Practical Image and Video Processing Using MATLAB pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley-IEEE Press

作者:Marques, Oge

出品人:

页数:696

译者:

出版时间:2011-9

价格:USD 109.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470048153

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数字影像与视频处理基础：算法、实现与应用 本书旨在为读者提供一个全面而深入的数字影像与视频处理知识体系。从最基础的图像表示和像素操作，到复杂的特征提取、目标识别和视频分析，本书将系统地引导读者掌握核心概念、常用算法以及在实际应用中的实现技巧。我们强调理论与实践的结合，通过清晰的讲解和丰富的示例，帮助读者理解这些技术背后的数学原理，并能够熟练运用各种工具和方法解决实际问题。 第一部分：数字影像处理基础 第一章：数字影像概述 本章将从数字影像的本质出发，深入探讨其基本构成要素。我们将详细介绍像素的概念，它是构成数字影像的最小单元，并讲解不同类型的像素表示方式，如灰度图像、彩色图像（RGB、HSV、CMYK等）及其编码格式。读者将了解图像的动态范围、对比度、亮度等关键属性，并学习如何衡量和描述这些属性。此外，本章还将涵盖图像的采样和量化过程，解释它们如何影响图像的细节和质量，以及常见的图像文件格式（如JPEG、PNG、TIFF、BMP）的特点和应用场景，为后续章节的学习打下坚实的基础。 第二章：像素级图像增强 图像增强是提升图像视觉质量、突出有用信息或去除噪声的关键步骤。本章将重点介绍各种像素级增强技术。读者将学习点运算，包括灰度变换（如对数变换、指数变换、直方图拉伸和均衡化），它们如何改变像素的灰度值以达到增强对比度的目的。我们将深入分析直方图均衡化的原理和应用，以及如何根据具体需求进行局部直方图均衡化。此外，本章还将介绍图像滤波技术，重点讲解空间域滤波器的原理和应用，包括平滑滤波（如均值滤波、高斯滤波）用于去除噪声，以及锐化滤波（如Sobel算子、Laplacian算子）用于增强图像边缘和细节。读者将理解不同滤波器的作用机制和适用场景。 第三章：图像几何变换与形态学处理 几何变换是改变图像空间位置和大小的重要手段，而形态学处理则用于分析和处理图像的形状。本章将首先介绍图像的几何变换，包括平移、旋转、缩放、剪切和仿射变换。我们将详细讲解这些变换背后的数学模型，并演示如何应用这些变换来实现图像的对齐、校正和数据增强。随后，本章将聚焦于形态学图像处理，介绍基本的形态学运算，如腐蚀、膨胀、开运算和闭运算。读者将理解这些运算如何基于结构元素来改变图像的连通性、形状和大小，并学习它们在去除噪声、连接断裂的区域、分离粘连的物体等方面的应用。 第四章：图像分割 图像分割是将图像划分为若干有意义的区域或对象的关键技术，是计算机视觉和图像分析任务的先决步骤。本章将系统地介绍主流的图像分割方法。读者将学习基于阈值的分割技术，包括全局阈值法、局部阈值法以及Otsu法，并理解如何选择合适的阈值以实现有效分割。随后，我们将深入探讨边缘检测技术，介绍Canny边缘检测器等经典算法，以及如何利用边缘信息进行图像分割。此外，本章还将介绍区域增长法，以及基于连通分量的区域分割。最后，我们将触及更复杂的分割方法，如Watershed分割算法，并讨论如何在实际应用中选择和组合这些分割技术。 第五章：特征提取与描述 特征提取是识别和区分图像中不同对象或区域的关键。本章将引导读者掌握各种强大的特征提取和描述方法。我们将从边缘、角点和纹理等低级特征开始，介绍SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）等局部特征提取算法，并讲解它们在处理尺度、旋转和光照变化时的鲁棒性。此外，本章还将介绍HOG（方向梯度直方图）等全局特征描述符，以及它们在行人检测等应用中的优势。读者将学习如何通过这些特征来描述图像的局部和全局特性，为后续的匹配、识别和分类打下基础。 第二部分：视频处理基础 第六章：视频基础与运动分析 视频是由一系列连续的图像帧组成的，其核心在于“运动”。本章将深入探讨视频的基本概念，包括帧率、分辨率、颜色空间等视频的属性。我们将详细介绍视频数据的表示方式和存储格式。随后，我们将重点关注视频的运动分析，这是视频处理的核心内容之一。读者将学习光流法的基本原理，包括块匹配法、Lucas-Kanade法等，并理解如何计算和估计视频序列中像素的运动矢量。此外，本章还将介绍目标跟踪的基本概念和方法，为后续的视频内容分析奠定基础。 第七章：目标识别与跟踪 在视频序列中识别和跟踪特定目标是许多应用的核心需求。本章将深入讲解目标识别和跟踪的常用技术。读者将学习如何结合前面章节的特征提取方法（如SIFT、HOG）来构建目标识别模型，并介绍模板匹配、基于分类器的方法（如SVM、Adaboost）等识别算法。随后，我们将重点讨论目标跟踪算法，包括基于运动的模型（如卡尔曼滤波器、粒子滤波器）和基于外观的模型。读者将理解如何利用视频序列的连续性来维持目标在不同帧之间的身份，并掌握如何处理目标遮挡、形变和背景干扰等挑战。 第八章：视频内容分析 视频内容分析旨在理解视频的语义信息，并从中提取有价值的内容。本章将介绍视频内容分析的多种技术。读者将学习场景的识别与分类，以及如何利用颜色、纹理和运动等信息来区分不同的场景类型。此外，本章还将介绍动作识别，如跑步、跳跃等基本动作的检测和分类。最后，我们将讨论事件检测，即在视频中识别特定事件的发生，例如跌倒检测、打斗检测等，并介绍一些常用的技术手段。 第三部分：高级主题与应用 第九章：图像与视频去噪 噪声是图像和视频中普遍存在的问题，会严重影响后续的处理效果。本章将深入探讨各种图像和视频去噪技术。读者将学习空间域去噪方法（如均值滤波、中值滤波、高斯滤波）的局限性，并重点介绍频域去噪技术，如傅里叶变换域滤波。此外，本章还将详细讲解更先进的去噪算法，如非局部均值（NL-Means）去噪和基于小波变换的去噪方法，以及它们在图像和视频去噪中的优势。读者将理解不同去噪算法的原理、适用场景和权衡。 第十章：图像与视频的压缩 为了有效地存储和传输图像与视频数据，压缩技术至关重要。本章将介绍图像和视频压缩的基本原理和常用算法。读者将学习无损压缩和有损压缩的区别，并深入了解JPEG和MPEG等经典压缩标准的编码流程，包括离散余弦变换（DCT）、量化和熵编码等过程。此外，本章还将介绍视频压缩中特有的运动补偿技术，以及它们如何大大提高视频压缩效率。读者将理解这些压缩算法如何通过去除冗余和感知冗余来减小数据量。 第十一章：医学影像处理初步 医学影像处理是数字影像处理的重要应用领域之一，涉及图像的增强、分割、配准和特征提取等。本章将介绍医学影像的一些基本概念，如X射线、CT、MRI、超声等成像方式的特点。读者将学习如何在医学影像中应用本章前面介绍的图像处理技术，例如利用图像增强技术改善低对比度医学影像的可视性，利用图像分割技术提取病灶区域，以及利用图像配准技术对齐不同时期的医学影像。本章将通过具体示例，展示影像处理技术在疾病诊断和治疗中的应用价值。 第十二章：计算机视觉中的深度学习基础 近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了突破性进展。本章将为读者介绍深度学习在计算机视觉中的基础概念和常用模型。读者将了解神经网络的基本结构，以及卷积神经网络（CNN）在图像特征提取方面的强大能力。我们将介绍一些经典的CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等，并讲解它们的设计思想和优势。此外，本章还将简要介绍物体检测（如Faster R-CNN）、语义分割（如U-Net）和图像生成（如GANs）等基于深度学习的计算机视觉任务，为读者进一步探索深度学习在计算机视觉中的应用提供入门。 第十三章：应用案例分析与项目实践 本章将通过一系列具体的应用案例，整合本书所学的各项知识，展示数字影像与视频处理技术的实际应用。我们将涵盖诸如自动驾驶中的场景理解、智能安防中的行为分析、增强现实中的物体识别、以及多媒体内容检索等领域的实例。通过分析这些案例，读者将更深入地理解不同技术之间的联系和协作，并能够思考如何将所学知识应用于解决现实世界的问题。此外，本章还将提供一些建议性的项目实践方向，鼓励读者动手实践，将理论知识转化为解决实际问题的能力。 学习目标： 通过学习本书，读者将能够： 理解数字影像与视频的基本原理和数学模型。 掌握各种经典的图像处理和视频分析算法。 能够运用相关工具和编程语言实现这些算法。 初步了解深度学习在计算机视觉中的应用。 具备分析和解决实际数字影像与视频处理问题的能力。 本书适合计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程等相关专业的本科生、研究生，以及从事图像处理、计算机视觉、模式识别、多媒体技术等领域的科研人员和工程师。通过本书的学习，读者将能够构建坚实的理论基础，并掌握解决实际问题的实用技能，为在这些领域深入发展奠定坚实的基础。

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我过去尝试过几本关于数字信号处理在图像领域应用的教材，它们往往过于偏重于理论推导，以至于我花了大量时间在搞懂那些复杂的希尔伯特变换或Z变换，却对如何实际应用感到茫然。这本书的处理方式截然不同，它将这些数学工具视为解决实际问题的“工具箱”里的利器，而不是高悬在空中的理论大厦。例如，在讲解降噪滤波时，它不会只是罗列高斯滤波和中值滤波的公式，而是会通过对比实验展示，在有椒盐噪声的环境下，中值滤波的鲁棒性远胜于高斯滤波，并深入分析了背后的原理——即中值滤波不对局部灰度剧烈变化的边界信息产生过大影响。这种以结果为导向，理论为支撑的叙述风格，对于追求效率和实际效果的读者来说，简直是量身定制。这本书真正教会我的，是如何成为一个能用数学语言精确描述和解决视觉问题的实践者，而不是一个仅仅会调用函数的“脚本小子”。

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我不得不说，这本书的排版和插图质量，在同类技术书籍中绝对算得上是上乘之作。许多关于图像滤波、特征提取（如SIFT或HOG）的章节，都配有极其精美且信息量丰富的对比图表。例如，当介绍不同边缘检测算子（如Sobel、Canny）对同一张模糊图像的处理效果时，那些细致入微的局部放大图，清晰地展示了每种算法的优缺点和适用场景，这种可视化教学的力量是纯文本难以比拟的。此外，书中对代码块的处理也十分考究，变量命名清晰，注释详尽得几乎可以自成体系。我曾尝试着不看官方文档，仅凭书中的示例代码和讲解，就能复现出几个关键的图像分割算法，这对于节省学习时间、避免陷入官方文档的冗长泥潭来说，简直是福音。这本书的作者显然非常注重读者的阅读体验，每一页的留白、字体选择，都透露出一种对知识传播效率的极致追求。

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说实话，我对这类强调“工程实践”的书籍一向持保留态度，因为很多时候它们在理论深度上总是显得有些单薄。然而，这本书成功地打破了我的固有印象。它没有回避那些深层的数学原理，比如在讨论色彩空间转换时，它会细致地追溯到人眼视觉系统的生理基础，然后才引出具体的矩阵运算。更让我惊喜的是，书中对视频处理部分的处理手法——如何处理帧间冗余、如何进行运动估计，这些都是在一般的入门级读物中鲜少被深入探讨的内容。作者似乎有一种近乎偏执的严谨性，即便是看似简单的图像配准问题，也会探讨不同优化策略下的收敛速度差异。这使得这本书不仅仅是一本“怎么做”的手册，更是一本指导你“为什么这么做”的深度指南。读完后，我感觉自己对底层算法的理解上升到了一个新的高度，不再满足于调用现成的库函数，而是开始思考如何根据特定场景优化现有算法的性能瓶颈。

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这本书的结构安排非常流畅，它遵循了一个非常符合直觉的学习路径：从基础的数字图像表示和预处理开始，逐步过渡到高级的特征提取、目标识别，最后收尾于复杂的视频分析与压缩技术。这种渐进式的知识铺陈，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。我特别欣赏作者在每一章末尾设置的“思考题”部分，它们往往不是简单的概念回顾，而是抛出一些开放性的工程挑战，比如“如何设计一个能够在低功耗嵌入式设备上实时运行的运动跟踪器？”这类问题，极大地激发了读者利用所学知识进行创新的热情。这本书的价值远超出了书本本身，它更像是一个激发学习者自我驱动的催化剂。那些在实际项目中遇到瓶颈，急需一个系统性知识框架来梳理思路的工程师们，会发现这本书提供的知识体系结构异常坚固和实用。

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这本书的封面设计着实抓人眼球，那种深邃的蓝色调配合着几帧跳动的像素点阵，立刻让人联想到图像处理那些光影交错的魔幻世界。初次翻阅，我最直观的感受是其内容的广度与深度达到了一个令人赞叹的平衡点。它并非那种只会罗列晦涩公式的教科书，反而在讲解傅里叶变换、小波分析等核心理论时，总是能巧妙地穿插进实际的应用案例，比如如何用这些数学工具去优化一个低分辨率监控画面的清晰度，或者如何在视频流中高效地检测出运动物体。作者似乎深谙我们这些动手型学习者的渴望——不仅要知其然，更要知其所以然。尤其值得称道的是，书中对算法实现细节的描述，那种层层递进的讲解方式，让你感觉自己不是在阅读文字，而是在与一位经验丰富的导师并肩坐在电脑前，一步步构建起复杂的处理流程。对于那些已经掌握了基础编程能力，渴望将理论知识转化为实际工程解决方案的人来说，这本书无疑是一座灯塔，它指引的方向清晰而坚定，让人充满探索的动力。

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