美术之路起步篇 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:23

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出版时间:2008-1

价格:15.00元

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isbn号码:9787538624878

丛书系列:

图书标签:

• 绘画
• 美术启蒙
• 绘画基础
• 儿童美术
• 艺术教育
• 素描
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• 艺术欣赏
• 绘画技巧

好的，这是一份关于一本名为《数字图像处理与分析基础》的图书简介，旨在详细阐述其内容深度与广度，同时确保语言自然、信息丰富，不带有任何AI生成痕迹，并确保字数达到约1500字。 图书简介：《数字图像处理与分析基础》 导言：洞察视觉世界的数字语言 在信息技术飞速发展的今天，图像不再仅仅是记录现实的媒介，它已成为数据、知识和智能的载体。《数字图像处理与分析基础》一书，正是为了系统性地构建读者在这一前沿领域所需的理论框架与实践技能而精心编撰的。本书超越了单纯的软件操作层面，深入到图像的数学本质、物理采集过程以及高效的计算方法论。它不仅是工程技术人员的案头必备，更是计算机科学、生物医学工程、遥感科学乃至人工智能研究人员理解“视觉信息”如何被机器理解、操作与诠释的基石读物。 本书的撰写，基于对当前图像处理领域最新研究进展的深刻洞察，结合了长期教学实践中积累的经典案例与难点解析。我们致力于提供一个结构清晰、逻辑严谨且内容翔实的学习路径，引导读者从最基本的像素操作，逐步迈向复杂的模式识别与三维重建前沿。 第一部分：图像的本质与采集（根基构建） 本部分聚焦于数字图像的“生成”与“表达”，是后续所有高级处理技术得以展开的数学与物理基础。 第一章：图像的数学基础与数字化 本章详细阐述了连续图像到离散数字图像的转换过程。我们首先回顾了傅里叶分析（Fourier Analysis）在信号处理中的核心地位，特别是二维傅里叶变换（2D DFT）如何揭示图像的空间频率特性，这对于理解滤波器的设计至关重要。随后，深入探讨了采样理论（Sampling Theory），重点分析了奈奎斯特-香农采样定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）在图像分辨率确定中的作用，以及混叠现象（Aliasing）的成因与避免策略。像素的灰度级表示、色彩空间模型（如RGB, CMYK, HSI，以及用于感知均匀性的CIE Lab空间）的数学转换公式被详尽推导和对比，使读者能清晰理解不同空间模型在特定应用场景下的优劣。 第二章：图像的获取与传感器技术 图像并非凭空产生，其质量深受采集设备影响。本章将图像的物理世界与数字世界连接起来。内容涵盖了各类图像传感器的工作原理，如CCD（电荷耦合器件）和CMOS（互补金属氧化物半导体）传感器的结构、响应特性及噪声源分析。我们详细讨论了成像系统中的光学畸变（如枕形畸变和桶形畸变）的数学建模与校正方法。此外，对于特殊成像领域，如X射线成像、红外热成像和医学超声成像的基本原理，也进行了概述，突显了特定物理原理如何影响最终的数字数据结构。 第二部分：图像的空间域处理技术（直观操作） 此部分是传统图像处理的核心，侧重于在像素层面上直接进行操作与增强。 第三章：图像增强：细节的提取与改善 图像增强的目的在于改善人眼对图像的感知质量或为后续分析提供更好的数据输入。本章系统介绍了空间域增强技术。对于灰度变换，我们不仅涵盖了基础的线性变换（如对比度拉伸），更深入讲解了非线性的灰度级分层技术，如伽马校正（Gamma Correction）对亮度和对比度的非线性调节机制。在空间滤波方面，本书详细区分了线性滤波和非线性滤波。线性滤波部分（如均值滤波、高斯滤波）的卷积核设计原理及其在平滑噪声中的应用被清晰阐述；非线性滤波部分则重点解析了中值滤波、形态学滤波（如最小值/最大值滤波）在去除椒盐噪声和保护边缘信息方面的优势与局限性。 第四章：图像复原：噪声的消除与降解的逆转 图像复原是比增强更具挑战性的任务，它试图从含有噪声和模糊的图像中恢复原始场景信息。本章将复原问题提升到数学模型层面，将图像降解建模为一个卷积过程：$g(x,y) = h(x,y) f(x,y) + eta(x,y)$。我们深入探讨了各种逆滤波方法，包括直接的逆滤波、维纳滤波（Wiener Filter）在引入最小均方误差准则后如何有效平衡去噪与模糊恢复的矛盾。对于点扩散函数（PSF）未知的盲复原问题，本书也介绍了迭代算法的基础框架，如Lucy-Richardson算法的收敛性分析。 第三部分：图像的频域分析与变换（洞察频率结构） 频域处理是理解和操作图像周期性、纹理和高低细节特征的关键工具。 第五章：二维傅里叶变换与频域滤波 本章是全书理论深度的一个体现。它详细展开了二维离散傅里叶变换（DFT）的计算流程，特别是快速傅里叶变换（FFT）算法的实现效率优势。核心内容在于如何利用傅里叶频谱图（Magnitude Spectrum）直观地识别图像中的周期性噪声或结构（如条纹干扰）。在此基础上，我们系统地设计了频域滤波器，包括理想低通/高通滤波器、Butterworth滤波器和指数滤波器。本书特别强调了相位信息在图像重建中的重要性，并讨论了相位相关法在图像配准中的应用。 第六章：小波变换及其在图像处理中的应用 超越了傅里叶变换对全局信息的依赖，小波变换（Wavelet Transform）提供了多分辨率分析的能力。本章介绍了连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）的理论基础，特别是Mallat分解算法。重点分析了小波变换在图像去噪（如阈值处理）和图像压缩中的优越性，因为小波基函数能够更有效地将能量集中在少数系数上，实现稀疏表示。 第四部分：图像的分割、描述与特征提取（认知的基础） 处理后的图像需要被“理解”——即识别出其中的对象和结构。 第七章：图像分割技术：分离前景与背景 图像分割是计算机视觉任务中最关键的一步。本章涵盖了从简单阈值法到复杂区域分割算法的完整谱系。阈值法（如Otsu's自动阈值法）的统计学基础被深入剖析。区域生长法、分水岭算法（Watershed Algorithm）的原理与过分割问题的处理策略被详细阐述。对于基于边缘的分割，Canny边缘检测算法的各个步骤（高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值跟踪）被严密论证。此外，梯度和拉普拉斯算子在边缘定位中的差异也被量化比较。 第八章：形态学处理：形状的分析与重构 形态学（Mathematical Morphology）基于集合论，是处理二值或灰度图像形状结构信息的强大工具。本章详细介绍了结构元素（Structuring Element）的概念及其定义。核心操作如腐蚀（Erosion）、膨胀（Dilation）如何影响图像的拓扑结构，以及由此衍生的开运算（Opening）和闭运算（Closing）在去除小噪声点和连接断裂结构中的作用。进阶章节探讨了形态学重构（Morphological Reconstruction）在提取特定形状特征和进行精准分割中的应用。 第九章：区域特征描述与表示 一旦图像被分割，我们需要量化描述其内部的结构。本章系统介绍了用于描述区域的定量参数，包括几何特征（如周长、面积、紧致度、圆形度、主轴方向）和拓扑特征。此外，本书还深入讲解了如何利用傅里叶描述子（Fourier Descriptors）和分层形状上下文（HSC）来对复杂形状进行稳定、高鲁棒性的表示，这些描述子在形状匹配和识别任务中具有不可替代的作用。 第五部分：高级主题与前沿视野（迈向智能） 本部分将读者引向更复杂、更具应用价值的分析领域。 第十章：图像配准与运动分析 图像配准是将来自不同传感器、不同时间点或不同视角的图像对齐的过程。本章从几何变换的角度，讲解了刚性、仿射和投影变换的数学模型。重点讨论了基于特征点（如SIFT/SURF）的鲁棒性配准方法，以及基于互信息（Mutual Information）的医学图像多模态配准技术。在运动分析方面，对光流法（Optical Flow）的基本假设（亮度恒定假设）和实现（如Lucas-Kanade方法）进行了细致的推导。 第十一章：三维重建与深度信息 从二维图像中恢复三维信息是计算机视觉的终极目标之一。本章介绍了多视图几何的基础，包括相机内参和外参的标定过程。通过立体视觉（Stereo Vision）的基本原理，讲解了视差图（Disparity Map）的计算过程，以及如何利用三角测量法恢复场景中物体的三维坐标。对于单目视觉的深度估计，本书也简要介绍了基于纹理梯度和透视变形的初步估计方法。 总结与展望： 《数字图像处理与分析基础》力求在理论的严谨性与工程的实用性之间找到完美平衡。书中所有的算法都提供了清晰的数学推导、详细的步骤解析，并辅以大量的图示和实例说明。它不仅教会读者“如何做”，更重要的是教会读者“为什么这样做是最好的”。掌握本书内容，读者将具备独立分析和解决复杂视觉信息问题的能力，为迈向深度学习驱动的现代计算机视觉领域奠定坚不可摧的数理基础。

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