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出版者:电子工业出版社

作者:陈明

出品人:

页数:212

译者:

出版时间:2003-6-1

价格:18.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787505386655

丛书系列:

图书标签:

• 多媒体技术
• 多媒体
• 图像处理
• 视频处理
• 音频处理
• 计算机图形学
• 数字媒体
• 交互设计
• 通信技术
• 信息技术

好的，这是一份关于一本名为《数字图像处理基础与应用》的图书简介： --- 《数字图像处理基础与应用》图书简介 内容概述 《数字图像处理基础与应用》是一部系统而深入探讨数字图像处理核心理论、关键算法及其在现代工程实践中应用的专业参考书。本书旨在为图像处理、计算机视觉、模式识别、遥感科学以及医学影像分析等领域的专业人士和高年级本科生、研究生提供一套完整、实用的知识体系。 本书的结构设计旨在平衡理论的严谨性与实践的可操作性。我们首先从数字图像的数学基础和采样理论入手，奠定坚实的理论基石；随后，章节内容依次展开至图像增强、图像恢复、图像分割、特征提取以及图像重建等核心模块。全书紧密结合最新的研究进展，特别是深度学习在图像处理中的应用趋势，力求在传统算法介绍的同时，引入现代高效工具的视角。 核心章节详解 第一部分：图像基础与表示 本部分是理解后续所有处理流程的先决条件。 第一章：数字图像的数学基础与采样 本章详细介绍了人眼视觉系统的工作原理，数字图像的形成过程，包括连续到离散的采样与量化。我们深入探讨了图像在频域的表示，傅里叶变换在图像分析中的基础作用，以及各种小波变换理论，为理解滤波和压缩技术打下基础。重点分析了采样率对图像质量的影响，以及引入抗混叠滤波器的必要性。 第二章：图像预处理与增强 图像的质量往往受到采集环境的制约。本章聚焦于如何通过预处理手段改善图像的视觉质量和后续处理的准确性。内容涵盖了空间域和频域的增强技术。空间域方面，我们细致讲解了点运算（如灰度拉伸、阈值化）、直方图处理（包括均衡化和规定化）的数学原理及实现细节。频域方面，则着重分析了理想、巴特沃斯和高斯低通/高通滤波器的设计，并讨论了非线性滤波器（如中值滤波、形态学滤波）在去除噪声方面的优势。 第二部分：图像的恢复与分析 本部分转向处理图像质量的“退化”问题，并引入对图像内容进行量化分析的方法。 第三章：图像恢复技术 图像退化模型是本章的核心。我们详细阐述了线性、时不变系统（LSI）模型在描述模糊和噪声引入过程中的应用。重点讲解了反卷积技术，包括维纳滤波器的推导和应用，该滤波器在噪声和模糊同时存在时的性能优势。对于盲解卷积问题，本章也提供了几种前沿的估计方法。 第四章：图像分割——结构化分析的起点 分割是将图像分解为具有意义的区域或对象的关键步骤。本章系统地介绍了各种分割方法。包括基于阈值的技术（如大津法Otsu）、基于区域的技术（如区域生长、合并与分裂）以及基于边缘的技术（如Canny算子、Sobel算子）。此外，本章特别开辟章节讨论了现代的活动轮廓模型（如Snake模型）和图割理论在复杂目标分割中的应用。 第五章：图像特征提取与描述 识别物体的前提是准确描述其特征。本章涵盖了从低级特征到高级特征的提取方法。低级特征包括边缘、角点（如Harris角点检测器）、纹理特征（如LBP局部二值模式）的计算方法。描述子方面，我们详细讲解了傅里叶描述符、形状上下文（SC）以及方向梯度直方图（HOG）在物体识别中的应用。 第三部分：变换、压缩与重建 本部分关注图像数据的数学表示转换、效率优化以及从不完整数据中恢复完整信息的技术。 第六章：形态学图像处理 形态学操作是处理二值和灰度图像中形状和结构信息的强大工具。本章深入解释了集合论基础上的膨胀、腐蚀、开运算和闭运算的定义，并展示了它们在去噪、细化骨架提取以及尺寸重构中的实际应用。 第七章：图像变换与压缩标准 本章探讨了如何将图像数据从空间域转换到更具压缩效率的域。重点讲解了离散余弦变换（DCT）在JPEG标准中的核心作用，以及小波变换在JPEG2000中的优势，如多分辨率分析能力。压缩部分详述了有损压缩（如量化、熵编码）和无损压缩（如行程长度编码、Huffman编码）的原理和性能比较。 第八章：三维重建与立体视觉基础 随着三维应用的需求增加，本章引入了从二维图像序列恢复三维信息的技术。内容包括相机标定、立体匹配的基本原理（如视差图的计算）、极线几何约束的应用，以及使用结构光和飞行时间（ToF）传感器获取深度信息的概述。 第四部分：深度学习在图像处理中的集成 本部分紧跟技术前沿，探讨了如何利用现代深度学习框架加速和优化传统图像处理任务。 第九章：卷积神经网络（CNN）在图像任务中的应用 本章不再将CNN视为一个黑箱，而是深入剖析了其核心结构——卷积层、池化层、激活函数的设计原则。重点讲解了经典网络结构（如LeNet, VGG, ResNet）如何被应用于图像分类、语义分割（如U-Net结构）和超分辨率重建任务中。我们强调了损失函数设计和数据增强策略对模型性能的关键影响。 第十章：生成模型与高级应用 针对图像合成和编辑需求，本章介绍了生成对抗网络（GANs）的基本框架，以及变分自编码器（VAEs）在学习潜在空间表示方面的能力。实际应用案例包括图像修复（Inpainting）、风格迁移以及基于学习的图像去噪器的设计思路。 本书特色 1. 理论与实践并重： 每部分理论讲解后，都配有详细的算法流程图和伪代码，便于读者理解和实现。 2. 覆盖广度与深度兼顾： 从经典的傅里叶分析到前沿的深度学习模型，本书提供了一个全面的知识地图。 3. 注重工程实现： 书中探讨了许多算法在实际计算资源限制下的优化方法，并提供了大量的实例分析，这些实例的数学推导清晰，有助于读者掌握其背后的物理意义。 4. 清晰的结构逻辑： 内容按照“采集与表示 -> 增强与恢复 -> 分析与分割 -> 变换与优化 -> 现代方法集成”的逻辑顺序组织，确保学习路径的连贯性。 《数字图像处理基础与应用》是希望在图像技术领域建立深厚功底的研究人员、工程师和学生不可或缺的工具书。掌握本书内容，将使读者有能力设计、分析和实现从基础图像增强到复杂场景理解的各类系统。 ---

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