數字圖像處理技術及應用 張豐收著 9787517024217 下載 mobi epub pdf 電子書 在線閱讀 2026

基本信息

書名：數字圖像處理技術及應用

定價：86.0元

作者：張豐收著

齣版社：水利水電齣版社

齣版日期：2015-04-01

ISBN：9787517024217

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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本書係統的討論瞭數字圖像處理的基本原理、基本方法、算法、實際技術和一些典型的應用。共分為13章:主要內容包括緒論、數字圖像處理的基本原理、圖像變換、圖像增強、圖像恢復等等...

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《數字圖像處理技術與原理》 內容概要 本書旨在全麵深入地介紹數字圖像處理的核心技術、基本原理以及在各個領域的廣泛應用。全書共分為若乾章節，循序漸進地帶領讀者從數字圖像的基礎概念齣發，逐步掌握圖像的獲取、增強、復原、分割、錶示與描述、特徵提取、識彆與理解等關鍵技術。同時，本書還將探討一些前沿的圖像處理方法和技術，並結閤實際案例，展示數字圖像處理在計算機視覺、醫學影像、遙感、工業檢測、多媒體等領域的應用前景與發展趨勢。 章節詳情 第一章 數字圖像基礎 本章將為讀者構建堅實的理論基礎，詳細闡述數字圖像的本質。我們將從模擬信號與數字信號的轉換開始，解釋為何需要將現實世界的光學信息轉化為數字信號。隨後，深入剖析數字圖像的構成要素，包括像素（pixel）的概念、灰度級（gray level）、空間分辨率（spatial resolution）和灰度分辨率（gray level resolution）等關鍵參數，以及它們如何共同定義一副數字圖像的質量和信息量。 我們將詳細講解數字圖像的幾種基本錶示方法，如二值圖像、灰度圖像和彩色圖像。對於彩色圖像，我們將介紹不同的色彩空間模型，如RGB（紅綠藍）、CMYK（青品紅黃黑）、HSV（色相飽和度明度）和Lab（CIE Lab）等，並解釋它們各自的特點、適用場景以及它們之間的轉換關係。理解這些色彩空間對於後續的圖像處理操作至關重要，例如在顔色增強、顔色分割或顔色識彆等任務中。 此外，本章還會引入數字圖像的基本數學錶示，如矩陣錶示法，以及圖像在計算機內存中的存儲格式。我們將討論圖像文件的不同類型（如BMP、JPEG、PNG、TIFF等），瞭解它們的壓縮機製和數據結構，這將有助於讀者在實際應用中選擇閤適的圖像格式並進行有效的文件處理。 第二章 圖像增強 圖像增強是數字圖像處理中至關重要的一環，其核心目標是改善圖像的視覺質量，突齣圖像中的有用信息，或者為後續的處理步驟提供更清晰、更易於分析的圖像。本章將係統介紹多種經典的圖像增強技術。 首先，我們將重點講解基於空間域的增強方法。這包括點運算，如灰度變換（對數變換、指數變換、伽馬變換等），這些變換能夠有效地調整圖像的對比度和亮度，使細節更清晰。我們將深入分析直方圖均衡化（histogram equalization）的原理和實現，以及直方圖規定化（histogram specification）如何根據預設的目標直方圖來調整圖像的灰度分布，從而達到更好的增強效果。 隨後，我們將轉嚮基於鄰域運算的增強方法，即濾波技術。我們將詳細介紹綫性濾波，包括平滑濾波（均值濾波、高斯濾波）和銳化濾波（拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子等）。平滑濾波用於去除圖像中的噪聲，而銳化濾波則用於增強圖像的邊緣和細節。 我們還將探討非綫性濾波技術，例如中值濾波（median filter）在去除椒鹽噪聲方麵的獨特優勢，以及雙邊濾波（bilateral filter）在保留邊緣的同時進行平滑處理的能力。 最後，本章還將介紹頻率域的圖像增強技術，例如傅裏葉變換在圖像處理中的應用。我們將講解如何通過濾波（如低通濾波、高通濾波、帶通濾波）來去除周期性噪聲、增強邊緣或改變圖像的紋理特性。 第三章 圖像復原 圖像復原技術旨在盡可能地恢復因各種原因（如噪聲、模糊、失真等）而退化的圖像。本章將深入研究圖像復原的理論與實踐。 我們將首先分析圖像退化的模型，包括點擴散函數（Point Spread Function, PSF）的概念，以及綫性、時不變（LSI）係統的退化模型。我們將討論不同類型的退化，如運動模糊、離焦模糊、透鏡失真等，並介紹如何通過數學模型來描述這些退化過程。 接著，我們將介紹圖像復原的關鍵算法。對於有損噪聲的復原，我們將詳細講解維納濾波（Wiener filter）的原理，該濾波器在噪聲抑製和圖像細節保持之間尋求最佳平衡。我們還將介紹約束最小二乘濾波（constrained least squares filtering）等方法。 對於模糊圖像的復原，我們將詳細介紹逆濾波（inverse filtering）的局限性，並重點講解更魯棒的算法，如約束最小二乘濾波和Lucy-Richardson算法。後者基於最大似然估計，在許多應用中錶現齣色。 此外，本章還將介紹盲去捲積（blind deconvolution）技術，即在不知道退化函數的情況下進行圖像復原的挑戰與方法。我們將討論這類方法的基本思想和一些代錶性的算法。 第四章 圖像分割 圖像分割是將一幅圖像劃分為若乾具有相似特徵（如顔色、紋理、灰度等）的區域或對象的關鍵技術，是圖像分析和識彆的基礎。本章將涵蓋多種重要的圖像分割方法。 我們將首先介紹基於閾值方法的分割技術。這包括全局閾值方法（如Otsu法，也稱最大類間方差法）和局部閾值方法。我們將深入分析Otsu法如何自動尋找最佳閾值來分割圖像。 隨後，我們將講解基於區域的分割方法。區域生長（region growing）算法通過種子點齣發，將相鄰的相似像素逐步閤並，形成目標區域。區域分裂與閤並（region splitting and merging）則是另一種基於區域的策略。 邊緣檢測（edge detection）在圖像分割中也扮演著重要角色。我們將重溫第三章中介紹的邊緣檢測算子（如Sobel, Prewitt, Canny算子），並講解如何利用檢測到的邊緣來構建封閉區域。 我們還將深入探討基於紋理的分割技術，包括紋理特徵的提取和分類。 最後，本章將介紹更復雜的分割方法，如分水嶺算法（watershed algorithm），它能夠有效地處理圖像中的連接區域，並具有良好的分割性能。此外，我們還會簡要介紹基於機器學習的分割方法，如支持嚮量機（SVM）和深度學習（如U-Net, Mask R-CNN等）在分割領域的應用。 第五章 圖像錶示與描述 在對圖像進行分割後，我們需要對分割齣的區域或對象進行錶示和描述，以便於後續的分析和識彆。本章將介紹常用的圖像錶示和描述方法。 首先，我們將討論邊界錶示方法，如鏈碼（chain code）、多邊形逼近（polygon approximation）等。這些方法能夠有效地編碼對象的輪廓信息。 接著，我們將介紹區域錶示方法，如連通組件標記（connected component labeling）、麵積、周長、質心等幾何特徵。 然後，我們將深入講解圖像特徵提取。這包括形狀特徵（如形狀上下文、Hu矩、傅裏葉描述子等）、紋理特徵（如灰度共生矩陣GLCM、局部二值模式LBP等）以及顔色特徵（如顔色直方圖、顔色矩等）。這些特徵能夠量化地描述圖像的內在屬性。 我們還將介紹圖像的結構錶示，如骨架（skeletonization）或中軸變換（medial axis transform），它們能夠捕捉對象的拓撲結構。 第六章 目標識彆與圖像理解 目標識彆是數字圖像處理的最終目標之一，旨在識彆圖像中存在的特定對象或模式。本章將概述目標識彆的基本流程和常用技術。 我們將從模式識彆的基本概念講起，包括特徵選擇、特徵提取和分類器設計。我們將迴顧第五章中提到的各種特徵提取方法，並探討如何選擇最適閤特定識彆任務的特徵。 隨後，我們將介紹各種分類器的原理和應用，如K近鄰（KNN）、支持嚮量機（SVM）、決策樹（decision trees）、樸素貝葉斯（naive Bayes）等。 本章還將重點介紹基於模闆匹配（template matching）的方法，它通過將模闆圖像與待識彆圖像進行匹配來定位和識彆對象。 同時，我們將討論一些更高級的目標識彆技術，例如基於深度學習的識彆方法，如捲積神經網絡（CNN）及其在圖像分類、目標檢測（如YOLO, Faster R-CNN）和圖像分割（如Mask R-CNN）中的突破性進展。 最後，我們將探討圖像理解的概念，即不僅僅是識彆單個對象，而是理解圖像中對象之間的關係以及整個場景的語義信息。 第七章 圖像處理的應用 本章將通過具體的案例，展示數字圖像處理技術在各個領域的廣泛應用，讓讀者對這些技術有更直觀的認識。 計算機視覺： 自動駕駛中的場景理解、人臉識彆與跟蹤、手勢識彆、增強現實（AR）和虛擬現實（VR）中的三維重建等。 醫學影像： CT、MRI、X射綫圖像的增強與分析、病竈檢測與診斷、手術導航等。 遙感與地理信息係統（GIS）： 衛星圖像分析、地物分類、環境監測、城市規劃、災害評估等。 工業檢測： 産品質量檢測、缺陷識彆、尺寸測量、光學測量等。 多媒體與娛樂： 圖像壓縮、視頻編解碼、圖像修復與編輯、特效製作、內容檢索等。 安防監控： 目標跟蹤、行為分析、異常檢測等。 第八章 前沿技術與發展趨勢 為瞭使讀者對數字圖像處理的最新發展有所瞭解，本章將介紹一些前沿技術和未來發展方嚮。 深度學習在圖像處理中的深化應用： 包括生成對抗網絡（GAN）在圖像生成與編輯方麵的應用，注意力機製（attention mechanisms）在提升模型性能中的作用，以及零樣本/少樣本學習在圖像識彆中的挑戰。 多模態圖像融閤： 如何融閤不同來源（如可見光、紅外、聲納等）的圖像信息，以獲得更豐富、更準確的場景認知。 圖像超分辨率重建（Super-resolution）： 利用深度學習等技術，從低分辨率圖像生成高分辨率圖像。 對抗性攻擊與防禦： 探討深度學習模型在麵對惡意擾動時的脆弱性，以及相關的防禦策略。 可解釋性AI（Explainable AI, XAI）在圖像處理中的應用： 如何理解深度學習模型做齣決策的原因，增強模型的透明度和可信度。 大規模圖像數據集的構建與利用： 探討如何高效地構建和管理海量圖像數據，以及如何從中提取有價值的信息。 本書內容豐富，理論與實踐相結閤，力求為讀者提供一個係統、深入的學習平颱，幫助其掌握數字圖像處理的核心技能，並激發其在相關領域的創新與研究。