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出版者:哈工大

作者:张乃通

出品人:

页数:273

译者:

出版时间:2001-9

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787560316260

丛书系列:

图书标签:

• 专业课
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• 信号处理
• 通信工程

《数字图像处理与应用》 内容提要 本书全面而深入地介绍了数字图像处理领域的基础理论、核心算法与前沿应用。全书结构严谨，内容涵盖了从基础的图像采集与表示，到复杂的图像增强、复原、分割、特征提取，再到当前热门的深度学习在图像处理中的应用。旨在为读者构建一个扎实且实用的知识体系，使其能够独立分析和解决实际工程中的图像处理问题。 第一部分 图像基础与数学原理 (Foundation and Mathematical Principles) 本部分着重于构建读者理解后续复杂处理技术的数学和理论基础。 第一章 图像的数字化基础： 详细阐述了连续光信号如何通过采样和量化过程转化为离散的数字图像。讨论了图像的类型（如灰度、彩色、多光谱），以及不同位深对图像质量的影响。重点分析了图像在空间域和频率域的基本表示方法，为后续的滤波和变换操作奠定基础。引入了人眼视觉系统（HVS）的特性，解释了为什么某些信息在压缩后人眼不易察觉。 第二章 图像变换与分析： 深入探讨了傅里叶变换（2D DFT）在图像处理中的应用。详述了傅里叶频谱的物理意义，如何利用它来分析图像的周期性和纹理结构。同时，系统介绍了小波变换（Wavelet Transform）理论，特别是离散小波变换（DWT）在多分辨率分析中的优势，以及其在图像去噪和压缩中的关键作用。此外，还涵盖了Hadamard变换等其他正交变换。 第三章 概率论与随机过程在图像中的应用： 图像的采集过程往往伴随着噪声和不确定性。本章从概率统计的角度出发，建立了描述图像和噪声的数学模型。讲解了各种典型噪声（如高斯白噪声、椒盐噪声、脉冲噪声）的概率密度函数（PDF），并为后续的优化处理方法（如维纳滤波）提供了理论依据。 第二部分 经典图像处理技术 (Classical Image Processing Techniques) 本部分聚焦于实现图像质量提升和结构信息提取的经典算法。 第四章 图像增强：空间域方法： 重点讲解了直接在像素灰度值上操作的增强技术。细致分析了点处理技术（如灰度拉伸、阈值处理），以及邻域处理技术，包括各种空间域滤波器。详细对比了线性滤波（如均值滤波、高斯滤波）在平滑噪声方面的表现，以及非线性滤波（如中值滤波、形态学滤波）在处理脉冲噪声和保护边缘方面的优异性能。 第五章 图像增强与复原：频率域方法： 将图像增强和复原提升到频率域进行操作。核心内容是图像模糊的数学建模（点扩散函数，PSF）和退化模型的建立。系统介绍了理想低通、巴特沃斯低通和高通滤波器的设计与应用，特别关注了维纳滤波（Wiener Filter）如何结合噪声和退化信息实现最优最小均方误差复原。还讨论了限制性反卷积技术。 第六章 图像分割： 分割是图像理解的关键步骤。本章内容分为三大类：基于阈值的分割方法（如Otsu’s法和自适应阈值），基于区域的分割方法（如区域生长法、分水岭算法），以及基于边缘的检测方法。对Canny边缘检测算法的四个步骤进行了详尽的剖析，并结合梯度和二阶导数信息来指导边界定位。 第七章 图像形态学处理： 形态学处理基于集合论，对于处理具有特定形状的物体特别有效。详细阐述了膨胀、腐蚀、开运算和闭运算的数学定义和图像效果。在此基础上，拓展讲解了更复杂的形态学算法，如击中与未命中（Hit-or-Miss Transform）、骨架提取以及基于形态学的图像分割（如顶帽变换）。 第八章 图像特征提取与描述： 介绍了如何从图像中量化地提取结构信息。内容包括：几何特征（如周长、面积、紧致度），拓扑特征，以及高阶统计特征。重点讲解了如何利用傅里叶描述符和形状上下文（Shape Context）来描述物体轮廓。此外，还包括了传统的纹理分析方法，如灰度共生矩阵（GLCM）。 第三部分 高级主题与现代应用 (Advanced Topics and Modern Applications) 本部分面向前沿，介绍了现代计算机视觉和深度学习在图像处理中的突破性进展。 第九章 图像压缩技术： 探讨了图像信息冗余的消除方法。系统分类介绍了无损压缩（如游程编码、Huffman编码、算术编码）和有损压缩技术。详细讲解了JPEG标准所采用的基于离散余弦变换（DCT）的流程，并对小波变换在JPEG2000中的应用进行了对比分析。 第十章 传统模式识别与图像分类： 在深度学习兴起之前，传统的分类器是图像识别的主流。本章介绍了几种经典方法，如基于特征的分类器（如K最近邻K-NN），以及支持向量机（SVM）在线性与非线性可分问题中的应用，并说明如何将提取出的图像特征向量输入这些分类器进行识别任务。 第十一章 深度学习在图像处理中的基础： 引入现代卷积神经网络（CNN）的基本架构。详细解释了卷积层、激活函数（ReLU）、池化层、全连接层的数学原理和作用。通过实例说明了前馈网络、反向传播算法（BP）和优化器（如SGD、Adam）如何用于训练深度图像模型。 第十二章 现代应用案例：语义分割与目标检测： 深入探讨了基于深度学习的复杂视觉任务。重点分析了用于图像分割的先进网络结构，如U-Net和FCN，及其在医学图像分析中的成功。随后，对实时目标检测算法如YOLO（You Only Look Once）系列和Faster R-CNN的架构和工作流程进行了解构，阐述它们如何平衡检测的速度与精度。 配套资源： 本书配套提供了大量的MATLAB/Python代码示例和数据集，方便读者对照理论进行实践操作。每章末尾均设有习题与思考题，以加深对核心概念的理解。 适用对象： 高等院校信息科学、电子工程、自动化、计算机科学与技术等专业的本科高年级学生、研究生，以及从事图像识别、机器视觉、遥感数据处理和医疗影像分析的工程技术人员与研究人员。阅读本书前，建议具备一定的高等数学、线性代数和概率论基础。

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这本书的排版和图示质量，是我在所有技术书籍中最不满意的方面之一。它给人一种仓促上线、未经精细打磨的感觉。很多关键的流程图，例如从物理层到应用层的协议栈映射，线条交叉重叠，标注字体过小，使得我不得不借助放大镜才能辨认出某些关键的接口定义。更令人困扰的是，书中引用的许多实验数据和性能指标，虽然声称是基于最新的测试平台，但却缺少必要的实验环境描述（例如使用的特定芯片组型号、测试负载的分布等），这大大削弱了这些数据的可信度和可复现性。我们都知道，在通信领域，环境参数的微小变动都可能导致性能的巨大差异。这本书似乎将读者的知识背景假设得过高，认为读者能够自行补全这些缺失的工程细节。如果将其定位为一本面向企业培训的内部资料或许尚可，但作为公开发行的专业书籍，这种在细节呈现上的粗疏是难以容忍的，它严重拖慢了阅读的流畅性和学习的效率。

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这本书，初读之下，感觉像是走进了一片广袤无垠的信息海洋，里面的每一滴“水”都蕴含着深厚的专业知识，但整体的航向却显得有些模糊不清。它不像一本传统教科书那样，有着清晰的章节划分和循序渐进的逻辑链条，反而更像是一本技术速览的合集。作者似乎试图将近二十年来所有与“信号”和“网络”相关的尖端概念一股脑地塞进有限的篇幅里，从高频滤波器的设计细节，到复杂的信道编码理论，再到新兴的边缘计算架构，都有所涉猎。这种“大而全”的策略，对于一个已经有些许基础的工程师来说，或许能提供不少灵感和查漏补缺的机会，但对于新手而言，其密集的公式和跳跃的叙事风格无疑是一道难以逾越的门槛。我花了很长时间才适应这种叙述的节奏，感觉自己像是在攀登一座信息瀑布，只能紧紧抓住那些偶尔出现的、清晰的理论支点才能不被湍流卷走。书中对某些核心算法的推导过程略显粗略，直接抛出了结论，这使得理解其背后的物理意义变得困难。它更像是高手之间的“暗语”交流，而不是面向大众的科普读物，非常考验读者的自学能力和对相关背景知识的储备。总而言之，它是一份高密度的知识干货，但缺乏必要的“导航图”。

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坦白讲，我期待的是一本能够系统梳理“信息传输本质”的理论巨著，但拿到手后，这本书更像是一本紧跟市场热点的“技术风向标”。它在紧密追踪最新行业动态方面做得非常出色，尤其是在介绍软件定义网络（SDN）如何重塑基站功能，以及对未来频谱共享机制的构想时，语言充满了前瞻性和活力。作者的文风非常具有说服力，似乎总能让你相信，他所描述的下一代技术变革就在眼前，触手可及。然而，这种对“新潮”的追逐，是以牺牲部分基础理论的深度为代价的。对于那些构建在经典香农理论之上的稳定结构，书中只是简单地提及，并未做深入的批判性分析或现代应用的拓展。这使得本书的“保质期”可能比那些扎根于坚实数学基础的书籍要短。它更像是一份昂贵的、但时效性强的市场分析报告，而非永恒的工程经典。对于希望打下扎实底层理论基础的读者来说，这本书可能需要搭配其他更侧重数学推导的教材一同阅读，否则容易对技术产生一种“空中楼阁”般的错觉。

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从情感上讲，这本书给我带来了一种强烈的“迷失感”，并非技术上的困难，而是哲学层面的困惑。作者似乎在试图调和两种截然不同的技术哲学：一种是追求极致性能和频谱效率的硬核电信思维，另一种则是倡导开放、灵活、资源共享的互联网思维。书中对两者的论述都存在，但处理得十分微妙，缺乏一个明确的价值取向来指导读者理解未来的主导方向。比如，在讨论安全性和隐私保护时，书中的观点摇摆不定，一会儿强调集中式网络管理的效率优势，一会儿又赞扬去中心化架构的抗攻击性。这种不明确的立场，让读者在构建自己的技术认知模型时感到无所适从。它像一面多棱镜，折射出当前技术领域的所有可能性，但没有给出任何一面是“主面”的指示。我更希望看到作者基于其深厚的经验，提出一个鲜明的、尽管有争议的未来愿景，而不是提供一个包罗万象、但最终什么都没明确指向的知识全景图。它更像是对现状的精确记录，而非对未来的有力宣言。

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这本册子给我的观感，是典型的“细节胜利，整体失焦”。作者在探讨具体的硬件实现层面时，展现出了惊人的敏锐度和精确性，尤其是在提及特定频段的功率放大器（PA）设计时，那些关于非线性失真补偿的详尽论述，简直就是工程师案头的实战手册。例如，书中对包络跟踪（Envelope Tracking）技术在低功耗场景下的最新改进方案进行了深入的剖析，并配上了详实的仿真数据图表，这部分内容绝对是业界最新的研究成果的体现。然而，一旦视角拉高，试图去理解整个通信系统架构如何在新旧标准之间平滑过渡时，书中的叙述就开始显得力不从心。它似乎过于沉迷于解决“如何让单个模块跑得更快、更稳”的问题，而忽略了“这些模块如何共同构成一个稳定、可扩展的生态系统”。阅读过程中，我常常有一种感觉，仿佛是阅读了一系列高质量的、但彼此关联性不强的技术白皮书的汇编。如果你是专注于某一个特定子系统的专家，这本书绝对能为你提供宝贵的“内幕消息”；但如果你想了解的是未来十年技术演进的总路线图，这本书提供的指引作用则相对有限，更像是一系列精彩的“技术快照”。

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