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页数:460

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出版时间:2011-9

价格:66.00元

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isbn号码:9787121143267

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《数字影像的世界：原理、算法与实践》 简介 浩瀚的数字影像世界，隐藏着无数的秘密与可能。从手机拍摄的瞬间，到医学影像的诊断，再到遥感监测的宏观视角，数字图像早已渗透到我们生活的方方面面，成为信息获取、科学研究和技术创新的重要载体。然而，一张张看似静态的画面背后，究竟蕴含着怎样的奥秘？如何才能深入理解图像的本质，并将其转化为有用的信息？《数字影像的世界：原理、算法与实践》旨在为您揭示数字图像的奥秘，引领您进入一个充满挑战与机遇的影像处理领域。 本书并非简单罗列技术名词或代码片段，而是从根本出发，系统地梳理数字图像处理的核心概念、理论基础以及关键算法。我们相信，唯有深刻理解原理，才能灵活运用技术；唯有掌握算法，才能解决实际问题。因此，本书将以清晰的逻辑、严谨的论证，为您构建一个坚实的理论框架，助您理解图像的形成、表示、增强、复原、分割、描述等一系列关键环节。 第一部分：数字图像的基石 本部分将为您奠定坚实的理论基础，让您从根本上理解数字图像的本质。 第一章：图像的形成与表示 光学成像的物理基础： 我们将从光学的基本原理出发，探讨光线如何与物体交互，形成视觉信息。您将了解反射、折射、衍射等基本光学现象，以及它们如何影响我们感知到的图像。 数字传感器的原理： 现代数字图像的获取离不开各类传感器。本章将深入剖析CCD（电荷耦合器件）和CMOS（互补金属氧化物半导体）等主流成像传感器的内部工作机制，讲解像素的产生、电荷的累积与转换过程。您将理解为何不同的传感器会产生不同质量的图像。 图像的数字化过程： 从模拟信号到数字信号的转变，是数字图像处理的起点。我们将详细阐述采样（Sampling）和量化（Quantization）这两个核心过程，解释它们对图像分辨率和灰度级的影响。您将理解“数字图像”这个概念是如何形成的。 图像的数学表示： 数字图像在计算机中是以矩阵的形式存在的。本章将介绍二维离散函数、像素坐标系、图像的高度、宽度、通道数等基本概念。我们将深入探讨不同类型的图像表示，如二值图像、灰度图像、彩色图像（RGB、HSV等），以及它们各自的特点和应用场景。 图像的频率域表示： 图像中的细节和纹理信息可以被看作是不同频率的组成。我们将引入傅里叶变换（Fourier Transform）等概念，解释如何将图像从空间域转换到频率域，以及频率域分析在图像处理中的重要性。您将理解高频和低频分量分别代表了什么。 第二章：图像的视觉感知与度量 人眼视觉系统的生物学基础： 理解人类如何感知图像，有助于我们设计更有效的图像处理算法。本章将简要介绍视网膜、视觉皮层等视觉通路，以及亮度、对比度、色彩等视觉感知要素。 图像质量评价的标准： 如何客观地评价一张图像的质量？我们将探讨主观评价和客观评价方法，包括客观评价指标（如PSNR、SSIM等）的原理和适用性。您将知道如何量化图像的失真程度。 色彩空间与转换： 不同应用场景需要不同的色彩表示。本章将详细介绍RGB、CMYK、HSV、YUV等主流色彩空间，并讲解它们之间的相互转换原理。这对于理解彩色图像处理至关重要。 图像的统计特性： 图像的直方图（Histogram）是描述图像亮度分布的重要工具。我们将深入分析直方图的计算、特性以及它在图像增强中的应用。您将理解直方图均衡化等方法的原理。 第二部分：图像的增强与复原 本部分将专注于提升图像的视觉质量，消除噪声，以及恢复退化图像的原始信息。 第三章：空间域增强技术 点运算： 作为最基础的增强方法，点运算直接对每个像素进行操作。我们将详细介绍图像的线性变换（如亮度、对比度调整）、非线性变换（如伽马校正）以及阈值处理。 直方图处理： 在上一章的基础上，我们将深入探讨直方图均衡化（Histogram Equalization）和直方图匹配（Histogram Matching）的算法原理，理解它们如何拉伸图像的灰度范围，提高图像的对比度。 邻域运算（卷积）： 大部分图像增强技术都基于邻域运算。本章将详细介绍卷积（Convolution）的概念，以及如何通过卷积核（Kernel）实现图像的平滑（Smoothing）和锐化（Sharpening）。 平滑滤波器： 为了去除图像中的噪声，我们需要平滑滤波器。我们将分析各类平滑滤波器，包括均值滤波器（Mean Filter）、高斯滤波器（Gaussian Filter）以及它们在抑制随机噪声方面的效果。 锐化滤波器： 为了增强图像的边缘和细节，我们需要锐化滤波器。我们将学习拉普拉斯算子（Laplacian Operator）、Sobel算子、Prewitt算子等边缘检测算子的原理，以及如何利用它们实现图像的锐化。 形态学图像处理： 形态学处理是一种基于图像形状的图像处理技术。本章将介绍二值图像形态学处理中的腐蚀（Erosion）、膨胀（Dilation）、开运算（Opening）和闭运算（Closing），并探讨它们在去除小的噪声点、连接断裂的曲线等方面的应用。 第四章：频率域增强技术 傅里叶变换在图像处理中的应用： 频率域分析为图像增强提供了新的视角。本章将回顾傅里叶变换，并深入探讨其在图像滤波中的作用。 频率域滤波器： 我们将介绍各种频率域滤波器，包括理想低通滤波器、Butterworth低通滤波器、指数低通滤波器，以及它们在抑制高频噪声方面的原理。同时，我们将探讨高通滤波器、同态滤波器等在增强图像和改变图像对比度方面的应用。 理想低通、Butterworth低通、指数低通滤波器： 详细讲解这些滤波器的数学模型，以及它们在平滑图像、去除噪声方面的特性和缺点。 理想高通、Butterworth高通、指数高通滤波器： 讲解高通滤波器的原理，以及它们在增强边缘、细节方面的作用。 同态滤波器： 介绍同态滤波器的概念，以及它如何同时处理亮度变化和细节增强。 第五章：图像复原 图像退化的模型： 图像在获取过程中会受到各种因素的影响而发生退化，如模糊、噪声等。本章将建立图像退化的数学模型，包括运动模糊、高斯模糊、泊松噪声、瑞利噪声等。 逆滤波和维纳滤波： 介绍最简单的逆滤波（Inverse Filtering）及其局限性，并重点讲解维纳滤波（Wiener Filtering）的原理，理解它如何利用噪声的统计特性来近似复原退化图像。 约束最小二乘滤波： 探讨约束最小二乘滤波（Constrained Least Squares Filtering）的原理，理解它如何权衡图像复原质量和噪声抑制。 期望最大化（EM）算法在图像复原中的应用： 引入更高级的复原技术，如基于统计模型的算法，讲解期望最大化算法如何用于估计退化模型和复原图像。 第三部分：图像的分析与理解 本部分将带领您进入图像的深层分析，提取有意义的信息，实现图像的分割、描述和识别。 第六章：图像分割 分割的基本概念与方法： 图像分割是将图像划分为若干有意义的区域的过程。本章将介绍分割的意义和基本原则。 基于阈值的分割： 深入探讨Otsu法（Otsu's Method）等全局阈值和局部阈值方法，理解它们如何根据像素的灰度值来区分不同的区域。 区域生长法： 讲解区域生长法（Region Growing）的原理，包括种子点的选择、生长准则的设定以及区域合并的策略。 基于边缘的分割： 回顾边缘检测算子，并介绍如何利用边缘信息进行区域分割，如Canny边缘检测器的优化策略。 分水岭算法： 介绍分水岭算法（Watershed Algorithm）的原理，理解它如何将图像看作地形，并根据“集水盆”来分割图像。 分水岭算法的优缺点及改进： 讨论分水岭算法在处理图像噪声和分割精度方面的挑战，并介绍一些改进方法。 第七章：图像特征提取与描述 特征的定义与分类： 什么是图像特征？我们将介绍不同层次的特征，如点特征、线特征、区域特征和全局特征。 边缘、角点和区域的特征描述： 详细介绍如何描述图像中的边缘、角点（如Harris角点检测器、SIFT特征点）以及各种形状的区域。 纹理分析： 纹理是图像中重要的视觉属性。本章将介绍纹理的统计描述方法（如灰度共生矩阵GLCM）和频率域描述方法。 模板匹配： 介绍如何在图像中查找与给定模板相似的区域，包括归一化相关法等经典匹配算法。 图像矩（Image Moments）： 讲解图像矩的概念，如中心矩、不变矩，以及它们在形状描述和识别中的应用。 第八章：图像分类与识别 分类器的基本原理： 介绍常用的图像分类器，如K近邻（KNN）分类器、支持向量机（SVM）的原理。 基于特征的图像识别： 如何利用提取的特征来识别图像中的物体？我们将探讨基于特征匹配和度量的识别方法。 机器学习在图像识别中的应用： 简要介绍深度学习在图像识别领域的突破，以及卷积神经网络（CNN）的基本思想。 图像检索： 介绍如何基于图像内容进行检索，如内容基图像检索（CBIR）的基本框架。 第四部分：进阶应用与展望 本部分将触及更广泛的图像处理应用领域，并对未来的发展趋势进行展望。 第九章：特定领域图像处理应用 医学影像处理： 介绍CT、MRI、X光等医学影像的特点，以及图像增强、分割、三维重建等在医学诊断中的应用。 遥感图像处理： 探讨卫星和航空影像的处理技术，如图像配准、变化检测、地物分类等在环境监测、城市规划等领域的应用。 视频图像处理： 简要介绍视频的特点，以及运动估计、目标跟踪、视频增强等技术。 第十章：图像处理的挑战与未来 计算效率与实时性： 探讨如何在保证处理效果的同时，提高算法的计算效率，实现实时处理。 鲁棒性与适应性： 讨论如何设计更鲁棒、更能适应复杂变化的图像处理算法。 多模态图像融合： 介绍如何融合来自不同传感器、不同模态的图像信息，以获得更全面的信息。 深度学习与传统图像处理的结合： 探讨深度学习方法如何与传统的图像处理算法相结合，取长补短，推动领域发展。 新兴技术与应用前景： 展望人工智能、增强现实、虚拟现实等技术对图像处理提出的新需求和新机遇。 《数字影像的世界：原理、算法与实践》不仅仅是一本技术手册，它更是一扇通往广阔影像世界的大门。无论您是计算机视觉领域的初学者，还是希望深入理解图像处理技术的专业人士，本书都将为您提供一条清晰的学习路径，帮助您掌握解决实际问题的能力，开启属于您的数字影像探索之旅。本书的章节安排逻辑严谨，内容由浅入深，注重理论与实践相结合，旨在帮助读者构建全面的知识体系，培养独立思考和解决问题的能力。

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从工具链的整合与兼容性角度来看，这本书展现了作者对整个工程生态系统的深刻理解。它并没有孤立地讲解某一个算法或某一个函数，而是将所有的技术点都置于一个宏大的工程背景下进行讨论。书中对于不同版本工具包之间的兼容性问题进行了细致的标注，并清晰地指明了在迁移旧项目代码时需要注意的关键点，这对于维护和升级现有系统至关重要。此外，作者还花费了相当的篇幅来讨论如何将算法模块化、如何进行高效的版本控制以及如何与其他工程软件（比如特定编程语言的库）进行接口对接，这些都是纯粹的算法书籍会忽略的实际操作层面。这种“软技能”的指导，极大地缩短了理论知识向实际生产力转化的距离，体现了作者卓越的工程素养和对读者未来职业发展的关怀。

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这本书的排版和装帧设计简直是教科书级别的典范，让人爱不释手。封面设计简洁大气，色彩搭配既专业又不失艺术感，拿在手里沉甸甸的，明显是下了真功夫的用心之作。内页的纸张质感非常好，光滑细腻，即便是长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。更值得称赞的是，字体选择和行距的把控达到了近乎完美的平衡，既保证了信息的清晰传达，又营造出一种沉浸式的阅读体验。书中大量的插图和代码示例，排版布局极为考究，逻辑清晰地引导读者跟随作者的思路，每一步操作都能在视觉上得到直观的印证。尤其是那些复杂的算法流程图，用不同的颜色和线条精心勾勒，让人一眼就能抓住核心脉络，这种对细节的极致追求，无疑是提升阅读体验的关键因素。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一件精心打磨的艺术品，让人在学习知识的同时，也能享受到阅读的愉悦。这种对细节的关注，充分体现了出版方对专业知识传播的尊重与敬畏。

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我必须承认，这本书的内容深度和广度超出了我最初的预期，尤其是在高级图像分析技术这一块，讲解得尤为精辟独到。很多我原本以为只能在顶尖期刊论文中才能找到的理论模型，作者都用一种极其通俗易懂的方式进行了拆解和阐述。例如，在讲解非局部均值滤波器的理论基础时，它没有停留在简单的公式堆砌上，而是深入挖掘了其背后的统计学意义和优化思想，并辅以生动的数学推导过程，让我茅塞顿开。对于那些希望从“会用”进阶到“精通”的读者来说，这本书简直是搭建知识体系的绝佳骨架。它没有过多纠缠于基础概念的重复叙述（这些内容在其他入门书籍中已经足够），而是果断地将篇幅集中于那些真正能拉开技术水平差距的高级话题，比如深度学习在图像分割中的应用框架、复杂场景下的鲁棒性处理策略等，内容前沿且极具实战价值。

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这本书的叙事风格非常引人入胜，它成功地将原本枯燥的技术讲解，转化成了一种富有逻辑性和启发性的探索旅程。作者没有采用那种生硬的、自上而下的灌输模式，而是更倾向于通过提出一个实际问题，然后引导读者一步步构建解决问题的思维路径，让人感觉自己是在与一位高水平的导师进行深入的学术对话。这种“问题驱动”的学习模式，极大地激发了我的主动思考能力，不再满足于简单地复制粘贴代码，而是开始探究“为什么”要这么做。在描述复杂算法时，作者的语言组织极富感染力，常常能用一些巧妙的比喻来解释抽象的概念，使得那些原本需要反复揣摩才能理解的数学模型，变得清晰可见，仿佛一下子打开了一扇通往新世界的大门。这种行文的张力与节奏感，在技术书籍中实属罕见。

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这本书的实践指导价值简直是无与伦比的，每一个章节的末尾都附带了大量经过实战检验的“陷阱规避”技巧和“性能优化”秘诀。不同于许多理论派书籍只给出标准答案，作者非常坦诚地分享了自己在项目落地过程中遇到的各种疑难杂症，以及是如何通过巧妙的参数调整或算法组合来解决这些“边角料”问题的。比如，书中关于实时处理速度提升的章节，不仅仅提到了多核并行计算，还具体示范了如何利用特定硬件加速库，并给出了不同数据结构在不同CPU架构下的性能对比数据，这种详尽到近乎“保姆式”的指导，对于时间宝贵的工程师来说，是最大的福音。读完后，我感觉自己像是获得了一份行业老前辈的私房笔记，而不是一本冷冰冰的教材，那种“过来人”的经验总结，是纯粹的理论推导无法替代的财富。

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