The Image Processing Handbook, Sixth Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Press

作者:John C. Russ

出品人:

页数:832

译者:

出版时间:2006-12-19

价格:USD 164.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780849372544

丛书系列:

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《图像处理手册：第六版》 内容概述 《图像处理手册：第六版》是一本全面而深入的参考著作，旨在为图像处理领域的学生、研究人员和实践者提供一套严谨且易于理解的知识体系。本书涵盖了从基础理论到前沿应用的广泛主题，内容翔实，逻辑清晰，力求为读者搭建一座通往图像处理世界的坚实桥梁。 第一部分：基础理论与数学模型 本部分将带领读者系统地回顾图像处理所依赖的数学基础。从数字图像的基本概念入手，详细阐述了像素、灰度、颜色空间（如RGB、CMYK、HSV等）的定义与转换，以及图像的几何变换（如平移、旋转、缩放、仿射变换）。在此基础上，本书深入探讨了傅里叶变换及其在图像处理中的应用，包括频谱分析、滤波以及图像压缩的原理。读者将学习到如何利用傅里叶域的强大工具来分析和处理图像中的频率成分，从而实现诸如去除噪声、增强细节等目标。 卷积操作作为图像处理的核心运算，也将被细致地讲解。本书将介绍一维和二维卷积的定义、计算方法以及其在图像滤波、边缘检测等任务中的关键作用。读者将理解不同滤波器（如均值滤波器、高斯滤波器、拉普拉斯滤波器）的特性及其对图像的影响。 此外，本部分还涵盖了概率论与统计学在图像处理中的应用，例如图像的直方图分析、阈值分割的原理、以及噪声模型（如高斯噪声、椒盐噪声）的特性与估计。通过对这些基础数学工具的掌握，读者将能够为后续更复杂的图像处理算法打下坚实的基础。 第二部分：图像增强与复原 图像增强旨在改善图像的视觉质量，使其更适合人类观察或后续的分析处理。本书将详细介绍多种图像增强技术，包括空间域增强方法（如亮度、对比度调整、伽马校正、直方图均衡化）和频率域增强方法（如同态滤波）。读者将学习如何根据具体的图像问题选择合适的增强策略，以突出重要信息，减弱不必要干扰。 图像复原则致力于从含有噪声、模糊或其他失真信息的图像中恢复其原始信息。本书将系统介绍图像复原的数学模型和算法。其中，逆滤波、维纳滤波等经典复原方法将被深入剖析，并讨论它们在不同失真场景下的优缺点。此外，本书还将介绍更先进的复原技术，如盲复原（当退化函数未知时）以及基于机器学习的复原方法。读者将理解这些方法背后的原理，并学会如何应用它们来解决实际的图像复原难题。 第三部分：图像分割 图像分割是将图像划分为若干个具有特定意义的区域或对象的关键步骤，是许多高级图像处理应用（如目标识别、图像分析）的前提。本书将全面介绍各种主流的图像分割技术。 基于阈值的分割方法，包括全局阈值和自适应阈值分割，将被详细阐述，并讨论Otsu方法等经典算法。区域生长法，一种基于像素相似性的分割方法，也将被深入讲解，包括其种子点选择、生长准则和停止条件。 边缘检测是实现图像分割的重要手段之一。本书将介绍多种经典的边缘检测算子，如Sobel、Prewitt、Roberts、Canny等，并详细分析它们的原理、优缺点以及参数设置。 此外，本书还将介绍基于聚类的方法（如K-Means聚类）在图像分割中的应用。近年来在计算机视觉领域取得巨大成功的深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）在图像分割中的应用（如U-Net、Mask R-CNN等）也将被重点介绍，包括其网络结构、训练策略以及在语义分割和实例分割任务中的强大能力。 第四部分：特征提取与描述 特征提取与描述是图像识别、目标检测、图像匹配等任务的核心。本部分将详细讲解如何从图像中提取有意义的特征，并对其进行有效的描述。 尺度不变特征变换（SIFT）、加速鲁棒特征（SURF）等局部特征描述子，以其对尺度、旋转和光照变化的鲁棒性而闻名，将被深入讲解。读者将学习如何计算这些特征点及其描述向量，并理解它们在图像匹配和目标识别中的应用。 此外，本书还将介绍方向梯度直方图（HOG）特征，它在行人检测等任务中表现出色。在深度学习的浪潮下，基于卷积神经网络的特征提取方法，例如利用预训练的CNN模型提取的深层特征，也将被重点介绍。这些特征往往能够捕捉到更抽象、更具语义的信息，为下游任务提供了强大的支持。 第五部分：图像分析与计算机视觉应用 本部分将进一步拓展图像处理的应用范围，重点关注图像分析和计算机视觉领域。 目标识别与检测是计算机视觉的基石。本书将介绍多种目标识别与检测的经典方法，从传统的基于特征匹配的方法到基于深度学习的端到端检测框架（如R-CNN系列、YOLO、SSD等）。读者将了解不同方法的原理、优缺点以及适用场景。 运动分析与跟踪是图像序列处理的关键。本书将介绍光流法、卡尔曼滤波器等用于运动估计和目标跟踪的技术。 立体视觉与三维重建是让计算机“看见”三维世界的重要技术。本书将介绍相机模型、多视角几何、立体匹配等基本概念，以及如何从二维图像重建三维场景。 此外，本部分还将涉及模式识别、图像检索、人脸识别、医学图像分析等多个热门的计算机视觉应用领域，并简要介绍相关的技术和研究进展。 第六部分：图像压缩与编码 图像压缩是减少图像数据存储和传输开销的重要手段。本书将深入探讨图像压缩的原理与技术。 无损压缩方法，如Huffman编码、LZW编码等，将被详细介绍，并分析其压缩率和适用范围。 有损压缩方法，特别是基于离散余波变换（DCT）的JPEG压缩标准，将被作为重点进行讲解。读者将理解DCT的原理、量化、熵编码等关键步骤，并分析其在实现高压缩比的同时对图像质量的影响。 此外，本书还将介绍更先进的图像压缩技术，如小波变换（Wavelet Transform）在图像压缩中的应用，以及视频压缩的基本原理。 第七部分：图像处理的进阶主题与前沿发展 为了使读者能够跟上图像处理领域的快速发展，本部分将触及一些进阶主题和前沿技术。 非线性滤波方法，如中值滤波、双边滤波，将与线性滤波进行对比，并分析它们在处理椒盐噪声和保留边缘方面的优势。 形态学图像处理，包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本操作，以及它们在形状分析、物体提取等方面的应用，也将被详细阐述。 近年来，深度学习在图像处理领域取得了革命性的进展。本书将深入探讨深度学习在图像去噪、超分辨率、图像修复、风格迁移等任务中的应用，并介绍最新的网络架构和训练技巧。 此外，本部分还将对一些新兴的研究方向进行展望，例如生成对抗网络（GANs）在图像生成和编辑中的应用，以及多模态图像处理（如融合文本、声音等信息处理图像）的挑战与机遇。 总结 《图像处理手册：第六版》力求成为一本集理论性、实践性和前沿性于一体的权威参考书。通过对本书的学习，读者将能够系统地掌握图像处理的基本概念、核心算法和应用技术，并为进一步探索更广阔的图像处理和计算机视觉领域奠定坚实的基础。本书内容涵盖广泛，既有对经典理论的深入剖析，也有对最新技术的热点关注，必将成为图像处理领域从业者和研究者的宝贵财富。

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说实话，我最初拿到这本书的时候，内心是带着一丝怀疑的。毕竟“权威手册”这四个字的分量太重了，很容易成为徒有虚名的包装。但翻开目录，特别是看到它对新兴技术，比如深度学习在图像恢复中的初步集成时，我的兴趣立刻被提了起来。这本书的编排逻辑非常严谨，它遵循着从基础到高级的自然流动。你不会觉得作者是在堆砌知识点，而是感觉到每一个章节都是为了构建一个更宏大、更完整的知识体系而服务的。举个例子，它在讲解卷积神经网络（CNN）在图像分类中的应用时，并没有直接把那些复杂的网络结构抛给你，而是先花篇幅回顾了经典的特征提取方法，比如SIFT和HOG，然后自然而然地引出为什么深度学习模型能更好地捕捉高层语义信息。这种循序渐进的处理方式，让我的学习曲线变得异常平滑。它就像一个精密的机械装置，每一个齿轮都咬合得恰到好处，驱动着你对整个图像处理领域的理解不断深入。如果你想系统性地梳理自己的知识体系，这本书绝对是你书架上不可或缺的基石。

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这本书的阅读体验，与其说是在学习一门技术，不如说是在进行一场对视觉科学的深度探险。我最欣赏的是它对“为什么”的深度挖掘，而不是停留在“怎么做”的肤浅层面。很多市面上的教程会直接告诉你，使用某个滤波器可以增强边缘，但这本书会深入探讨该滤波器的频率响应特性，解释它如何在频域中实现对高频信息的侧重。这种对底层原理的尊重和细致的剖析，极大地提升了我对所学内容的掌控力。我记得有一次，我在调试一个图像去模糊的程序时遇到了收敛问题，翻阅这本书关于逆滤波和维纳滤波的章节后，我才猛然意识到，原来是我对噪声模型的假设出现了偏差。书中的案例分析极其精炼，没有冗余的文字赘述，每一个公式推导，每一种算法的流程图，都直指核心。它更像是一部工具书，而不是一本闲暇时翻阅的读物。当你遇到实际难题时，你需要的是这种直接、高效且准确的指引，而这本书提供的正是这种定海神针般的力量。

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我必须承认，这本书的门槛是存在的，它绝不是为那些只想用几行代码调用库函数的新手准备的。初次翻阅时，可能会被其中大量的数学符号和严谨的证明所震慑。然而，正是这种严谨性，保证了它经久不衰的价值。它没有试图去迎合流行的热点，而是坚守了数字图像处理这门学科的硬核标准。我特别欣赏它对图像质量评价标准的讨论，从简单的PSNR到更复杂的结构相似性指标（SSIM），作者不仅给出了计算公式，还深入讨论了它们各自的局限性和适用场景。这对于那些需要进行严格的算法性能对比和报告撰写的工程师来说，是至关重要的信息。它教会你如何去量化“好”与“坏”，而不是凭感觉判断。这本书更像是一个实验室里的标准参考手册，它要求读者投入专注和时间，但回报是极其丰厚的——你将获得一套无可指摘的专业知识体系。那些想要在学术研究或高级研发岗位上站稳脚跟的人，这本书是必修课。

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这本书给我最大的感受是一种“全局观”的建立。在很多时候，我们学习图像处理技术，就像是在玩一个拼图游戏，零散地掌握了边缘检测、色彩空间转换、滤波等模块，却不知道它们是如何有机结合起来的。而这本厚重的著作，通过其结构化的章节安排，巧妙地将这些分散的知识点串联成一条清晰的技术脉络。它不仅告诉你如何做降噪，还会告诉你为什么要选择这种降噪方法而非彼种，以及它对后续特征提取可能产生的影响。在我看来，它最大的价值在于对不同处理流程之间相互作用的探讨。比如，在进行三维重建之前，必须先完成的几何校正和标定，书中对这部分内容的论述深入且实践性强，提供的理论框架足以指导我设计一套完整的预处理流程。它不仅仅是一本介绍算法的集合，更是一部关于如何系统化构建图像处理系统的操作指南。读完之后，你会发现自己看图像问题的角度都变得更加立体和全面了，不再局限于单个函数的调用，而是上升到了对整个数据流的优化和控制层面。

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这本书简直是为那些在图像处理领域摸爬滚打多年的老兵准备的。我一直觉得，市面上很多教材要么过于浅显，只停留在概念层面，要么就是深入到数学细节后，让人望而却步。但这本书不一样，它像是一位经验丰富、沉稳可靠的导师，你知道它手里握着足够深厚的理论基础，但它在讲解时，总是能找到那个完美的平衡点。我尤其欣赏它对经典算法，比如傅里叶变换在图像去噪中的应用，处理得极其到位。它没有直接跳过中间的推导过程，而是用一种非常直观的方式，让你理解为什么某个数学操作能对图像产生特定的效果。阅读的过程中，我时不时会停下来，拿起笔在旁边演算几下，那种“原来如此”的豁然开朗感，是阅读其他同类书籍时很难体会到的。特别是关于形态学操作那几章，作者似乎深知学习者的痛点，将那些原本抽象的集合运算，通过大量的二维例子和伪代码进行佐证，使得复杂的边缘检测和物体分割问题，在脑海中清晰地勾勒出来。对于需要将理论迅速转化为实际工程应用的专业人士来说，这本书的实用性简直是无价之宝。它提供的不仅仅是知识，更是一种解决问题的思维框架。

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