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出版者:北京大学出版社

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页数:0

译者:

出版时间:2001-01-01

价格:29.8

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isbn号码:9787900632500

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《数字图像处理与计算机视觉基础》 内容简介 本书是一部全面、深入探讨数字图像处理（Digital Image Processing, DIP）与计算机视觉（Computer Vision, CV）基础理论与应用实践的专业教材。全书结构严谨，内容涵盖了从图像的采集、表示到高级分析与理解的完整流程，旨在为读者构建坚实的理论基础，并掌握实现复杂视觉系统的关键技术。 第一部分：图像表示与基础处理 本部分重点阐述数字图像的数学基础与基本操作。首先，我们将介绍图像的形成模型，包括光学成像、传感器的特性以及采样与量化的过程，为理解数字图像的本质奠定基础。随后，详细讨论不同类型的图像表示方法，如灰度图像、彩色图像（RGB, HSV, YCbCr色彩空间及其相互转换）和多光谱图像的数学描述。 核心章节集中于图像的空域处理。这包括点处理操作，如亮度调整、对比度拉伸与灰度变换函数（对数、幂律变换）的设计与应用，这些是图像增强的基础。随后深入探讨空间滤波技术，从基础的线性滤波（均值、高斯平滑）到非线性滤波（中值滤波、形态学滤波）。我们不仅会分析这些滤波器的频率响应特性，还会对比它们在噪声抑制和边缘保留方面的优缺点。 第二部分：图像变换与频率域分析 本部分将视角从空间域转向频率域，这是理解图像处理的高级工具。傅里叶变换（Fourier Transform）是核心内容，详细解释其定义、二维傅里叶变换的性质，以及如何利用它进行频率域的滤波操作，包括理想低通/高通滤波、Butterworth滤波和高斯滤波。通过频率域分析，读者可以更好地理解周期性噪声的去除和图像锐化的原理。 除了傅里叶变换，本书还覆盖了其他重要的积分变换，如离散余弦变换（DCT），这是JPEG压缩算法的基础。此外，我们还将介绍小波变换（Wavelet Transform）在图像处理中的应用，尤其是在多分辨率分析和特征提取方面的优势。 第三部分：图像增强与复原 图像增强旨在改善人眼观察的图像质量，复原则旨在恢复被退化图像的原始信息。 在增强方面，除了空域和频率域的基础技术，我们还将深入探讨直方图处理的理论与实践，包括直方图均衡化和规定化。彩色图像的增强技术，如基于HSI模型的颜色校正，也将被详细阐述。 在图像复原领域，重点分析图像退化的模型，主要包括运动模糊和加性噪声（如高斯白噪声、椒盐噪声）。我们将系统介绍逆滤波、维纳滤波等线性复原方法，并讨论它们对噪声敏感性的差异。对于更复杂的退化，本书将介绍盲复原技术和基于迭代方法的复原算法，帮助读者解决实际工程中遇到的模糊和噪声问题。 第四部分：图像分割技术 图像分割是计算机视觉任务中的关键步骤，旨在将图像划分为有意义的区域或对象。 本书首先介绍基于阈值的分割方法，从简单的全局阈值（如Otsu法、最大熵法）到自适应局部阈值的实现。接着，深入探讨基于区域的分割技术，如区域生长法和区域分裂合并法。 形态学处理作为分割和特征提取的有力工具，将在本部分得到全面介绍。包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算，以及更复杂的形态学重建技术。这些技术在提取连通分量、分离粘连目标方面至关重要。 此外，我们还将详细讲解基于边缘的分割方法，包括经典的算子（Sobel, Prewitt, Roberts）和更先进的Canny边缘检测算法，并讨论如何利用这些边缘信息进行轮廓提取。 第五部分：特征提取与描述 有效的特征是实现高层视觉任务（如识别、匹配）的基础。本部分聚焦于如何从图像中提取稳定、具有区分性的特征。 我们将从结构特征开始，深入讲解傅里叶描述子、形状因子和矩不变量等全局特征。随后，重点介绍局部特征提取，包括角点检测器（Harris角点、Shi-Tomasi角点）的原理与实现。 最重要的内容是现代局部不变特征描述子，例如尺度不变特征变换（SIFT）和加速稳健特征（SURF）。我们将详细剖析这些算法如何实现对尺度、旋转和光照变化的鲁棒性，并介绍它们在图像配准和目标识别中的应用。 第六部分：图像压缩与数字化 本部分关注图像信息的有效编码和传输。首先介绍信息论在图像压缩中的基础概念，如熵。然后，系统讲解有损压缩（如JPEG标准，涉及DCT、量化和熵编码）和无损压缩（如行程长度编码、霍夫曼编码和算术编码）的原理和流程。读者将了解如何平衡图像质量与压缩比。 实践与展望 全书穿插了大量理论推导和实际案例分析，并鼓励读者使用主流的编程环境（如MATLAB或Python的OpenCV/Scikit-image库）来实现书中的算法。 本书最后展望了当前图像处理与计算机视觉领域的前沿方向，如深度学习在图像分析中的应用、三维重建和实时视频处理等，为读者后续深入研究指明了方向。 本书适合于计算机科学、电子信息工程、自动化、模式识别等相关专业的本科高年级学生、研究生以及从事图像处理和机器视觉工程的技术人员阅读。

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说实在的，市面上很多图像处理的书籍要么过于偏重理论的晦涩，要么沦为纯粹的软件操作指南，而这本书却找到了一个绝妙的平衡点。它似乎有一种魔力，能把原本高冷的数学和算法知识，变得平易近人。我尤其对书中关于“结构元素”和“形态学运算”的讲解印象深刻，作者将膨胀、腐蚀、开闭运算等操作，比喻成对图像中特定形状的“拓扑操作”，这种形象化的理解，极大地加深了我对这些操作的直觉认识。此外，它对噪声模型的分类和针对性处理策略的介绍，也相当系统和专业，让我明白了不同类型的噪声（比如椒盐噪声和高斯噪声）需要完全不同的对策。这本书的论述逻辑严密，结构清晰，每一部分都有明确的目标和总结，让人感觉学习效率非常高。读完后，我感觉自己不仅仅学会了一套处理图像的技巧，更重要的是建立起了一套严谨的、以数据和数学为基础的图像分析框架。这是一本真正能提升专业素养的宝藏书籍。

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要说这本书的阅读体验，那绝对是酣畅淋漓，因为它完全没有那种教科书的架子。作者的写作风格非常接地气，充满了对这个领域的热情。我尤其欣赏它在讨论高级主题时所采用的类比和比喻，比如将图像梯度比作地形的坡度，将边缘检测比作寻找山脊线，一下子就把抽象的概念具象化了。对于我们这些非科班出身的人来说，这种引导至关重要。我花了大量时间研究了关于图像分割的那一部分，它没有局限于单一的阈值法，而是详细介绍了区域生长、活动轮廓模型等更前沿的技术。书中的案例分析也做得极其到位，每一个算法的介绍后面都紧跟着一个“为什么我们要用这个”和“它解决了什么问题”的讨论，这让我对算法的选择有了更清晰的认识。我感觉作者不仅仅是在教我“怎么做”，更是在培养我的“图像思维”。这本书的结构安排非常合理，从基础到深入，层层递进，没有丝毫的跳跃感，让人可以稳扎稳打地建立起完整的知识体系。

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哇，我最近在书店淘到一本关于《图像处理》的书，简直是打开了我新世界的大门！这本书虽然名字里没提Photoshop，但内容却让人感觉像是拿到了一本“图像处理的秘密武器”。它没有那种枯燥的软件操作手册的腔调，而是深入浅出地讲解了图像数据是怎么一回事，从最基础的像素、色彩空间到更高级的滤波、变换，讲得清晰透彻。特别是它对图像压缩和重建算法的剖析，让我这个以前只停留在“保存”层面的用户，第一次明白了背后的数学原理和工程实现。这本书的厉害之处在于，它没有只停留在“如何做”，而是让我理解了“为什么这么做”。比如，讲到锐化的时候，它会用非常直观的例子解释卷积核的作用，让你一下子就明白为什么会产生边缘增强的效果。这种理论与实践相结合的方式，非常适合那些想深入理解图像处理底层逻辑的学习者。读完之后，感觉自己不再是拿着Photoshop当“魔术箱”用的小白了，而是真正理解了图像的本质。这本书的排版也十分用心，图文并茂，复杂的公式都有详尽的推导过程，让人在阅读时不容易迷失方向。

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我这次阅读体验，简直是经历了一场视觉认知的重塑。这本书的内容覆盖面极广，从最基础的图像获取、增强，一直深入到形态学处理、特征提取，甚至还涉及了一些基础的计算机视觉概念。我特别关注了关于图像复原和去模糊的那几个章节，作者把维纳滤波、最小均方误差估计这些复杂的优化问题，用非常清晰的数学推导和实际滤波后的效果图展示出来。最让我佩服的是，这本书对不同算法的优缺点分析得极其客观和中肯，不会盲目推崇某一种技术，而是引导读者根据具体场景进行权衡。比如在处理纹理复杂的图像时，不同锐化核带来的副作用是不同的，书中对此有非常细致的描述和对比。阅读过程中，我发现这本书的术语解释非常到位，很多原本让我困惑的专业名词，在这本书里都能找到准确且易懂的定义。这使得我在查阅其他更专业的文献时，也变得更加得心应手。它就像一座坚实的桥梁，连接了理论的彼岸和实践的此岸。

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这本书给我的冲击力，就像是突然被灌输了一整套系统的视觉科学知识。我原本以为图像处理无非就是调调亮度和对比度，但这本书完全颠覆了我的认知。它花了大量篇幅讲解了人类视觉系统的局限性以及如何利用这些“漏洞”来优化图像显示和处理效果，这简直是太妙了！我特别喜欢它对色彩模型转换的那几章，对比了RGB、CMYK以及Lab等多种模型在不同应用场景下的优劣，并且用实际的色彩样本图进行了对比演示，直观到让人印象深刻。以前我总觉得打印出来的颜色和屏幕上总有点偏差，看完这本书，我立刻明白了其中的缘由。更让我惊喜的是，书中还涉及了大量的信号处理基础知识，比如傅里叶变换在图像去噪和频谱分析中的应用，虽然数学上稍微有点门槛，但作者的讲解角度非常巧妙，总是能联系到实际的图像效果上，比如周期性噪声的去除，让人茅塞顿开。这本书的深度远超一本普通的入门读物，更像是一本专业的参考手册，每个章节都能反复研读出新东西。

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