图像处理基础与案例教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:卢正明

出品人:

页数:364

译者:

出版时间:2009-6

价格:32.50元

装帧:

isbn号码:9787040273120

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
• 数字图像处理
• 图像分析
• MATLAB
• Python
• OpenCV
• 图像处理教程
• 案例教程
• 计算机视觉
• 图像基础

《数字影像解析与应用》 本书深入探讨了数字影像的生成、处理与分析的各个方面，旨在为读者构建一个全面而坚实的理论基础，并引导其实际应用。全书共分为十一章，结构清晰，逻辑严谨，从基础概念的引入到复杂技术的解析，层层递进，力求让读者掌握数字影像处理的核心技能。 第一章 数字影像基础 本章将从最根本的层面解析数字影像的本质。我们将详细介绍数字影像的采样与量化过程，阐述像素的概念及其在数字图像中的作用。此外，还会深入讲解图像的几何结构，包括图像坐标系、分辨率、颜色空间（如RGB、CMYK、HSV、YCbCr等）的原理及其在不同应用场景下的选择与转换。同时，本章还将简要介绍常见的图像文件格式（如BMP、JPEG、PNG、TIFF等）及其特点，为后续的学习奠定基础。 第二章 图像增强技术 图像增强是数字影像处理中的核心环节，旨在改善图像的视觉质量或为后续分析提供更好的基础。本章将重点介绍点运算和区域运算两种主要的图像增强方法。点运算包括灰度变换、直方图均衡化、直方图规定化等，通过像素值的调整来改善图像的对比度和亮度。区域运算则涉及邻域操作，如平滑滤波（均值滤波、高斯滤波、中值滤波等）用于去除噪声，锐化滤波（Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子等）用于突出图像的边缘和细节。我们还将探讨不同滤波器的原理、适用场景及其参数对增强效果的影响。 第三章 图像复原技术 图像复原的目标是去除或减轻图像在采集过程中引入的失真，例如噪声、模糊等。本章将详细介绍各种图像复原方法。噪声的来源和模型将被详细阐述，包括加性噪声、乘性噪声、脉冲噪声等。基于噪声模型的复原方法，如维纳滤波、约束最小二乘滤波等将被深入讲解。此外，我们还将介绍盲复原技术，即在不知道失真模型的情况下进行图像复原，例如迭代复原算法。对于模糊的复原，如运动模糊和离焦模糊，也会提供相应的去模糊算法。 第四章 图像变换 图像变换是实现多种图像处理功能的重要手段。本章将重点介绍傅里叶变换在图像处理中的应用。我们将详细讲解一维和二维傅里叶变换的原理，以及傅里叶域中的低通滤波、高通滤波、带通滤波等操作，展示如何利用频率域来去除噪声或增强图像特征。此外，还将介绍沃尔什-哈达玛变换、离散余弦变换（DCT）等其他重要的图像变换，并讨论它们在图像压缩等领域的应用。 第五章 图像分割 图像分割是将图像划分为具有不同属性的区域或对象的关键技术。本章将系统介绍图像分割的主要方法。我们将从阈值分割开始，包括全局阈值分割和局部阈值分割（如Otsu方法）。然后，我们将深入讲解边缘检测技术，如Roberts、Sobel、Prewitt、Canny等边缘检测算子的原理和实现，以及如何利用边缘信息进行分割。区域生长法、区域分裂与合并法等区域分割方法也将被详细阐述。此外，图割（Graph Cut）、分水岭算法等高级分割技术也将被介绍。 第六章 形态学图像处理 形态学图像处理是基于图像中物体形状的数学工具，在图像分割、噪声去除、边缘提取等方面有着广泛应用。本章将详细介绍两种基本的形态学运算：腐蚀和膨胀。在此基础上，我们将衍生出开运算、闭运算、击中或不击中变换、骨架提取、细化、粗化等重要的形态学处理技术。我们还将探讨形态学在二值图像和灰度图像上的应用，以及如何根据具体任务选择合适的结构元素。 第七章 图像压缩 图像压缩技术旨在减少存储图像所需的数据量，以提高传输效率和存储空间的利用率。本章将详细介绍两种主要的图像压缩方法：无损压缩和有损压缩。我们将深入分析无损压缩的原理，如行程长度编码（RLE）、霍夫曼编码、算术编码等。对于有损压缩，我们将重点讲解基于变换域的压缩方法，如离散余弦变换（DCT）在JPEG压缩中的应用，以及小波变换在JPEG2000中的作用。量化、熵编码等关键技术也将被详细介绍。 第八章 颜色图像处理 本章将专注于处理彩色图像的特定技术。我们将首先回顾和深化不同颜色空间的数学表示和相互转换。然后，重点介绍颜色图像增强技术，包括颜色平衡、颜色校正、伪彩色处理等。我们将探讨如何利用颜色信息进行分割，例如基于颜色直方图的分割方法、颜色空间中的阈值分割等。此外，还将介绍颜色特征的提取与描述，为后续的图像识别和检索打下基础。 第九章 图像分析与特征提取 图像分析是数字影像处理的最终目标之一，旨在从图像中提取有意义的信息。本章将介绍多种图像特征提取方法，用于描述图像的全局和局部属性。我们将讨论纹理特征（如灰度共生矩阵、局部二值模式LBP等）、形状特征（如轮廓描述、不变矩等）以及局部特征（如SIFT、SURF等）的提取。此外，还将简要介绍特征选择和特征降维技术，以提高后续分析的效率和准确性。 第十章 模式识别基础 本章将介绍模式识别的基本概念，以及其在数字影像处理中的应用。我们将讲解分类器的基本原理，如K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）以及决策树等。我们将讨论监督学习和无监督学习在图像识别中的不同应用场景。此外，我们还将介绍一些经典的图像识别任务，例如人脸识别、物体识别等，并简要提及深度学习在模式识别领域的最新进展。 第十一章 综合案例应用 本章将通过几个典型的综合性案例，展示前述各项数字影像处理技术在实际问题中的应用。案例将涵盖但不限于医学影像分析（如X光片、CT扫描的增强与分割）、遥感图像处理（如地物分类、变化检测）、工业检测（如缺陷检测、测量）等领域。通过这些案例，读者将能够将理论知识转化为实践技能，理解不同技术之间的协同作用，并能够根据实际需求设计和实现相应的处理流程。 本书旨在提供一个全面而深入的数字影像处理知识体系，通过理论讲解、算法剖析和案例分析相结合的方式，帮助读者掌握数字影像处理的核心技术，并能够将其灵活应用于各种实际问题中。

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