数字图像处理技术及应用 9787517024217 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

基本信息

书名：数字图像处理技术及应用

定价：86.0元

作者：张丰收著

出版社：水利水电出版社

出版日期：2015-04-01

ISBN：9787517024217

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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本书系统的讨论了数字图像处理的基本原理、基本方法、算法、实际技术和一些典型的应用。共分为13章:主要内容包括绪论、数字图像处理的基本原理、图像变换、图像增强、图像恢复等等...

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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《像素的奥秘：数字图像处理的理论与实践》 内容概述 本书深入探讨数字图像处理的基石理论，并辅以大量实际应用案例，旨在为读者构建一个全面而深刻的理解框架。我们从数字图像最本质的构成——像素——出发，逐步揭示其在空间、频率和纹理等不同域的特性。通过对这些基础概念的精细剖析，读者将能够理解图像的本质、信息的提取与转换，以及如何通过一系列数学和算法手段来增强、恢复、分割和分析图像。 全书内容涵盖了数字图像处理的各个关键环节，从图像的获取与表示，到预处理中的灰度变换、几何变换，再到增强技术如空域和频域增强，以及图像复原、颜色图像处理、图像压缩、形态学处理、图像分割、特征提取与描述，直至最后的应用领域探讨。每一个部分都力求理论严谨，同时兼顾实践的可操作性。 章节细览 第一章 图像的获取与表示 本章将从最基础的层面开始，介绍数字图像是如何形成的。我们将详细讲解图像传感器的工作原理，包括CCD和CMOS传感器，以及它们如何将光信号转化为电信号，进而生成数字图像。随后，深入探讨数字图像的表示方式，包括像素的概念、灰度图像的表示（如二值图像、灰度级图像）以及彩色图像的表示（如RGB、HSV、CMYK等颜色空间）。我们会解释图像的尺寸、分辨率、位深度等重要参数对图像质量和处理能力的影响。同时，本章也会涉及图像文件的格式，如BMP、JPEG、PNG等，并分析它们各自的特点和适用场景。 第二章 图像的预处理 预处理是数字图像处理的第一个关键步骤，其目的是为了改善图像的质量，为后续的分析和处理奠定基础。本章将重点介绍几种常用的预处理技术。首先是灰度变换，包括线性变换（如对比度拉伸、亮度调整）和非线性变换（如对数变换、指数变换、伽马变换），这些方法可以有效地调整图像的整体亮度和对比度，使图像的细节更加突出。接着，我们将探讨直方图均衡化及其变种，解释如何通过调整像素灰度值的概率分布来扩展图像的动态范围，从而获得更均衡的灰度分布。此外，几何变换也是重要的预处理手段，我们将详细介绍图像的平移、旋转、缩放、剪切以及仿射变换和透视变换，并讲解它们的数学原理和在图像校正、配准等方面的应用。 第三章 图像增强——空域方法 空域增强直接在图像的像素层面进行操作，以改善图像的视觉效果。本章将聚焦于点处理和邻域处理技术。点处理包括灰度变换（已在预处理中介绍）以及二值化等。邻域处理是本章的重点，我们将深入讲解各种滤波器，包括平滑滤波器（如均值滤波、高斯滤波）用于去除噪声，以及锐化滤波器（如Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、Roberts算子）用于增强图像的边缘和细节。我们还会介绍中值滤波等非线性平滑滤波器，它们在去除椒盐噪声方面表现出色。通过对这些空域增强方法的深入讲解，读者将能够理解如何根据不同的图像质量问题选择合适的增强策略。 第四章 图像增强——频域方法 频域增强将图像转换到频率域进行处理，这为图像增强提供了另一种强大的视角。本章将介绍傅里叶变换在图像处理中的应用，包括一维和二维傅里叶变换的原理，以及如何通过频谱分析来理解图像的频率成分。我们会详细讲解低通滤波器（如理想低通、高斯低通、Butterworth低通）用于平滑图像、去除高频噪声，以及高通滤波器（如理想高通、高斯高通、Butterworth高通）用于增强边缘和细节。此外，我们将介绍同态滤波，这是一种结合了高低频成分的增强方法，特别适用于处理光照不均的图像。频域增强的引入，将使读者对图像处理有更深层次的理解，并掌握更多高级的增强技巧。 第五章 图像复原 图像复原的目的是恢复退化图像的原始形态，这通常是由于噪声、模糊或其他失真造成的。本章将介绍几种主要的图像复原方法。首先，我们将讨论噪声模型（如高斯噪声、椒盐噪声、周期噪声）以及如何识别和抑制这些噪声。接着，我们将深入讲解图像去模糊技术，包括基于退化模型的逆滤波和维纳滤波，以及在缺乏精确退化模型的情况下如何进行盲去卷积。我们还会介绍约束最小二乘法等复原方法，它们在保证复原结果的稳定性和鲁棒性方面具有重要作用。通过本章的学习，读者将能够理解图像退化的原因，并掌握相应的复原技术。 第六章 彩色图像处理 彩色图像的处理与灰度图像有所不同，它涉及到颜色的概念和不同颜色空间的转换。本章将介绍彩色图像的基本表示，包括RGB、CMY、HSV、HSL等常用颜色空间，并讲解它们之间的相互转换。我们将探讨彩色图像的增强方法，包括在不同颜色空间下进行灰度变换、对比度增强以及颜色平衡。此外，本章还将介绍彩色图像的分割、颜色量化以及伪彩色增强等技术。这些内容将为读者处理和分析彩色图像提供必要的理论和实践指导。 第七章 图像压缩 图像压缩的目的是减少图像数据量，以便于存储和传输。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。对于无损压缩，我们将讲解行程长度编码（RLE）、霍夫曼编码、算术编码等经典算法，以及它们在JPEG-LS、PNG等格式中的应用。对于有损压缩，我们将重点介绍离散余弦变换（DCT）在JPEG压缩标准中的核心作用，并分析其量化和熵编码过程。我们还会探讨小波变换等更先进的压缩方法。通过对这些压缩技术的理解，读者将能够把握图像数据压缩的原理和效率。 第八章 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。本章将介绍形态学的基本运算，包括腐蚀和膨胀，以及它们组合产生的开运算、闭运算、击中不击中变换等。我们将详细解释这些运算是如何作用于二值图像和灰度图像的，并阐述它们在去除噪声、连接断开的区域、填充空洞、提取骨架等方面的应用。本章还会介绍形态学梯度、顶帽变换和底帽变换等高级形态学运算，它们在边缘检测和特征提取方面具有重要价值。 第九章 图像分割 图像分割是将图像划分为若干具有意义的区域或对象的关键步骤，它是许多高级图像分析任务的基础。本章将介绍多种图像分割技术。首先是基于阈值的分割方法，包括全局阈值和自适应阈值，以及Otsu方法等。接着，我们将探讨基于边缘的分割方法，如Canny边缘检测器，并介绍如何通过边缘连接形成闭合轮廓。然后，我们将深入讲解区域生长法，它根据像素的相似性将相邻像素合并到同一区域。此外，我们还将介绍分水岭算法、K-means聚类分割、以及活动轮廓模型（如Level Set）等更复杂的分割技术。 第十章 特征提取与描述 在分割出图像中的对象后，就需要提取其特征以便进一步分析和识别。本章将聚焦于图像特征的提取与描述。我们将介绍点特征（如角点、斑点）的检测方法，如Harris角点检测器、SIFT特征点等。然后，我们将讲解线特征（如霍夫变换检测直线）和形状特征的提取，如轮廓描述、形状上下文等。此外，我们还将介绍纹理特征的描述方法，包括统计方法（如灰度共生矩阵GLCM）、频域方法（如Gabor滤波器）以及基于模型的描述方法。这些特征提取与描述技术是实现图像识别、目标跟踪、场景理解等应用的基础。 第十一章 数字图像处理的应用 本章将汇集前面章节所学的理论和技术，展示数字图像处理在各个领域的广泛应用。我们将通过具体案例来阐述这些技术如何解决实际问题。这包括： 医学影像分析：如X射线、CT、MRI图像的增强、分割与诊断辅助； 遥感与地理信息系统：如卫星图像的处理、土地覆盖分类、目标检测； 工业自动化与质量检测：如产品缺陷检测、尺寸测量、自动化装配； 计算机视觉与模式识别：如人脸识别、行人检测、物体跟踪、场景分析； 多媒体技术：如图像编辑、特效制作、视频编码与解码； 安防监控：如视频分析、异常行为检测； 科学研究：如显微图像分析、生物医学成像。 通过这些丰富的应用案例，读者将能够清晰地认识到数字图像处理技术的重要性及其强大的解决问题的能力，激发进一步学习和探索的兴趣。 本书特色 本书最大的特点在于理论与实践的紧密结合。在介绍每一个算法和技术时，我们不仅会深入剖析其背后的数学原理和算法逻辑，还会通过图示和伪代码等形式来帮助读者理解。同时，本书大量引用了实际应用案例，力求让读者看到理论知识在现实世界中的应用价值。我们力求语言的清晰易懂，即使是初学者也能循序渐进地掌握核心概念。对于有一定基础的读者，本书也提供了深入的探讨和前沿的视角，能够帮助其进一步提升专业技能。 目标读者 本书适合于计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程、遥感、地理信息科学等专业的本科生、研究生，以及从事相关领域研究与开发的工程师、技术人员。对于任何对数字图像处理技术及其应用感兴趣的读者，本书都将是一本宝贵的参考资料。 结语 数字图像处理是一个充满活力且不断发展的领域。通过学习本书，您将获得扎实的理论基础和丰富的实践经验，为深入探索这个精彩的世界打下坚实的基础。希望本书能够激发您对像素奥秘的无限遐想，并帮助您在数字图像处理的道路上取得丰硕的成果。