图像处理、分析与机器视觉（第二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:Milan Sonka

出品人:

页数:550

译者:艾海舟

出版时间:2003-9

价格:64.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115114969

丛书系列:国外著名高等院校信息科学与技术优秀教材

图书标签:

• 计算机视觉
• 数字图像处理
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• 模式识别
• 图像分割
• 特征提取
• 算法实现

《数字图像处理基础与实践》 概述 《数字图像处理基础与实践》是一本面向广大读者，特别是对图像处理技术感兴趣的初学者和从业人员的入门级教程。本书旨在系统性地介绍数字图像处理的基本概念、核心算法以及在实际应用中的常见技术。从图像的获取、表示到各种经典的增强、复原、分割和特征提取方法，本书都进行了深入浅出的讲解。同时，本书也融入了机器视觉领域的前沿思想，引导读者理解图像处理如何为机器“看懂”世界奠定基础，并提供了丰富的实践案例，帮助读者掌握理论知识的同时，也能动手解决实际问题。本书内容逻辑清晰，语言通俗易懂，图文并茂，力求让读者在轻松愉快的学习过程中，逐步构建起扎实的数字图像处理知识体系。 内容详解 第一部分：数字图像处理的基石 第一章：数字图像入门 图像的本质： 本章首先为读者揭开数字图像的神秘面纱，解释图像在计算机中的本质——由像素点构成的二维矩阵。我们将详细介绍像素的概念，包括其空间位置和灰度值/颜色值。 图像的表示： 不同的图像类型有着不同的表示方式。本章将深入探讨二值图像、灰度图像和彩色图像的特性与表示方法。读者将了解如何区分这些图像类型，以及它们在存储和处理上的差异。 颜色模型： 为了更精细地描述图像的颜色信息，本章会详细介绍各种常用的颜色模型，如RGB（红绿蓝）、CMY（青品红黄）、HSV（色相饱和度明度）等。我们将讲解它们各自的特点、应用场景以及模型间的转换方法，帮助读者理解颜色的多维度表达。 图像获取与采样： 真实世界的图像如何转化为数字信号？本章将介绍图像采集的基本原理，包括采样和量化过程。读者将理解采样率和量化比特数如何影响图像的质量和细节表现。 图像文件格式： 不同的图像文件格式（如BMP, JPG, PNG, TIFF等）有着各自的优缺点和应用范围。本章将对这些常见格式进行对比介绍，让读者了解它们在压缩方式、颜色支持和文件大小上的区别，以便根据实际需求选择合适的格式。 第二章：图像增强——让图像更“好看” 空间域增强： 图像增强是提升图像视觉质量、突出有用信息的重要手段。本章首先介绍在图像空间域直接进行处理的方法。 点处理： 亮度/对比度调整、直方图均衡化是提升图像整体亮度和对比度的经典方法。我们将深入解析它们的工作原理，以及如何根据图像特性选择合适的点处理技术。 邻域处理（滤波）： 图像中常常存在噪声，影响信息的清晰度。本章将详细讲解各种空间域滤波器，如平滑滤波器（均值滤波、高斯滤波）用于去除噪声，锐化滤波器（Sobel算子、Laplacian算子）用于增强图像边缘和细节。我们将通过大量实例展示滤波前后的效果对比，让读者直观感受不同滤波器的作用。 频率域增强： 除了空间域，图像的频率域也蕴含着丰富的信息。本章将介绍如何利用傅里叶变换将图像转换到频率域，进行滤波处理。 傅里叶变换基础： 简要介绍傅里叶变换的原理，帮助读者理解图像的频率成分。 低通滤波、高通滤波、带通滤波： 讲解如何通过在频率域进行滤波，实现图像的平滑（去除高频噪声）或锐化（增强边缘）。 同态滤波： 针对光照不均的图像，介绍同态滤波如何同时调整亮度和对比度，实现图像的均匀化。 第二部分：图像理解与分析 第三章：图像复原——“修补”褪色的记忆 退化模型的建立： 图像在获取、传输过程中可能发生各种失真，如模糊、噪声等。本章将介绍如何建立图像退化的数学模型，为后续的复原算法提供理论基础。 逆滤波与维纳滤波： 讲解如何通过逆滤波尝试恢复原始图像，并分析其对噪声的敏感性。在此基础上，介绍更鲁棒的维纳滤波，它在考虑噪声的同时，能够更有效地复原图像。 约束最小二乘方滤波： 进一步探讨在有噪声的情况下，如何通过约束条件找到最优的复原解。 盲复原： 当退化过程未知时，我们面临盲复原的挑战。本章将介绍一些盲复原的基本思想和常用方法。 第四章：图像分割——“划分”世界的界限 区域分割： 图像分割是将图像划分为具有相似特性的区域的过程，是图像分析和理解的关键一步。本章将介绍几种常用的区域分割技术。 阈值法： 简单高效的分割方法，本章将详细介绍全局阈值法、局部阈值法（Otsu法等）的原理和应用。 区域生长法： 从种子点出发，逐步向外扩展，将相邻的相似像素合并到同一区域。本章将讲解其算法流程和优缺点。 区域分裂与合并： 先将整个图像视为一个区域，然后根据相似性进行分裂，再将相邻相似区域合并。 边缘检测： 边缘是图像中重要的局部特征，代表了物体轮廓和表面变化。本章将介绍各种边缘检测算子，如Roberts、Sobel、Prewitt、Laplacian算子，以及更先进的Canny边缘检测算法。我们将分析它们的原理、实现步骤以及在噪声和细节表现上的差异。 形态学处理： 形态学处理是基于图像形状的数学运算，常用于消除图像噪声、连接断裂的曲线、寻找图像中的白色或黑色区域等。 膨胀与腐蚀： 讲解膨胀和腐蚀的基本运算，以及它们如何改变图像中对象的形状。 开运算与闭运算： 介绍开运算（先腐蚀后膨胀）和闭运算（先膨胀后腐蚀）如何分别用于消除小的联通区域和填充小的孔洞。 骨架提取、连通分量分析： 讲解这些高级形态学操作的应用，例如提取对象的骨架结构，或识别图像中的独立物体。 第五章：图像特征提取——“捕捉”关键信息 点特征提取： 识别图像中具有特定性质的关键点，如Harris角点、SIFT（尺度不变特征变换）特征点等。这些特征对尺度、旋转和光照变化具有鲁棒性，常用于图像匹配和目标跟踪。 线特征提取： 识别图像中的直线段，如Hough变换在检测直线、圆等几何形状上的应用。 区域特征提取： 描述图像中区域的形状、纹理等属性，如轮廓描述子、区域描述子等。 纹理分析： 纹理是描述物体表面粗糙度和规律性的特征。本章将介绍灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等纹理描述方法。 颜色特征提取： 颜色直方图、颜色矩等方法用于描述图像的颜色分布和特征。 第三部分：迈向机器视觉 第六章：图像变换与表示 傅里叶变换与图像分析： 进一步探讨傅里叶变换在图像去噪、周期性噪声抑制等方面的应用，以及如何从频率谱分析图像的全局结构。 Walsh-Hadamard变换、离散余弦变换（DCT）： 介绍这些在图像压缩（如JPEG）和信号处理中常用的变换，理解它们在数据表示和降维方面的作用。 小波变换： 讲解小波变换如何在时间和频率域同时进行分析，实现多分辨率表示，在图像去噪、特征提取等方面具有广泛应用。 第七章：图像中的形态学与几何变换 细化与骨架化： 深入探讨细化算法，用于提取对象的骨架，这在模式识别和形状分析中至关重要。 几何变换： 介绍图像的仿射变换（平移、旋转、缩放、剪切）和透视变换。理解这些变换的数学原理，以及它们在图像校正、配准等方面的应用。 形态学重建： 介绍基于连通性原则的形态学重建算法，它在图像分割、特征提取等方面提供了更强大的工具。 第八章：图像的量化与编码 图像量化： 探讨如何减少图像的颜色或灰度级数量，降低存储和处理的复杂度，同时尽可能保持图像质量。 图像编码： 介绍无损编码（如RLE、Huffman编码）和有损编码（如DCT编码在JPEG中的应用）的基本原理。理解不同编码方式如何平衡压缩率和图像质量。 图像压缩标准： 简要介绍JPEG、MPEG等常见图像和视频压缩标准的工作流程和核心技术。 第九章：应用案例与实践指导 光学字符识别（OCR）： 介绍OCR的基本流程，包括图像预处理、文本区域检测、字符分割、字符识别等关键环节。 目标检测与跟踪： 讲解如何利用前面介绍的图像处理和特征提取技术，实现对图像中特定目标的检测和连续帧间的跟踪。 医学图像处理： 介绍医学图像（如X光、CT、MRI）的特点和常见的处理任务，如图像增强、分割、配准等。 人脸识别基础： 简要介绍人脸识别中的关键技术，如人脸检测、特征提取和比对。 实践工具介绍： 结合实际操作，介绍一些常用的图像处理库和开发环境，如OpenCV、MATLAB等，并提供简单的代码示例，帮助读者快速上手实践。 学习方法与建议 本书不仅仅是一本理论书籍，更是一本引导读者动手实践的指南。在学习过程中，我们建议读者： 1. 理论与实践相结合： 对于每一个算法，不仅要理解其原理，更要尝试使用编程语言实现，观察实际效果。 2. 多动手，多思考： 遇到问题时，不要急于看答案，尝试自己分析和调试。 3. 从简单到复杂： 从最基础的图像增强开始，逐步深入到更复杂的图像分割和特征提取。 4. 查阅资料，拓展视野： 当遇到不理解的概念或算法时，可以查阅相关的文献和在线资源，加深理解。 5. 参与社区讨论： 加入相关的技术论坛或社区，与其他学习者交流心得，共同进步。 结语 《数字图像处理基础与实践》希望成为您探索数字图像处理世界的起点。通过对本书的学习，您将能够系统地掌握数字图像处理的基本原理和核心技术，为进一步深入学习机器视觉、计算机视觉等领域打下坚实的基础。我们相信，凭借您的热情和努力，一定能在数字图像处理的世界中收获满满。

评分☆☆☆☆☆

先说这本书的内容结构： 此书就是将计算机视觉各个小方向的论文一一列了一遍，顶多算个大综述。通常算法具有时效性，很多新算法是没有的。就算一些经典算法的原理讲解也是简单的不能再简单。没什么大价值，如果想看我建议看Computer Vision: Algorithms and Applications Richa...  

评分☆☆☆☆☆

这本书在各个方面都泛泛而谈，连学过图像的人也看得不太懂。这本书很多算法方面都介绍了，但是讲得太过简单，真正理解起来非常吃力。如果作者不给出代码，恐怕就真的无法读下去了。符号的表达有点陌生，而且理解起来比较费劲。这本书不太适合入门的人，初学的恐怕无法读懂。  

评分☆☆☆☆☆

这本书在各个方面都泛泛而谈，连学过图像的人也看得不太懂。这本书很多算法方面都介绍了，但是讲得太过简单，真正理解起来非常吃力。如果作者不给出代码，恐怕就真的无法读下去了。符号的表达有点陌生，而且理解起来比较费劲。这本书不太适合入门的人，初学的恐怕无法读懂。  

评分☆☆☆☆☆

适合对于图像处理，以及信号处理基础知识欠缺的入门读者，有些很重要的概念诠释的很不具体，其中包括 小波变换，图像增强数据压缩部分。所以在阅读本书的时候，也只是对某些章节有挑选的阅读。 总体觉得 不值得推荐。  

评分☆☆☆☆☆

书的内容本身大抵是没问题的，因为我本身也是入门选的这本书。但是读起来就是有种困难，这种困难不是来自专业术语的费解，而是翻译上的语句结构问题。很多解释性的语句，本身新手的我来说，就需要消耗一定理解力了，加上翻译上的错误，阅读理解时间大大翻倍。所以我觉得，真想...  

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在准备研究生入学考试的学生，我关注的重点是如何系统地、全面地掌握这个领域的知识体系，以便应对复杂的笔试和面试。这本书的深度恰到好处，它覆盖的知识面非常广，从基础的图像表示、变换、滤波，一直延伸到形态学处理、边缘检测，甚至涵盖了早期的结构化分析方法。它在理论深度上的把控非常到位，既不会像某些顶尖期刊论文那样只关注某个细微的创新点而忽略了宏观框架，也不会像入门读物那样肤浅。我发现它在介绍“图像识别”和“模式分类”的基础模块时，为后续学习现代深度学习打下了坚实的基础。它详细阐述了经典的基于特征的分类流程，比如Fisher线性判别分析、SVM的核方法等，这使得我在后续学习CNNs时，能够清晰地理解深度特征提取的优势究竟体现在哪里，而不是盲目地接受“深度学习就是好”的观点。这种由浅入深、由经典到现代的知识脉络构建，对于构建完整的知识体系至关重要，让我对整个视觉领域的演进历史和核心思想有了清晰的认知，避免了知识点的碎片化。

评分☆☆☆☆☆

我非常看重一本书的“可操作性”和“前瞻性”，特别是在一个技术迭代极快的领域。这本第二版在保持传统算法严谨性的同时，明显增强了对现代计算视觉技术的覆盖。虽然它不是一本纯粹的深度学习教材，但它对如何将传统图像处理技术与现代机器学习方法结合起来的探讨，非常富有洞察力。书中有一章专门讨论了“传统特征在深度学习预处理中的作用”以及“基于能量函数的优化方法在特定视觉任务中的应用”，这显示了作者紧跟学术前沿的视野。此外，书中对于“计算效率”和“实时性”的讨论也十分到位，这在工程界是至关重要的考量因素。例如，它没有仅仅给出算法的理论复杂度，还讨论了在不同硬件平台（如GPU加速或嵌入式系统）上实现这些算法时可能遇到的实际性能瓶颈，并给出了优化思路。这种兼顾理论深度、工程实践和技术前瞻性的综合性，使得这本书不仅是学习的工具，更像是研究方向探索的指南针，帮助读者站在更高的角度去审视和发展这个领域的技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和内容组织简直是强迫症患者的福音，我必须得说。我之前看过的几本教材，不是图文分离，就是核心公式印得跟蚂蚁爬一样，导致阅读体验极差，学着学着就容易走神。这本《图像处理、分析与机器视觉》在视觉呈现上做得非常专业和考究。每一章的结构都非常清晰，先是概念引入，接着是数学模型，然后配上精美的、高分辨率的示意图，最后往往会有一个小结或者“与XXX技术的对比”栏目，帮助读者巩固知识点。我尤其喜欢它对一些高阶概念的图解方式，比如对“视角变换”的描述，它不仅仅画了三维物体到二维平面的投影关系，还巧妙地用一个透视校正的实际应用案例穿插其中，使得抽象的几何知识立刻变得具象化。语言风格上，作者的叙述非常严谨又不失亲和力，没有那种冰冷的学术腔调，读起来很流畅，知识点之间的衔接自然而然，没有突兀感。对于需要长期与这本书打交道的读者来说，这种优秀的阅读体验是保证学习效率的关键因素，这一点绝对值得称赞，让人愿意一遍又一遍地翻阅。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我是一名有着多年经验的工程师，主要负责工业检测自动化。我手里有不少项目，需要快速迭代视觉解决方案。过去我经常在查阅不同工具箱手册和学术论文之间疲于奔命，寻找针对特定场景（比如表面缺陷检测、亚毫米级定位）的最佳处理流程。这本书的第二版，相比于第一版，在算法的实用性和前沿性上有了显著的提升，特别是它对“分析”这一块的阐述，更贴近实际工程中的需求。我特别欣赏它在“图像分割”部分的处理方式，没有仅仅停留在阈值和边缘检测，而是深入探讨了区域生长、图割等方法在复杂背景下的鲁棒性表现。书中对于如何评估分割结果的指标（如Jaccard指数、Dice系数）的介绍也极其详尽，这对于我们进行性能基准测试至关重要。更重要的是，作者在探讨算法优缺点时，总是会引用一些实际应用中的案例作为佐证，这比单纯的理论推导更能帮助我这种实践型人员做出正确的算法选型决策。比如，它对比了几种不同运动模糊补偿算法在高速线材检测中的适用性，让我立刻明白了在追求速度和精度的权衡点在哪里。这本书在算法的“选型”指导意义上，远超出了普通教材的范畴，更像是一本高级工程师的实战手册。

评分☆☆☆☆☆

这本《图像处理、分析与机器视觉（第二版）》真是本宝藏！我刚接触计算机视觉领域时，市面上的教材要么太偏理论，公式推导让人望而生畏，要么就是代码案例过于陈旧，跟不上时代。这本书的出现简直是及时雨。它最让我惊喜的是，在讲解基础概念时，比如傅里叶变换、小波分析这些核心工具，作者没有直接堆砌复杂的数学公式，而是巧妙地结合了图像的直观变化来进行解释。比如，讲解高斯模糊时，它会展示在空间域和频率域中模糊前后的对比效果，那种“原来如此”的感觉非常强烈。而且，它对不同滤波器的特性区分得非常到位，让我能迅速理解何时该用均值，何时该用拉普拉斯算子。书中对于图像增强和复原章节的安排也极具匠心，从最基础的直方图均衡化到更复杂的盲解卷积，逻辑层层递进，让人感觉学习曲线非常平滑。对于初学者来说，这本书提供了一个坚实且易于理解的数学和工程基础，而不是一上来就要求掌握最新的深度学习框架，这一点非常难得。我花了大量时间去啃那几章关于特征提取的经典算法，比如SIFT和HOG，它们虽然现在常被深度特征取代，但理解它们的原理对于领悟现代算法的创新点至关重要，这本书在这方面做得非常扎实，提供了非常清晰的算法流程图和伪代码。

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Marr模型，老了

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Marr模型，老了

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曾经尝试一学期自己读完，读了60%，呵呵

评分☆☆☆☆☆

曾经尝试一学期自己读完，读了60%，呵呵

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曾经尝试一学期自己读完，读了60%，呵呵