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出版者:

作者:马天予

出品人:

页数:684

译者:

出版时间:2003-12-1

价格:72.00

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787115109552

丛书系列:

图书标签:

• 数字图像处理
• Visual C++
• 数字图像处理
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• C++
• 图像算法
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• 计算机视觉
• 图像编程
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• 图像处理技术
• 图像应用

图像处理技术：基础理论与实践应用 图书简介 本书系统性地阐述了现代数字图像处理领域的核心概念、关键算法及其在实际工程中的应用。全书内容涵盖了从图像采集、表示到高级分析处理的完整流程，旨在为读者提供一套扎实且前沿的理论框架和实用的编程实践指导。 第一部分：数字图像基础与表示 本部分专注于建立读者对数字图像的本质认知。首先，我们将深入探讨人眼视觉系统与成像原理，这是理解后续所有处理技术的基础。接着，详细介绍了不同类型的图像模型，包括连续、离散、灰度、彩色（RGB、CMY、HSV/HSL）模型及其相互转换的数学基础。重点阐述了图像的数字化过程，即采样和量化的原理及其对图像质量的影响。 在数据结构层面，本书细致讲解了图像在计算机中的存储方式，包括不同位深图像的内存布局、文件格式（如BMP、TIFF、JPEG的基本结构）和高效访问策略。此外，还引入了图像的二维离散傅里叶变换（DFT）及其在频域分析中的重要性，为后续的滤波和变换操作奠定理论基础。 第二部分：图像增强与空间域处理 图像增强是提升图像视觉质量和信息可读性的核心技术。本部分聚焦于空间域处理方法。首先，详细解析了点处理技术，包括亮度和对比度的线性、非线性变换，以及直方图均衡化和规定化。这些基础操作是任何图像优化流程的起点。 随后，本书系统性地介绍了空间域滤波技术。我们不仅讲解了线性滤波器的设计与实现，包括均值滤波、高斯滤波的卷积原理，还深入探讨了非线性滤波器的优势，如中值滤波、统计排序滤波在去除椒盐噪声方面的卓越性能。 对于边缘和细节增强，本书提供了详尽的梯度计算方法，包括Sobel、Prewitt、Roberts算子，并着重介绍了更精细的二阶微分算子——拉普拉斯算子及其在锐化中的应用。此外，形态学处理作为一种基于图像形状特征的处理方法，被独立成章进行讲解。我们详细介绍了腐蚀、膨胀、开运算、闭运算的基本概念，并展示了它们在连接组件分析和边界提取中的应用。 第三部分：图像复原与变换域处理 图像复原旨在消除或减轻成像过程中引入的各种失真和噪声，使其尽可能接近原始图像。本部分从系统的角度剖析了图像退化模型，包括运动模糊和散焦模糊的数学建模。 复原技术主要分为两类：盲复原和已知退化模型的复原。我们详细介绍了逆滤波器的局限性，并重点阐述了维纳滤波器的设计原理，该滤波器在噪声和信号功率谱已知情况下的最优估计能力。对于更复杂的模糊问题，本书提供了约束最小二乘滤波器的实现细节。 变换域处理是处理图像频率特性的强大工具。在DFT的基础上，本书深入探讨了离散余弦变换（DCT）在有损压缩中的作用，并引入了小波变换（Wavelet Transform）的概念。我们解释了小波变换的尺度和平移不变性，以及它在多分辨率分析和噪声分离中的独特优势，特别是与图像去噪技术的结合。 第四部分：图像分割与特征提取 图像分割是将图像划分成具有特定意义的区域的过程，是高级视觉任务的关键前置步骤。本书提供了多种主流分割策略。 在基于阈值的分割方面，我们不仅讲解了全局阈值（如Otsu's法）的原理，还探讨了局部和自适应阈值方法的适用场景。对于基于区域的分割，详细介绍了区域生长法、分水岭算法的原理和参数敏感性。 边缘检测作为分割的有力支撑，被独立深入讨论。除了空间域的梯度方法外，本书还详细介绍了Canny边缘检测算法的完整流程，包括高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制和双阈值跟踪，强调其在实现鲁棒性边缘检测中的关键作用。 特征提取部分聚焦于描述图像内容的描述符。除了传统的基于几何的描述符外，本书还介绍了纹理分析的基础，如灰度共生矩阵（GLCM）的应用，以及如何从图像中提取出可用于模式识别的形状特征。 第五部分：图像压缩与形态学高级应用 图像压缩的目的是在保证可接受质量的前提下减少数据冗余。本部分对比了无损压缩和有损压缩的原理。无损压缩部分讲解了Huffman编码和游程编码（RLE）的效率。有损压缩方面，本书重点分析了基于DCT的JPEG压缩标准的工作流程，包括量化和熵编码的细节。 在形态学的进阶应用中，本书超越了基本的开闭运算，探讨了形态学重建、骨架提取以及基于形态学的滤波技术（如形态学梯度和顶帽变换）。这些高级技术在精确的形状分析和缺陷检测中扮演着重要角色。 实践与工具 本书的每一章节理论讲解后，均附带有详细的算法实现流程和伪代码示例，帮助读者理解理论到代码的转化过程。全书强调实际操作能力，鼓励读者利用成熟的编程环境和库，将所学算法应用于真实世界的图像数据中，从而实现对图像处理技术的深刻掌握。 本书内容结构严谨，理论深度足够，同时兼顾工程应用的可操作性，是计算机科学、电子工程、自动化以及相关研究领域人员进行系统学习和实践的优秀参考资料。

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总而言之，这本书是我在数字图像处理领域遇到的最优秀的学习资料之一。它以 Visual C++ 为载体，将抽象的理论知识生动地呈现在读者面前，并通过丰富的实践案例，引导读者深入理解和掌握各种图像处理技术。这本书的优点数不胜数，我在这里只是粗略地列举了一些我个人感受最深的部分。 无论你是初学者，还是有一定基础的开发者，我认为这本书都能给你带来巨大的收获。它不仅能够帮助你快速入门数字图像处理，更能够为你日后在这个领域深入发展提供坚实的基础和宝贵的经验。我强烈推荐这本书给所有对数字图像处理感兴趣的朋友，相信你也会像我一样，在这本书的陪伴下，开启一段精彩的探索之旅。

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作者在书中展示的 Visual C++ 的编程技巧，也是我学习的重点之一。书中关于如何使用 MFC 类库来处理图像的讲解，让我受益匪浅。我学会了如何创建图像对象，如何读取和保存各种格式的图像文件，以及如何在窗口中高效地显示图像。这些基础的编程技能，是进行任何图像处理项目都必不可少的。 更重要的是，书中还演示了如何利用 Visual C++ 与 DirectX 等图形加速技术结合，实现高性能的实时图像处理。虽然这部分内容对我来说还有些挑战，但我已经从中看到了 Visual C++ 在处理大规模图像数据时的巨大潜力。通过学习这些高级的编程技巧，我不仅提升了自己的编程能力，也为我未来在游戏开发、虚拟现实等领域中应用图像处理技术打开了新的视野。

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这本书的价值，不仅仅在于它提供了大量的图像处理算法和 Visual C++ 的实现代码，更在于它培养了我独立思考和解决问题的能力。书中提供的很多例子，都带有一定的开放性，鼓励读者进行修改和拓展。作者在讲解时，也经常会提出一些思考题，引导我们去探索更优的解决方案。 我曾经尝试过对书中某个算法进行优化，比如改进图像滤波的效率。通过查阅相关的资料，并结合书中的代码，我成功地实现了一些优化措施，并将效果与原先的代码进行了对比。这个过程让我体验到了解决技术难题的乐趣，也增强了我的自信心。这本书就像一位循循善诱的老师，它不仅教会了我知识，更教会了我如何学习，如何探索。

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学习图像处理，离不开强大的开发工具，而 Visual C++ 恰恰是其中的佼佼者。这本书的最大亮点之一，便是充分利用了 Visual C++ 的强大功能，将理论与实践完美结合。作者并没有将读者引入复杂的底层API调用，而是巧妙地运用了 MFC (Microsoft Foundation Classes) 框架，使得图像处理的开发过程变得异常便捷。我惊叹于 MFC 提供的丰富类库，它们极大地简化了图像的创建、加载、保存以及在窗口中的显示等操作。 更令人印象深刻的是，书中对 OpenCV 库的集成和应用进行了详尽的阐述。OpenCV 作为目前最流行的开源计算机视觉库，其丰富的函数接口为图像处理提供了强大的支持。作者将 Visual C++ 与 OpenCV 结合，演示了如何利用 OpenCV 的强大功能来实现各种复杂的图像处理算法，比如 SIFT、SURF 等特征点检测，以及 HAAR 特征分类器进行人脸检测等。这种“跨平台”的学习体验，让我感受到了 Visual C++ 在集成第三方库方面的强大能力，也为我日后接触和使用更多先进的计算机视觉技术打开了方便之门。

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这本书在图像处理的各个分支上都有所涉猎，但又不会过于泛泛。作者对每个部分的讲解都足够深入，足以让读者掌握核心概念和关键技术。我尤其喜欢书中关于图像分割的部分。图像分割是图像处理中最具挑战性的任务之一，而这本书通过介绍阈值分割、区域生长、边缘检测等多种方法，并结合 Visual C++ 的实现，让我得以全面了解这一领域。 例如，在讲解区域生长算法时，作者不仅解释了其基本原理，还详细说明了如何选择种子点、定义生长准则以及处理边界等细节。通过书中提供的代码示例，我能够亲手实现一个简单的区域生长算法，并观察其在不同图像上的表现。这种实践性的学习，让我不仅掌握了理论知识，更获得了实际操作的经验，为我将来从事更复杂的图像分析和识别任务打下了坚实的基础。

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这本书的结构安排，充分体现了作者的用心良苦。它并非杂乱无章地堆砌知识点，而是遵循了一个由浅入深、循序渐进的学习路径。从最基础的图像概念、像素表示，到基本的图像操作，再到中高级的图像分析和特征提取，每一个章节都紧密衔接，层层递进。这种科学的结构，让我在学习过程中不会感到迷茫，而是能够一步一个脚印地稳步前进。 特别值得一提的是，书中在介绍完某个算法后，往往会紧接着提供相关的实践项目，让我们能够立刻将所学知识运用到实际操作中。这些项目的设计，既有挑战性，又具有可行性，让我能够在解决实际问题的过程中，加深对算法的理解，并掌握调试和优化代码的技巧。例如，在学习了边缘检测算法后，书中提供了一个“简单的图像轮廓提取”项目，让我有机会亲手实现一个能够检测并显示图像轮廓的程序，这种“学以致用”的学习方式，让我受益匪浅。

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这本书如同一扇窗，让我得以窥见数字图像处理世界的浩瀚与精妙，尤其是在 Visual C++ 这个强大平台的支持下。在我翻开它之前，对于图像处理的理解仅停留在模糊的概念层面，总觉得那些复杂的算法离我遥不可及。然而，这本书的出现，彻底颠覆了我的认知。作者以一种极其亲切且富有条理的方式，将原本枯燥晦涩的理论知识，转化为一系列生动形象的实例，配合 Visual C++ 的强大开发环境，让我在“动手实践”中真正理解了每一个算法的原理和应用。 首先，我必须赞扬作者在概念讲解上的深度和广度。它并非简单地罗列公式，而是深入剖析了每一个图像处理操作背后的数学原理和逻辑推理。比如，在介绍图像增强部分，作者不仅仅讲解了对比度拉伸、直方图均衡化等基本方法，还详细阐述了它们是如何影响像素值分布，进而改变图像视觉效果的。更重要的是，书中通过 Visual C++ 的代码实现，将这些抽象的概念具象化了。我能亲眼看到，当调整一个参数时，图像会发生怎样的变化，这远远比死记硬背公式来得直观和深刻。这种“知其然，更知其所以然”的学习体验，让我对图像处理产生了前所未有的兴趣，也为我后续更深入的学习打下了坚实的基础。

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阅读这本书，让我对数字图像处理的认识有了质的飞跃。在此之前，我总觉得这是一门高深莫测的学科，只有那些数学天才才能掌握。然而，这本书以其平实易懂的语言和丰富的实践案例，打破了我的固有观念。作者巧妙地将复杂的数学公式转化为直观的代码实现，让我得以窥见算法背后的逻辑，并亲身体验其效果。 书中对各种图像处理算法的讲解，不仅仅停留在“是什么”，更深入地探讨了“为什么”。比如，在讲解傅里叶变换时，作者不仅给出了公式，还详细解释了它在图像处理中的应用，如频率域滤波、图像压缩等。通过 Visual C++ 的实现，我能更直观地理解这些高深的理论是如何在实际中发挥作用的。这种“刨根问底”的学习态度，让我对数字图像处理的理解不再停留在表面，而是能够深入到其本质。

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这本书在实例的选取和讲解上，堪称教科书级别的典范。作者并没有选择那些过于简单或者过于晦涩的例子，而是精挑细选了在实际应用中非常常见且具有代表性的场景。从基础的图像读取、显示、滤波，到更复杂的边缘检测、特征提取，甚至是初步的图像识别，几乎涵盖了数字图像处理的各个重要环节。而且，每一个实例都配有清晰的 C++ 代码，并且附带了详细的注释，让我能够一步步地跟随作者的思路，理解代码的逻辑和算法的实现过程。 更让我欣喜的是，作者在讲解每个实例时，都非常注重细节。他会解释为什么选择特定的算法，在实现过程中可能会遇到哪些问题，以及如何进行优化。例如，在讲解高斯模糊时，作者不仅给出了卷积核的计算方法，还详细解释了不同标准差（sigma）值对模糊效果的影响，以及如何根据实际需求选择合适的 sigma 值。这种细致入微的讲解，让我能够避免很多不必要的弯路，快速掌握核心技术，并举一反三地应用到自己的项目中。我曾经尝试过一些其他的图像处理书籍，但很多都只是简单地给出代码，而缺乏深入的原理剖析和实际应用指导，这本书在这方面做得非常出色。

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这本书的语言风格，给我留下了深刻的印象。作者的文笔流畅，条理清晰，即使是像卷积、傅里叶变换这样复杂的数学概念，也能被他讲解得通俗易懂。他善于运用类比和形象的比喻，将抽象的理论转化为易于理解的具象画面。例如，在解释滤波器的作用时，作者将其比作“放大镜”和“滤镜”，分别说明了它如何突出细节和去除噪声，这种生动有趣的讲解方式，极大地降低了学习门槛。 除了理论讲解的易懂性，书中对代码的注释也做得非常到位。每一个关键的函数调用，每一个重要的变量声明，都附有清晰的解释，让我能够迅速理解代码的意图。而且，作者在编写代码时，也遵循了良好的编程习惯，代码结构清晰，易于阅读和维护。这不仅方便了我的学习，也为我日后进行项目开发提供了宝贵的参考。我曾经阅读过一些技术书籍，它们的语言晦涩难懂，代码冗长混乱，让人望而却步，而这本书在这方面做得淋漓尽致，堪称典范。

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