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出版者:

作者:赵春燕 编

出品人:

页数:229

译者:

出版时间:2009-8

价格:24.00元

装帧:

isbn号码:9787561226223

丛书系列:

图书标签:

• 多媒体技术
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• 应用技术

《数字影像处理：原理、算法与实践》 内容简介 本书深入探讨数字影像处理的核心原理、关键算法及其在实际应用中的落地方法。旨在为读者构建一个全面而深入的数字影像处理知识体系，使其能够理解影像数据的本质，掌握主流的处理技术，并能将其灵活应用于科研、工程及创意领域。 第一章：数字影像基础 本章将从最基础的概念出发，详细阐述数字影像的构成要素。我们将解析像素（Pixel）的概念，理解其作为图像基本单元的意义，并介绍像素的颜色模型，如RGB（红绿蓝）、CMYK（青品红黄黑）以及灰度模型，深入分析不同颜色模型在成像和显示上的差异与应用场景。 接着，我们将重点介绍数字影像的几何特性，包括分辨率（Resolution）、采样率（Sampling Rate）和量化（Quantization）的概念。分辨率直接影响影像的精细程度，我们将通过实例说明不同分辨率对影像质量和文件大小的影响。采样率则关乎影像的数字信息密度，我们将解释过采样和欠采样的后果。量化是将连续的模拟信号转化为离散的数字信号的关键步骤，本章将详述量化位数（Bit Depth）如何决定了影像的色彩表现力和动态范围，并介绍常见的量化位数及其在不同应用中的适用性。 此外，我们还会讨论数字影像的格式，如JPEG、PNG、TIFF、BMP等。每种格式都有其独特的压缩方式、色彩支持和文件结构，我们将对其进行详细的比较分析，帮助读者根据实际需求选择最合适的格式。例如，JPEG因其高效的有损压缩，常用于网络传输和照片存储；PNG以其无损压缩和透明背景支持，广泛应用于网页设计和图形编辑；TIFF则因其高保真度和对多层影像的支持，在印刷出版和专业影像领域备受青睐。 第二章：影像的几何变换 几何变换是改变影像空间位置和尺寸的基本操作。本章将系统介绍包括平移（Translation）、旋转（Rotation）、缩放（Scaling）、翻转（Flipping）和仿射变换（Affine Transformation）在内的常用几何变换。 平移操作涉及将影像在水平和垂直方向上移动指定的像素数量。旋转则是在绕特定点（通常是图像中心）进行角度上的调整。缩放可以放大或缩小影像的尺寸，并会涉及到插值（Interpolation）技术，如最近邻插值（Nearest Neighbor Interpolation）、双线性插值（Bilinear Interpolation）和双三次插值（Bicubic Interpolation）。我们将深入讲解这些插值算法的原理、计算过程以及它们对图像质量的影响。例如，双线性插值比最近邻插值更平滑，但计算量更大；双三次插值则能产生更优的平滑效果，尤其在大幅度缩放时。 仿射变换是一种更广义的线性变换，它可以同时包含缩放、旋转、剪切（Shearing）和翻转，并且保持直线在变换后仍然是直线，平行线在变换后仍然是平行线。我们将介绍仿射变换矩阵的构成以及如何通过变换矩阵实现复杂的几何形变。 本章还将探讨透视变换（Perspective Transformation），这是一种模拟人眼观察现实世界时由于距离远近产生的视角差异的变换。透视变换能够校正因相机角度不正而产生的畸变，实现图像的“校平”。我们将阐述透视变换的原理，以及如何通过识别图像中的平行线来计算和应用透视变换矩阵。 第三章：影像的色彩变换 色彩是影像信息的重要组成部分。本章将聚焦于影像的色彩变换，包括亮度（Brightness）和对比度（Contrast）的调整、色彩平衡（Color Balance）的校正以及色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Value/Lightness）的控制。 亮度调整是通过改变像素的灰度值或RGB分量的值来增强或减弱图像的整体明暗程度。对比度调整则是通过拉伸或压缩像素值之间的差异来增强或减弱图像的明暗反差，使细节更突出或使图像整体更柔和。我们将介绍线性变换和非线性变换（如伽马校正，Gamma Correction）在亮度和对比度调整中的应用。伽马校正尤其在处理相机传感器响应非线性以及匹配人眼视觉响应方面具有重要作用。 色彩平衡技术旨在校正影像中不准确的色彩，使其看起来更自然、真实。例如，当拍摄时受到特定光源（如日光灯或白炽灯）的影响，照片可能会偏黄或偏蓝，色彩平衡就是用来纠正这种偏色的。我们将介绍基于白平衡（White Balance）的校正方法，以及如何通过调整RGB或CMY通道的比例来达到平衡的目的。 此外，本章还将深入研究HSV（色相-饱和度-明度）或HSL（色相-饱和度-亮度）色彩空间。这些色彩空间将颜色分解为更易于理解和操作的三个分量：色调（Hue）代表颜色本身（如红、绿、蓝）；饱和度（Saturation）表示颜色的鲜艳程度；明度（Value）或亮度（Lightness）则指示颜色的明暗程度。我们将展示如何通过独立调整这三个分量来实现精细的色彩控制，例如改变图片的整体色调、增加或减少色彩的鲜艳度，或者调整图像的明暗。 第四章：图像的滤波与增强 滤波是数字影像处理中最基础也最重要的技术之一，它通过对图像像素及其邻域像素进行加权平均等操作，来实现去噪、锐化、边缘检测等目的。本章将系统介绍各种图像滤波技术。 我们将从空间域滤波（Spatial Domain Filtering）出发，详细讲解卷积（Convolution）操作作为滤波的核心数学工具。然后，我们将深入介绍各类滤波器： 平滑滤波器（Smoothing Filters）：如均值滤波（Mean Filter）和高斯滤波（Gaussian Filter）。均值滤波简单易实现，能有效去除随机噪声，但会模糊图像细节。高斯滤波利用高斯函数作为卷积核，能产生更平滑的效果，并且能较好地保留图像的边缘信息。 锐化滤波器（Sharpening Filters）：如拉普拉斯算子（Laplacian Operator）和Sobel算子（Sobel Operator）。这些滤波器通过检测图像灰度值的剧烈变化来突出边缘和细节，增强图像的清晰度。 中值滤波（Median Filter）：一种非线性滤波器，它用邻域像素的中值来代替中心像素的值。中值滤波在去除椒盐噪声（Salt-and-Pepper Noise）方面效果显著，并且能很好地保留图像的边缘。 边缘检测算子（Edge Detection Operators）：如Prewitt算子、Sobel算子、Roberts算子以及Canny边缘检测算法。我们将详细分析这些算子如何通过计算图像的梯度来识别亮度变化剧烈的区域，从而检测出图像的边缘。Canny算法作为一种经典的边缘检测方法，我们将对其多阶段的检测流程进行深入剖析，包括高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制和滞后阈值处理。 除了空间域滤波，我们还会触及频率域滤波（Frequency Domain Filtering）。通过傅里叶变换（Fourier Transform），图像的像素信息被转换到频率域。高频分量通常对应图像的细节和噪声，而低频分量则代表图像的平滑区域。我们将在频率域对特定频率成分进行增强或抑制，从而实现滤波。例如，低通滤波器（Low-pass Filter）用于平滑图像，去除高频噪声；高通滤波器（High-pass Filter）用于增强边缘和细节。 第五章：图像的分割 图像分割是将一张图像划分为多个具有意义的区域（或对象）的过程，是计算机视觉和图像分析中的关键预处理步骤。本章将介绍几种主要的图像分割方法。 基于阈值的方法（Thresholding-based Methods）：这是最简单有效的分割方法之一。我们将讲解全局阈值法（Global Thresholding）和局部阈值法（Local Thresholding）的原理，以及Otsu's方法等自动确定最佳阈值的方法。Otsu方法通过最小化类内方差或最大化类间方差来找到最优阈值，将图像分割成前景和背景。 基于区域的方法（Region-based Methods）：这类方法根据像素之间的相似性来合并区域。我们将详细介绍区域生长（Region Growing）算法，它从种子点出发，不断将与其邻近且满足相似性标准的像素合并到同一区域。我们还会讨论区域分裂与合并（Split and Merge）策略，先将图像递归分裂成小区域，再将相似的区域合并。 基于边缘的方法（Edge-based Methods）：这类方法利用图像中的边缘信息来寻找区域边界。我们将在前面边缘检测的基础上，介绍如何将检测到的边缘连接起来形成封闭的轮廓，从而定义分割区域。 基于聚类的方法（Clustering-based Methods）：如K-Means聚类算法。我们将讲解如何将像素的特征（如颜色、纹理）作为数据点，通过K-Means算法将其聚集成K个簇，每个簇代表一个分割区域。 图论方法（Graph-based Methods）：如Graph Cut算法。这种方法将图像表示为一个图，像素作为节点，邻域像素之间的连接权重代表其相似度。通过求解最小割（Minimum Cut）问题，将图分割成多个区域。 第六章：特征提取与描述 特征提取是从图像中识别出有意义的局部或全局特征，为后续的图像识别、匹配和检索任务提供基础。本章将重点介绍几种经典的特征提取和描述方法。 角点检测（Corner Detection）：我们将介绍Harris角点检测算法，它能够检测出图像中亮度变化率在两个方向上都很大的点，这些点通常是物体的角点，具有较强的稳定性。 斑点检测（Blob Detection）：如LoG（Laplacian of Gaussian）算子和DoG（Difference of Gaussians）算子。这些方法用于检测图像中亮度值高于或低于周围区域的斑点，它们可能是物体的一部分或者纹理特征。 尺度不变特征变换（SIFT, Scale-Invariant Feature Transform）：SIFT是目前最著名和最成功的特征描述子之一。我们将深入解析SIFT算法的生成过程，包括尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配以及128维的SIFT描述符的计算。SIFT特征对尺度、旋转、光照变化和部分视角变化都具有很强的鲁棒性。 加速鲁棒特征（SURF, Speeded Up Robust Features）：SURF是SIFT的加速版本，它使用积分图（Integral Image）等技术来提高计算速度，同时保持了较好的鲁棒性。我们将介绍SURF的检测和描述原理。 方向梯度直方图（HOG, Histogram of Oriented Gradients）：HOG特征是一种用于行人检测等任务的特征描述子。它通过计算图像局部区域内梯度方向的直方图来描述形状信息。我们将讲解HOG的计算步骤，包括梯度计算、方向分箱和归一化。 第七章：图像识别与匹配 在提取了图像特征后，本章将介绍如何利用这些特征进行图像的识别和匹配。 基于特征的图像匹配：我们将讲解如何使用已经提取到的SIFT、SURF等特征描述符，通过最近邻搜索、RANSAC（Random Sample Consensus）等算法来找到两幅图像中对应特征点，从而实现图像之间的匹配。 模板匹配（Template Matching）：这是一种在目标图像中寻找与给定模板图像最相似区域的方法。我们将介绍归一化相关系数（Normalized Cross-Correlation）等匹配度量方法。 图像检索（Image Retrieval）：基于内容的图像检索（CBIR, Content-Based Image Retrieval）是本章的重点。我们将讨论如何构建图像数据库，并根据查询图像的特征，在数据库中搜索相似的图像。 机器学习在图像识别中的应用：我们将概述支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等经典的机器学习算法如何与特征提取相结合，用于图像分类和识别任务。我们将简要介绍卷积神经网络（CNN）在现代图像识别领域取得的巨大成功，并阐述其基本原理，如卷积层、池化层和全连接层。 第八章：图像的压缩 图像压缩的目的是在尽可能不损失图像信息的前提下，减小图像文件的大小，以便于存储和传输。本章将区分有损压缩（Lossy Compression）和无损压缩（Lossless Compression）。 无损压缩：我们将介绍行程长度编码（Run-Length Encoding, RLE）和霍夫曼编码（Huffman Coding）等基本无损压缩算法。RLE通过记录连续重复的像素值来压缩数据，适合于包含大片平坦区域的图像。霍夫曼编码是一种基于概率的变长编码，为出现频率高的像素值分配较短的代码。 有损压缩：我们将重点讲解JPEG压缩标准。JPEG采用了离散余弦变换（DCT, Discrete Cosine Transform）来将图像转换到频率域，然后对DCT系数进行量化，最后使用霍夫曼编码或算术编码进行编码。我们将深入解析DCT的作用、量化表的生成以及量化过程对图像质量的影响。 视频压缩基础：虽然本书侧重于静态图像，但我们将简要介绍视频压缩的基本原理，如帧内压缩（Intra-frame Compression，类似于JPEG）和帧间压缩（Inter-frame Compression，利用视频序列中相邻帧之间的冗余信息）。 第九章：图像的应用领域 本章将展示数字影像处理技术在各个领域的实际应用，帮助读者建立理论联系实际的桥梁。 医学影像处理：如X光片、CT、MRI图像的增强、分割和分析，辅助医生进行诊断。 遥感影像处理：如卫星图像的校正、分类和变化检测，用于资源勘探、环境保护和灾害监测。 工业检测：如产品表面的缺陷检测、尺寸测量和装配验证。 安防监控：如人脸识别、行为分析和目标跟踪。 计算机视觉：如自动驾驶汽车中的场景理解、目标识别和路径规划。 增强现实（AR）与虚拟现实（VR）：如场景重建、三维建模和交互式体验。 图形图像编辑与创作：如数码照片的后期处理、插画绘制和动画制作。 第十章：图像处理的未来趋势 我们将展望数字影像处理领域的未来发展方向，包括深度学习在图像处理中的进一步深化应用、实时图像处理技术的突破、3D影像处理的发展以及更高级的图像合成与增强技术。 通过本书的学习，读者将不仅能够理解数字影像处理背后的科学原理，更能够掌握实际操作技能，为在各个专业领域中应用影像处理技术奠定坚实的基础。

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