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出版者:SPIE-International Society for Optical Engine

作者:Edward R. Dougherty

出品人:

页数:544

译者:

出版时间:2006-2-7

价格:USD 120.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780819461049

丛书系列:

图书标签:

• 光学
• 图像处理
• 数字图像处理
• 图像分析
• 计算机视觉
• 图像识别
• 图像增强
• 图像分割
• 图像恢复
• 图像压缩
• 模式识别

好的，这是一份关于一本名为《数字图像处理基础》的图书简介，内容详实，旨在涵盖该领域的核心概念和应用，同时避免提及您提供的书名《Image Processing》。 --- 图书简介：《数字图像处理基础》 导言：洞察像素的奥秘 在当今这个信息爆炸的时代，视觉信息已成为我们理解世界的主要载体。从医学诊断到自动驾驶，从卫星遥感再到社交媒体上的照片分享，图像无处不在。然而，原始的图像数据往往需要经过精细的加工和分析才能转化为有价值的信息。《数字图像处理基础》正是一部旨在系统、深入地引导读者进入数字图像处理这一关键领域的专业著作。 本书并非仅仅罗列技术和算法，而是致力于构建一个坚实的理论框架，帮助读者理解数字图像的本质、采集过程中的噪声与失真，以及如何通过数学和计算手段对图像进行优化、增强与信息提取。我们相信，掌握了这些基础，读者便能自信地应对现实世界中遇到的各类图像挑战。 第一部分：图像的数字化与基础表示 本部分是理解后续所有处理操作的基石。我们将从物理世界的连续信号如何转化为计算机可识别的离散数据这一根本问题入手。 1. 图像的采样与量化 首先，详细阐述了连续光信号在空间和灰度值上进行离散化的过程——采样（Sampling）和量化（Quantization）。我们深入探讨了采样率对图像质量的影响（如混叠现象），以及量化级别（如8位、16位）如何决定图像的动态范围和细节表现力。书中通过大量的实例对比，直观展示了低质量采样和量化带来的视觉伪影。 2. 图像的数学模型与拓扑结构 图像被抽象为二维矩阵或函数。本章将介绍矩阵表示法，并定义图像处理中的基本邻域概念，如四邻域、八邻域、对角邻域等，这些邻域定义了像素间的关系，是后续进行卷积和滤波操作的前提。同时，对图像的连通性、边界和区域的数学描述进行了严谨的探讨。 3. 图像的基本灰度变换 在进入复杂的空间域处理之前，我们首先学习如何对图像的亮度、对比度和饱和度进行基础调整。书中系统介绍了幂律变换（伽马校正）、对数变换，以及如何应用直方图均衡化（Histogram Equalization）和规定化来改善图像的视觉可懂性。对于这些变换的数学原理、实现细节及其对图像内容的影响，我们进行了细致的分析。 第二部分：图像增强与空间域滤波 图像增强是提高图像质量、使其更适合人眼观察或后续分析的关键步骤。本部分的核心在于“空间域”操作，即直接在像素点及其邻域上进行计算。 4. 空间域线性与非线性滤波 本章是图像处理的重头戏。我们详细剖析了卷积（Convolution）这一核心数学工具，并将其应用于图像平滑（低通滤波）和锐化（高通滤波）。 平滑处理： 重点讨论了均值滤波器（Box Filter）和高斯滤波器（Gaussian Filter）的原理、性能差异及其在去除高斯白噪声中的应用。 锐化处理： 深入分析了拉普拉斯算子、梯度算子（Sobel, Prewitt）在边缘增强中的作用，并对比了它们在对噪声敏感度上的区别。 5. 图像去噪技术 真实采集的图像总是受到各种噪声的污染。本书区分了不同类型的噪声（如椒盐噪声、高斯噪声），并针对性地介绍了更先进的非线性滤波器： 中值滤波器（Median Filter）： 阐述了它在有效去除脉冲噪声的同时，能更好地保留边缘信息的机理。 形态学滤波基础： 在本章的过渡部分，简要引入了形态学操作（如开运算、闭运算）在噪声抑制中的应用。 第三部分：图像的变换域分析与处理 很多在空间域难以实现的复杂操作，在频率域（或变换域）中则变得更为直观和高效。 6. 傅里叶变换（Fourier Transform）在图像分析中的应用 本书用大量的篇幅解释了二维傅里叶变换（DFT）的数学理论，并着重强调了其在图像处理中的实用意义： 频域表示： 如何从傅里叶谱图（Magnitude Spectrum）中识别图像的周期性结构和高频/低频成分。 频域滤波： 介绍了理想低通/高通滤波器、Butterworth滤波器和高斯滤波器在频域中实现平滑和锐化的方法，并对比了它们在空间域卷积实现上的计算效率优势。 7. 其他重要变换 除了傅里叶变换，我们还探讨了其他在特定应用中极为有效的变换工具，包括但不限于： 离散余弦变换（DCT）： 重点讨论了其在数据压缩（如JPEG标准）中的核心地位及其能量集中特性。 小波变换（Wavelet Transform）： 作为一种多分辨率分析工具，小波变换在图像去噪和特征提取方面的强大能力得到了详细阐述。 第四部分：图像的分割与特征提取 处理的最终目标往往是将图像分解为有意义的组成部分（分割），并从中提取出可量化的描述符（特征）。 8. 图像分割基础：阈值法与区域分析 图像分割是将图像划分成互不重叠的子集的过程。 阈值分割： 详细讲解了全局阈值法（如大津法 Otsu's Method）的原理和自适应性，这是最常用且高效的二值化手段。 区域生长与边缘检测： 概述了基于区域的分割方法，并回顾了更精细的边缘检测算法（如Canny边缘检测器），强调了边缘信息在定义区域边界中的作用。 9. 图像形态学处理（Mathematical Morphology） 形态学处理是处理图像形状和结构信息的重要工具。本书系统讲解了基于集合论的形态学运算： 基本操作： 腐蚀（Erosion）和膨胀（Dilation），以及它们如何用于图像的瘦化和增粗。 复合操作： 开运算（Opening）和闭运算（Closing）如何用于去除噪声和填充孔洞。 形态学重建： 介绍如何使用形态学运算实现对特定结构保持不变的筛选和提取。 10. 图像特征描述与表示 提取的特征必须能被有效地量化和表示。本章涵盖了形状、纹理和区域描述符： 形状描述： 包括周长、面积、紧致度、Hu矩等几何特征。 纹理描述： 介绍了灰度共生矩阵（GLCM）用于量化局部纹理信息的方法。 结语：迈向高级应用 《数字图像处理基础》的结构设计旨在确保读者不仅能“使用”算法，更能“理解”算法背后的数学逻辑和工程取舍。通过对这些基础概念的全面掌握，读者将为进入更高级的图像识别、计算机视觉和深度学习应用领域打下坚实而无可动摇的根基。本书丰富的习题和案例分析，鼓励读者将理论知识转化为实际的编程实践。 ---

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这本书在内容覆盖的平衡性上存在明显的倾斜，这使得它在系统性上大打折扣。它花费了相当大的篇幅去详述那些已经相对成熟且在很多开源库中高度优化的传统算法，比如几何变换、插值技术等，这些内容虽然基础，但讲解深度并未超越一般的本科教材水平。然而，对于新兴且极具应用潜力的领域，如图像去噪中的非局部均值（NLM）方法，或者在视频处理中至关重要的光流估计（Optical Flow）的经典算法（如Lucas-Kanade），介绍得却过于草率和肤浅。这给人的感觉是，作者更倾向于罗列已知的内容，而不是探索当前研究热点和工业界正在积极探索的挑战性问题。这种内容分配上的失衡，使得这本书在指导读者进行前沿项目或解决具有挑战性的实际问题时，显得力不从心，更像是一本历史回顾录，而非面向未来的技术指南。

评分☆☆☆☆☆

从美学和内容编排的角度来看，这本书的排版和图示质量令人难以恭维。作为一本关于“图像处理”的书，视觉元素的清晰度和代表性至关重要。然而，书中的插图大多是低分辨率的灰度图，许多关键的对比示例（比如滤波前后的效果对比、不同阈值下分割结果的差异）都模糊不清，严重影响了读者的理解。例如，在阐述直方图均衡化时，理想的对比图应该清晰展示像素值的重新分布，但这本书提供的图例却显得拥挤且信息量不足。更令人困扰的是，章节之间的逻辑跳转显得有些生硬。它似乎将各种处理技术简单地堆砌在一起，缺乏一个贯穿始终的、清晰的脉络来引导读者理解这些技术是如何协同工作以达成一个更宏大目标的，比如构建一个完整的机器视觉流水线。这本书的装帧和印刷质量也显得廉价，对于一本希望成为经典参考书的作品来说，这是在专业形象上的重大失分。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字图像处理》的书籍，坦率地说，与我期望的有些出入。我原本是希望能找到一本能够系统地讲解图像处理各个领域，从基础的像素操作到高级的滤波、变换、分割等核心算法的深度剖析。然而，这本书在理论深度上的挖掘显得有些浅尝辄止。它在介绍傅里叶变换、小波变换这些关键工具时，更多地侧重于公式的罗列，而非深入解释其背后的数学直觉和在图像处理中的实际应用场景的权衡。举个例子，在讨论边缘检测时，书里提到了Canny算法，但对于不同噪声环境下选择不同阈值和高斯平滑参数的经验法则探讨不足，使得读者在实际应用中仍然感到茫然。此外，对于现代图像处理中日益重要的深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测中的应用，这本书几乎没有涉及，这在当前的学术和工业界都是一个巨大的缺失。整体来看，这本书更像是一本面向初学者的快速入门手册，而非一本可以作为长期参考的经典著作。对于希望深入研究图像处理理论或追求前沿技术的读者来说，这本书提供的知识广度大于深度，可能无法满足进阶的需求。

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我最近翻阅了这本号称“图像处理”领域的著作，内心是有些许失望的。我的主要关注点在于如何将理论知识转化为实际可操作的代码和工程实践。这本书在算法描述上倒是翔实，详细列举了如形态学操作、频域滤波等经典方法，但遗憾的是，它几乎完全忽略了实现细节上的挑战。例如，在讲解大津法（Otsu's method）进行图像分割时，书中给出了清晰的数学推导，但对于如何高效地在像素级别进行迭代计算，以及在处理超大图像时内存管理的注意事项，却只字未提。此外，书中使用的示例代码（如果有的话，我印象中非常少）也显得非常陈旧，没有采用任何现代的编程范式或主流的库函数（如OpenCV的高效API），这使得读者无法直接将书中的理论快速应用到实际项目中。对于像我这样需要快速搭建原型验证系统的工程师而言，这种理论与实践脱节的教材，阅读体验是相当不佳的，它更像是一本停留在上个世纪的教科书，缺乏对当前工程环境的适应性。

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我对这本书中对“图像表示”基础部分的论述感到非常困惑。图像处理的基石在于对数字图像本质的理解，包括颜色空间、采样与量化、以及数据结构。这本书在介绍RGB、CMYK、HSV等颜色空间时，仅仅停留在它们是“如何定义的”层面，却未能充分解释在实际应用中如何根据不同的任务（如肤色检测、运动跟踪）选择最优的颜色空间，以及在不同空间之间转换时可能引入的误差和信息损失。更糟糕的是，它对非标准或更高级的图像表示，例如多光谱图像或医学影像特有的数据结构（如DICOM标准的基础概念）完全避而不谈。如果一本图像处理的书籍无法提供对图像数据多样性的深刻洞察，那么它在处理复杂应用场景时必然是力不从心的。我需要的是一本能够告诉我“为什么”要用某种表示方式，而不是仅仅告诉我“是什么”的书籍，而这本书显然没有达到这个要求。

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