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出版者:Lippincott Williams & Wilkins

作者:Lifeart

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:149

装帧:HRD

isbn号码:9780683403787

丛书系列:

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• 医学影像
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数字图像处理与分析：理论、实践与前沿应用 本书旨在为广大读者提供一个全面、深入且实践性强的数字图像处理与分析领域的知识体系。从基础的图像采集、表示方法，到复杂的图像增强、复原、分割、特征提取以及高级的模式识别和深度学习在图像领域的应用，本书覆盖了该学科的核心理论、经典算法与最新的技术进展。 --- 第一部分：数字图像处理基础 (Foundations of Digital Image Processing) 本部分是理解后续复杂处理技术的基础，重点构建坚实的数学和数字信号处理背景。 第一章：图像与数字图像概述 1.1 视觉感知与成像原理： 探讨人眼视觉系统的工作机制，以及物理世界的光学成像过程，为理解图像采集提供理论基础。 1.2 连续信号与离散信号： 详细阐述连续域信号与离散域信号的区别，引入采样（Sampling）和量化（Quantization）的概念及其对图像质量的影响（如混叠现象）。 1.3 数字图像的表示： 深入讲解灰度图像、彩色图像（RGB、CMY、HSV等色彩空间）的数学模型和存储结构。探讨位深（Bit Depth）对图像动态范围的决定性作用。 1.4 图像文件格式与标准： 分析常见的图像文件格式（如TIFF, JPEG, PNG, BMP）的内部结构、压缩机制和元数据（Metadata）的组织方式。 第二章：图像变换与空间域基础 2.1 图像滤波的基本概念： 引入线性与非线性滤波器的概念，解释卷积（Convolution）在空间域操作中的核心作用。 2.2 空间域增强技术： 详细介绍点运算（如灰度拉伸、阈值处理）、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）的原理与实现。 2.3 线性空间滤波器： 深入分析均值滤波器、高斯滤波器在平滑噪声方面的性能差异，以及拉普拉斯算子在边缘检测中的应用。 2.4 非线性空间滤波器： 重点讲解中值滤波器（对椒盐噪声的鲁棒性）、最大/最小值滤波器在处理脉冲噪声和保护边缘信息方面的优势。 第三章：频率域分析与滤波 3.1 傅里叶变换（Fourier Transform, FT）： 阐述二维离散傅里叶变换（DFT）的数学定义，探讨其在频率域表示图像的特性（如低频对应平滑区域，高频对应边缘）。 3.2 快速傅里叶变换（FFT）： 介绍FFT算法的计算效率及其在实际应用中的重要性。 3.3 频率域滤波： 解释理想滤波器、Butterworth滤波器和高斯滤波器在频域进行低通、高通和带阻滤波的设计原则，并对比它们在时域滤波效果上的特性（如振铃效应）。 3.4 同态滤波： 介绍用于同时校正图像亮度和增强对比度的同态滤波技术。 --- 第二部分：图像增强、复原与形态学 本部分聚焦于如何校正图像质量缺陷，并利用结构信息进行处理。 第四章：图像去噪与复原 4.1 噪声模型分析： 识别和量化图像中常见的噪声类型，如高斯噪声、瑞利噪声、均匀噪声、椒盐噪声的统计特性。 4.2 经典去噪方法： 对比空间域和频率域的去噪方法，并引入更先进的基于变换域的去噪，如小波变换去噪（Thresholding Methods）。 4.3 图像复原基础： 建立图像降质模型（退化函数、噪声模型），理解卷积反卷积在复原中的挑战。 4.4 盲复原与迭代方法： 介绍维纳滤波器（Wiener Filter）在已知降质模型下的最优线性滤波，以及迭代算法在盲复原问题中的应用。 第五章：图像形态学处理 (Mathematical Morphology) 5.1 形态学基础： 引入结构元素（Structuring Element）的概念及其操作的数学定义（腐蚀、膨胀）。 5.2 复合形态学操作： 详细讲解开运算（Opening）和闭运算（Closing）在消除噪声和连接断裂区域中的作用。 5.3 边界提取与骨架化： 利用形态学梯度提取对象轮廓，介绍基于骨架化的拓扑结构分析方法。 5.4 灰度形态学： 将形态学操作扩展到灰度图像，介绍灰度形态学的“开”与“关”操作，用于处理光照不均和灰度峰谷的检测。 --- 第三部分：图像分割与特征提取 分割是将图像分解为有意义区域的关键步骤，特征提取则是量化图像内容的基础。 第六章：图像分割技术 (Image Segmentation) 6.1 基于阈值的分割： 深入分析Otsu（大津法）的最大类间方差法，以及多阈值分割的迭代应用。 6.2 基于区域的分割方法： 讲解区域生长（Region Growing）的起始点选择、停止准则和合并策略。 6.3 基于边缘的分割： 回顾Canny边缘检测器的工作流程，讨论如何利用边缘信息进行区域连接和闭合。 6.4 分水岭算法（Watershed）： 详细解析基于地形学的分水岭变换，包括其标记（Marking）和浸没过程，以及如何避免过度分割（Over-segmentation）。 6.5 活动轮廓模型（Active Contours/Snakes）： 介绍利用能量函数驱动的曲线演化方法进行精确目标轮廓提取。 第七章：图像特征描述与表示 7.1 边缘、角点与斑点的检测： 深入分析Harris角点检测器的数学原理，以及LoG（Laplacian of Gaussian）和DoG（Difference of Gaussians）在尺度空间理论中的应用。 7.2 区域特征描述符： 讲解如何利用矩不变量（Hu Moments）、形状因子（如紧致度、圆形度）来描述分割出的区域。 7.3 纹理分析： 介绍描述纹理的统计方法（如灰度共生矩阵, GLCM）和结构方法。 7.4 局部特征描述符： 详细剖析SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）和SURF（Speeded Up Robust Features）算法，重点理解它们对尺度和旋转的鲁棒性来源。 --- 第四部分：图像识别与高级应用 本部分将理论与现代计算方法结合，探讨图像分析的终极目标——理解图像内容。 第八章：图像配准与三维视觉基础 8.1 几何变换模型： 阐述仿射变换、透视变换等模型在图像配准中的作用。 8.2 特征点匹配： 讨论如何利用描述符（如BRIEF, ORB）进行高效的特征点匹配，并介绍RANSAC算法在剔除误匹配中的关键作用。 8.3 基础立体视觉： 引入立体像对的概念，解释视差图（Disparity Map）的计算，以及如何从视差恢复三维深度信息。 第九章：传统模式识别与图像分类 9.1 分类器基础： 回顾K近邻（KNN）和支持向量机（SVM）在处理特征向量时的基本原理。 9.2 模式识别流水线： 梳理从图像采集到最终分类决策的完整流程，强调特征工程的重要性。 第十章：深度学习在图像处理中的前沿进展 10.1 卷积神经网络（CNN）架构： 介绍经典网络如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet的结构特点和设计哲学。 10.2 图像分类与识别： 探讨深度学习在图像分类任务中的卓越性能，以及迁移学习（Transfer Learning）的应用。 10.3 深度学习的生成与分割： 介绍用于高精度图像分割的FCN（全卷积网络）和U-Net架构；简述生成对抗网络（GANs）在图像合成和超分辨率中的潜力。 --- 本书特色： 理论与代码并重： 每章节的核心算法均配有详细的数学推导和清晰的伪代码，便于读者理解其计算过程。 实践案例导向： 提供了大量的真实世界图像示例，用以说明不同算法在处理复杂场景（如医学影像、遥感图像、工业检测）中的适用性和局限性。 面向应用开发： 虽然本书不依赖特定的软件开发包，但其内容深度足以支撑读者将理论知识转化为使用主流库（如OpenCV）的高效实现。 本书适合对象： 计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程等领域的本科生、研究生，以及从事图像处理、机器视觉和人工智能算法开发工作的专业技术人员。通过系统学习本书内容，读者将能够熟练掌握现代数字图像处理与分析的技术栈。

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《Imaging 1 (Cd-rom for Windows)》这个书名让我产生了非常丰富的联想。我设想，这本书可能是一部关于如何使用电脑进行图像处理的实用指南。它或许会从安装和配置相关的软件开始，详细介绍如何导入和导出不同格式的图像文件。考虑到“Imaging”这个词，我猜想书中会涉及一些基础的图像编辑操作，比如裁剪、旋转、调整色彩饱和度、对比度和亮度等。而“Cd-rom for Windows”则让我联想到，它可能包含了一些附带的素材库，或者是一些演示性的视频教程，让读者可以通过直观的方式学习操作技巧。我期待这本书的语言风格会非常简洁明了，指令清晰，适合那些希望快速掌握一项新技能的人。我甚至想象，书中可能会有一些常见问题的解答，以及一些提高效率的小贴士，帮助读者更顺畅地进行图像处理工作。总而言之，我希望这本书能够为我提供一个便捷的学习途径，让我能够快速上手，并在日常工作中有效地运用数字影像技术。

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作为一名对影像技术充满好奇心的初学者，我一直渴望找到一本既能打下坚实基础，又能引领我深入探索的书籍。偶然间，我看到了《Imaging 1 (Cd-rom for Windows)》这个标题，虽然我对其具体内容一无所知，但“Imaging”这个词本身就散发出一种科技感和未来感，让我充满期待。我脑海中浮现的，是一本能够清晰解释各种影像捕捉、处理和存储原理的读物，或许会涉及到数码相机、扫描仪的工作原理，甚至是更前沿的3D成像技术。我设想着，书本中的图解一定会非常精美，能够直观地展示那些复杂的物理过程。而“Cd-rom for Windows”的附加信息，则让我联想到这本书可能配备了实用的软件工具，能够让我亲手操作、模拟实验，将书本上的知识转化为实际的技能。我甚至想象，它可能会包含一些案例研究，展示不同领域如何运用影像技术，比如医学诊断、科学研究、艺术创作等等，从而激发我的灵感。我迫不及待地想知道，这本书是否能如我所愿，成为我开启影像世界大门的钥匙，带我领略光影变幻的魅力。

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从书名《Imaging 1 (Cd-rom for Windows)》来看，我猜测这本书的定位是面向初学者，可能是一本关于数字图像基础知识的入门读物。我脑海中浮现的是，它会用大量图示来解释各种影像概念，例如像素的构成、颜色的表示方法（RGB、CMYK等）、图像的分辨率和尺寸对最终输出的影响。而“Cd-rom for Windows”则让我联想到，书中可能包含了一些与Windows操作系统兼容的软件演示或工具，或许是用于图像预览、基本格式转换，甚至是简单的图像编辑。我推测，这本书的讲解方式可能会比较侧重于“是什么”和“怎么做”，而非深入探究“为什么”。它可能是一个很好的起点，帮助读者了解数字影像的基本构成和操作流程，为他们后续学习更深入的图像处理技术（如Photoshop、Illustrator等）打下概念基础。我期待这本书能够提供清晰、直观的指导，让我能够理解如何将现实世界的影像转化为数字信息，以及如何对这些数字信息进行基本的调整和优化，从而让我对影像技术有一个初步的认识和体验。

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我对《Imaging 1 (Cd-rom for Windows)》这本书的潜在价值充满了高度的推测和想象。我设想，这本书可能是一套系统性的学习资料，旨在为那些希望在数字影像领域有所建树的人们提供一个全面的入门指导。它或许会从最基础的像素概念讲起，循序渐进地介绍色彩空间、图像格式、分辨率等核心要素。而“Cd-rom for Windows”这个后缀，我猜想其中蕴含着丰富的多媒体资源，可能包括高质量的演示视频、交互式模拟程序，甚至是用于图像编辑的试用版软件。我幻想，这本书的讲解风格可能会非常严谨，逻辑清晰，适合那些追求理论深度和实践性的读者。它或许会深入剖析图像压缩算法背后的数学原理，或者详细阐述图像增强技术在不同场景下的应用。我甚至联想到，这本书可能还会触及一些更具挑战性的议题，比如计算机视觉的基础，或者人工智能在图像分析中的作用。总而言之，我期盼这本书能像一位经验丰富的导师，用专业而又不失趣味的方式，引领我探索影像技术的广阔天地，为我日后的学习和研究奠定坚实的基础。

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当我第一次看到《Imaging 1 (Cd-rom for Windows)》这个书名时，我的脑海中立刻勾勒出一幅画面：一本厚重的、带有精美插图的书籍，旁边放着一张闪烁着光芒的光盘。我猜想，这本书的内容可能聚焦于数字影像的采集和基本处理技术，或许会涵盖如何使用数码相机拍摄高质量的照片，如何进行基本的图像裁剪、调整亮度对比度等操作。考虑到附带的CD-ROM，我大胆推测，这本书很可能会提供一些配套的软件工具，例如一款简单的图像编辑软件，或者是一些用于展示图像处理过程的交互式演示。我幻想，这本书的语言风格会非常平易近人，避免使用过于专业的术语，而是用通俗易懂的方式解释复杂的概念，让完全没有接触过影像技术的人也能轻松理解。我甚至设想，书中可能会有一些小练习或挑战，鼓励读者动手实践，从而巩固所学的知识。我希望这本书能够成为我的一个得力助手，让我能够快速掌握影像处理的基本技能，并在数字创作的道路上迈出坚实的第一步。

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