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出版者:电子工业出版社

作者:王树伟

出品人:

页数:240

译者:

出版时间:2002-10-1

价格:19.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787505380189

丛书系列:

图书标签:

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书籍名称：数字图像处理与分析：理论、算法与实践 书籍简介 本书深入探讨了数字图像处理与分析领域的核心理论、关键算法及其在实际工程中的应用。内容涵盖了从基本的图像采集、表示到复杂的高级图像理解与模式识别的全过程，旨在为读者构建一个全面、系统且实用的知识体系。本书不仅注重理论的严谨性，更强调算法的实现细节与工程可行性，力求在理论深度和实践广度之间达到完美平衡。 第一部分：数字图像基础与预处理 本部分是构建图像处理知识体系的基石。我们首先详细阐述了数字图像的数学模型与表示方法，包括连续图像到离散图像的采样与量化过程，以及常见的图像数据结构，如二维数组、四叉树等在不同应用场景下的优劣。 随后，深入讲解了图像质量的度量标准，如信噪比（SNR）、均方误差（MSE）、结构相似性指数（SSIM）等，为后续的图像增强与复原奠定理论基础。 核心内容聚焦于图像预处理技术。我们将详细剖析空域和频域的增强方法。在空域方面，涵盖了点处理（如灰度变换、直方图均衡化与规定化）的原理及其非线性处理的意义。重点讨论了空间域滤波技术，包括线性的卷积操作、均值滤波、高斯平滑的数学推导与实现。尤其详述了非线性滤波，如中值滤波、统计排序滤波在去除椒盐噪声和脉冲噪声方面的卓越性能与内在机制。 在频域处理方面，本书系统介绍了傅里叶变换（FT）在图像处理中的应用。从一维到二维离散傅里叶变换（DFT）的推导、性质、以及快速傅里叶变换（FFT）的算法优化，确保读者能高效处理大尺寸图像的频谱信息。基于傅里叶变换，我们阐述了理想低通、巴特沃斯低通、高斯低通滤波器以及对应的高通和带通滤波器的设计原则，并分析了它们在图像去噪和锐化中的效果差异。此外，还将涉及小波变换（Wavelet Transform）在多分辨率分析和图像压缩中的前沿应用。 第二部分：图像恢复与重建 图像恢复是解决成像过程中引入的退化问题的关键技术。本部分将图像退化模型（如运动模糊、离焦模糊）作为出发点，系统地介绍了逆滤波、维纳滤波等经典复原算法的数学原理、限制条件与适用范围。 重点讲解了盲解卷积（Blind Deconvolution）的挑战与现代迭代算法，例如Lucy-Richardson算法在无点扩散函数（PSF）先验知识下的图像复原应用。 在图像重建方面，本书会详细探讨医学成像中的核心技术——层析成像（Tomography）。我们将深入讲解傅里叶切片定理、Radon变换及其逆变换的理论，并介绍滤波后反投影（FBP）算法的实现步骤和误差分析。 第三部分：图像分割与特征提取 图像分割是理解图像内容的前提，是计算机视觉领域的核心任务之一。本部分从多个维度解析分割策略。 首先，基于灰度信息的阈值分割技术被详尽阐述，包括全局阈值（如Otsu法、迭代法）和局部自适应阈值的构建。 其次，深入介绍基于区域的分割方法，如区域生长（Region Growing）的实现流程、停止准则的选择。同时，讲解如何利用边缘信息进行分割，从经典的梯度算子（Sobel, Prewitt, Roberts）到更鲁棒的Canny边缘检测算法的完整流程与参数优化。 形态学处理在图像分割和形态特征提取中占据重要地位。本书将严格遵循集合论的定义，详细解释膨胀、腐蚀、开运算、闭运算的数学原理，并展示它们在去除噪声、连接断点、提取边界和骨架化中的实际效果。 特征提取方面，本书覆盖了传统描述子，如纹理特征（灰度共生矩阵GLCM）、形状特征（矩不变量、傅里叶描述符）的计算方法与应用场景。 第四部分：图像变换与表示 本部分致力于介绍如何用更紧凑、更有意义的方式表示图像信息。 除了前面提到的傅里叶变换，本书重点介绍了Hough变换在检测直线和圆等参数化形状中的强大能力，并讨论了其计算复杂度和优化方法。 深入讲解了小波变换（Wavelet Transform）的构造、多分辨分析原理，以及它在图像去噪、压缩和特征提取中的多尺度优势。 此外，还将引入区域描述的高级技术，如分形维数（Fractal Dimension）在纹理复杂性分析中的应用。 第五部分：图像分析与模式识别基础 本部分将图像处理的成果转化为可识别的信息。首先，介绍图像配准（Image Registration）的基本概念、常用变换模型（刚性、仿射、透视变换）及其参数估计方法，如互信息（Mutual Information）最大化配准。 在模式识别的框架下，本书将讲解特征选择与分类器的基础。内容包括距离度量（如欧氏距离、马氏距离）、K近邻（KNN）分类器的原理。随后，详细介绍支持向量机（SVM）在线性与非线性分类问题中的核函数技巧与优化求解。 最后，本书会简要介绍深度学习在图像分析中的兴起，作为传统方法的有力补充，侧重于介绍卷积神经网络（CNN）的基本结构（如LeNet、AlexNet的简化版）及其在图像分类任务中的核心思想，为读者未来深入研究提供清晰的路径指引。 全书贯穿MATLAB/Python（OpenCV/Scikit-image）的实例代码和实验指导，确保读者能够理论联系实际，掌握从算法设计到工程实现的完整能力。

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