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
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内容提要
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
作者介绍
文摘
序言
序言
数字图像处理的奥秘：从基础理论到前沿应用 数字图像处理，作为计算机科学与工程领域的一门核心学科，早已渗透到我们生活的方方面面。从医疗影像诊断到自动驾驶汽车的感知系统，从科研数据分析到娱乐媒体的特效制作，数字图像处理技术无处不在，扮演着至关重要的角色。本书旨在深入浅出地剖析数字图像处理的基石理论，并引导读者领略其令人着迷的应用前景。 第一章：数字图像的诞生与表示 在本章中，我们将踏上探索数字图像的奇妙旅程，从它的基本概念入手。我们会详细介绍数字图像是如何形成的，以及在计算机中是如何被表示和存储的。 图像的数字化过程： 我们会深入探讨模拟图像如何通过采样和量化这两个核心步骤转化为数字图像。采样过程涉及到像素的选取，即图像在空间上的离散化；而量化过程则关注像素的亮度或色彩的离散化，将其映射到有限的数值范围内。我们会分析不同采样率和量化深度对图像质量的影响，例如高分辨率图像如何带来更丰富的细节，而高位深则能展现更细腻的灰度变化。 像素与图像模型： 像素是数字图像的最基本单位。我们将详细介绍像素的几何位置和数值属性，并解释它们如何共同构成一个完整的图像。根据像素值的不同，我们会区分几种重要的图像模型： 灰度图像： 每个像素只有一个数值，代表其亮度。我们将探讨灰度图像的表示方法，例如使用一个二维矩阵来存储像素值，数值范围通常在0（黑色）到255（白色）之间。 二值图像： 像素值只有两个取值，通常表示黑色和白色。我们会讨论二值图像在某些特定应用中的优势，例如文本识别和边缘检测。 彩色图像： 每个像素由多个数值组成，分别代表不同的颜色分量。我们将重点介绍几种主流的彩色模型： RGB模型： 最常见的彩色模型，由红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）三个基色通道组成。我们会解释如何通过不同比例的RGB分量来混合出各种颜色，并讨论不同位深的RGB图像（如24位彩色图像）如何实现更广泛的色彩表现力。 HSV/HSL模型： 分别表示色相（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）或亮度（Lightness）。我们会解释这些模型如何更直观地描述颜色特性，以及它们在颜色编辑和调整中的应用。 CMYK模型： 主要用于印刷行业，由青（Cyan）、品红（Magenta）、黄（Yellow）和黑（Key）四个颜色通道组成。我们会讨论其与RGB模型的转换关系，以及在印刷品色彩还原中的重要性。 图像的几何变换： 除了像素值本身的表示，图像在空间上的变化也至关重要。我们会介绍几种基本的几何变换，这些变换是图像处理和分析的基础： 平移： 图像在水平或垂直方向上的移动。 旋转： 图像围绕某个中心点进行角度的转动。 缩放： 图像的放大或缩小，会影响图像的尺寸和像素密度。 翻转： 图像的水平或垂直镜像。 仿射变换： 结合了平移、旋转、缩放和剪切等操作的更通用的变换。我们会讨论这些变换的数学原理，例如使用变换矩阵来实现。 第二章：图像增强——让图像更清晰、更动人 图像增强是数字图像处理中最直接也是最常用的技术之一，其目标是改善图像的视觉质量，使其更适合人类观察或后续的机器分析。本章将聚焦于各种实用的图像增强技术。 点运算（灰度变换）： 这是最简单但非常有效的增强方法，它独立地对图像中的每一个像素进行灰度值的调整，而不考虑像素之间的空间关系。 灰度拉伸： 扩大图像的灰度动态范围，使原本对比度不高的图像变得更鲜明。我们会探讨线性拉伸和非线性拉伸（如对数变换、指数变换）的原理和效果。 直方图均衡化： 通过重新分配像素的灰度级，使得图像的灰度直方图尽可能均匀分布，从而提高图像的整体对比度。我们会详细讲解直方图的概念、累积分布函数（CDF）以及如何通过它们来计算均衡化后的灰度映射。 伽马校正： 用于调整图像的亮度和对比度，特别是在处理低光照或过曝的图像时非常有用。我们会解释伽马值如何影响像素的灰度值，以及如何根据需要选择合适的伽马值。 空间域滤波（邻域运算）： 与点运算不同，空间域滤波考虑像素周围的邻域像素信息，通过对邻域像素进行加权平均或卷积操作来实现图像的平滑或锐化。 平滑滤波（模糊）： 用于去除图像中的噪声，使图像看起来更柔和。我们会介绍几种常见的平滑滤波器，如： 均值滤波： 用邻域像素的平均值替换中心像素值，简单但容易模糊图像细节。 高斯滤波： 使用高斯函数作为卷积核，能够更好地保留图像边缘，且模糊效果更自然。我们会讨论高斯核的生成原理和不同标准差（sigma）的影响。 中值滤波： 用邻域像素的中值替换中心像素值，特别擅长去除椒盐噪声。 锐化滤波： 用于增强图像的边缘和细节，使图像看起来更清晰。我们会介绍几种锐化滤波器，如： 拉普拉斯算子： 一阶或二阶微分算子，对图像中的高频分量（边缘）敏感。 Sobel算子/Prewitt算子： 用于计算图像的梯度，可以检测出图像的边缘方向和强度。 高提升滤波（Unsharp Masking）： 将原图像减去模糊后的图像，从而增强图像的细节。 伪彩色处理： 对于灰度图像，有时难以区分细微的亮度差异。伪彩色处理可以将灰度值映射到不同的彩色，以突出这些差异，从而提供更丰富的信息。我们会讨论不同的伪彩色映射策略。 第三章：图像复原——修复受损的图像 在图像采集、传输或存储过程中，图像可能会受到各种噪声或失真的影响，变得模糊不清。图像复原技术的目标是尽可能地恢复图像的原始质量。 噪声模型与检测： 在进行图像复原之前，了解噪声的类型和特性至关重要。我们会介绍几种常见的噪声模型，如： 高斯噪声： 噪声值服从高斯分布，是模拟电子设备噪声的常见模型。 椒盐噪声（脉冲噪声）： 随机出现的黑色或白色孤立像素点。 周期噪声： 在图像中呈现周期性规律的噪声。 散粒噪声： 由传感器随机性引起的噪声。 我们会介绍一些检测和估计噪声参数的方法。 噪声抑制： 基于对噪声模型的理解，我们可以选择合适的滤波器来抑制噪声。 逆滤波： 理论上可以完全恢复原始图像，但对噪声非常敏感，实际应用受限。 维纳滤波： 一种最优线性滤波器，在噪声和原始图像的统计特性已知的情况下，能够最小化均方误差。我们会讨论其原理和应用。 约束最小二乘滤波： 当噪声和原始图像的统计特性未知时，可以使用该方法。 同态滤波： 用于同时增强图像对比度和去除照明不均。 运动模糊复原： 图像在拍摄过程中相机或被摄物体的运动会导致图像模糊。我们会探讨如何估计运动轨迹并使用逆滤波或更鲁棒的方法来复原运动模糊的图像。 第四章：色彩空间与颜色图像处理 颜色是图像信息的重要组成部分，对图像的视觉感知和应用至关重要。本章将深入探讨色彩空间的转换以及颜色图像的处理技术。 色彩空间转换： 我们会详细讲解不同色彩空间之间的转换方法，例如从RGB到HSV、HSL、YCbCr等。我们会强调每种色彩空间在不同应用场景下的优势，例如： YCbCr： 常用于视频编码和电视广播，分离了亮度信息（Y）和色度信息（Cb, Cr），便于对亮度和色度进行独立处理。 Lab色彩空间： 由CIE（国际照明委员会）定义，能够包含人眼可见的所有颜色，并且感知上均匀，非常适合进行颜色校正和匹配。 颜色量化： 当需要减少图像的颜色数量，例如为了减小文件大小或适应显示设备的颜色能力时，颜色量化技术就派上用场。我们会介绍几种常见的颜色量化算法，如： 无损颜色量化： 保持原始图像的所有颜色信息。 有损颜色量化： 将颜色数量减少到预设值，可能会引入一些失真。我们会讨论如K-means聚类等方法如何实现颜色分组。 颜色分割： 基于颜色信息将图像分割成不同的区域，可以用于目标识别和场景分析。我们会介绍基于颜色阈值、颜色聚类等分割方法。 颜色增强与校正： 针对颜色不准确或失真的图像，我们会学习如何进行颜色增强和校正，以恢复真实的色彩或达到艺术效果。 第五章：图像变换——从空间域到频率域 将图像从空间域转换到频率域，可以揭示图像在不同频率分量上的信息，这对于理解和处理图像的纹理、噪声和周期性结构非常有帮助。 傅里叶变换： 作为一种强大的数学工具，傅里叶变换可以将一个信号分解成一系列不同频率的正弦和余弦波的叠加。我们会详细介绍一维和二维傅里叶变换的原理，以及如何计算和解释其频谱。 离散傅里叶变换（DFT）： 适用于离散的数字信号。 快速傅里叶变换（FFT）： 一种高效计算DFT的算法，极大地加速了傅里叶分析。 傅里叶变换在图像处理中的应用： 频率域滤波： 在频率域对图像进行滤波，可以实现与空间域滤波不同的效果。例如，低通滤波可以平滑图像，高通滤波可以锐化图像，带阻滤波可以去除特定频率的噪声。 图像压缩： 某些频率分量对图像的视觉感知贡献较小，可以通过丢弃这些分量来实现数据压缩。 模式识别： 某些纹理或结构的特征在频率域表现得尤为明显。 其他图像变换： 除了傅里叶变换，我们还会简要介绍其他重要的图像变换，如： 离散余弦变换（DCT）： 在JPEG图像压缩中广泛应用，能够更好地将图像能量集中在少数几个系数上。 小波变换： 能够同时提供图像的空间和频率信息，在图像去噪、特征提取等方面表现出色。 第六章：图像分割——识别图像中的对象 图像分割是将图像划分为若干个具有相似属性（如颜色、纹理、亮度）的区域或对象的关键步骤。它是许多高级图像分析任务（如目标识别、医学影像分析）的基础。 基于阈值的方法： 最简单的分割方法之一，根据像素的灰度值或颜色值与一个或多个阈值进行比较，将像素分配到不同的区域。我们会介绍全局阈值、局部阈值、Otsu方法等。 基于区域的方法： 区域生长： 从种子点开始，将邻近的、满足相似性准则的像素逐步合并到区域中。 区域分裂与合并： 先将整个图像视为一个区域，然后根据相似性准则进行分裂，最后再将相邻的相似区域合并。 基于边缘的方法： 检测图像中的边缘（亮度或颜色发生剧烈变化的像素），并将这些边缘连接起来形成封闭的区域。我们会回顾前面介绍的边缘检测算子（如Sobel、Canny算子）以及如何利用它们进行分割。 基于聚类的方法： 将图像中的像素视为数据点，然后使用聚类算法（如K-means）将相似的像素分组到不同的簇中，每个簇代表一个分割区域。 水平集方法： 一种更高级的分割方法，通过演化曲线或曲面来分割对象，能够处理复杂形状和拓扑结构。 第七章：图像特征提取——描述图像的关键信息 特征提取是从原始图像中提取出能够代表图像内容的关键信息，为后续的图像识别、分类、匹配等任务提供输入。 颜色特征： 描述图像的颜色分布。我们会介绍颜色直方图、颜色矩、颜色不变性特征等。 纹理特征： 描述图像表面的粗糙度、光滑度、规则性等视觉模式。我们会介绍灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）、Gabor滤波器等。 形状特征： 描述图像中对象的几何形状。我们会介绍轮廓描述子、傅里叶描述子、Hu矩等。 局部不变特征： 能够在图像发生尺度、旋转、亮度变化时保持不变的特征点。我们会重点介绍SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征），它们在目标检测和图像匹配中非常有效。 第八章：形态学图像处理——改变图像的形状 形态学图像处理是基于图像的形状或结构进行处理的技术，广泛应用于图像的去噪、细化、骨架提取、区域填充等。 结构元素（Structuring Element）： 形态学处理的核心，是一个小的预定义形状，用于与图像进行交互。我们会介绍不同形状和大小的结构元素。 基本形态学运算： 腐蚀（Erosion）： 能够消除小目标、断开细连线、使物体边界收缩。 膨胀（Dilation）： 能够填充小空洞、连接断开的物体、使物体边界扩张。 复合形态学运算： 开运算（Opening）： 先腐蚀后膨胀，用于去除小的物体和细小的连接。 闭运算（Closing）： 先膨胀后腐蚀，用于填充小的空洞和连接邻近的物体。 其他形态学运算： 形态学梯度： 膨胀与腐蚀的差值，用于检测图像的边缘。 击中/不击中变换（Hit-or-Miss Transform）： 用于在图像中寻找特定的形状。 骨架提取（Skeletonization）： 将一个物体缩减到只有一个像素宽的骨架。 第九章：图像压缩——减小图像的数据量 图像文件通常占用大量的存储空间和传输带宽，图像压缩技术旨在减小图像的数据量，同时尽可能保持图像的视觉质量。 无损压缩： 压缩后的图像可以完全恢复原始图像，不损失任何信息。我们会介绍如RLE（行程长度编码）、LZW（Lempel-Ziv-Welch）等无损压缩算法。 有损压缩： 压缩过程中会丢失部分信息，但可以获得更高的压缩比。我们会重点介绍： JPEG压缩： 最广泛应用的图像压缩标准，利用DCT变换、量化和熵编码等技术。我们会深入剖析JPEG压缩的流程。 图像压缩标准： 介绍如BMP、JPEG、PNG、GIF等常见图像文件格式及其压缩特点。 第十章：数字图像处理的应用实例 本章将通过具体的应用案例，展示数字图像处理技术在各个领域的强大威力。 医学影像处理： X射线、CT、MRI图像的增强与分析： 用于疾病诊断、肿瘤检测、手术规划等。 病理切片分析： 细胞识别、量化等。 遥感图像处理： 卫星图像分析： 地物分类、变化检测、灾害监测等。 航空摄影测量： 地形测绘、三维重建等。 计算机视觉： 人脸识别与检测： 安防监控、身份验证等。 物体识别与跟踪： 自动驾驶、机器人导航等。 图像检索： 根据图像内容进行相似图像搜索。 多媒体与娱乐： 图像编辑与美化： Photoshop等软件背后的技术。 电影特效制作： CG动画、视觉合成等。 工业检测： 产品质量检测： 缺陷检测、尺寸测量等。 自动化生产线： 视觉引导机器人等。 本书的编写旨在为读者提供一个全面而深入的数字图像处理知识体系，从基础理论到实践应用，希望能够激发读者对这一领域的兴趣，并为进一步的研究和开发打下坚实的基础。
这本《正版 数字图像处理基础》简直是我的救星！作为一名初涉算法研究的学生，图像处理简直让我头疼。之前看过几本相关的书籍，要么过于理论化，要么就停留在应用层面，总感觉抓不住核心。直到我翻开这本书，才觉得豁然开朗。作者们从最基本的概念讲起，比如像素、色彩空间、滤波器等等，讲解得细致入微，仿佛手把手教你一样。最让我惊喜的是，书中对每一种算法的推导都清晰明了，逻辑链条完整，让你不仅知道“怎么做”，更能理解“为什么这样做”。特别是关于边缘检测和特征提取的部分，我之前一直卡在那里，看了这本书，配合着书中的图示和例子，总算把那些繁琐的公式背后的原理弄懂了。而且，书中还涉及了一些实际应用中的案例，让我看到了理论是如何转化为实际生产力的。总而言之，这本书对我来说，不仅仅是一本教材，更像是一位耐心细致的引路人，让我对数字图像处理这个领域产生了浓厚的兴趣，也为我后续深入研究打下了坚实的基础。