图象工程(上册)--图象处理和分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:章毓晋

出品人:

页数:291

译者:

出版时间:1999-3-1

价格:20.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302033431

丛书系列:清华大学电子与信息技术系列教材

图书标签:

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图书名称：图像工程（上册）——图像处理与分析 内容提要： 本书聚焦于数字图像处理与分析领域的基础理论、核心算法及其在实际工程中的应用。作为“图像工程”系列的上册，本书系统地介绍了图像的获取、表示、增强、恢复、分割、特征提取以及初步的分析方法。全书内容紧密围绕如何从原始图像数据中提取有价值的信息，并为后续的深度学习或高级分析奠定坚实的数学和技术基础。 第一章：数字图像基础与表示 本章首先界定了“图像”在工程学中的概念，区分了模拟图像与数字图像的本质差异。重点讲解了数字图像的数字化过程，包括采样和量化。详细阐述了常见的图像表示方法，如灰度图像、彩色图像（RGB、CMYK、HSV等色彩空间）、多光谱图像和三维体数据。深入分析了图像在计算机内存中的存储结构、像素邻域、连通性、边界与域的概念。此外，本章还引入了图像表示的拓扑学基础，为后续的形态学处理打下理论基础。内容覆盖了图像的基本数学模型，确保读者对数字图像的内在结构有清晰的认识。 第二章：图像变换与域分析 本章探讨了将图像从空间域转换到变换域进行分析和处理的必要性。核心内容集中于傅里叶变换（Fourier Transform）在二维信号处理中的应用。详细推导并分析了离散傅里叶变换（DFT）的性质，包括其周期性、共轭对称性、线性、平移性和卷积定理。读者将学习如何利用傅里叶频谱图进行图像分析，例如识别周期性噪声或图像的方向性特征。章节中还将介绍其他重要的变换，如离散余弦变换（DCT）和小波变换（Wavelet Transform）的基础概念，为有损压缩和多分辨率分析做铺垫。重点讲解了傅里叶域中的滤波技术——理想滤波、巴特沃斯滤波和高斯滤波，及其在频域中实现空域滤波的原理。 第三章：图像增强技术 图像增强的目的是改善图像的视觉效果或为后续的分析提供更清晰的输入。本章将增强技术分为空域方法和频域方法。 空域增强： 详细介绍了点运算（如灰度拉伸、阈值处理）和统计方法（如直方图均衡化及其自适应版本）。重点讲解了直方图分析在图像对比度调整中的关键作用。对于噪声抑制，着重阐述了空间滤波器，包括线性空间滤波（均值滤波、加权平均滤波）和非线性空间滤波（中值滤波、最大/最小滤波），并对比了它们在去除椒盐噪声和高斯噪声方面的优劣。 频域增强： 基于第二章的傅里叶变换理论，本章讲解了如何设计高通滤波器（用于锐化）和低通滤波器（用于平滑）的频域实现方式。探讨了梯度和拉普拉斯算子在图像锐化中的作用，以及它们在空域和频域中的等效实现。 第四章：图像恢复理论与方法 图像恢复与图像增强的区别在于，恢复试图根据已知的退化模型来逆转图像质量的下降过程。本章建立图像退化的数学模型 $g(x,y) = h(x,y) f(x,y) + eta(x,y)$，其中 $h$ 是退化函数（如运动模糊或离焦模糊），$eta$ 是噪声。 盲解卷积与逆滤波： 讲解了维纳滤波（Wiener Filtering）作为最优线性最小均方误差（LMMSE）估计器的推导过程，该方法要求已知退化函数和噪声的统计特性。对于退化函数未知的情况，介绍了逆滤波（Inverse Filtering）的局限性及其在噪声存在下的不稳定问题。 约束恢复： 重点介绍了约束最小二乘滤波，通过引入正则化项来稳定逆滤波过程。此外，章节还涵盖了在特定退化模型下（如直线运动模糊）的恢复算法实现。 第五章：图像分割基础 图像分割是将图像划分为若干具有相同特征的子区域的过程，是图像分析的关键第一步。本章侧重于基于灰度值和边缘信息的传统分割方法。 阈值法： 详细讨论了全局阈值、局部阈值和迭代阈值（如Otsu's/大津法）的原理和计算步骤。分析了阈值选择对分割结果的敏感性。 边缘检测： 深入讲解了梯度算子（如Sobel, Prewitt）的计算，以及二阶导数算子（如拉普拉斯算子）的应用。重点阐述了Canny边缘检测算法的五个步骤：降噪、计算梯度幅值和方向、非极大值抑制、双阈值处理和边缘跟踪，强调其在实现连续、不间断边缘方面的优越性。 区域生长与基于边缘的分割： 介绍了如何利用像素的相似性进行区域生长，以及如何通过边缘连接和边缘链接算法来构建完整的对象轮廓。 第六章：图像形态学处理 形态学（Mathematical Morphology）是以集合论为基础处理图像的强大工具，尤其适用于分析和处理图像中的形状和结构特征。 基本运算： 详细定义和推导了二值图像中的腐蚀（Erosion）、膨胀（Dilation）操作，以及结构元素（Structuring Element）的选择与作用。 复合运算： 基于腐蚀和膨胀，系统讲解了开运算（Opening，用于平滑轮廓和去除小噪点）和闭运算（Closing，用于填充小孔洞和连接断裂的边界）。 灰度形态学： 将二值形态学扩展到灰度图像，定义了灰度腐蚀和膨胀，并介绍了形态学梯度、顶帽变换（Top-Hat Transform）等高级应用，这些工具在提取特定纹理和分析亮度变化方面非常有效。 第七章：图像特征提取与描述 本章关注如何将分割出的对象或区域转化为可量化的数学特征，用于后续的识别和分类。 区域特征描述： 讲解了如何计算区域的几何特征（如面积、周长、紧凑度、主轴方向）和拓扑特征（如连通组件数、欧拉数）。 纹理分析： 介绍了描述图像区域内像素灰度分布规律的统计方法，包括灰度共生矩阵（GLCM）的计算，以及基于GLCM导出的能量、对比度、熵等统计量在纹理描述中的应用。 傅里叶描述子与形状描述： 探讨了如何利用傅里叶变换来表示对象的边界，生成对平移、旋转和尺度变化具有一定鲁棒性的形状描述符。 结论与展望： 上册内容总结了从像素层到特征层的一系列经典、成熟的图像处理技术。这些技术是理解现代计算机视觉和深度学习模型如何工作的基石。本书强调算法的数学推导、工程实现的可行性以及对噪声和退化的敏感性分析，旨在培养读者独立分析和解决实际图像工程问题的能力。

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