数字图像处理基础 朱虹等 9787030148353 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

基本信息

书名：数字图像处理基础

定价：28.5元

作者：朱虹等

出版社：科学出版社

出版日期：2016-02-01

ISBN：9787030148353

字数：333900

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：B5

商品重量：0.281kg

编辑推荐

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导语_点评_推荐词

内容提要

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本书是作者在经过近十年在数字处理方面的研究，以及近5年的数字图像处理的本科教育及研究生教育所得到经验基础上编写的。本书特点是阐述清楚“是什么”—》“怎么实现”—》“能干什么”—》“为什么能干这些”—》“实用范围”—》“简单的具体例子来验证前面的过程”本书的内容有：基本概念、图像的灰度级变换、图像的几何变换、图像噪声的抑制、图像的锐化处理、图像的分割、二值图像的处理，以及彩色图像处理、图像的变换、图像的压缩编码。本书还配备有课件。

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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序言

《数字图像处理基础》 作者： 朱虹 等 出版社： 科学出版社 ISBN： 9787030148353 内容简介： 引言：走进数字图像处理的迷人世界 数字图像处理，作为一门融合了数学、计算机科学、工程学乃至艺术学的交叉学科，早已渗透到我们生活的方方面面。从医学影像的诊断与分析，到卫星遥感数据的解读，再到安防监控的智能识别，乃至我们日常使用的智能手机拍照、美颜，其背后都离不开数字图像处理技术的强大支撑。它赋予了静态的像素以生命，使其能够被理解、被分析、被增强，从而揭示隐藏的信息，解决实际问题。 本书《数字图像处理基础》旨在为读者构建一个扎实的数字图像处理理论框架，并辅以清晰的实践指导，使读者能够深刻理解数字图像处理的核心概念、关键算法及其应用。本书内容循序渐进，从基础的图像表示与操作出发，逐步深入到复杂的图像分析与识别技术，力求全面而深入地展现这一领域的重要知识体系。 第一部分：数字图像的基础——像素的语言与几何的变换 任何数字图像处理的起点，都是对图像本身的理解。本书的第一部分将带领读者认识数字图像的本质。 图像的表示与数字化： 我们将首先探讨什么是数字图像。数字图像并非连续的光谱，而是离散的像素网格。本书将详细介绍图像的采样（取样）和量化过程，这是将模拟图像转化为数字图像的关键步骤。我们将学习如何用像素来描述图像，理解像素的灰度值或颜色值代表着光强的强度。对于灰度图像，每个像素通常用一个8位整数表示，取值范围为0（黑色）到255（白色）。而彩色图像则更为复杂，通常采用RGB（红、绿、蓝）模型，其中每个颜色通道也由一系列数值表示，共同组合成最终的颜色。本书还将介绍其他常见的颜色模型，如HSV（色相、饱和度、明度）和CMYK（青、品红、黄、黑），并分析它们各自的应用场景。 图像的几何变换： 图像的几何变换是改变图像空间位置关系的操作，而不会改变像素值本身。这些变换在图像的校正、配准、增强等方面扮演着至关重要的角色。我们将深入学习以下几种基本的几何变换： 平移（Translation）： 图像在水平和/或垂直方向上的整体移动。 旋转（Rotation）： 图像围绕某个点（通常是图像中心或原点）进行角度旋转。 缩放（Scaling）： 改变图像的尺寸，放大或缩小图像。 翻转（Flipping）： 图像沿水平或垂直轴对称的反转。 剪切（Shearing）： 图像在某个方向上的倾斜，使其形状发生变化。 本书将详细阐述这些变换的数学原理，例如使用变换矩阵来描述平移、旋转和缩放。同时，我们还将探讨在进行几何变换时，如何处理像素插值问题，即当变换后的像素位置落在两个原始像素之间时，如何计算新的像素值。常用的插值方法包括最近邻插值、双线性插值和双三次插值，它们在计算精度和速度上各有优劣。 第二部分：图像增强——让图像“说话” 原始采集到的图像往往存在这样那样的问题，比如对比度不足、噪声干扰、细节模糊等，严重影响了信息的获取和后续的处理。图像增强技术正是为了改善这些问题，突出图像的有用信息，抑制无用信息，从而提高图像的视觉效果或便于进一步分析。 点运算（Point Operations）： 点运算是最基本的图像增强技术，它独立地处理图像中的每一个像素，根据其原始灰度值来计算新的灰度值，而不考虑像素之间的空间关系。 灰度变换（Gray-level Transformations）： 我们将学习各种灰度变换函数，如线性变换（亮度调整）、对数变换（扩展暗部细节）、幂次变换（对比度拉伸）等，以改变图像的整体灰度分布。 直方图处理（Histogram Processing）： 图像的直方图是描述图像灰度分布的有力工具。本书将详细介绍直方图均衡化（Histogram Equalization），这是一种非常有效的增强图像对比度的方法，它通过重新分布图像的灰度级，使得各个灰度级的像素数量大致相等，从而拉伸了图像的动态范围。此外，我们还将探讨直方图规定化（Histogram Specification），该技术允许用户将图像的灰度直方图调整为指定的形状，以实现更具针对性的增强效果。 空间域滤波（Spatial Domain Filtering）： 与点运算不同，空间域滤波考虑像素与其邻域像素的关系来修改像素值。它本质上是对图像进行卷积运算。 平滑滤波（Smoothing Filters）： 用于降低图像噪声、模糊图像细节。我们将介绍均值滤波（Mean Filtering）和高斯滤波（Gaussian Filtering），它们通过用邻域像素的平均值或加权平均值来替代中心像素值，从而达到平滑的目的。 锐化滤波（Sharpening Filters）： 用于增强图像的边缘和细节。本书将深入探讨拉普拉斯算子（Laplacian Operator）和Sobel算子等边缘检测算子，以及基于这些算子的锐化方法，例如高提升滤波（High-boost Filtering）。我们将分析这些算子如何利用像素的二阶导数信息来突出图像的梯度变化。 第三部分：图像复原——“还原”真实的细节 图像复原技术的目标是尽可能地恢复退化图像的原始信息。图像退化的原因多种多样，例如相机失焦、运动模糊、大气湍流等。 退化模型： 首先，本书将建立图像退化的数学模型。一种常见的模型是将退化过程描述为原始图像、退化函数（点扩散函数，PSF）和噪声的组合。 逆滤波（Inverse Filtering）： 作为一种最直观的复原方法，逆滤波尝试直接逆转退化过程。然而，由于实际中退化函数往往不精确且噪声的存在，纯粹的逆滤波常常会导致复原结果的严重失真。 最小均方差（LMS）滤波/维纳滤波（Wiener Filtering）： 为了克服逆滤波的局限性，我们将重点介绍维纳滤波。维纳滤波是一种统计方法，它在最小化原始图像与复原图像之间均方差的准则下进行滤波。本书将详细推导维纳滤波器的表达式，并分析其在不同噪声和退化情况下的性能表现。 约束最小二乘滤波（Constrained Least Squares Filtering）： 另一种重要的复原方法，它在保证复原图像在某些约束条件下的同时，最小化均方差。 第四部分：图像压缩——高效的存储与传输 随着图像数据的爆炸式增长，如何高效地存储和传输图像成为一个重要课题。图像压缩技术旨在减少图像数据量，同时尽量保持图像的视觉质量。 无损压缩（Lossless Compression）： 在无损压缩中，原始图像的所有信息都可以从压缩后的数据中完全恢复，不会丢失任何信息。我们将介绍行程长度编码（Run-Length Encoding, RLE）等技术，以及基于统计模型的无损压缩方法，如哈夫曼编码（Huffman Coding）和算术编码（Arithmetic Coding）。 有损压缩（Lossy Compression）： 有损压缩允许在压缩过程中丢失部分信息，以获得更高的压缩比。然而，这种信息的丢失是经过精心设计的，力求在人眼感知上不明显。我们将深入探讨离散余弦变换（Discrete Cosine Transform, DCT）在JPEG等图像压缩标准中的应用。DCT能够将图像的空域信息转换到频域，实现能量的集中，使得大部分能量集中在少数几个系数上，从而可以对低频系数保留更多信息，而对高频系数进行量化甚至舍弃。本书还将介绍量化（Quantization）作为有损压缩的关键步骤，以及如何根据人类视觉系统的特性进行选择性量化。 第五部分：色彩图像处理——五彩斑斓的世界 彩色图像包含了丰富的视觉信息，其处理比灰度图像更为复杂。 彩色模型（Color Models）： 除了前面提到的RGB，我们还将深入讨论其他重要的彩色模型，如YCbCr（用于视频传输）、Lab（用于颜色感知）等，并分析它们之间的转换关系。 彩色图像增强： 我们将探讨如何将灰度图像的增强技术扩展到彩色图像。例如，可以分别对RGB三个通道进行增强，或者在YCbCr等模型下进行处理，以达到更好的效果。 彩色图像分割： 分割是识别图像中特定对象的重要前提。本书将介绍基于颜色空间的分割技术，例如阈值分割、区域生长等，它们利用颜色信息来区分不同的图像区域。 第六部分：图像分割——划分世界的界限 图像分割是将图像划分为若干互不重叠的区域（或对象）的过程，每个区域内的像素具有相似的性质（如颜色、纹理、亮度等）。它是图像分析和对象识别的基础。 阈值分割（Thresholding）： 基于像素灰度值与预设阈值的比较进行分割。我们将介绍全局阈值和局部阈值，以及Otsu方法等自动阈值确定技术。 区域生长（Region Growing）： 从种子点开始，逐步将具有相似属性的邻域像素合并到同一个区域。 边缘检测（Edge Detection）： 边缘是图像中灰度值发生显著变化的地方，通常代表着物体的边界。本书将回顾前面提到的Sobel、Prewitt、Laplacian算子，并介绍Canny边缘检测算法，该算法通过多阶段的处理，能够实现良好的检测效果。 分水岭变换（Watershed Transformation）： 一种基于拓扑学的分割方法，将图像看作地形图，根据“集水盆”来划分区域。 聚类算法（Clustering Algorithms）： 如K-means算法，可以将具有相似特征的像素分组到不同的簇中，实现分割。 第七部分：形态学图像处理——图像的“手术刀” 形态学图像处理是基于图像的形状和结构进行操作的。它在去除噪声、连接断裂的物体、寻找图像中的凸集等方面有着广泛的应用。 基本运算： 我们将学习两种基本的形态学运算： 腐蚀（Erosion）： 能够侵蚀物体的边界，细化物体，去除小的噪声点。 膨胀（Dilation）： 能够扩张物体的边界，连接断裂的物体，填充小的空洞。 复合运算： 基于腐蚀和膨胀，可以组合出更强大的形态学运算： 开运算（Opening）： 先腐蚀后膨胀，用于去除小的物体，平滑物体轮廓。 闭运算（Closing）： 先膨胀后腐蚀，用于填充小的空洞，连接邻近的物体。 形态学梯度（Morphological Gradient）： 膨胀和腐蚀的差值，用于检测物体边缘。 击中与不击中变换（Hit-or-Miss Transform）： 用于在图像中寻找特定的形状。 第八部分：图像复原与增强（进阶）——深入挖掘信息 除了基础的图像增强和复原方法，本书还将触及一些更高级的技术。 盲去卷积（Blind Deconvolution）： 在退化函数未知的情况下，同时估计原始图像和退化函数。 多尺度分析（Multi-scale Analysis）： 利用不同尺度的信息来分析图像，如小波变换（Wavelet Transform），它能够同时在时间和频率上进行分析，对于图像去噪、特征提取等方面有重要作用。 第九部分：特征提取与图像识别——让机器“看懂”图像 本部分将把视角从图像本身的处理，转向如何从中提取有用的信息，并用于识别和理解。 特征描述符（Feature Descriptors）： 我们将学习如何提取图像的局部特征，例如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）等，这些特征对图像的缩放、旋转、光照变化具有鲁棒性。 图像配准（Image Registration）： 将不同时间、不同视角或不同传感器采集到的同一场景的图像进行对齐。 模式识别基础（Basics of Pattern Recognition）： 引入一些基本的模式识别概念，为图像识别奠定基础。 第十部分：应用领域展望——数字图像处理的无限可能 最后，本书将简要介绍数字图像处理在各个领域的广泛应用，激发读者的学习兴趣和研究热情。 医学影像分析： X光、CT、MRI图像的处理与诊断。 遥感图像处理： 地理信息系统、环境监测、气象预报。 计算机视觉： 目标检测、人脸识别、自动驾驶。 工业检测： 产品质量控制、缺陷检测。 多媒体技术： 图像与视频压缩、数字水印。 结语： 《数字图像处理基础》力求以严谨的理论分析、清晰的数学推导和丰富的实例，为读者提供一条通往数字图像处理世界的清晰路径。本书不仅适合计算机科学、电子工程、自动化等相关专业的学生阅读，对于希望了解或从事数字图像处理工作的研究人员和工程师，也能提供坚实的基础。通过对本书的学习，读者将能够深刻理解数字图像处理的精髓，并能够将其应用于解决实际问题，探索更广阔的应用前景。