Contemporary Optical Image Processing With Matlab pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:Elsevier Science & Technology

作者:Ting-Chung Poon

出品人:

頁數:272

译者:

出版時間:2001-06-24

價格:USD 129.00

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9780080437880

叢書系列:

圖書標籤:

• Optical Image Processing
• Matlab
• Image Processing
• Digital Image Processing
• Computer Vision
• Signal Processing
• Algorithms
• Contemporary
• Optical Engineering
• Pattern Recognition

圖書簡介：數字圖像處理基礎與應用 圖書名稱： 數字圖像處理基礎與應用 作者： [此處應填寫作者姓名，為避免與原書內容混淆，此處留空] 齣版社： [此處應填寫齣版社名稱] 齣版日期： [此處應填寫齣版日期] 頁數： 約 700 頁 --- 內容概述 《數字圖像處理基礎與應用》是一本全麵深入探討數字圖像處理領域核心理論、算法和實用技術的專著。本書旨在為圖像處理、計算機視覺、模式識彆以及相關工程科學領域的學生、研究人員和專業工程師提供一個堅實而係統的知識框架。本書的重點在於闡述圖像獲取、增強、恢復、分割、描述與識彆等基礎模塊的數學原理與實現細節，並輔以豐富的實際應用案例來展示這些技術在各個行業中的價值。 本書摒棄瞭對特定軟件工具（如 MATLAB®）的深度依賴，而是側重於算法背後的通用數學基礎和邏輯推導，鼓勵讀者理解“為何如此”而非僅僅學習“如何操作”。 --- 詳細章節結構與內容 本書共分為六大部分，二十個章節，構建瞭從基礎理論到高級應用的完整學習路徑。 第一部分：圖像錶示與數字化基礎 (Fundamentals of Image Representation and Digitization) 本部分奠定瞭整個圖像處理領域所需的數學和信息論基礎。 第 1 章：圖像的本質與曆史 探討光、電磁波譜與人眼視覺係統的工作原理。 數字圖像的定義：采樣、量化與離散化過程的詳細數學描述。 彩色模型的引入：RGB、CMYK、HSI 模型的轉換與應用場景分析。 圖像質量的度量標準：分辨率、信噪比（SNR）等概念的引入。 第 2 章：數字圖像的數學基礎 二維信號處理的基石：離散傅立葉變換（DFT）的性質及其在頻域分析中的作用。 捲積與相關運算的數學定義及其在圖像濾波中的重要性。 概率論在圖像處理中的應用：灰度級直方圖的統計分析。 第二部分：圖像增強與復原 (Image Enhancement and Restoration) 本部分聚焦於如何改善圖像的視覺質量或消除成像過程中的失真。 第 3 章：空間域圖像增強技術 點操作：灰度拉伸、伽馬校正、閾值處理。 直方圖均衡化（HE）的理論推導與限製。 局部增強方法：窗口操作與像素鄰域分析。 第 4 章：頻域圖像增強 傅立葉變換在頻域濾波中的應用。 理想、Butterworth 和 Gaussian 低通/高通濾波器的設計與特性對比。 同態濾波：解決圖像光照不均問題的原理與實踐。 第 5 章：圖像復原基礎 噪聲模型的建立：加性噪聲（高斯、椒鹽噪聲）與乘性噪聲。 退化模型：點擴散函數（PSF）與捲積模型。 綫性濾波復原：維納（Wiener）濾波器的最小均方誤差（MMSE）準則。 第 6 章：盲復原與高級復原技術 盲反捲積問題的挑戰與迭代方法。 基於約束的復原方法。 運動模糊的估計與消除。 第三部分：圖像分割 (Image Segmentation) 分割是計算機視覺任務中最關鍵的一步，本部分深入探討將圖像劃分為有意義區域的方法。 第 7 章：基於閾值的分割技術 全局閾值法的局限性。 Otsu's 法（最大類間方差法）的理論推導與多閾值擴展。 自適應閾值處理：局部統計量在非均勻光照下的應用。 第 8 章：基於區域的分割方法 區域生長（Region Growing）算法的實現細節與閤並準則。 區域分裂與閤並（Split and Merge）策略。 分水嶺（Watershed）算法：梯度圖像的拓撲分析與過分割問題的處理。 第 9 章：基於邊緣的圖像分割 經典邊緣檢測算子：Sobel, Prewitt, Roberts 算子的性能比較。 Canny 邊緣檢測算法的五步流程及其優化。 邊緣連接與輪廓提取。 第四部分：圖像特徵提取與描述 (Feature Extraction and Description) 本部分關注如何從分割後的對象中提取可用於識彆的定量特徵。 第 10 章：形態學圖像處理 (Mathematical Morphology) 集閤論基礎：膨脹、腐蝕、開運算（Opening）與閉運算（Closing）。 形態學重建：填充孔洞與提取骨架。 應用：噪聲去除、邊界提取和形態學濾波器。 第 11 章：圖像特徵描述符 形狀特徵：麵積、周長、緊緻度、矩特徵（Hu Moments）的計算與不變性分析。 紋理描述：灰度共生矩陣（GLCM）及其特徵（對比度、能量、熵）。 傅立葉描述符：輪廓的頻域錶示。 第 12 章：關鍵點檢測與描述 角點檢測：Harris 角點檢測的原理。 尺度不變性：SIFT 和 SURF 算法的數學框架（不涉及具體編程實現，重點在於其尺度空間理論）。 第五部分：圖像變換與壓縮 (Image Transforms and Compression) 本部分講解如何高效地錶示和存儲圖像數據。 第 13 章：正交變換 離散餘弦變換（DCT）及其在信號重構中的應用。 小波變換（Wavelet Transform）的基礎概念：多分辨率分析。 第 14 章：圖像壓縮原理 無損壓縮：行程長度編碼（RLE）與霍夫曼編碼。 有損壓縮：率失真（Rate-Distortion）理論基礎。 基於變換的壓縮：DCT 在 JPEG 流程中的作用分析。 第六部分：圖像識彆與應用案例 (Image Recognition and Case Studies) 本部分將前麵的技術整閤，展示實際應用。 第 15 章：模式識彆基礎迴顧 分類器的基本概念：最小距離分類器與 Bayes 分類器在特徵空間中的應用。 特徵選擇與降維：主成分分析（PCA）的原理。 第 16 章：圖像識彆流程整閤 從圖像采集到決策輸齣的完整流程案例分析。 模闆匹配技術與相關性分析。 第 17 章：應用案例一：醫學圖像分析 X 射綫、CT 圖像的對比度增強與病竈分割。 血管樹結構的提取與分析。 第 18 章：應用案例二：遙感圖像處理 大氣校正與幾何校正。 地物分類：基於光譜特徵的監督/非監督分類。 第 19 章：應用案例三：工業檢測 錶麵缺陷的形態學檢測。 産品計數與定位的實時處理挑戰。 第 20 章：未來趨勢與展望 深度學習在圖像處理中的影響（僅作理論概述，不深入介紹網絡結構）。 實時處理的硬件加速挑戰。 --- 本書特色 1. 理論深度優先： 本書緻力於闡述每一種算法背後的數學推導和物理意義，確保讀者能夠掌握底層邏輯，而非簡單調用庫函數。 2. 通用性強： 內容專注於算法的通用原理，不局限於任何特定的編程語言或軟件環境，使讀者能夠靈活應用於 C/C++、Python 或其他平颱。 3. 詳實的案例分析： 每個關鍵算法後都附帶詳細的原理推導和性能分析，並通過流程圖和數學公式清晰地展示實現步驟。 4. 嚴謹的數學錶述： 采用規範的數學符號和定義，嚴格區分連續域和離散域的處理差異，為後續的高級研究打下堅實基礎。 《數字圖像處理基礎與應用》是圖像處理專業人士必備的參考書，它將引領讀者穿越理論的迷霧，深刻理解數字圖像如何被計算機“看見”和“理解”。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆