数字图像处理基础 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

：28.50元

售价：19.4元,便宜9.1元,折扣68

作者:朱虹等

出版社：科学出版社有限责任公司

出版日期：2016-08-01

ISBN：9787030148353

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：B5

商品重量：0.281kg

编辑推荐

内容提要

本书是依据作者近几年的教学与研究过程中重要的基础部分编写的，书中主要介绍数字图像处理的基础方法，其中不仅包括经典的方法，而且包括近几年在研究中所提出的方法。
全书共分为11章，重点介绍图像的基本概念、图像增强、图像几何变换、图像去噪、图像锐化、图像分割、二值图像处理、彩色图像处理、图像变换以及图像压缩编码等。
编写时作者特别注意了读者对本书的理解、掌握。本书可以作为高等学校信息与通信工程，信号与信息处理，应用数学，电子，自动化类各专业本科生或研究生的教材或参考书，也可作为工程技术人员和从事相关研究与应用研究人员的参考用书。

目录

作者介绍

文摘

序言

《数字图像处理基础：原理与应用》 引言 在信息爆炸的时代，图像已成为信息传递和知识获取的重要媒介。从科学研究到艺术创作，从医疗诊断到安全监控，数字图像处理技术无处不在，深刻地影响着我们的生活和工作。本书旨在系统性地介绍数字图像处理的基本原理、核心算法以及广泛的应用领域，帮助读者建立坚实的理论基础，并掌握实际操作的技巧。本书内容涵盖数字图像的获取、增强、复原、分割、表示与描述、以及多种高级应用，力求做到理论严谨、条理清晰、例证丰富，为有志于深入了解和应用数字图像处理技术的读者提供一份详实的参考。 第一章 数字图像基础 本章将为读者勾勒出数字图像的轮廓，介绍其基本概念和数学表示。我们将从图像的本质——亮度、颜色和空间信息出发，阐述数字图像是如何由离散的像素点构成的。 图像的定义与类型：我们将区分模拟图像与数字图像，并重点介绍数字图像的像素网格结构。在此基础上，我们会探讨不同类型的数字图像，如二值图像、灰度图像、彩色图像（RGB、CMYK等）及其各自的特点和应用场景。 图像的空间域与频率域：空间域是图像像素值直接对应的区域，我们在此讨论像素的邻域、连通性等基本概念。频率域则通过傅里叶变换等方法将图像分解成不同频率的成分，揭示图像的细节和纹理信息。本章将初步介绍两者之间的关系。 图像的采样与量化：数字图像的形成过程离不开采样（空间离散化）和量化（灰度或颜色离散化）。我们将深入分析采样率、奈奎斯特采样定理以及量化级别对图像质量的影响，为理解后续图像处理算法奠定基础。 图像的灰度级与颜色模型：灰度图像的亮度范围及其表示方法（如0-255）将是重点。对于彩色图像，我们将介绍RGB、HSV、CMYK等常用颜色模型，理解它们在图像表示、合成和处理中的作用。 图像的基本运算：在正式进入复杂算法之前，本章会介绍一些基础的图像运算，如像素点运算（加、减、乘、除、逻辑运算）、区域运算（邻域运算）等，这些是后续许多高级算法的基石。 第二章 数字图像增强 图像增强的目的是突出图像中感兴趣的特征，同时抑制不感兴趣的特征，从而改善图像的视觉效果或便于后续分析。本章将介绍多种在空间域和频率域进行图像增强的技术。 空间域增强： 点运算：我们将详细介绍直方图均衡化、直方图规定化等全局增强方法，它们通过调整图像的灰度级分布来改善对比度。此外，还会讨论局部增强技术，如对数变换、幂次变换，以及它们的适用范围。 邻域运算（滤波器）：我们将深入探讨线性滤波器和非线性滤波器。线性滤波器包括平滑滤波器（均值滤波、高斯滤波）用于去噪，锐化滤波器（Sobel、Prewitt、Laplacian算子）用于突出边缘。非线性滤波器则会介绍中值滤波，它在去除椒盐噪声方面表现出色。 频率域增强： 傅里叶变换在增强中的应用：本章将阐述如何通过对图像的傅里叶变换结果进行滤波来实现增强。低通滤波器用于平滑，高通滤波器用于锐化。我们将重点介绍理想低通、高斯低通、巴特沃斯低通滤波器，以及理想高通、高斯高通、巴特沃斯高通滤波器，并分析它们的优缺点。 同态滤波：我们将介绍同态滤波技术，它能同时调整图像的亮度分量和对比度，尤其适用于处理照度不均的图像。 第三章 数字图像复原 图像复原的任务是尽力恢复因各种原因（如传感器缺陷、噪声、模糊等）而退化的原始图像。本章将介绍图像退化模型以及多种复原技术。 图像退化模型：我们将建立图像退化的数学模型，通常表示为退化函数与原始图像的卷积，加上噪声。理解退化模型是设计复原算法的前提。 逆滤波：介绍最简单的复原方法——逆滤波，并分析其在噪声存在下的局限性。 维纳滤波：作为一种更鲁棒的方法，维纳滤波在考虑了噪声和退化函数的情况下，能够获得更好的复原效果。我们将详细推导其数学原理和实现步骤。 约束最小二乘方滤波：介绍另一种基于约束条件的滤波方法，以及它在特定场景下的优势。 几何均值滤波器和最大熵滤波器：讨论一些非线性复原方法，它们在处理特定类型的模糊和噪声时有其独到之处。 运动模糊复原：针对运动模糊这一常见退化现象，我们将介绍相关的复原技术。 第四章 数字图像分割 图像分割是将图像划分为不同区域（或对象）的过程，这是许多高级图像分析任务（如目标识别、场景理解）的基础。本章将探讨多种图像分割的方法。 基于阈值的分割： 全局阈值法：介绍Otsu方法等自动确定全局阈值的方法，以及其在简单场景下的应用。 局部阈值法（自适应阈值法）：分析局部阈值法如何根据图像局部特性自适应地选择阈值，以处理光照不均等问题。 基于边缘的分割： 边缘检测算子：我们将回顾并深入分析Canny边缘检测器，以及Sobel、Prewitt、Laplacian等算子的工作原理和特性。 霍夫变换：介绍霍夫变换在检测直线、圆等特定形状上的应用，以及它在边缘连接和形状提取中的作用。 基于区域的分割： 区域生长法：介绍从种子点出发，逐步将相似像素点合并到区域中的区域生长算法。 区域分裂与合并法：讨论如何通过递归地分裂或合并区域来达到分割的目的。 分水岭变换：介绍分水岭变换在分割连接对象方面的强大能力，以及如何使用它来处理图像中的“山丘”和“盆地”结构。 图论方法：初步介绍如何将图像分割问题转化为图论问题，如最小割算法的应用。 第五章 表示与描述 在图像分割之后，我们需要对提取出的区域或对象进行表示和描述，以便于进一步的分析和理解。本章将介绍多种表示与描述技术。 边界表示： 链码：介绍如何用一系列方向编码来表示对象的边界。 多边形逼近：讨论如何用一组顶点来近似表示对象的边界。 区域表示： 骨架（骨形）：介绍如何提取对象的拓扑结构，即骨架，用于形状分析。 拓扑特征：讨论如连通数、孔洞等拓扑特征。 形状描述符： 不变矩：介绍Hu不变矩等，它们在尺度、旋转、平移下保持不变，是形状识别的重要特征。 傅里叶描述符：通过对边界进行傅里叶变换，提取具有形状信息的系数。 形态学特征：介绍如面积、周长、紧密度、方向等几何特征。 纹理描述： 统计方法：介绍灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等纹理分析方法。 结构方法：讨论基于纹理基元的描述。 频谱方法：利用傅里叶变换来分析纹理的频率成分。 第六章 形态学图像处理 形态学图像处理是一种基于图像中对象形状的数学工具，它能够有效地处理二值图像和灰度图像中的形状和结构。 基本形态学运算： 腐蚀（Erosion）：介绍腐蚀如何去除边界像素，缩小对象，消除小的噪点。 膨胀（Dilation）：介绍膨胀如何添加像素，增大对象，连接断裂的区域。 开运算（Opening）：介绍开运算是先腐蚀后膨胀，用于去除小的对象和细小的连接。 闭运算（Closing）：介绍闭运算是先膨胀后腐蚀，用于填充小的空洞和连接邻近的对象。 骨架提取： 骨架化算法：深入介绍利用形态学运算来实现骨架提取，揭示对象的拓扑结构。 形态学梯度：介绍形态学梯度如何用于边缘检测，尤其是在噪声较大的图像中。 击中与不击中变换（Hit-or-Miss Transform）：介绍这种变换用于在图像中查找特定形状的模式。 灰度形态学：将二值形态学运算扩展到灰度图像，讨论灰度腐蚀、膨胀、开运算和闭运算，以及它们在灰度图像处理中的应用。 第七章 图像复原进阶与去噪 本章将对前面介绍的图像复原和去噪技术进行更深入的探讨，并引入更高级的方法。 非线性滤波器回顾与扩展：除了中值滤波，我们还将介绍双边滤波、指导滤波等，它们在保留图像细节方面表现更优。 小波变换在去噪中的应用：介绍小波变换如何将图像分解到不同尺度和方向，从而更有效地分离噪声和信号，实现降噪。 多尺度几何分析（MGA）：介绍一些利用图像的几何结构信息进行复原和增强的技术。 学习型去噪方法：初步介绍深度学习在图像去噪领域的突破，例如使用卷积神经网络（CNN）进行端到端的降噪。 第八章 图像压缩 图像压缩的目的是减少存储图像所需的数据量，同时尽可能保持图像的视觉质量。本章将介绍两种主要的图像压缩技术：无损压缩和有损压缩。 无损压缩： 行程长度编码（RLE）：介绍简单高效的RLE编码。 LZW编码：讨论在GIF和TIFF等格式中使用的LZW编码。 霍夫曼编码：介绍基于概率的霍夫曼编码，以及它在JPEG等标准中的应用。 有损压缩： 离散余弦变换（DCT）：详细介绍DCT在JPEG压缩中的核心作用，如何将图像块转换到频率域进行量化。 量化：分析量化过程如何通过丢弃不重要的信息来减小数据量，以及量化表的选择对压缩率和质量的影响。 JPEG标准：介绍JPEG压缩的完整流程，包括分块、DCT、量化、熵编码等。 小波变换压缩：介绍小波变换在JPEG2000等标准中的应用，其在压缩效率和图像质量上比DCT有优势。 第九章 颜色图像处理 彩色图像的处理比灰度图像更为复杂，本章将专门探讨彩色图像的特性及其处理方法。 颜色模型转换：介绍RGB、HSV、YIQ、XYZ等颜色模型之间的转换，理解它们在不同应用中的优势。 彩色图像增强：讨论如何在不同颜色通道上进行增强，以及如何利用颜色信息进行特定场景的增强。 彩色图像分割：探索在颜色空间中进行分割的方法，如基于颜色距离的聚类。 伪彩色处理：介绍如何将灰度图像转换为彩色图像，以增强人眼对细节的感知。 第十章 图像识别与检索基础 图像识别和检索是数字图像处理的最终应用目标之一，本章将介绍其基本概念和常用方法。 特征提取：回顾第五章的形状、纹理描述，并进一步介绍SIFT、SURF、HOG等经典特征提取算法。 分类器：介绍支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树等常用的分类算法。 模板匹配：介绍如何在图像中查找预定义模板的技术。 相似性度量：讨论如何衡量两幅图像或两个特征向量之间的相似性。 图像检索系统概述：介绍内容基图像检索（CBIR）的基本框架。 第十一章 现代数字图像处理技术展望 随着计算能力和数据量的飞速发展，数字图像处理领域涌现出许多令人兴奋的新技术。 深度学习在图像处理中的应用：重点介绍卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测、语义分割、图像生成等领域的革命性进展。 生成对抗网络（GAN）：介绍GAN在图像合成、风格迁移、超分辨率等方面的强大能力。 三维图像处理：简要介绍三维重建、点云处理等技术。 医学图像处理：探讨数字图像处理在医学影像分析、诊断中的重要作用。 计算机视觉的未来方向：展望自动驾驶、增强现实、虚拟现实等领域的发展对图像处理技术提出的新挑战和机遇。 结语 本书从数字图像的基本概念出发，逐步深入到各种复杂的处理技术和应用。我们希望通过系统性的讲解和丰富的实例，帮助读者理解数字图像处理的奥秘，掌握相关的理论知识和实践技能。数字图像处理是一个不断发展的领域，本书提供了一个坚实的起点，鼓励读者在掌握基础知识后，持续探索和学习，将所学知识应用于解决实际问题，推动技术创新。