具体描述
好的，这是一份针对一本名为《Digital Image Processing with Cd》的图书的详细、不包含该书内容的图书简介。 --- 《图像分析与机器视觉：从基础理论到前沿应用》 全面解析数字图像处理的核心技术与实践指导 本书特点： 本书旨在为计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程以及相关领域的研究人员、工程师和高年级本科生提供一个深入且全面的数字图像处理和机器视觉领域的知识体系。我们聚焦于理论的严谨性与工程实践的紧密结合，构建从基础数学原理到复杂算法实现的坚实桥梁。全书结构清晰，逻辑递进，确保读者不仅能掌握“如何做”，更能理解“为何要这样做”。 内容深度与广度： 本书内容涵盖了数字图像处理的经典理论和现代主流技术，并特别强调了这些技术在实际工业和科研中的应用潜力。全书分为五大部分，共十六章，层层深入。 第一部分：图像基础与数学表述 (Chapters 1-3) 本部分为全书的基石，详细阐述了图像的本质、获取方式以及必要的数学工具。 第1章：图像基础与视觉感知： 探讨人眼视觉系统的工作原理与局限性，为理解数字图像的采样、量化和表示奠定基础。我们深入分析了不同类型的图像（如灰度、彩色、多光谱）的数学模型，并讨论了图像质量的客观评价指标（如信噪比、结构相似性）。 第2章：二维信号处理基础： 详细回顾了傅里叶变换、拉普拉斯变换在二维信号分析中的应用。重点介绍了卷积的数学定义、性质及其在图像滤波中的核心地位。 第3章：概率论在图像分析中的应用： 系统介绍了随机过程和概率密度函数在描述图像噪声和纹理时的作用。讨论了贝叶斯决策理论在图像分类和分割中的理论框架。 第二部分：图像增强与复原 (Chapters 4-6) 本部分关注如何改善图像质量，使其更适合后续分析，或恢复受损图像的原始信息。 第4章：空间域图像增强技术： 涵盖了点处理、线段拉伸、直方图均衡化（包括自适应方法如限制对比度拉伸均衡化AHE/CLAHE）和空间滤波技术。详细对比了线性滤波（如均值、高斯）和非线性滤波（如中值、极值）在去除不同类型噪声时的优劣。 第5章：频率域图像增强与滤波： 深入讲解了二维离散傅里叶变换（DFT）的应用。重点阐述了理想滤波器、Butterworth滤波器和高斯滤波器的设计原理及其在频率域的实现，并讨论了相乘定律在滤波中的应用。 第6章：图像复原的理论与实践： 严格区分了增强与复原，并详细分析了图像退化模型（如运动模糊、散焦）。重点介绍了维纳滤波器的推导及其在抑制噪声与锐化之间的平衡。此外，本书也对盲解卷积的挑战进行了探讨。 第三部分：图像分割与特征提取 (Chapters 7-10) 分割是机器视觉任务的关键步骤，本部分提供了多种鲁棒的分割策略。 第7章：基于阈值的分割方法： 详细介绍了全局阈值（如Otsu’s法）和局部/自适应阈值的原理，并拓展到多级阈值分割的策略。 第8章：基于区域的分割技术： 涵盖了区域生长法、分裂与合并算法。特别关注了区域属性的计算和区域间的合并标准。 第9章：边缘检测与轮廓提取： 经典算子（如Sobel, Prewitt, Roberts）的对比分析，重点讲解了Canny边缘检测算法的优化步骤和参数选择。此外，本书还介绍了Hough变换在检测直线和圆弧中的应用。 第10章：形态学图像处理： 详细阐述了结构元（Structuring Element）的概念。深入探讨了腐蚀、膨胀、开运算和闭运算在去噪、填充孔洞和边界提取中的应用。同时，介绍了更高级的形态学工具，如击中或未击中变换和Top-Hat/Bottom-Hat变换。 第四部分：图像表示、描述与识别 (Chapters 11-13) 本部分关注如何将分割出的对象转化为可计算的特征向量，并进行分类。 第11章：图像区域的描述符： 讲解了区域的几何特征（如面积、周长、紧致度）和拓扑特征的提取方法。重点介绍了傅里叶描述符和矩不变量（Hu Moments）在形状表示中的优势与局限。 第12章：纹理分析与表示： 系统介绍了几种重要的纹理描述方法，包括灰度共生矩阵（GLCM）的计算及其统计特征，以及基于滤波器的纹理分析（如Gabor滤波器组）。 第13章：模式识别基础与分类器应用： 介绍了经典的监督学习分类器在图像识别中的应用，包括最近邻分类器（k-NN）、支持向量机（SVM）的基本原理，以及分类器性能的评估指标。 第五部分：高级主题与应用扩展 (Chapters 14-16) 本部分将读者的视野拓展到更现代和复杂的图像处理领域。 第14章：图像压缩技术： 区分了无损压缩（如Huffman编码、LZW）和有损压缩的基本原理。对离散余弦变换（DCT）在JPEG标准中的核心作用进行了详尽的数学推导和实例分析。 第15章：多分辨率分析与小波变换： 详细介绍了小波理论的数学基础，包括多分辨率分析的概念和Mallat算法。重点讨论了二维小波分解在图像去噪和特征表示中的高效性。 第16章：三维重建基础与深度学习前瞻： 简要介绍了立体视觉的基本原理（如视差图的计算）。最后，本书以一个前瞻性的视角，简要概述了卷积神经网络（CNN）在图像处理任务中的崛起和变革性影响，为后续的深入学习指明方向。 适用读者： 本书的理论推导严谨，算法描述详尽，非常适合作为高等院校相关专业的研究生教材或高年级本科生的专业选修课参考书。对于从事工业检测、医疗影像分析、遥感信息处理的工程师而言，本书提供的丰富算法和实践案例，是解决实际问题的有力工具。 结语： 本书力求在传统经典算法与现代前沿技术之间搭建一座坚实的桥梁，通过详实的数学推导和清晰的流程图示，帮助读者构建一个既有深度又有广度的数字图像处理知识体系，为迈向高级的机器视觉和人工智能领域做好充分的准备。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有