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《数字图像处理与分析》 内容简介 本书深入探讨了数字图像处理与分析领域的理论基础、核心算法与前沿技术。全书结构严谨，内容翔实，旨在为读者构建一个全面而深入的知识体系，从最基础的图像表示和采集开始，逐步深入到复杂的图像增强、复原、分割、识别与三维重建等关键环节。 第一部分：图像基础与表示 本部分首先奠定了数字图像处理的数学和物理基础。详细阐述了连续图像到离散数字图像的转化过程，包括采样、量化以及常见的图像数字化设备（如CCD和CMOS传感器）的工作原理。重点解析了图像在计算机中的数学模型，包括灰度图像和彩色图像的矩阵表示法，以及不同色彩空间（如RGB、HSI、Lab）之间的转换及其在图像处理中的应用优势。此外，还引入了图像直方图的概念，并讲解了直方图均衡化与规定化在改善图像对比度中的作用。 第二部分：图像变换与域分析 图像处理的许多强大工具依赖于对图像进行变换，以便在不同的域中进行分析和操作。本书详尽讲解了傅里叶变换（FT）在线性系统分析中的核心地位，包括二维离散傅里叶变换（2D-DFT）的计算、性质及其在频域滤波中的应用。随后，系统介绍了小波变换（Wavelet Transform）的理论框架，对比了其在处理信号突变和多分辨率分析方面的优势，这是现代图像压缩和去噪的基础。拉东变换（Radon Transform）及其在层析成像中的应用也作为重要的高级主题被纳入。 第三部分：图像增强与复原 图像增强的目的是改善人眼视觉效果，而图像复法则侧重于恢复图像因采集过程或传输中引入的退化。在增强方面，除了空域滤波（如均值、中值、高斯滤波）外，本书重点分析了自适应滤波技术，如维纳滤波和各向异性扩散，它们在保护图像边缘的同时有效抑制噪声。在复原部分，详细推导了点扩散函数（PSF）的建立，并深入讲解了盲解卷积和基于模型的复原方法。针对运动模糊和散焦等特定退化，提供了具体的校正流程和算法实现细节。 第四部分：图像分割与特征提取 图像分割是理解图像内容的前提。本书系统梳理了主流的分割技术： 1. 阈值法： 包含全局阈值（如Otsu法）和局部/自适应阈值策略的优化。 2. 区域分割法： 如区域生长、区域分裂与合并算法的实现细节与效率分析。 3. 基于边缘的分割： 深入分析了Canny边缘检测器的工作流程，并探讨了如何利用梯度信息进行闭合和轮廓提取。 4. 基于模型的方法： 详细介绍了主动轮廓模型（Snakes）和水平集（Level Set）方法在处理复杂、非光滑边界分割中的应用。 特征提取部分关注如何从分割出的对象中量化信息，涵盖了形状描述子（如傅里叶描述符、Hu矩）、纹理分析（如灰度共生矩阵GLCM）以及描述图像局部结构的关键点检测算法（如SIFT和SURF的原理与区别）。 第五部分：形态学处理与形态学图像分析 形态学处理是基于集合论的一种强大的非线性图像处理技术。本书从最基础的结构元素定义开始，详细讲解了腐蚀、膨胀、开运算和闭运算，并展示了它们在去噪、连接、填充孔洞和边缘提取中的应用。重点阐述了形态学骨架提取、顶帽变换以及灰度形态学的扩展应用，这些在医学图像分析和半导体检测中至关重要。 第六部分：模式识别与图像理解 本部分的焦点是将图像处理的成果转化为有意义的决策和知识。它涵盖了基本的模式分类器，如K近邻（KNN）和支持向量机（SVM）在图像特征分类中的应用。更侧重于介绍深度学习在图像识别领域的革命性进展，包括卷积神经网络（CNN）的经典架构（如LeNet、AlexNet、ResNet）的原理、训练策略以及迁移学习在解决小样本分类问题上的实用性。此外，还介绍了目标检测（如R-CNN系列和YOLO系列）的基本流程。 第七部分：图像压缩与编码 本部分聚焦于如何高效地存储和传输图像数据。对比分析了无损压缩（如Huffman编码、行程长度编码）和有损压缩技术。对离散余弦变换（DCT）在JPEG标准中的核心地位进行了深入剖析，包括量化和熵编码的步骤。同时，也介绍了更现代的高效压缩标准，如JPEG 2000所采用的基于小波变换的编码架构。 第八部分：三维视觉基础 为拓展读者的视野，本书在最后加入了三维视觉的入门内容。讨论了相机标定、三维重构的基本几何约束（如对极几何），以及立体匹配算法（如块匹配法和能量最小化方法）在深度信息获取中的作用，为后续学习计算机视觉打下基础。 适用对象 本书适合于计算机科学、电子工程、信息与通信工程、生物医学工程等专业的高年级本科生、研究生，以及从事图像处理、机器视觉、遥感和医学影像分析领域的工程师和研究人员。具备一定线性代数、概率论和数字信号处理基础的读者将能更有效地吸收内容。全书理论与实践并重，提供了大量的算法伪代码和案例分析，以期帮助读者将理论知识转化为实际工程能力。
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