Fundamentals of Digital Image Processing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley

作者:Chris Solomon

出品人:

页数:344

译者:

出版时间:2011-1-4

价格:USD 97.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780470844731

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
• 非虚构
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• 数字图像处理
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• 图像特征提取
• 傅里叶变换
• 小波变换
• 图像压缩

数字图像处理基础：理论与实践 简介 数字图像处理，作为计算机视觉、模式识别、医学成像、遥感、图形学等众多前沿技术领域的核心基石，其重要性不言而喻。本书旨在为读者提供一个扎实而全面的数字图像处理理论框架，并辅以丰富的实践案例，帮助读者深入理解图像的本质，掌握处理图像的各种技术，并能灵活应用于实际问题。本书的目标读者群体广泛，无论是对计算机科学、电子工程、信息科学等领域感兴趣的学生，还是希望提升自身图像处理能力的科研人员、工程师，或是对数字图像背后的奥秘充满好奇的爱好者，都能从中获益。 本书并非对市面上已有的《Fundamentals of Digital Image Processing》一书内容的简单复述或概括，而是独立构建一套深入浅出的讲解体系，从基础概念出发，逐步深入到核心算法和高级应用。我们力求在内容编排上逻辑清晰，语言表达上生动易懂，力求用最贴近实际的视角，带领读者探索数字图像处理的广阔天地。 核心内容概述 本书的结构设计遵循循序渐进的原则，确保读者能够逐步建立起完整的知识体系。 第一部分：数字图像基础 在这一部分，我们将带领读者从最基础的概念入手，建立对数字图像的直观认识。 图像的形成与表示： 我们将首先探讨图像是如何在现实世界中形成的，例如通过相机、扫描仪等设备。随后，深入讲解数字图像的本质——像素。读者将学习到不同类型的图像表示，如二值图像、灰度图像和彩色图像，理解它们在计算机内存中的存储方式，以及如何通过坐标系来定位图像中的每一个点。我们还将介绍图像的采样和量化过程，这是将模拟信号转换为数字信号的关键步骤，并分析这些过程对图像质量的影响。 图像的数学模型： 为了更精确地描述和分析图像，数学工具是必不可少的。本章将引入描述图像的数学模型，包括图像作为函数（二维函数），以及图像的傅里叶变换、小波变换等频率域表示。理解图像在不同域（如空间域和频率域）的表示方式，对于后续的滤波、增强等处理至关重要。我们将详细讲解傅里叶变换的原理，以及它在图像处理中的应用，例如去除周期性噪声。 图像的灰度变换与直方图： 灰度变换是图像处理中最基本也是最常用的技术之一。本章将介绍点运算，如图像的亮度调整、对比度拉伸、灰度阈值分割等。我们还将深入讲解图像的直方图，包括直方图的构建、直方图的意义，以及如何利用直方图进行图像的灰度均衡化，从而改善图像的视觉效果，突出图像中的细节。 第二部分：图像增强与复原 在这一部分，我们将重点关注如何改善图像的视觉质量，使其更适合人眼观察或后续的分析。 空间域增强技术： 除了前面提到的灰度变换，本章将进一步介绍基于邻域操作的空间域增强技术。这包括各种滤波器，如均值滤波、中值滤波，用于去除图像中的噪声。我们还将深入讲解边缘检测算子，如Sobel、Prewitt、Laplacian算子，它们能够有效地突出图像的轮廓和细节，为后续的特征提取奠定基础。 频率域增强技术： 利用傅里叶变换等工具，我们可以在频率域对图像进行增强。本章将介绍低通滤波器、高通滤波器、同态滤波器等。低通滤波器可以平滑图像，去除高频噪声，而高通滤波器则能增强图像的边缘和细节。同态滤波器则用于同时调整图像的亮度和对比度，尤其适用于处理光照不均的图像。 图像复原： 图像在采集或传输过程中，常常会因为各种原因（如相机模糊、噪声干扰）而产生失真。本章将探讨如何对这些失真的图像进行复原。我们将介绍退化模型的建立，并讲解逆滤波、维纳滤波等经典复原算法。同时，我们还会探讨盲复原技术，即在不知道退化模型的情况下进行图像复原。 第三部分：图像分割 图像分割是将图像划分为具有相似特征的若干区域的过程，是图像分析和理解的关键步骤。 基于阈值的分割： 这是最简单有效的分割方法之一。本章将详细介绍全局阈值和局部阈值的使用，以及Otsu方法等自动阈值选取算法。 基于区域的分割： 这类方法将具有相似属性的像素分组。我们将讲解区域生长法和区域分裂合并法，它们能够根据像素的连通性和相似性来构建图像的区域。 基于边缘的分割： 前面提到的边缘检测技术也可以用于图像分割。本章将介绍如何将边缘连接起来形成封闭的轮廓，从而实现目标对象的分割。 图割算法： 我们还将介绍更高级的图割算法，如Graph Cut，它能够利用图论的原理，在全局最优的框架下进行图像分割，尤其适用于复杂场景下的分割任务。 第四部分：图像表示与描述 在分割出感兴趣的区域后，我们需要对这些区域进行表示和描述，以便进行进一步的分析和识别。 区域特征描述： 本章将介绍如何提取和描述区域的各种特征，包括几何特征（如面积、周长、形状因子）和纹理特征（如均值、方差、能量）。 边界表示与描述： 除了区域的内部特征，我们还可以通过描述对象的边界来表示和识别对象。本章将介绍链码、多边形近似等边界描述方法。 形状描述： 针对对象的形状，我们将讲解各种形状描述符，如傅里叶描述子、Hu不变矩等，它们能够捕捉对象的形状信息，并具有一定的旋转、缩放不变性。 第五部分：图像复原与压缩 在这一部分，我们将深入探讨如何高效地存储和传输图像，以及如何进一步改善图像的质量。 图像压缩： 图像数据量巨大，因此压缩技术非常重要。本章将介绍无损压缩和有损压缩的概念，并详细讲解JPEG、PNG等常用图像压缩算法的原理，包括离散余弦变换（DCT）、霍夫曼编码等。 形态学图像处理： 形态学处理是基于图像的形状特征进行操作的技术。本章将介绍腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学算子，以及它们在图像去噪、边缘提取、物体分离等方面的应用。 第六部分：色彩图像处理 彩色图像包含更丰富的信息，其处理也更为复杂。 彩色模型： 本章将介绍各种常用的彩色模型，如RGB、CMY、HSV等，并讲解它们之间的转换关系。理解不同的彩色模型对于处理彩色图像至关重要。 彩色图像增强与分割： 我们将讨论如何对彩色图像进行增强，例如调整亮度和色彩平衡。同时，也将介绍针对彩色图像的分割方法。 第七部分：高级主题与应用 在掌握了基础理论和技术后，本章将带领读者探索一些更高级的主题和实际应用。 图像配准： 图像配准是指将不同来源、不同时间、不同视角的图像进行对齐，以达到相同的坐标系。本章将介绍图像配准的基本原理和常用算法，例如基于特征的配准和基于变换的配准。 图像纹理分析： 纹理是图像的重要特征之一，在医学影像分析、材料科学等领域具有广泛的应用。本章将介绍纹理的定义、提取方法以及纹理分析的应用。 图像复原的最新进展： 除了经典的复原方法，本章还将简要介绍一些近年来在图像复原领域取得的突破性进展，例如基于深度学习的图像复原技术。 实际应用案例分析： 为了帮助读者更好地理解理论知识的应用，本章将提供一系列实际应用案例，涵盖医学图像分析（如X光片、CT扫描）、遥感图像处理（如卫星图像分析）、工业检测（如缺陷检测）、安防监控等领域。通过这些案例，读者将能够看到数字图像处理技术在现实世界中的强大力量。 学习方法与读者收益 本书在内容组织上，力求理论与实践相结合。每章都包含丰富的理论讲解，并辅以数学公式和原理的推导。同时，我们鼓励读者动手实践，本书提供了大量的算法伪代码和参考实现思路，读者可以利用自己熟悉的编程语言（如Python、MATLAB）来实现这些算法，并通过实际运行来加深理解。 本书的读者将能够： 深刻理解数字图像的形成、表示与特性。 掌握各种图像增强、复原、分割、表示与描述的核心算法。 理解彩色图像处理的特点与方法。 了解图像压缩、形态学处理等重要技术。 学习如何应用数字图像处理技术解决实际问题。 为进一步深入研究计算机视觉、模式识别等领域打下坚实基础。 结论 数字图像处理是一门充满活力和创造力的学科，它不仅为我们提供了观察和理解世界的新视角，也推动了众多科技领域的进步。本书希望成为您探索数字图像处理世界的得力助手，带您领略其精妙的理论，体验其强大的实践能力，最终成为一名优秀的数字图像处理实践者。

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作为一名从事医学影像分析研究的博士生，我对于处理噪声敏感、细节至关重要的图像数据有着极高的要求。这部书在处理图像质量提升的章节中，展现出了惊人的深度和细腻度。尤其是关于图像恢复和逆问题的处理部分，作者并没有回避经典的最大似然估计（MLE）和最小均方误差（MMSE）等统计方法，而是清晰地梳理了它们在实际应用中受到的限制，并进而引出了更实用的迭代重建算法的原理。我尤其欣赏它对约束条件的讨论，这在医学图像（如MRI或CT重建）中至关重要，因为物理或生理上的先验知识必须被有效地整合到算法模型中。这本书没有止步于简单的线性模型，它对非线性恢复方法的介绍也足够详尽，为我后续探索深度学习在图像先验知识嵌入方面的研究提供了坚实的经典理论基础，避免了我在追逐前沿技术时迷失在“黑箱”之中，始终能回溯到核心的数学原理层面进行批判性思考。

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我以一个长期从事计算机视觉项目开发的软件架构师的视角来看待这本书，最大的感受是其内容组织的逻辑性和广度令人称赞。它并非只专注于某一个细分领域，例如仅仅是去噪或增强，而是提供了一个全面的全景视图。从最基础的图像表示、色彩空间转换，到复杂的形态学操作、图像分割的高级技巧，几乎涵盖了经典图像处理流程中的每一个关键环节。我记得有一章专门讨论了边缘检测算子的演变历史——从简单的梯度算子到经典的Canny算法，作者不仅展示了它们在数学上的差异，更深入探讨了它们各自在抗噪性和边缘连续性捕捉上的性能权衡。这种对不同算法优劣的深入剖析，对于我们进行实际项目选型至关重要，避免了盲目选择“最新”或“最流行”的算法，而是能够根据具体应用场景（比如低光照环境下的特征提取）做出最优化的技术决策。这本书与其说是一本教材，不如说是一部详尽的“工具箱操作手册”，每种工具都有其精确的使用说明书。

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这部作品，坦率地说，简直是为那些初涉图像处理领域，却又渴望深入理解其底层原理的工程师和研究人员量身定做的教科书。它不像市面上很多浮于表面的“速成”指南那样，仅仅停留在展示如何调用某个软件库函数，而是以一种极其扎实、循序渐进的方式，剖析了数字图像处理这门学科的核心概念。我特别欣赏作者在讲解傅里叶变换在图像滤波中的应用时所展现出的数学严谨性与工程实用性的完美平衡。他们没有回避那些令人望而却步的积分和级数展开，但同时，又会立刻用直观的二维频谱图和实际的模糊、锐化案例来佐证理论的威力。读完关于空域和频域滤波的那几章，我感觉自己像是终于拿到了打开图像分析大门的万能钥匙，那些过去看起来神乎其神的图像增强效果，现在都变得有迹可循，可以被精确地设计和预测了。对于任何想要真正掌握图像处理的“为什么”而不是仅仅知道“怎么做”的人来说，这本书提供了无可替代的理论基石。

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从内容深度和技术覆盖范围来看，这本书的价值是跨越时代的。许多现代图像处理技术，包括早期卷积神经网络（CNN）在图像任务上的应用基础，都可以追溯到本书所奠定的基础理论框架——特别是关于特征提取、结构描述和变换不变性的讨论。它的价值不在于追踪最新的框架版本，而在于构建起一个坚不可摧的知识骨架。当我需要回顾基础概念，例如如何量化图像纹理特征或者如何构建一个鲁棒的匹配度量时，我总会回到这本书中查阅相关的章节。那种对数学基础的强调，使得读者即便在未来面对全新的算法范式时，也能迅速抓住其核心思想，并迅速掌握其优缺点。对于一个希望在图像处理领域建立起深厚知识储备，并且希望自己的知识体系能够经受住时间考验的专业人士来说，这本书无疑是一份值得反复研读的、极具前瞻性的技术财富。

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对于自学成长的技术人员而言，选择一本好的入门读物至关重要，而这部作品在这一点上表现得尤为出色。它的行文风格清晰、简洁，尽管主题是偏硬核的工程科学，但作者非常注重通过清晰的图示来辅助理解。例如，在讲解图像配准（Image Registration）中的迭代优化过程时，书中配有大量的流程图和参数空间的可视化，这极大地降低了理解非线性变换和最小化误差函数的门槛。我过去在阅读其他资料时，常被复杂的公式淹没，直到看到这本书才真正体会到“一图胜千言”的道理。更难能可贵的是，书中似乎处处透露着一种鼓励动手实践的精神，许多章节后的练习题都设计得非常巧妙，它们往往不是简单的概念复述，而是要求读者自己动手实现一个特定功能的变体，这无疑是巩固理论知识、培养实际编程能力的绝佳途径。我个人的体会是，这本书的阅读过程更像是一次带着导师的实践训练，而非单向的信息灌输。

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根据需要挑了几章来读，内容比较基础，数学公式也不多，还不错。

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