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出版者:电子科技大学出版社

作者:希望图书创作室 编

出品人:

页数:517

译者:

出版时间:2006-11

价格:25.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787811142679

丛书系列:

图书标签:

• 图形图像处理
• 图像处理
• 图形学
• 实用教程
• 计算机视觉
• 数字图像处理
• 图像分析
• 算法
• 编程
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《数字图像处理：原理与实践》 核心内容概览： 本书旨在为读者提供一套扎实且实用的数字图像处理基础知识体系，涵盖了从图像的本质、表示方式到各类核心处理技术的原理、算法实现以及实际应用。内容设计紧密结合理论与实践，力求使读者在理解数字图像处理的深层奥秘的同时，也能掌握将其应用于解决实际问题的能力。 章节细分与深度解析： 第一章：数字图像基础 数字图像的本质： 深入剖析数字图像的定义，阐述其如何将连续的物理世界信息转化为离散的数字信号。讲解像素的概念、空间分辨率和灰度分辨率对图像质量的影响。 图像表示与模型： 详细介绍不同类型的图像模型，包括二值图像、灰度图像、彩色图像（RGB、CMYK、HSV等颜色空间）。深入讲解彩色图像的表示原理、颜色混合与转换，以及不同颜色空间在图像处理中的适用性。 图像文件格式： 探讨常见的图像文件格式（如BMP, JPEG, PNG, TIFF等）的内部结构、数据压缩原理（有损与无损）以及它们在实际应用中的优劣势。 图像的获取与数字化： 介绍图像采集的硬件基础（如CCD、CMOS传感器）和软件流程，解释采样和量化过程，以及它们如何影响图像的精度和质量。 第二章：图像增强 点处理技术： 详述灰度变换的各种方法，包括线性变换、对数变换、幂次变换（伽马变换）等，分析它们在改善图像对比度、亮度以及视觉效果方面的作用。讲解直方图均衡化及其改进算法，如何自动拉伸图像的灰度分布。 空间域滤波： 深入讲解空间域滤波器的原理与设计。涵盖邻域平均滤波、中值滤波等平滑（降噪）滤波器，分析它们在去除噪声方面的效果及可能造成的细节模糊。重点介绍锐化滤波器（如Sobel、Prewitt、Laplacian算子），解释它们如何增强图像边缘和细节。 频率域增强： 介绍傅里叶变换在图像处理中的应用。讲解图像的频率域表示，低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波的原理，以及它们在图像平滑、锐化和去除周期性噪声方面的作用。 第三章：图像复原 噪声模型与去噪： 详细分析常见的图像噪声类型，如高斯噪声、椒盐噪声、周期噪声等。介绍不同噪声的统计特性和数学模型。 逆滤波与维纳滤波： 讲解图像退化模型，介绍逆滤波在理想情况下的去模糊应用，并深入分析其对噪声的敏感性。重点讲解维纳滤波，阐述其如何结合噪声统计特性和退化模型，在噪声存在的情况下实现最优的图像复原。 约束最小二乘滤波： 介绍另一种重要的复原方法，分析其如何通过约束条件来平衡复原效果和噪声抑制。 第四章：彩色图像处理 彩色模型与转换： 详细讲解RGB、CMY、HSI、YUV等常用彩色模型，以及它们之间的转换原理。分析不同颜色空间在图像显示、处理和分析中的特点。 彩色图像增强： 探讨针对彩色图像的增强技术，如何独立或联合处理不同颜色通道，实现色彩平衡、对比度增强和细节锐化。 彩色图像分割： 介绍基于颜色特征的图像分割技术，如何利用颜色阈值、颜色聚类等方法将彩色图像划分为不同的区域。 第五章：图像分割 阈值分割： 详细讲解全局阈值分割和局部阈值分割（如Otsu法）的原理与应用。 区域分割： 介绍基于区域生长、区域分裂与合并等方法，如何根据像素的相似性将图像划分为具有连续特性的区域。 边缘检测： 深入解析边缘检测算子（如Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian, Canny等），阐述其原理、优缺点及多尺度边缘检测的概念。 Watershed变换： 讲解Watershed变换在图像分割中的应用，分析其如何将图像视为地形图，通过“流域”的概念进行分割。 第六章：形态学处理 基本形态学操作： 详细介绍二值图像的腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本操作，阐述它们在去除噪声、连接或分离对象、填补空洞等方面的作用。 灰度形态学： 将形态学操作扩展到灰度图像，介绍灰度腐蚀、灰度膨胀、灰度开运算、灰度闭运算以及灰度顶帽、灰度底帽变换，分析它们在纹理分析、细节提取等方面的应用。 形态学算法： 介绍基于形态学的骨架提取、边界提取、连通分量标记等高级应用。 第七章：图像压缩 压缩基础： 讲解数据压缩的基本概念，包括冗余度（编码冗余、空间冗余、视觉冗余）和压缩比。 无损压缩： 介绍行程长度编码（RLE）、哈夫曼编码、LZW编码等无损压缩技术。 有损压缩： 重点讲解基于变换域的有损压缩方法，如离散余弦变换（DCT）在JPEG标准中的应用。分析量化、熵编码等关键步骤。 第八章：图像表示与描述 边界描述： 介绍链码、多边形逼近等边界特征描述方法。 区域描述： 讲解面积、周长、紧密度、形状因子、矩不变量等区域特征描述方法。 特征提取与选择： 探讨如何从图像中提取有意义的特征，并进行特征选择以减少维度并提高分类性能。 第九章：模式识别与图像分析 分类器基础： 介绍常见的模式分类器，如K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、决策树等。 聚类分析： 讲解K-means等聚类算法在图像数据分组和特征提取中的应用。 机器学习在图像分析中的应用： 介绍深度学习（如卷积神经网络CNN）在图像识别、目标检测、图像分割等领域的最新进展和应用。 实践

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图像变换是图像处理领域不可或缺的一环，而《图形图像处理实用基础教程》在这方面的阐述，让我对图像的几何形变有了更深的认识。书中详细介绍了仿射变换（affine transformation）和透视变换（perspective transformation）等重要的几何变换。我对仿射变换理解尤为深刻，它能够保持平行线，例如平移、旋转、缩放和错切。书中通过大量的二维和三维空间的图示，清晰地展示了这些变换是如何改变图像的形状和位置的。而透视变换则更加复杂，它能够模拟相机视角的变化，将三维场景投影到二维平面上，这对于3D建模和图像校正等应用至关重要。我甚至尝试了书中提供的代码示例，通过手动调整变换矩阵，来对图像进行各种有趣的形变，这个过程让我深刻体会到了数学在图像处理中的强大力量。

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边缘检测一直是计算机视觉领域的一个核心问题，也是我一直想要深入了解的知识点。《图形图像处理实用基础教程》在这方面的内容可以说给了我很大的启发。书中不仅介绍了Canny、Sobel、Laplacian等经典的边缘检测算子，还对它们的原理和适用场景进行了详细的分析。我尤其对Canny边缘检测算法的步骤印象深刻：高斯平滑、计算梯度、非极大值抑制、滞后阈值处理。这个多阶段的处理流程，充分体现了算法设计的精妙之处。通过书中的图示，我能够清晰地看到每一步对最终边缘检测结果的影响。作者还深入浅出地讲解了梯度在图像中的意义，以及如何通过检测梯度的幅度和方向来定位图像的边缘。这对于理解图像的结构和轮廓至关重要。通过学习这部分内容，我开始尝试将这些边缘检测技术应用到我的项目中，比如在图像识别任务中，提取物体的轮廓信息，从而提高识别的准确性。

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我一直对图像的压缩和编码技术感到非常好奇，尤其是JPEG和PNG这两种在日常生活中随处可见的格式。在《图形图像处理实用基础教程》这本书中，我终于找到了深入了解它们的途径。作者对这两种格式的原理进行了细致的剖析，从离散余弦变换（DCT）到哈夫曼编码，再到无损压缩的熵编码原理，层层递进，由浅入深。我印象特别深刻的是关于JPEG压缩的讲解，它如何通过牺牲人眼不敏感的视觉信息来实现高压缩比，以及不同压缩质量设置对图像细节的影响。书中还提供了大量的对比示例，直观地展示了不同压缩算法在文件大小和图像质量上的权衡。对于PNG格式，书中则重点介绍了其支持透明度（Alpha通道）的特性，以及无损压缩的优势，这对于需要制作网页元素或带有透明背景的图标的开发者来说，无疑是极为宝贵的知识。我甚至开始尝试运用书中的一些技巧，比如在处理照片时，根据内容选择合适的压缩级别，从而在保证视觉效果的同时，优化了文件大小，这在网络传输和存储方面带来了显著的好处。

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形态学处理是我在阅读《图形图像处理实用基础教程》时，觉得最具“魔力”的部分。之前我对这些操作的理解，仅仅停留在“膨胀”和“腐蚀”这两个简单的词汇上，但这本书让我看到了它们背后强大的逻辑和广泛的应用。书中对腐蚀（erosion）和膨胀（dilation）这两个基本操作进行了详尽的解释，并用生动的图像模拟了它们在不同结构元素（structuring element）作用下的效果。我尤其对腐蚀操作如何“移除”目标物体边界附近的像素，从而实现“缩小”或“去除小噪点”的功能印象深刻。而膨胀操作则恰恰相反，能够“添加”像素，用于“连接”断裂的区域或“增大”目标物体。更让我惊叹的是，书中还介绍了开运算（opening）和闭运算（closing）这两个组合操作，它们分别结合了腐蚀和膨胀，能够更有效地去除图像中的小噪声，或者填充图像中的小空洞，而不会显著改变物体的大小。

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图像增强是提高图像视觉质量和信息可辨识度的关键技术，《图形图像处理实用基础教程》在这方面的内容，让我学会了如何“优化”图像。书中详细介绍了多种常用的图像增强技术，如亮度调整、对比度增强、锐化和模糊等。我尤其对直方图均衡化（histogram equalization）印象深刻。它通过重新分配图像的灰度值，使得图像的灰度直方图更加均匀，从而增强了图像的对比度，使得图像中的细节更加清晰可见。书中还提供了直方图均衡化前后的图像对比示例，让我能够直观地感受到这种技术的强大之处。此外，书中还介绍了拉普拉斯算子等锐化算子，能够突出图像的边缘和细节，使得图像看起来更加清晰。这些图像增强技术，在很多实际应用中都能够发挥巨大的作用，比如在医学影像诊断中，增强图像的细节能够帮助医生更准确地发现病灶。

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在图像滤波这个章节，我仿佛开启了一个全新的视角来审视图像。我一直以为图像就是简单的像素堆叠，但这本书让我明白，通过各种滤波算法，我们可以对图像进行“加工”和“增强”，甚至“修复”。书中详细介绍了各种经典的滤波算法，如高斯滤波、均值滤波、中值滤波等。每一个算法都配有清晰的数学公式和直观的图像示例，让我能够清晰地看到滤波前后图像的变化。例如，高斯滤波如何有效地去除图像中的高频噪声，使得图像更加平滑；而中值滤波则在去除椒盐噪声方面表现出色，并且能更好地保留图像的边缘信息。作者还解释了滤波器核（kernel）的概念，以及如何通过调整核的大小和权重来控制滤波的效果。我甚至动手尝试了书中提供的一些代码示例，通过修改滤波器参数，观察图像的变化，这个过程充满了探索的乐趣。这本书让我明白了，图像处理远不止是简单的“看”和“存”，更是一种“变”和“创”。

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作为一名初次接触图形图像处理的开发者，我怀揣着一丝忐忑和满腔的期待翻开了这本《图形图像处理实用基础教程》。迫不及待地想要揭开数字世界里那些斑斓色彩和奇妙形态背后的奥秘。从目录的梳理上，我能感受到作者在内容组织上的良苦用心，清晰的逻辑链条仿佛为我这名门外汉量身打造了一张导航图。开篇的章节，重点在于对基础概念的铺垫，比如像素的本质、色彩空间的理论，以及图像的存储格式等。我尤其对RGB和CMYK这两种最为常见的色彩模型留下了深刻的印象。作者并没有止步于简单的概念介绍，而是通过生动形象的比喻和图示，将抽象的理论具象化，让我这种对数学和物理概念有些畏惧的读者也能轻松理解。例如，关于色彩空间的部分，书中对不同模型在印刷和屏幕显示上的差异进行了详尽的阐述，并且结合了实际应用场景，比如在设计网页时选择何种色彩模式，在印刷海报时又需要注意哪些问题。这种将理论与实践紧密结合的讲解方式，让我觉得这不仅仅是一本书，更像是一位经验丰富的导师在循循善诱。

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图像分割是计算机视觉领域中的一个核心任务，它旨在将图像划分为具有语义意义的区域。《图形图像处理实用基础教程》在这方面的内容，为我打开了一扇新的大门。书中详细介绍了多种经典的图像分割方法，包括阈值分割、区域生长法、边缘检测分割等。我尤其对基于阈值的分割方法印象深刻，它通过设定一个或多个灰度阈值，将图像中的像素分配到不同的类别中。书中还详细讲解了Otsu方法等自动阈值选择的算法，这使得在不知道具体阈值的情况下也能进行有效的分割。此外，区域生长法也让我感到非常新奇，它从一个种子点开始，逐步将相邻的、具有相似属性的像素合并到同一个区域，直至无法继续生长。这种“由点及面”的思路，在很多场景下都非常实用。

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色彩空间转换在图形图像处理中扮演着至关重要的角色，它直接影响到我们对图像颜色的感知和处理方式。《图形图像处理实用基础教程》对这一主题的讲解，让我受益匪浅。书中详细介绍了除了我们熟知的RGB模型之外，还有HSV（Hue, Saturation, Value）和HSL（Hue, Saturation, Lightness）等模型。我尤其对HSV模型印象深刻，它将色彩的三个重要属性——色调（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）——进行了分离，这使得我们能够更直观地对颜色进行控制和调整。例如，在进行图像的色彩增强时，我们可以单独调整饱和度，而不会影响图像的整体亮度。书中还通过生动的图示，清晰地展示了RGB模型和HSV模型之间的相互转换过程，让我能够理解它们是如何相互联系的。

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特征提取是计算机视觉和图像分析的基础，《图形图像处理实用基础教程》在这方面的内容，让我看到了如何从原始图像中“提炼”出有用的信息。书中深入浅出地介绍了SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、SURF（Speeded Up Robust Features）等经典的局部特征描述符。我尤其对SIFT算法的原理感到着迷，它如何通过检测图像的极值点，并在不同的尺度空间下分析这些点，从而提取出对尺度、旋转和光照变化都具有鲁棒性的关键点。书中还详细阐述了如何为这些关键点计算描述符，用以表征其周围的图像区域。这部分内容为我理解后续的物体识别和图像匹配奠定了坚实的基础。通过学习这些特征提取算法，我开始思考如何利用这些“标记”来区分不同的图像内容，或者在海量图像中找到相似的图像。

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