具体描述
本书系统地介绍了图像编码的基础理论，主要包括视觉与图像质量、图像的统计特性、内插和运动参数估值、二维线性变换、预测编码方法、矢量量化编码、信息保持编码和率失真理论，同时介绍了图像编码领域新的研究成果及发展方向，如分形的编码方法、基于内容的图像编码等。由于图像编码标准推动了图像编码技术的应用，因此本书对图像编码的标准及发展作了阐述。另外对图像编码应用中新的技术和方法，如流媒体、立体图像编码、信息与差错隐藏等，本书也作了介绍。
本书适合作为研究生教材和高年级本科学生的选修课教材，并可作为相关领域研究人员的参考用书。
《数字图像处理与分析：从理论到实践》 内容简介 本书系统深入地探讨了数字图像处理与分析领域的核心理论、关键算法与实际应用。旨在为读者构建一个全面且坚实的知识体系，涵盖从基础的图像采集与表示，到复杂的高级图像理解技术。本书的重点在于清晰阐述各个处理模块背后的数学原理，并辅以大量工程实现中的注意事项与优化策略。 第一部分：图像基础与预处理 本部分首先回顾了人眼视觉系统和光学成像的基本原理，为理解数字图像的特性奠定基础。随后，详细介绍了数字图像的数学模型，包括采样、量化过程及其引入的误差分析（如莫尔纹现象）。 1. 图像表示与数学基础： 深入讲解了不同类型的图像表示（如灰度图、彩色图的色彩空间转换，重点分析了RGB、CMY、HSV、Lab等空间在图像处理中的适用性与转换方法）。讨论了离散傅里叶变换（DFT）在图像处理中的应用，特别是二维DFT在频谱分析中的作用。 2. 图像增强技术： 涵盖了空间域和频率域的增强方法。在空间域，详细剖析了直方图均衡化、规定化及其自适应版本（如限制对比度自适应直方图均衡化, CLAHE）的理论依据与实现细节。对于卷积操作，不仅讲解了标准滤波器（如均值、中值、高斯滤波）的去噪效果，还深入探讨了非线性滤波器，如形态学滤波器的原理。在频率域，重点分析了低通、高通、带通滤波器的设计（如理想滤波器、Butterworth滤波器和指数滤波器）及其在锐化和模糊处理中的性能差异。 3. 图像复原： 图像复原是解决图像退化问题的关键环节。本部分详细阐述了退化模型的建立，包括点扩散函数（PSF）的估计。着重介绍了逆滤波、维纳滤波的数学推导及其在噪声存在下的性能权衡。对于更复杂的复原问题，本书引入了盲复原的概念，并分析了迭代算法（如Lucy-Richardson算法）在实际应用中的收敛性和局限性。 第二部分：图像分割与特征提取 有效的图像分割是实现高级图像分析的第一步。本部分聚焦于如何准确地将图像划分为有意义的区域或目标。 4. 图像分割方法： 从阈值分割出发，详细介绍了全局阈值和局部（自适应）阈值的确定方法，包括Otsu's方法和迭代法。接着，转向基于区域的分割技术，深入解析了区域生长法、区域分裂与合并策略的优劣。对基于边缘的分割进行了详尽的讲解，包括梯度算子（Sobel, Prewitt, Roberts）的原理，以及更高级的边缘检测器如Canny算子的多阶段优化过程。此外，本书还介绍了基于能量函数的活动轮廓模型（如Snakes模型）及其在复杂边界跟踪中的应用。 5. 图像形态学处理： 形态学处理是处理二值图像结构信息的重要工具。本书系统地介绍了集合论基础，并详细阐述了腐蚀、膨胀、开运算、闭运算的定义及其在去噪、连接和细化结构中的应用。此外，还讨论了更高级的形态学操作，如击中与未击中变换（Hit-or-Miss Transform）以及形态学梯度。 6. 图像特征与描述： 特征是图像理解的基石。本部分涵盖了用于表征图像内容的多种描述符。在区域描述方面，讲解了周长、面积、紧凑度、傅里叶描述符等几何特征。在纹理描述方面，详细分析了灰度共生矩阵（GLCM）的计算及其衍生特征（如对比度、能量、熵）。对于边缘和角点，本书重点介绍了Harris角点检测器的原理，以及尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）等局部特征描述符的设计思想和计算步骤。 第三部分：图像变换与高级分析 本部分将视角从像素级的处理提升到对全局结构和语义信息的提取。 7. 图像变换： 重点分析了霍夫变换（Hough Transform）在直线和圆检测中的原理和参数空间优化。此外，对小波变换（Wavelet Transform）进行了深入介绍，特别是其在多分辨率分析和图像压缩中的优势，区分了连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）的应用场景。 8. 图像压缩基础： 讨论了数字图像压缩的必要性、分类（有损与无损）。详细介绍了无损压缩方法（如行程编码、哈夫曼编码）和有损压缩方法。着重讲解了基于变换的压缩，尤其是离散余弦变换（DCT）在JPEG标准中的作用及其量化过程的原理。 9. 图像配准与融合： 图像配准是多视图数据整合的关键技术。本书分析了基于灰度的配准方法（如互信息最大化）和基于特征点的配准方法（如RANSAC在去除误匹配中的应用）。随后，讨论了图像融合的基本方法，包括基于像素级、基于变换域（如小波域）和基于区域的融合策略，并对不同融合方法的视觉效果和信息保留度进行了比较评估。 本书特色与目标读者 本书结构严谨，理论推导详尽，注重从第一性原理出发阐述算法的内在逻辑。每一章后附有可供思考的工程案例和实验设计建议。 本书适合于计算机科学、电子工程、自动化、遥感和生物医学工程等专业的高年级本科生和研究生作为教材或参考书，同时也为从事图像处理、机器视觉和遥感信息处理领域的工程师和研究人员提供一本全面的技术参考手册。读者在阅读本书前，应具备基础的线性代数、微积分和概率论知识。
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