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出版者:机械工业出版社

作者:Zhigang Xiang Roy Plastock

出品人:

页数:294

译者:

出版时间:2002-8

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787111108221

丛书系列:

图书标签:

• 计算机图形学
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数字图像处理基础：理论与实践 本书全面深入地探讨了数字图像处理领域的核心概念、经典算法与前沿技术。内容涵盖了从图像的获取、表示、增强到分析、复原与压缩的完整流程，旨在为读者构建坚实的理论基础并提供丰富的实践指导。 第一部分：图像的数字表示与基础操作 本部分着重于建立读者对数字图像的本质认识，这是后续所有高级处理技术的前提。 1.1 图像的本质与数字化 本章详细阐述了人眼视觉系统的工作原理，并引入了采样（Sampling）和量化（Quantization）这两个关键步骤，解释了连续的模拟图像如何转换为离散的数字矩阵。重点分析了采样率、量化位数对图像质量（如空间分辨率和灰度分辨率）的影响，并讨论了混叠（Aliasing）现象及其在图像采集中的避免措施。 1.2 图像的数学模型与数据结构 深入讲解了数字图像在计算机中的存储结构，包括二维数组、多维数组（如彩色图像的三通道结构）以及特定的图像文件格式（如BMP、TIFF、PNG的内部结构）。探讨了不同数据类型（如uint8, float）在处理过程中的适用性。介绍了基本的邻域操作概念，如像素点、边界、连接性（4连通、8连通），为后续的形态学处理打下基础。 1.3 灰度图像变换与空间域增强 本章专注于提升图像的视觉质量和对比度。首先介绍了点运算（Point Processing），包括灰度拉伸（线性、分段线性变换）、伽马校正（非线性变换）在光照不均场景下的应用。随后，详细解析了直方图的概念、计算方法及其在图像分析中的作用。核心内容是直方图均衡化（Histogram Equalization）和直方图匹配（Histogram Matching）的数学推导和实际操作，阐述了它们如何最大化灰度级的动态范围。还涵盖了阈值处理的基础，为图像分割做准备。 --- 第二部分：图像滤波与空间域增强 本部分侧重于使用卷积操作对图像进行平滑、去噪和锐化处理，这是信号处理在二维空间中的直接体现。 2.1 线性空间滤波：卷积基础 本章系统介绍了二维卷积（Convolution）的定义、性质（如交换律、结合律）以及在数字图像处理中的实现方式。重点讲解了线性空间滤波器的设计原理，包括卷积核（Kernel）的构建。详细分析了均值滤波器（Mean Filter）在去除随机噪声中的作用及带来的模糊效应，以及高斯滤波器（Gaussian Filter）因其优异的平滑性能和与傅里叶变换的良好配合性而成为首选平滑工具的原因。 2.2 非线性空间滤波与噪声抑制 针对脉冲噪声（如椒盐噪声）对线性滤波器效果不佳的问题，本章引入了非线性滤波器。核心讨论了中值滤波器（Median Filter）的工作机制，强调了它在保留边缘信息的同时有效去除尖峰噪声的优势。此外，还探讨了其他非线性滤波器，如最大/最小值滤波器在边缘检测和噪声抑制方面的特定应用。 2.3 图像锐化与边缘增强 与平滑操作相对，锐化旨在增强图像的边缘和细节。本章首先从微分的角度探讨边缘的数学定义，引入一阶导数（梯度）和二阶导数（拉普拉斯算子）。详细对比了拉普拉斯算子的不同形式（如4邻域、8邻域）及其在图像中的响应特性。随后，重点讲解了高通滤波器的设计，包括理想高通、巴特沃斯高通和高斯高通滤波器，并结合直方图均衡化，展示如何进行复合增强以获得清晰的图像细节。 --- 第三部分：图像变换与频率域处理 本部分将图像从空间域转换到频率域进行分析和处理，这是理解图像周期性、纹理和周期性噪声的关键。 3.1 傅里叶变换（Fourier Transform）在二维图像中的应用 本章详细推导了二维离散傅里叶变换（2D-DFT）及其逆变换。解释了频谱图（Magnitude Spectrum）的物理意义，包括中心点（直流分量）、低频（图像的平滑部分）和高频（图像的边缘和细节）的对应关系。重点讲解了快速傅里叶变换（FFT）的算法效率及其在实际应用中的重要性。 3.2 频率域滤波 利用傅里叶变换的频域特性，本章阐述了如何设计频率域滤波器。详细介绍了理想低通滤波器（Ideal Low-Pass Filter, ILPF）、巴特沃斯低通滤波器（Butterworth Low-Pass Filter, BLPF）和高斯低通滤波器（Gaussian Low-Pass Filter, GLPF）的截止频率设计。同时，深入讨论了它们在空间域滤波中的等效性与差异。接着，讲解了频率域中的高通滤波和带阻/带通滤波，特别是在去除周期性噪声（如扫描线干扰）方面的有效性。 3.3 其它重要的变换 除了傅里叶变换，本章还介绍了其他在图像处理中具有重要地位的变换，包括： 离散余弦变换（DCT）：在图像压缩（如JPEG标准）中的核心地位。 小波变换（Wavelet Transform）：作为多分辨率分析工具，在图像去噪和特征提取中的优势。 --- 第四部分：图像复原与重建 图像复原的目标是校正由采集过程（如相机运动、大气扰动）或传输过程引入的退化，恢复出原始清晰图像。 4.1 图像退化模型 首先，建立严谨的数学模型来描述图像退化过程，即退化函数（Degradation Function, $H$）与噪声的叠加。详细分析了常见的退化模型，如运动模糊（Motion Blur）和散焦模糊（Defocus Blur）的核函数。 4.2 逆滤波与最小均方误差（Wiener）滤波 讨论了最直接的复原方法——逆滤波（Inverse Filtering），并分析了其对噪声的极端敏感性。核心内容转向维纳滤波（Wiener Filter），讲解了该滤波器如何在最小化均方误差（MSE）的准则下，平衡图像信息恢复和噪声抑制，是工程中最常用的复原方法之一。 4.3 盲复原（Blind Deconvolution） 当退化函数（模糊核）未知时，盲复原技术成为必要。本章介绍了迭代算法，如最大后验概率（MAP）估计框架下的盲复原方法，用于同时估计原始图像和退化核。 --- 第五部分：图像分割与形态学处理 本部分关注如何从图像中提取出有意义的结构和对象，是计算机视觉应用的基础。 5.1 图像分割导论 介绍图像分割的分类：基于区域（Region-based）和基于边缘（Edge-based）。重点讲解了边缘检测器的原理，包括Sobel、Prewitt算子，以及更先进的Canny边缘检测算法的五步流程（平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值、边缘连接）。 5.2 阈值分割的进阶 超越简单的灰度阈值，本章深入探讨了全局阈值选择的优化方法。详细解析了Otsu（大津法）的原理，即通过最大化类间方差来确定最优阈值。此外，还介绍了局部（自适应）阈值处理，以应对光照不均的复杂场景。 5.3 集合论与数字形态学 形态学处理基于集合论，专门用于分析和处理图像中的形状。本章详细定义了二值图像上的膨胀（Dilation）和腐蚀（Erosion）操作，以及结构元素（Structuring Element）的作用。基于此，推导出了开运算（Opening）和闭运算（Closing）的概念及其在去除小噪声和连接断裂对象方面的应用。最后，讲解了更高级的应用，如形态学梯度（计算边缘）和基于顶帽变换（Top-Hat Transform）的背景校正。 --- 第六部分：图像压缩与特征提取（选讲） 本部分简要介绍图像数据压缩的标准技术以及如何从图像中提取具有区分度的信息。 6.1 图像压缩基础 讲解无损压缩（如游程编码 RLE）和有损压缩的基本原理。深入分析JPEG压缩流程，特别强调了离散余弦变换（DCT）在数据去相关性和量化过程中的作用。 6.2 基础特征描述符 介绍如何用数学语言描述图像的关键点。探讨了如Harris角点检测器的原理，以及如何使用梯度信息构建简单的局部描述符，为后续的模式识别和目标跟踪打下基础。 总结与展望 全书的每一章节均配有严谨的数学推导和详尽的算法流程描述，并辅以大量的案例分析，帮助读者理解理论与实践的结合。本书旨在提供一个全面、深入且严谨的数字图像处理知识体系，为从事相关领域研究或工程开发的专业人员提供坚实的参考。

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我对市面上关于这个领域讲解深入浅出的书籍一直抱有很高的期望，而这次翻阅的这本书，在内容组织上展现出了一种非常清晰的逻辑脉络。它似乎没有急于一下子把所有复杂的数学原理一股脑抛给你，而是采取了一种层层递进的方式，从最基础的图形表示法开始，稳步地过渡到更高级的渲染管线和光照模型。这种编排的巧妙之处在于，它仿佛在和读者进行一场耐心的对话，确保读者在学习下一个复杂概念之前，已经完全掌握了前置的知识点。我注意到，书中对于一些核心概念的引入，往往会伴随着非常直观的类比或现实世界的例子，这极大地降低了初学者的理解门槛，让人感觉那些原本高高在上的理论知识，其实触手可及。

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我向来比较关注一本书在理论深度和工程实践之间的平衡性，很多教材要么过于偏向理论的晦涩推导，要么又流于肤浅的工具介绍。然而，这本读物在内容取舍上拿捏得恰到好处。它不仅仅停留在描述“是什么”的层面，而是深入探讨了“为什么会这样”背后的数学原理，同时，又没有忘记将这些理论与实际的应用场景紧密结合起来。比如，在介绍完某种特定的变换矩阵后，作者会紧接着讨论在实际的3D引擎中，如何高效地组织和应用这些矩阵来优化渲染效率。这种理论指导实践、实践反哺理论的结构，让读者感觉自己学到的知识是有“重量”和“实用价值”的，而不是孤立的知识点。

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这本书的排版布局和视觉呈现堪称典范，对于理工科的学习资料来说，清晰度至关重要，而它在这方面做得极为出色。图文并茂的展示方式，使得抽象的算法和数据结构不再是冰冷的文字堆砌。特别是那些关键的流程图和示意图，线条流畅，标识明确，即便是没有太多编程经验的人，也能大致把握住图形处理的步骤。字体选择上也考虑到了长时间阅读的舒适度，字号适中，行间距合理，有效缓解了阅读疲劳。我特别欣赏它在公式处理上的细致，复杂的数学公式没有被简单地压缩或粗糙地处理，而是清晰地居中对齐，变量符号和上下标都界限分明，这对于需要精确理解数学推导的章节来说，简直是福音。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面采用了深邃的蓝色调，配合着一些抽象的几何图形，立刻就给人一种专业而又不失艺术气息的感觉。拿到手上的时候，纸张的质感也相当不错，不是那种廉价的、摸起来粗糙的纸张，而是带有一定厚度和韧性的，这对于经常需要翻阅和做笔记的读者来说，是一个非常加分的地方。装订也很结实，即便是反复翻开到同一页，也没有出现松动的迹象，这点比起我之前买过的一些教材要好很多。整体来看，出版社在细节上的把控非常到位，看得出是想打造一本经久耐用的学习工具。虽然内容本身还没来得及深入研究，但光是这种用心制作的实体感，就已经让我对后续的学习过程充满了期待。毕竟，好的工具书，它的物理形态也应该能给人带来阅读的愉悦感。

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从一个资深学习者的角度来看，这本书最大的价值可能在于其对学习路径的引导性。它不只是知识的集合，更像是一位经验丰富的导师在为你规划学习路线图。内容涵盖的广度令人印象深刻，从基础的几何变换到后期的纹理映射和阴影技术，似乎构建了一个完整的知识体系框架。更重要的是，它似乎预设了学习者可能会在哪里遇到困难，并在关键的转折点设置了“重点提示”或者“常见误区解析”的栏目。这些细微的辅助设计，体现了编者对学习者心路的深刻洞察。对于想要系统性地建立起对计算机图形学全面认知的人来说，这本书提供了一个非常可靠且扎实的起点和后续的进阶阶梯。

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