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出版者:Springer

作者:Wilhelm Burger

出品人:

页数:329

译者:

出版时间:2009-3-10

价格:USD 49.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781848001947

丛书系列:

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《光影流转：数字图像的奥秘与技艺》 内容梗概： 本书将带领您踏上一段探索数字图像世界奥秘的迷人旅程。从构成一张张生动图像的像素之舞，到赋予它们生命与意义的复杂算法，我们将层层剥开数字图像处理的精髓。这是一部献给所有渴望理解、掌控并创造数字视觉奇迹的读者的指南。无论您是初涉数字图像领域的学生、追求技术突破的工程师、还是富有创意的艺术家，都能在此找到启发与力量。 第一章：像素的王国——数字图像的基础构建 在这一章，我们将深入探究数字图像的根基。您将了解数字图像是如何从现实世界的光影中诞生的，它们如何被分解成微小的、离散的单元——像素。我们将详细阐释像素的含义、颜色模型（如RGB、CMYK、HSV）的工作原理，以及它们如何共同绘制出我们所见的缤纷世界。像素的深度、分辨率以及它们与图像文件大小之间的关系也将被一一剖析。此外，我们还将介绍几种常见的图像文件格式，如BMP、JPEG、PNG、GIF，并分析它们在存储效率、图像质量以及应用场景上的差异，帮助您做出最适合自己需求的格式选择。 第二章：视觉的语言——灰度与彩色图像的转换与增强 本章是理解图像处理操作的起点。我们将从最基础的灰度图像入手，探讨如何将彩色图像转换为灰度图像，以及为何这样做在某些处理任务中至关重要。随之，我们将聚焦于灰度直方图的绘制与分析，这是一种能够直观展现图像像素灰度分布特性的强大工具。您将学习如何通过直方图均衡化来改善图像的对比度，让原本模糊不清的细节重新焕发活力。接着，我们将扩展到彩色图像的增强技术，介绍如何调整图像的亮度、对比度和色彩平衡，从而达到优化视觉效果的目的。我们将深入讲解点运算的原理，例如伽马校正，以及它如何改变图像的整体明暗关系。 第三章：图像的“医生”——滤波与降噪的艺术 现实世界的捕捉总是伴随着各种干扰，数字图像也不例外。本章将重点关注图像滤波技术，这是一种用于抑制图像噪声、提取图像特征的关键手段。我们将详细介绍线性滤波器和非线性滤波器的概念。在线性滤波器中，卷积操作将是核心，您将理解如何通过不同的卷积核（如均布滤波器、高斯滤波器）来实现图像的平滑，从而有效去除高频噪声。我们将深入讨论它们对图像细节的影响，以及如何权衡降噪效果与图像清晰度。在非线性滤波器方面，我们将探讨中值滤波器及其在处理椒点噪声方面的独特优势，以及双边滤波器如何巧妙地在降噪的同时保留图像边缘。通过学习本章内容，您将能够诊断并“治疗”受损的数字图像，让它们恢复清晰与纯净。 第四章：锐利的目光——图像增强与细节的重塑 如果说滤波是“减法”，那么本章的重点则是“加法”——图像增强。我们将探索如何通过各种技术来提升图像的视觉质量，特别是突出图像的细节和边缘。我们将详细讲解高频滤波器的原理，例如拉普拉斯算子和Sobel算子，它们如何被用来检测和增强图像中的边缘信息，让轮廓更加鲜明。您还将学习到使用锐化滤波器（如Unsharp Masking）来恢复因模糊而损失的细节，让图像的质感得到显著提升。此外，我们还会介绍局部自适应增强技术，它能够在不影响图像其他区域的情况下，有选择性地增强图像的特定区域，实现更精细的图像优化。 第五章：空间的魔法——几何变换与图像形变 图像不仅仅是像素的集合，它们还可以被赋予空间上的灵动性。本章将深入探讨图像的几何变换，这使得我们能够对图像进行缩放、旋转、平移、裁剪以及更复杂的仿射和透视变换。您将理解这些变换背后的数学原理，例如仿射变换矩阵和透视变换矩阵。我们将详细介绍插值算法（如最近邻插值、双线性插值、双三次插值）在执行几何变换时的作用，它们如何决定了变换后图像的质量和细节损失。通过学习本章，您将能够实现诸如图像放大缩小、角度调整、倾斜校正以及创建三维视觉效果等精妙操作。 第六章：信息的宝藏——图像分割的奥秘 图像分割是将一幅图像划分为多个具有相同特性或意义的区域的过程。它为后续的图像分析和识别奠定了基础。本章将介绍几种经典的图像分割技术。您将学习基于阈值的分割方法，例如全局阈值和局部自适应阈值，它们如何根据像素的灰度值将其划分到不同的区域。我们将深入讲解边缘检测作为一种间接分割手段的应用，以及如何利用检测到的边缘来封闭区域。此外，我们还将介绍区域生长法，它如何从种子点出发，逐步生长出具有相似属性的连通区域。最后，您还将了解到分水岭算法的奇妙之处，它如何将图像看作地形，并根据“集水盆”的概念进行分割。 第七章：特征的提取——模式识别与图像分析的开端 一旦图像被分割成有意义的区域，我们便需要从中提取出能够代表这些区域特征的信息，以便进行进一步的分析和识别。本章将聚焦于图像特征提取技术。您将了解如何提取图像的形状特征，例如面积、周长、质心、紧密度等。我们将探讨纹理特征的提取方法，例如灰度共生矩阵（GLCM），以及它如何量化图像的纹理信息。此外，颜色特征的提取也将被详细介绍，例如颜色的直方图统计和平均颜色值。通过学习本章，您将获得从图像中“提炼”出关键信息的能力，为后续的模式识别和机器学习应用打下坚实基础。 第八章：艺术的延伸——图像合成与多媒体应用 数字图像处理的魅力远不止于对现有图像的加工，它更能够创造出全新的视觉体验。本章将带您探索图像合成的广阔天地。您将学习如何将不同的图像元素进行拼接，创建出逼真的合成图像。我们将介绍蒙太奇技术的原理，以及如何通过无缝融合来隐藏合成的痕迹。此外，您还将了解到图像修复技术，例如使用内容感知的填充算法来移除图像中的不需要的物体，并让背景自然衔接。本章的最后，我们将探讨数字图像在多媒体领域的广泛应用，从动画制作到虚拟现实，再到增强现实，数字图像技术正以前所未有的方式改变着我们的娱乐和信息获取方式。 第九章：算法的精妙——高级图像处理技术概览 在掌握了基础的图像处理技术之后，本章将为您提供一个高级图像处理技术的概览。我们将简要介绍小波变换在图像压缩和去噪方面的强大能力，它能够同时在空间和频率域上对图像进行分析。您还将了解到形态学处理（如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算）在图像分析中的作用，它们如何用来分析图像的连通性、形状和结构。此外，我们还将触及图像配准的概念，它是在不同时间、不同视角或不同传感器获取的图像之间建立对应关系的过程，这在医学影像、遥感等领域至关重要。本章旨在拓宽您的视野，让您对数字图像处理的未来发展方向有所感知。 第十章：实践的结晶——案例研究与项目实践 理论的最终目的是指导实践。本章将通过一系列精心设计的案例研究，将前面章节所学的知识融会贯通。我们将展示如何在实际问题中应用图像处理技术，例如医学图像的分析、工业产品的缺陷检测、艺术作品的修复等。您将有机会跟随案例，一步步地理解问题的解决思路、算法的选择以及最终的实现。此外，我们还将提供一些项目实践的建议，鼓励您动手操作，将所学知识应用于自己的创作或研究中。通过理论与实践的结合，您将真正掌握数字图像处理的强大力量，并能够用它来解决现实世界中的挑战，创造出属于您自己的视觉奇迹。

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这本《**Principles of Digital Image Processing**》的封面设计极具现代感，采用了一种深邃的蓝色调，配以抽象的像素网格图案，一下子就抓住了我的眼球。我原本以为这会是一本非常枯燥的技术手册，但翻开第一页后，我的顾虑就完全打消了。作者在引言部分就非常清晰地阐述了数字图像处理的宏大图景，从人眼的视觉生理学基础讲起，循序渐进地过渡到离散数学和傅里叶分析在图像空间中的应用。特别是关于图像采样的章节，作者没有停留在简单的数学公式堆砌上，而是通过大量的实例图例，生动地展示了混叠效应（aliasing）是如何在低采样率下“吞噬”掉图像细节的。我尤其欣赏作者在讲解傅里叶变换时，没有直接抛出复杂的二维矩阵运算，而是先从一维信号处理的角度切入，逐步推导到二维图像域，这种由浅入深的讲解方式，极大地降低了初学者的理解门槛。书中对卷积这一核心概念的阐释也做得非常到位，通过“核”在图像上滑动的直观比喻，让我彻底理解了滤波操作的物理意义，而不仅仅是记住那个数学公式。整本书的结构紧凑，逻辑严密，阅读体验流畅得如同在读一本叙事清晰的小说，而不是一本教科书。

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我对这本书的实用性和深度感到十分惊喜，它远超了我对一本“原理”书籍的预期。当我们进入到图像增强的章节时，作者展现出了惊人的洞察力。他不仅仅介绍了基础的灰度拉伸和直方图均衡化，更是深入探讨了自适应直方图均衡化（AHE和CLAHE）背后的细微差别，以及如何在不同光照条件下选择最合适的算法来提升人眼的主观感受。更让我印象深刻的是关于形态学处理的部分。作者没有将形态学仅仅视为边缘检测或孔洞填充的工具箱，而是将其上升到了结构元素设计的高度。他详细分析了不同形状结构元素（如菱形、圆形、十字形）对图像特征提取的影响，甚至讨论了非凸形结构元素在特定应用场景中的优势。书中穿插的习题设计也非常巧妙，很多都不是简单的计算题，而是需要读者结合理论知识进行算法选择和性能预估的开放性问题，这极大地锻炼了我的批判性思维和解决实际问题的能力。这本书显然是写给那些不满足于“调包侠”身份，渴望深入理解底层机制的工程师和研究人员的。

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老实说，我对很多技术书籍的“算法实现”部分常常感到失望，要么过于简化，要么就是代码堆砌。然而，这本书在算法描述上采取了一种非常务实和面向工程的态度。作者在讲解完理论后，会紧接着讨论算法的计算复杂度、内存需求以及实际应用中可能遇到的数值稳定性问题。比如，在讨论快速傅里叶变换（FFT）时，作者清晰地对比了直接DFT和FFT的计算效率差异，并给出了在实际系统设计中选择FFT尺寸的实用建议。这种对“如何高效运行”的关注，让这本书的价值从理论层面跃升到了工程实践层面。对于我们这些需要将研究成果转化为实际产品的开发者来说，这种结合了理论深度与工程实践的视角是无价的。它告诉我，一个“好”的图像处理算法，不仅要在数学上优雅，更要在资源受限的环境下表现出色。

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这本书的排版和图表质量堪称业界标杆。在涉及复杂的算法流程和数学推导时，清晰的图示是至关重要的，而《Principles of Digital Image Processing》在这方面做到了极致。例如，在讲解小波变换（Wavelet Transform）用于图像压缩时，书中不仅提供了详细的分解和重构流程图，还配上了不同尺度分解后子图像的视觉效果对比。这种图文并茂的呈现方式，使得原本抽象的小波基函数概念也变得直观可感。我特别留意了书中的参考文献和注释部分，其广度和深度都表明作者进行了大量的案头工作，引用了许多经典论文和最新的研究成果，这为我们后续深入钻研特定子领域提供了宝贵的线索。我甚至发现，某些早期算法的局限性分析，比我过去看的几篇综述文章都要深刻和到位。可以说，这本书不仅仅是知识的传授者，更是一个高质量的知识导航仪，引领读者高效地进入图像处理的知识殿堂。

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这本书的最后部分，即关于图像分割和识别的介绍，是点睛之笔，它巧妙地将传统方法与现代机器学习的思潮连接了起来。作者在介绍经典的阈值法、区域生长法之后，并没有止步于此，而是用了一个专门的章节来讨论如何将低级特征（如边缘、纹理）与高级的分类器（如支持向量机、早期的神经网络结构）相结合，为后续的深度学习革命做了很好的铺垫。虽然它不会深入讲解最新的卷积神经网络架构，但它成功地构建了一个扎实的“特征工程”基础框架，这使得读者在学习现代深度学习模型时，能够更好地理解模型所学习的底层特征到底是什么。这种对历史脉络的清晰梳理，确保了读者不会因为盲目追逐热门技术而忽略了那些坚实的基础理论。这本书更像是一位经验丰富的导师，他不仅教你如何建造复杂的摩天大楼，更会带你回顾和理解每一块砖石是如何被烧制出来的。

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