高级数字图像处理技术 王向阳 9787303174928 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

基本信息

书名：高级数字图像处理技术

定价：66.00元

作者：王向阳

出版社：北京师范大学出版社

出版日期：2014-09-01

ISBN：9787303174928

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：32开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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本书较为系统地阐述了数字图像处理领域的基本理论和方法。主要内容包括：数字图像基本概念、数字图像基础、数字图像压缩、数字图像量化、数字图像分割、数字图像检索、数字图像水印等。本书是作者参考大量数字图像处理的中外专著、教材与论文，结合多年在数字图像处理领域的教学、研究和开发经验编著而成的，其不仅引入了数字图像处理领域的*成果，而且给出了大量具有实际应用价值的参考实例。 本书既可作为高等院校计算机、电子、通信、自动化、应用数学等相关专业高年级本科生或研究生的教材与教学参考书，也可供从事数字图像处理领域工作的研究与开发人员参考。

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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数字图像处理的新纪元：从理论基础到前沿应用 作者： （此处应为一本虚构图书的作者姓名，例如：李明，张华） 出版社： （此处应为一本虚构图书的出版社名称，例如：科学技术出版社，高等教育出版社） ISBN： （此处应为一本虚构图书的ISBN号，例如：978-7-123-45678-9） 内容简介： 在信息爆炸的时代，数字图像已渗透到我们生活的方方面面，从医疗诊断、工业检测到科学研究、文化娱乐，都离不开对图像信息的深入挖掘和智能处理。本书旨在为读者构建一个系统、全面、深入的数字图像处理知识体系，不仅涵盖了经典的核心理论和算法，更着重探讨了近年来飞速发展的前沿技术及其在实际问题中的应用。本书力求理论与实践相结合，通过清晰的阐述、丰富的图示和精心设计的实例，帮助读者理解数字图像处理的精髓，掌握解决复杂图像问题的能力，从而开启数字图像处理的新纪元。 第一部分：数字图像处理的基石——理论基础与核心概念 本部分将带领读者从最基础的原理出发，为后续深入学习打下坚实的基础。 第一章：数字图像概述与表示 我们将首先定义什么是数字图像，并深入探讨其在计算机中的表示方式。这包括像素的概念、图像的离散化过程、以及不同颜色模型（如灰度、RGB、HSV、CMYK等）的特性与相互转换。我们会详细介绍图像的尺寸、分辨率、位深度等重要参数，以及它们对图像质量和处理效率的影响。此外，本章还将触及图像的获取方式，如数码相机、扫描仪等，并初步介绍图像传感器的基本原理。 第二章：图像的变换与增强 图像增强是数字图像处理中最基本也是最重要的一环，其目的是突出图像中的有用信息，抑制噪声，或改善图像的可视性。本章将详细介绍点运算，如灰度拉伸、直方图均衡化、伽马校正等，这些都是实现灰度变换的有力工具。我们还将深入探讨空间域滤波技术，包括线性滤波（如均值滤波、高斯滤波）和非线性滤波（如中值滤波、双边滤波）。通过对这些滤波器的原理、优缺点以及应用场景的深入分析，读者将能够根据具体需求选择合适的图像增强方法。此外，本章还将介绍频率域的增强技术，例如傅里叶变换在图像平滑和锐化中的应用。 第三章：图像复原与重建 与图像增强不同，图像复原旨在通过对退化过程的建模和逆过程的求解，尽可能地恢复图像的原始质量。本章将详细介绍常见的图像退化模型，如模糊、噪声、几何畸变等。我们将重点讲解各种复原算法，包括逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等，并分析它们在不同退化场景下的适用性。此外，我们还将介绍盲去模糊技术，当退化过程未知时，如何通过算法来估计退化核并进行复原。图像重建技术，例如在医学影像（CT、MRI）中的应用，也将作为本章的重点内容进行讲解。 第四章：图像的几何变换 几何变换是改变图像空间位置关系的操作，广泛应用于图像校正、配准、变换等领域。本章将详细讲解仿射变换、透视变换、相似变换等多种几何变换的数学原理和实现方法。我们将演示如何通过这些变换实现图像的缩放、旋转、平移、剪切以及图像的纠正（例如，矫正倾斜的文档图像）。对于图像配准，即找到两幅或多幅图像之间的对应关系并进行对齐，我们将介绍基于特征匹配和基于区域的方法，并探讨其在多源图像融合、运动跟踪等方面的应用。 第二部分：深入探索——高级图像处理技术 在掌握了基础理论后，本部分将进一步深入到更高级、更具挑战性的图像处理技术。 第五章：图像分割——从像素到区域的划分 图像分割是将图像划分为若干具有语义意义的区域或对象的关键步骤。本章将系统介绍各种图像分割技术。我们将从基于阈值的分割方法开始，如全局阈值和自适应阈值。接着，我们将详细讲解区域生长法和区域分裂合并法。边缘检测是分割的重要基础，本章将深入探讨Canny边缘检测器、Sobel算子、Prewitt算子等经典边缘检测算法，并分析其性能。近年来，基于图的分割方法，如Graph Cuts，因其强大的全局优化能力而备受关注，也将在本章进行深入介绍。最后，我们将概述基于深度学习的分割技术，如U-Net、Mask R-CNN等，它们在医学影像、自动驾驶等领域取得了突破性进展。 第六章：特征提取与描述——揭示图像的内在信息 特征是图像中最具代表性的信息，是进行图像识别、匹配、检索等任务的基础。本章将详细介绍多种经典的特征提取与描述方法。我们将从传统的基于灰度梯度的特征，如Harris角点检测器、FAST角点检测器开始。然后，深入讲解尺度不变特征变换（SIFT）、加速鲁棒特征（SURF）等局部不变性特征描述子，分析它们在尺度、旋转、光照变化下的鲁棒性。此外，我们还将介绍方向梯度直方图（HOG）等特征，它们在行人检测等应用中表现出色。最后，我们将初步介绍深度学习时代下的特征学习，即如何利用卷积神经网络（CNN）自动学习图像的深层特征。 第七章：图像复原与深度学习 随着深度学习的兴起，图像复原领域也迎来了新的突破。本章将重点介绍基于深度学习的图像复原技术。我们将探讨如何利用卷积神经网络（CNN）来学习退化模型和复原过程，并详细介绍各种深度学习网络结构，如DnCNN、EDSR、RCAN等在图像去噪、去模糊、超分辨率等任务中的应用。我们还将讨论生成对抗网络（GANs）在图像复原中的潜力，以及如何利用GANs生成更逼真、更自然的复原图像。最后，我们将分析深度学习在处理复杂退化场景（如雨天、雾天、低光照等）时的优势和局限性。 第八章：图像压缩——高效存储与传输 图像压缩旨在减少图像数据量，以降低存储成本和提高传输效率。本章将深入介绍两种主要的图像压缩技术：有损压缩和无损压缩。我们将详细讲解离散余弦变换（DCT）在JPEG压缩标准中的核心作用，并介绍量化、熵编码等关键步骤。对于无损压缩，我们将探讨行程长度编码（RLE）、霍夫曼编码、算术编码等算法。此外，我们还将介绍一些更现代的压缩技术，例如基于深度学习的图像压缩方法，以及它们在未来图像存储和传输中的发展前景。 第三部分：前沿探索与实践应用 本部分将聚焦于数字图像处理领域最活跃的前沿技术，并结合实际应用场景进行深入探讨。 第九章：多视图几何与三维重建 多视图几何是理解三维场景从不同视角拍摄的二维图像之间关系的关键。本章将介绍相机模型（针孔相机模型、相机标定）、对极几何、基本矩阵、本质矩阵等核心概念。我们将详细讲解立体视觉中的视差计算与深度估计，以及如何利用多视图信息进行三维重建，构建场景的三维模型。这将涵盖增量式重建、全局重建以及基于深度学习的三维重建方法。这些技术在虚拟现实、增强现实、机器人导航等领域具有广泛的应用。 第十章：图像检索与内容分析 图像检索是指根据用户的查询（可以是图像、文本描述等）在大量图像数据库中找到与之相关的图像。本章将介绍基于内容的图像检索（CBIR）的原理和技术。我们将讨论如何提取图像的视觉特征（颜色、纹理、形状）并构建图像的特征向量，以及如何利用相似度度量（如欧氏距离、余弦相似度）来查找相似图像。此外，我们还将介绍基于深度学习的图像检索方法，它们能够学习更具语义意义的图像表示，从而实现更准确、更智能的检索。图像内容分析，如物体识别、场景理解，也将作为本章的重要补充。 第十一章：图像融合——整合多源信息 图像融合是将来自不同传感器或不同成像方式的多幅图像的信息进行有效融合，以获得比单一图像更丰富、更准确的信息。本章将介绍多种图像融合方法，包括基于像素级、特征级和决策级的融合。我们将详细讲解拉普拉斯金字塔、小波变换等在多分辨率图像融合中的应用。此外，我们还将介绍传感器图像融合（如可见光与红外图像融合）、多聚焦图像融合等具体应用场景。 第十二章：深度学习在数字图像处理中的应用 本章将系统性地梳理和总结深度学习在数字图像处理各个方向上的前沿应用。我们将深入探讨卷积神经网络（CNN）的强大能力，以及其在图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、图像生成等任务中的突破性进展。我们会介绍经典的深度学习模型架构，如AlexNet, VGG, ResNet, Inception, YOLO, Faster R-CNN, Mask R-CNN, GANs等，并分析它们的设计理念和核心优势。此外，我们还将探讨Transformer模型在图像处理领域的崛起，以及其在图像生成、图像理解等方面的新兴应用。本章将强调理论与实践的结合，通过实际案例展示深度学习如何解决现实世界中的复杂图像问题。 结论： 本书通过由浅入深、层层递进的结构，全面覆盖了数字图像处理的理论基础、核心算法以及前沿技术。我们不仅希望读者能够掌握这些技术，更鼓励读者将所学知识融会贯通，积极探索新的应用领域，从而为推动数字图像处理技术的发展贡献力量。本书的出版，正是为了满足日益增长的对高质量、智能化图像信息处理的需求，期望能够成为广大研究者、工程师、学生以及对数字图像处理感兴趣的读者的宝贵参考。