Contemporary Optical Image Processing With Matlab pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Elsevier Science & Technology

作者:Ting-Chung Poon

出品人:

页数:272

译者:

出版时间:2001-06-24

价格:USD 129.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780080437880

丛书系列:

图书标签:

• Optical Image Processing
• Matlab
• Image Processing
• Digital Image Processing
• Computer Vision
• Signal Processing
• Algorithms
• Contemporary
• Optical Engineering
• Pattern Recognition

图书简介：数字图像处理基础与应用 图书名称： 数字图像处理基础与应用 作者： [此处应填写作者姓名，为避免与原书内容混淆，此处留空] 出版社： [此处应填写出版社名称] 出版日期： [此处应填写出版日期] 页数： 约 700 页 --- 内容概述 《数字图像处理基础与应用》是一本全面深入探讨数字图像处理领域核心理论、算法和实用技术的专著。本书旨在为图像处理、计算机视觉、模式识别以及相关工程科学领域的学生、研究人员和专业工程师提供一个坚实而系统的知识框架。本书的重点在于阐述图像获取、增强、恢复、分割、描述与识别等基础模块的数学原理与实现细节，并辅以丰富的实际应用案例来展示这些技术在各个行业中的价值。 本书摒弃了对特定软件工具（如 MATLAB®）的深度依赖，而是侧重于算法背后的通用数学基础和逻辑推导，鼓励读者理解“为何如此”而非仅仅学习“如何操作”。 --- 详细章节结构与内容 本书共分为六大部分，二十个章节，构建了从基础理论到高级应用的完整学习路径。 第一部分：图像表示与数字化基础 (Fundamentals of Image Representation and Digitization) 本部分奠定了整个图像处理领域所需的数学和信息论基础。 第 1 章：图像的本质与历史 探讨光、电磁波谱与人眼视觉系统的工作原理。 数字图像的定义：采样、量化与离散化过程的详细数学描述。 彩色模型的引入：RGB、CMYK、HSI 模型的转换与应用场景分析。 图像质量的度量标准：分辨率、信噪比（SNR）等概念的引入。 第 2 章：数字图像的数学基础 二维信号处理的基石：离散傅立叶变换（DFT）的性质及其在频域分析中的作用。 卷积与相关运算的数学定义及其在图像滤波中的重要性。 概率论在图像处理中的应用：灰度级直方图的统计分析。 第二部分：图像增强与复原 (Image Enhancement and Restoration) 本部分聚焦于如何改善图像的视觉质量或消除成像过程中的失真。 第 3 章：空间域图像增强技术 点操作：灰度拉伸、伽马校正、阈值处理。 直方图均衡化（HE）的理论推导与限制。 局部增强方法：窗口操作与像素邻域分析。 第 4 章：频域图像增强 傅立叶变换在频域滤波中的应用。 理想、Butterworth 和 Gaussian 低通/高通滤波器的设计与特性对比。 同态滤波：解决图像光照不均问题的原理与实践。 第 5 章：图像复原基础 噪声模型的建立：加性噪声（高斯、椒盐噪声）与乘性噪声。 退化模型：点扩散函数（PSF）与卷积模型。 线性滤波复原：维纳（Wiener）滤波器的最小均方误差（MMSE）准则。 第 6 章：盲复原与高级复原技术 盲反卷积问题的挑战与迭代方法。 基于约束的复原方法。 运动模糊的估计与消除。 第三部分：图像分割 (Image Segmentation) 分割是计算机视觉任务中最关键的一步，本部分深入探讨将图像划分为有意义区域的方法。 第 7 章：基于阈值的分割技术 全局阈值法的局限性。 Otsu's 法（最大类间方差法）的理论推导与多阈值扩展。 自适应阈值处理：局部统计量在非均匀光照下的应用。 第 8 章：基于区域的分割方法 区域生长（Region Growing）算法的实现细节与合并准则。 区域分裂与合并（Split and Merge）策略。 分水岭（Watershed）算法：梯度图像的拓扑分析与过分割问题的处理。 第 9 章：基于边缘的图像分割 经典边缘检测算子：Sobel, Prewitt, Roberts 算子的性能比较。 Canny 边缘检测算法的五步流程及其优化。 边缘连接与轮廓提取。 第四部分：图像特征提取与描述 (Feature Extraction and Description) 本部分关注如何从分割后的对象中提取可用于识别的定量特征。 第 10 章：形态学图像处理 (Mathematical Morphology) 集合论基础：膨胀、腐蚀、开运算（Opening）与闭运算（Closing）。 形态学重建：填充孔洞与提取骨架。 应用：噪声去除、边界提取和形态学滤波器。 第 11 章：图像特征描述符 形状特征：面积、周长、紧致度、矩特征（Hu Moments）的计算与不变性分析。 纹理描述：灰度共生矩阵（GLCM）及其特征（对比度、能量、熵）。 傅立叶描述符：轮廓的频域表示。 第 12 章：关键点检测与描述 角点检测：Harris 角点检测的原理。 尺度不变性：SIFT 和 SURF 算法的数学框架（不涉及具体编程实现，重点在于其尺度空间理论）。 第五部分：图像变换与压缩 (Image Transforms and Compression) 本部分讲解如何高效地表示和存储图像数据。 第 13 章：正交变换 离散余弦变换（DCT）及其在信号重构中的应用。 小波变换（Wavelet Transform）的基础概念：多分辨率分析。 第 14 章：图像压缩原理 无损压缩：行程长度编码（RLE）与霍夫曼编码。 有损压缩：率失真（Rate-Distortion）理论基础。 基于变换的压缩：DCT 在 JPEG 流程中的作用分析。 第六部分：图像识别与应用案例 (Image Recognition and Case Studies) 本部分将前面的技术整合，展示实际应用。 第 15 章：模式识别基础回顾 分类器的基本概念：最小距离分类器与 Bayes 分类器在特征空间中的应用。 特征选择与降维：主成分分析（PCA）的原理。 第 16 章：图像识别流程整合 从图像采集到决策输出的完整流程案例分析。 模板匹配技术与相关性分析。 第 17 章：应用案例一：医学图像分析 X 射线、CT 图像的对比度增强与病灶分割。 血管树结构的提取与分析。 第 18 章：应用案例二：遥感图像处理 大气校正与几何校正。 地物分类：基于光谱特征的监督/非监督分类。 第 19 章：应用案例三：工业检测 表面缺陷的形态学检测。 产品计数与定位的实时处理挑战。 第 20 章：未来趋势与展望 深度学习在图像处理中的影响（仅作理论概述，不深入介绍网络结构）。 实时处理的硬件加速挑战。 --- 本书特色 1. 理论深度优先： 本书致力于阐述每一种算法背后的数学推导和物理意义，确保读者能够掌握底层逻辑，而非简单调用库函数。 2. 通用性强： 内容专注于算法的通用原理，不局限于任何特定的编程语言或软件环境，使读者能够灵活应用于 C/C++、Python 或其他平台。 3. 详实的案例分析： 每个关键算法后都附带详细的原理推导和性能分析，并通过流程图和数学公式清晰地展示实现步骤。 4. 严谨的数学表述： 采用规范的数学符号和定义，严格区分连续域和离散域的处理差异，为后续的高级研究打下坚实基础。 《数字图像处理基础与应用》是图像处理专业人士必备的参考书，它将引领读者穿越理论的迷雾，深刻理解数字图像如何被计算机“看见”和“理解”。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆