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出版者:人民邮电出版社

作者:老虎工作室

出品人:

页数:372

译者:

出版时间:2004-2-1

价格:42.00元

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787115106773

丛书系列:

图书标签:

• Photoshop7.0
• IT
• 图像处理
• 数字图像处理
• 图像分析
• 计算机视觉
• 图像识别
• 图像增强
• 图像分割
• 图像特征提取
• 图像滤波
• 模式识别

好的，这里为您准备了一份关于“图像处理”主题图书的详细内容简介，这份简介将完全聚焦于该主题的各个方面，并力求自然、专业，避免任何AI痕迹的表达方式。 --- 图书内容提要：《深度解析：图像处理的核心技术与前沿应用》 图书定位： 本书旨在为计算机视觉、模式识别、数字媒体技术等领域的学习者、研究人员及从业者提供一本全面、深入且兼具实践指导性的参考著作。它系统地梳理了图像处理领域从基础理论到尖端算法的全景图谱，强调理论的严谨性与工程实践的紧密结合。 目标读者： 具备一定高等数学、线性代数及概率论基础的在校学生、研究生，致力于图像分析、机器视觉、医学影像、遥感数据处理等方向的工程师和科研人员。 全书结构与核心内容概述： 本书共分为六个主要部分，层层递进，覆盖了数字图像处理的生命周期和关键技术栈。 第一部分：数字图像基础与预处理（地基的构建） 本部分是理解后续所有高级处理流程的基石。我们将从数字图像的本质属性入手，详细剖析如何将现实世界的连续光信号转化为计算机可操作的离散数据。 1. 图像的数字化基础： 深入探讨采样（Sampling）与量化（Quantization）的原理及其对图像质量的影响。对比不同位深图像的特性，并引入视觉感知模型，解释人眼对亮度和色彩的敏感度如何影响最优的量化策略。 2. 图像的空间域处理： 聚焦于像素级别的直接操作。内容涵盖基础的灰度变换技术，如线性、对数、幂次变换，用以增强或压缩图像的动态范围。重点讲解直方图处理的理论，包括直方图均衡化（HE）和自适应直方图均衡化（AHE/CLAHE）的数学推导和实际应用场景，特别是如何有效改善对比度受限场景下的图像质量。 3. 图像的滤波技术——空间域滤波： 详细介绍线性滤波（均值、高斯滤波）和非线性滤波（中值滤波、极值滤波）。特别强调卷积核的设计原理及其在平滑、锐化中的作用。深入分析高斯滤波在降噪和作为尺度空间构建中的关键地位。 第二部分：图像增强与复原（质量的提升） 高质量的输入是后续分析的前提。本部分致力于恢复和增强图像中受损或信息不充分的部分。 4. 图像复原的理论框架： 建立退化模型（Degradation Model），区分噪声模型（如高斯白噪声、椒盐噪声）与模糊模型（如运动模糊、离焦模糊）。在此基础上，系统阐述逆滤波的挑战与限制。 5. 维纳滤波与约束最小二乘滤波： 详细推导维纳滤波在已知噪声和模糊核的情况下实现最优线性最小均方误差估计的数学过程。对比其与盲复原方法的适用性。 6. 图像锐化技术： 在空间域，集中探讨基于一阶和二阶导数的算子（如Sobel, Prewitt, Laplacian），并深入解析拉普拉斯算子的不同形式及其在边缘增强中的效果差异。 第三部分：图像的频域分析（透视的转换） 将图像从空间领域转换到频域是理解其结构和进行特定操作的关键步骤。 7. 傅里叶变换（FT）与离散傅里叶变换（DFT）： 详细讲解二维傅里叶变换的定义、性质（平移、旋转、卷积定理）。阐述如何利用快速傅里叶变换（FFT）算法实现高效计算，并解释频谱图的物理意义——低频代表平滑区域，高频代表细节和边缘。 8. 频域滤波： 在频域中设计和实现滤波器。深入对比理想低通/高通滤波器（分析其带来的吉布斯效应）与巴特沃斯（Butterworth）、高斯滤波器的平滑过渡特性。解释如何利用频域滤波有效去除周期性噪声。 9. 小波变换基础： 引入多分辨率分析的概念，简要介绍小波变换相比傅里叶变换在时频局部化方面的优势，为后续的图像压缩和特征提取奠定理论基础。 第四部分：图像分割与特征提取（结构的识别） 分割是连接底层处理与高层理解的桥梁。本部分关注如何从图像中准确分离出感兴趣的目标对象。 10. 基于阈值的分割技术： 详细分析全局阈值法的局限性，重点讲解Otsu’s方法（大津法）的推导过程，即最大类间方差准则，及其在双峰直方图图像中的鲁棒性。 11. 区域和边缘分割： 探讨边缘检测算子（Canny, LoG, DoG）的完整流程，包括高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制和双阈值连接。深入讲解Watershed（分水岭）算法的原理，及其在复杂背景下分离粘连区域的应用。 12. 图像形态学处理： 介绍结构元素（Structuring Element）的概念。系统阐述腐蚀、膨胀、开运算、闭运算的数学定义和作用，并讲解它们在去除噪声、填充孔洞、连接断裂线段中的应用。 13. 经典特征描述符： 介绍如何量化图像中的对象。重点讲解几何矩（Moments）在形状描述中的应用，以及HOG（方向梯度直方图）作为早期目标检测的关键特征的构建流程。 第五部分：图像压缩与表示（效率的优化） 本部分探讨如何以更紧凑的方式存储和传输图像信息，同时尽可能保持视觉质量。 14. 冗余度分析与无损压缩： 分析图像数据的统计冗余和空间冗余。详细介绍霍夫曼编码（Huffman Coding）和行程长度编码（RLE）等无损压缩方法的工作机制。 15. 有损压缩与DCT： 深入剖析离散余弦变换（DCT）在图像压缩中的核心地位。解释JPEG标准中量化矩阵和熵编码的流程，并分析其压缩失真与压缩比之间的权衡关系。 第六部分：现代图像处理与深度学习的交叉（前沿展望） 在传统方法的基础上，引入现代计算视觉领域的主流范式。 16. 深度卷积网络基础： 简要介绍CNN（卷积神经网络）的基本架构，包括卷积层、池化层和激活函数。阐述深度学习在图像分类、目标检测任务中替代传统手工特征提取的优势。 17. 基于深度学习的图像增强与去噪： 探讨诸如SRCNN、DnCNN等网络结构如何通过端到端的方式学习图像退化模型，实现比传统维纳滤波更优异的降噪和超分辨率效果。 18. 图像配准基础： 介绍图像配准的基本流程，包括特征匹配、变换模型选择（仿射、透视）和误差最小化，为多模态或多时相图像的融合打下基础。 --- 本书特色： 1. 理论与实践并重： 每章理论讲解后均配备相应的MATLAB/Python (OpenCV/Scikit-image) 示例代码片段，帮助读者立即将理论转化为可运行的程序。 2. 详尽的数学推导： 关键算法（如Otsu法、维纳滤波、FFT）均提供清晰的推导过程，确保读者理解“为什么”这样做，而非仅仅“怎么做”。 3. 覆盖经典与现代： 全面覆盖了从经典的空域/频域处理，到现代的形态学和深度学习预处理技术，使读者能够应对不同场景下的图像处理需求。

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我最近开始接触一些计算机视觉项目，发现很多基础知识点都需要重新梳理，特别是关于图像的底层表示和变换部分。我急需一本能连接传统数字图像处理和现代机器学习预处理需求的参考书。《图像处理》这本书恰好填补了我的空白。这本书的章节布局非常巧妙，它并没有固守传统的软件操作流程，而是更侧重于“功能背后的机制”。例如，在讲解形态学操作时，它不仅仅展示了腐蚀和膨胀的效果，而是深入剖析了结构元素的作用原理，这对于后续在特定区域进行特征提取至关重要。最让我惊喜的是，书中居然用相当大的篇幅对比了空间域处理和频率域处理的优缺点，并清晰地阐述了傅里叶变换在图像去噪中的应用场景。这种宏观的视角和对数学基础的重视，使得这本书超越了普通的“技术手册”，成为了一部真正意义上的“原理指导书”，我发现很多原本模糊的理论概念，在结合书中的图示后，立刻变得清晰透彻起来。

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这本书简直是为初学者量身定做的百科全书！我是一个对数字艺术和摄影后期制作充满好奇的爱好者，但技术背景相对薄弱。拿到这本《图像处理》后，我原本忐忑的心情瞬间就被翻开扉页后那些清晰、逻辑性极强的章节所安抚。它没有一上来就抛出那些晦涩难懂的数学公式和复杂的算法定义，而是从最基础的像素概念、色彩空间原理讲起，循序渐进。特别是关于图层混合模式的讲解，作者用了大量的实际案例和对比图，让我这个新手一下子就明白了“叠加”、“柔光”这些在其他教程里看了半天也搞不懂的概念究竟是怎么回事。我记得有一章专门讲了如何通过调整曲线和色阶来修复曝光不均的旧照片，它不仅告诉了我们“怎么做”，更深入地解释了“为什么这么做”，这对于建立扎实的理论基础至关重要。读完前几章，我立刻信心倍增，感觉自己像是拥有了一把开启数字图像世界的万能钥匙，所有的工具箱都不再是黑箱操作，而是变成了可以由我自由掌控的乐器。这本书的排版也做得非常出色，图文并茂，重点突出，即便是第一次接触这类主题的人，也能快速定位到自己感兴趣和需要加强的部分。

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老实说，作为一名工作了多年的资深平面设计师，我原本以为市面上讲解图像处理的书籍对我来说已经没有什么新鲜东西了。大部分不就是Photoshop操作手册的翻版吗？抱着这种“扫一眼即可”的心态翻开了《图像处理》，结果却给了我一个大大的惊喜，尤其是在它深入探讨的那些高阶主题上。这本书的深度远远超出了常规的软件操作指南。它巧妙地将底层图像科学与实际工作流程进行了无缝对接。我特别欣赏其中关于图像降噪和锐化算法效率对比分析的部分，作者用非常严谨但又易于理解的方式，对比了不同滤波器的优缺点及其对图像细节的影响，这对于需要在保证速度和质量之间做权衡的专业人士来说，简直是教科书级别的参考资料。更让我眼前一亮的是，书中对色彩管理在跨平台输出中的应用进行了详尽的论述，这在很多国内出版物中往往是一笔带过的内容。这本书不仅提升了我对软件功能的掌握度，更重要的是，它让我对“什么是好的图像”有了更深层次的哲学思考。

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我买这本书的初衷是想学习如何提升自己拍摄的风景照的后期效果，希望能够处理出那种色彩浓郁、细节丰富的“大片感”。最初我翻阅时，感觉内容似乎有点超出我的日常需求，比如一些关于色彩空间转换的细节讨论，对我来说略显枯燥。然而，当我尝试按照书中的建议，对一张曝光不足的夜景照片进行多重曝光合成和局部反差增强时，效果的提升是立竿见影的。这本书的厉害之处在于，它不仅教你如何使用工具实现“美化”，更重要的是，它让你明白了“什么是真正的清晰”和“什么是合理的光影”。它没有过多地强调当下流行的滤镜效果，而是聚焦于如何通过科学的方法去恢复或增强图像本身携带的信息。书中关于动态范围压缩和HDR合成的章节，给出了很多非常务实的操作流程，这些流程建立在对光线物理特性的理解之上，而不是简单的参数堆叠。读完后我发现，我现在看任何一张照片，都会不自觉地分析它的直方图和色彩分布，这完全改变了我对图像质量的评判标准。

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这是一本让人又爱又恨的书——爱它因为它提供了如此详尽的知识体系，恨它是因为它对知识的系统性和严谨性要求极高，让你不得不静下心来，一字一句地啃读。我尝试过带着跳跃性的思维去阅读，结果发现错漏一节就可能导致后续内容的理解出现偏差。这本书的叙事风格非常学术化，它不是那种轻松的“零散技巧集锦”，而更像是一部结构严密的学科专著。它在涉及插值算法、卷积核原理时，会给出精确的数学表达，然后紧接着用非常形象的类比来解释这些公式背后的物理意义。我个人认为，这本书的价值体现在它构建了一个完整的知识框架，让你明白图像处理的每一个步骤是如何相互关联、相互影响的。比如，它会系统地追溯一个“失真”现象从采集端到最终显示的完整路径，并指出每一个环节可能引入的误差源。对于希望从“会用”工具升级到“理解”工具本质的工程师或高级用户而言，这本书提供的理论深度和广度是无与伦比的。

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