Anisotropic diffusion in image processing pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Teubner (1998)

作者:(German) Turtleback

出品人:

页数:170

译者:

出版时间:1998

价格:USD129.95

装帧:平装

isbn号码:9783519026068

丛书系列:

图书标签:

图像处理
各向异性偏微分方程
物理
数学
图像处理
各向异性扩散
图像去噪
边缘保持
偏微分方程
数值方法
计算机视觉
图像分析
医学图像
图像增强

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具体描述

Many recent techniques for digital image enhancement and multiscale image representations are based on nonlinear partial differential equations (PDEs).

This book gives an introduction to the main ideas behind these methods, and it describes in a systematic way their theoretical foundations, numerical aspects, and applications. A large number of references enables the reader to acquire an up-to-date overview of the original literature.

The central emphasis is on anisotropic nonlinear diffusion filters. Their flexibility allows to combine smoothing properties with image enhancement qualities. A general framework is explored covering well-posedness and scale-space results not only for the continuous, but also for the algorithmically important semidiscrete and fully discrete settings. The presented examples range from applications in medical image analysis to problems in computer aided quality control.

光影雕琢：探索数字图像的精细化与特征提取数字图像，作为我们认识世界、记录生活的重要媒介，其质量与信息承载能力直接影响着我们的感知与决策。然而，原始的数字图像往往伴随着噪声的干扰，或是由于拍摄条件、传感器限制等因素导致细节模糊，难以准确提取关键信息。因此，图像处理技术应运而生，旨在净化图像、增强细节，使其更符合人类视觉的直观认知，并为后续的分析任务提供可靠的基础。本书将带领读者踏上一段深度探索数字图像精细化与特征提取的旅程。我们不仅仅关注如何“擦亮”一张照片，更深入挖掘图像内在的结构与纹理，揭示隐藏在像素点阵中的丰富信息。我们将从基础的图像形成原理出发，逐步深入到高级的图像处理算法，重点聚焦于能够精细雕琢图像细节、有效抑制噪声，同时保留甚至增强图像重要特征的方法。第一部分：图像的本质与噪声的挑战在深入探讨处理技术之前，我们首先需要建立对数字图像和其面临挑战的深刻理解。数字图像的构成：我们将从最基本的概念入手，理解数字图像如何由离散的像素点构成，每个像素点如何通过数值来表示其颜色或亮度信息。我们将介绍不同的图像表示模型，如灰度图像、彩色图像（RGB, HSV等）及其各自的特性。理解像素间的空间关系，如邻域、连通性等，是后续算法理解的基石。成像过程与噪声的来源：图像并非凭空产生，其形成过程受到多种因素的影响。我们将剖析相机传感器的工作原理，探讨光照、镜头、电子元件等可能引入的各种噪声类型，如高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声等。理解噪声的统计特性（如均值、方差）对于设计有效的去噪策略至关重要。同时，我们还会讨论图像模糊的常见原因，例如失焦、运动模糊等，这些都会显著降低图像的清晰度。图像质量的衡量：如何客观地评价一张图像的好坏？我们将介绍一些常用的图像质量评价指标，如峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）等。这些指标将作为我们评估不同处理算法性能的重要依据。第二部分：传统图像增强与去噪的基石在经典图像处理领域，一系列行之有效的增强与去噪方法为我们提供了处理图像的初步工具。像素级操作与灰度变换：最简单的图像处理莫过于对每个像素进行独立的操作。我们将学习直方图均衡化等技术，如何通过调整像素的灰度值分布来增强图像的对比度，使暗部细节更清晰，亮部层次更分明。空间域滤波：引入邻域像素信息来处理当前像素是空间域滤波的核心思想。我们将深入探讨各类线性与非线性滤波器。线性滤波器：例如均值滤波器，通过计算邻域像素的平均值来平滑图像，有效抑制高斯噪声，但也会导致图像模糊。我们将分析其数学原理以及对图像细节的影响。非线性滤波器：例如中值滤波器，通过取邻域像素的中值来替换中心像素，在抑制椒盐噪声方面表现出色，同时能较好地保留图像边缘。我们将比较不同类型非线性滤波器的优劣。边缘检测算子：为了突出图像中的重要结构，如边缘，我们将介绍Sobel、Prewitt、Laplacian算子等，理解它们如何通过计算图像梯度来定位边缘。频率域滤波：图像的频率信息包含了其细节的丰富程度。我们将介绍傅里叶变换，如何将图像从空间域转换到频率域，然后通过滤波器（如低通、高通、带通滤波器）来选择性地抑制或增强特定频率分量。我们将讨论频率域滤波在去噪和锐化中的应用。第三部分：高级图像精细化——理解图像结构传统的滤波方法在处理复杂噪声和保留精细结构时常常显得力不从心。为了实现更优的图像精细化效果，我们需要更智能、更具选择性的方法，它们能够理解图像的局部结构。局部均值与自适应处理：并非所有图像区域都需要以相同的方式处理。我们将在局部区域内计算统计量，并根据这些统计量来动态调整滤波器的行为。例如，更强的平滑可以应用在噪声较大的平坦区域，而对细节丰富的区域则应谨慎处理。多尺度分析：图像的细节存在于不同的尺度上。我们将探索如何使用不同尺寸的滤波器或构建图像金字塔来捕捉不同尺度的特征。这有助于我们区分噪声和真正的图像结构。边缘保留平滑：许多图像的价值在于其清晰的边缘和纹理。如何实现平滑去噪的同时，又能最大限度地保留这些关键结构，是图像处理中的一个核心挑战。我们将介绍一系列先进的算法，它们能够识别图像中的边缘，并在边缘处限制平滑操作的影响，从而实现“选择性”的模糊。这部分内容将是本书的重点之一，我们将深入探讨其背后的数学原理和实现细节。第四部分：特征提取与信息挖掘图像精细化不仅仅是为了视觉上的美观，更重要的是为了从中提取有用的信息，为后续的分析、识别、理解等任务奠定基础。关键点与描述符：图像中那些具有独特性、重复性强、不易受光照和角度变化影响的点（如角点、斑点）被称为关键点。我们将学习如何检测这些关键点，例如使用Harris角点检测器，并探讨如何为这些关键点生成具有鲁棒性的描述符（如SIFT, SURF），以便在不同的图像中进行匹配和识别。纹理分析：纹理是图像的重要视觉特征，它描述了图像的表面性质。我们将学习如何量化和描述纹理，例如使用灰度共生矩阵（GLCM）或Gabor滤波器，这些方法能够捕捉图像的局部统计特性和周期性结构。形态学操作：基于图像的形状和结构，形态学操作提供了一套强大的工具来处理图像。我们将学习膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等基本操作，以及它们在连接断裂的物体、去除小的噪声点、分割图像等方面的应用。基于结构和纹理的特征融合：现实世界中的物体识别和场景理解往往需要综合利用多种信息。我们将探讨如何结合从边缘、关键点、纹理等提取的特征，构建更全面、更具辨别力的特征表示，为更高级的计算机视觉任务（如目标检测、图像检索）提供支持。实践与展望本书的理论讲解将紧密结合实际应用。我们将通过大量的实例和伪代码，帮助读者理解算法的实现过程。同时，我们也鼓励读者将所学知识应用到实际的图像处理项目中。数字图像处理领域日新月异，深度学习的兴起为图像的精细化和特征提取带来了革命性的变化。尽管本书的重点在于传统的、基于数学和信号处理的算法，但我们将适时提及这些方法的局限性，并展望未来，为读者理解最新研究方向打下坚实基础。通过对本书的学习，您将不仅掌握一套强大的图像处理工具，更重要的是，您将培养一种“理解”图像的能力，能够洞察图像的内在结构，驾驭光影的魔力，发掘像素深处的宝藏，为您的研究和应用开辟更广阔的道路。

作者简介

Joachim Weickert is a German professor of mathematics and computer science at Saarland University. In 2010, Weickert won the Gottfried Wilhelm Leibniz Prize for his work in image processing.[1][2]

Weickert did his undergraduate studies at the University of Kaiserslautern and then stayed there as a graduate student, earning his doctorate in mathematics in 1996 under the supervision of Helmut Neunzert; his dissertation was entitled Anisotropic diffusion in image processing.[3] After taking postdoctoral research positions at the University of Utrecht and the University of Copenhagen, he became an assistant professor at the University of Mannheim, and earned a habilitation degree there in 2001. In 2002, he took a faculty position as a full professor at Saarland University.[4]

目录信息

Contents
Image Smoothing and Restoration by PDEs
Physical Background of Diffusion Processes
Linear Diffusion Filtering
Nonlinear Diffusion Filtering
Methods of Diffusion-Reaction Type
Classic Morphological Processes
Curvature-Based Morphological Processes
Total Variation Methods
Conclusions and Further Scope of the Book
Continuous Diffusion Filtering
General Model
The Structure Tensor
Theoretical Results
Scale-Space Properties
Semidiscrete Diffusion Filtering
General Model
Theoretical Results
Scale-Space Properties
Relation to Semidiscrete Models
Discrete Diffusion Filtering
General Model
Theoretical Results
Scale-Space Properties
Relation to Semidiscrete Models
Examples and Applications
Edge-Enhancing Diffusion
Coherence-Enhancing Diffusion
Conclusions and Perspectives
Bibliography (453 references)
Index (about 500 entries)
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格，坦率地说，带有非常强烈的、典型的德式严谨性。它的论证逻辑如同精密的机械装置，环环相扣，几乎不允许任何概念上的模糊地带存在。我发现自己在阅读某些证明过程时，需要反复回溯前面对特定变量定义的理解，但这恰恰是它价值所在——它强迫读者去精确地理解每一个数学操作背后的物理或信息论意义。相比于那些追求流畅叙事、略显“轻快”的技术书籍，这本书更像是一本严谨的教科书或是一份详尽的工程手册。我特别喜欢它在讨论不同数值解法（比如有限差分法）时所展现出的细致入微。它不仅给出了算法的框架，还深入探讨了时间步长选择的稳定性和收敛性问题，这对于希望将理论应用于实际高性能计算环境中的工程师来说，是至关重要的信息。作者在描述迭代过程的收敛标准时，那种不容置疑的确定性，让人对算法的可靠性深信不疑。如果说有什么可以改进的地方，或许是在初期的章节中，能多一些关于该方法在特定实际应用场景（比如医学影像或遥感图像去噪）中早期成功的案例介绍，或许能进一步激发读者的学习热情，而不只是聚焦于纯粹的数学推导。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期关注计算机视觉领域发展的老兵，我阅读此书时，主要关注点在于其对“现代”算法的继承与发展脉络的梳理。这部作品的精髓显然建立在早期的数学模型之上，但令人欣慰的是，它并未止步于此。我注意到作者花费了相当的笔墨来比较和对比传统的各向异性扩散模型与其他更近期的、基于能量泛函最小化或变分方法的去噪技术。这种对比分析极具洞察力，它清晰地勾勒出了“扩散”这一范式在图像处理演进史中的地位。例如，它对高斯-拉普拉斯（LoG）算子与扩散方程在平滑效果上的异同进行了微妙的区分，这在很多入门读物中是被一笔带过的。此外，书中对随机游走理论在理解扩散过程中的应用进行了探讨，这提供了一个非常直观的、非PDE的视角来审视问题。这种跨学科的视角拓展，使得这本书不仅仅是一本关于PDEs的书，更是一部关于信息如何在图像结构中“流动”和“重分布”的综合性论述。它成功地将那些看似孤立的数学工具，编织成了一张描述图像结构恢复的宏大网络。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的第一印象，那种深邃的、略带技术感的蓝色调，很容易让人联想到信号处理和复杂的数学模型。我原本以为这会是一本晦涩难懂的纯理论著作，毕竟“各向异性扩散”这个概念本身就带着一股子高深的学术气息。然而，翻开扉页后，我发现作者在组织结构上相当用心。它并非一味地堆砌公式，而是试图构建一个清晰的知识图谱，从基础的图像噪声模型讲起，逐步深入到偏微分方程（PDEs）的核心应用。尤其欣赏它在引入扩散项（diffusion term）时所采用的类比方式，将物理学中的热传导概念巧妙地嫁接到了图像平滑的语境中，使得初次接触这个领域的读者也能迅速抓住其本质。尽管内容深度毋庸置疑，但通过精心的章节编排和适时的插图说明，它有效地降低了入门的门槛。我特别留意了关于边界保持（edge preservation）那一章，作者似乎花了很大的篇幅去解释如何通过调节扩散系数的各向异性特性，在平滑区域的同时保护图像的锐利边缘不被过度模糊，这种对细节的关注，体现了作者深厚的实践经验，而不是纸上谈兵。整体而言，阅读过程是循序渐进且富有启发性的，让人感觉自己正在一步步掌握一项核心的图像处理技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图表质量，老实说，达到了学术出版物的顶尖水准。阅读技术书籍时，图形的清晰度往往是决定理解效率的关键因素。在这本书中，用于展示扩散过程前后对比的那些二维和三维图像，其细节还原度极高，色彩的梯度变化被精确地捕捉和展示。特别是那些用于说明扩散系数张量（Tensor）取向如何影响去噪方向的示意图，设计得非常巧妙。它们没有采用过于花哨的三维渲染，而是通过简洁的二维向量场图，就清晰地展示了在纹理区域，扩散如何“顺着”边缘进行，而在均匀区域则均匀作用。这种视觉化的努力，极大地减少了读者在脑海中构建复杂数学关系时的认知负荷。此外，公式的排版非常规范，数学符号的间距和字体选择都非常舒适，即便是需要花费大量时间去研读的复杂积分和偏微分方程组，看起来也不会感到视觉疲劳。可以说，出版方在这本书的制作上投入了极大的心力，这使得它在学术工具书的行列中脱颖而出，值得被长期收藏和参考。

评分☆☆☆☆☆

我以一个需要将理论转化为实用工具的开发者的角度来看待这本书。它最大的实用价值在于其对算法鲁棒性和参数敏感性的探讨。作者没有回避这样一个事实：任何基于PDE的图像处理方法都依赖于一组关键参数的正确设置，比如时间步长、空间离散化精度，以及最重要的，描述边缘强度的阈值参数。书中专门设立了一个章节，系统地分析了这些参数微小变动对最终输出图像质量的影响，并提供了一些基于经验和初步优化的建议。这种“实战导向”的讨论，远比那种只给出完美公式而不谈实际操作困难的文献更有价值。它让我明白，在实际部署时，选择一个合适的、能够在计算效率和降噪效果之间取得平衡的参数组合，与推导算法本身一样重要。虽然本书没有提供即插即用的代码库，但它所提供的清晰的数学基础和对数值方法的深入剖析，足以支撑任何有经验的程序员从头构建一个高效、稳定的实现。这本书为我们提供了一张精确的蓝图，剩下的施工细节，则交由读者根据自己的硬件环境和应用需求去打磨和优化，这是一种更高层次的赋能。

评分☆☆☆☆☆