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isbn號碼:9787504445575

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• 圖形設計
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• 軟件應用
• 設計軟件
• 圖像編輯
• 數碼圖像
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《數字圖像處理的奧秘：從理論到實踐的全麵解析》 本書旨在為數字圖像處理領域的學習者和從業者提供一本內容翔實、體係完整的參考指南。我們深入探討瞭圖像采集、錶示、增強、恢復、分割以及特徵提取等核心概念，並著重於將深厚的理論基礎與前沿的工程實踐相結閤。本書不局限於單一軟件的操作指南，而是緻力於構建一個理解圖像本質、掌握處理方法的知識框架。 第一部分：數字圖像的基礎構建 本部分首先奠定堅實的數學和信號處理基礎，這是理解後續所有高級主題的關鍵。我們將詳細闡述圖像在計算機中如何被數字化和量化。 1. 圖像的數學模型與色彩理論： 我們從連續圖像到離散圖像的轉換過程入手，深入解析采樣（Sampling）和量化（Quantization）的原理及其對圖像質量的影響。色彩空間是圖像處理的另一個基石，本書將詳盡對比和分析人眼視覺係統與計算機色彩錶示之間的關係。這包括對RGB、CMY、HSI、Lab等多種色彩模型的原理、轉換公式及其在不同應用場景中的適用性進行透徹的講解。特彆地，我們將探討寬色域技術和色彩管理（Color Management）在專業印刷和顯示領域中的重要性，而非僅僅停留在基礎的色彩模式切換層麵。 2. 圖像的信號處理視角： 圖像本質上是一種二維信號。因此，傅裏葉變換（Fourier Transform）在圖像處理中的地位無可替代。本書將全麵介紹一維和二維離散傅裏葉變換（DFT）的計算方法、性質及其在頻域分析中的應用。我們將通過大量實例展示如何利用頻域濾波（如理想低通、巴特沃斯、高斯濾波器）來分析圖像的周期性結構和去除周期性噪聲。此外，還將引入小波變換（Wavelet Transform）的概念，對比其在時頻局部化方麵的優勢，為後續的圖像壓縮和去噪提供理論支撐。 第二部分：圖像的增強與復原——提升視覺質量 本部分聚焦於如何通過技術手段改善圖像的視覺質量，使其更適閤人眼觀察或後續的分析處理。 3. 空間域增強技術： 空間域處理直接作用於像素灰度值。我們不僅會講解基礎的灰度拉伸、直方圖均衡化（以及更先進的自適應直方圖均衡化——AHE/CLAHE），還會深入探討灰度變換函數的選擇依據。在空間域濾波方麵，本書將區分綫性濾波（如均值、高斯平滑）與非綫性濾波（如中值濾波、最大/最小濾波）的優缺點，並著重分析它們對圖像邊緣和噪聲的實際影響。針對對比度不足的問題，我們將詳細闡述空間域銳化技術，包括梯度算子（Sobel, Prewitt, Roberts）以及拉普拉斯算子的應用，並討論如何平衡銳化帶來的噪聲增強問題。 4. 圖像復原的理論與實踐： 圖像復原是處理退化圖像的科學。本書將構建圖像退化模型（Degradation Model），明確點擴散函數（PSF）和噪聲模型的定義。在已知退化模型的情況下，我們將詳細介紹逆濾波（Inverse Filtering）的局限性，並重點闡述維納濾波（Wiener Filtering）的原理，該濾波器如何在噪聲和模糊之間進行最優的均方誤差（MSE）權衡。對於盲解捲積（Blind Deconvolution）問題，我們也會介紹基於迭代和統計學方法的現代解決方案，這些是目前學術界和工業界關注的前沿領域。 第三部分：圖像的分割與特徵描述——邁嚮智能分析 圖像處理的最終目標往往是理解圖像內容。本部分將係統介紹如何將圖像劃分為有意義的區域，並提取可量化的特徵。 5. 圖像分割的經典與現代方法： 分割是將圖像分解為互不重疊的子集的關鍵步驟。我們將從基礎的閾值分割（Otsu's法及其局限性）講起，隨後深入探討基於區域的分割技術，如區域生長法（Region Growing）。邊緣檢測作為分割的前提，我們將對比Canny邊緣檢測器的最優設計原理，闡述其在多階段處理中如何平衡漏檢和誤檢。此外，形態學處理（Morphological Operations）——膨脹、腐蝕、開閉操作——在圖像去噪、連接組件分離和特徵提取中的應用將被作為重要的預處理工具進行詳盡講解。 6. 特徵提取與錶示： 提取齣對目標識彆有意義的描述符是至關重要的。本書將詳細介紹傳統特徵提取技術，例如傅裏葉描述子、形狀上下文（Shape Context）等用於形狀分析的方法。在紋理分析方麵，我們將介紹灰度共生矩陣（GLCM）的構建及其在紋理分類中的應用，這是對圖像局部像素統計信息的有效編碼。對於角點和興趣點檢測，我們將探討Harris角點檢測器的數學原理，並引入尺度不變特徵變換（SIFT）和加速魯棒特徵（SURF）等局部不變特徵的原理及其在圖像匹配和物體識彆中的核心作用，這些內容是現代計算機視覺的基礎。 第四部分：圖像壓縮與數據管理 本部分關注如何高效地存儲和傳輸圖像數據。 7. 有損與無損壓縮技術： 我們將區分無損壓縮（如遊程編碼RLE、哈夫曼編碼）和有損壓縮的原理。有損壓縮的核心在於利用人眼對信息的敏感度差異。本書將詳細解析離散餘弦變換（DCT）在JPEG標準中的作用，解釋如何通過量化矩陣實現信息冗餘的去除。同時，鑒於小波變換在時頻分析上的優勢，我們也會介紹基於小波變換的圖像壓縮標準（如JPEG 2000）的優越性，特彆是其漸進傳輸的能力。 總結與展望： 本書結構嚴謹，邏輯清晰，內容覆蓋瞭從底層信號處理到高層特徵描述的完整流程。它提供瞭一個強大的理論基礎，使讀者能夠分析並解決實際中的數字圖像問題，而不是僅僅依賴於軟件工具的預設功能。通過對數學原理和算法細節的深入剖析，本書旨在培養讀者獨立設計和優化圖像處理流程的能力。

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