Digital Image Restoration (Springer Series in Information Sciences) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Katsaggelos, Aggelos K. 编

出品人:

页数:243

译者:

出版时间:1991-10-28

价格:USD 99.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540532927

丛书系列:

图书标签:

• Image Restoration
• Digital Image Processing
• Image Enhancement
• Computer Vision
• Signal Processing
• Image Analysis
• Springer Series
• Information Sciences
• Noise Reduction
• Image Quality

好的，以下是一本关于数字图像处理领域，但不涉及《Digital Image Restoration (Springer Series in Information Sciences)》中图像复原主题的图书简介。 --- 图书名称：《高级数字图像处理：从理论基础到前沿应用》 导言：数字时代的视觉信息革命 在当今这个由数据和视觉信息主导的时代，图像已不仅仅是信息的载体，更是科学研究、工业制造、医疗诊断乃至日常生活不可或缺的组成部分。数字图像处理（Digital Image Processing, DIP）作为连接物理世界与数字领域的桥梁，其重要性与日俱增。本书《高级数字图像处理：从理论基础到前沿应用》旨在为读者提供一个全面、深入且具有前瞻性的视角，系统地阐述现代数字图像处理的核心理论、关键算法以及在多个高科技领域的创新实践。 本书的定位是面向具备一定数学和信号处理基础的工程师、研究人员和高年级学生。我们采取“由浅入深，理论与实践并重”的编写方针，着重于介绍图像的获取、增强、分析与理解等核心环节，巧妙地避开了图像复原（Restoration）这一特定领域，从而将焦点聚焦于图像信息流动的其他关键阶段。 第一部分：理论基石与数字表示 本部分为后续高级主题的奠定基础，深入探讨了数字图像的数学本质和基础处理工具。 第一章：数字图像的数学模型与采样理论 本章首先复习并扩展了连续信号到离散信号的转换过程，详细论述了采样定理（如Shannon-Nyquist定理）在二维空间中的具体应用与限制。我们将深入分析图像的量化过程，讨论不同位深（Bit Depth）对图像质量和文件大小的影响。重点关注彩色模型的转换，包括RGB、CMY、HSV及CIE La等模型的数学关系和应用场景，特别是针对需要精确色彩再现的印刷和显示技术。 第二章：傅里叶分析与图像频域处理 傅里叶变换是理解图像空间结构与其频率成分之间关系的关键工具。本章详尽介绍了二维离散傅里叶变换（2D DFT）的计算方法及其性质。我们将重点分析傅里叶谱的解读，如何通过频域操作来理解和实现图像的平滑化和锐化（此处的增强不同于复原），并讨论快速傅里叶变换（FFT）在实际工程中的高效实现。此外，还将引入小波变换（Wavelet Transform）作为傅里叶分析的有力补充，探讨其在多分辨率分析中的优势。 第二部分：图像增强与可视化技术 在获得了基础的数学工具后，本部分转向如何改善图像的视觉质量和信息可读性，这是图像分析的必要前提。 第三章：空间域的像素级增强 本章聚焦于不依赖于变换域的直接像素操作技术。我们将详细讲解灰度变换函数的设计，包括幂律变换、对数变换以及自定义的对比度拉伸技术。对比度增强是本章的重点，我们将详述直方图均衡化及其局限性，并重点介绍自适应直方图均衡化（AHE）和限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）等现代增强算法，阐明它们如何有效改善局部区域的视觉效果，而不引入全局的过度增强。 第四章：滤波器设计与图像平滑/锐化 本章深入探讨卷积在图像处理中的核心作用。我们详细区分了线性滤波器（如均值滤波、高斯滤波）和非线性滤波器（如中值滤波、双边滤波）。特别地，针对图像的降噪需求，我们将对比不同平滑滤波器在保留边缘信息方面的性能差异。在锐化方面，本章重点介绍拉普拉斯算子和Sobel/Prewitt算子的应用，以及如何利用高通滤波实现边缘增强，为后续的边缘检测做准备。 第三部分：图像分析、分割与特征提取 本部分是图像处理向计算机视觉过渡的关键区域，强调从图像数据中提取有意义的结构信息。 第五章：边缘检测与特征空间构建 本章聚焦于图像的几何信息提取。我们将系统地介绍经典边缘检测算子，如Canny边缘检测算法的完整流程（包括高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制和双阈值处理）。此外，还将拓展至Hough变换在识别直线和圆等基本几何形状中的应用，并初步探讨如何构建特征空间以供分类器使用。 第六章：图像分割的高级技术 图像分割是将图像划分为具有共同属性的区域的过程，是理解场景内容的基础。本章不讨论基于模型的复原技术，而是聚焦于基于阈值和区域的分割方法。内容包括多阈值分割策略、区域生长法（Region Growing）的实现细节。更重要的是，我们将引入基于图论的分割方法，如Graph Cut（图割）理论在前景/背景分离中的应用，并简要介绍Mean Shift算法在聚类分割中的潜力。 第七章：形态学处理与结构分析 形态学（Morphology）是处理图像中物体形状和结构的强大工具集。本章详细阐述了结构元素（Structuring Element）的定义，并深入讲解了腐蚀、膨胀、开运算和闭运算的数学定义和对二值图像的影响。这些基础操作被应用于边界提取、孔洞填充和拓扑分析，为理解复杂结构（如图形、文字）的内部连接性提供了必要的手段。 第四部分：应用导向的先进主题 本部分将前述理论应用于具体的、非复原类的现代应用场景。 第八章：图像压缩的原理与实践 本章重点关注如何高效地存储和传输图像数据。我们将详细分析有损压缩和无损压缩的原理。有损压缩部分将着重于离散余弦变换（DCT）在JPEG标准中的作用，解释量化对视觉质量的影响。对于无损压缩，将介绍差分编码和熵编码（如哈夫曼编码和算术编码）的原理，从而全面理解现代图像文件格式的构造。 第九章：基于深度学习的图像分析前沿 在现代DIP领域，深度学习已成为驱动创新的核心动力。本章将介绍卷积神经网络（CNN）的基本架构，如LeNet、AlexNet的演变。重点讨论CNN在图像分类（Image Classification）、目标检测（Object Detection）（如R-CNN系列和YOLO架构的原理）以及语义分割（Semantic Segmentation）中的最新进展。本章内容将聚焦于如何利用网络结构理解和标记图像内容，完全独立于图像质量的重建或复原任务。 结论：迈向智能视觉系统 本书通过对图像获取、增强、分析、结构提取和深度学习应用的系统梳理，为读者构建了一个坚实的数字图像处理知识体系。我们强调，掌握这些工具和理论，是构建未来智能视觉系统的必经之路。本书旨在激发读者在这些非复原领域进行进一步的创新研究和工程实践。 ---

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