具体描述
数字图像处理已成为高等院校电子信息工程、通信工程、信号与信息处理、计算机应用与软件等学科的一门重要的技术专业课。本书详细介绍数字图像处理的基本理论和主要技术，内容包括数字图像处理基础、空域图像增强、频域变换、频域图像增强、图像复原、彩色图像处理、数学形态学图像处理、图像分割、小波变换与多分辨率分析、图像压缩编码、表示与描述等。本书理论与实际相结合，理论分析深入浅出，方法介绍详细具体，实例演示清晰明了，同时给出了部分关键算法的Matlab实现程序，章后还附有大量习题，方便教学。
作者简介
目录信息
第1章 数字图像基础 1
1.1 数字图像的概念 1
1.2 数字图像的多样性 2
1.2.1 成像多样性 2
1.2.2 尺度多样性 4
1.3 图像数据量 5
1.3.1 二值图像 5
1.3.2 灰度图像 5
1.3.3 索引图像 6
1.3.4 真彩色图像 6
1.4 图像数字化 7
1.4.1 采样与量化 8
1.4.2 数字图像的表示 9
1.4.3 空间分辨率和灰度级分辨率 10
1.5 数字图像的常见失真类型 13
1.6 小结 16
第2章 数字图像处理基础 17
2.1 数字图像处理概况 17
2.1.1 数字图像处理发展历程 17
2.1.2 数字图像处理研究内容 18
2.1.3 数字图像处理的应用领域 19
2.2 凸透镜成像 22
2.2.1 成像原理 22
2.2.2 人眼的视觉模型 24
2.2.3 数字照相机的结构和特性 28
2.2.4 人眼和数字照相机的比较 30
2.3 线性移不变系统 31
2.4 像素的空间关系 33
2.4.1 相邻像素 33
2.4.2 邻接性、连通性、区域和边界 34
2.4.3 距离度量 35
2.5 小结 37
第3章 空域图像增强 38
3.1 背景知识 38
3.2 直方图概念 39
3.2.1 直方图 39
3.2.2 累积直方图 41
3.3 灰度级变换 42
3.3.1 对数变换 43
3.3.2 指数变换 43
3.3.3 幂次变换 44
3.3.4 灰度反转 45
3.3.5 分段线性变换 46
3.3.6 灰度切片 47
3.3.7 阈值增强 49
3.4 直方图处理 50
3.4.1 基础理论 50
3.4.2 直方图均衡化 51
3.4.3 直方图规定化 54
3.5 算术运算 58
3.5.1 图像相减 58
3.5.2 图像相加 60
3.6 空域滤波 62
3.6.1 空域滤波基础 62
3.6.2 图像平滑 63
3.6.3 图像锐化 71
3.7 小结 76
第4章 频域变换 77
4.1 背景知识 77
4.2 傅里叶变换 77
4.2.1 连续函数傅里叶变换及其逆变换 78
4.2.2 离散函数傅里叶变换及其逆变换 81
4.3 离散傅里叶变换 81
4.3.1 一维离散傅里叶变换及其逆变换 81
4.3.2 二维离散傅里叶变换及其逆变换 83
4.4 二维离散傅里叶变换的性质 88
4.4.1 在线性滤波中使用DFT 88
4.4.2 卷积定理和相关定理 91
4.4.3 投影定理 93
4.4.4 二维离散傅里叶变换其他性质 95
4.4.5 二维离散傅里叶变换性质总结 97
4.5 快速傅里叶变换 98
4.5.1 基2 FFT算法 98
4.5.2 FFT算法的补充说明 101
4.6 利用正变换的算法计算傅里叶逆变换 103
4.7 小结 103
第5章 频域图像增强 104
5.1 滤波基础 104
5.2 低通滤波器 105
5.2.1 理想低通滤波器 105
5.2.2 巴特沃斯低通滤波器 108
5.2.3 指数低通滤波器 110
5.3 高通滤波器 112
5.3.1 理想高通滤波器 113
5.3.2 巴特沃斯高通滤波器 115
5.3.3 指数高通滤波器 118
5.4 拉普拉斯频域滤波器 120
5.5 带通、带阻与陷波滤波器 122
5.5.1 带通滤波器 122
5.5.2 带阻滤波器 123
5.5.3 陷波滤波器 125
5.6 空域滤波与频域滤波的对应关系 126
5.6.1 空域到频域 127
5.6.2 频域到空域 128
5.7 同态滤波 130
5.8 小结 133
第6章 图像复原 134
6.1 图像降质模型 134
6.1.1 图像降质/复原过程模型 134
6.1.2 线性空间移不变降质模型 135
6.1.3 降质模型的矩阵向量表示 136
6.1.4 点扩散函数 138
6.2 反问题 141
6.3 正则化约束 145
6.3.1 前向模型 145
6.3.2 Tikhonov正则化 146
6.3.3 全变分正则化 151
6.4 频域复原 153
6.4.1 逆滤波复原 153
6.4.2 维纳滤波复原 156
6.4.3 平滑约束最小二乘复原 159
6.5 混叠图像的复原 162
6.5.1 采样图像频谱的组成 162
6.5.2 最优倒易晶格 167
6.5.3 图像重建 168
6.6 有噪图像的复原 171
6.6.1 噪声类型 171
6.6.2 噪声的直接测量法 175
6.6.3 自适应滤波 176
6.6.4 周期噪声 178
6.7 盲复原 178
6.7.1 盲复原问题描述 179
6.7.2 Tikhonov正则化盲复原 179
6.7.3 全变分正则化盲复原 180
6.8 小结 180
第7章 彩色图像处理 181
7.1 颜色基础 181
7.1.1 光与颜色的关系 181
7.1.2 混色法 182
7.2 颜色空间 185
7.2.1 CIE设备无关的颜色空间 185
7.2.2 设备依赖的颜色空间 197
7.3 伪彩色映射 209
7.3.1 灰度级分层 209
7.3.2 伪彩色变换 210
7.4 真彩色处理 213
7.4.1 真彩色处理基础 213
7.4.2 彩色插值 214
7.4.3 彩色图像增强 217
7.4.4 彩色图像分割 221
7.4.5 彩色边缘检测 226
7.5 白平衡 229
7.5.1 灰度像素假设 229
7.5.2 对角模型 230
7.6 小结 232
第8章 数学形态学图像处理 233
8.1 背景 233
8.2 基础 234
8.2.1 集合运算 234
8.2.2 二值图像的逻辑运算 235
8.2.3 结构元素 236
8.3 二值图像形态学基本运算 236
8.3.1 膨胀与腐蚀 236
8.3.2 开运算与闭运算 240
8.3.3 击中击不中运算 243
8.4 二值图像形态学实用算法 245
8.4.1 去噪 245
8.4.2 边界提取 246
8.4.3 孔洞填充 247
8.4.4 连通分量提取 249
8.4.5 骨架 251
8.4.6 凸包 253
8.4.7 细化 255
8.4.8 粗化 256
8.4.9 剪枝 257
8.5 二值图像形态学运算及其性质总结 259
8.6 灰度图像形态学算法 261
8.6.1 灰度膨胀与腐蚀 261
8.6.2 灰度开运算与闭运算 265
8.6.3 顶帽与底帽变换 268
8.6.4 灰度形态学重构 271
8.7 小结 276
第9章 图像分割 277
9.1 图像分割基础 277
9.2 基于边界的分割 278
9.2.1 边缘检测 278
9.2.2 边界跟踪 295
9.2.3 Hough变换 296
9.3 基于阈值的图像分割 301
9.3.1 直方图基础 301
9.3.2 全局阈值法 302
9.3.3 基于梯度的直方图阈值法 307
9.3.4 多阈值法 309
9.4 基于区域的图像分割 311
9.4.1 区域生长法 311
9.4.2 区域分裂合并法 314
9.5 分水岭分割 317
9.5.1 基本概念 317
9.5.2 分水岭算法 318
9.5.3 形态学膨胀水坝算法 319
9.5.4 控制标记的分水岭分割 320
9.6 小结 324
第10章 小波变换与多分辨率分析 325
10.1 小波分析的发展简史 325
10.2 连续小波变换 326
10.2.1 小波与连续小波变换 326
10.2.2 小波函数的傅里叶分析 332
10.2.3 小波与连续小波变换的时频分析与性质 334
10.2.4 小波变换与傅里叶变换、短时傅里叶变换的比较 338
10.2.5 常用小波 341
10.3 离散小波变换 348
10.3.1 二进小波变换 348
10.3.2 小波框架 350
10.3.3 时频分辨率 351
10.4 多分辨率分析与Mallat算法 353
10.4.1 多分辨率分析 353
10.4.2 小波函数与小波空间 355
10.4.3 双尺度方程与多分辨率分析 361
10.4.4 正交小波分解与重建 364
10.4.5 正交滤波器组 370
10.5 二维离散小波分析 377
10.5.1 二维离散小波变换 377
10.5.2 二维离散小波多尺度分析 381
10.6 小波包变换 383
10.6.1 小波包变换 383
10.6.2 二维小波包分解 390
10.6.3 最优小波包的选取 392
10.7 小波变换在图像处理中的应用 394
10.7.1 边缘检测 394
10.7.2 图像降噪 396
10.7.3 图像压缩 397
10.7.4 渐进传输 398
10.8 小结 400
第11章 图像压缩编码 401
11.1 信息论基础 401
11.1.1 信息熵 401
11.1.2 香农定理 402
11.2 图像压缩基本概念与模型 403
11.2.1 图像熵与编码效率 403
11.2.2 图像信息的冗余 404
11.2.3 保真度准则 405
11.2.4 图像压缩系统 407
11.3 统计编码 410
11.3.1 香农-费诺编码 410
11.3.2 赫夫曼编码 412
11.3.3 算术编码 414
11.3.4 行程编码 416
11.4 变换编码 417
11.4.1 变换编码的原理 417
11.4.2 正交变换 418
11.4.3 离散余弦变换 419
11.5 预测编码 426
11.5.1 无损预测编码 426
11.5.2 有损预测编码 428
11.5.3 最优线性预测 430
11.5.4 自适应预测编码 432
11.5.5 帧间预测编码 432
11.6 子带编码 443
11.7 图像压缩编码国际标准 444
11.7.1 静止图像压缩编码国际标准 445
11.7.2 运动图像压缩编码国际标准 456
11.8 小结 461
第12章 表示与描述 462
12.1 概述 462
12.2 边界表示 462
12.2.1 链码 462
12.2.2 多边形近似 465
12.2.3 边界标记曲线 470
12.2.4 边界分段 472
12.3 边界描述 473
12.3.1 简单描述 474
12.3.2 形状数 475
12.3.3 边界矩 476
12.3.4 曲线拟合 478
12.3.5 傅里叶描述子 480
12.4 区域表示 483
12.4.1 区域标识 483
12.4.2 中心投影曲线 484
12.4.3 骨架 486
12.5 区域描述 490
12.5.1 简单区域描述 491
12.5.2 拓扑描述 492
12.5.3 形状描述 493
12.5.4 纹理描述 495
12.5.5 Hu不变矩 508
12.6 主成分描述 510
12.6.1 PCA的基本原理 510
12.6.2 主成分分析的性质 513
12.7 小结 514
参考文献 515
· · · · · · (收起)
读后感
课堂派 https://www.ketangpai.com/ 下载 禹晶《数字图像处理》课件，每年更新 邀请码：Q74D9Q 本书特色： l 对数字图像处理科学与技术进行了全面系统的论述，并采用理论结合实际的方式深入浅出地进行了讲解； l 各个章节均配有具体实例，可了解从算法理论到实际应用的具体过...
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用户评价
作为一名喜欢挑战和解决复杂问题的软件开发者，我一直在寻找能够提升我处理和分析图像能力的工具和知识。《数字图像处理》这本书，在我看来，就是能够帮助我实现这一目标的理想读物。我希望这本书能够教授我如何在软件开发中实现各种图像处理功能，例如图像的加载、显示、编辑、以及各种特效的实现。我尤其关注书中关于图像滤波、色彩空间转换、图像变换以及图像融合等关键技术在编程中的实现方式。我希望书中能够提供一些关于如何选择和优化算法的指导，以及如何处理大规模图像数据时可能遇到的性能问题。我期待书中能够有一些实际的编程示例，最好是能够使用主流的编程语言和库来实现，这样我就可以直接将学到的知识应用于我的项目中。这本书的实用性和可操作性，是我最为看重的，我希望它能够真正帮助我提升我的软件开发技能。
我是一个对科技和艺术边界充满好奇的探索者，总喜欢在不同学科之间寻找交叉点，而数字图像处理无疑是连接这两者的绝佳桥梁。《数字图像处理》这本书，对我而言，更像是一本打开新世界大门的钥匙。我一直对计算机如何“理解”和“塑造”我们所见的图像感到着迷，这本书的标题直接触及了我的兴趣点。我迫切想了解，那些我们日常看到的照片、视频，背后蕴含着怎样的数学原理和算法支撑？书中是否会涉及图像的生成、增强、分割、识别等关键技术？我尤其关注书中对于计算机视觉和模式识别的介绍，因为我认为这是数字图像处理的灵魂所在。我希望这本书能够以一种既严谨又不失趣味的方式，向我展示数字图像的魅力，让我明白从像素到意义的转化过程是多么神奇。我期待书中能有一些经典的案例分析，例如如何利用数字图像处理技术来修复古老的照片，或者如何通过算法来生成逼真的三维模型。这本书的出版，对于我这样想要跨越学科界限、拥抱前沿科技的学习者来说，无疑具有巨大的吸引力。我希望它能激发我更多的思考，让我对数字图像的潜力有更深刻的认识。
我是一名热爱探索未知领域的自由职业者，总是在寻找那些能够拓展我思维边界、激发我创作灵感的新知识。《数字图像处理》这本书，在我眼中，可能就是那个能让我眼前一亮的新鲜事物。我一直觉得，数字图像不仅仅是静态的画面，它背后隐藏着无数的可能性。我希望这本书能够像一个魔法师的指南，告诉我如何用数字化的方式来“玩转”图像。我想要学习那些能够让图像“活”起来的技巧，比如如何制作出流畅的动画效果，如何实现逼真的特效，或者如何将平面的图像转化为立体的空间。我特别对书中关于图像合成和图像变形的介绍感兴趣，因为我相信这些技术能够极大地丰富我的创意表达方式。我希望这本书能够提供一些具有前瞻性的技术展望，让我能够预见未来数字图像处理的发展趋势，并从中找到我自己的定位和发展方向。这本书的易读性和趣味性，是我最看重的，我希望它能让我沉浸在数字图像处理的乐趣中，而不是被晦涩的理论所困扰。
我是一名热衷于探索技术应用在艺术创作中潜力的艺术家，一直在寻找一本能够将技术细节与艺术美学巧妙融合的书籍。《数字图像处理》这本书，在我看来，可能就是连接技术与艺术的桥梁。我希望它不仅仅是教我如何操作软件，更重要的是让我理解技术背后的美学原理。例如，在进行色彩校正时，书中是否会讲解色彩心理学与图像处理的关联，以及如何通过技术手段来营造特定的情绪和氛围？在图像增强方面，是否会探讨如何恰当地提升细节和对比度，而不是过度处理导致失真？我尤其关注书中关于数字艺术创作和数字修复的案例分析，我希望从中学习到如何在保留艺术品原貌的同时，通过技术手段提升其视觉表现力。我期待这本书能够教会我如何将抽象的艺术理念转化为具体的数字图像处理操作，让我的创作更加得心应手。这本书的艺术性和理论性相结合，是我最为看重的。
我是一名热爱沉浸在技术细节中的工程师，总是渴望深入理解每一种工具和技术背后的原理。《数字图像处理》这本书，在我看来，是一本能够满足我求知欲的宝藏。我想要彻底理解数字图像的构成，从像素到颜色模型，再到各种编码格式，我希望书中能够提供详尽的解释。在算法方面，我尤其想深入了解卷积、梯度、傅里叶变换等基础数学概念是如何在图像处理中发挥作用的，以及它们各自的计算复杂度。我希望书中能够提供清晰的数学推导和算法伪代码，让我能够理解其内在逻辑，甚至尝试自己去实现一些算法。我更关注书中对于图像压缩、图像编码以及图像传输等方面的技术介绍，这些都是在实际工程应用中非常重要的环节。我希望通过这本书，能够构建起一套完整的数字图像处理的理论体系，并且能够熟练地运用这些知识来解决实际工程问题。这本书的严谨性和技术深度，是我最为看重的。
我是一名对科学史和技术发展脉络深感兴趣的爱好者，尤其对那些能够改变人类认知方式的技术领域情有独钟。《数字图像处理》这本书，在我看来，就像是记录了现代视觉革命的一部重要文献。我非常好奇，数字图像处理技术是如何从最初的萌芽发展到今天如此成熟和普及的？书中是否会追溯这项技术的历史渊源，介绍那些奠基性的理论和关键的突破性进展？我希望能够了解，在过去几十年里，科学家和工程师们是如何一步步克服技术难题，创造出我们今天所习以为常的图像处理工具和效果的。我特别关注书中对于经典图像处理算法的起源和演变过程的介绍，例如傅里叶变换在图像处理中的应用，以及卷积神经网络在现代图像识别中的革命性作用。我希望这本书能够以一种叙事性的方式，将技术的发展与时代背景相结合，让我能够更全面地理解这项技术对科学研究、医学诊断、艺术创作乃至社会生活的深远影响。这本书的深度和历史视角，是我最为看重的。
作为一名在视觉设计领域摸爬滚打多年的从业者，我一直在寻找一本能够系统梳理数字图像处理理论与实践的书籍，以期将我的设计能力提升到一个新的高度。《数字图像处理》这本书，在我看来，就像是在茫茫书海中找到的一盏明灯。我最看重的是它是否能够提供一套严谨的理论框架，让我能够理解各种图像处理算法的工作原理，而不仅仅是停留在“是什么”的层面，而是深入到“为什么”和“如何做”。例如，在进行图像降噪时，书中是否会详细介绍不同的滤波方法，它们的数学模型是什么，各自的优缺点又在哪里？在色彩校正方面，是否会深入讲解色彩空间、白平衡以及色彩管理等核心概念，并提供实际操作的指导？我特别期待书中能够涵盖一些高级的图像处理技术，比如图像修复、图像合成、特征提取等，这些都是我日常工作中经常会遇到的挑战。我希望通过阅读这本书，能够建立起一套完整的知识体系，让我在面对复杂的视觉问题时，能够游刃有余，提出更具创造性和可行性的解决方案。这本书的排版和插图质量也非常重要，清晰易懂的图示和规范的公式推导，能够极大地提升学习效率。我相信，这本书的出现，将为我的职业发展带来重要的推动作用。
作为一名对数据分析和可视化有浓厚兴趣的学生，我一直在寻找一本能够教授我如何从图像数据中提取信息、并进行有效可视化的书籍。《数字图像处理》这本书，在我看来，恰好能够满足我的这一需求。我理解数字图像不仅仅是视觉的呈现，更是一种蕴含丰富信息的数据载体。我希望这本书能够教我如何对图像数据进行预处理，例如如何进行二值化、灰度化、归一化等操作，以便于后续的分析。在特征提取方面，我希望能学习到如何提取图像的关键特征，比如边缘、角点、纹理等，并了解这些特征在不同应用场景下的作用。此外，我还对图像分割和目标检测的技术非常感兴趣，这对于我理解和分析医学影像、遥感影像等领域的数据至关重要。我期待书中能够提供一些关于如何利用这些处理技术进行数据挖掘和知识发现的实例，让我能够将理论知识应用于实际的数据分析项目中。这本书的深度和广度，是我最为关注的，我希望它能够为我提供一个扎实的理论基础，同时也能够引导我掌握实用的技术方法。
作为一名对生物医学工程领域有浓厚兴趣的学生，我一直在寻找能够帮助我理解医学影像分析的书籍。《数字图像处理》这本书，在我看来，或许能够为我打开一扇通往这个领域的大门。我明白，在医学诊断和治疗中，数字图像扮演着至关重要的角色。我希望这本书能够深入浅出地介绍医学图像的特性，例如CT、MRI、X光等，以及在这些图像上进行处理和分析的基本方法。我尤其关注书中关于图像分割、特征提取和图像增强在医学影像中的具体应用，例如如何精确地分割出病灶区域，如何提取与疾病相关的特征，以及如何通过技术手段来提升医学影像的清晰度和可读性。我期待书中能够提供一些实际的医学影像处理案例，让我能够将理论知识与临床实践联系起来，为我未来在医学影像分析领域的研究和发展打下坚实的基础。这本书的专业性和实用性，是我最为看重的。
我是一名有着多年摄影经验的爱好者，一直以来我对如何更好地捕捉和呈现视觉信息抱有极大的兴趣。接触《数字图像处理》这本书，纯粹是源于一次偶然的书店浏览。我记得当时我还在寻找一本关于色彩理论的书，无意间目光被这本书鲜明的设计和“数字图像处理”这个直观的标题吸引。我随手翻开，就被书中展示的那些经过精心处理的图像深深吸引，它们在细节、对比度和色彩饱和度上的提升，给我留下了深刻的印象。虽然我不是计算机科学或工程领域的专业人士，但我对图像的理解和对美学的追求，让我觉得这本书或许能为我的摄影创作带来一些新的启发。我尤其好奇书中会如何讲解那些复杂的算法，以及它们如何转化为实际的图像增强效果，例如如何有效地去除噪点，又如何让模糊的照片重新变得清晰锐利。我希望这本书能像一个向导，带我深入了解数字图像背后的奥秘，让我能更自信、更有技巧地驾驭我手中的相机，创作出更具表现力的作品，将我眼中所见的精彩瞬间，以最动人的方式呈现在观众面前。这本书的封面设计也十分吸引人，简洁而富有科技感，预示着书中内容的前沿性，让我对它充满了期待。我设想，这本书不仅会教我技术，更会让我理解技术背后的原理，从而能够融会贯通，将技术与艺术完美结合。
不错
谢谢入门
良心之作
不错
这本书写的很不错,值得学习阅读
