具体描述
《图像工程:图像分析》(中)主要介绍图像工程的第二层次——图像分析的基本概念、基本原理、典型方法、实用技术以及国际上有关研究的新成果。本册书主要内容归纳在五大部分中。第一大部分（包含第1，2，3章）介绍图像和图像工程基础，回顾了有关的图像处理技术，并对数字化的图像进行了详细描述，以便为进一步的学习打下基础。第二大部分（包含第4，5，6，7章）讨论图像分析的关键步骤——图像分割，除介绍了基本的图像分割原理和技术外，还对近年常用的典型分割技术及其扩展进行了讲解，另外还对图像分割评价给予了全面的概括。第三大部分（包含第8，9，10章）介绍图像分析的另一组关键工作——对目标的表达、描述和特征测量，其中对测量误差分析给予了详细讨论。第四大部分（包含第11，12，13章）分别介绍对图像目标的一些重要特性，包括纹理特性、形状特性和运动特性的分析技术。第五大部分（包含第14，15章）介绍一类重要的图像分析数学工具——数学形态学方法（包括二值数学形态学和灰度数学形态学）。书中对与图像分析密切相关的体视学原理进行了介绍。书中还提供了大量例题、思考题和练习题，对部分练习题提供了解答。
《图像处理基础与应用：数字图像技术核心原理》 图书简介 本书系统阐述了数字图像处理领域的核心理论、关键算法及其广泛应用，旨在为读者提供一个全面而深入的学习路径，掌握从图像获取到高级分析处理的全套技术。全书结构严谨，内容详实，力求在理论深度与工程实践之间架起坚实的桥梁。 第一部分：数字图像基础与表示（奠定理论基石） 本部分聚焦于数字图像处理的数学与物理基础，为后续复杂算法的理解做好铺垫。 第一章：图像的本质与数字化 本章首先界定什么是数字图像，探讨光电转换的基本原理，介绍不同类型的成像设备（如CCD、CMOS传感器）的工作机制及其特性。重点深入讲解了图像的数字化过程，包括采样（Sampling）的频率选择、量化（Quantization）的灰度级或色彩深度确定。详细分析了采样率不足导致的混叠现象（Aliasing）及其在图像重建中的重要性。本章还涵盖了图像在计算机中的数据结构表示，如二维数组、像素的邻域关系（四邻域、八邻域）、连通性定义及度量，为后续的形态学和区域分割奠定基础。 第二章：图像的数学模型与变换 本章引入图像处理所需的数学工具。我们从概率论和统计学的角度审视图像灰度值的分布特性，讨论灰度直方图的构建、分析及其在初步图像增强中的作用。随后，引入二维傅里叶变换（2D DFT）作为核心工具，详细推导其公式，解释其在频域中对图像处理的意义。重点分析了傅里叶谱的特性，并介绍如何利用频域滤波（如理想/ Butterworth/高斯低通/高通滤波器）实现图像的平滑与锐化。同时，讲解了离散余弦变换（DCT）在图像压缩中的基础地位及其运算特性。 第二部分：图像增强与复原（提升视觉质量） 本部分关注如何改善图像的质量，使其更符合人眼视觉习惯或便于后续分析。 第三章：空间域图像增强技术 本章侧重于直接在像素灰度值上进行操作的增强方法。详细介绍了点处理技术，包括灰度线性变换、分段线性变换（如对比度拉伸）和非线性变换（如幂律/对数变换）如何有效调整图像的动态范围。深入探讨了直方图均衡化（HE）的理论依据及其局限性，并着重介绍了自适应直方图均衡化（AHE/CLAHE），阐述其如何解决局部对比度增强问题。此外，本章详细分析了基于像素邻域的空间滤波技术，包括线性滤波（均值滤波、高斯滤波）在噪声抑制中的应用，以及非线性滤波（中值滤波、最大/最小滤波）在保护边缘信息方面的优势。 第四章：图像复原与噪声抑制 图像复原旨在估计原始图像，补偿成像过程中引入的退化。本章首先对图像退化模型进行数学建模，分析了运动模糊和失焦等常见退化函数（PSF）。随后，系统介绍逆滤波的原理与困难，并重点讲解了维纳滤波（Wiener Filtering），阐述其如何在噪声与退化函数已知的情况下实现最优均方误差下的复原。对于噪声模型，本章详细分析了加性噪声（如高斯白噪声、椒盐噪声）的特性，并介绍了针对特定噪声的有效抑制技术，如统计学方法在噪声估计中的应用。 第三部分：图像分割与特征提取（信息识别的基石） 本部分是实现图像理解和目标识别的关键步骤，侧重于将图像分解为有意义的区域和提取描述这些区域的量化特征。 第五章：图像分割技术 本章全面覆盖了主流的图像分割方法。首先讲解了阈值分割的原理，包括全局阈值法的局限性，并深入分析了Otsu’s法和迭代自适应阈值法的算法细节。其次，详细介绍了区域生长法，包括种子点的选择、合并准则的设计。边缘检测被视为分割的重要前驱，本章详细对比了Sobel、Prewitt算子，并重点分析了Canny边缘检测算法的多阶段优化流程及其参数选择的敏感性。此外，本章还引入了分水岭算法（Watershed Transform）在复杂场景分割中的应用与过分割问题的应对策略。 第六章：形态学处理与区域描述 形态学是处理二值图像结构信息的重要工具。本章引入结构元素（Structuring Element）的概念，详细阐述了腐蚀（Erosion）、膨胀（Dilation）的运算及其数学定义。在此基础上，构建了开运算（Opening）和闭运算（Closing），用于平滑轮廓、去除小噪声点和填充孔洞。接着，讲解了击中与未击中变换、骨架化等高级形态学操作。在特征提取方面，本章介绍了如何从分割出的区域中提取几何特征（如周长、面积、紧致度、方向性）和拓扑特征，这些特征是后续分类器的输入数据。 第四部分：高级分析与应用基础（迈向深度学习前沿） 本部分将视角扩展到更复杂的图像分析任务，并触及现代计算机视觉的基础概念。 第七章：图像变换与特征描述 本章探讨了如何从图像中提取对尺度、旋转、光照变化不敏感的特征点。重点介绍角点检测算法，分析Harris角点检测的原理。随后，深入讲解了局部不变特征描述子，包括对SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征）算法的核心思想和步骤进行剖析，解释它们如何在不同尺度和视角下保持特征的一致性。本章还涉及Hough变换在直线和圆等特定结构识别中的应用。 第八章：图像压缩与编码基础 本章介绍了信息论在图像压缩中的应用。首先回顾了无损压缩的基本原理，如游程编码（RLE）和霍夫曼编码，分析其效率和局限性。随后，重点转向有损压缩，详细解释了DCT在JPEG标准中的作用，包括量化和熵编码的流程。本章旨在使读者理解信息冗余的去除过程，以及失真与码率之间的权衡关系。 全书内容覆盖了从基础理论、经典算法到现代特征描述的完整体系，为读者构建了一个扎实的图像工程知识框架，为进一步深入学习机器学习、深度学习在图像识别中的应用打下坚实的基础。
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