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出版者:Prentice Hall

作者:Jensen, John R.

出品人:

页数:544

译者:

出版时间:2004-4

价格:$ 182.61

装帧:HRD

isbn号码:9780131453616

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
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《数字图像处理导论》 内容概要 《数字图像处理导论》是一本全面探讨数字图像处理领域核心概念、理论和应用的书籍。本书旨在为读者提供坚实的理论基础和实践技能，帮助他们理解数字图像的本质，掌握处理图像的各种技术，并能够将其应用于解决实际问题。全书内容丰富，覆盖了数字图像处理的各个关键方面，从基础的图像表示到复杂的图像复原和分析技术，都进行了深入浅出的阐述。 第一部分：数字图像基础 本书的开篇章节着重于建立读者对数字图像的直观认识和数学理解。 图像的定义与表示： 这一部分将首先介绍数字图像的基本概念，包括图像作为二维函数 $f(x, y)$ 的数学模型，其中 $x$ 和 $y$ 是空间坐标，而 $f(x, y)$ 的值代表图像在该点的亮度或颜色信息。读者将学习到关于图像的采样（sampling）和量化（quantization）过程，这是将连续的模拟图像转化为离散的数字图像的关键步骤。将深入讨论不同类型的数字图像，如二值图像、灰度图像和彩色图像，并详细解释它们在计算机中是如何表示的。例如，灰度图像通常用一个二维矩阵表示，其中每个元素代表一个像素的亮度值，取值范围通常在0到255之间。彩色图像则可能采用RGB（红、绿、蓝）模型，每个像素由三个强度值组成，或者其他颜色空间模型，如HSV（色相、饱和度、明度）等，以及它们之间的转换。 像素的性质与邻域： 像素是数字图像的基本单元。本章将详细介绍像素的几何邻域（例如，4邻域和8邻域）和连通性（connectivity）的概念。这些概念在后续的图像处理操作，如滤波、分割和形态学处理中至关重要。读者将理解像素之间的空间关系，以及如何定义像素的邻域，例如，一个像素的4邻域是指其上下左右的四个相邻像素，而8邻域则包括了对角线上的四个像素。连通性则定义了具有相同属性（如相似的灰度值）的像素是否属于同一个区域，这为图像分割奠定了基础。 图像的直方图： 图像的直方图是图像全局亮度或颜色分布的统计信息。本书将深入讲解如何计算和解释图像直方图，以及如何利用直方图进行图像增强。读者将学习到直方图的意义，例如，一个对比度高的图像其直方图会比较分散，而一个对比度低的图像直方图则会集中在某个区域。同时，将介绍直方图均衡化（histogram equalization）等技术，通过调整像素的灰度级分布来改善图像的视觉质量，使其在整体上拥有更均匀的亮度分布，从而增强细节。 第二部分：图像增强 图像增强的目的是在不引入过多失真的前提下，改善图像的视觉质量，使其更适合人眼观察或后续的机器分析。 空间域增强： 这一部分将重点介绍在像素值层面直接进行操作的空间域增强技术。 点运算： 包括灰度变换（如对数变换、指数变换、伽马变换）和对比度拉伸等。这些技术可以调整图像的整体亮度和对比度，例如，对数变换可以有效增强图像中暗部细节，而伽马变换则能控制图像的整体亮度范围。读者将学习如何根据图像的特性和增强目标选择合适的点运算。 邻域运算（滤波）： 滤波是空间域增强的核心技术之一。本书将详细介绍线性滤波和非线性滤波。 线性滤波： 重点讲解均值滤波（低通滤波），它通过用邻域像素的平均值替换中心像素值来实现平滑，从而去除噪声，但也会模糊图像细节。读者将理解卷积（convolution）操作在均值滤波中的作用。 非线性滤波： 重点讲解中值滤波（median filter），它用邻域像素的中值替换中心像素值。中值滤波在去除椒盐噪声方面非常有效，并且能更好地保留图像的边缘信息，这是它与均值滤波的重要区别。此外，还将介绍其他非线性滤波器，如最大值滤波、最小值滤波和双边滤波。 频率域增强： 这一部分将从频率的角度来分析和处理图像。 傅里叶变换基础： 读者将学习到傅里叶变换（Fourier Transform）在图像处理中的应用，特别是二维离散傅里叶变换（2D DFT）。理解图像在频率域的表示，即高频成分对应图像的细节和边缘，低频成分对应图像的平滑区域。 频率域滤波： 基于傅里叶变换，可以设计各种滤波器来增强图像。 低通滤波器： 如理想低通滤波器（Ideal Low-Pass Filter, ILPF）、巴特沃斯低通滤波器（Butterworth Low-Pass Filter, BLPF）和高斯低通滤波器（Gaussian Low-Pass Filter, GLPF），它们可以去除图像中的高频噪声，使图像变得平滑，但可能会导致细节模糊。 高通滤波器： 如理想高通滤波器（Ideal High-Pass Filter, IHPF）、巴特沃斯高通滤波器（Butterworth High-Pass Filter, BHPF）和高斯高通滤波器（Gaussian High-Pass Filter, GHPF），它们可以增强图像的边缘和细节，但可能会增加噪声。 同态滤波（Homomorphic Filtering）： 这一先进技术被用于同时校正图像的非均匀照明和增强细节。读者将理解同态滤波如何通过将图像分解为反射分量和入射分量，然后对这两个分量分别进行处理，以达到同时增强和校正的目的。 第三部分：图像复原 图像复原的目的是恢复因各种原因（如噪声、模糊、传感器退化等）而失真的图像。 噪声模型与去除： 本章将介绍常见的图像噪声模型，如高斯噪声、椒盐噪声（脉冲噪声）、周期噪声和纹理噪声。读者将学习如何识别和量化这些噪声，并掌握相应的去噪算法。例如，针对高斯噪声，可以使用均值滤波或高斯滤波；针对椒盐噪声，中值滤波是更优的选择。 模糊复原： 这一部分将专注于如何去除由相机抖动、失焦或运动引起的模糊。 逆滤波（Inverse Filtering）： 这是一个简单但对噪声敏感的复原方法，通过直接在频率域“除以”模糊核的傅里叶变换来恢复原图像。 最小均方差滤波（Wiener Filtering）： 相比逆滤波，维纳滤波是一种更鲁棒的方法，它考虑了噪声和退化的统计特性，通过最小化均方误差来获得最优的复原结果，即使在存在噪声的情况下也能取得较好的效果。 约束最小二乘滤波（Constrained Least Squares Filtering）： 这种方法在维纳滤波的基础上增加了对复原图像的平滑性约束，可以在一定程度上平衡复原效果和噪声抑制。 第四部分：彩色图像处理 彩色图像处理涉及颜色空间的转换、彩色图像的增强和分析。 彩色模型： 读者将学习到各种常用的彩色模型，如RGB、CMY（青、品红、黄）、HSI（色调、饱和度、亮度）、YIQ（用于NTSC电视系统）等，并理解它们之间的转换关系。将探讨不同颜色模型在特定应用中的优势。例如，HSI模型更符合人类对颜色的感知，使其在颜色增强和分割方面具有独特优势。 彩色图像增强： 将介绍如何独立或联合处理彩色图像的各个颜色通道，以达到增强目的。例如，可以分别调整RGB三个通道的亮度，或者在HSI空间中仅调整饱和度或亮度分量来实现特定效果。 彩色图像分割： 介绍基于颜色信息的图像分割技术，如阈值分割、区域增长和聚类分析。 第五部分：图像分割 图像分割是将图像划分为具有语义意义的若干区域或对象的关键步骤。 阈值处理： 介绍全局阈值和局部阈值方法，以及Otsu方法等自动阈值确定技术。读者将学习如何根据图像的灰度特性选择合适的阈值来分离前景和背景。 区域分割： 包括区域生长（region growing）和区域分裂与合并（region splitting and merging）等技术。区域生长从种子点开始，不断向外扩张，将具有相似属性的相邻像素合并到同一个区域。区域分裂与合并则先将整个图像视为一个整体，然后 recursively 地将其分裂成更小的区域，直到满足某个条件，最后再将相邻的相似区域合并。 边缘检测： 重点讲解各种边缘检测算子，如Sobel、Prewitt、Roberts、Laplacian和Canny边缘检测器。读者将理解这些算子是如何检测图像中灰度值发生剧烈变化的位置，从而找到图像的边缘。Canny边缘检测器因其多阶段处理（平滑、梯度计算、非极大值抑制和滞后阈值处理）而成为一种经典的、性能优异的边缘检测方法。 基于纹理的分割： 介绍利用纹理特征来区分不同区域的方法。 第六部分：形态学图像处理 形态学图像处理是指利用图像的形状特征对图像进行处理的技术，主要应用于二值图像。 基本形态学运算： 详细讲解腐蚀（erosion）和膨胀（dilation）操作，以及它们如何改变图像的形状。腐蚀可以去除小的对象，缩小目标，而膨胀则可以连接小的断裂，填充小的空洞。 复合形态学运算： 基于腐蚀和膨胀，介绍开运算（opening）和闭运算（closing）。开运算先腐蚀后膨胀，可以去除小的噪声点和细小的连接，平滑轮廓。闭运算先膨胀后腐蚀，可以填充小的空洞，连接小的断裂。 形态学梯度、顶帽变换和底帽变换： 介绍这些更高级的形态学操作，它们可以用于边缘检测、特征提取和灰度不均匀性校正。 第七部分：图像复原（进阶） 图像重构（Image Reconstruction）： 介绍从投影数据重建图像的技术，如层析成像（Tomography）中的应用。 第八部分：特征提取与描述 点、线、角的检测： 介绍如何检测图像中的关键点、直线和角点，如Harris角点检测器、Hough变换用于直线检测等。 局部特征描述符： 讲解SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、SURF（Speeded Up Robust Features）等用于提取和描述图像局部特征的方法，这些特征对尺度、旋转和亮度变化具有鲁棒性。 第九部分：图像压缩 无损压缩与有损压缩： 介绍图像压缩的基本原理，包括冗余度的利用。 变换编码： 讲解离散余弦变换（DCT）等在JPEG压缩标准中的应用，以及这些变换如何将图像数据转换到另一个域，以便于更有效地压缩。 第十部分：应用实例 本书的最后部分将通过一系列实际应用案例，展示数字图像处理技术在不同领域的应用。 医学影像处理： 如X射线、CT、MRI图像的增强、分割和分析。 遥感图像处理： 如卫星图像的增强、目标识别和变化检测。 工业视觉检测： 如产品缺陷检测、尺寸测量。 计算机视觉： 如人脸识别、物体跟踪。 《数字图像处理导论》以严谨的数学推导和丰富的图示相结合的方式，力求使读者能够深入理解数字图像处理的理论精髓，并具备独立解决实际图像处理问题的能力。本书适合计算机科学、电子工程、自动化、医学影像等相关专业的本科生、研究生，以及从事图像处理领域工作的工程师和研究人员阅读。

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当我将它与我过去使用的其他几本图像处理文献进行比较时，我发现《Introductory Digital Image Processing》最引人注目的特点是其独特的“问题驱动型”叙事结构。它不像某些经典著作那样，以一种近乎百科全书的体例，将所有已知的算法罗列一遍，然后等待读者自行去寻找它们之间的内在联系。这本书的叙述线索更加巧妙：它总是先提出一个现实中存在的图像质量问题（比如噪声污染、分辨率不足、边缘模糊），然后才引入最适合解决该问题的数学工具和处理流程。这种方法极大地增强了阅读的连贯性和目的性。比如说，在讨论去噪时，作者并没有简单地堆砌高斯滤波、中值滤波，而是通过一个生动的例子——模拟卫星图像中的随机干扰——来引出对统计模型和概率密度函数的依赖，从而自然地过渡到最优估计理论的应用。这种层层递进、逻辑严密的展开方式，使得复杂的概念不再是孤立的知识点，而更像是解决一个复杂谜题的必要步骤。对于那些渴望理解“为什么我们要用这个方法而不是那个”的学习者来说，这本书提供的思维框架无疑是无价之宝。

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这本赫然摆在桌上的《Introductory Digital Image Processing》，光是书名就透露出一种扎实的学术气息。我花了整整一个下午的时间翻阅了前几章，它给我的第一印象是：这是一本面向严肃学习者的教材，绝非那种浮光掠影、只谈皮毛的入门读物。它的结构安排极其严谨，从最基础的像素、图像表示法讲起，逐步深入到傅里叶变换在图像处理中的应用。我特别欣赏作者在讲解数学原理时所采取的策略——他们似乎深谙“授人以渔”的道理，不仅仅是给出公式，而是花费大量的篇幅来剖析这些数学工具（比如线性代数和概率论的基础知识）是如何具体映射到图像空间中的具体操作上的。举个例子，在谈到滤波时，书中对卷积核的构建和空间域与频率域操作的等价性进行了详尽的论述，图示的清晰度令人称赞，即便是初次接触这些复杂概念的读者，也能通过那些精美的二维插图，直观地理解矩阵运算如何转化为图像上的模糊或锐化效果。这本书的排版也体现了对阅读体验的尊重，大量留白使得厚厚的篇幅读起来并不感到压抑，而章节末尾那些精心设计的、难度递增的习题，无疑是检验学习成果的绝佳“试金石”。可以说，这本书为任何想要系统性掌握数字图像处理核心理论的人，提供了一个坚不可摧的基石。

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这本书的学术深度和对经典理论的尊重，使其成为了一份值得反复研读的参考资料，而非一次性消费品。我尤其关注其中关于图像恢复（Image Restoration）那一章节的处理方式。作者非常审慎地对待“退化模型”（Degradation Model）的建立，清晰地划分了点扩散函数（PSF）的估计难度，并详细阐述了维纳滤波（Wiener Filter）在各种信噪比假设下的性能权衡。这种对模型假设局限性的坦诚，是衡量一本优秀教材的重要标准。它没有过度承诺，而是引导读者去理解在现实世界中，完美恢复几乎是不可能的，我们所能做的只是在可接受的误差范围内寻求最优解。此外，书中对变换域处理的讲解，不仅仅停留在二维傅里叶变换上，还进一步探讨了小波变换（Wavelet Transform）在多分辨率分析中的优势，这一点体现了作者紧跟技术发展脉络的视野。阅读过程中，我甚至能想象到，那些在学术界深耕多年的专家们，是如何一丝不苟地打磨这些概念的，文字间充满了对严谨科学态度的坚守。

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从一个独立自学者（Self-Learner）的角度来看，我发现这本书的辅助资源整合得相当到位，这大大弥补了缺乏课堂指导的不足。虽然我主要关注的是纸质版本的内容，但书中的许多章节都明确标注了推荐的补充阅读材料，并且给出了用于复现关键实验的代码片段的在线存储库链接。虽然我没有直接下载和运行所有代码，但这种对开源精神和可复现性研究的倡导，本身就为读者提供了极大的便利。更重要的是，这本书在讲解如边缘检测这样的基础算法时，会穿插历史性的回顾——它会提到早期的Roberts交叉算子，然后过渡到Sobel，最后才引出更现代的Canny算法，并清晰地指出每一步改进背后的动机和带来的性能提升。这种“纵向对比”的方式，使得读者在掌握当前最优实践的同时，也能理解这些技术是如何一步步演化而来的，从而建立起一个完整的知识体系的“时间轴”。它提供的知识地图是如此清晰，以至于我能准确地知道，当我需要深入研究某个特定主题时，应该去寻找哪些更专业的文献。

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我以一个刚刚结束了本科毕业设计、急需巩固和拓展自身工程技能的在职工程师的视角来看待这本书，坦白讲，它的实用性远超我的预期，尤其是在算法的实现细节上。许多教科书在理论阐述上堪称完美，但一旦涉及到实际编程和性能优化，往往就含糊其辞，留下读者自行摸索的空白。然而，这本书在这方面表现出了非同一般的“侠义心肠”。它没有满足于停留在高层的概念介绍，而是深入到了底层的数据结构和效率考量。例如，在描述形态学处理时，它不仅解释了腐蚀和膨胀的原理，还详细对比了几种不同的扫描策略（如行扫描与列扫描）对计算复杂度的影响，甚至提到了如何利用查找表（LUT）来加速某些固定尺寸的操作。对于我们这些需要将理论模型快速转化为高效软件模块的人来说，这种注重“落地性”的讲解至关重要。书中似乎还穿插了一些关于常见图像格式（如TIFF和JPEG的内部结构）的讨论，这对于理解I/O操作和数据压缩中的信息损失是很有帮助的。虽然我对某些高级机器学习在图像分割中的应用期待更高，但就基础算法的深度和广度而言，这本书绝对是工具箱里一把锋利的长柄扳手。

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