图像处理新概念 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:张治文

出品人:

页数:444

译者:

出版时间:2001-9-1

价格:38.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302046912

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
• 数字图像处理
• 图像分析
• 计算机视觉
• 算法
• Python
• OpenCV
• 图像增强
• 图像分割
• 模式识别

《数字图像的奥秘：从基础到前沿的全面解析》 图书简介 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知识体系。我们不讨论任何关于“新概念”或特定名称的图像处理方法论，而是聚焦于支撑现代图像技术发展和应用的基石理论、核心算法以及实用工具集。这是一部面向高年级本科生、研究生以及专业工程师的深度参考手册。 第一部分：图像的数学基础与感知模型 本部分将数字图像的本质追溯到其数学和物理根源。我们首先深入探讨连续信号与离散化的理论，详细阐述采样定理（如Nyquist-Shannon采样理论）在图像采集中的实际应用与局限性。图像的数字化过程，包括量化误差的分析及其对视觉质量的影响，被置于重点讨论之列。 随后，我们将对人类视觉系统（HVS）进行详尽的建模。重点分析人眼对不同空间频率、亮度和色彩的敏感度差异，这为后续的图像压缩和增强技术提供了生物学依据。我们详细介绍了色彩空间理论，不仅涵盖了传统的RGB、CMY，更侧重于感知均匀的色彩空间如CIELAB和CIELUV，并解析了如何利用这些空间进行精确的色彩管理和转换。 第二部分：图像的空域与频域分析 这是图像处理的基石。在空域分析中，我们将系统地介绍图像滤波的原理。线性滤波部分，涵盖卷积操作的数学定义、均值滤波器、高斯滤波器，并深入探讨滤波器核的设计原则。非线性滤波部分，则重点剖析了中值滤波器、双边滤波器（Bilateral Filter）在保留边缘细节方面的优势与劣势。 频域分析是理解图像处理算法效率和特性的关键。本书将傅里叶变换（FT）作为核心工具，详述其二维离散傅里叶变换（DFT）的计算方法及其性质。重点在于频率域滤波：如何设计理想/巴特沃斯/高斯低通、高通和带阻滤波器，以及这些滤波器在去除周期性噪声或模糊校正中的实际操作。我们还将介绍小波变换（Wavelet Transform）的基础理论，对比其在多分辨率分析中相对于傅里叶变换的优势，尤其是在处理非平稳信号和边缘信息时的表现。 第三部分：图像增强、复原与分割的经典范式 图像增强部分，我们将超越简单的直方图均衡化，详细探讨对比度拉伸的自适应方法，如限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE），并分析其在医学影像和遥感图像中的应用。 图像复原模块是本书的难点与重点。我们首先建立图像退化模型（点扩散函数，PSF）的数学框架。针对盲解卷积和已知PSF的去模糊问题，我们将深入讲解维纳滤波（Wiener Filter）的原理，分析其在噪声和退化程度估计不当时带来的副作用。此外，我们将详细探讨基于迭代的复原方法，例如Richardson-Lucy算法及其收敛性分析。 图像分割部分，我们遵循从低级到高级的思路。形态学处理（腐蚀、膨胀、开闭操作）作为预处理和特征提取的工具被详尽解析。阈值分割（Otsu方法、大津法）的理论推导和实现细节被充分阐述。我们还将探讨基于区域的分割技术，如区域生长法，并对比边缘检测算子（如Sobel, Canny）在不同噪声环境下的鲁棒性。 第四部分：图像的表示、变换与压缩 本部分关注如何高效地存储和传输图像数据。我们将详细阐述边缘表示、链码等描述符，以及如何利用形状特征描述子（如Hu矩）进行形状匹配。 在图像变换方面，我们聚焦于几何变换：平移、旋转、缩放、错切的齐次坐标表示法，以及仿射变换和透视变换的恢复矩阵求解。 图像压缩是现代数字媒体的核心。本书将区分有损与无损压缩。无损压缩将重点介绍行程长度编码（RLE）、哈夫曼编码和算术编码的原理与效率。有损压缩部分，我们将详细解析离散余弦变换（DCT）在基于人眼视觉特性的数据去除中的作用，并从理论上剖析了其在标准压缩框架中的位置，而不涉及特定标准实现的细节。 第五部分：图像处理的工程实践与工具链 最后一部分将理论知识与工程实现相结合。我们讨论图像处理系统中常用的数据结构，如四叉树和八叉树在图像分割和多尺度分析中的应用。同时，本书将对常用的图像文件格式（如TIFF, PNG, JPEG的底层结构）进行分析，强调位深、色彩空间和元数据（Metadata）的重要性。本部分提供的是构建可靠图像处理系统的底层技术视角，而非高层API调用指南。 本书的特点在于其对基础理论的深度挖掘和数学推导的严谨性，旨在帮助读者建立一个坚实、可迁移的知识框架，使其能够理解并优化任何当前或未来的图像处理算法。

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