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出版者:清华大学出版社

作者:张旭东

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2004-3-1

价格:28.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302077466

丛书系列:

图书标签:

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《数字图像处理与分析》 内容简介 本书旨在为读者构建一个全面而深入的数字图像处理与分析知识体系。本书内容涵盖了数字图像的基础理论、核心处理技术、先进的分析方法以及在实际应用中的典型案例，力求在理论深度与实践应用之间取得平衡，使读者不仅能够理解图像处理的原理，更能掌握实际操作的技巧。 第一部分：数字图像基础 图像的数字化表示： 详细阐述了数字图像的概念，包括像素、灰度级、分辨率等基本构成要素。深入分析了不同类型的图像表示方法，如二值图像、灰度图像、彩色图像（RGB、CMYK、HSV等颜色空间）的数学模型和存储方式。解释了图像的采样和量化过程，以及这些过程对图像质量的影响，探讨了奈奎斯特采样定理在图像处理中的重要性。 图像的视觉感知模型： 简要介绍人眼和大脑对视觉信息的处理机制，包括亮度感知、色彩感知、空间频率响应等。将这些生物学原理与数字图像的特性相结合，为理解图像增强和图像复原技术奠定基础。 第二部分：图像增强 点运算： 深入讲解了最基本但至关重要的点运算技术，包括灰度变换（线性变换、对数变换、幂律变换）、直方图均衡化及其在改善图像对比度、扩展图像动态范围方面的作用。详细分析了直方图匹配技术，用于将一幅图像的灰度分布转换为另一幅图像的灰度分布。 空间域滤波： 系统介绍了空间域滤波器的原理和应用。包括： 线性滤波： 卷积操作的数学原理，均值滤波（高斯滤波）用于图像平滑和去噪，以及中值滤波在去除椒盐噪声方面的优势。 非线性滤波： 详细讲解了各类非线性滤波器，如中值滤波、双边滤波、引导滤波等，分析它们在保留图像边缘和细节方面的优越性。 边缘检测： 介绍了多种经典的边缘检测算子，如Sobel、Prewitt、Roberts算子，以及更高级的Canny边缘检测算法，并分析了它们在不同噪声环境下的表现。 锐化： 讲解了拉普拉斯算子、高提升滤波等锐化方法，用于增强图像的细节和边缘，提高图像清晰度。 第三部分：图像复原 噪声的建模与估计： 分析了图像中常见的噪声类型（高斯噪声、椒盐噪声、周期噪声、散斑噪声等），并讨论了如何对噪声进行建模和估计，为后续的去噪处理提供依据。 退化模型： 详细阐述了图像退化过程的数学模型，特别是卷积退化模型，以及各种退化因素（运动模糊、失焦模糊、大气湍流等）的数学表达。 逆滤波与维纳滤波： 讲解了最直接的逆滤波方法，并分析其对噪声的敏感性。重点介绍维纳滤波（Wiener Filter）在图像复原中的作用，它通过权衡保真度和噪声抑制来达到最佳效果。 约束最小二乘滤波： 介绍利用约束条件来改善滤波效果的方法。 盲图像复原： 探讨了在不知道退化函数和噪声的情况下进行图像复原的挑战和常用算法。 第四部分：图像变换 傅里叶变换： 深入讲解了二维傅里叶变换的原理，包括其在频域分析中的作用，如频谱分析、滤波等。讨论了傅里叶变换在图像平滑、去噪、去除周期性噪声方面的应用。 离散余弦变换（DCT）： 介绍了DCT的原理和性质，以及其在图像压缩（如JPEG标准）中的核心地位。 小波变换： 详述了离散小波变换（DWT）的原理，包括多分辨率分析、尺度函数和小波函数。分析了小波变换在图像去噪、边缘检测、特征提取等方面的优势，及其在信号和图像压缩中的应用潜力。 Hadamard变换、Walsh变换： 简要介绍这些变换的数学原理和在特定应用中的特点。 第五部分：图像分割 阈值分割： 详细讲解了全局阈值和自适应阈值分割方法，包括Otsu法等，用于将图像划分为前景和背景。 区域生长法： 阐述了基于区域生长的方法，如何从种子点开始，通过相似性准则逐步扩展区域，实现图像分割。 边缘检测与连接： 结合前述的边缘检测技术，介绍如何将检测到的边缘连接成连续的边界，以实现目标分割。 分水岭变换： 详细介绍分水岭变换的原理，以及如何将其应用于图像分割，特别是分割相互连接或接触的物体。 基于区域的分割方法： 探讨了区域分裂与合并等技术。 聚类分析在图像分割中的应用： 介绍K-Means、模糊C-Means等聚类算法如何用于将具有相似特征的像素归为同一类，实现图像分割。 第六部分：图像特征提取与描述 边缘、角点和纹理特征： 讲解了各种几何和纹理特征的提取方法，如Harris角点检测、FAST角点检测、LoG算子等。 形状特征： 介绍了形状描述符，如Hu矩、傅里叶描述符、形状上下文等，用于描述物体的几何形状。 局部不变特征： 深入探讨了SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等算法，它们在尺度、旋转、光照变化下都能保持不变性，在图像匹配、目标识别中发挥重要作用。 第七部分：图像识别与分类 机器学习基础： 简要回顾机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习、分类器等。 常用分类器： 介绍支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树、朴素贝叶斯等分类算法在图像分类中的应用。 神经网络与深度学习： 详细介绍多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）的结构、工作原理及其在图像识别领域的革命性突破。重点讲解CNN的卷积层、池化层、全连接层等关键组件，以及常见的CNN架构（如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等）。 目标检测与跟踪： 介绍YOLO（You Only Look Once）、Faster R-CNN等主流目标检测算法，以及卡尔曼滤波、粒子滤波等在目标跟踪中的应用。 第八部分：形态学图像处理 二值形态学： 详细讲解了腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学操作，以及它们在去除噪声、连接断裂的物体、填充孔洞等方面的作用。 灰度形态学： 介绍了灰度图像的腐蚀、膨胀、开运算、闭运算，以及灰度形态学的梯度、顶帽变换、黑帽变换等。 形态学骨架提取： 探讨了如何提取物体的骨架表示，用于形状分析和识别。 第九部分：图像压缩基础 图像压缩的原理： 介绍冗余（统计冗余、空间冗余、视觉冗余）的概念，以及无损压缩和有损压缩的区别。 预测编码： 介绍差值脉冲编码调制（DPCM）等预测编码技术。 变换编码： 详细分析了DCT在JPEG图像压缩标准中的作用，以及量化和熵编码（霍夫曼编码、算术编码）在压缩流程中的关键步骤。 第十部分：计算机视觉应用 三维视觉： 介绍立体视觉、多视角几何、Structure from Motion（SfM）等技术。 图像检索： 探讨基于内容的图像检索（CBIR）方法，包括特征提取、索引和匹配。 图像修复： 介绍图像修复的原理和算法，用于填充图像中的缺失或损坏区域。 医学图像处理： 介绍医学图像（CT、MRI、X光）的特点和处理技术，如增强、分割、配准等。 本书内容结构清晰，逻辑严谨，配以丰富的图示和实例，有助于读者从宏观到微观，逐步掌握数字图像处理与分析的理论知识和实践技能。无论您是计算机科学、工程技术、生物医学工程，还是图形图像设计领域的学生或从业人员，本书都将为您提供宝贵的学习资源和参考。

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这本书的语言风格有一种老派学者的严谨与耐心，读起来让人感到非常踏实。它似乎没有迎合当前流行的快节奏学习模式，而是坚持用一种近乎慢工出细活的态度来阐述每一个概念。我尤其欣赏它在处理算法复杂性时的态度。它不会只抛出一个“最优解”，而是会详细对比不同编码方案（比如熵编码和统计模型编码）的优劣，计算它们在不同场景下的时间复杂度和空间占用，这种全景式的分析视角，让读者能够真正理解“权衡”在工程实践中的重要性。我以前总是在网上搜索那些速成的教程，结果学到的都是零散的知识点，而这本书提供了一个完整的知识框架，让我终于明白，为什么某些算法会作为工业标准被沿用几十年。它探讨了信息论的基础，包括香农的信源编码定理，然后非常自然地过渡到如何将这些理论应用于实际的图像数据流中去。这本书对于那些对底层原理有强烈好奇心的工程师来说，简直是打开了一扇通往“为什么”的大门，而不是仅仅停留在“怎么做”的层面。

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坦白说，我购买这本书是冲着它那个号称涵盖了“小波”技术的深度解析去的，但读完前三分之一的部分，我对它在基础理论构建上的扎实程度感到由衷的敬佩。它对傅里叶变换在信号处理中的应用做了非常细致的铺垫，那种层层递进的逻辑推导，几乎是手把手地领着读者走过最晦涩的数学推导过程。我发现作者在讲解那些频域分析的概念时，非常善于运用类比，比如将信号的分解比作“剥洋葱”，这种接地气的比喻极大地降低了初学者的入门门槛。而且，这本书的参考资料部分做得非常出色，它不像有些教材那样只列出几篇论文，而是给出了大量经典文献的简介和作者的评价，这对于那些希望深入研究某个特定技术分支的读者来说，简直是无价之宝。我尝试用书中的方法复现了几个小型的编码实验，发现书中所述的数学模型与实际运行结果高度吻合，这从侧面印证了作者理论结合实践的功底。尽管内容偏向学术研究，但它的行文风格却保持了一种令人愉悦的克制感，既不哗众取宠，也绝不敷衍了事，每一个章节的结束都像是完成了一次酣畅淋漓的智力运动。

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作为一名非专业背景的爱好者，我曾经在自学过程中遭遇过很多瓶颈，最大的障碍就是那些充斥着晦涩术语和跳跃性思维的教材。这本书的出现，极大地缓解了我的焦虑。它的编辑工作做得极为出色，每一个关键术语的第一次出现，都会伴随着一个清晰的脚注或侧边栏解释，保证了阅读的流畅性。而且，书中的例题设计得非常巧妙，它们不是那种简单的计算题，而是要求读者对特定场景下的编码效率进行评估和优化。完成这些练习后，我感觉自己对信息的“冗余”和“有效性”有了全新的、可量化的理解。我发现，这本书的价值并不仅仅在于传授知识，更在于培养读者一种严谨的、从信息论角度审视世界的能力。它让你开始质疑那些看似高效的表象，转而探究其背后的信息损失和计算代价。总体而言，这本书像一位耐心且博学的导师，引导读者从零开始，逐步建立起对复杂图像数据处理的完整认知体系，是一次非常值得的投资。

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初读这本书时，我最大的感受是它的结构安排非常具有前瞻性。它没有沉溺于介绍那些已经过时的编码标准，而是将大量的篇幅投入到了对未来趋势的探讨上。书的后半部分，它开始深入讨论一些新兴的图像表示方法和压缩策略，尽管有些概念目前还在学术研究的前沿，但作者的论述清晰、逻辑严密，让人感觉自己仿佛提前接触到了未来的技术蓝图。例如，它对基于内容的编码和语义理解在压缩中的潜在应用进行了细致的剖析，这远超出了我一本基础教材的预期。这种将经典理论与尖端研究无缝衔接的处理方式，使得这本书的生命力大大延长，它不仅是当下学习的良师益友，更是未来研究的可靠参考。我特别喜欢它在讨论这些前沿技术时，所采用的那种冷静而审慎的笔调，没有过度炒作，而是基于现有的数学工具和信息理论基础进行合理的推演，体现了作者深厚的学术素养和对技术发展的深刻洞察力。

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哇，这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，那种深邃的蓝色调配上那些抽象的几何图形，让人一下就联想到了数据的结构和转换的奥秘。我拿到书的时候，首先被它那种厚重感所吸引，感觉这不是一本简单介绍理论的小册子，而是一部真正有分量的学术著作。我本来以为这本书会枯燥乏味，毕竟涉及到“图像编码”这种听起来就很高深的领域，但翻开目录才发现，作者的编排非常巧妙。它没有一开始就堆砌复杂的数学公式，而是用非常生动的例子来引导读者进入数字图像处理的世界。比如，它在开篇就探讨了人眼对色彩和亮度的感知差异，这一点极大地激发了我的阅读兴趣，让我立刻明白为什么要进行数据压缩，以及如何才能做到“有损”却又不损失太多“美感”。这种从用户体验出发的叙事方式，让原本冰冷的编码技术变得鲜活起来。我特别喜欢其中关于早期的图像存储格式的章节，作者没有直接跳到最新的算法，而是花了大量篇幅追溯历史，这让我对整个领域的发展脉络有了清晰的认识，感觉自己像是走进了数字影像技术的发展博物馆，收获远超我的预期。这本书的排版也十分考究，图文并茂，很多示意图清晰明了，即便是复杂的算法流程，也能通过插图得到直观的理解。

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