具体描述
图像处理与视觉计算：从基础到前沿 本书旨在深入探讨数字图像的生成、处理、分析与应用，构建一个全面且系统的图像科学知识体系，覆盖从底层硬件原理到高层智能应用的全过程。 本书尤其侧重于图像数据在现代计算环境中的理论基础、算法实现及其在各个工程领域中的前沿应用，而非侧重于单一设备的使用或日常操作。 --- 第一部分：数字图像基础与数学表征（约 350 字） 本部分内容将从物理学和信息论的角度出发，奠定数字图像理解的基石。我们将详细阐述光的物理性质、人眼视觉系统的局限性与特性，以及这些因素如何影响数字成像的建模。 数字图像的数学模型是核心内容之一。内容涵盖图像的数字化过程，包括采样理论（如奈奎斯特-香农采样定理）和量化技术。我们将深入解析连续图像到离散矩阵的映射过程、像素的定义、灰度级和色彩空间的数学描述。色彩空间部分，将详尽对比和分析RGB、CMYK、YUV/YCbCr、HSV/HSL 等主流模型的数学关系、转换方法及其在不同应用场景下的适用性。此外，还会探讨图像直方图的统计学意义，以及如何利用直方图对图像的亮度、对比度和色彩分布进行量化分析。 傅里叶分析在图像处理中的作用至关重要。本书将详细介绍一维和二维傅里叶变换的原理、性质及其在图像域和频率域之间的等效关系。通过频率域的视角，读者将理解图像的周期性、纹理特征以及噪声和模糊的本质，为后续的滤波和增强打下坚实的理论基础。 --- 第二部分：图像增强与复原（约 400 字） 本部分聚焦于如何利用数学算法对图像质量进行改善，使其更适合人眼观察或后续的机器分析。 空间域增强技术：我们将系统介绍点处理操作，如灰度变换（对数、指数、幂次变换），以及对比度拉伸与均衡化的详细算法推导与实现。对于局部增强，将深入剖析空域滤波，包括均值滤波、中值滤波、高斯平滑等低通滤波器，阐述它们对图像锐化和噪声抑制的机理。针对边缘增强，将详细讲解梯度算子，如Sobel、Prewitt、Roberts算子的构建与应用，以及Laplacian 算子作为二阶导数滤波器的特性。 频率域增强技术：基于傅里叶变换的结果，我们将探讨频率域滤波。内容包括理想低通/高通滤波器、Butterworth 滤波器和高斯滤波器的构造原理、截止频率的选择对去噪和锐化的影响，以及同态滤波在同时增强亮度和对比度方面的优势。 图像复原：与增强不同，复原旨在消除成像过程中引入的已知或可估计的降质（如模糊、噪声）。本书将重点讲解点扩散函数（PSF）的建模，并深入阐述逆滤波（Inverse Filtering）的局限性，进而详细介绍维纳滤波（Wiener Filtering）的最小均方误差准则，及其在噪声和模糊估计不完全精确情况下的有效性。 --- 第三部分：图像分割与特征提取（约 450 字） 图像分割是理解图像内容、为高级分析做准备的关键步骤。本部分将涵盖传统和基于模型的方法。 图像分割的阈值化方法：我们将从理论上推导Otsu's Method（大津法）的优化目标函数，并讲解其在多峰直方图处理中的应用。此外，还将介绍迭代阈值法的流程。 基于区域和边缘的分割：内容包括区域生长法的相似性判据设定，以及分水岭算法（Watershed Algorithm）的拓扑学基础，重点在于如何通过“浸没模拟”实现图像的有效分割，并讨论其过分割问题及过分割的解决方法。对于边缘，除了基础的梯度方法，还会引入更鲁棒的Canny 边缘检测算法的完整流程，包括高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制和双阈值追踪。 图像特征提取：本书将侧重于如何从图像中提取出对语义分析有用的数学表示。特征部分将覆盖形状描述符（如傅里叶描述子、矩不变量）、纹理描述符（如灰度共生矩阵 GLCM 的构建与特征量提取），以及局部不变特征的原理。我们将详细介绍Harris 角点检测器的数学构建，并过渡到更复杂的局部描述符，如SIFT (尺度不变特征变换)和SURF (加速鲁棒特征)的底层原理、尺度空间构建和描述子生成过程，解释这些特征如何实现旋转、缩放和光照变化下的不变性。 --- 第四部分：图像配准、形态学与深度学习基础（约 300 字） 本部分涵盖图像分析中的高级技术和现代计算方法。 形态学处理：基于集合论，本书将深入解析二值图像和灰度图像的腐蚀、膨胀、开运算和闭运算的数学定义，阐述它们在噪声去除、目标连接和边界提取中的应用。在此基础上，将讲解形态学梯度、骨架提取等高级形态学算法。 图像配准（Image Registration）：配准是多源图像融合或时间序列分析的基础。内容将涵盖基于区域（Area-based）的相似性度量（如互信息 MI），以及基于特征点（Feature-based）的变换模型（如仿射变换、投影变换）的估计方法，特别是RANSAC（随机抽样一致）在鲁棒特征匹配中的应用。 计算视觉中的深度学习导论：鉴于现代图像分析的趋势，本章将提供对卷积神经网络（CNN）架构的理论概述，包括卷积层的数学运算、激活函数的作用、池化层的设计及其在层次化特征提取中的优势。重点阐述LeNet、AlexNet等经典模型在图像分类任务中的核心思想，为后续更复杂的视觉任务（如目标检测、语义分割）打下初步的计算基础。 --- 目标读者群： 本书面向对数字图像的底层原理、高级处理算法、计算机视觉理论有深入学习需求的电子工程、计算机科学、应用数学及相关专业的本科高年级学生、研究生，以及希望系统性掌握图像分析技术的专业工程师和研究人员。本书强调数学推导、算法实现逻辑和理论深度，而非设备操作手册。
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