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出版者:机械工业出版社

作者:哥塔(美)

出品人:

页数:301

译者:

出版时间:1999-06

价格:20.00

装帧:精装

isbn号码:9787111071716

丛书系列:

图书标签:

• 数字图像处理
• 图像处理
• 图像分析
• 计算机视觉
• 图像识别
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• 专业书籍
• 图像基础

好的，这是一份关于一本名为《图解数字图像处理实践指南》的图书简介，该书聚焦于数字图像处理的实际应用和算法实现，内容与《图解数字图像词典》的侧重点不同，不涉及词典式的定义和术语解释： --- 图解数字图像处理实践指南：从基础理论到前沿应用 内容简介 在当今的数字化时代，图像无处不在，从医学影像分析到自动驾驶，从卫星遥感监测到消费级增强现实（AR）应用，数字图像处理技术正日益成为核心驱动力。《图解数字图像处理实践指南》旨在为读者提供一套系统、深入且高度实用的图像处理技术蓝图。本书并非简单的理论堆砌或术语汇编，而是侧重于如何将复杂的数学原理转化为高效、可操作的代码实现，并应用于解决实际工程问题。 本书的结构设计围绕“理论指导实践，实践反哺理论”的理念展开，力求在清晰阐述核心概念的同时，提供大量的源代码示例和案例分析，帮助读者跨越从“知道”到“做到”的鸿沟。 第一部分：数字图像基础与预处理核心 本部分奠定了整个图像处理流程的基石，详细介绍了数字图像的本质、表示方法以及最基础也至关重要的预处理技术。 1. 数字图像的本质与表示： 深入探讨了图像的数字化过程，包括采样、量化，以及在计算机中如何以多维数组形式精确表示灰度图像、彩色图像（RGB、HSV、Lab色彩空间转换与特性分析）。特别强调了不同色彩空间在特定应用场景下的优势与劣势，例如在色彩恒常性（Color Constancy）问题中的应用。 2. 图像增强与对比度拉伸： 本章聚焦于人眼视觉优化。除了经典的直方图均衡化（HE）和规定化（Specification），我们详细剖析了自适应直方图均衡化（AHE）及其改进算法如限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）的实现细节和参数调优策略，这对于低光照或对比度差异大的医学图像尤为关键。同时，线性、非线性和分段函数对比度调整的方法被详尽图解。 3. 噪声模型与滤波技术： 图像获取过程中不可避免会引入噪声。本书系统分类了常见噪声类型（高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声等），并针对性地提供了解决方案。空间域滤波部分，不仅涵盖了均值、中值、高斯滤波，还深入讲解了双边滤波（Bilateral Filter）和非局部均值滤波（Non-Local Means, NLM）在保留边缘细节方面的精妙之处，并提供了性能对比实验。 4. 频域分析与滤波： 从傅里叶变换（DFT）的角度重新审视图像，是理解滤波器的核心。本章详细阐述了二维离散傅里叶变换（2D-DFT）的计算、性质及其在图像处理中的应用。重点介绍了理想滤波器、巴特沃斯滤波器和高斯滤波器在频域中的设计与实现，并讨论了如何利用快速傅里叶变换（FFT）进行高效的频域操作。 第二部分：图像的结构分析与特征提取 预处理完成后，接下来的任务是从图像中提取有意义的信息，即特征。本部分是实现图像理解的关键。 1. 图像微分与边缘检测： 边缘是图像信息量的主要载体。本书全面覆盖了经典的一阶微分算子（Sobel, Prewitt, Roberts）和二阶微分算子（Laplacian）。核心部分投入大量篇幅解析了Canny边缘检测算法的五个步骤（高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值处理、边缘连接）的数学原理和参数敏感性分析，并提供了优化实现。 2. 图像形态学处理： 基于集合论的形态学操作，是处理图像中物体形状和结构信息的强大工具。详细讲解了膨胀、腐蚀、开运算、闭运算的原理，并展示了如何利用这些基本操作实现击中与未中（Hit-or-Miss Transform）、孔洞填充（Hole Filling）以及骨架提取（Skeletonization）等高级应用。 3. 图像分割技术： 分割是将图像划分为有意义区域的过程。本书侧重于基于阈值的方法（如Otsu’s法和多峰阈值法），同时详细阐述了区域生长法、分水岭算法（Watershed）的机制与过度分割问题的解决策略。对于更复杂的场景，引入了Graph Cut（图割）作为半自动分割的高级工具。 4. 经典特征点与描述子： 现代计算机视觉严重依赖鲁棒的特征描述符。本章不遗余力地讲解了Harris角点检测的原理，并深入对比了SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）和ORB等特征提取算法的底层数学模型、计算复杂度以及在不同尺度和光照条件下的性能差异。 第三部分：图像变换、重建与高级应用 本部分将理论提升到应用层面，介绍如何通过变换进行图像的几何校正、如何从退化中恢复原始信息，并展望了现代深度学习在图像领域的应用基础。 1. 几何变换与图像配准： 介绍了图像的平移、旋转、缩放、剪切等仿射变换和透视变换（投影变换）。重点讲解了如何通过RANSAC（随机采样一致性）算法来鲁棒地估计变换矩阵，以及在遥感或多模态医学图像配准（Registration）中的实际应用流程。 2. 图像去模糊与恢复： 图像退化模型（如运动模糊、散焦模糊）的建立是恢复的第一步。本书详细介绍了维纳滤波（Wiener Filter）和Lucy-Richardson迭代算法在盲解卷积（Blind Deconvolution）中的应用，并探讨了如何利用正则化方法抑制噪声对恢复过程的干扰。 3. 图像压缩编码： 探讨了图像数据高效存储的原理。详细解析了离散余弦变换（DCT）在JPEG压缩标准中的核心作用，并对比了无损压缩（如PNG）与有损压缩的优劣和适用场景。 4. 深度学习基础概述（面向实践者）： 鉴于现代图像处理的发展趋势，本书最后提供了一个面向实践的引子。简要介绍卷积神经网络（CNN）的结构（如LeNet, VGG），以及如何利用预训练模型进行迁移学习，快速实现图像分类、目标检测等任务的入门级实践。重点在于理解如何将传统算法的输出作为深度学习模型的输入，实现混合系统。 读者对象与本书特色 本书面向有一定微积分、线性代数基础的工程技术人员、计算机视觉初学者、研究生以及希望将图像处理知识应用于实际项目的软件开发者。 本书特色： 代码驱动： 全书所有核心算法均提供基于主流库（如OpenCV、NumPy）的可执行代码示例，读者可直接运行和修改。 数学直观化： 复杂的数学公式通过大量的流程图和几何示意图进行直观解释，避免晦涩难懂的理论推导。 性能考量： 讨论了不同算法在计算复杂度、内存占用和实时性方面的权衡，指导读者选择最优方案。 通过系统学习《图解数字图像处理实践指南》，读者将不仅掌握图像处理的“是什么”，更能深入理解“如何做”，并具备独立设计和优化图像处理流水线的能力。

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我是一个偏爱实战操作的工程师，对于过于理论化的书籍常常望而却步，总觉得那些枯燥的公式和抽象的定义让人难以快速转化为生产力。这本书的奇妙之处就在于，它找到了一个绝佳的平衡点。它没有完全抛弃理论基础，但它处理理论的方式非常“务实”。举个例子，它解释“噪声模型”时，没有止步于高斯和瑞利分布的概率密度函数，而是紧接着就展示了不同噪声类型对实际照片（比如夜景抓拍）的直观影响对比图。这种“是什么——为什么——看起来像什么”的结构，极大地满足了我对效率的需求。另外，书中对某些特定操作的“性能考量”也有所涉及，比如在讨论滤波器的计算复杂度时，会提及在嵌入式系统上进行实时处理时应优先考虑的替代方案。这种对工程实现的关照，是很多学术导向的词典所欠缺的。我甚至在编写代码遇到瓶颈时，翻阅此书，找到了优化思路的灵感。这本书不是高高在上的理论殿堂，而是一个随时待命的、装备精良的工具箱，让我对那些曾经感到棘手的技术难点，有了一种“手中有粮，心中不慌”的踏实感。

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坦白说，当我翻开这本书时，我原本的期待值并不高，毕竟市面上充斥着大量挂羊头卖狗肉的“工具书”。然而，这本书却以一种近乎苛刻的严谨性颠覆了我的看法。它的深度和广度令人印象深刻，绝非仅仅停留在表面概念的罗列。我尤其欣赏作者在收录词条时所展现出的那种“百科全书式”的全面性。它不仅仅涵盖了传统数字图像处理中必然会涉及的核心术语，更巧妙地将一些前沿领域，比如深度学习在图像识别中的基础术语，也纳入了进来，这极大地拓宽了阅读的边界。例如，其中对“卷积核”的定义，不仅给出了数学上的精确表述，还穿插了对其在不同应用场景下（如边缘检测与纹理分析）的实际作用的细致剖析。这种多维度的解释，对于那些希望将理论应用于实践的专业人士来说，无疑是极大的助力。更令人称道的是，它对历史脉络的梳理也做得非常到位。在介绍某些经典算法时，会简要提及该算法的诞生背景及其在技术发展史上的地位，这使得阅读过程不再是孤立知识点的堆砌，而更像是一场对图像科学发展历程的探索。这本书的价值，在于它不仅仅是查阅手册，更是一部可以引导思考的学术引导者。

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这本新近入手的好书，着实让我眼前一亮，尽管我原本对这类技术性较强的书籍抱持着一丝保留态度。首先，必须赞扬的是其排版设计，简直是视觉享受。色彩的运用恰到好处，既不会显得过于花哨分散注意力，又能精准地突出重点信息。每一页的布局都经过深思熟虑，留白的处理非常专业，让人在阅读复杂概念时，眼睛得到了充分的休息，极大地提升了阅读的舒适度。我特别喜欢它在概念解释旁配上的那些极具象征意义的小插图，它们用最简洁的线条勾勒出了抽象原理的核心，比如那个关于傅里叶变换的图示，简直是化繁为简的典范。对于初学者而言，这种直观的引导至关重要，它避免了陷入纯文本描述的泥潭。再者，该书在内容组织上的逻辑性也值得称道。它没有急于抛出高深的数学公式，而是循序渐进地从最基础的像素结构讲起，稳扎稳打地搭建起整个知识体系的底层框架。这种由浅入深的叙事方式，让原本感觉晦涩难懂的领域，变得平易近人起来。我花了整整一个下午来阅读其中关于色彩空间转换的那一部分，效果令人惊喜，许多过去只停留在“知道”层面的知识点，此刻竟有了醍醐灌顶之感。整体而言，这是一本从外到内都散发着专业与匠心精神的佳作，绝对是案头必备的参考资料。

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说实话，我是一个对书籍的“版本感”和“时代感”非常敏感的读者。很多技术词典一旦出版，很快就会因为技术迭代而显得过时。然而，这本《图解数字图像词典》在内容的新鲜度上做得非常出色，它成功地跨越了传统和现代技术之间的鸿沟。它不仅详细收录了如拉普拉斯算子、阈值分割等经典算法，对于近年来图像处理领域炙手可热的新概念，如生成对抗网络（GANs）中的特定术语、或者与计算机视觉流水线紧密相关的现代度量标准，也给出了清晰且与时俱进的解释。我尤其欣赏它在讨论图像压缩标准（如JPEG 2000或WebP）时，不仅解释了其工作原理，还附带了对不同标准在特定应用场景下的优劣分析，这体现了编者对行业前沿动态的持续关注。这种与时俱进的编辑策略，让这本书的价值得以长久保持。它不是一本静态的参考书，而更像是一个活的知识库，不断吸收着领域内的新成果，使得读者在查阅时，能够确保自己获取的是当前最有效、最主流的知识体系。这种前瞻性，是其区别于市面上许多同类书籍的关键所在。

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从文学鉴赏的角度来评价一本技术书籍，听起来或许有些奇怪，但我必须指出，这本书在“可读性”和“心智模型构建”方面，达到了一个极高的水准。阅读体验上，它摆脱了传统技术书籍那种僵硬、教条式的语言风格，转而采用了一种更具引导性和启发性的叙事口吻。很多复杂的定义，不是用一连串冰冷的术语堆砌而成，而是通过类比、比喻，甚至偶尔穿插一些富有哲理性的思考，来帮助读者理解其背后的本质。例如，对“图像熵”的解释，它没有直接抛出公式，而是将其类比为一个信息混乱度的度量，就像描述一个房间的整洁程度一样，这种类比瞬间就将抽象的数学概念拉入了读者的日常经验世界。这种处理方式极大地降低了读者的心理抗拒感，让学习过程变得愉悦而非煎熬。它不仅仅是在告诉你“是什么”，更是在潜移默化中帮你建立起一套完整的图像处理思维框架。一本好的工具书，能让你快速找到答案；而一本卓越的指导书，能让你理解原理，并启发你提出更好的问题。毫无疑问，这本书属于后者，它塑造了我对数字图像处理学科更深层次的理解和敬畏。

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