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出版者:武汉理工大学出版社(武汉工业大学)

作者:徐科军 编

出品人:

页数:222

译者:

出版时间:2001-11

价格:21.50元

装帧:

isbn号码:9787562917601

丛书系列:

图书标签:

• 学习
• 信号处理
• 数字信号处理
• 图像处理
• 通信工程
• 电子工程
• MATLAB
• 滤波器设计
• 傅里叶变换
• 小波分析
• 自适应滤波

数字图像处理与计算机视觉：从基础到前沿 本书旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的数字图像处理与计算机视觉领域的学习框架。 本书内容侧重于理论的严谨性与工程实践的紧密结合，覆盖了从经典方法到最新深度学习架构的关键技术。我们着重于阐述图像信息是如何被数学化、算法化，并最终转化为机器“理解”的视觉信息的过程。 --- 第一部分：数字图像基础与预处理 本部分奠定了整个视觉处理系统的基石，详细介绍了图像在计算机中的表示形式、采集过程中的缺陷以及消除这些缺陷的数学工具。 1. 图像的数字化与表示： 深入探讨了连续图像到离散数字图像的转换过程（采样与量化）。分析了不同位深（如8位、16位、彩色空间RGB、CMYK、Lab）对图像信息存储和处理效率的影响。重点讲解了图像的数学模型（二维序列）及其在内存中的布局。 2. 图像增强技术： 这是对原始图像质量进行改善的关键步骤。 空间域增强： 详细分析了点运算（如灰度拉伸、阈值处理）、直方图均衡化及其自适应版本（如CLAHE）。重点讲解了卷积操作的数学本质，并区分了线性滤波（均值、高斯平滑）与非线性滤波（中值滤波、双边滤波）在去除噪声和保护边缘方面的优劣。 频率域增强： 基于傅里叶变换理论，阐述了图像的频域特性。通过二维离散傅里叶变换（DFT），分析了噪声在频域的表现。详细介绍了理想滤波器、巴特沃斯滤波器和高斯滤波器在频域中对图像进行低通（平滑）和高通（锐化）处理的原理和实现细节。 3. 图像去噪方法： 超越简单的线性滤波，本章深入研究了更复杂的去噪模型。 统计模型去噪： 引入了高斯白噪声、椒盐噪声等常见噪声的概率模型。 基于变换域的去噪： 详细介绍小波变换（Wavelet Transform）在图像去噪中的应用，特别是阈值处理（VisuShrink, SureShrink）在小波系数层面的有效性，以及其相比于傅里叶变换在保留图像局部结构上的优势。 非局部去噪： 重点分析了BM3D（Block-Matching and 3D Filtering）算法的核心思想——通过块匹配寻找相似区域进行协同滤波，极大地提升了纹理细节的恢复能力。 4. 图像复原与反卷积： 本章处理由模糊或几何失真引起的图像质量下降问题。 模糊模型建立： 将模糊过程建模为卷积过程，引入点扩散函数（PSF）。 盲解卷积与逆滤波： 详细讨论了维纳滤波（Wiener Filter）如何利用先验知识（噪声方差和PSF的功率谱）在最小均方误差（MMSE）准则下进行最优复原。对于PSF未知的盲解卷积问题，介绍了迭代解卷积算法（如Lucy-Richardson算法）的迭代过程和收敛性分析。 --- 第二部分：图像分割与特征提取 本部分关注如何从复杂的背景中分离出有意义的目标对象，并将其量化为可供计算机分析的结构化数据。 5. 图像分割技术： 分割是理解图像内容的第一步。 阈值法深度解析： 详细分析了固定阈值法的局限性，并深入讲解了Otsu's法（最大类间方差法）的数学推导及其在双峰直方图下的鲁棒性。 区域和边缘导向方法： 介绍了区域生长法和分水岭算法的原理、实现以及其在处理复杂边界时的粘连（Over-segmentation）问题及解决方法。 基于能量的分割： 引入了变分法在图像分割中的应用，重点讲解了水平集方法（Level Set）和C-V模型（Chan-Vese Model）如何通过能量泛函最小化来实现对不规则形状物体的精确边界提取。 6. 边缘检测与边界描述： 边缘是图像中亮度发生剧烈变化的地方，是结构信息的主要载体。 梯度算子： 对Sobel、Prewitt算子进行了数学剖析，并重点分析了Canny边缘检测算法的多阶段优化过程（高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值连接）以实现最佳的边缘定位、低误报率和单像素宽度。 Hough变换： 详细阐述了Hough变换如何将图像空间中的点集映射到参数空间中，从而鲁棒地检测出直线、圆等解析几何形状，并讨论了其在检测复杂曲线时的扩展（如广义Hough变换）。 7. 图像特征的表示与描述： 本章讲解如何将像素信息转化为抽象的、具有判别力的特征向量。 传统几何特征： 介绍了形状特征（如周长、面积、紧凑度、Hu矩）、纹理特征（灰度共生矩阵GLCM及其导出的对比度、能量、熵等统计量）。 局部特征描述子： 重点分析了尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）的构建流程，包括尺度空间构建、关键点定位、方向分配和描述子生成，强调其对光照和视角变化的鲁棒性来源。 --- 第三部分：形态学、几何变换与三维视觉基础 本部分处理图像的结构操作、几何校正以及向更高维度空间（三维）的映射。 8. 图像形态学处理： 形态学操作是基于集合论的非线性滤波技术，对二值和灰度图像的处理至关重要。 基本运算： 详细解释了结构元素（Structuring Element）的作用，以及膨胀、腐蚀、开运算（Opening）和闭运算（Closing）如何用于平滑轮廓、填充孔洞、分离粘连目标。 高级形态学： 探讨了击中与未中（Hit-or-Miss Transform）、骨架化（Skeletonization）等用于结构分析的技术。 9. 几何变换与图像配准： 本章关注图像的空间几何失真校正和多幅图像的融合。 几何变换类型： 详细推导了仿射变换（Affine Transformation，包括平移、旋转、缩放、剪切）和透视变换（Projective Transformation）的齐次坐标表示。 变换矩阵的求解： 讲解了如何通过至少三对对应点（Control Points）利用最小二乘法求解变换矩阵。 图像配准基础： 介绍了基于区域（如互信息）和基于特征的图像配准流程，用于医学影像或遥感影像的精确对齐。 10. 三维重建与视图合成基础： 初步引入三维视觉的概念，连接二维处理与三维场景理解。 相机模型： 详细讲解针孔相机模型，内外参矩阵的物理意义，以及畸变校正模型（径向和切向畸变）。 立体视觉基础： 阐述了双目视觉的基本原理，重点介绍视差图的计算，包括块匹配（Block Matching）算法在视差估计中的应用及其计算复杂度。 --- 第四部分：深度学习在视觉领域的应用 本部分聚焦于当前计算机视觉领域的主流范式——基于深度神经网络的方法。 11. 卷积神经网络（CNN）原理： 系统性介绍构建高效视觉模型的理论基础。 核心组件： 深入解析卷积层、激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）、池化层（Pooling）的数学工作方式。 网络结构演进： 详细回顾了经典架构 LeNet、AlexNet 的设计思想，并深入剖析 VGG、ResNet（残差连接的必要性）、Inception（多尺度特征提取）等里程碑式网络的设计哲学和参数效率。 12. 深度学习驱动的图像识别与分类： 训练范式： 讲解了迁移学习（Transfer Learning）和微调（Fine-tuning）在小数据集上的强大作用。 损失函数与优化器： 比较了交叉熵损失、Triplet Loss等在不同任务中的适用性，并对比了SGD、Adam、RMSProp等优化算法的收敛特性。 13. 目标检测与语义分割： 本章探讨了定位和像素级理解的深度方法。 目标检测： 区分两阶段（R-CNN, Fast/Faster R-CNN）和单阶段（YOLO, SSD）检测器的核心差异，重点分析了它们如何平衡速度与精度，以及Anchor Boxes和NMS（非极大值抑制）的作用。 语义分割： 详细介绍全卷积网络（FCN）如何将传统分类网络转化为像素级预测网络。深入分析U-Net架构的设计思想（编码器-解码器结构和跳跃连接），及其在医学图像分割中的卓越性能。 14. 生成模型简介： 简要介绍用于图像合成和超分辨率的前沿技术。探讨了生成对抗网络（GANs）的基本框架（Generator与Discriminator的博弈），以及它们在图像修复、风格迁移中的初步应用。 --- 本书特色： 1. 理论深度与实践并重： 每章均配有详尽的数学推导和算法流程图，并附有基于主流编程框架（如Python/OpenCV/PyTorch）的实现示例指导，确保读者能够将理论直接应用于实际问题。 2. 技术覆盖面广： 覆盖了从经典信号处理到现代深度学习的完整技术栈，使读者能够根据任务需求灵活选择最优工具。 3. 强调内在联系： 明确揭示了传统滤波与深度网络卷积核之间的内在联系，以及特征提取与降维技术在不同方法论中的统一视角。 本书适合于电子信息工程、自动化、计算机科学、模式识别等专业的本科高年级学生、研究生，以及希望系统性掌握现代图像处理与计算机视觉技术的工程技术人员阅读。

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我购买这本书的初衷是想深入研究数字滤波器设计，尤其是IIR滤波器。我阅读了许多声学领域的书籍，但它们往往在“为什么”设计成某种结构上解释得不够透彻。然而，这本书在这方面做得非常出色。它花了大量的篇幅去讨论滤波器的稳定性和相位线性问题，并详细对比了巴特沃斯、切比雪夫以及椭圆滤波器的性能权衡——这不仅仅是性能曲线的并列，更是深入到了设计者在实际工程中必须面对的“取舍”哲学。例如，为了获得更陡峭的过渡带，我们必须接受通带的纹波，这本书用一个很直观的图表展示了这种代价。唯一的遗憾是，书中对频率采样法的讨论篇幅相对较短，我希望能看到更多关于如何利用有限数据点精确构造特定形状滤波器的实例。总的来说，它为我搭建了一个非常坚实的滤波器理论框架，让我对如何“定制”一个满足特定指标的滤波器有了更深刻的理解。

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这本书最大的亮点在于其对“应用”的强调，特别是与现代计算技术结合的部分。虽然它是一本偏理论的书籍，但在讨论到FFT算法的实现细节时，作者并没有回避计算复杂度和硬件效率的问题。书中对蝶形运算的分解和流水线化处理的描述，清晰地展示了如何将一个理论上的快速算法转化为实际可执行的程序指令。此外，它还穿插了一些关于DSP芯片架构对算法选择影响的讨论，这在许多纯理论书籍中是看不到的。这使得整本书的价值从单纯的理论知识提升到了工程实现层面。我个人认为，如果能再增加一章专门讨论GPU并行计算在波束形成或大规模阵列信号处理中的应用案例，那就更加完美了。目前的版本已经非常扎实，但对于追求极致性能的读者来说，也许还需要再结合一些专门的并行计算资料进行补充阅读。

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坦白讲，这本书的学术深度是毋庸置疑的，但它显然不是写给完全没有基础的初学者的“入门读物”。对于那些对拉普拉斯变换和Z变换还感到陌生的读者，前几章可能会显得异常陡峭。我自己在阅读到关于随机过程在信号处理中应用的部分时，感觉仿佛进入了另一个层次的数学世界。作者假定读者已经熟练掌握了概率论的基础知识，并直接切入了马尔可夫链和功率谱密度的估计。我尤其喜欢它在处理“自相关函数”和“互相关函数”时所采用的物理意义解释，而不是单纯地停留在积分定义上。它巧妙地将这些工具与雷达信号处理中的目标检测和测距联系起来，让我立刻明白了为什么这些抽象的数学工具在工程上如此重要。这本书更像是一本“进阶工具箱”，需要你携带足够的数学“扳手”才能更好地使用里面的每一个精密零件。

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这本书的封面设计实在太过简约，那种深蓝色的背景上印着一行几乎看不清的白色宋体字，初拿到手的时候，我一度以为自己拿错了，可能是某个大学的基础教材讲义。然而，当我翻开目录的那一刻，我的期待值就被瞬间拉高了。里面涉及的领域非常广博，从最基础的傅里叶分析到高阶的盲源分离，几乎涵盖了所有我希望了解的现代信号处理前沿技术。特别是关于小波变换在图像去噪中的应用那一章节，作者没有仅仅停留在理论公式的堆砌，而是用非常生动的比喻和详细的步骤推导，将原本抽象的数学概念具象化了。我记得书中有个例子，是将一个含有随机噪声的音频信号，通过不同尺度的小波基进行分解和重构，清晰地展示了如何通过阈值处理去除高频噪声而不损伤原始信号的主体结构。这对于我这种工程背景出身的读者来说，简直是醍醐灌顶，远比那些只会罗列公式的教科书来得实在。我打算先用这本书作为基础，配合实际的MATLAB仿真练习，希望能将理论知识真正内化吸收。

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这本书的行文风格简直像是一位经验丰富的老教授在与你促膝长谈，而非冷冰冰的学术著作。我特别欣赏作者在处理那些容易引起混淆的概念时所采用的类比手法。比如，在解释“采样定理”时，它没有直接抛出$F_s geq 2F_{max}$的公式，而是先构建了一个视觉模型，描述了快速旋转的轮子在慢速摄影下出现的“逆转”现象，巧妙地将时间离散化与空间采样的模糊性联系起来。这种从现象到本质的引导方式，极大地降低了我对初级概念的畏难情绪。不过，说实话，这本书的排版略显拥挤，有些关键公式的字体似乎需要放大才能看清细节，这在阅读到后面涉及大量矩阵运算的部分时，着实考验了一下我的视力。尽管如此，它在阐述“自适应滤波”时所展现出的逻辑清晰度，绝对是同类书籍中的佼佼者，它把维纳滤波和卡尔曼滤波的迭代更新过程，梳理得井井有条，没有丝毫含糊不清之处。

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