图像处理与计算机视觉算法及应用 pdf epub mobi txt 电子书下载在线阅读 2026

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出版者:清华大学出版社作者:帕科尔出品人: 页数:388 译者:景丽出版时间:2012-5 价格:49.00元装帧: isbn号码:9787302282228 丛书系列:

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具体描述

《图像处理与计算机视觉算法及应用(第2版)》介绍了最新的算法，包括基于内容搜索中的2D视觉方法和使用显卡作为图像处理计算工具等。对于软件工程师和开发人员、高级程序员、图形程序员、科学家，以及其他需要高度专业化图像处理的专家而言，都是非常理想的参考图书。从《图像处理与计算机视觉算法及应用(第2版)》中可以获得最具价值的图像处理应用，包括数码形态学、图像恢复和字符识别；找到清晰描述最新技术的真实世界的应用，同时省去人量数学运算所需的冗长时间。

《数字图像分析基础：原理、方法与实践》内容梗概：本书旨在为读者提供一个全面而深入的数字图像分析领域入门。从最基础的图像表示和处理技术出发，逐步引导读者理解图像在计算机眼中是如何被“看见”和“理解”的。全书围绕着“从像素到信息”的核心目标展开，详细阐述了数字图像处理的关键原理，并在此基础上介绍了多种计算机视觉中常用且基础的算法，最终探讨了这些技术在实际应用中的潜力。本书强调理论与实践的结合，力求帮助读者构建坚实的理论基础，并掌握实际操作技能。第一部分：数字图像基础与预处理在本书的第一部分，我们将深入探讨数字图像的本质及其基本操作。首先，我们会追溯到数字图像的构成要素——像素，详细解释像素的含义、不同颜色模型（如灰度、RGB、HSV等）的表示方法及其数学原理。理解像素是后续所有图像处理操作的基石。我们会讲解图像的几何变换，包括平移、旋转、缩放、剪切等，以及它们在图像几何校正、拼接等方面的作用。接下来，我们将进入图像预处理的范畴，这是提升图像质量、为后续分析做准备的关键步骤。我们会详细介绍点运算，包括图像的亮度与对比度调整（如直方图均衡化、伽马变换）、图像的二值化（如Otsu方法）及其原理和应用。这些技术能够有效地改善图像的视觉效果，突出重要特征。然后，我们将重点讲解空间域滤波。这部分内容会细致分析线性滤波（如均值滤波、高斯滤波）和非线性滤波（如中值滤波、双边滤波）的工作原理、卷积运算的数学基础以及它们在图像去噪、平滑方面的性能差异。我们会通过大量实例说明不同滤波器的优缺点以及在何种场景下选择何种滤波器。同时，我们也还会讨论边缘检测算法，包括Sobel、Prewitt、Laplacian以及Canny等算子，深入剖析其数学模型、梯度计算原理，并阐述它们在识别图像轮廓、提取目标边界中的重要作用。第二部分：图像分割与特征提取在完成了对图像的基础处理后，本书的第二部分将聚焦于图像分割——将图像划分为有意义的区域或对象的关键技术。我们会从阈值分割入手，深入讲解全局阈值与局部阈值方法的区别，以及如何选择合适的阈值。在此基础上，我们将详细阐述区域生长算法，解释其基本思想、种子点的选择策略以及区域合并与分裂的条件。接着，我们将介绍基于边缘的分割方法，回顾边缘检测算法的原理，并讲解如何利用边缘信息来构建闭合轮廓，实现区域划分。此外，本书还会触及聚类算法在图像分割中的应用，如K-means算法，阐述其迭代优化过程以及如何将其应用于像素相似性聚类。完成了区域的划分之后，我们需要从这些区域中提取能够代表其特性的信息，这便是特征提取。本书将详细介绍形状特征，包括几何特征（如面积、周长、质心、长短轴比）、拓扑特征（如连通性、孔洞数量）以及轮廓描述符（如傅里叶描述符、Hu不变矩）。我们会深入讲解这些特征的计算方法、不变性（如尺度不变性、旋转不变性）以及它们在物体识别、形状匹配中的应用。除了形状特征，我们还将探讨纹理特征。我们将从统计学角度出发，介绍灰度共生矩阵（GLCM）及其常用的统计量（如对比度、相关性、能量、同质性），解释这些统计量如何描述图像的灰度分布规律和纹理特性。同时，我们也会介绍局部二值模式（LBP）等基于局部邻域特征的纹理描述方法。第三部分：图像识别与模式分类基础本书的第三部分将把重点放在图像识别和模式分类，这是将提取到的特征转化为具体识别结果的核心环节。我们将从分类器的原理讲起，详细介绍监督学习的基本概念，包括训练集、测试集、特征空间、决策边界等。我们会详细讲解线性分类器，如感知机和支持向量机（SVM）。对于SVM，我们将深入剖析其最大间隔原理，核函数的概念及其作用，以及如何在非线性可分情况下找到最优超平面。接着，我们将介绍概率模型分类器，如朴尔贝叶斯分类器，阐述其贝叶斯定理的应用，以及如何处理特征的条件概率。我们还将引入决策树算法，讲解其基于信息增益或基尼指数的节点分裂准则，以及如何构建和剪枝决策树以提高泛化能力。此外，本书还会介绍k近邻（k-NN）算法，解释其基于距离度量的分类思想，以及如何选择合适的距离度量和k值。在模式分类的基础上，我们还将初步介绍聚类算法在无监督学习中的应用，如K-means算法的详细讲解，以及层次聚类等方法。第四部分：应用案例与进阶展望在本书的最后一部分，我们将通过一系列具体的应用案例来展示前面所学原理和算法的实际威力。我们会选择一些具有代表性的应用方向，如：人脸检测与识别：介绍如何利用 Haar 特征级联分类器（如Viola-Jones算法）进行人脸检测，以及如何使用 Eigenfaces 或 Fisherfaces 方法进行人脸识别。物体识别：探讨如何结合 SIFT、SURF 等局部特征提取算法与 SVM 或其他分类器进行通用物体的识别。图像检索：讲解基于内容的图像检索（CBIR）的基本原理，包括如何构建图像特征向量以及如何进行相似度匹配。医学图像分析：简要介绍图像分割和特征提取在医学影像（如X光、CT、MRI）中的应用，例如病灶检测或器官分割。在完成这些案例的介绍后，本书还会对进阶方向进行展望，例如深度学习在计算机视觉领域的巨大成功，简要介绍卷积神经网络（CNN）的基本结构和工作原理，以及它如何革新了图像处理和计算机视觉的许多任务。读者将了解到，本书所介绍的基础理论和算法是理解更复杂、更先进技术的坚实基石。本书特色：体系完整：从基础的像素概念到复杂的识别应用，构建了完整而清晰的学习路径。原理详实：深入剖析各类算法背后的数学原理和逻辑，而非停留在表面。图文并茂：大量配图、示意图和实验结果截图，帮助读者直观理解抽象概念。实践导向：虽以理论讲解为主，但始终关注算法的实际应用价值，为读者打下实践基础。语言严谨：力求用清晰、准确的语言阐述技术细节，避免含糊不清。本书适合于计算机科学、软件工程、人工智能、电子工程等相关专业的本科生、研究生，以及对数字图像处理和计算机视觉技术感兴趣的开发人员和研究人员。阅读本书，您将能系统地掌握数字图像分析的核心技术，为后续更深入的学习和创新应用奠定坚实基础。

作者简介

J. R. Parker是一名计算机专家和教师，对图像处理和视觉、视频游戏技术以及计算机仿真有着浓厚的兴趣。在根特州立大学获得信息学博士学位之后，Parker博士在加拿大卡尔加里大学任全职教授，讲授计算机科学、艺术和戏剧。他的作品包括150多篇技术论文和4本书，他还是视频游戏Booze Cruise的作者，这个游戏模拟了酒后驾车的情形，用于演示酒后驾车行为的危险性。此外他还开发了很多其他教育游戏。

景丽，副教授，解放军信息工程大学计算机软件理论专业博士，研究方向为智能图像处理与信息隐藏。任教后，曾在爱尔兰University College Cork（UCC）大学访学，已发表学术论文20余篇。目前主要从事图像处理、人工智能、信息处理等方面的研究，教授的课程有"数字图像处理"、"人工智能原理与应用"，"智能信息处理"等。

目录信息

第1章视觉系统实践——图像显示、输入/输出和库函数调用 1
1.1 OpenCV 1
1.2 基本的OpenCV代码 2
1.2.1 IplImage数据结构 3
1.2.2 读写图像 5
1.2.3 图像显示 6
1.2.4 示例 6
1.3 图像捕捉 9
1.4 和AIPCV库的接口 11
1.5 网站文件 15
1.6 参考文献 15
第2章边缘检测技术 17
2.1 边缘检测的目的 17
2.2 传统的方法和理论 19
2.2.1 边缘的模型 20
2.2.2 噪声 21
2.2.3 导数算子 24
2.2.4 基于模板的边缘检测 29
2.3 边缘模型：Marr-Hildreth边缘检测器 31
2.4 Canny Edge边缘检测器 34
2.5 Shen-Castan(ISEF)边缘检测器 39
2.6 两种最优边缘检测器的比较 41
2.7 彩色边缘 44
2.8 Marr-Hildreth边缘检测器的源代码 46
2.9 Canny边缘检测器的源代码 50
2.10 Shen-Castan边缘检测器的源代码 58
2.11 网站文件 67
2.12 参考文献 69
第3章数码形态学 73
3.1 形态学定义 73
3.2 连通性 73
3.3 数码形态学的基本元素——二值操作 75
3.3.1 二值膨胀 75
3.3.2 实现二值膨胀 79
3.3.3 二值腐蚀 82
3.3.4 二值腐蚀的实现 86
3.3.5 开启和闭合 88
3.3.6 MAX——用于形态学的高级程序设计语言 93
3.3.7 “命中/不命中”变换 97
3.3.8 识别区域边缘 99
3.3.9 条件膨胀 100
3.3.10 区域计数 102
3.4 灰阶形态学 103
3.4.1 开启操作和闭合操作 105
3.4.2 平滑操作 108
3.4.3 梯度 109
3.4.4 纹理的分割 110
3.4.5 对象的大小分布 111
3.5 彩色形态学 112
3.6 网站文件 113
3.7 参考文献 115
第4章灰阶分割 117
4.1 灰阶分割的基础 117
4.1.1 使用边缘像素 119
4.1.2 迭代选择法 119
4.1.3 灰阶直方图法 120
4.1.4 使用熵 121
4.1.5 模糊集合 124
4.1.6 最小误差阈值法 126
4.1.7 单阈值选择的示例结果 127
4.2 使用区域阈值 129
4.2.1 Chow-Kaneko算法 130
4.2.2 通过边缘对光照进行
建模 133
4.2.3 实现和结果 135
4.2.4 对比 136
4.3 松弛法 137
4.4 移动平均法 142
4.5 基于聚类的阈值 145
4.6 多重阈值 146
4.7 网站文件 147
4.8 参考文献 148
第5章纹理和色彩 151
5.1 纹理和分割 151
5.2 灰阶图像中纹理的简单分析 152
5.3 灰阶共生矩阵 155
5.3.1 最大概率 157
5.3.2 矩 157
5.3.3 对比度 157
5.3.4 同质性 157
5.3.5 熵 158
5.3.6 GLCM描述符的测试结果 158
5.3.7 纹理操作符的加速 159
5.4 边缘和纹理 161
5.5 能量和纹理 162
5.6 表面和纹理 164
5.6.1 向量散射算法 164
5.6.2 表面曲度算法 166
5.7 分形维度 168
5.8 彩色分割 171
5.9 彩色纹理 174
5.10 网站文件 174
5.11 参考文献 175
第6章图像细化 179
6.1 骨架概述 179
6.2 中轴变换 180
6.3 迭代式形态学方法 181
6.4 等高线的使用 188
6.5 把对象看做多边形 192
6.6 基于力的图像细化 194
6.6.1 定义 195
6.6.2 力场的使用 195
6.6.3 子像素骨架 198
6.7 Zhang-Suen/Stentiford/Holt组合算法的源代码 200
6.8 网站文件 210
6.9 参考文献 211
第7章图像还原 215
7.1 图像降质——真实世界 215
7.2 频域 217
7.2.1 傅里叶变换 217
7.2.2 快速傅里叶变换 219
7.2.3 逆傅里叶变换 222
7.2.4 二维傅里叶变换 223
7.2.5 OpenCV中的傅里叶变换 224
7.2.6 创建人工模糊 226
7.3 逆滤波器 231
7.4 Wiener滤波器 232
7.5 结构化噪声 233
7.6 运动模糊——一种特殊情况 236
7.7 同态滤波器——过滤照度 237
7.7.1 通用频率过滤器 238
7.7.2 分离光照产生的效果 240
7.8 网站文件 241
7.9 参考文献 242
第8章分类 245
8.1 对象、模式和统计数据 245
8.1.1 特征和区域 247
8.1.2 训练和测试 251
8.1.3 类别内和类别外的差异 253
8.2 最小距离分类器 256
8.2.1 距离度量 257
8.2.2 特征之间的距离 259
8.3 交叉验证 260
8.4 支持向量机 262
8.5 多重分类器——整合分类器 264
8.5.1 合并多种方法 264
8.5.2 整合类型1的响应 265
8.5.3 评估 266
8.5.4 响应类型之间的转换 267
8.5.5 整合类型2的响应 267
8.5.6 整合类型3的响应 269
8.6 bagging和boosting 269
8.6.1 bagging 269
8.6.2 boosting 269
8.7 网站文件 271
8.8 参考文献 271
第9章符号识别 273
9.1 问题描述 273
9.2 对简单的完美图像进行
OCR 274
9.3 在扫描的图像上进行OCR——图像分割 277
9.3.1 噪声 277
9.3.2 分离独立的字形 279
9.3.3 匹配模板 282
9.3.4 统计识别 284
9.4 传真图像的OCR——针对印刷字符 287
9.4.1 朝向——倾斜检测 287
9.4.2 使用边缘 291
9.5 手写字符 294
9.5.1 字符轮廓的属性 295
9.5.2 凸缺 297
9.5.3 向量模板 301
9.5.4 神经网络 305
9.6 使用多重分类器 312
9.6.1 合并多种方法 312
9.6.2 多重分类器的结果 314
9.7 印刷乐谱识别——案例研究 315
9.7.1 五线谱线 315
9.7.2 分割 317
9.7.3 音乐符号识别 319
9.8 神经网络识别系统的源代码 320
9.9 网站文件 327
9.10 参考文献 328
第10章基于内容的搜索——通过示例搜索图像 333
10.1 搜索图像 333
10.2 维护图像集合 334
10.3 通过示例搜索的特征 336
10.3.1 彩色图像的特征 336
10.3.2 灰阶图像特征 343
10.4 考虑空间因素 345
10.4.1 整体区域 346
10.4.2 矩形区域 346
10.4.3 角度区域 346
10.4.4 环状区域 347
10.4.5 混合区域 348
10.4.6 空间采样的测试 348
10.5 其他要考虑的因素 350
10.5.1 纹理 351
10.5.2 对象、等高线和边缘 351
10.5.3 数据集 351
10.6 网站文件 352
10.7 参考文献 353
第11章将高性能计算用于视觉处理和图像处理 357
11.1 多处理器计算的范式 358
11.1.1 共享内存 358
11.1.2 消息传递 359
11.2 执行时间 359
11.2.1 使用clock()函数 359
11.2.2 使用QueryPerformance-Counter函数 361
11.3 消息传递接口系统 363
11.3.1 安装MPI 363
11.3.2 使用MPI 364
11.3.3 进程间通信 364
11.3.4 运行MPI程序 366
11.3.5 真实的图像计算 367
11.3.6 使用计算机网络——集群计算 370
11.4 共享内存系统——使用PC的图形处理器 372
11.4.1 GLSL 373
11.4.2 OpenGL基础 373
11.4.3 OpenGL中的纹理实践 375
11.4.4 着色器编程基础 378
11.4.5 读入并转换图像 381
11.4.6 向着色程序传递参数 382
11.4.7 整合以上内容 384
11.4.8 通过GPU加速 385
11.4.9 开发和测试着色器代码 385
11.5 寻找所需的软件 386
11.6 网站文件 387
11.7 参考文献 387
· · · · · · (收起)

读后感

☆☆☆☆☆

用户评价

☆☆☆☆☆

读完前言后，我意识到这本书的侧重点似乎非常宏大，涵盖了从基础理论到前沿应用的广阔领域。我个人非常看重**伦理学和法律框架在人工智能（AI）发展中的约束作用**。我希望书中能有一部分篇幅严肃探讨**算法的公平性、透明度（可解释性）以及数据隐私保护**的最新进展。例如，关于对抗性攻击的防御机制，除了技术层面的修补，是否也涉及了在设计阶段就纳入“鲁棒性与安全”的考量？我也很想了解，在面对数据偏见问题时，有哪些成熟的社会科学方法可以辅助技术人员进行偏差检测和修正。这已经不再是纯粹的技术问题，而是关乎技术如何服务于社会福祉的关键议题。我期待的不是简单的罗列法律条文，而是**技术人员如何在其开发流程中嵌入伦理考量**的具体实践案例和决策树。如果这本书能展现出这种跨学科的视野和对社会责任的担当，它将不仅仅是一本技术参考书，更是一部引导未来技术方向的指南。

☆☆☆☆☆

这本书的装帧和纸张质量给我留下了非常好的第一印象，这对于需要频繁翻阅查阅的参考书来说至关重要。我关注的重点在于**人机交互界面（HCI）设计中的可用性评估方法**。虽然我主要关注的领域是底层算法，但如何将复杂的算法结果以直观、易于理解的方式呈现给非专业用户，是当前项目面临的一大挑战。我非常期待书中能够详细阐述**眼动追踪数据分析**、**情绪识别算法在用户体验测试中的整合应用**，以及如何设计合理的**A/B测试框架**来量化界面优劣。我希望能看到一些关于**认知负荷模型**的介绍，以及如何利用这些模型指导视觉元素布局和信息层级的划分。如果书中能提供一套完整的、可复制的HCI研究流程，从需求定义到最终评估报告的撰写，那就太棒了。我对那些只谈论“美观”而不触及“有效性”的书籍是嗤之以鼻的，我需要的是**科学、可量化的设计准则**，而非主观的审美判断。

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这部书的封面设计着实抓人眼球，那种深邃的蓝色调搭配上醒目的几何图形，立刻给人一种专业且前沿的感觉。我期待着能在这本书里找到那种既有深厚理论基础，又不失工程实践指导的宝典。刚翻开目录，那些关于**深度学习在自然语言处理（NLP）中的最新进展**的章节标题就让我眼前一亮，特别是提到了Transformer架构的优化策略和多模态融合的案例分析。这正是我目前工作中最需要突破的关键点。我希望作者能用清晰的笔触，把那些复杂的数学模型拆解得像搭积木一样直观，而不是一堆晦涩难懂的公式堆砌。毕竟，理论的优雅最终要落实到实际代码的高效执行上。如果书中能附带一些使用主流深度学习框架（比如PyTorch或TensorFlow）实现的精炼代码示例，哪怕只是核心算法的伪代码，那将是极大的加分项。我非常看重这一点，因为**纸上谈兵终觉浅，绝知此事要躬行**。期待这本书能成为我工具箱里不可或缺的利器，帮助我把那些前沿的研究成果转化为生产力。总而言之，从包装到内容预期的初步印象，它似乎指向了一个高水准的、面向应用的知识集合。

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我最近在研究**大规模分布式计算环境下的数据结构优化**，这是一个纯粹的系统级挑战。因此，我对这本书中关于**内存管理策略**和**并行计算模型**的论述格外留心。我迫切希望看到对MapReduce、Spark等主流框架底层工作原理的深入剖析，特别是它们在处理高维度稀疏数据时的性能瓶颈及优化技巧。如果能有专门的章节讨论**数据局部性原理在算法设计中的体现**，以及如何通过改进缓存命中率来提升整体吞吐量，那将是极具价值的信息。很多教材在讲到大规模系统时，往往停留在概念层面，但我需要的是**能够指导我进行代码重构和性能调优的实践指南**。例如，如何针对特定硬件架构（如SIMD指令集）来优化基础的矩阵运算代码，或者在非均匀内存访问（NUMA）架构上实现更高效的进程间通信。这本书如果能提供这种深入到**系统调用层面**的洞察力，无疑会成为我案头的常备手册。

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说实话，我挑选这本书的时候，是抱着对**经典算法的系统性回顾**的期望。我不是一个只追逐最新热点的新手，更倾向于理解技术栈的底层逻辑和演进脉络。因此，我特别关注书中对**传统信号处理基础**，比如傅里叶变换、小波分析在数据降噪和特征提取中的应用，是否有深入且严谨的论述。这类基础知识往往是上层复杂网络结构稳定性的基石，但市面上很多新书往往轻描淡写一笔带过。我希望作者能像一位经验丰富的大师一样，耐心讲解每一步推导的物理意义和数学依据，而不是简单地给出结论。如果书中能包含一些关于**不同滤波方法在特定噪声环境下性能对比**的详实实验数据，那就更完美了。我尤其想知道，在处理低信噪比数据时，传统的频域分析方法与现代的机器学习方法之间，是否存在一个清晰的性能分界点，以及如何优雅地结合两者。这本书的气质，如果能更偏向于扎实的工程数学和信号学背景，相信会对很多需要处理真实世界复杂数据的工程师产生巨大的吸引力。

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