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出版者:Wiley-Interscience

作者:Ioannis Pitas

出品人:

页数:432

译者:

出版时间:2000-02-04

价格:USD 153.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471377399

丛书系列:

图书标签:

• 数字图像处理
• 图像处理算法
• 图像分析
• 计算机视觉
• 图像增强
• 图像分割
• 特征提取
• 应用
• 算法
• 图像处理

图像处理与计算机视觉：理论基础与前沿应用 内容提要 本书旨在为读者提供一个全面而深入的图像处理与计算机视觉领域知识体系，内容涵盖了从基础的数字图像表示、增强、恢复，到先进的图像分割、特征提取、三维重建及深度学习在视觉领域的应用。全书结构严谨，理论阐述详尽，并结合大量实际案例，帮助读者构建坚实的理论基础，并掌握解决复杂视觉问题的实用技能。特别侧重于介绍经典算法的数学原理，同时紧跟当前技术发展趋势，探讨如卷积神经网络（CNNs）在图像分析中的革新性作用。 第一部分：数字图像基础与预处理 第一章：图像的数字化与表示 本章详细阐述了数字图像的本质，即如何将连续的光学信号转化为可供计算机处理的离散数据。内容包括：采样（Sampling）与量化（Quantization）的基本原理及其对图像质量的影响，如混叠效应（Aliasing）与量化噪声。深入讨论了不同类型的数字图像表示方法，包括灰度图像、彩色图像（RGB、HSV、Lab颜色空间及其相互转换）、多光谱与高光谱图像的结构特点。此外，还探讨了图像的数学模型，如二维离散傅里叶变换（DFT）在频域分析中的应用，为后续的滤波操作奠定基础。 第二章：图像增强技术 图像增强是提升图像质量、突出感兴趣特征的关键步骤。本章系统地介绍了增强方法的两大范畴：空间域增强与频率域增强。 空间域增强： 详细讲解了点处理技术，包括灰度线性变换（对比度拉伸、负片变换）、幂律变换、分段线性变换。重点讨论了直方图处理技术，包括直方图均衡化（HE）及其局限性，以及自适应直方图均衡化（AHE和CLAHE）在局部对比度提升中的优势。同时，深入分析了空间域滤波器的设计与实现，包括线性滤波器（均值滤波、高斯滤波）和非线性滤波器（中值滤波、形态学滤波）在去噪和边缘保留方面的性能差异。 频率域增强： 阐述了利用傅里叶变换将图像转换到频域进行滤波的原理。详细介绍了理想、巴特沃斯（Butterworth）和高斯低通、高通、带通及带阻滤波器的设计公式与特性，并探讨了它们在去除周期性噪声和锐化图像中的应用。还涉及了同态滤波在图像亮度和对比度独立调整中的作用。 第三章：图像恢复 图像恢复旨在通过对退化过程的建模和逆运算，尽可能地恢复原始图像。本章着重于建模图像退化函数（点扩散函数，PSF）和噪声模型。 线性/非线性恢复方法： 详细介绍了逆滤波（Inverse Filtering）的原理及其对噪声的敏感性。核心内容聚焦于维纳滤波（Wiener Filtering），分析了其在噪声和退化信息已知情况下的最优最小均方误差（MMSE）准则。此外，还覆盖了约束最小二乘滤波以及基于盲解卷积的恢复技术，用以处理PSF未知的情况。 盲恢复与迭代方法： 探讨了基于迭代的恢复算法，如Lucy-Richardson算法，及其在保持图像边缘和减少振铃效应方面的优势。 第二部分：图像分割与特征提取 第四章：图像分割基础 图像分割是将图像划分为若干具有共同属性的互不重叠区域的过程，是高级视觉分析的第一步。本章涵盖了多种经典的分割范式。 基于阈值的分割： 深入分析了全局阈值法（如Otsu’s最佳阈值法）和局部（自适应）阈值法的数学基础和实施细节。 区域基方法： 讨论了区域生长法（Region Growing）的实现机制，包括相似性准则的定义。同时，介绍了区域分裂与合并（Split and Merge）策略。 基于边缘的分割： 详细研究了梯度算子（Sobel, Prewitt, Roberts）和二阶导数算子（Laplacian）在检测边缘中的应用。重点讲解了Canny边缘检测算法的优化流程（平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值追踪）及其鲁棒性。 第五章：形态学图像处理 形态学（Mathematical Morphology）是基于集合论的图像分析工具，主要用于处理形状信息。 基本操作： 详细定义了结构元素（Structuring Element）的概念，并系统阐述了膨胀（Dilation）、腐蚀（Erosion）操作及其数学定义。 复合操作与应用： 基于膨胀与腐蚀，推导并分析了开运算（Opening）和闭运算（Closing）在平滑图像轮廓、去除小噪声斑点方面的作用。进一步探讨了形态学梯度、击中与未击中变换（Hit-or-Miss Transform）、以及形态学骨架提取在目标识别中的应用。 第六章：图像特征与描述 本章关注如何从图像中提取具有区分度的、紧凑的特征表示，以便进行识别和匹配。 边缘与角点检测： 除了Canny算法，本章还引入了Harris角点检测器的原理，分析了其在尺度空间上的不变量特性。探讨了Forstner角点检测器的改进。 描述符的构建： 详细介绍了如何对分割出的区域或检测到的特征点进行描述。内容包括：基于形状的描述符（如傅里叶描述符、矩不变量Moments），以及基于纹理的描述符（如灰度共生矩阵GLCM）。 局部不变特征： 深入解析了尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）的算法流程，重点说明了它们如何通过构建尺度空间和方向直方图来实现对尺度、旋转和光照变化的鲁棒性。 第三部分：高级视觉理论与深度学习集成 第七章：图像变换与表示 本章扩展到更抽象的图像表示空间，为几何分析做准备。 变换域分析： 详细介绍了霍夫变换（Hough Transform）在检测直线、圆和其他参数化形状中的应用，分析其在噪声环境下的鲁棒性。 小波变换： 引入多分辨率分析（MRA）的概念，详细阐述了离散小波变换（DWT）的正交基、分解与重构过程，及其在图像压缩和多尺度特征提取中的优势。 第八章：模式识别与传统分类器 本章将特征提取的成果转化为决策过程。 分类器基础： 概述了监督学习的基本框架。重点讨论了K近邻（KNN）分类器和最大似然分类器的原理。 支持向量机（SVM）： 深入讲解SVM在线性可分和非线性可分情况下的核技巧（Kernel Trick）应用，以及其在解决小样本分类问题上的有效性。 贝叶斯决策理论： 分析了贝叶斯分类器的核心思想，以及如何利用先验知识和类条件概率密度函数进行最优决策。 第九章：深度学习在视觉中的应用 本章是全书的前沿部分，专注于卷积神经网络（CNN）如何彻底改变了现代图像处理和计算机视觉。 CNN基础架构： 详细剖析了CNN的基本构建模块：卷积层（包括卷积核的设计、填充Padding和步幅Stride）、激活函数（ReLU等）、池化层（Pooling）的作用。 经典网络模型： 介绍LeNet-5、AlexNet、VGG、ResNet（残差连接）等里程碑式网络的结构设计哲学，解释了深度残差网络如何解决深层网络训练中的梯度消失问题。 关键应用任务： 探讨CNN在图像分类（如迁移学习）、目标检测（如R-CNN系列、YOLO系列的基本思想）和语义分割（如FCN、U-Net架构）中的实现方式和性能指标（IoU, mAP）。 第十掌：三维视觉初步 本章简要介绍如何从二维图像中恢复三维信息。 相机几何： 阐述了针孔相机模型，内参矩阵和外参矩阵的定义及其标定过程。 立体视觉： 介绍了双目视觉的基本原理，包括视差图的计算、极线约束和匹配算法（如块匹配法）。 SfM与SLAM概述： 简要介绍运动恢复结构（SfM）和同步定位与地图构建（SLAM）在构建环境三维模型中的核心概念和挑战。 读者对象 本书适合于计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程等专业的本科高年级学生、研究生，以及希望深入了解和应用现代图像处理与计算机视觉技术的工程师和研究人员。对线性代数、微积分和概率论有基本了解的读者将受益匪浅。

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我必须承认，这本书的内容组织结构极其严谨，体现了作者深厚的学术功底和对学科脉络的深刻洞察力。它没有采用简单的“算法罗列”方式，而是围绕着图像信息是如何获取、转换、分析和重建这四大核心环节来构建知识体系的。这种系统性的划分，使得学习路径非常清晰：从基础的图像采集与量化，到空间域与频率域的变换，再到特征提取和模式识别的初步探索，每一步都环环相扣，逻辑链条完整无瑕。最让我受益匪浅的是它对“信息损失与恢复”这个核心矛盾的哲学式探讨。作者反复强调，所有的图像处理过程本质上都是在有限信息和计算约束下寻求最佳近似解的过程。这种高度的理论自觉性，让我对我们日常操作的每一个“黑箱”算法都多了一层审慎的思考。这本书成功地将一门技术学科提升到了更接近科学哲学的层面，它教的不仅仅是“如何做”，更是“为什么要这么做”，这对于培养一个成熟的工程师或研究人员来说，是至关重要的品质教育。

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这本书的排版和插图设计简直是一场视觉上的灾难，这极大地影响了我的阅读体验，以至于我不得不多次把它扔到一边，喘口气再拿起。虽然内容本身的质量尚可，但如果图表不能清晰地辅助理解，那么再好的理论也会大打折扣。举个例子，在解释多尺度分析时，那些灰度分布图和不同尺度下的特征图混杂在一起，配色方案陈旧，使得关键信息几乎无法被快速捕捉。我经常需要自己动手，用软件重新绘制作者描述的流程图，才能真正搞明白某个迭代过程是如何一步步演进的。而且，书中的示例代码块的格式非常不规范，变量命名也显得随意和晦涩，这让习惯于依赖代码示例快速检验理论的我，感到非常沮丧。对于一本宣称面向“应用”的著作而言，这种对用户体验的漠视是难以接受的。我希望未来的再版能彻底翻新其视觉呈现，让知识的传递更加顺畅和直观，而不是让读者在努力辨认模糊的线条和暗淡的颜色中消耗宝贵的精力。

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这本书简直是为那些在图像处理领域摸爬滚打的工程师和研究人员量身定做的“武功秘籍”！我花了将近两个月的时间才啃完它，那种感觉就像是完成了一次智力上的极限攀登。这本书的深度和广度都超乎我的想象，它不是那种浅尝辄止的入门读物，而是直击核心的硬核技术手册。作者在阐述每一个算法时，那种层层递进的逻辑推导，简直让人拍案叫绝。比如在讲解傅里叶变换在图像去噪中的应用时，它不仅仅是给出了公式，更是深入探讨了不同窗口函数对频谱泄漏的影响，以及如何根据实际噪声特性选择最优的阈值处理策略。我尤其欣赏它在理论与实践之间搭建的完美桥梁，每一个章节的末尾，都有详细的代码实现思路和性能分析，这对于我们这些需要快速将理论转化为生产力的实践者来说，无疑是雪中送炭。读完之后，我感觉自己对传统图像处理流程的理解达到了一个新的高度，那种豁然开朗的感觉，是其他任何资料都无法给予的。如果你真的想在数字图像处理领域站稳脚跟，这本书绝对是你的案头必备，尽管阅读过程有些“烧脑”，但最终的回报绝对是物超所值的，它真正教会了我“为什么”和“怎么做”。

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我主要关注的是医学影像分析方面，因此我评估这本书时，更侧重于其实用性和在特定专业领域的适用性。总的来说，这本书在基础算法的阐述上是无可挑剔的，无论是边缘检测的经典算法还是空间域滤波的各种变种，都讲解得极其透彻。然而，在面对更前沿、更复杂的应用场景时，比如高维数据的降噪或者非刚性配准问题，这本书的内容显得有些滞后和保守了。例如，在介绍图像复原时，它花费了大量的篇幅在经典的维纳滤波和约束最小二乘法上，但对于近年来大放异彩的基于深度学习的超分辨率重建或去模糊方法，几乎没有提及，这让我在尝试将书本知识应用于实际医疗项目时，感到有些力不从心。尽管如此，这本书提供的那种坚实的数学基础，依然是理解后续一切高级技术的前提。可以说，它为你打好了最坚固的地基，但上层建筑的设计和装饰，还需要读者自己去查阅最新的期刊文献来补充和完善。对于想建立稳固理论框架的人来说，它依然是一本不可或缺的参考书。

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对于我这样一位刚刚踏入计算机视觉这个广阔领域的新手来说，这本书的阅读体验简直是一场华丽的“过山车之旅”。说实话，一开始我带着极大的热情翻开它，期待着能够迅速掌握图像处理的精髓，但很快我就被那些密密麻麻的数学公式和复杂的流程图“劝退”了。它似乎默认读者已经对线性代数和概率论有着非常扎实的功底，很多基础概念一笔带过，直接跳跃到高阶的应用层面。书中对形态学操作的介绍非常详尽，从腐蚀、膨胀到开闭运算，细节描绘得入木三分，但我花费了大量时间去理解那些关于结构元素的数学定义和几何意义。不过，一旦你坚持下来，度过了最艰难的入门期，你会发现这本书的价值所在——它的知识密度实在太高了。我不得不经常停下来，对照着其他辅助资料来消化每一个知识点，这让我的学习过程变得异常缓慢，但那种通过自身努力攻克难关后的成就感，也是独一无二的。它更像是一位要求极高的导师，逼着你主动去探索、去补全知识的漏洞，而不是一个和蔼可亲的向导。

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