二维动画制作习题与上机指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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isbn号码:9787500584407

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《数字图像处理与应用》 图书简介 本书聚焦于数字图像处理领域的前沿理论、核心算法及其在实际工程中的广泛应用，旨在为读者构建一个从基础概念到高级实践的完整知识体系。本书内容深度与广度兼备，兼顾理论的严谨性与操作的实用性，是图像处理专业学生、软件工程师以及相关领域研究人员的理想参考资料。 第一部分：图像基础与数学理论 本部分是理解整个图像处理系统的基石。首先，我们将详细阐述数字图像的本质，包括其采集、表示方式（如灰度图像、彩色模型如RGB、CMY、Lab等）、分辨率的量化与离散化过程。重点讨论了人眼视觉系统对图像感知的特性，为后续的增强处理提供生物学基础。 数学理论部分深入探讨了图像处理中不可或缺的数学工具。我们详细解析了傅里叶变换（Fourier Transform）在频域分析中的核心作用，包括一维和二维傅里叶变换的推导、性质及在图像去噪和锐化中的应用。此外，小波变换（Wavelet Transform）作为一种多分辨率分析工具，其基本原理、不同类型的基函数（如Haar、Daubechies）及其在图像压缩和特征提取中的优势也被系统阐述。矩阵代数和概率论的基础知识也被穿插讲解，以支撑后续的统计学图像分析方法。 第二部分：图像增强与复原 图像质量的提升是图像处理应用中的核心任务之一。本部分系统地介绍了空域增强技术和频域增强技术。 空域增强： 详细介绍了点操作（如灰度拉伸、阈值化、伽马校正）的原理和实现。重点讲解了基于直方图的增强方法，特别是直方图均衡化及其自适应版本（如限制对比度自适应直方图均衡化, CLAHE），并对比了它们在改善图像对比度方面的优缺点。此外，卷积操作在空域滤波中的应用被详尽阐述，包括平滑滤波器（如均值滤波、高斯滤波）用于降噪，以及锐化滤波器（如拉普拉斯算子、Sobel、Prewitt算子）用于增强边缘细节。 图像复原： 图像复原是处理退化图像的技术。本书深入分析了图像退化的数学模型，通常表现为卷积模型。针对不同类型的噪声（如高斯噪声、椒盐噪声、周期性噪声），我们介绍了对应的最优线性滤波方法，如维纳滤波（Wiener Filtering）的理论推导及其在噪声抑制与图像清晰化之间的权衡。对于运动模糊和离焦模糊等系统性退化，本书详细介绍了点扩散函数（PSF）的估计方法以及逆滤波、约束最小二乘滤波等盲复原技术。 第三部分：图像分割与特征提取 图像分割是识别图像中感兴趣对象的前提。本书全面覆盖了传统分割技术和基于区域的先进方法。 传统与阈值分割： 详述了固定阈值和全局阈值方法的局限性。重点讨论了Otsu法（最大间方差法）的推导及其在双峰灰度图像分割中的高效性。对于光照不均或复杂背景下的图像，本书详细介绍了局部阈值技术和灰度形态学阈值分割。 基于区域与边缘的分割： 区域生长（Region Growing）算法的原理、停止准则和合并策略被清晰阐述。边缘检测方面，Canny边缘检测算法的五个关键步骤（平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值连接）被详细剖析。我们还介绍了活动轮廓模型（Active Contours或Snakes）的基本思想，用于对目标边界进行平滑且连续的描述。 特征提取： 分割后的图像需要量化描述。本部分涵盖了图像的几何特征（如周长、面积、质心、紧密度）和纹理特征的提取方法。纹理分析部分，我们介绍了灰度共生矩阵（GLCM）的计算及其派生的特征参数（如对比度、能量、熵），并简要介绍了傅里叶描述子和Hu矩在形状描述中的应用。 第四部分：图像压缩与识别 图像数据的存储和传输效率至关重要，本部分着重于数据压缩标准和模式识别的入门知识。 图像压缩： 详细区分了无损压缩和有损压缩。在无损压缩方面，重点讲解了行程长度编码（RLE）和霍夫曼编码的原理与效率。在有损压缩方面，本书对国际标准JPEG的流程进行了深入剖析，包括离散余弦变换（DCT）的原理、量化表的构建以及熵编码。对于视频压缩，简要介绍了预测编码的基本概念。 模式识别基础： 本部分作为连接图像处理与人工智能的桥梁，介绍了模式识别的基本流程。着重讲解了特征向量的构建、距离度量（如欧氏距离、马氏距离）以及基于最小距离分类器的分类方法。K近邻（K-NN）算法的原理及其在简单图像分类任务中的应用被作为实例进行讲解。 第五部分：前沿技术与实践指导 本部分着眼于当前的研究热点，并提供实用的工具链指导。 形态学处理： 详细介绍了集合论基础上的图像形态学操作，包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算，以及它们在去噪、填充孔洞和提取骨架图中的应用。结构元素（Structuring Element）的设计对结果的影响被深入分析。 实践平台指导： 鉴于工业界和学术界对开源工具的依赖，本书提供了使用主流编程环境（如Python及其科学计算库OpenCV、Scikit-image）进行图像处理实践的详细指导。这包括环境配置、基本数据结构操作、以及如何实现书中所述核心算法的伪代码和基础代码框架，帮助读者快速将理论知识转化为可运行的程序。 本书结构清晰，图例丰富，旨在提供一个既能深入理解底层原理，又能熟练运用工具解决实际问题的全面教程。

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