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出版者:

作者:Hamdy, Nadder

出品人:

頁數:517

译者:

出版時間:

價格:898.00元

裝幀:

isbn號碼:9781420067026

叢書系列:

圖書標籤:

• 信號處理
• 應用信號處理
• 數字信號處理
• 通信
• 濾波
• 譜分析
• 圖像處理
• 雷達
• 聲學
• 機器學習

《數字圖像處理與計算機視覺：原理、算法與應用》 --- 內容簡介 本書旨在為讀者提供一套全麵且深入的數字圖像處理與計算機視覺領域的知識體係，內容涵蓋從基礎理論到前沿算法的廣泛範疇。本書的結構經過精心設計，力求在理論的嚴謹性與工程實踐的可操作性之間取得完美的平衡，使其既能作為高等院校相關專業（如電子工程、計算機科學、自動化、生物醫學工程等）的教材，也能作為從事圖像識彆、模式分析、機器人視覺等領域的工程師和研究人員的實用參考手冊。 第一部分：數字圖像處理基礎 本部分係統地介紹瞭數字圖像處理的基本概念、數學基礎以及核心技術。 第1章 緒論與圖像數字化 本章首先界定和闡述瞭數字圖像處理與計算機視覺的範疇、曆史沿革及其在現代科技中的重要地位。隨後，深入探討瞭圖像的數學錶示方法，包括連續圖像與離散圖像的轉換關係。重點解析瞭圖像采樣的理論依據——香農-奈奎斯特采樣定理，以及量化過程中的誤差分析。討論瞭不同圖像格式（如位圖、矢量圖）的特性與優缺點。 第2章 圖像增強的空間域方法 空間域處理是圖像信息改善的基礎。本章詳述瞭點運算（如灰度拉伸、閾值處理、伽馬校正）如何直觀地調整圖像的亮度和對比度。隨後，全麵介紹瞭一維和二維綫性、非綫性濾波技術。在綫性濾波部分，詳細推導瞭捲積運算在圖像處理中的應用，並對比瞭均值濾波、高斯濾波在平滑噪聲方麵的性能差異。在非綫性濾波方麵，重點剖析瞭中值濾波、形態學濾波（如腐蝕、膨脹、開閉運算）在去除椒鹽噪聲和保護邊緣信息方麵的優勢。 第3章 圖像增強的頻率域方法 本章將圖像處理從空間域提升至頻率域。首先，係統介紹瞭傅裏葉變換（DFT）的理論基礎及其在二維圖像處理中的應用，包括頻譜的性質分析和可視化。隨後，詳細討論瞭如何利用頻率域濾波器進行圖像恢復與增強，包括理想濾波器、巴特沃斯濾波器和高斯濾波器在低通（平滑）和高通（銳化）濾波中的具體實現及效果對比。此外，還引入瞭小波變換（Wavelet Transform）的概念，闡述瞭其在多分辨率分析和圖像去噪中的獨特優勢。 第4章 圖像復原 圖像復原是彌補圖像在采集、傳輸過程中退化問題的關鍵技術。本章詳細分析瞭圖像退化的數學模型，主要包括運動模糊、散焦模糊和加性噪聲模型。針對綫性、時不變的退化係統，重點講解瞭逆濾波（Inverse Filtering）的原理與局限性。核心內容在於對維納濾波（Wiener Filtering）進行深入剖析，闡明瞭其如何利用先驗統計信息在最小均方誤差準則下實現最優復原。針對盲復源問題，簡要介紹瞭迭代估計方法。 第5章 彩色圖像處理基礎 彩色圖像處理是實現高級視覺任務的前提。本章從色彩科學入手，解釋瞭人眼視覺模型（如CIE XYZ）和標準色度學。詳細對比瞭RGB、CMY、HSV和Lab等常用彩色空間之間的轉換關係及其在不同應用場景下的適用性。針對彩色圖像的增強，介紹瞭如何分彆對不同色彩通道進行操作，以及如何利用色度信息進行特定顔色的增強或分離。 第二部分：特徵提取與描述 本部分聚焦於從圖像中提取有意義的、可量化的信息，這是實現高級視覺理解的橋梁。 第6章 圖像分割 圖像分割是識彆圖像中目標對象的第一步。本章首先討論瞭基於閾值的分割方法，包括全局閾值、局部閾值以及奧茨（Otsu）法等自動閾值確定策略。隨後，深入講解瞭基於區域的分割技術，如區域生長法。重點闡述瞭基於邊緣的分割，包括梯度檢測器（Sobel, Prewitt, Roberts）和更精細的Canny邊緣檢測算法的完整流程與參數選擇。此外，還介紹瞭基於能量函數最小化的主動輪廓模型（Snake Model）在復雜邊界跟蹤中的應用。 第7章 圖像的形態學處理 形態學處理基於集閤論，對圖像中的對象形狀進行結構分析。本章詳細介紹瞭膨脹、腐蝕、開操作、閉操作的數學定義和幾何意義。在此基礎上，進一步探討瞭更高級的形態學應用，如擊中與未中（Hit-or-Miss Transform）、形態學梯度、骨架化（Skeletonization）在目標識彆與圖像簡化中的作用。 第8章 圖像的特徵錶示與描述 本章探討如何將圖像內容轉化為可用於識彆的特徵嚮量。重點介紹瞭邊緣、角點、斑點等低層次特徵的檢測算法，如Harris角點檢測器。隨後，全麵講解瞭區域特徵的描述方法，包括形狀描述子（如周長、麵積、緊密度、傅裏葉描述子）和紋理描述子（如灰度共生矩陣GLCM）。此外，還詳細介紹瞭局部不變特徵描述符（LIFD），特彆是SIFT（尺度不變特徵變換）和SURF（加速魯棒特徵）的工作原理及其在目標匹配中的強大性能。 第三部分：模式識彆與高級視覺 本部分將圖像處理的基礎技術與現代模式識彆方法相結閤，邁嚮更深層次的視覺理解。 第9章 圖像變換與錶示 本章介紹瞭幾種重要的數學變換在圖像分析中的應用。除瞭傅裏葉變換外，重點分析瞭Hough變換在檢測直綫、圓等特定幾何形狀中的機製與實際應用。此外，還引入瞭Radon變換的概念及其在層析成像（Tomography）中的基礎作用。 第10章 基礎模式識彆與分類 模式識彆是計算機視覺的理論核心。本章概述瞭監督學習與無監督學習的基本範式。重點介紹瞭幾種經典的分類器：K近鄰（K-NN）算法的原理與距離度量；最小二乘法與綫性判彆分析（LDA）的降維與分類能力；以及支持嚮量機（SVM）在綫性與非綫性分類中的優化原理。對如何構建特徵空間與選擇最優分類器進行瞭實踐指導。 第11章 深度學習在視覺中的應用概述 鑒於深度學習在當前視覺領域的主導地位，本章作為前瞻性章節，簡要介紹瞭其基本架構。概述瞭多層感知機（MLP）的局限性，並重點引入瞭捲積神經網絡（CNN）的核心組件，如捲積層、池化層和激活函數。通過對AlexNet、VGG、ResNet等經典網絡結構的簡要迴顧，使讀者瞭解現代視覺係統是如何通過端到端的方式學習復雜的特徵錶示。本章不深入推導反嚮傳播細節，而是側重於指導讀者理解CNN在圖像分類、目標檢測中的工作流程。 附錄：圖像處理的軟件實現與工具 附錄部分提供瞭使用主流編程語言（如Python）和庫（如OpenCV, Scikit-image）實現書中關鍵算法的入門指南與代碼示例，幫助讀者快速將理論知識轉化為可運行的應用程序。 --- 本書的特色在於其結構上的遞進性：從基礎的像素操作和增強，過渡到高層次的特徵提取和描述，最終觸及現代模式識彆的基石。每一章都配有大量的插圖和例題，旨在幫助讀者建立清晰的數學直覺和工程實踐能力。本書承諾不對任何特定商業軟件或框架進行依賴，確保所教授的算法原理是普適和持久的。

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這本書最大的特點，也是我個人最欣賞的一點，在於它對**多維信號處理**的開創性視角。在多數入門教材中，信號處理往往被限製在時間域或頻率域的一維分析上，但本書大膽地將焦點轉移到瞭圖像處理和陣列信號處理的交叉領域。作者用非常優雅的方式介紹瞭二維離散捲積的計算復雜度，以及如何利用分離變換（Separable Transforms）來大幅降低計算量，這在處理大型醫學影像數據時至關重要。我對書中關於**小波變換**的章節印象深刻，它不僅介紹瞭小波基的選擇對信號重構的影響，還結閤瞭生物醫學信號（如心電圖）去說明小波在瞬態特徵提取上的優越性。作者沒有迴避復雜的數學，但總是巧妙地通過幾何直覺來輔助理解。讀完這部分，我感到自己像是一個初次接觸到立體幾何的畫傢，原本平麵的構圖突然被賦予瞭深度和層次感，整個信號處理的世界似乎變得更加立體和豐富起來。

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這本書最讓我驚喜的地方，在於它對**功率譜密度估計**的全麵覆蓋。市麵上很多教材通常隻簡單提一下經典的周期圖法，然後就匆匆帶過，但這本書花瞭整整三個章節來深入剖析參數法和非參數法。作者清晰地區分瞭經典的傅裏葉變換方法（如Welch’s method）和更先進的自迴歸（AR）模型估計方法。他不僅解釋瞭這些方法的數學原理，更重要的是，還提供瞭它們在實際無綫通信信道均衡化問題中的應用場景。我特彆欣賞他對**譜泄漏**問題的詳盡討論，以及如何通過不同的窗函數（如漢寜窗、海明窗）來權衡主瓣寬度和旁瓣衰減之間的矛盾。這種將理論與工程實踐緊密結閤的敘事方式，極大地拓寬瞭我的視野。讀完這部分，我感覺自己仿佛站在一個高聳的瞭望塔上，俯瞰整個信號處理領域的全貌，那些曾經模糊不清的界限都變得清晰可見，每一個細節都顯得那麼有目的性。

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這本書的封麵設計得極其樸實，米白色的封麵上，隻有深藍色的標題和作者信息，沒有任何花哨的圖案，給人的第一印象是“這是一本非常嚴謹的學術著作”。我最初接觸到它，是因為我的導師在推薦書目中提到瞭它，說它在處理**綫性代數在信號分析中的應用**方麵有獨到之處。我花瞭相當長的時間來消化前幾章，尤其是關於傅裏葉變換和Z變換的深入探討。作者在講解捲積和相關性的概念時，采用瞭大量結閤實際工程案例的論述，比如在音頻處理中如何利用這些工具來分離噪聲和信號。書中對離散時間係統的穩定性判據給齣瞭非常清晰的推導過程，這比我之前看過的幾本教材都要透徹。有一點讓我印象深刻的是，它對**采樣定理**的討論，不僅僅停留在理論層麵，還詳細分析瞭混疊現象在實際采集係統中的後果以及如何通過抗混疊濾波器來緩解。整體來看，這本書的基調非常學術化，對數學基礎要求較高，但對於希望構建堅實理論基礎的讀者來說，它絕對是一本寶典。我感覺自己像是走進瞭一個安靜的圖書館，需要集中精神纔能聽清每一個細微的知識點的低語。

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我不得不說，這本書的排版簡直是災難性的。我記得我第一次試圖在深夜裏閱讀關於**維納-霍夫曼濾波器**的那一章時，簡直要抓狂瞭。公式的編號混亂不堪，圖錶的引用經常齣現跳頁或者指嚮錯誤的位置，這讓閱讀體驗變得極其不連貫。內容本身倒不是說完全沒有價值，但理解起來需要極大的耐心和毅力。作者似乎非常熱衷於展示各種復雜的矩陣運算，尤其是在討論**主成分分析（PCA）**在信號降噪中的應用時，引入瞭大量的特徵值分解，這些內容對於初學者來說，簡直是天書。我多次不得不翻閱附錄中關於矩陣求導的補充材料，纔能勉強跟上作者的思路。更彆提書中提供的習題瞭，它們往往隻給齣瞭最終答案，卻缺少關鍵的中間步驟，這使得我們很難判斷自己是在哪個環節齣現瞭理解上的偏差。這本書更像是為那些已經浸淫此道多年、隻需要一本快速參考手冊的專傢準備的，而不是麵嚮入門者的友好嚮導。我拿到這本書時，感覺就像被扔進瞭一個布滿復雜迷宮的舊堡壘，每一步都需要自己摸索。

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說實話，這本書的語言風格非常“老派”。它完全沒有現代技術書籍中常見的流暢和口語化，通篇充滿瞭精準但略顯晦澀的學術術語，閱讀起來像是在啃一本翻譯質量不佳的古籍。我特彆想提到的是關於**自適應濾波**的那一部分。作者著重介紹瞭LMS（最小均方誤差）算法的收斂速度和穩態誤差分析，但對算法的實際實現細節著墨不多。例如，在討論步長參數的選擇時，書中隻是給齣瞭一個理論範圍，卻很少提及在不同信噪比環境下，經驗上最優的步長值應該如何動態調整。這使得我在嘗試用MATLAB進行仿真驗證時，不得不花費大量時間去調整參數以達到理想效果。這本書的價值更多在於其對**統計信號處理**的理論深度，對於那些需要撰寫嚴格的理論證明或者迴顧經典算法發展脈絡的研究人員來說，它的參考價值是毋庸置疑的。它就像一部古老的哲學典籍，需要讀者投入極大的心力去解碼其中的智慧。

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