測、手術導航等應用。 增強現實（AR）與虛擬現實（VR）： 計算機視覺技術如何實現虛擬與現實的融閤，如物體跟蹤、場景理解、姿態估計等。 生成式模型與圖像閤成： 簡要介紹GANs（生成對抗網絡）等技術在圖像生成、風格遷移等方麵的最新進展。 倫理與隱私考量： 隨著計算機視覺技術的普及，其帶來的倫理和隱私問題也日益突齣，本書將引發讀者對這些問題的思考。 《光影之境：計算機視覺的奧秘與實踐》旨在為讀者構建一個全麵、深入的計算機視覺知識體係。本書不僅會提供嚴謹的理論推導和清晰的算法闡述，還會結閤大量的圖示和示例，幫助讀者理解抽象的概念。我們鼓勵讀者動手實踐，通過編程實現書中的算法，從而真正掌握計算機視覺的核心技術。本書適閤計算機科學、電子工程、人工智能等相關專業的學生、研究人員以及對計算機視覺技術充滿興趣的廣大開發者。希望本書能夠激發您探索光影世界的無限可能，掌握用“智慧的眼睛”洞察世界的強大力量。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的期待值本來挺高，畢竟書名聽起來就涵蓋瞭從底層技術到上層應用的廣闊範圍。然而，閱讀體驗簡直像是在攀登一座陡峭的山峰，但山頂卻始終籠罩在迷霧之中。這本書在對圖像基礎概念的描述上顯得格外囉嗦和陳舊，仿佛還是停留在上個世紀的技術層麵。對於諸如邊緣檢測、圖像增強這類基礎操作，它花瞭大量的篇幅去解釋那些早已被更高效算法取代的經典方法，對於深度學習在圖像分析領域掀起的革命性變革，幾乎隻是一筆帶過，或者乾脆避而不談。這種對前沿技術的“選擇性失明”，使得這本書的實用價值大打摺扣。我更希望看到的是如何用現代的框架去理解和改進傳統的算法，而不是沉溺於曆史的細節中無法自拔。此外，書中的插圖質量也令人不敢恭維，許多關鍵的示意圖模糊不清，色彩失真，完全沒有起到輔助理解的作用，反而成瞭閱讀的障礙。這不禁讓人懷疑，編輯和審校環節是否足夠嚴謹。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事風格極其平鋪直敘，缺乏一種引人入勝的引導力，讀起來枯燥乏味，需要極強的毅力纔能堅持下去。它更像是一份技術文檔的匯編，而不是一本精心編寫的教材。作者似乎默認讀者已經具備瞭相當的先驗知識，對“為什麼”和“如何做”的解釋都顯得敷衍瞭事。比如，當引入一個復雜的特徵提取算法時，它直接給齣瞭最終的數學錶達，卻跳過瞭設計這個算法的初衷、它試圖解決的具體問題以及它相對於其他方法的優勢和劣勢的對比分析。這種“黑箱式”的教學方式，極大地削弱瞭讀者的探索欲望。我常常需要在閱讀完一個章節後，花費大量時間去查閱其他資料，來理解作者在特定環節到底想錶達的核心思想。整本書的閱讀體驗，更像是在進行一項枯燥的體力勞動，而不是一次富有啓發性的知識探索之旅。它似乎更關注於知識點的覆蓋麵，卻犧牲瞭知識傳遞的有效性和趣味性。

評分☆☆☆☆☆

這本書在章節安排上存在著明顯的邏輯錯位，讓人感到非常睏惑。比如，它在非常靠前的位置就開始深入討論高級的模式識彆理論，而關於圖像的噪聲模型、基本的噪聲抑製技術，卻被安排在瞭接近全書末尾的附錄部分。這種倒置的結構，使得初學者在麵對復雜理論時，缺乏必要的底層工具和概念支撐，自然難以理解其精髓。我試圖將它作為自學材料，卻發現自己不得不頻繁地在不同章節間來迴翻閱，試圖拼湊齣一個完整的學習路徑。更令人失望的是，書中對於各種算法的性能評估標準——比如信噪比的計算、均方誤差的意義——都沒有給予足夠的重視，這對於一個強調“分析”的書來說，是不可接受的疏忽。沒有量化的指標，一切討論都成瞭空中樓閣，無法進行客觀的比較和選擇。這本書似乎更像是一個研究人員的個人筆記集閤，未經係統的梳理和重構，直接推嚮瞭市場。

評分☆☆☆☆☆

從排版和校對的角度來看，這本書暴露齣的問題也不少，雖然這或許是次要的，但對於一本嚴謹的學術書籍而言，確實影響瞭整體觀感。頁碼的引用偶爾齣現錯誤，導緻讀者在查找特定術語時會浪費時間。更嚴重的是，書中的專業術語翻譯似乎存在不一緻的情況，同一個英文概念在不同章節被賦予瞭不同的中文名稱，這在需要精確對照原文進行學習時，造成瞭不必要的混淆。比如，對於“稀疏錶示”這個概念，一會兒用A術語，一會兒又用B術語，讓人不得不猜測作者是否在不同階段采用瞭不同的參考資料。此外，雖然我並未深究代碼實現，但從書中的描述來看，對於一些關鍵公式的推導，似乎存在筆誤或簡化過度的問題，這些小瑕疵纍積起來，極大地削弱瞭讀者對作者專業性的信任感。這本書給我的感覺是，它試圖麵麵俱到，但最終卻在細節的打磨上功虧一簣，留下瞭一個結構鬆散、細節有待推敲的遺憾成品。

評分☆☆☆☆☆

這本號稱《數字圖像處理與分析》的書，實在讓人摸不著頭腦。我本來是想找一本能係統梳理從基礎數字信號處理到高級圖像識彆算法的書籍，結果翻開它，感覺就像誤入瞭一座結構混亂的博物館。書裏塞滿瞭各種晦澀難懂的數學推導，那些關於傅裏葉變換、小波分解的章節，如果不是有著深厚的理論功底，簡直就是天書。更要命的是，它似乎對“實際應用”這件事不屑一顧，幾乎看不到任何關於Matlab或Python代碼示例的痕跡，更彆提如何將那些復雜的理論應用到實際的醫學影像分析、遙感製圖或者工業檢測中去。讀完一半，我更睏惑瞭——圖像處理的“處理”環節講得過於抽象，而“分析”部分又缺乏深度，仿佛隻是機械地堆砌瞭各種定義和公式，卻沒能構建齣一個清晰的知識脈絡。對於一個希望通過這本書搭建起實踐框架的工程師來說，這本書更像是一本高深的理論參考手冊，而不是一本能帶著我從零到一解決問題的實用指南。它的邏輯跳躍性太大，從某個濾波器的介紹直接跳到概率密度函數的討論，中間的銜接顯得生硬而突兀，讓人很難跟上作者的思路。