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《数字图像处理与编程实践》 图书简介 本书深入探讨了数字图像处理领域的核心理论、经典算法及其在实际应用中的编程实现。全书内容体系严谨，从最基础的数字图像的表示、采集与存储入手，逐步过渡到复杂的图像增强、恢复、分割、特征提取与识别等高级主题。本书旨在为读者提供一个全面、深入且具有高度实践指导性的学习路径，使读者不仅理解“是什么”，更能掌握“怎么做”。 第一部分：数字图像基础与预备知识 第一章 图像的数字表示与数学基础 本章首先界定了数字图像的本质，阐述了连续图像到离散图像的采样与量化过程，详细解析了像素、灰度级和分辨率等关键概念。随后，深入讲解了支撑图像处理的数学工具：傅里叶变换（DFT/FFT）、小波变换的基础概念，以及概率论在图像噪声建模中的应用。重点讨论了图像直方图的统计意义及其在初步分析中的作用。 第二章 图像采集、显示与存储标准 本章涵盖了数字成像系统的基本组成，包括光学系统、传感器技术（如CCD与CMOS）的工作原理。详细介绍了常见的图像文件格式（如BMP, TIFF, JPEG, PNG）的内部结构、压缩原理和优缺点。特别关注了色彩空间的理论基础，深入分析了RGB、CMY、HSV、Lab等主流色彩空间的转换数学模型及其在不同应用场景下的适用性。 第二部分：图像增强与复原 第三章 空间域图像增强技术 本章聚焦于直接在空间域上操作像素值以改善图像视觉效果的方法。系统讲解了点处理技术，包括亮度和对比度调整、幂律变换等。着重阐述了线性空间滤波器（如均值滤波、加权平均滤波）和非线性空间滤波器（如中值滤波、极值滤波）的数学原理和实现细节，并通过大量实例对比了它们在去除椒盐噪声和高斯噪声方面的性能差异。此外，还介绍了高通滤波和梯度算子（Sobel, Prewitt, Roberts）在边缘增强中的应用。 第四章 频率域图像处理 本章将图像分析的视角转移到频率域。详细介绍了二维离散傅里叶变换（2D-DFT）的性质，以及如何利用快速傅里叶变换（FFT）进行高效计算。深入探讨了理想低通/高通滤波器、巴特沃斯低通/高通滤波器和高斯滤波器在频域中的设计与应用，对比了它们在图像平滑与锐化中的效果。同时，讲解了如何利用相位信息进行图像复原，以及同态滤波在同时增强亮度和对比度方面的优势。 第五章 图像复原技术 本章关注如何从退化图像中估计出原始图像。系统地介绍了图像退化的数学模型——点扩散函数（PSF）的构建。重点阐述了盲复原和非盲复原方法，包括维纳滤波（Wiener Filtering）的理论推导和参数选择，以及最小均方误差（MMSE）复原的原理。对于更复杂的退化情况，引入了基于迭代的复原算法（如Lucy-Richardson算法）及其在实际应用中的收敛性分析。 第三部分：图像分割与特征提取 第六章 图像分割基础：阈值法与区域技术 图像分割是理解图像内容的第一步。本章首先介绍了基于灰度阈值的分割方法，详细推导了全局阈值（如Otsu法）和局部（自适应）阈值的确定准则。接着，深入讲解了基于区域的分割技术，包括区域生长法（Region Growing）的合并与分裂策略，以及基于区域合并和分裂（Split and Merge）的层次化分割方法。 第七章 边缘检测与轮廓提取 本章专注于识别图像中的显著结构变化。除了在增强章节中提到的基本梯度算子外，本章重点介绍了最优边缘检测器——Canny边缘检测算法的完整流程（高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值跟踪）。同时，讲解了基于二阶导数的LoG（Laplacian of Gaussian）算子及其与尺度空间理论的联系，以及Hough变换在直线和圆等参数化形状检测中的应用。 第八章 形态学图像处理 形态学操作基于集合论，是处理图像中形状和结构信息的强大工具。本章详细解释了结构元素（Structuring Element）的设计与作用。核心内容包括图像的膨胀（Dilation）和腐蚀（Erosion），以及由它们导出的开运算（Opening）和闭运算（Closing），并说明了它们在去除噪声和填充孔洞中的作用。更进一步，讲解了基于形态学的边界提取、骨架化（Thinning）算法及其在目标识别预处理中的应用。 第九章 图像特征描述与表示 本章探讨如何从分割后的区域中提取量化特征以便后续识别。对于区域特征，涵盖了面积、周长、紧致度、矩（Moments）的计算及其不变性（如Hu矩）在形状识别中的应用。对于纹理特征，介绍了基于灰度共生矩阵（GLCM）的统计描述符（如对比度、能量、熵）。此外，还引入了傅里叶描述符在轮廓表示中的应用。 第四部分：高阶主题与编程实现 第十章 图像压缩技术 本章系统地介绍了图像压缩的理论基础，包括信息熵、冗余类型（空间冗余、统计冗余、心理视觉冗余）。详细讲解了无损压缩方法（如行程编码、霍夫曼编码、算术编码）和有损压缩方法。特别深入解析了离散余弦变换（DCT）在JPEG标准中的核心作用，包括量化和熵编码的实现细节。 第十一章 模式识别基础与图像识别入门 本章作为衔接模式识别的桥梁，介绍了分类器的基本概念。探讨了基于特征向量的分类方法，重点介绍最小距离分类器和线性判别分析（LDA）的原理。引入了简单的神经网络结构，如多层感知机（MLP）用于二元分类问题，并讨论了训练和测试集的划分策略。 第十二章 实践导向：基于Python/OpenCV的实现案例 本章将理论与实践紧密结合。通过大量代码示例，演示如何使用流行的计算机视觉库（如OpenCV, Scikit-image）快速实现前述所有核心算法。内容涵盖：实战搭建一个简单的图像去噪流程、构建一个基于形态学操作的缺陷检测系统、实现一个可交互式的阈值分割工具，以及如何高效读取、处理和保存图像数据。本章强调代码的可读性、效率优化及常见库函数的参数理解。 总结 本书内容全面覆盖了经典数字图像处理的理论框架和工程实践需求，适合作为高等院校相关专业（如电子信息工程、自动化、计算机科学与技术）的教材或参考书，同时也为希望进入计算机视觉和图像分析领域的工程师和研究人员提供了坚实的理论与编程基础。读者完成本书学习后，将具备独立分析和解决复杂图像处理问题的能力。
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