数字图像处理技术及应用 张丰收著 水利水电出版社 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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数字图像处理技术及应用——探索图像世界的奥秘与力量 图像，是我们感知世界最直观、最丰富的方式之一。从古老的壁画到现代的数字照片，从医用影像到卫星遥感，图像承载着海量的信息，记录着时代的变迁，也推动着科技的进步。然而，原始的图像往往并非完美，它们可能包含噪声、失真，或者信息不够突出，难以满足我们深入分析和应用的需求。这时候，数字图像处理技术就如同魔法师手中的魔杖，能够对这些数字图像进行一系列精密的变换和优化，发掘其隐藏的价值，赋予其新的生命。 本书，将带领您走进一个令人着迷的数字图像处理领域。我们不仅仅是学习一套技术，更是要理解图像背后的数学原理、算法逻辑，以及它们如何被巧妙地应用于解决现实世界中的各种挑战。从最基础的图像表示与变换，到复杂的图像复原与增强，再到人工智能驱动的图像分析与识别，我们将层层深入，揭示数字图像处理的精髓。 一、 数字图像的基石：理解与构建 万事开头难，要处理数字图像，首先必须深刻理解“数字图像”本身。本书将从最根本的层面出发，详细阐述数字图像的定义、特性以及其在计算机中的表示方式。您将了解像素的概念，认识到图像的本质是由离散的像素点构成的网格。我们会深入探讨图像的几何特征，如分辨率、灰度级、色彩模型（如RGB、CMYK、HSV等）及其在不同应用场景下的选择与转换。 同时，数字图像的获取也是至关重要的一环。我们会介绍不同的成像原理和传感器技术，例如CCD、CMOS等，以及图像采集过程中可能遇到的问题，如采样和量化带来的信息损失。理解这些基础知识，将为后续所有的图像处理操作奠定坚实的基础。 二、 图像的“洗礼”：增强与复原 原始采集的图像往往受到各种噪声的干扰，或者对比度不足，细节模糊，难以直接分析。因此，图像增强和复原是数字图像处理中最基本也是最常用的技术。 在图像增强方面，我们将学习如何通过点运算和空间域滤波来改善图像的视觉质量。点运算包括直方图均衡化，它能够调整图像的灰度分布，扩大反差，使暗淡的图像变得更加清晰；灰度变换函数，如对数变换、幂次变换，能够有效地拉伸或压缩图像的灰度范围，突出特定区域的细节。 空间域滤波则是利用图像邻域像素的信息来改善图像。我们将深入剖析各种滤波器，包括平滑滤波器（如均值滤波、高斯滤波），它们能够有效地去除噪声，但可能导致图像模糊；以及锐化滤波器（如拉普拉斯算子、Sobel算子），它们则能够增强图像的边缘和细节，使图像更加清晰锐利。我们还会探讨在频率域进行的图像增强技术，如傅里叶变换，通过分析图像的频率成分，实现对图像的平滑和锐化。 图像复原技术则致力于解决由成像过程中的失真（如模糊、噪声）造成的图像质量下降问题。我们将学习如何利用退化模型来描述图像的失真过程，并采用逆滤波、维纳滤波等方法来尽可能地恢复原始图像。例如，当图像因摄像机抖动或镜头失焦而变得模糊时，我们将学习如何通过模糊核的估计和逆向运算来复原清晰的图像。噪声的类型多种多样，如椒盐噪声、高斯噪声等，本书将详细介绍针对不同噪声的复原算法，使您能够根据实际情况选择最合适的处理方法。 三、 图像的“洞察”：分析与理解 图像增强和复原技术让我们看到了更清晰、更干净的图像，但要从中提取有用的信息，还需要更高级的图像分析技术。 图像分割是图像分析中的关键步骤，其目标是将图像划分为若干个具有不同语义意义的区域或对象。我们将学习基于阈值的分割方法，通过设定合适的灰度阈值来区分前景和背景。此外，还有基于区域生长的分割方法，它从种子点出发，逐渐将具有相似特征的邻域像素合并到同一区域。边缘检测也是重要的分割手段，如Canny边缘检测算法，它能够有效地检测出图像中的边缘信息，为后续的区域划分提供依据。 在图像分割完成后，特征提取就变得尤为重要。这些特征将作为图像的“指纹”，用于识别和描述图像中的对象。我们将探讨几何特征，如形状、大小、纹理特征，如灰度统计、纹理描述子，以及颜色特征，如颜色直方图。对于更复杂的场景，我们还将介绍如何提取诸如SIFT、SURF等局部不变特征，它们能够有效地抵抗尺度、旋转和光照变化，在物体识别和图像匹配中发挥着重要作用。 图像识别与分类是数字图像处理的最终目标之一，它旨在识别图像中的物体，并将图像归类到预定义的类别中。本书将介绍传统模式识别方法，如支持向量机（SVM）、K近邻算法（KNN），以及基于深度学习的图像识别技术，如卷积神经网络（CNN）。您将了解CNN的架构，如卷积层、池化层、全连接层，以及它们如何通过多层非线性变换自动学习图像的层次化特征，从而实现高精度的图像识别。 四、 数字图像处理的应用：从理论到实践 理论知识的学习最终是为了解决实际问题。本书将详细阐述数字图像处理技术在各个领域的广泛应用，让您深刻体会其强大的力量。 在医学影像领域，数字图像处理技术扮演着至关重要的角色。从X光片、CT、MRI到超声影像，各种医学影像的增强、复原和分割技术，能够帮助医生更准确地诊断疾病，定位病灶。例如，图像增强技术可以提高病灶的可见度，而图像分割技术则可以精确地勾画出肿瘤或器官的边界，为手术规划提供支持。 在遥感与地理信息系统中，卫星图像和航空照片是获取地球表面信息的重要来源。数字图像处理技术能够对这些遥感图像进行校正、增强和分类，提取出地物信息，如植被覆盖、土地利用、水体分布等，为环境保护、资源管理、城市规划等提供科学依据。 在工业制造领域，机器视觉系统广泛应用于产品检测、质量控制、自动化装配等方面。数字图像处理技术能够让机器“看懂”产品，检测是否存在缺陷，测量尺寸，识别型号，从而大大提高生产效率和产品质量。 在安全监控领域，人脸识别、行为分析、目标跟踪等技术，都离不开强大的数字图像处理能力。这些技术能够提高安防系统的智能化水平，有效预防和应对安全事件。 在文化遗产保护领域，数字图像技术被用于对古籍、壁画、石窟等进行高精度扫描和三维重建，方便研究和展示，同时也能为文物修复提供技术支持。 此外，数字图像处理技术还在娱乐媒体（如图像编辑、特效制作）、科学研究（如显微图像分析、天体图像处理）、自动驾驶（如障碍物检测、车道线识别）等众多领域展现出巨大的应用潜力。 五、 展望与未来 数字图像处理技术正以前所未有的速度发展。随着计算能力的不断提升和人工智能技术的日新月异，图像处理的应用场景将更加广泛，处理效果将更加卓越。本书在介绍经典技术的同时，也将对未来的发展趋势进行展望，例如，生成式对抗网络（GANs）在图像生成和风格迁移方面的应用，以及多模态图像融合技术等。 本书力求深入浅出，理论与实践相结合，旨在为读者构建一个扎实的数字图像处理知识体系。无论您是计算机科学、电子工程、自动化等相关专业的学生，还是从事相关领域研究和开发的工程师，抑或是对图像世界充满好奇的探索者，相信您都能从中受益。让我们一起踏上这段探索数字图像处理技术奥秘与力量的旅程，用“数字的眼睛”去发现、去理解、去创造更加美好的未来。