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出版者:

作者:颜春煌

出品人:

页数:410

译者:

出版时间:2010-6

价格:69.00元

装帧:

isbn号码:9787894763648

丛书系列:

图书标签:

• Java
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数字图像处理与分析基础 本书致力于深入浅出地介绍数字图像处理与分析领域的核心概念、理论基础与实用技术。内容涵盖了从图像的数字化表示、基础的图像增强与复原，到复杂的图像分割、特征提取与模式识别的全过程。本书旨在为计算机科学、电子工程、生物医学工程以及相关交叉学科的学生和研究人员提供一个坚实而全面的知识框架。 第一部分：图像的数字化与表示 本部分奠定了整个图像处理工作的基础。首先，我们详细探讨了人眼视觉系统的工作原理，以及这些生理学特性如何影响我们对数字图像的建模需求。接着，深入讲解了图像的采样（取样）和量化过程，这是将连续的物理场景转换为离散数字矩阵的关键步骤。读者将理解空间分辨率和灰度分辨率如何影响图像质量，以及如何计算合适的采样率以避免混叠现象（Nyquist-Shannon 采样定理的应用）。 图像在计算机中的表示形式是核心内容之一。我们详细区分了灰度图像、彩色图像（RGB、CMYK 等色彩空间）以及多光谱/高光谱图像的内部数据结构。对于彩色图像，本书不仅讲解了标准的 RGB 模型，还引入了 HSI（色相、饱和度、亮度）和 Lab 等更适合人感知的色彩空间，并详细推导了这些色彩空间之间的转换公式，重点分析了不同色彩空间在特定应用场景下的优劣。此外，还将介绍图像的基本数学形态，包括二维离散卷积、傅里叶变换在图像域中的意义，为后续的滤波操作做铺垫。 第二部分：图像的空间域增强技术 空间域处理直接作用于图像的像素灰度值，是进行初步视觉优化的重要环节。本章首先关注线性点运算，包括图像的反相处理、灰度拉伸（线性、对数、指数变换）以及伽马校正，用以改善图像的对比度和亮度范围，使其更符合人眼的辨识能力。 非线性点运算是本部分的重点。我们详细讨论了直方图处理的理论与实践。从直方图的统计学意义出发，深入讲解了直方图均衡化的原理，即如何通过累积分布函数（CDF）将灰度级线性化分布，从而增强图像的整体对比度。在此基础上，进一步介绍了直方图规定化（或称为直方图匹配），这项技术允许我们将一张图像的灰度分布映射到另一张目标图像的分布上，是实现图像风格统一的关键方法。 除了点运算，本章还引入了空间滤波技术。首先介绍空间滤波器的构建，特别是卷积核（模板）的设计。我们将二阶空间微分算子（如拉普拉斯算子）与梯度算子（如 Sobel、Prewitt、Roberts 算子）进行了详尽的对比，阐述了它们在边缘检测中的侧重点。此外，本书对中值滤波等非线性空间滤波器进行了深入剖析，强调了中值滤波在有效去除椒盐噪声的同时，最大限度保留图像边缘信息的能力。 第三部分：图像的频率域处理与复原 频率域处理是现代图像分析中不可或缺的工具，它揭示了图像中不同空间频率成分的分布规律。本部分从傅里叶分析的理论基础出发，详细讲解了二维离散傅里叶变换 (2D-DFT) 的计算方法、性质（周期性、对称性、平移性质）以及其在图像处理中的应用。读者将学习如何通过观察傅里叶谱（幅度谱和相位谱）来理解图像的结构信息，例如周期性噪声源于谱图上的亮点。 频率域滤波是实现图像增强和去噪的强大手段。我们将滤波操作从空间域的卷积转换为频率域的乘积，极大地简化了计算。本书系统性地介绍了各种经典滤波器： 1. 理想低通/高通滤波器 (ILPF/IHPF)：分析其在实现过程中引入的振铃效应（吉布斯现象）。 2. 巴特沃斯滤波器 (BLPF/BHPF)：讲解其平滑的过渡特性，以及截止频率（$D_0$）和阶数（$n$）的选择对滤波效果的影响。 3. 高斯滤波器 (GLPF/GHPF)：突出其滤波特性最为平滑，是实际应用中最常用的频域滤波器之一。 在此基础上，我们进入图像复原领域。图像复原的目标是根据退化模型的知识，尽可能地恢复原始图像。我们详细阐述了图像退化模型（卷积核 $H$ 和噪声 $N$）的建立，并重点讨论了逆滤波的局限性（对噪声的高度敏感性）。最后，本书着重介绍了两种最为重要的复原技术：维纳滤波（Wiener Filtering），它通过最小均方误差（MMSE）准则优化了复原结果，并引入了对噪声功率谱的估计；以及约束最小二乘法。 第四部分：图像分割与特征提取 图像分割是将图像分解成具有意义的区域或对象实例的关键步骤，是后续高级分析的先决条件。 本章首先从基于灰度的分割方法入手，详细阐述了阈值法的原理。这包括全局阈值法（如简单固定阈值），并深入讲解了如何确定最优阈值的迭代法和大津法 (Otsu's Method)，后者基于最大类间方差准则。 接下来，本书转向基于区域的分割技术。我们详细分析了区域生长法的算法流程、种子点的选择以及停止准则。与之相对的是区域分裂与合并法，该方法通过递归地将图像划分为同质的子区域，并在最后进行合并，以形成最终的分割结果。 边缘和连接性分析是分割的补充。我们重新审视了边缘检测的概念，并介绍了如何利用边缘链接（Edge Linking）技术将检测到的边缘点连接成完整的轮廓。此外，对二值图像的形态学处理进行了详尽的介绍，包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算，这些操作在去除噪声、连接断裂的结构以及提取边界方面发挥着关键作用。 最后，本书探讨了如何从分割出的区域中提取有意义的特征。这包括几何特征（如面积、周长、紧密度、矩形度、圆形度）以及高阶矩特征，这些特征是后续模式识别和分类的基础。 第五部分：形态学图像处理与形态学边缘检测 形态学处理是基于集合论的图像处理技术，特别适用于分析和处理图像中的形状和结构信息。本书的这一部分专门用于系统性地介绍其数学基础。 首先定义了结构元素（Structuring Element），它是进行形态学操作的核心工具。随后，详细讲解了二值图像中的基本操作：腐蚀 (Erosion) 和膨胀 (Dilation)，分析它们如何改变对象的前景和背景。 基于腐蚀和膨胀，我们构建了更高级的操作： 1. 开运算 (Opening)：腐蚀后紧接着进行膨胀，主要用于平滑轮廓、断开细小的连接并去除小的突出物。 2. 闭运算 (Closing)：膨胀后紧接着进行腐蚀，主要用于填充孔洞、连接断裂的区域。 形态学处理的强大之处在于其在边缘检测和特征提取中的应用。本书重点介绍了形态学梯度（膨胀与腐蚀之差）和顶帽变换 (Top-Hat Transform)，后者能有效地从背景中提取出比结构元素小的亮色物体。此外，我们还讨论了灰度形态学，即结构元素和图像都具有灰度值的情况，并展示了其在阴影和高光去除方面的应用。 第六部分：图像的变换与表示 本部分关注如何用更紧凑、更具信息量的数学形式来表示图像，这对于数据压缩和高级特征分析至关重要。 我们首先复习并扩展了傅里叶变换在表示图像周期性结构中的作用，并引出了离散余弦变换 (DCT)，详细分析了其在 JPEG 图像压缩标准中的核心地位。 随后，本书将重点介绍小波变换 (Wavelet Transform)。与傅里叶变换使用无限长的正弦波作为基函数不同，小波变换使用具有有限支撑的波函数，这使得它能够同时提供图像在时间和频率（或空间和尺度）上的局部信息。我们将详细介绍多分辨率分析（MRA）的概念，以及二维离散小波变换（DWT）是如何实现图像的近似系数和细节系数（水平、垂直、对角线）分解的。读者将理解小波变换在去噪和特征提取中的优势。 最后，本部分简要介绍了霍夫变换 (Hough Transform) 的原理，重点阐述了它如何用于检测图像中预设的参数化形状，如直线和圆，即便这些形状被噪声或间断所干扰。 本书的每一章都配有丰富的理论推导、清晰的算法描述以及相应的 MATLAB/Python 伪代码示例，旨在确保读者不仅理解“做什么”，更能掌握“为什么这样做”以及“如何高效地实现”。

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有点拗，没看下去，讲解了网络的通信架构，但不是入门级，不是那么容易理解。

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