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出版者:CRC Press

作者:Omer Demirkaya

出品人:

页数:458

译者:

出版时间:2008-12-22

价格:USD 125.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780849392467

丛书系列:

图书标签:

• MATLAB
• 图像处理
• 图像分析
• 数字图像处理
• 算法
• 计算机视觉
• 工程
• 科学计算
• 技术
• 教程

数字图像处理与分析：从基础理论到前沿应用 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的数字图像处理与分析的知识体系。 本书的构建，聚焦于理论的严谨性与实践的可操作性相结合，面向对图像科学、计算机视觉、模式识别等领域感兴趣的工程师、研究人员以及高年级本科生和研究生。 本书的结构设计遵循了知识的递进关系，从最基本的图像表示和处理基础入手，逐步深入到复杂的图像分析、理解和应用技术。 第一部分：图像处理的基石 本部分内容侧重于为后续高级主题打下坚实的基础。我们将探讨数字图像的本质、表示方法及其在不同上下文中的数学描述。 1. 图像的数字化与表示： 本章首先界定“图像”的概念，区分模拟图像与数字图像。详细阐述了图像的采样（Samping）和量化（Quantization）过程，这是将连续世界信息转化为离散计算机可处理形式的关键步骤。深入讨论了不同位深（如8位、16位）对图像质量和数据量的影响。此外，我们还会介绍图像在内存中的存储结构，包括行主序（Row-major）和列主序（Column-major）存储，以及不同数据类型（如灰度图、RGB彩色图、索引图）的矩阵表示方式。 2. 图像的数学基础与变换： 图像处理的许多操作都依赖于强大的数学工具。本章将聚焦于傅里叶分析在图像处理中的应用。详细解析二维离散傅里叶变换（DFT）的性质，特别是其在频域中对图像平移、旋转和滤波的直观解释。讲解了滤波器的设计原理，包括理想滤波器、巴特沃斯（Butterworth）滤波器和高斯（Gaussian）滤波器的时域和频域特性，强调了它们在去噪和锐化过程中的作用。此外，还将介绍小波变换（Wavelet Transform）的基本概念，作为处理多分辨率信号的有力工具。 3. 图像增强技术（Spatial Domain Enhancement）： 本章集中讨论如何在空间域直接修改像素值以改善图像视觉质量或突出特定特征。内容覆盖点处理技术，如灰度拉伸、阈值化和对比度调整。重点讲解了直方图的构建、分析及其在增强中的应用，包括直方图均衡化和规范化。此外，还会深入探讨空间域滤波，特别是卷积（Convolution）操作的数学原理，详述均值滤波、中值滤波（在处理椒盐噪声时的优势）以及各种锐化滤波器（如拉普拉斯算子）的设计与效果比较。 第二部分：图像恢复与重建 本部分关注于如何从受损或模糊的图像中恢复出原始信息，这是解决实际采集系统中常见问题的核心技术。 4. 图像退化模型与复原基础： 首先，系统地介绍图像退化模型，将噪声和模糊过程建模为卷积运算，即 $g(x, y) = h(x, y) f(x, y) + n(x, y)$。详细分析了常见的噪声类型，如高斯白噪声、瑞利噪声和泊松噪声，并介绍了估计噪声方差的方法。随后，引出图像复原的逆问题本质，强调复原问题的病态性，并引入约束条件的重要性。 5. 图像去噪技术： 本章深入探讨各类去噪算法。除了前述的空间域线性/非线性滤波外，重点讲解了基于变换域的去噪方法，例如在傅里叶域或小波域中的阈值处理。尤其会详细剖析近年来兴起的非局部方法，如非局部均值（Non-Local Means, NLM）算法的原理，它如何利用图像中的冗余信息进行更有效的噪声抑制。 6. 图像反卷积与盲复原： 处理运动模糊或失焦模糊是图像复原的一大挑战。本章将讲解点扩散函数（PSF）已知的经典去模糊算法，如维纳滤波（Wiener Filtering）的优化策略。对于PSF未知的情况，将介绍盲反卷积（Blind Deconvolution）的基本框架和迭代算法，讨论其收敛性和实际应用中的挑战。 第三部分：图像分割与特征提取 图像处理的最终目标往往是将图像内容转化为可供机器理解的结构化信息。本部分是这一转化的核心。 7. 图像分割基础： 图像分割是将图像划分为具有相同属性的区域的过程。本章从基础的区域划分方法开始，包括阈值分割的扩展（如Otsu最佳阈值法），以及区域生长（Region Growing）算法的实现细节。随后，深入探讨基于边缘的分割方法，如Sobel、Prewitt、Roberts算子以及更先进的Canny边缘检测算法的完整流程，强调其在构建图像轮廓中的关键作用。 8. 区域描述与特征工程： 成功分割后，需要对提取出的目标区域进行量化描述。本章涵盖了区域的几何特征（如面积、周长、紧凑度、欧拉数）和形态特征。重点介绍如何利用矩不变式（Moment Invariants）来描述形状，使其对旋转、缩放和平移具有不变性。此外，还将讨论如何构建描述符，用于后续的模式匹配和识别任务。 9. 图像形态学处理（Mathematical Morphology）： 形态学基于集合论，提供了一种处理图像结构元素的方法。本章详细讲解了形态学的两个基本运算：腐蚀（Erosion）和膨胀（Dilation）。在此基础上，推导出开运算（Opening）和闭运算（Closing）的应用，分别用于平滑轮廓、消除小噪声点和连接断裂的区域。还会介绍更高级的形态学技术，如顶帽变换（Top-Hat Transform）和骨架化（Skeletonization）。 第四部分：彩色图像处理与高级应用 本部分将处理技术扩展到彩色空间，并探讨一些前沿和综合性的应用领域。 10. 彩色图像处理理论： 本章区分了不同色彩空间（如RGB、CMY、HSV/HSL、Lab）的特性及其转换关系。分析了每种色彩空间最适合的应用场景（例如，HSV对光照变化的鲁棒性）。讲解了如何利用色彩空间分离信息（如亮度、色度和饱和度）来实现特定颜色的增强或抑制。 11. 图像配准与融合： 图像配准是将两幅或多幅图像（可能来自不同时间、不同传感器或不同视角）对齐的过程。本章介绍配准的四个核心步骤：特征提取、特征匹配、变换模型估计（如仿射变换、透视变换）和插值。随后，探讨如何利用配准后的多源图像进行信息融合，以增强整体的视觉效果或提取更可靠的信息。 12. 模式识别与初步计算机视觉： 作为图像分析的最终目标，本章简要概述了如何将提取的特征输入到分类器中。介绍基础的分类方法（如K近邻、支持向量机）在图像识别任务中的应用框架。此外，还会涵盖运动分析的基础概念，如光流法（Optical Flow）的原理介绍，展示图像处理技术如何过渡到动态场景分析。 --- 本书的特色与优势： 本书强调理论与实践的紧密结合。每一章节都辅以大量的算法流程图和深入的数学推导，确保读者不仅“会做”，更懂得“为何如此做”。虽然本书专注于图像处理的严谨理论，但其内容结构为读者后续深入学习高级的深度学习驱动的图像分析（如CNN在图像识别中的应用）提供了必要的、不可或缺的传统基础知识储备。本书的叙述风格力求清晰、逻辑性强，避免使用过于晦涩的专业术语，确保不同背景的学习者都能有效吸收。

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作为一个长期使用MATLAB进行信号处理的研发人员，我对于工具箱（Toolbox）的掌握程度有着较高的要求，因此我对这本书寄予了厚望，希望能深入了解MATLAB图像处理工具箱（IPT）中的高级算法实现。然而，这本书对工具箱的介绍停留在皮毛阶段，仅仅是简单地罗列了几个常用函数的名称和最基本的参数说明，完全没有触及函数背后的底层机制，比如它们是如何利用MEX文件或GPU加速来提升性能的。我期待能看到关于如何自定义新的卷积核，或者如何利用MATLAB的并行计算工具（如Parallel Computing Toolbox）来加速大规模图像批处理的深度剖析，但这些内容在书中完全是真空地带。相反，作者花费了大量的篇幅去讲解如何安装MATLAB和配置环境变量，这对于任何已经安装并运行了MATLAB软件的用户来说，无疑是冗余且浪费时间的。这本书对于进阶用户来说，基本可以看作一本“初识MATLAB界面指南”，毫无技术深度可言。

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这本书的排版设计简直是一场视觉灾难，让人怀疑设计者是不是对“易读性”这个词有什么深刻的、反传统的理解。大量的代码块占据了页面的三分之二，而且字体选择和行间距的设置，使得阅读长篇幅的理论推导部分变成了一种对视力的严峻考验。更令人费解的是，图表质量普遍偏低，那些本应清晰展示滤波效果对比的图像，打印出来的效果却像是被过度压缩过的JPEG文件，边缘模糊不清，细节全无。我尝试去寻找一些关键算法的详细数学推导过程，比如小波变换在图像压缩中的具体实现细节，结果发现作者的解释极其跳跃，很多重要的步骤直接被“略过”，然后直接跳到了一个我已经看不懂的最终公式。这让我不得不频繁地去查阅其他更专业的数学参考书来填补这些巨大的知识断层。如果说一本技术书籍的价值在于清晰有效地传达复杂概念，那么这本书在这方面可以说是彻底失败了，它更像是一份未经充分编辑和校对的实验报告草稿。

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这本书在案例研究的选择上，暴露出了一个非常脱离实际工业需求的倾向。所有的例子都围绕着处理一些过于“干净”的标准测试图像，比如Lena或者Baboon，这些图像的信噪比极高，几乎不需要进行任何实际的预处理工作。我尝试寻找一些关于医学影像（如MRI或CT扫描）去噪的复杂应用，或者在低光照、高模糊度环境下的人脸识别预处理流程，这些在实际工程中极为常见的难题，但书中对此类挑战的讨论少得可怜。即便是为数不多的几个案例，其解决思路也显得过于理想化，完全忽略了实际数据采集过程中必然存在的系统噪声、传感器缺陷以及不同光源条件带来的影响。读完后，我发现自己并没有学到任何可以立即应用到解决真实世界复杂图像问题上的策略或技巧，更像是在做一个脱离实际环境的“课堂练习”，趣味性有余，实用性不足。

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这本书的章节组织结构混乱得令人发指，逻辑连贯性极差，仿佛是随机抓取了一些图像处理的技术点然后强行拼凑在一起。比如说，它可能在第三章讨论了边缘检测，然后在第十章突然又回过头来深入解释了二值化操作的阈值选择问题，而这个内容本应在更早期的图像增强部分就应该被完整覆盖。更糟糕的是，不同章节之间的交叉引用几乎不存在，导致读者必须在不同的页面之间反复跳跃，才能勉强理清某个算法的完整脉络。这种碎片化的知识呈现方式，极大地阻碍了对整个图像处理流程的系统性理解。它没有为读者构建一个从“图像获取”到“特征提取”再到“高级分析”的清晰认知地图，反而提供了一堆孤立的技术片段，让学习者感到无所适从，难以形成一个完整的知识体系。对于希望通过系统学习建立稳固基础的自学者来说，这本书无疑是一个糟糕的向导。

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这本书的叙述方式简直让人捧腹，我简直不敢相信作者是认真的。开篇就用了整整三章来解释一个基础的矩阵乘法，其详尽程度，连我那刚学完线性代数的表弟都觉得有点夸张了。我本来期望能看到一些关于傅里叶变换在图像去噪中的高级应用，结果却被淹没在一堆关于如何使用 `imresize` 函数调整图像大小的“深度”分析中。更别提作者对彩色空间的理解，似乎还停留在上个世纪的CRT显示器时代，对现代的ICC配置文件和色彩管理几乎只字未提。我甚至在其中一个章节里发现，作者花了好大篇幅来讨论如何用循环语句手动计算像素点的平均灰度值，而完全忽略了MATLAB内置的 `mean()` 函数的向量化效率。这种对基础概念的过度重复和对现代技术的避而不谈，让我感觉像是在翻阅一本上个世纪末期的教科书，对任何想快速提升实战能力的工程师来说，这本书的价值可能仅限于用来垫桌脚。它给出的代码示例也充满了“新手错误”，比如频繁使用全局变量，以及大量低效的M文件脚本，而不是推荐使用更健壮的函数封装。

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