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《数字图像处理与分析：理论、算法与实践》 图书简介 本书系统而深入地探讨了数字图像处理与分析领域的核心理论、关键算法及其在实际工程中的应用。全书内容涵盖了从基础的图像获取与表示，到复杂的高级图像理解，旨在为读者提供一个全面、扎实的知识体系，并着重培养其将理论知识转化为实际解决方案的能力。 第一部分：图像的获取、表示与预处理 第一章：数字图像基础 本章奠定了整个图像处理和分析的理论基石。首先，详细阐述了光的物理特性、人眼的视觉感知机制，以及这些因素如何影响我们对图像的数字化需求。接着，深入解析了数字图像的数学模型，包括连续域到离散域的转换（采样与量化）、数字图像的矩阵表示法、灰度级和颜色模型（如RGB、CMYK、HSI的转换与特性）。特别关注了图像的直方图，不仅讨论了其构建方法，更深入分析了直方图的统计学意义及其在图像对比度和均衡化中的核心作用。此外，还介绍了数字图像的几种基本空间域和频域表示方法，为后续的滤波和变换操作做铺垫。 第二章：图像增强与复原 图像增强的目的是改善人眼观察图像的质量，而图像复法则侧重于利用先验知识对退化图像进行数学上的逆向恢复。本章首先聚焦于空间域的增强技术，包括点处理（如灰度拉伸、伽马校正）和邻域处理（如平滑滤波、锐化滤波）。对不同类型的卷积核（如均值滤波器、高斯滤波器、拉普拉斯算子）进行了详尽的性能对比和原理剖析。随后，引入频域处理的概念，详细讲解了傅里叶变换（DFT）在图像处理中的应用，包括理想低通/高通滤波、巴特沃斯滤波器和高斯滤波器的设计与实现，并讨论了相位和幅度谱对图像信息的作用。在图像复原方面，重点剖析了图像退化模型（点扩散函数，PSF），并深入探讨了逆滤波、维纳滤波的数学推导及其在噪声抑制和模糊消除中的实际效果。 第三章：图像的几何变换与配准 本章处理图像的空间几何属性。首先讲解了基础的几何变换，包括平移、旋转、缩放、剪切，以及这些变换如何通过齐次坐标和变换矩阵实现。随后，深入研究了更复杂的仿射变换和透视变换（投影变换）的原理和参数求解方法，这对于三维场景重建和校正至关重要。最关键的部分在于图像配准技术，详细介绍了基于特征点匹配（如SIFT、SURF算法的原理）和基于互信息等灰度相关性的配准方法。最后，探讨了配准误差的评估标准及其在多源图像融合中的应用。 第二部分：图像分割与特征提取 第四章：图像分割技术 图像分割是连接图像处理与图像理解的关键步骤。本章首先介绍基于阈值的分割方法，包括Otsu最佳阈值法、迭代法等，并讨论了多波段阈值和局部阈值法的适用场景。随后，深入讲解了基于区域的分割技术，如区域生长法和区域分裂合并法，并分析了它们对噪声和边界模糊的敏感性。第三类重要方法是基于边缘的分割，重点剖析了Canny边缘检测器的五个核心步骤，以及如何利用Hough变换来检测和识别图像中的标准几何形状（直线、圆、椭圆）。此外，还详细介绍了图论方法在图像分割中的应用，如最小割/最大流算法在复杂结构分割中的优势。 第五章：形态学图像处理 形态学处理提供了一套基于集合论的工具来分析和修改图像的结构特征。本章首先定义了结构元素（Structuring Element）的概念及其重要性。随后，详细阐述了基本的形态学操作：腐蚀、膨胀、开运算和闭运算，并讨论了它们在消除噪声、连接断裂结构和填充孔洞中的作用。在此基础上，系统介绍了更高级的形态学算法，如击中与未中变换（Hit-or-Miss Transform）在目标识别中的应用、形态学骨架化（Skeletonization）在形状描述中的作用，以及梯度形态学（Morphological Gradient）在边缘增强方面的性能。 第六章：图像特征描述与表示 有效的特征描述是后续识别和分类的基础。本章首先讲解了如何从分割出的目标中提取几何特征，如周长、面积、紧致度、圆形度等矩不变量。随后，重点转向纹理特征的量化描述，深入介绍了灰度共生矩阵（GLCM）的计算及其八大统计特征（如能量、熵、对比度）在纹理分类中的应用。对于更鲁棒的特征，本章详细阐述了局部描述符，如HOG（方向梯度直方图）的计算流程和其在行人检测中的成功案例。最后，讨论了如何使用傅里叶描述子和链码来表示和匹配形状轮廓。 第三部分：高级分析与三维重建 第七章：图像变换与小波分析 本章超越了传统的二维傅里叶分析，探讨了更具局部性和多分辨率分析能力的变换。首先回顾了傅里叶变换的局限性（缺乏时域/空域定位能力）。随后，深入讲解了小波变换（Wavelet Transform）的理论基础，包括尺度函数和母小波，并详细演示了二维离散小波变换（DWT）的分解与重构过程。着重分析了小波在图像去噪（阈值去噪法）和图像压缩中的优势。此外，还将介绍短时傅里叶变换（STFT）的基本概念，以展示局部化分析的途径。 第八章：模式识别与分类基础 虽然模式识别是一个独立学科，但本章将重点放在与图像分析最紧密相关的部分。介绍基于特征向量的分类器的基本原理，包括K最近邻（KNN）算法和线性判别分析（LDA）的几何意义。详细阐述了支持向量机（SVM）在线性与非线性分类中的应用，重点解释了核技巧（Kernel Trick）如何在高维空间中实现有效划分。此外，本章也概述了人工神经网络（ANN）在图像分类中的基本结构，为深度学习的应用打下铺垫。 第九章：三维视觉基础与立体视觉 本章将视角从二维图像扩展到三维世界的重建。首先介绍了相机几何模型，包括内参矩阵和外参矩阵，以及针孔相机的成像过程。重点阐述了立体视觉（Stereo Vision）的基本原理，包括视差的计算、极线约束和本质矩阵/基础矩阵的求解过程。详细分析了块匹配算法（Block Matching）在计算视差图中的实现细节与优化策略。最后，讨论了结构光和ToF（Time-of-Flight）传感器在获取高精度深度信息方面的应用与局限性。 第十章：图像压缩与信息安全基础 本章关注图像数据的效率和安全传输。在压缩方面，系统介绍了无损压缩（如行程长度编码、霍夫曼编码）和有损压缩（如基于量化的DPCM）。重点剖析了JPEG标准背后的DCT（离散余弦变换）原理及其在去除人眼不敏感信息中的作用。在信息安全方面，介绍了数字水印的基本概念，包括空域嵌入法和变换域（如DCT域）嵌入法，并讨论了水印的鲁棒性测试指标。 本书结构严谨，理论推导详尽，配有大量结合MATLAB和Python（OpenCV库）的实践案例和实验指导，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“怎么做”，是计算机视觉、遥感、医学影像分析等领域研究人员和工程技术人员的优秀参考书。
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