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出版者:北京邮电大学出版社

作者:朱秀昌

出品人:

页数:195

译者:

出版时间:2003-6

价格:22.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787563507146

丛书系列:

图书标签:

• 图像通信
• 图像处理
• 通信系统
• 应用系统
• 数字图像
• 网络通信
• 多媒体通信
• 图像传输
• 通信工程
• 信息技术

数字图像处理与分析：从理论到实践 本书聚焦于数字图像处理与分析领域的前沿理论、核心算法以及实际应用，旨在为读者提供一套全面、深入且具有实践指导意义的学习资源。本书内容紧密围绕图像的获取、增强、恢复、分割、特征提取与识别等关键环节展开，深入剖析了经典方法与最新技术的发展脉络。 --- 第一部分：数字图像基础与获取（Foundation and Acquisition） 本部分奠定读者对数字图像的数学和物理基础认知，为后续高级处理打下坚实基础。 第一章：图像的数字化基础 深入探讨了光辐射度量学基础，讲解了人眼视觉系统与图像感知特性。详细阐述了图像的采样与量化理论，包括奈奎斯特采样定理在图像重构中的应用。引入了数字图像的数学模型，如二维离散函数表示法，并对比分析了不同图像表示格式（如位深、色彩空间）的优劣。 第二章：图像传感器与获取系统 系统介绍了当前主流的图像获取设备，包括CCD和CMOS传感器的成像原理、噪声特性及性能参数（如量子效率、动态范围）。着重分析了影响图像质量的系统误差源，如几何畸变、光照不均等。最后，构建了一个完整的数字图像获取系统模型，讨论了实时成像系统的设计考量。 第三章：色彩空间与变换理论 全面梳理了人眼可见光的物理特性与色彩的心理物理学基础。详细阐述了RGB、CMY、YUV、HSV等常用色彩空间的数学定义、相互转换方法及其在不同应用场景（如视频压缩、图形显示）中的适用性。深入探讨了色彩平衡、白点校正以及如何处理跨设备色彩管理问题。 --- 第二部分：图像增强与复原（Enhancement and Restoration） 本部分侧重于改善图像质量，去除噪声和退化效应，使图像信息更清晰、更易于分析。 第四章：空间域图像增强技术 聚焦于像素点级别的直方图分析与操作。详细讲解了点处理技术，如灰度线性变换、非线性变换（如对数、幂律变换）及其在对比度拉伸中的应用。深入剖析了空间滤波技术，包括线性滤波（均值、高斯滤波）和非线性滤波（中值滤波、极值滤波），并特别关注了如何设计用于锐化和边缘增强的滤波器核（如Laplacian、Sobel、Prewitt算子）。 第五章：频率域图像处理 系统阐述了傅里叶变换（DFT）在图像处理中的理论基础。讲解了二维离散傅里叶变换（2D-DFT）的性质、快速傅里叶变换（FFT）的算法实现。重点介绍了如何利用频率域进行滤波，包括理想低通/高通滤波器、Butterworth滤波器和高斯滤波器的设计与实现，对比分析了它们在去除周期性噪声和图像模糊中的效果差异。 第六章：图像复原技术 详细解析了图像退化模型（点扩散函数PDS）的建立。深入研究了逆滤波和维纳滤波的原理与局限性，特别是维纳滤波在噪声抑制与图像锐化之间的权衡。引入了盲解卷积的概念，并探讨了基于约束的复原方法，如Tikhonov正则化在解决病态问题中的应用。 --- 第三部分：图像分割与特征提取（Segmentation and Feature Extraction） 本部分是图像理解的核心，旨在将图像分割成有意义的区域，并提取出可供后续识别的定量特征。 第七章：基于阈值的分割方法 详细介绍了阈值法（Thresholding）的原理，包括全局阈值选择（如Otsu法、最大熵法）和局部（自适应）阈值处理。分析了应用于复杂背景和光照变化场景下的阈值鲁棒性问题。 第八章：基于区域和边缘的分割 深入讲解了区域生长、区域合并与分裂等基于区域的分割策略。在边缘检测方面，除了回顾梯度算子外，重点剖析了Canny边缘检测算法的完整流程及其参数优化。引入了更高级的基于能量最小化的分割模型，如水平集方法（Level Set Method）的基本思想。 第九章：形态学图像处理 系统阐述了数字形态学（Mathematical Morphology）的理论基础，包括结构元素（Structuring Element）的定义。详细介绍了基本的形态学操作：腐蚀、膨胀、开运算和闭运算，并展示了如何利用这些操作实现图像去噪、孔洞填充和边界提取。进一步探讨了更复杂的形态学应用，如击中与未中变换（Hit-or-Miss Transform）。 第十章：图像特征描述与提取 专注于提取对图像内容识别有用的描述符。详细讲解了如何提取和描述区域特征（如形状、纹理、紧致度）。重点分析了数字图像的纹理描述方法，包括灰度共生矩阵（GLCM）的构建及常用统计量（对比度、能量、同质性）。此外，还介绍了局部特征描述符（如Harris角点检测器）的原理。 --- 第四部分：高级主题与应用前沿（Advanced Topics and Applications） 本部分面向对图像处理有深入需求的读者，介绍了连接理论与实际复杂问题的技术。 第十一章：图像配准与融合 阐述了图像配准的基本框架，包括几何变换模型（刚性、仿射、投影变换）的选取。详细介绍了基于灰度的相关性匹配和基于特征点的匹配算法（如SIFT/SURF的原理简介）。在图像融合方面，对比了基于小波变换和基于区域的融合策略，并讨论了多模态图像配准的挑战。 第十二章：小波变换在图像处理中的应用 系统介绍了离散小波变换（DWT）的理论基础，包括多分辨率分析、滤波器组设计。详细展示了小波在图像去噪（阈值去噪法）、图像压缩（JPEG 2000的原理）以及图像融合中的独特优势，强调了其在空间-频率联合分析的能力。 第十三章：三维视觉基础与深度估计 初步引入三维重建和深度感知的基础知识。探讨了立体视觉的基本原理，包括视差的计算和深度图的生成。介绍了单目深度估计的挑战与基于深度学习的初步尝试（仅限于概述，不深入神经网络细节）。 第十四章：图像处理的软件实现与工具链 本章侧重于实践，指导读者如何利用主流的开发环境和库（如OpenCV、MATLAB Image Processing Toolbox）实现前述算法。提供了大量C++或Python的示例代码片段，演示了如何构建一个完整的图像处理流程，并讨论了实时处理中的性能优化技巧。 --- 本书面向对象： 计算机科学、电子工程、自动化、遥感、生物医学工程等相关专业的本科高年级学生、研究生，以及从事图像处理、机器视觉、模式识别等领域的工程技术人员和研究人员。阅读本书需要具备一定的线性代数、概率论和信号处理基础知识。

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