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出版者:高等教育出版社

作者:陈少清/国别：

出品人:

页数:175

译者:

出版时间:2006-6

价格:13.80元

装帧:简裝本

isbn号码:9787040196320

丛书系列:

图书标签:

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《数字图像处理与计算几何基础》 作者：[此处可填写真实的作者姓名] 出版社：[此处可填写真实的出版社名称] ISBN：[此处可填写真实的ISBN号] --- 内容提要 本书深入探讨了数字图像处理领域的核心算法与计算几何学的基本原理，旨在为计算机科学、电子工程、模式识别及相关交叉学科的专业人士和高年级本科生提供一套严谨而实用的理论框架与实践指导。全书结构清晰，理论与应用并重，详细阐述了从基础的像素操作到复杂的形态学分析，再到几何变换与特征提取的全过程。 本书的重点在于构建坚实的数学基础，并将其转化为高效的计算机实现。我们不侧重于软件工具的使用教程，而是聚焦于算法的内在逻辑、数学推导及其在实际工程问题中的应用潜力。 第一部分：数字图像基础与预处理 本部分奠定了数字图像处理的理论基石，详细解析了图像的数字化过程、表示方法以及基本的空间域和频率域操作。 第一章：图像的数字化与表示 本章首先回顾了连续信号到离散信号的采样与量化理论，详细阐述了数字图像的形成过程，包括空间分辨率和灰度级的选择对图像质量的影响。重点讨论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、HSV、CMY色彩空间转换及其物理意义）。此外，还引入了图像直方图的概念，分析其在图像对比度和均衡化中的作用，并推导了直方图均衡化的数学公式及其实现步骤。 第二章：空间域滤波技术 本章是图像增强的基础。详细分析了线性滤波（如均值滤波、高斯滤波）和非线性滤波（如中值滤波、极值滤波）的原理。深入剖析了卷积核（Mask）的设计哲学，解释了如何通过卷积运算实现平滑、锐化等基本功能。重点讨论了图像锐化中的拉普拉斯算子和梯度算子的性能差异，以及二阶导数滤波在边缘检测中的敏感性问题。 第三章：图像的频域分析与滤波 本章将视角从空间域转向频率域。系统介绍了傅里叶变换（DFT）在图像分析中的应用，包括其二维形式的推导、性质及在计算机中的快速实现（FFT）。详细讲解了如何利用频率域滤波器实现图像去噪和图像增强，包括理想低通/高通滤波器、巴特沃斯滤波器和高斯滤波器的频域实现及其在混叠效应和振铃效应上的表现对比。 第四章：图像复原基础 图像复原旨在消除或减轻图像在采集、传输过程中引入的退化。本章专注于退化模型的建立，特别是卷积模型。深入分析了线性、空间变退化和噪声模型。核心内容在于逆滤波（Wiener Filter）的理论推导，重点阐述了维纳滤波器如何在噪声和退化估计不完全的情况下实现最优的最小均方误差（MMSE）复原。 第二部分：图像分割、形态学与特征提取 本部分聚焦于如何从图像中提取有意义的信息，是计算机视觉和模式识别的关键环节。 第五章：图像分割方法 图像分割是识别图像中对象的基础。本章全面覆盖了基于阈值的分割技术，包括全局阈值（Otsu法）和局部（自适应）阈值方法的数学原理。随后，详细介绍了基于区域的分割技术，如区域生长法和分水岭算法的数学建模与局限性分析。此外，还深入探讨了边缘检测的高级技术，如Canny边缘检测算法的优化步骤及其在不同噪声环境下的鲁棒性分析。 第六章：图像形态学处理 形态学处理是基于图像中对象形状和结构的数学形态分析。本章从集合论的角度出发，严格定义了膨胀、腐蚀、开运算和闭运算。重点讨论了形态学滤波在消除噪声、连接断裂的结构和提取边界轮廓中的应用。随后，深入讲解了更复杂的形态学算法，如击中与未中变换（Hit-or-Miss Transform）及其在模板匹配中的应用。 第七章：图像变换与特征描述 本章探讨如何用数学语言描述图像内容。介绍了霍夫变换（Hough Transform）在线检测直线和圆的数学原理，以及其在复杂场景中的局限性。着重分析了描述物体形状的关键不变量，如傅里叶描述子和Hu矩。在纹理分析方面，详细阐述了灰度共生矩阵（GLCM）的构建及其在纹理特征量化中的应用，包括对比度、能量、同质性等统计量。 第三部分：计算几何基础与应用 本部分脱离了传统的像素域处理，转而关注几何对象的精确描述、操作与分析，为三维重建、机器人路径规划提供必要的数学工具。 第八章：平面几何基础与数据结构 本章侧重于二维空间中的几何表示。详细介绍了点、线、多边形的基本运算，包括向量叉积、点积在线性关系判断中的应用。重点讨论了平面扫描线算法和扫描圆算法的基本流程，以及如何利用Doubly Connected Edge List (DCEL) 或 Winged-Edge 结构高效地存储和操作拓扑关系。 第九章：凸包与区域划分 本章的核心是凸包的计算。详细比较了 Graham 扫描法、Jarvis 步进法（Gift Wrapping）和 QuickHull 算法的计算复杂度和几何直觉，并提供渐进时间复杂度分析。此外，本章还涉及平面图的对偶性，以及如何应用扫描线算法解决线段相交和平面网格划分等经典计算几何问题。 第十章：几何变换与空间表示 本章侧重于如何在计算机中表示和操作几何对象。深入讲解了齐次坐标系的概念及其在二维和三维变换中的作用，推导了平移、旋转和缩放的组合矩阵。讨论了如何利用这些变换矩阵实现图像或模型的坐标系转换，并探讨了投影几何的基本概念，为后续的三维图形学打下基础。 第十一章：布尔运算与空间索引 本章探讨复杂多边形的组合操作，即布尔运算（并、交、差）。详细阐述了使用布尔掩码和布尔运算算法（如Vatti算法的简化版）来处理几何重叠区域的方法。最后，介绍了空间数据结构在几何查询中的应用，如四叉树（Quadtree）和八叉树（Octree）的构建、维护及其在最近邻搜索和区域管理中的效率优势。 --- 适用对象 本书适合以下读者群： 1. 计算机科学、软件工程专业高年级本科生及研究生，作为数字图像处理、计算机视觉、计算几何课程的参考教材。 2. 从事模式识别、遥感图像分析、医学影像处理、机器人视觉等领域的工程技术人员。 3. 希望系统学习并掌握底层算法而非仅依赖工具箱函数的自学者。 本书特点 数学严谨性高： 每一个算法的引入都伴随着清晰的数学推导和复杂度分析。 理论与实践结合： 强调算法思想的理解，鼓励读者从底层实现来掌握核心技术。 内容广而不散： 覆盖了从经典图像处理到计算几何的核心模块，脉络清晰，结构完整。 侧重底层逻辑： 区别于大量依赖商业软件API的教材，本书专注于算法的“为什么”和“如何做”的内在机制。

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