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出版者:西安电子科技大学出版社

作者:徐飞

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2002-5

价格:22.00元

装帧:

isbn号码:9787560611174

丛书系列:

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《像素的低语：探索数字影像的奥秘》 在这数字图像爆炸的时代，我们每天都被海量的信息洪流所裹挟，而其中绝大部分是以视觉信息的形式呈现。从社交媒体上精心滤镜过的生活瞬间，到医学影像中无声诉说的生命迹象，再到工业生产线上严谨运转的机器视觉，数字影像早已渗透到我们生活的方方面面。然而，有多少人曾停下脚步，去聆听这些由像素构成的“低语”，去理解它们背后所蕴含的丰富信息，去发掘它们潜藏的巨大能量？ 《像素的低语：探索数字影像的奥秘》是一本献给所有对数字影像世界充满好奇的读者们的指南。它并非枯燥的技术手册，而是一次引人入胜的探索之旅，带领你深入数字图像的本质，揭示其生成、处理和分析的原理，让你成为一个能够“读懂”图像，并能“驾驭”图像的数字艺术家和科学家。 第一章：数字图像的诞生——从光线到像素的奇妙旅程 我们首先要从最根本的地方开始：数字图像是如何产生的？本章将带领你穿越光线、光学系统，最终抵达数字传感器的微观世界。你将了解到，我们眼中的缤纷世界，在相机镜头中是如何被捕捉，又如何被转化为电信号。我们将深入探讨CCD和CMOS传感器的区别与工作原理，理解它们如何将光子的能量转化为可读的数字信息。 当然，图像的诞生离不开色彩。我们将详细剖析不同的色彩空间模型，如RGB、CMYK、HSV以及更专业的Lab和YCbCr。你将明白，我们平时看到的色彩，在计算机内部是以何种方式被编码和表示的，以及不同色彩空间在图像处理中的作用和选择考量。从基本的灰度图像到多通道的彩色图像，本章将为你构建一个清晰的数字图像基础认知框架。 第二章：像素的语言——图像的数学表达与几何变换 一旦图像被数字化，每一个微小的点——像素，就成为了构成整个画面的基本单元。本章将聚焦于像素层面的理解。我们将学习如何用数学的语言来描述图像，例如像素的灰度值、颜色值以及它们之间的关系。你将理解，一副图像在计算机看来，本质上是一个二维（或三维，对于彩色图像）的数值矩阵。 更进一步，我们将探讨图像的几何变换。平移、旋转、缩放、裁剪，这些看似简单的操作，背后却有着精密的数学公式支撑。你将学会如何通过仿射变换和透视变换等手段，对图像进行空间上的重构和调整。无论是矫正倾斜的建筑照片，还是制作具有艺术感的变形效果，本章都将为你提供坚实的理论基础和实践指导。 第三章：像素的雕琢——图像增强与复原的魔法 现实世界中的图像往往并非完美。光照不足、噪点干扰、镜头模糊，这些都会影响图像的质量。本章将带你进入图像增强与复原的奇妙领域。 你将学习如何利用直方图均衡化来改善图像的对比度，让昏暗的画面重现生机。我们将探讨各种滤波器，如高斯滤波、均值滤波、中值滤波，它们是如何“抚平”图像中的噪点，让画面更加清晰。对于模糊的图像，我们将介绍如何运用锐化滤波器，如拉普拉斯算子和Sobel算子，来增强边缘的细节，使图像焕然一新。 此外，我们还会触及图像复原的技术。例如，如何根据模糊的数学模型来“逆转”模糊的过程，恢复图像的原始细节。你将了解到，图像的增强与复原，并非简单的“美颜”，而是基于对图像成像过程和噪声模型深刻理解的科学实践。 第四章：像素的洞察——图像分割与特征提取的智慧 图像的意义往往隐藏在内容的细节之中。本章将聚焦于如何让计算机“看懂”图像的内容，识别其中的不同对象和区域。 我们将深入探讨图像分割技术。阈值分割是最直观的方法，但对于复杂的图像，我们需要更强大的工具。我们将介绍区域生长、边缘检测（如Canny算子）以及更高级的基于图论和机器学习的分割方法。你将学会如何将一张包含多个物体的图像，精确地划分成独立的区域，为后续的分析奠定基础。 特征提取是理解图像内容的关键。我们将介绍如何从图像中提取有意义的特征，例如边缘、角点、纹理以及颜色直方图。这些特征就像图像的“指纹”，能够帮助我们区分不同的物体和场景。你将了解到SIFT、SURF等经典的特征提取算法，并理解它们在图像匹配、物体识别等领域的重要作用。 第五章：像素的连接——图像的形态学处理与连接分析 形态学处理是图像处理中一门独特的艺术，它以“形状”为出发点，通过一系列基于集合论的运算，来描述和改变图像的几何形态。本章将为你揭示形态学处理的奥秘。 你将学习到腐蚀和膨low两个最基本的形态学运算，以及它们如何用于去除小的噪点、连接断开的区域。在此基础上，我们将介绍开运算和闭运算，它们是腐蚀和膨胀的组合，可以实现更精细的形状修饰。我们还将探讨击中或不击中变换，以及骨架提取等更高级的形态学操作，它们在形状分析、物体识别以及医学影像处理等方面有着广泛的应用。 第六章：像素的叙事——图像纹理分析与形状描述 纹理是图像中一种重要的视觉信息，它能够传达物体的材质、表面特征等信息。本章将带领你深入纹理分析的领域。你将学习到如何用统计方法来描述纹理，例如灰度共生矩阵（GLCM）以及局部二值模式（LBP）。通过这些方法，我们可以量化纹理的粗糙度、方向性等属性，从而对物体进行更细致的分类和识别。 形状描述是另一项重要的图像分析任务。我们不仅需要识别出物体，还需要描述其形状。本章将介绍如何从图像分割出的区域中提取形状特征，例如轮廓、面积、周长、矩不变量等。你将了解到傅里叶描述子、形状上下文等方法，它们能够以不变性（如尺度、旋转）的方式来刻画物体的形状，为图像检索和识别提供强大的支持。 第七章：像素的智慧——模式识别与机器学习在图像处理中的应用 在现代图像处理领域，模式识别和机器学习扮演着越来越重要的角色。本章将为你揭示这些强大的技术如何与图像处理相结合，实现更智能化的分析。 你将了解到，许多经典的图像处理任务，如图像分类、物体检测和人脸识别，都可以看作是模式识别的问题。我们将介绍一些基础的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）以及决策树，并说明它们是如何用于构建图像识别系统的。 更重要的是，你将接触到深度学习的强大力量。卷积神经网络（CNN）的出现，极大地改变了图像处理的面貌。我们将简要介绍CNN的基本结构和工作原理，让你理解为什么它能在图像识别任务中取得如此卓越的成就。通过本章的学习，你将能看到，图像处理已不再是简单的像素操作，而是与人工智能深度融合的智能化科学。 第八章：像素的未来——前沿技术与发展趋势 数字影像的世界日新月异，新的技术和应用层出不穷。本章将放眼未来，为你勾勒数字影像处理的最新发展趋势。 我们将探讨3D图像处理，包括点云处理、立体视觉以及全息成像。你将了解到，随着传感器技术的发展，我们不仅能捕捉二维平面上的信息，还能获取物体的深度和空间结构。 此外，我们还会关注生成式模型在图像处理中的应用，例如GAN（生成对抗网络）是如何创造出逼真的图像，以及它在图像编辑、风格迁移等方面的潜力。同时，我们将提及一些新兴的应用领域，如增强现实（AR）和虚拟现实（VR）中的图像处理需求，以及它们对实时性、准确性和沉浸感的挑战。 《像素的低语：探索数字影像的奥秘》不仅仅是一本书，它是一扇窗，为你打开了一个充满无限可能的世界。无论你是初学者，还是希望深化理解的专业人士，这本书都将是你探索数字影像奥秘的忠实伙伴。它将帮助你从“看”图像，到“懂”图像，再到“创造”图像，赋予你用像素的语言与世界沟通的能力。让我们一起，倾听像素的低语，发现隐藏在数字影像背后的无限智慧与魅力。

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这本书的排版和配图质量也值得称赞，这在技术书籍中往往是容易被忽略的细节。通常那些晦涩的算法描述，如果没有清晰的图示配合，光靠文字描述是很难理解其精髓的。这本书在这方面做得非常到位，几乎每一个关键步骤，无论是滤波器的卷积核运动轨迹，还是特征点匹配过程中的几何约束，都有清晰、专业的示意图标注出来。我记得在讲解小波变换在图像去噪中的应用时，书中用彩色的三维图清晰地展示了不同频带的能量分布，这比单纯看一堆系数矩阵要直观得多。此外，书中对代码风格的规范化也体现了极高的专业素养。所有的M文件都遵循了良好的注释习惯和模块化设计原则，使得读者在学习新算法的同时，也能潜移默化地建立起良好的编程习惯。这对于我们团队中刚入门的几位年轻成员来说，是比算法本身更重要的财富，因为好的代码习惯决定了项目的长期可维护性。

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最让我觉得物超所值的是，这本书不仅仅是一个“怎么做”的指南，更是一个“为什么这么做”的哲学探讨。作者在引入每一种新的图像分析范式时，都会追溯其在数学和信号处理上的理论根源，这使得我们能够理解工具背后的思维逻辑，而不是机械地复制粘贴代码块。例如，在深入到深度学习在图像分割中的应用趋势时，作者并没有直接跳到使用预训练模型，而是先回顾了传统像素分类方法的局限性，然后自然而然地引出了全卷积网络（FCN）的必要性，并用MATLAB的深度学习工具箱框架演示了如何搭建和训练一个基础的分割网络。这种循序渐进、由浅入深、理论与前沿技术并重的写作风格，使得这本书的适用范围非常广，既能满足初学者搭建起坚实的基础，也能为资深研究人员提供关于算法选型和性能优化的参考依据。它不是一本过时的速成手册，而更像是一部可以伴随我们职业生涯成长的、不断回顾和参考的图像处理“工具圣经”。

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拿到这本书，我首先被它严谨的逻辑架构所吸引。它不是那种东一榔头西一棒子的零散知识点汇编，而是构建了一个清晰的知识体系框架，从基础的像素操作、色彩空间转换开始，逐步深入到高级的特征提取与识别。我尤其欣赏作者在讲解图像分割算法时所采用的对比分析方法。比如，在介绍阈值分割（大津法Otsu）和区域生长法时，作者不仅仅是分别展示了代码实现，更是在同一张复杂的自然图像上，并排放置了两种方法的处理结果，并用量化的指标来评估它们的边界精确度和内部均匀性。这种直观的视觉和数据上的碰撞，让我对不同算法的适用范围和内在缺陷有了更深刻的理解。过去我总是在摸索哪个方法“更好”，现在我明白了，根本没有绝对的好坏，只有更匹配特定问题的工具。书中对于如何利用MATLAB的App Designer快速搭建一个交互式的图像处理Demo也进行了详尽的论述，这对于非专业软件开发背景的研究人员来说，极大地降低了成果展示的门槛，让我们的研究成果能够更方便地被非技术人员理解和使用，这部分内容简直是意外的宝藏。

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这本《MATLAB应用图像处理》的实战手册真是让我大开眼界，尤其是在处理那些教科书上晦涩难懂的傅里叶变换和卷积操作时，作者的讲解方式简直是化繁为简的典范。我一直苦于理论知识和实际编程实现之间的鸿沟，很多时候理论公式推导得头头是道，真要动手敲代码时却抓瞎。但这本书不同，它不是那种只堆砌代码和公式的冷冰冰的参考书。作者巧妙地将每一种算法，比如边缘检测中的Canny算子或者形态学处理中的开闭运算，都置于一个具体的应用场景中进行剖析，比如缺陷检测或者医学图像分割。最让我惊喜的是，书中对MATLAB图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）中各个函数的底层逻辑和参数调优策略给出了深入的解读，而不是简单地告诉你“调用这个函数就能得到结果”。例如，在介绍降噪滤波器时，它不仅对比了均值滤波和高斯滤波的效果差异，还详细说明了在不同噪声模型（高斯白噪声、椒盐噪声）下，应该如何动态调整核的大小和标准差以达到最佳的信噪比。这种详尽到位的实战指导，对于我们这些希望快速将学术知识转化为生产力的工程师来说，无疑是一剂强心针。我光是跟着书上的例子，把一个遥感影像的去雾算法完整复现了一遍，就感觉自己的编程思维和图像分析能力都得到了质的飞跃。

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说实话，市面上关于MATLAB图像处理的书籍并不少见，但大多流于表面，代码示例也常常是那种“Hello World”级别的基础操作，对于有一定经验的用户来说，很快就会感到乏味。然而，这本书的深度和广度确实超出了我的预期。它的可贵之处在于，它并没有止步于讲解MATLAB自带的函数库，而是花了不少篇幅探讨了如何利用MATLAB的高级矩阵运算能力和MEX接口，去实现一些需要极致性能的自定义算法。我记得书中有一章专门讲解了如何用M文件编写一个高效的形态学膨胀操作，而不是单纯依赖工具箱自带的函数，通过底层循环和索引优化，速度提升了至少30%以上。这种对性能优化的关注，显示出作者不仅是代码的熟练使用者，更是底层机制的深度思考者。更别提书中对三维图像数据的处理章节，对于涉及到体积渲染和多模态数据融合的实验者来说，这本书提供的视角和代码模板是极其宝贵的。它真正做到了“授人以渔”，教会读者如何跳出工具箱的限制，用MATLAB解决更复杂、更前沿的计算难题。

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