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出版者:Springer Verlag

作者:Hasegawa, Yasumichi/ Suzuki, Tatsuo

出品人:

页数:227

译者:

出版时间:

价格:99

装帧:Pap

isbn号码:9783540361152

丛书系列:

图书标签:

• 数字图像
• 图像处理
• 图像理论
• 图像设计
• 计算机图形学
• 图像分析
• 视觉信息处理
• 数字媒体
• 图像质量
• 图像编码

《数字图像的实现与设计》 本书将带领读者深入探索数字图像世界的奥秘，从其基础理论到实际设计，全面解析数字图像的生成、处理与应用。本书旨在为数字图像领域的初学者和专业人士提供一本权威且实用的指南，帮助读者构建坚实的理论基础，掌握前沿的设计技术，并理解其在现代科技中的广泛应用。 第一部分：数字图像的理论基石 本部分将系统性地梳理数字图像的理论基础，为后续章节的学习奠定坚实根基。 像素与图像表示： 我们将首先深入剖析数字图像的最基本构成单元——像素。读者将理解像素如何用数值表示颜色和亮度信息，以及不同的颜色模型（如RGB、CMYK、HSV）如何影响图像的视觉表现。我们将探讨图像的采样与量化过程，揭示模拟信号如何被转化为数字信号，以及量化误差如何影响图像质量。 图像的几何变换： 图像的空间变换是图像处理中不可或缺的一环。本部分将详细介绍平移、旋转、缩放、剪切等基本几何变换的原理，并讨论这些变换在图像合成、校正和艺术创作中的应用。我们还将涉及仿射变换和透视变换，它们在三维场景重建和增强现实等领域具有重要意义。 图像的颜色空间与色彩模型： 除了常见的RGB模型，本书将深入探讨各种色彩空间的特性与应用。我们将解析CMYK模型在印刷领域的地位，HSV和HSL模型在色彩调整和图像编辑中的便利性，以及CIELAB等感知均匀色彩空间如何更好地反映人类视觉感知。读者将学习如何根据不同应用场景选择最合适的颜色模型，并进行有效的色彩转换。 图像的采样定理与重构： 奈奎斯特-香农采样定理是数字图像处理的基石。本部分将清晰阐述该定理的含义，以及如何通过合适的采样频率避免混叠现象。我们还将讨论图像重构的方法，例如插值算法（双线性插值、双三次插值），以及它们在图像放大和缩小过程中的作用与局限性。 图像的频率域分析： 傅里叶变换是分析图像频率成分的强大工具。本部分将介绍傅里叶变换在图像处理中的应用，包括图像的滤波（低通滤波、高通滤波）和边缘检测。读者将理解图像的低频成分代表平滑区域，高频成分代表细节和噪声，以及如何利用频率域的方法进行图像增强和去噪。 第二部分：数字图像的设计与处理 本部分将聚焦于数字图像的实际设计与处理技术，涵盖从基础操作到高级算法。 图像的增强与复原： 图像增强旨在改善图像的视觉质量，使其更适合人眼观察或后续处理。我们将介绍亮度与对比度调整、直方图均衡化、色彩平衡等常用增强技术。同时，针对图像噪声、模糊等问题，本书将讲解图像复原的原理与方法，如逆滤波、维纳滤波、盲去卷积等，帮助读者恢复退化图像的原始信息。 图像的边缘检测与特征提取： 边缘是图像中重要的局部特征，包含了物体轮廓和结构信息。本部分将介绍多种经典的边缘检测算子，如Sobel、Prewitt、Canny等，并分析它们的优缺点。在此基础上，我们将进一步探讨角点检测、斑点检测等更高级的特征提取方法，以及它们在图像识别、匹配和跟踪中的作用。 图像的分割： 图像分割是将图像划分为具有相同或相似特性的区域的过程，是图像分析和理解的重要前提。本书将介绍多种分割技术，包括基于阈值的分割（全局阈值、局部阈值）、区域生长法、边缘检测法、图割法以及基于机器学习的分割方法（如U-Net）。读者将学习如何根据图像内容和应用需求选择合适的分割策略。 图像的形态学处理： 形态学操作能够处理图像中的形状和结构信息。本部分将详细介绍腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学算子，以及它们在去噪、连接断裂、提取物体轮廓等方面的应用。我们还将介绍更复杂的形态学变换，如骨架提取、区域填充等。 图像的压缩： 在数字图像的存储和传输过程中，图像压缩起着至关重要的作用。本书将介绍无损压缩（如RLE、LZW）和有损压缩（如JPEG）的原理。特别是，我们将深入解析JPEG压缩流程，包括离散余弦变换（DCT）、量化和熵编码等关键步骤，让读者理解如何在保证可接受的视觉质量的前提下大幅减小图像文件大小。 图像的噪声去除： 图像噪声会严重影响图像质量和后续分析。本部分将回顾不同类型的图像噪声（高斯噪声、椒盐噪声等），并详细讲解各种降噪算法，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波、非局部均值（NL-Means）滤波以及基于小波变换的去噪方法。 第三部分：数字图像的设计实践与应用 在掌握了理论知识和处理技术后，本部分将引导读者将所学应用于实际设计和多领域应用。 计算机视觉基础： 本部分将初步介绍计算机视觉的基本概念，包括目标检测、目标识别、图像配准、立体视觉等。我们将探讨这些技术在自动驾驶、智能安防、医疗影像分析等领域的实际应用，为读者打开更广阔的视野。 数字图像在图形学中的应用： 数字图像在三维图形渲染、纹理映射、光照模型等图形学领域扮演着核心角色。本书将介绍如何利用数字图像创建逼真的虚拟场景，以及图像在游戏开发、电影特效制作中的重要性。 数字图像在艺术与创意设计中的应用： 数字图像已成为现代艺术创作和平面设计的重要媒介。本部分将探讨数字绘画、照片编辑、插画设计等领域的创意过程，以及如何利用图像处理技术实现独特的视觉效果。 医学影像与科学可视化： 数字图像在医学影像（如X光、CT、MRI）的诊断与分析中不可或缺。本书将介绍医学图像的采集、处理与可视化技术，以及其在疾病诊断、手术规划等方面的贡献。同时，我们将触及科学可视化领域，展示数字图像如何帮助我们理解复杂的数据和科学现象。 数字水印与图像安全： 随着数字图像的广泛传播，其安全性问题日益凸显。本部分将介绍数字水印技术，以及如何将隐藏信息嵌入图像中，以实现版权保护、身份认证等功能。 本书以其严谨的理论体系、丰富的实践案例和前瞻的应用视角，将成为数字图像领域学习者不可多得的参考。通过阅读本书，您将能够深刻理解数字图像的本质，熟练掌握各种设计与处理技术，并能够将其灵活应用于解决实际问题，开启无限的创新可能。

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阅读体验可以说是跌宕起伏，充满了“原来如此”的顿悟时刻，但也伴随着需要反复咀嚼的艰深段落。这本书的叙述风格非常严谨，带有强烈的学院派气息，几乎每一个论断都建立在严密的数学推导之上，这对于追求精确性的专业人士来说是福音，但对于那些希望快速了解应用层面的读者，可能需要多一些耐心。我特别留意了关于“频率域分析”的那几个章节，作者对于傅里叶变换在图像去噪和增强中的应用解释得非常透彻。他没有满足于展示标准的结果，而是深入探讨了不同窗口函数对频谱泄露的影响，以及如何根据实际图像的噪声特性来选择最优的滤波器设计参数。这种对细节的执着，使得这本书不仅仅是一本理论手册，更像是一份工程实践的备忘录。有一点需要提醒潜在读者，这本书的参考文献列表非常丰富，如果你想深入了解某个特定分支，比如小波变换或者形态学处理的最新进展，书后的引用将是你最好的起点。总而言之，这是一部需要“啃”的硬骨头，但一旦啃下来，其营养价值是无可替代的。

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这本书给我的整体感觉，仿佛是一本跨越了时间的产品说明书，它不仅描述了“当前”数字图像世界是如何运作的，还隐隐透露出未来发展的脉络。我最喜欢它的历史回顾部分，作者以一种近乎叙事的口吻，梳理了从早期的模拟处理到数字化的关键转折点，这让读者在学习技术细节的同时，也能感受到科学发展的宏大历史背景。它让我意识到，我们今天习以为常的许多图像处理工具，背后是几代人的智慧积累。虽然这本书的篇幅不薄，但它的章节组织非常灵活，读者可以根据自己的兴趣点进行跳跃式阅读。比如，如果你只对颜色空间转换和色彩平衡感兴趣，你可以直接深入相关章节，并发现其中对不同色彩模型（如Lab, HSV）的物理意义和转换细节的论述，细致入微，远超标准参考书的范畴。读完这本书，我感觉自己不仅掌握了一套工具箱，更重要的是，获得了一种“数字之眼”，能够更深刻地洞察和理解我们日常生活中无处不在的视觉信息是如何被捕获、编码和重构的。

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我不得不说，这本书在排版和图示的质量上，真的达到了业界顶尖水平。在处理涉及三维空间投影和多通道颜色模型的章节时，作者精心制作的插图清晰度极高，色彩还原准确，这对于理解复杂的几何变换至关重要。很多同类书籍为了节约成本，将图表处理得模糊不清，导致读者需要花费大量时间去猜测作者的意图，但在这本书里，几乎每一个图示都是一个独立的教学案例。举个例子，在介绍图像复原过程时，书中用动态演示般的静态图，清晰地展示了点扩散函数（PSF）如何与原始图像卷积，从而模拟出模糊效果，这种可视化能力极大地降低了抽象概念的理解门槛。另外，书中对“误差分析”和“性能评估指标”的讨论也异常深入。它没有简单地停留在均方误差（MSE）这种基础指标上，而是引入了结构相似性指数（SSIM）等更符合人眼感知的评估方法，并且详细分析了它们各自的适用边界。这种前瞻性和实用性的结合，让这本书在理论指导工程实践方面显得尤为出色。

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这本书的封面设计简洁有力，那种深邃的蓝色调立刻吸引了我的目光，让人联想到夜晚深空中那些精密计算的光影。拿到手里，首先感受到的是纸张的质感，厚实且带有微微的粗粝感，这在如今充斥着光滑涂层的书籍中显得尤为可贵，仿佛在提醒你，你即将要接触的不是肤浅的流行读物，而是需要沉下心来打磨的硬核知识。内容上，虽然书名听起来有些晦涩，但真正翻开目录，你会发现作者的逻辑架构非常清晰。它不像某些教科书那样将理论堆砌得密不透风，而是像一位经验丰富的导师在逐步引导你进入数字图像处理的殿堂。我尤其欣赏第一章对基础采样理论的阐述，它没有直接抛出复杂的数学公式，而是用非常形象的比喻，将信息是如何被离散化、如何丢失又如何被重构的过程描绘得淋漓尽致。这本书的价值，不在于提供现成的代码库，而在于为你构建一个坚实的思维框架，让你在面对任何新的图像算法或应用场景时，都能迅速找到其背后的基本原理。对于初学者来说，它是一张详尽的地图；对于资深工程师而言，它是一面能让你反思基础、查漏补缺的镜子。我花了整整一个周末，沉浸在这本书的世界里，感觉自己的知识体系得到了极大的拓宽和夯实。

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从一个资深图像工程师的角度来看，这本书最大的魅力在于其“平衡感”。它没有偏向于纯粹的数学证明，也没有过度美化算法的实战效果。在讨论到一些公认的难题，比如光照不均或者纹理复杂区域的分割时，作者坦诚地指出了现有方法（无论是经典的还是基于深度学习的早期方法）的局限性，并提供了严谨的数学模型来解释为什么这些局限性会存在。这是一种非常负责任的治学态度。我尤其欣赏它对“计算复杂性”的考量。在设计任何算法时，速度和资源占用都是关键因素，这本书不仅教会你如何让算法“工作”，更教会你如何让算法“高效工作”。它会对比不同算法的时间复杂度，并给出在特定硬件约束下做出权衡的建议。这种从理论到工程效率的无缝过渡，是很多学术专著所欠缺的。对于那些希望将实验室成果转化为商业产品的工程师来说，这种务实的态度简直是如获至宝。

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