Visual C++数字图像处理典型算法及实现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电

作者:求是科技

出品人:

页数:661

译者:

出版时间:2006-6

价格:88.00元

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isbn号码:9787115148285

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
• C++数字图像处理典型算法及实现
• 计算机科学
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《现代数字图像处理技术与应用》 内容简介： 在科技飞速发展的今天，数字图像已渗透到我们生活的方方面面，从医疗诊断、工业检测，到安防监控、娱乐媒体，再到自动驾驶、虚拟现实，无不依赖于强大的数字图像处理能力。本书致力于系统性地阐述数字图像处理的核心理论，深入剖析各类经典及前沿算法，并结合实际应用场景，提供详实的代码实现指导，旨在帮助读者建立起扎实的理论基础，掌握实用的技术工具，能够独立地设计、开发和优化数字图像处理相关的应用系统。 理论基石： 本书首先从数字图像的基础概念出发，详细介绍数字图像的形成过程、表示方法（如像素、灰度、彩色模型）、基本特性（如亮度、对比度、分辨率）以及常见的图像质量评价指标。我们将带领读者回顾傅里叶变换在图像处理中的关键作用，深入理解空间域和频率域的转换原理，为后续的滤波、增强等算法奠定理论基础。同时，本书还将引入图像的数学描述，如PDE（偏微分方程）在图像去噪和边缘检测中的应用，以及小波变换在图像压缩和多分辨率分析中的优势，为读者提供更深层次的理解。 核心算法： 本书的核心内容将围绕数字图像处理的各大关键领域展开： 图像增强： 我们将探讨多种图像增强技术，旨在改善图像的视觉效果或为后续分析做准备。这包括： 点运算： 如灰度变换（线性变换、对数变换、指数变换、直方图均衡化、直方图规定化），用于调整图像的整体亮度和对比度，突出细节。 空间域滤波： 介绍线性滤波（如均值滤波、高斯滤波）和非线性滤波（如中值滤波、双边滤波），它们在去噪、模糊和锐化方面各有千秋。我们将深入分析不同滤波器的原理、优缺点以及在不同场景下的适用性。 频率域滤波： 讲解如何利用傅里叶变换将图像转换到频率域进行处理，如理想低通、巴特沃斯低通、指数低通滤波器，以及相应的低通、高通、带通、带阻滤波器，用于去噪、边缘检测和图像复原。 图像复原： 针对图像在获取过程中产生的退化（如模糊、噪声），本书将提供系统性的复原方法。 噪声的去除： 深入分析不同类型的噪声（高斯噪声、椒盐噪声、周期性噪声等）及其统计特性，并介绍相应的滤波技术，包括频域滤波、统计学滤波以及专门的自适应滤波方法。 退化模型与逆滤波： 讲解退化函数（模糊核）的建模，并介绍逆滤波、维纳滤波等复原技术，探讨其在噪声存在下的鲁棒性。 约束最小二乘滤波： 介绍一种在噪声和退化都存在的情况下，平衡复原效果和噪声抑制的有效方法。 图像分割： 这是图像分析的关键步骤，旨在将图像划分为若干有意义的区域。 阈值分割： 介绍全局阈值和自适应阈值方法，如Otsu方法，以及如何选择合适的阈值。 边缘检测： 讲解算子（如Sobel、Prewitt、Roberts）和更高级的Canny边缘检测算法，以及它们在提取图像轮廓信息方面的作用。 区域生长法： 介绍基于像素相似性的区域划分方法。 分水岭算法： 讲解其在分割连通区域方面的独特性。 聚类算法： 如K-Means等在图像分割中的应用。 图像变换： 介绍能够改变图像表示形式，提取有用信息的变换。 傅里叶变换（2D FFT）： 详细讲解其在图像滤波、频谱分析中的应用。 离散余弦变换（DCT）： 阐述其在图像压缩（如JPEG）中的核心地位。 小波变换： 介绍其在多分辨率分析、去噪和图像压缩中的优势。 形态学处理： 介绍基于图像形状的数学操作。 腐蚀、膨胀、开运算、闭运算： 讲解这些基本运算的原理及其在去除噪声、连接断裂或分离粘连区域方面的应用。 骨架提取、边界提取、连通分量分析： 介绍这些更高级的形态学应用。 图像压缩： 介绍降低图像数据量而不明显损失信息的技术。 无损压缩： 如Huffman编码、LZW编码。 有损压缩： 如基于DCT的JPEG压缩流程，介绍量化、熵编码等步骤。 彩色图像处理： 拓展到彩色图像的处理技术。 彩色模型： 如RGB、HSV、YUV等，并讲解它们之间的转换。 彩色增强与分割： 如何在不同的彩色空间进行增强和分割。 算法实现与应用： 本书将不仅仅停留在理论层面，更注重算法的实际实现。我们将结合主流的编程语言和开发环境，提供清晰、可执行的代码示例。读者将学习如何利用成熟的图像处理库（如OpenCV）来高效地实现上述各种算法。 本书还将深入探讨数字图像处理在各个领域的典型应用，例如： 医学影像分析： 图像增强、去噪、病灶检测、三维重建等。 工业自动化： 产品缺陷检测、尺寸测量、目标跟踪等。 安防监控： 人脸识别、行人检测、行为分析等。 遥感图像处理： 地物分类、变化检测、图像融合等。 计算机视觉： 特征提取、目标识别、三维重建等。 学习路径与目标： 本书的学习对象是具有一定编程基础（如C++）的在校学生、研究生、软件工程师、算法研究人员以及对数字图像处理技术感兴趣的爱好者。通过本书的学习，读者将能够： 1. 理解数字图像处理的核心概念和数学原理。 2. 掌握各类经典和前沿的图像处理算法。 3. 熟练运用编程工具实现和调试图像处理算法。 4. 分析和解决实际应用中的图像处理问题。 5. 为进一步学习更复杂的计算机视觉和机器学习算法打下坚实基础。 本书力求做到理论与实践相结合，内容循序渐进，深入浅出，既适合初学者入门，也能为有一定基础的读者提供更深层次的指导。我们相信，通过系统学习本书内容，读者将能够有效提升在数字图像处理领域的专业技能，并将其应用于解决各种实际挑战。

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坦率地说，这本书的难度曲线略显陡峭，它更像是为那些已经具备扎实C++基础和高等数学背景的读者准备的进阶读物。对于刚接触图像处理的“小白”来说，前几章可能需要耗费不少时间去消化那些矩阵运算和概率统计的预备知识。我尤其佩服作者在讲述复杂算法如Hough变换和区域生长时，那种将几何直觉与编程逻辑完美融合的笔法。他没有满足于展示结果，而是深入挖掘了每一步决策背后的“为什么”。比如，在解释阈值分割的Otsu方法时，书中不仅给出了公式，还用图示和代码注释清晰地展示了方差最大化的过程，这种层次感让我感觉自己不再是被动地“使用”算法，而是真正地在“理解”算法的生成过程。阅读过程中，我几乎把所有的空白处都用来演算和对比不同参数设置下的效果差异，这种沉浸式的学习体验，是很多浮于表面的教程无法提供的。

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这本书最让我感到惊喜的，是它对于“典型算法”的选材非常精准和实用。它没有面面俱到地罗列所有已知的图像处理技术，而是聚焦于那些在工业界、医疗影像和安防监控等领域应用最为广泛和核心的算法。例如，在介绍模板匹配时，书中对比了多种相似性度量方法的优劣，并给出了在不同噪声环境下性能对比的实际案例，这极大地拓宽了我解决实际问题的思路。它不仅仅是一本教材，更像是一本“实战手册”。我发现自己对照书中的实现，开始反思过去项目中使用某些库函数时可能存在的性能瓶颈，并尝试用书中介绍的更底层、更定制化的方法去重构关键模块。这种“授人以渔”的教学方式，远比单纯的代码复制粘贴来得更有价值，它激发了我对优化和创新实现的强烈渴望。

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这本书的整体叙事风格非常“硬核”，没有太多华而不实的理论堆砌，而是直奔主题，专注于如何将那些抽象的数学概念转化为可执行的代码。我记得我最开始接触图像处理时，很多参考资料都是基于MATLAB或Python的，虽然上手快，但总感觉隔了一层，对性能优化和底层内存管理无从下手。这本书显然是面向C++开发者的，它很贴心地对各种图像格式的读写、内存对齐以及多线程处理的潜在优化点都进行了一定的探讨，这对于我们这些需要将算法部署到嵌入式系统或者对实时性有较高要求的项目中来说，简直是雪中送炭。特别是关于自定义卷积核的实现部分，作者没有使用现成的库函数，而是手写了核心的循环结构，这让我得以一窥高性能计算的门道。读完这部分，我感觉自己对“像素”这个最基本的单元有了更深层次的敬畏感，因为它不再只是屏幕上的一个小点，而是内存中一个需要被精细操控的数据块。

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这本书的封面设计着实吸引人，那种深邃的蓝黑色调，配上跳动的像素点阵，立马就让人联想到计算机视觉和底层算法的魅力。我是在一个技术论坛上偶然看到有人推荐的，说它对那些想深入理解数字图像处理底层逻辑的工程师来说，是本难得的“武功秘籍”。翻开目录，里面的章节划分得很有条理，从最基础的图像表示和变换，到复杂的滤波、边缘检测，再到形态学操作，几乎涵盖了数字图像处理的经典脉络。不过，我个人对其中关于傅里叶变换在图像去噪中的应用那一章特别感兴趣，它不仅仅是停留在理论的介绍，而是深入到了如何利用快速傅里叶变换（FFT）的特性来设计和优化实际的滤波核。书中的代码示例看起来非常详尽，感觉作者在编写这些算法时，是真正站在初学者和实践者的角度去思考，力求让每一个函数调用和参数设置都有清晰的逻辑支撑。这种注重实践和源码级别的剖析，恰恰是我目前工作中急需弥补的知识盲区。我期待着能通过这本书，彻底搞明白那些教科书上“一笔带过”的数学推导是如何转化为高效的C++实现的。

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这本书的排版和图示质量非常高，这在技术类书籍中往往是一个容易被忽视的细节，但对于理解复杂的空间域和频率域操作至关重要。特别是那些关于卷积过程和像素邻域操作的插图，它们的清晰度和准确性，省去了我大量去猜测抽象概念的时间。清晰的图示配合严谨的数学推导，构建了一个非常稳固的学习框架。我记得在学习小波变换用于图像压缩的那一章时，那些多分辨率分解的示意图简直是点睛之笔，瞬间将我从晦涩的矩阵乘法中解脱出来，直观地理解了能量集中和细节保留的原理。这本书的价值在于，它成功地架设了一座桥梁，连接了晦涩的数学理论与高效的工程实践，让原本高不可攀的数字图像处理核心技术，变得触手可及且易于驾驭。它无疑是我书架上近年来最有分量的技术投资之一。

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里面有很多代码，还不错

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上班发呆时读

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里面有很多代码，还不错

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