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出版者:人民邮电出版社

作者:神龙工作室

出品人:

页数:337

译者:

出版时间:2004-11-1

价格:36.00

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787115126528

丛书系列:

图书标签:

• Protel 2004
• 电路设计
• 电子技术
• 入门教程
• 软件操作
• PCB设计
• 电路图绘制
• 电子工程
• 实用指南
• 软件教程

数字图像处理基础与实践 本书全面系统地介绍了数字图像处理的基本原理、核心算法以及在工程实践中的应用。旨在为初学者提供坚实的理论基础，并为有经验的工程师提供深入的技术参考。 第一部分：图像基础与表示 本书伊始，首先深入探讨了数字图像的数学本质。图像不再仅仅是视觉的呈现，而是离散化的二维或三维数据矩阵。我们将从光辐射度量学基础讲起，解释图像采集过程中光信号如何转化为数字信号的物理过程。详细阐述了图像的空间域表示，包括像素的定义、灰度级和色彩空间的量化问题。 色彩理论部分是重点。我们不仅会介绍RGB、CMY等常用颜色模型的原理和转换关系，还将深入剖析人眼视觉系统（HVS）对色彩感知的非线性特性，从而引出更适用于图像处理的色彩空间，如HSV、Lab和Luv。对于彩色图像的处理，理解这些空间之间的互转至关重要，本书提供了详尽的数学推导和实际应用案例，确保读者能够灵活运用不同色彩空间来解决特定的图像增强或分割问题。 此外，图像的采样与量化是理解数字化的基础。本书将深入分析采样频率、混叠现象（Aliasing）的产生原因及其抑制方法，以及量化误差对图像质量的影响。针对不同的输入设备（如扫描仪、数码相机），探讨其特性对最终数字图像的影响，为后续的预处理打下坚实的认知基础。 第二部分：图像增强与复原 图像增强是提高图像信息可懂度的关键步骤。本部分内容侧重于提升视觉效果和突出有用特征。 在空间域增强方面，我们将详细讲解各类滤波器的设计与应用。从最基础的点运算（如灰度拉伸、对比度扩展）到线性空间滤波，包括均值滤波、高斯滤波器的原理和对图像平滑的影响。重点深入探讨了非线性滤波，特别是中值滤波在去除椒盐噪声方面的卓越性能，并分析了其在保护边缘细节上的优势与局限。同时，本书也覆盖了直方图处理的多种高级技术，如直方图均衡化、规定化及其在不同光照条件下的自适应应用。 频率域增强是图像处理的核心技术之一。基于傅里叶变换（DFT）的理论，本书推导出二维离散傅里叶变换（2D-DFT）的性质，并解释了其在频域中对图像进行操作的直观意义。读者将学习如何设计理想低通、高通、带通和带阻滤波器，以及Butterworth和高斯滤波器的具体实现，比较它们在频域操作中的优缺点。此外，对于需要保留更多图像细节的场景，本书还将介绍同态滤波，用于同时校正光照不均和增强对比度。 图像复原则旨在消除或减轻成像过程中引入的失真和噪声。我们将区分噪声模型（如高斯白噪声、瑞利噪声、泊松噪声）与退化模型（如运动模糊、散焦模糊）。复原技术部分，我们将详细解析逆滤波、维纳滤波的设计思路和实现步骤，重点分析维纳滤波如何在噪声和退化模型知识已知的情况下，实现最佳均方误差（MSE）意义下的复原效果。对于无法准确获取退化模型的情况，本书也介绍了解卷积的反向过程——盲复原技术的基本思想。 第三部分：图像分割与特征提取 图像分割是将图像划分为若干具有共同属性的子区域的过程，是目标识别和理解的前提。 分割技术涵盖了从基本到复杂的多个层面。在基于灰度阈值的方法中，本书详细阐述了Otsu法（最大类间方差法）的数学推导及其在双峰直方图中的精确性。在此基础上，延伸讨论了多阈值分割和迭代阈值法的应用。 基于区域的方法，如区域生长、区域分裂与合并，通过像素间的空间邻近性和相似性来进行区域划分，本书提供了这些算法的流程图和伪代码，强调了种子点选择和停止准则的重要性。 基于边缘的方法则关注图像的突变区域。边缘检测是核心，我们将细致讲解梯度算子（如Sobel、Prewitt）的原理，并重点分析了Canny边缘检测算法的五个步骤——降噪、梯度计算、非极大值抑制、双阈值处理和边缘连接——的精确实现细节。 特征提取部分，本书侧重于结构信息的量化。形态学处理（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算）是处理二值图像中噪声和形状提取的有力工具，其基于结构元素的定义将在本书中得到充分阐释。此外，还将介绍霍夫变换（Hough Transform）在检测直线和圆等几何形状中的应用，以及傅里叶描述子在描述目标轮廓上的优势。 第四部分：图像识别与应用 最后一部分将前述理论应用于实际的识别系统中。我们将介绍模式识别的基本概念，包括特征向量的构建和分类器的选择。 统计分类器部分，详细介绍了最小距离分类器、最大似然分类器等经典算法的原理。对于更复杂的识别任务，本书将引入基于神经网络的识别方法。虽然不涉及深度学习的复杂架构，但会详细解析传统多层感知机（MLP）在图像特征分类中的应用，包括前向传播、反向传播算法的数学细节以及如何通过梯度下降法优化网络权重。 本书的实践部分将穿插在各章中，提供基于标准工具包（如OpenCV或MATLAB的图像处理工具箱）的实现指导，并通过丰富的实例展示如何将理论知识转化为有效的解决方案，涵盖医学图像分析、遥感图像处理和工业检测中的具体应用案例。 本书的结构设计力求逻辑清晰、层层递进，从最基础的像素操作到复杂的模式识别，全面覆盖了传统数字图像处理领域的核心内容，为读者后续深入学习先进的深度学习图像技术打下坚实的技术基础。

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