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出版者:

作者:

出品人:

页数:302

译者:

出版时间:2009-4

价格:34.00元

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isbn号码:9787302186168

丛书系列:

图书标签:

• 网页设计
• 前端开发
• HTML
• CSS
• JavaScript
• Web开发
• 网站制作
• 响应式设计
• UI设计
• 教程

好的，这是一份不包含《网页设计三合一教程》内容的图书简介，字数约1500字： --- 《数字图像处理与计算机视觉基础：从原理到实践》 简介 在信息爆炸的时代，我们每天都在与海量的视觉数据进行交互。从智能手机的人脸识别到自动驾驶汽车的环境感知，数字图像处理和计算机视觉技术已经渗透到现代生活的方方面面。然而，这些看似神奇的技术背后，是严谨的数学理论、复杂的算法和精密的工程实现。《数字图像处理与计算机视觉基础：从原理到实践》旨在为读者提供一个全面而深入的指南，系统地介绍数字图像处理和计算机视觉领域的核心概念、经典算法以及现代深度学习方法。 本书不仅仅是一本理论参考书，更是一本注重实践的工具书。我们致力于搭建理论与应用之间的桥梁，通过清晰的数学推导、直观的图示解释以及丰富的代码示例，帮助读者真正理解“看到”背后的原理，并能亲手构建出具有实际能力的视觉系统。 第一部分：数字图像处理的基石 本部分聚焦于图像的基础知识和核心处理技术，这是理解更高级视觉任务的前提。我们将从数字图像的本质入手，逐步深入到各种滤波、变换和增强技术。 1. 图像的数字化与表示： 首先，我们将探讨如何将真实世界的连续光信号转化为计算机可处理的离散数字信号。内容涵盖图像的采样、量化过程、基本的色彩模型（如RGB、HSV、YUV）及其相互转换。重点分析了灰度图像、彩色图像以及多光谱图像的内存布局和数据结构，为后续的算法处理打下坚实的数据基础。 2. 图像增强与复原： 图像增强是改善图像质量、突出重要特征的关键步骤。本书详细介绍了空域增强技术，包括点运算（如伽马校正、对比度拉伸）和空间滤波（如线性滤波、非线性滤波，重点解析均值滤波、高斯滤波、中值滤波在去噪中的应用）。在频域处理方面，我们将深入讲解傅里叶变换（DFT/FFT）在图像处理中的作用，如何利用频域滤波（如理想低通/高通滤波、巴特沃斯滤波）实现平滑和锐化。 图像复原则是处理图像降质问题的科学方法，包括去模糊（如维纳滤波、Lucy-Richardson 算法）和噪声模型分析与抑制。我们将详细分析不同噪声类型（如高斯噪声、椒盐噪声、周期性噪声）的特性及其对应的最佳抑制策略。 3. 图像的形态学处理： 形态学处理是基于集合论的一种图像处理技术，特别适用于处理二值图像中的形状和结构信息。本书详细讲解了腐蚀、膨胀、开运算和闭运算的基本原理，并展示了如何利用这些基本操作实现边缘检测、孔洞填充、击中与未击中变换等复杂任务。 4. 图像的分割基础： 图像分割是将图像分解为有意义的区域的过程，是高层视觉任务的基础。我们系统地介绍了基于阈值的分割方法（如全局阈值、局部阈值、Otsu's 最佳阈值法），以及基于区域的分割技术，如区域生长法。此外，梯度信息在边缘检测中的重要性也被深入探讨，包括 Sobel、Prewitt 和 Canny 边缘检测算子的完整流程和参数调优。 第二部分：计算机视觉的核心算法与理论 在掌握了基础的图像处理工具后，本部分将视角提升到计算机视觉领域，关注如何从图像中提取结构信息、理解场景内容，并实现对环境的感知。 1. 特征提取与描述： 特征是机器理解图像的“语言”。本书将详尽介绍传统视觉中最重要的特征点检测与描述子。我们详细分析了 Harris 角点检测器的数学原理，并对比了尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）的优劣及其在尺度和旋转不变性上的实现机制。此外，局部二值模式（LBP）在纹理描述中的应用也被纳入讲解范围。 2. 图像变换与几何校正： 理解图像间的空间关系对于三维重建和目标跟踪至关重要。本章重点解析了仿射变换和透视变换（单应性/Homography）的数学模型，并展示了如何利用 RANSAC 算法鲁棒地估计这些变换参数。这为图像拼接、立体标定以及图像畸变校正奠定了理论基础。 3. 图像恢复与多视图几何： 立体视觉和三维重建是计算机视觉的皇冠技术。我们将介绍相机的几何模型、内参和外参标定过程。深入探讨了立体匹配的核心问题，包括视差图的计算、代价函数的建立以及全局优化方法（如动态规划）。对于更复杂的场景，本书还会涉及极几何理论，解释基本矩阵（Fundamental Matrix）和本质矩阵（Essential Matrix）的物理意义及其在运动恢复结构（SfM）中的作用。 4. 目标检测与跟踪的经典方法： 在深度学习兴起之前，基于特征和模型的检测方法占据主导地位。本部分详细讲解了滑动窗口策略，以及如何利用手工设计的特征（如HOG特征）结合支持向量机（SVM）实现行人检测。在目标跟踪方面，卡尔曼滤波和粒子滤波（Particle Filter）被深入剖析，用以预测目标运动轨迹并处理跟踪过程中的不确定性。 第三部分：迈向深度学习驱动的视觉系统 现代计算机视觉的进步主要得益于深度学习。本部分将重点介绍如何将深度神经网络应用于图像识别、分割和生成任务。 1. 卷积神经网络（CNN）原理： 本章是深度学习视觉应用的基础。我们从生物视觉系统启发出发，系统讲解了卷积层、池化层、激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的数学原理。随后，对经典网络架构如 LeNet、AlexNet、VGG、ResNet 和 Inception 进行了详细的结构剖析，解释了残差连接、批标准化（Batch Normalization）等关键创新点。 2. 监督学习任务：分类、定位与分割： 我们将深入探讨基于 CNN 的三大核心任务： 图像分类与定位： 讲解 Softmax 分类器，并介绍如何结合边界框回归实现目标定位。 目标检测的深度模型： 细致对比单阶段检测器（如 YOLOv3/v4/v5 的核心思想）和双阶段检测器（如 Faster R-CNN 的区域提议网络 RPN）的演进路线。 语义与实例分割： 讲解全卷积网络（FCN）的概念，以及 U-Net 架构在医学图像分割中的高效性。同时，介绍 Mask R-CNN 等实例分割模型的原理。 3. 现代视觉任务前沿： 为了跟上技术发展，本书还引入了当前热门的研究方向： 生成模型： 介绍生成对抗网络（GANs）的基本框架（Generator与Discriminator的博弈），以及其在图像修复和超分辨率重建中的应用。 自监督与弱监督学习： 探讨如何在缺乏大量标注数据的情况下，利用图像本身的内在结构（如旋转预测、对比学习）进行有效预训练。 实践指南与开发环境 为了确保读者能够立即上手，本书在每个关键算法讲解后都提供了基于 Python 语言 和 OpenCV 库 的实现代码片段，并辅以 PyTorch 框架 的深度学习模型搭建教程。我们详细指导读者配置必要的开发环境，确保理论知识能够无缝转化为实际可运行的程序。 目标读者： 本书适合于计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程等相关专业的本科高年级学生和研究生；希望系统学习视觉技术并将其应用于工业界的软件工程师和研究人员；以及所有对“机器如何看世界”充满好奇心的技术爱好者。掌握基本的线性代数和微积分知识将有助于更深入地理解本书内容。 ---

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