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出版者:

作者:Falcidieno, Bianca (EDT)/ Spagnuolo, Michela (EDT)/ Avrithis, Yannis (EDT)/ Kompatsiaris, Ioannis (E

出品人:

页数:306

译者:

出版时间:

价格:69.95

装帧:

isbn号码:9783540770336

丛书系列:

图书标签:

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好的，以下是关于一本假设名为《数字图像处理与应用》的图书的详细简介，该书内容与“Semantic Multimedia”这一主题无关： --- 数字图像处理与应用 作者： [此处留空，以模拟真实书籍的作者署名方式] 出版社： [此处留空] ISBN： [此处留空] 页数： 约 650 页（含大量插图与习题） 定价： [此处留空] 内容概述 《数字图像处理与应用》是一本全面且深入探讨数字图像的采集、表示、处理、分析与可视化技术的权威性教材与参考手册。本书旨在为计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程以及相关领域的高年级本科生、研究生和专业工程师提供坚实的理论基础和丰富的实践指导。 本书将图像处理领域的核心概念、经典算法与前沿技术进行了系统性的整合，强调理论的严谨性与实际工程问题的解决能力并重。全书内容组织遵循从基础理论到复杂应用递进的结构，确保读者能够逐步构建起对数字图像本质的深刻理解。 详细章节结构与内容要点 第一部分：图像基础与数字化（基础构建） 第 1 章：引言与图像基础 本章首先界定了数字图像的概念，追溯了图像处理的历史沿革及其在现代科技中的关键地位。重点阐述了人眼视觉系统的工作原理，特别是其对光照、对比度和色彩的响应特性，为后续的图像增强和恢复奠定生理学基础。 第 2 章：图像的数学描述与表示 本章深入探讨了连续图像如何被转化为离散数字矩阵。内容包括：二维离散信号的定义、采样（采样定理的引入与应用）、量化（灰度级与色彩深度）、以及数字图像的代数表达。详细讲解了图像的基本矩阵运算、邻域操作符的定义，并引入了图像直方图作为描述图像统计特性的重要工具。 第 3 章：图像增强：空间域方法 图像增强是改善图像视觉质量或突出特定信息的第一步。本章聚焦于直接在空间域内进行像素值操作的技术。涵盖了点操作（如灰度线性/非线性变换）、直方图均衡化及其自适应版本（如 CLAHE）。随后，详细介绍了各种空间滤波器，包括：线性和非线性滤波器的设计，重点分析了均值滤波、高斯平滑、中值滤波（对椒盐噪声的鲁棒性分析）以及锐化滤波器（如 Sobel, Prewitt, Laplacian 算子）。 第二部分：频域分析与恢复（理论深化） 第 4 章：图像的变换域表示 本章将图像处理提升到更抽象的频域层面。核心内容是二维傅里叶变换（DFT）的数学推导、性质（周期性、线性、位移性）及其在图像处理中的应用。读者将学习如何利用傅里叶频谱可视化图像的频率成分，并掌握快速傅里叶变换（FFT）的计算效率优势。此外，本章也介绍了离散余弦变换（DCT）在数据压缩中的作用。 第 5 章：图像恢复：建模与逆滤波 图像恢复旨在消除由采集过程（如运动模糊、离焦）或传输过程中引入的失真。本章首先建立退化模型（卷积模型），并探讨噪声的统计特性分析。重点分析了逆滤波的局限性，并详细介绍了关键的恢复技术：维纳滤波（Wiener Filter）的理论推导、约束条件及其在信噪比变化环境下的性能评估。此外，还讨论了盲解卷积的基本概念。 第三部分：图像分割与特征提取（核心应用） 第 6 章：图像分割技术 分割是将图像分解为有意义的、互不重叠的区域的过程。本章涵盖了多种分割策略： 1. 基于阈值的分割： 包括全局阈值、局部自适应阈值以及大津法（Otsu's Method）的理论基础与实现。 2. 区域技术： 区域生长法、区域分裂与合并策略的比较分析。 3. 边缘检测的深化： 涵盖了 Canny 边缘检测算法的完整流程（高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值处理和边缘连接）的精细化操作。 第 7 章：形态学图像处理 形态学基于集合论，特别适用于分析和处理图像中的形状和结构信息。本章详细讲解了基本的结构元素（Structuring Element）的定义，以及腐蚀、膨胀操作。在此基础上，深入探讨了开运算（Opening）、闭运算（Closing）、形态学梯度、击中与未中（Hit-or-Miss Transform），并展示了这些操作在去噪、孔洞填充和目标提取中的应用。 第 8 章：图像特征描述与表示 本章关注如何从分割后的区域或对象中提取可用于识别和分析的量化特征。内容包括： 区域特征： 几何属性（面积、周长、质心、方向性）、拓扑属性。 纹理描述： 基于灰度共生矩阵（GLCM）的描述符（对比度、能量、熵）。 形状描述： 基于傅里叶描述符和链码（Chain Codes）的边界表示方法。 第四部分：高级主题与应用前沿 第 9 章：彩色图像处理 本章从理论上解析了人眼对彩色的感知模型，并详细介绍了主要的颜色空间：RGB、CMY、HSI/HSV，以及它们在图像处理中的互换与应用。讨论了彩色图像的增强（如彩色直方图均衡化）和分割（基于特定颜色空间的阈值化）。 第 10 章：图像压缩基础 介绍数据压缩的必要性、分类（有损与无损）。重点分析了无损压缩技术（如行程长度编码 RLE、霍夫曼编码）和有损压缩技术的核心原理。详细讲解了基于 DCT 的标准压缩算法（如 JPEG 框架）的编码和解码流程。 第 11 章：三维重建与立体视觉入门 本章简要介绍了如何从二维图像数据推导出三维场景信息。内容包括相机模型（小孔模型）、坐标系转换（内参与外参）、立体视觉中的视差计算基础以及简单的三维点云生成方法。 本书特色 1. 理论与实践并重： 每章均配有详细的数学推导和直观的几何解释，同时提供大量的 MATLAB/Python 伪代码示例，便于读者快速实现算法。 2. 丰富的实例分析： 涵盖了医学影像增强、遥感图像分析、工业缺陷检测等多个跨学科的应用案例，展示了图像处理工具的强大威力。 3. 详尽的习题设计： 每章末尾设有从概念理解到复杂算法设计的多层次习题，是课堂教学和自学者的理想辅助材料。 4. 清晰的结构逻辑： 内容组织遵循图像处理的典型工作流程，确保知识点的线性积累和系统化掌握。 《数字图像处理与应用》旨在成为读者在图像处理领域从入门到精通的坚实桥梁。

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