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页数:351

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出版时间:2009-9

价格:36.00元

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isbn号码:9787115201119

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• 多媒体技术
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《数字影像处理：从原理到实践》 一、 引言 在信息爆炸的数字时代，图像作为最直观、最生动的信息载体，其重要性日益凸显。从科学研究的示意图到艺术创作的数字画作，从医学影像的诊断分析到安防监控的实时追踪，数字影像无处不在，深刻地影响着我们的生活和工作。然而，原始的数字图像往往存在噪声、失真、低分辨率等问题，难以满足实际应用的需求。数字影像处理技术应运而生，它通过一系列算法和技术手段，对数字图像进行分析、增强、复原、压缩、识别等操作，从而提取有用的信息，改善图像质量，实现更广泛的应用。 本书《数字影像处理：从原理到实践》旨在为读者提供一个全面而深入的数字影像处理理论框架和实践指导。本书不涉及多媒体技术中的音频、视频编码、流媒体传输、交互式多媒体设计等内容，而是专注于图像这一核心维度，从数字图像的形成、表示，到各种经典的影像处理算法，再到实际应用中的案例分析，层层递进，力求让读者掌握数字影像处理的核心知识和技能。 二、 数字图像基础 数字图像，作为本书研究的起点，其本质是一种用离散的数值来表示的连续图像。理解数字图像的形成和表示方式是掌握后续影像处理技术的前提。 1. 图像的形成与数字化： 本章将从物理层面探讨图像如何被传感器捕捉，如CCD（电荷耦合器件）和CMOS（互补金属氧化物半导体）传感器的工作原理，介绍光信号转换为电信号的过程。随后，深入讲解图像的采样和量化过程，即如何将连续的模拟图像信号转化为离散的数字信号。采样决定了图像的空间分辨率，量化则决定了图像的灰度级或色彩深度。读者将了解到，采样率和量化位数是影响数字图像质量的关键参数。 2. 数字图像表示： 本章将详细介绍数字图像在计算机中的存储和表示形式。 二值图像（Binary Images）： 像素值只有0和1两种，通常用于表示黑白图案或轮廓。 灰度图像（Grayscale Images）： 像素值表示亮度信息，通常用0-255的整数来表示从纯黑到纯白的亮度等级。 彩色图像（Color Images）： 彩色图像的表示方式更加多样，本章将重点介绍： RGB（Red, Green, Blue）模型： 最常用的彩色模型，通过组合红、绿、蓝三种基色的不同比例来表示颜色。详细讲解RGB三通道的含义以及如何通过它们叠加形成各种颜色。 HSV（Hue, Saturation, Value）模型： 另一种重要的彩色模型，更符合人类对颜色的感知。介绍色调（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）的含义，以及它们如何描述颜色。 CMYK（Cyan, Magenta, Yellow, Key/Black）模型： 主要用于印刷领域，用于描述颜料的混合。 3. 图像的基本运算： 在进入复杂的影像处理算法之前，掌握一些基础的图像运算至关重要。本章将介绍： 点运算（Point Operations）： 对图像中的每个像素独立进行操作，如灰度变换（线性变换、对数变换、幂次变换）、直方图均衡化（Histogram Equalization）用于增强图像的对比度，以及阈值处理（Thresholding）用于分割图像。 几何变换（Geometric Transformations）： 改变图像的空间关系，如缩放（Scaling）、旋转（Rotation）、平移（Translation）、裁剪（Cropping）、仿射变换（Affine Transformation）和透视变换（Perspective Transformation）。这些变换在图像校正、配准和变形等方面有着广泛应用。 三、 图像增强与复原 原始图像往往存在各种缺陷，如噪声干扰、对比度不足、模糊等。图像增强旨在改善图像的视觉效果，突出感兴趣的特征，而图像复原则力求恢复图像的真实信息。 1. 空间域图像增强： 本章主要介绍在像素空间直接对图像进行处理的方法。 平滑（Smoothing）滤波： 旨在去除图像中的噪声，包括： 均值滤波（Mean Filtering）： 用像素邻域的平均值代替中心像素值。 高斯滤波（Gaussian Filtering）： 使用高斯核进行加权平均，能够更有效地抑制噪声，同时保留图像边缘。 中值滤波（Median Filtering）： 用像素邻域的中值代替中心像素值，对椒盐噪声（Salt-and-Pepper Noise）具有出色的去除效果。 锐化（Sharpening）滤波： 旨在增强图像的边缘和细节，使图像看起来更清晰。 拉普拉斯算子（Laplacian Operator）： 一种二阶微分算子，能够突出图像中的细节和边缘。 Sobel算子、Prewitt算子： 一阶微分算子，用于检测图像的边缘。 Unsharp Masking（非锐化掩模）： 一种常用的锐化技术，通过从原始图像中减去模糊的图像来增强细节。 2. 频率域图像增强： 本章将介绍将图像变换到频率域进行处理的方法，这通常能更有效地处理周期性噪声和全局性特征。 傅里叶变换（Fourier Transform）： 将图像分解为其不同频率分量的叠加。介绍二维离散傅里叶变换（2D DFT）及其性质，如平移性、旋转性等。 理想低通滤波器、Butterworth低通滤波器、指数低通滤波器： 用于去除高频分量，使图像平滑。 理想高通滤波器、Butterworth高通滤波器、指数高通滤波器： 用于增强高频分量，使图像边缘更清晰。 同态滤波（Homomorphic Filtering）： 用于同时校正图像的非均匀照明和增强对比度。 3. 图像复原： 本章旨在恢复因相机退化、噪声污染等原因而失真的图像。 噪声模型： 详细介绍各种常见的噪声模型，如高斯噪声、椒盐噪声、周期噪声、散斑噪声等，并分析它们的统计特性。 逆滤波（Inverse Filtering）： 理论上可以完全恢复退化图像，但在存在噪声时效果不佳。 维纳滤波（Wiener Filtering）： 一种最优线性滤波器，能够在噪声和退化同时存在的情况下，以最小均方误差来恢复图像。 约束最小二乘滤波（Constrained Least Squares Filtering）： 另一种常用于图像复原的滤波器。 四、 图像分割 图像分割是将图像划分为若干具有相似特征的区域的过程，是后续图像分析和识别的基础。 1. 基于阈值的分割： 利用像素灰度值的差异来进行分割，如全局阈值分割、Otsu方法（最大类间方差法）等。 2. 基于边缘的分割： 通过检测图像中的边缘来找到区域的边界，如Canny边缘检测算法。 3. 基于区域的分割： 将相似的像素分组形成区域，如区域生长（Region Growing）、区域分裂合并（Region Splitting and Merging）等。 4. 分水岭分割（Watershed Segmentation）： 一种将图像视为地形图的分割方法，能够有效地分割连通区域。 5. 图割（Graph Cut）： 将图像分割问题转化为图论中的最小割问题。 五、 图像特征提取与描述 提取图像中的有意义特征是进行图像识别、匹配和检索的关键步骤。 1. 边缘、角点和区域特征： 介绍如何提取图像中的边缘、角点（如Harris角点检测）和区域的形状、纹理等特征。 2. 纹理特征： 描述图像表面粗糙度、规律性等属性，如灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等。 3. 尺度不变特征变换（SIFT）： 一种鲁棒的图像特征描述算子，对尺度、旋转、亮度和部分遮挡具有不变性。 4. 方向梯度直方图（HOG）： 用于行人检测等应用，能够描述图像局部区域的形状和外观。 5. 主成分分析（PCA）与独立成分分析（ICA）： 用于降维和特征提取，找到数据中最具代表性的方向。 六、 图像压缩 图像压缩旨在减少图像数据量，以便更有效地存储和传输，同时尽量保持图像质量。 1. 无损压缩（Lossless Compression）： 压缩后的图像可以完全恢复原始信息，如： 游程编码（Run-Length Encoding, RLE）： 对连续重复的像素值进行编码。 霍夫曼编码（Huffman Coding）： 基于像素出现的概率进行变长编码。 LZW（Lempel-Ziv-Welch）算法： 一种字典编码方法。 2. 有损压缩（Lossy Compression）： 压缩过程中会丢失部分信息，但能在可接受的失真范围内实现更高的压缩比，如： 离散余弦变换（Discrete Cosine Transform, DCT）： JPEG图像压缩标准的核心技术，将图像分解为频率分量，并对高频分量进行量化。 小波变换（Wavelet Transform）： 能够同时在空间和频率域进行分析，比DCT在某些方面具有优势，如JPEG 2000标准。 量化（Quantization）： 将连续或离散的数值映射到有限的集合，是实现有损压缩的关键步骤。 七、 图像识别与匹配 图像识别是计算机理解和解释图像内容的过程，而图像匹配则是寻找图像中相似或相同的区域。 1. 模板匹配（Template Matching）： 将一个小的图像（模板）在大的图像中搜索匹配区域。 2. 基于特征的匹配： 利用SIFT、SURF等特征点进行匹配。 3. 图像检索（Image Retrieval）： 根据输入的图像或文本描述，从数据库中检索出相似的图像。 4. 图像分类（Image Classification）： 将图像分配到预定义的类别中，如使用支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等分类器。 5. 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）： 深度学习在图像识别领域取得了革命性进展，本章将介绍CNN的基本原理、结构（卷积层、池化层、全连接层）以及其在图像识别任务中的应用。 八、 案例分析与应用 为了巩固理论知识，本书将结合实际应用，通过案例分析来展示数字影像处理技术的强大能力。 医学影像处理： X光、CT、MRI图像的增强、分割和分析，用于疾病诊断。 遥感图像处理： 地理信息提取、环境监测、灾害评估。 工业视觉检测： 产品缺陷检测、尺寸测量、定位。 安防监控： 人脸识别、行为分析、目标跟踪。 艺术与设计： 数字绘画、图像修复、特效制作。 九、 结论 数字影像处理是一门充满活力和不断发展的学科。本书从基础理论到高级算法，再到实际应用，力求为读者勾勒出一幅完整的数字影像处理图景。通过学习本书，读者不仅能够掌握各种经典的影像处理技术，更能够理解其背后的原理，并具备将这些技术应用于解决实际问题的能力。数字影像处理的未来充满无限可能，期待本书能成为您探索数字世界、挖掘图像价值的有力助手。

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