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出版者:人民邮电出版社

作者:何斌

出品人:

页数:674

译者:

出版时间:2001-4

价格:72.00元

装帧:

isbn号码:9787115092632

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
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《数字图像处理：原理与应用》 本书旨在深入剖析数字图像处理的核心原理，并系统介绍其在各个领域的广泛应用。从基础的图像表示、几何变换，到复杂的图像增强、复原、分割，再到前沿的特征提取、识别和机器学习在图像处理中的应用，本书都将进行详细的阐述。 第一部分：数字图像基础 图像的本质与表示： 我们将从最根本的层面出发，探讨数字图像的构成，包括像素、灰度级、颜色模型（如RGB、CMYK、HSV等）及其在计算机中的表示方式。理解像素作为图像最基本单元的重要性，以及不同颜色模型的特点和适用场景。 图像的几何变换： 学习图像的缩放、旋转、平移、裁剪等基本几何变换。这些变换是后续图像处理和分析的基础，例如在图像配准、尺寸调整等方面发挥着关键作用。我们将分析这些变换的数学原理和实现方法。 图像的采样与量化： 深入理解数字图像是如何从连续的模拟信号转换而来的。我们将探讨采样率、量化级数等关键参数对图像质量的影响，以及奈奎斯特-香农采样定理在其中的重要性。 第二部分：图像增强与复原 空间域增强技术： 聚焦于直接对像素值进行操作的增强方法。包括点运算（如亮度、对比度调整、直方图均衡化），以及邻域运算（如平滑滤波、锐化滤波）。我们将详细讲解各种滤波器（如高斯滤波、Sobel算子、Laplacian算子）的原理、特性以及应用场景，并通过大量实例展示它们对图像质量的改善效果。 频率域增强技术： 介绍如何利用图像的频率特性进行增强。我们将讲解傅里叶变换及其在图像处理中的应用，如高通滤波、低通滤波、带通滤波等，以及它们如何实现对图像细节或噪声的抑制。 图像复原： 学习如何去除图像中存在的噪声和失真。我们将分析不同类型的噪声（如高斯噪声、椒盐噪声）的产生原因和特点，并介绍相应的噪声抑制方法。同时，我们将探讨模糊复原技术，如逆滤波、维纳滤波等，以恢复模糊图像的清晰度。 第三部分：图像分割与特征提取 图像分割技术： 图像分割是将图像划分为若干个具有意义的区域或对象的关键步骤。本书将介绍多种分割方法，包括基于阈值的方法（全局阈值、局部阈值、Otsu法）、基于区域生长的方法、基于边缘检测的方法（Canny边缘检测等）以及基于图论的方法（如分水岭算法）。 边缘与轮廓检测： 详细讲解如何识别图像中的边缘信息，这些信息对于理解图像内容至关重要。我们将深入分析各种边缘检测算子的原理，以及如何通过它们来提取图像的轮廓。 特征提取： 学习如何从图像中提取有代表性的特征，用于后续的模式识别和分析。我们将介绍各种特征描述子，例如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、HOG（方向梯度直方图）等，并分析它们的鲁棒性和适用性。 第四部分：图像识别与应用 模式识别基础： 简要介绍模式识别的基本概念和分类器（如k近邻、支持向量机、决策树）。 机器学习在图像处理中的应用： 随着深度学习的兴起，神经网络在图像处理领域取得了巨大成功。本书将介绍卷积神经网络（CNN）的基本原理，以及其在图像分类、目标检测、图像分割等任务中的强大能力。我们将探讨不同网络架构（如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、YOLO）的特点和应用。 实际应用案例： 通过分析大量实际应用案例，展示数字图像处理技术在各个领域的价值。这些案例可能涵盖： 医学影像处理： 如CT、MRI图像的增强、分割，病灶检测等。 遥感图像处理： 如地物分类、变化检测、城市规划等。 工业视觉检测： 如产品缺陷检测、自动化生产线监控等。 人脸识别与行人重识别： 在安防、身份验证等领域的应用。 图像搜索与检索： 如何根据图像内容进行相似性搜索。 增强现实与虚拟现实： 图像配准、三维重建等技术。 本书特点： 理论与实践相结合： 本书不仅深入讲解数字图像处理的理论基础，还通过大量的实例和算法分析，帮助读者理解和掌握实际操作。 循序渐进的结构： 内容从基础概念到高级技术，层层递进，适合不同层次的读者。 覆盖面广： 涵盖了数字图像处理的经典算法和前沿技术，为读者提供一个全面的视角。 强调应用： 通过丰富的实际案例，展示数字图像处理技术在现实世界中的强大力量。 本书适合计算机科学、软件工程、电子工程、自动化、生物医学工程等专业的学生，以及从事相关领域研究和开发的工程师、研究人员。通过学习本书，读者将能够深刻理解数字图像处理的奥秘，并具备运用相关技术解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

本书似乎是数字图像处理方面的一本比较经典的国内书籍，我没看过，曾想买，但是看到网上对于本书的第一版评价甚高，结果第二版就被骂得一文不值……一时犹豫就没有买。不知道有没有哪位看过的同仁发表一下意见？

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说实话，我拿到这本书的时候，心里是抱着一丝怀疑的。市面上关于VC++和图像处理的书籍汗牛充栋，很多都是几年前的旧作，代码早就过时了，理论讲解也停留在非常基础的阶段，根本满足不了现在对实时处理和高性能计算的要求。然而，这本书的出现，让我看到了希望的曙光。它的论述逻辑非常清晰，作者似乎非常擅长将复杂的数学概念“翻译”成 C++ 代码可以实现的步骤。我尤其欣赏它在代码示例上所下的苦功，每一段代码都配有详细的注释和运行环境说明，这极大地降低了初学者上手的门槛。我试着跑了几个关于滤波和形态学操作的小例子，编译和运行都异常顺利，而且效果立竿见影，这说明作者对代码的健壮性和兼容性做了细致的考量。我期待着后续章节中关于OpenCV或者其他主流库的整合应用，毕竟在实际工程中，很少有人会从零开始手写每一个算法。如果它能提供一些关于性能优化的建议，比如如何利用 SIMD 指令集加速处理过程，那这本书的价值将直接翻倍。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和用纸质感非常棒，拿在手里沉甸甸的，有一种专业工具书的厚重感，这在如今这个追求轻薄的时代，反而成了一种可靠的象征。我一直认为，技术书籍的质量，很大程度上体现在它对细节的把握上。这本书的图表绘制尤为出色，那些展示卷积核、边缘检测结果的示意图，线条清晰，色彩对比度恰到好处，完全避免了许多技术书籍中常见的模糊不清的灰度图。例如，在讲解边缘锐化时，它展示了拉普拉斯算子的几种不同变体，并且直观地对比了它们对图像噪声的敏感程度，这种对比式的讲解方式，远比纯文字描述要有效得多。我发现作者不仅仅是在罗列公式，更是在讲述“为什么”要用这种方法，以及这种方法在实际场景中可能遇到的“坑”。这种带着经验和反思的写作风格，让阅读过程充满了一种被资深工程师带入门的感觉，而不是被冰冷的理论生硬灌输。

评分☆☆☆☆☆

这本书的定价相对同类书籍略高，但当我真正开始阅读后，我觉得这笔投资是完全值得的。它不仅仅是一本关于算法的百科全书，更像是一本关于“用C++驾驭图像处理”的操作手册。作者在介绍算法时，会非常细致地分析不同参数设置对最终结果的微小影响，例如，高斯模糊的窗口大小和标准差如何共同作用于图像的平滑程度，以及这种平滑对后续边缘检测的干扰或帮助。这种颗粒度极细的讲解，使得读者在调试自己的代码时，可以迅速定位问题所在，而不是盲目地调整参数。我特别欣赏它对“噪声模型”的分类和处理方法的归纳总结，条理清楚，图文并茂，为我处理一些复杂的、带有混合噪声的工业图像提供了清晰的思路。总而言之，这本书展现了一种严谨的、工程导向的治学态度，它成功地将深奥的数学理论与具体的软件实现紧密地桥接了起来，是一本非常值得推荐给所有希望在VC++环境下进行专业图像处理的工程师和学生的好书。

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这本书的封面设计很有意思，那种深邃的蓝色调，加上一些像是电路板的纹理，一下子就抓住了我的眼球。我本身就是做计算机视觉方向研究的，平时工作中经常要和各种算法打交道，所以对这种强调“数字图像处理”的专业书籍总是抱有很高的期待。这本书的排版非常扎实，每一页的信息密度都很大，看起来就知道作者在内容上下了不少功夫。我翻阅了一下目录，涉及的范围相当广，从基础的像素操作到更复杂的傅里叶变换、小波分析，都有涉及。尤其让我感到惊喜的是，它似乎还深入探讨了一些高级的主题，比如特征提取和模式识别的初步概念，这对于我这种需要将理论快速转化为实际应用的研究人员来说，无疑是一座宝库。我特别留意了它在讲解数学原理时的态度，很多教材为了追求简洁会把推导过程一带而过，但从这本书的章节结构来看，它似乎力求详尽地展现每一步的逻辑演变，这对于想真正理解图像处理底层机制的人来说至关重要。我还没来得及深入研读细节，但初步的印象是，这是一本可以作为案头工具书长期使用的深度参考资料，而不是那种读完一遍就束之高阁的快餐读物。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在职的软件工程师，主要工作是嵌入式系统开发，图像处理往往是需要快速集成的一个模块。我购买这本书的初衷，是希望能找到一本能够快速搭建起一套可靠图像处理框架的参考手册。这本书在结构上非常贴合这种需求。它没有过分纠缠于历史沿革或理论的纯粹性，而是将重点放在了“如何实现”和“如何优化”。我注意到它在介绍完核心算法后，紧接着就给出了一个基于特定VC++环境下的实现方案，这在其他很多强调理论的书籍中是找不到的。特别是关于实时性要求的章节，作者似乎花费了大量篇幅来讨论效率问题，比如如何优化内存访问模式，如何进行多线程并行处理等，这些都是我工作中急需的知识点。如果说这本书有什么可以让我更加期待的，那就是在后续章节中，能够加入一些关于硬件加速或者GPU编程（如CUDA/OpenCL）与VC++结合的探讨，那样就更能体现其前瞻性和实用价值了。

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关注于数字图像处理领域，里面有写Code值得借鉴

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很够意思嘛！！木有看完....挑了有用的~先mark一下~ 四星半=皿=

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代码可以用

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关注于数字图像处理领域，里面有写Code值得借鉴

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国产经典的图像处理书籍。