具体描述
数字影像处理与计算机视觉基础 内容提要 本书系统深入地探讨了数字影像的获取、处理、分析与理解所涉及的核心理论与实用技术。全书结构清晰，从最基础的图像表示和色彩空间理论入手，逐步深入到复杂的图像增强、去噪、恢复、分割、特征提取以及三维重建等前沿领域。内容涵盖了经典的频域滤波技术、形态学处理，到基于深度学习的现代计算机视觉方法。本书旨在为读者提供坚实的理论基础和丰富的实践指导，使其能够应对现实世界中复杂的视觉信息处理挑战。 第一部分：数字图像基础与表示 本部分构建了理解所有后续高级主题所需的数学和概念框架。 第一章：图像的本质与数字化 模拟与数字图像的对比： 探讨连续信号到离散采样的理论基础，包括采样定理（奈奎斯特-香农定理）在图像采集中的应用。 图像的数学模型： 将数字图像定义为二维离散函数 $f(x, y)$，详细讲解像素、分辨率、灰度级与位深的概念。 图像文件格式与存储： 深入剖析位图（BMP）、JPEG（有损压缩原理，如DCT变换）、PNG（无损压缩，如DEFLATE算法）等主流格式的内部结构和数据组织方式。 第二章：色彩理论与空间 人眼视觉与光度学基础： 介绍光辐射度量、亮度、对比度等感知度量，以及视觉系统的非线性响应（如韦伯定律）。 经典色彩模型： 详细讲解RGB（加色法）、CMYK（减色法）的数学转换关系与应用场景。 感知均匀色彩空间： 深入探讨CIE XYZ、Lab、LUV等空间，它们如何更好地模拟人眼对色彩的感知差异，并提供相应的转换算法。 色彩空间间的转换与操作： 实践指导如何进行色彩平衡、白点调整以及如何在不同空间中进行颜色量化。 第二部分：图像增强与预处理 本部分聚焦于改善图像质量和为后续分析准备数据的方法论。 第三章：空间域图像增强技术 点处理技术： 讲解亮度调整、对比度拉伸（直方图映射）的原理和效果。 直方图均衡化（HE）与自适应直方图均衡化（AHE/CLAHE）： 深入分析HE的全局性局限，并详细推导CLAHE如何在局部区域进行对比度增强，有效避免过度增强。 空间滤波： 介绍卷积（Convolution）的数学定义及其在图像处理中的核心地位。 线性滤波： 高斯平滑、均值滤波，分析其对高频信息的抑制作用。 非线性滤波： 中值滤波、最大/最小滤波，重点讨论其在去除椒盐噪声方面的优越性。 第四章：频率域图像处理 傅里叶变换（FT）及其二维应用： 详细阐述二维离散傅里叶变换（DFT）的计算过程、频谱的物理意义（包含相位和幅度信息）。 频域滤波器的设计与实现： 理想滤波器与其实际问题： 分析理想低通/高通滤波器带来的振铃效应（Ringing Artifacts）。 平滑过渡滤波器： 详细介绍巴特沃斯（Butterworth）和高斯滤波器在频域的构建与应用，及其对噪声衰减和图像模糊的权衡。 同态滤波： 专门用于同时校正图像照明不均和增强对比度的先进技术。 第五章：图像恢复与重建 图像退化模型： 将图像退化过程建模为卷积过程 $g(x, y) = f(x, y) h(x, y) + n(x, y)$，其中 $h$ 是退化函数（如运动模糊核）。 盲解卷积与逆滤波： 讨论在未知退化函数情况下尝试恢复图像的挑战。 经典恢复方法： 详细阐述维纳（Wiener）滤波器的设计，它如何利用噪声和信号的统计特性来优化恢复效果。 基于约束的恢复方法： 介绍Tikhonov正则化在稳定逆问题中的应用。 第三部分：图像分割与特征提取 本部分关注如何从图像中识别出有意义的区域和结构。 第六章：形态学图像处理 基本形态学操作： 结构元素（Structuring Element）的定义，腐蚀（Erosion）与膨胀（Dilation）的几何意义及其在图像二值化处理中的作用。 复合操作： 开运算（Opening）和闭运算（Closing）用于平滑轮廓和填充小孔。 边缘检测： 利用形态学梯度（Morphological Gradient）进行边缘提取。 灰度形态学： 扩展到灰度图像的处理，如灰度重建（Reconstruction）技术。 第七章：图像分割技术 阈值分割： 深入分析Otsu（大津法）自动确定最优阈值的原理，以及局部/自适应阈值方法的适用场景。 边缘检测算子： 详细推导和比较Sobel、Prewitt、Roberts算子，以及Canny边缘检测算法的五个关键步骤（高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值处理、边缘连接）。 区域导向分割： 区域生长法（Region Growing）的算法流程与优缺点分析。 活动轮廓模型（Snake）： 介绍基于能量泛函最小化的主动轮廓模型在物体边界跟踪中的应用。 第八章：特征点与描述符 角点检测： Harris角点检测器的原理，探讨其对旋转和尺度变化的敏感性。 不变特征提取： 详细介绍尺度空间理论，SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）算法的核心思想，它们如何实现对尺度和旋转的鲁棒性。 局部特征描述： 如何为检测到的关键点生成具有判别力的描述向量，例如方向直方图的构建。 第四部分：深度学习在视觉中的应用 本部分转向现代计算机视觉领域的主流方法。 第九章：卷积神经网络（CNN）基础 神经元模型与激活函数： 从感知机到多层网络，深入解析ReLU、Sigmoid、Tanh等激活函数的特性。 卷积层核心机制： 卷积核（Filter）的滑动、参数共享、填充（Padding）和步幅（Stride）的数学定义。 经典网络架构： 剖析LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等里程碑式网络的结构特点、深度和参数量对性能的影响。 反向传播与优化器： 简述梯度下降法、Momentum、Adam等优化算法在网络训练中的作用。 第十章：深度学习在视觉任务中的实践 图像分类： 数据集准备、迁移学习（Transfer Learning）策略及微调（Fine-tuning）技术。 目标检测框架： 区分两阶段（如R-CNN系列）和一阶段（如YOLO、SSD）检测器的设计理念、速度与精度的权衡。 语义分割与实例分割： 介绍全卷积网络（FCN）和U-Net在像素级分类中的应用，以及Mask R-CNN在实例级分割中的流程。 第五部分：三维视觉与几何 本部分探讨如何从二维图像中恢复三维世界信息。 第十一章：相机几何与标定 针孔相机模型： 介绍小孔成像的几何原理，以及内参矩阵（Intrinsic Matrix）和外参矩阵（Extrinsic Matrix）的物理意义。 畸变模型： 分析径向畸变和切向畸变，以及如何使用多项式模型进行校正。 相机标定方法： 详细介绍使用棋盘格或其他标定模板对相机进行精确标定的全过程和数学推导。 第十二章：立体视觉与深度估计 双目视觉原理： 基于视差（Disparity）的深度计算，介绍对极几何约束（Epipolar Geometry）在匹配过程中的重要性。 立体匹配算法： 比较块匹配（Block Matching）的局限性，并探讨能量最小化方法（如图割法 Graph Cut）在获取全局一致性视差图中的优势。 稠密与稀疏重建： 概述从匹配点集到三维点云的生成过程。 本书适合于计算机科学、电子工程、自动化等专业的本科高年级学生、研究生，以及希望深入理解数字图像处理和计算机视觉底层原理的工程师和研究人员。阅读本书需要具备扎实的线性代数、微积分和概率统计基础。
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