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《数字图像处理与计算机视觉：原理、算法与应用》 --- 内容简介 本书旨在为读者提供一套全面且深入的数字图像处理与计算机视觉领域的知识体系，内容涵盖从基础理论到前沿算法的广泛范畴。本书的结构经过精心设计，力求在理论的严谨性与工程实践的可操作性之间取得完美的平衡，使其既能作为高等院校相关专业（如电子工程、计算机科学、自动化、生物医学工程等）的教材，也能作为从事图像识别、模式分析、机器人视觉等领域的工程师和研究人员的实用参考手册。 第一部分：数字图像处理基础 本部分系统地介绍了数字图像处理的基本概念、数学基础以及核心技术。 第1章 绪论与图像数字化 本章首先界定和阐述了数字图像处理与计算机视觉的范畴、历史沿革及其在现代科技中的重要地位。随后，深入探讨了图像的数学表示方法，包括连续图像与离散图像的转换关系。重点解析了图像采样的理论依据——香农-奈奎斯特采样定理，以及量化过程中的误差分析。讨论了不同图像格式（如位图、矢量图）的特性与优缺点。 第2章 图像增强的空间域方法 空间域处理是图像信息改善的基础。本章详述了点运算（如灰度拉伸、阈值处理、伽马校正）如何直观地调整图像的亮度和对比度。随后，全面介绍了一维和二维线性、非线性滤波技术。在线性滤波部分，详细推导了卷积运算在图像处理中的应用，并对比了均值滤波、高斯滤波在平滑噪声方面的性能差异。在非线性滤波方面，重点剖析了中值滤波、形态学滤波（如腐蚀、膨胀、开闭运算）在去除椒盐噪声和保护边缘信息方面的优势。 第3章 图像增强的频率域方法 本章将图像处理从空间域提升至频率域。首先，系统介绍了傅里叶变换（DFT）的理论基础及其在二维图像处理中的应用，包括频谱的性质分析和可视化。随后，详细讨论了如何利用频率域滤波器进行图像恢复与增强，包括理想滤波器、巴特沃斯滤波器和高斯滤波器在低通（平滑）和高通（锐化）滤波中的具体实现及效果对比。此外，还引入了小波变换（Wavelet Transform）的概念，阐述了其在多分辨率分析和图像去噪中的独特优势。 第4章 图像复原 图像复原是弥补图像在采集、传输过程中退化问题的关键技术。本章详细分析了图像退化的数学模型，主要包括运动模糊、散焦模糊和加性噪声模型。针对线性、时不变的退化系统，重点讲解了逆滤波（Inverse Filtering）的原理与局限性。核心内容在于对维纳滤波（Wiener Filtering）进行深入剖析，阐明了其如何利用先验统计信息在最小均方误差准则下实现最优复原。针对盲复源问题，简要介绍了迭代估计方法。 第5章 彩色图像处理基础 彩色图像处理是实现高级视觉任务的前提。本章从色彩科学入手，解释了人眼视觉模型（如CIE XYZ）和标准色度学。详细对比了RGB、CMY、HSV和Lab等常用彩色空间之间的转换关系及其在不同应用场景下的适用性。针对彩色图像的增强，介绍了如何分别对不同色彩通道进行操作，以及如何利用色度信息进行特定颜色的增强或分离。 第二部分：特征提取与描述 本部分聚焦于从图像中提取有意义的、可量化的信息，这是实现高级视觉理解的桥梁。 第6章 图像分割 图像分割是识别图像中目标对象的第一步。本章首先讨论了基于阈值的分割方法，包括全局阈值、局部阈值以及奥茨（Otsu）法等自动阈值确定策略。随后，深入讲解了基于区域的分割技术，如区域生长法。重点阐述了基于边缘的分割，包括梯度检测器（Sobel, Prewitt, Roberts）和更精细的Canny边缘检测算法的完整流程与参数选择。此外，还介绍了基于能量函数最小化的主动轮廓模型（Snake Model）在复杂边界跟踪中的应用。 第7章 图像的形态学处理 形态学处理基于集合论，对图像中的对象形状进行结构分析。本章详细介绍了膨胀、腐蚀、开操作、闭操作的数学定义和几何意义。在此基础上，进一步探讨了更高级的形态学应用，如击中与未中（Hit-or-Miss Transform）、形态学梯度、骨架化（Skeletonization）在目标识别与图像简化中的作用。 第8章 图像的特征表示与描述 本章探讨如何将图像内容转化为可用于识别的特征向量。重点介绍了边缘、角点、斑点等低层次特征的检测算法，如Harris角点检测器。随后，全面讲解了区域特征的描述方法，包括形状描述子（如周长、面积、紧密度、傅里叶描述子）和纹理描述子（如灰度共生矩阵GLCM）。此外，还详细介绍了局部不变特征描述符（LIFD），特别是SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征）的工作原理及其在目标匹配中的强大性能。 第三部分：模式识别与高级视觉 本部分将图像处理的基础技术与现代模式识别方法相结合，迈向更深层次的视觉理解。 第9章 图像变换与表示 本章介绍了几种重要的数学变换在图像分析中的应用。除了傅里叶变换外，重点分析了Hough变换在检测直线、圆等特定几何形状中的机制与实际应用。此外，还引入了Radon变换的概念及其在层析成像（Tomography）中的基础作用。 第10章 基础模式识别与分类 模式识别是计算机视觉的理论核心。本章概述了监督学习与无监督学习的基本范式。重点介绍了几种经典的分类器：K近邻（K-NN）算法的原理与距离度量；最小二乘法与线性判别分析（LDA）的降维与分类能力；以及支持向量机（SVM）在线性与非线性分类中的优化原理。对如何构建特征空间与选择最优分类器进行了实践指导。 第11章 深度学习在视觉中的应用概述 鉴于深度学习在当前视觉领域的主导地位，本章作为前瞻性章节，简要介绍了其基本架构。概述了多层感知机（MLP）的局限性，并重点引入了卷积神经网络（CNN）的核心组件，如卷积层、池化层和激活函数。通过对AlexNet、VGG、ResNet等经典网络结构的简要回顾，使读者了解现代视觉系统是如何通过端到端的方式学习复杂的特征表示。本章不深入推导反向传播细节，而是侧重于指导读者理解CNN在图像分类、目标检测中的工作流程。 附录：图像处理的软件实现与工具 附录部分提供了使用主流编程语言（如Python）和库（如OpenCV, Scikit-image）实现书中关键算法的入门指南与代码示例，帮助读者快速将理论知识转化为可运行的应用程序。 --- 本书的特色在于其结构上的递进性：从基础的像素操作和增强，过渡到高层次的特征提取和描述，最终触及现代模式识别的基石。每一章都配有大量的插图和例题，旨在帮助读者建立清晰的数学直觉和工程实践能力。本书承诺不对任何特定商业软件或框架进行依赖，确保所教授的算法原理是普适和持久的。
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