普通高等教育“十一五”规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:刘珍杰 编

出品人:

页数:319

译者:

出版时间:2009-8

价格:29.50元

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isbn号码:9787508392714

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《数字图像处理与计算视觉》 本书是一本面向普通高等教育“十一五”规划教材的学术著作，旨在全面深入地介绍数字图像处理与计算视觉领域的核心概念、基本理论、经典算法及其在实际应用中的前沿进展。本书内容涵盖从基础的图像获取、增强、复原，到复杂的图像分割、特征提取、模式识别，再到计算视觉中的三维重建、运动分析、物体跟踪等关键技术。本书致力于培养学生扎实的理论基础、严谨的工程思维以及解决实际问题的创新能力，为他们在计算机科学、人工智能、机器人、医学影像、遥感等相关领域的研究与开发打下坚实基础。 第一章 绪论 本章将为读者构建一个理解数字图像处理与计算视觉的宏观视角。首先，我们将追溯数字图像处理和计算视觉的发展历程，梳理其重要的里程碑事件和关键理论突破，帮助读者了解该学科的演变脉络。接着，我们将明确数字图像处理与计算视觉的定义、研究内容、基本任务以及它们之间密不可分的关系。重点阐述计算视觉如何利用图像处理技术赋予机器“看”的能力，并进一步理解和解释视觉信息。 在此基础上，本章将详细介绍数字图像处理与计算视觉在各个领域的广泛应用，包括但不限于： 计算机视觉与人工智能： 人脸识别、姿态估计、自动驾驶、智能安防、增强现实（AR）和虚拟现实（VR）。 医学影像分析： 疾病诊断、手术导航、医学图像分割、病灶检测。 遥感与地理信息系统： 地物分类、变化检测、地形分析、灾害监测。 工业自动化与机器人： 目标检测与跟踪、视觉导航、质量检测、抓取操作。 多媒体技术： 图像压缩、视频分析、图像检索、内容分析。 生物信息学： 细胞图像分析、基因表达可视化。 通过对这些丰富多样的应用场景的介绍，旨在激发读者对该领域的学习兴趣，使其认识到数字图像处理与计算视觉的巨大潜力和重要价值。最后，本章将概述本书的整体结构和学习路线图，帮助读者更好地规划学习过程，把握各章节之间的逻辑联系，为后续深入学习奠定坚实基础。 第二章 数字图像基础 本章将系统性地介绍数字图像的基本概念和数学表示。我们将从数字图像的本质入手，解释其是如何由离散的像素点构成的。 图像模型： 深入探讨二维离散函数模型，即图像可以看作是空间坐标 $(x, y)$ 的函数 $f(x, y)$，其值表示在该点的亮度或灰度。我们将介绍灰度图像、二值图像、彩色图像（RGB、HSV等颜色空间）的不同表示方式，并讨论各种颜色空间的特性及其在不同应用中的优势。 图像采样与量化： 详细阐述图像从连续信号转换为数字信号的两个关键步骤：采样（离散化空间）和量化（离散化幅度）。我们将分析采样频率、奈奎斯特定理在图像中的应用，以及量化位数对图像细节和文件大小的影响。 图像文件格式： 介绍常见的图像文件格式，如BMP、JPEG、PNG、TIFF等，分析它们的特点、压缩机制（有损与无损）以及适用场景，使读者了解不同格式的优劣。 图像邻域与连通性： 定义像素的邻域（4邻域、8邻域）以及像素间的连通性，这是后续图像处理算法（如滤波、分割）的基础。 像素距离度量： 介绍几种常用的像素距离度量方法（如欧几里得距离、曼哈顿距离、棋盘距离），这些度量在图像形态学、聚类等算法中至关重要。 本章的目的是为读者打下坚实的理论基础，使其能够准确地理解和描述数字图像的内在属性，为后续更复杂的图像处理算法的学习做好准备。 第三章 图像增强 图像增强是数字图像处理中一个至关重要的环节，其目标是在不破坏图像整体信息的前提下，突出图像中的某些特征，或改善图像的视觉效果，使其更适合于观察或进一步分析。本章将集中介绍各种常用的图像增强技术。 空间域增强： 点处理： 介绍基于像素灰度值变换的技术，包括： 灰度变换： 线性变换（拉伸、压缩）、对数变换、指数变换、分段线性变换，用于调整图像的对比度和亮度。 直方图处理： 图像灰度直方图的概念及其作用，介绍直方图均衡化（Histogram Equalization）和直方图规定化（Histogram Specification）等方法，以改善图像的整体对比度和细节表现。 邻域处理： 介绍基于像素及其邻域灰度值关系的滤波技术，主要包括： 平滑滤波（低通滤波）： 均值滤波、高斯滤波、中值滤波等，用于去除图像噪声，但会模糊图像细节。 锐化滤波（高通滤波）： 拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子等，用于增强图像的边缘和细节，但会放大噪声。 自定义滤波器： 讨论如何设计和应用自定义的卷积核进行特定的增强操作。 频率域增强： 傅里叶变换基础： 简要回顾傅里叶变换及其在图像处理中的应用，解释图像在频率域的表示。 高通滤波器： 同态滤波、巴特沃斯高通滤波器、指数高通滤波器等，用于增强图像中的高频成分（细节和边缘）。 低通滤波器： 巴特沃斯低通滤波器、指数低通滤波器等，用于去除高频噪声。 同态滤波： 介绍同态滤波器的原理，用于同时调整图像的亮度和对比度，特别适用于处理光照不均的图像。 本章将通过理论讲解、数学推导和实际算例，使读者深刻理解各种增强方法的原理、优缺点以及适用场景，并能够根据具体问题选择合适的技术。 第四章 图像复原 图像复原旨在恢复因各种原因（如传感器缺陷、成像系统限制、运动模糊、噪声干扰等）而失真或退化的图像，使其尽可能接近原始图像。本章将重点介绍图像复原的理论和方法。 退化模型： 线性、移位不变（LSI）退化模型： 介绍图像退化可以用卷积运算建模，即 $g(x, y) = h(x, y) f(x, y) + n(x, y)$，其中 $g(x, y)$ 是退化图像，$f(x, y)$ 是原始图像，$h(x, y)$ 是退化函数（退化核），$n(x, y)$ 是噪声。 退化函数的估计： 讨论在不知道退化函数的情况下如何估计它，例如利用图像的局部区域或通过观察退化现象。 逆滤波： 基本逆滤波： 解释直接对退化模型进行反运算，即 $f(x, y) = g(x, y) / h(x, y)$。指出其对噪声的敏感性，导致复原图像噪声被严重放大。 维纳滤波（Wiener Filter）： 原理与公式： 介绍维纳滤波是基于最小均方误差准则的最佳线性滤波器，它同时考虑了退化和噪声的影响。推导维纳滤波在空间域和频率域的表达式。 优缺点： 分析维纳滤波相比逆滤波的优势，即在抑制噪声的同时能更好地保留图像细节，以及其参数调整的重要性。 约束最小二乘滤波（Constrained Least Squares Filtering）： 原理： 介绍该方法在最小化误差的同时，施加一个关于原始图像特性的约束（如平滑度），以避免噪声的过度放大。 运动模糊复原： 运动模糊模型： 详细介绍线性运动模糊和非线性运动模糊的建模。 运动模糊复原算法： 讨论针对运动模糊的特定复原方法，如基于维纳滤波或约束最小二乘滤波的运动模糊复原。 其他复原方法： 盲去卷积： 介绍在退化函数未知的情况下进行图像复原的方法。 基于机器学习的复原方法： 简要提及深度学习在图像复原领域的最新进展。 本章将强调图像复原的数学基础和算法设计，使读者能够理解不同复原方法的原理，并根据图像的退化类型选择合适的复原策略。 第五章 图像分割 图像分割是将图像划分为若干个具有相似特征的区域（或对象）的过程，是计算机视觉中许多高级任务（如目标识别、场景理解）的基础。本章将介绍多种经典的图像分割技术。 基于阈值的方法： 全局阈值分割： 介绍Otsu方法（最大类间方差法）等自动确定阈值的方法。 局部阈值分割： 讨论如何根据图像局部特性设置不同的阈值。 基于区域的方法： 区域生长（Region Growing）： 介绍基于种子点和生长准则（如像素相似性）的区域生长算法。 区域分裂与合并（Region Splitting and Merging）： 介绍先将图像划分为大的区域，然后根据相似性进行合并，或先将图像分割成小的区域，然后根据不相似性进行分裂的策略。 基于边缘的方法： 边缘检测算子： 复习Canny边缘检测器、Sobel、Prewitt、Laplacian等边缘检测算子，并讨论如何利用检测到的边缘来形成封闭的边界。 霍夫变换（Hough Transform）： 介绍霍夫变换在检测直线、圆等几何形状上的应用，以及其在边缘连接和分割中的作用。 基于聚类的方法： K-Means聚类： 介绍如何利用K-Means算法对图像像素进行聚类，实现基于颜色或纹理的分割。 模糊C-Means聚类（FCM）： 介绍允许像素属于多个簇的模糊聚类方法。 图论方法： 最小割（Min-Cut）/最大流（Max-Flow）： 介绍图割算法在图像分割中的应用，如GrabCut算法，将图像分割问题转化为图的最小割问题。 基于深度学习的分割： 卷积神经网络（CNN）在分割中的应用： 简要介绍全卷积网络（FCN）、U-Net、Mask R-CNN等深度学习模型在语义分割和实例分割中的突破性进展。 本章将强调不同分割方法的原理、适用性以及在实际应用中的选择，帮助读者掌握如何有效地将图像分解为有意义的组成部分。 第六章 特征提取与描述 特征提取与描述是计算视觉的核心环节，旨在从图像中识别出对识别、跟踪、匹配等任务有用的关键信息，并以一种紧凑、鲁棒的方式表示出来。本章将深入探讨各种特征提取方法。 点特征： 角点检测： 介绍Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测等方法，分析角点的特性（亮度变化大）。 图像兴趣点检测器： SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、SURF（Speeded Up Robust Features）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等，重点讲解SIFT的尺度不变性和旋转不变性原理，以及其在高斯差分（DoG）下检测尺度空间极值点的方法。 线特征： 霍夫变换： 再次强调霍夫变换在提取直线特征中的作用。 LSD（Line Segment Detector）： 介绍一种快速有效的线段检测算法。 区域特征： 纹理特征： 灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）、Gabor滤波器等，分析它们如何捕捉图像的局部纹理信息。 颜色特征： 颜色直方图、颜色矩等，描述图像的颜色分布特性。 特征描述符： SIFT描述符： 介绍SIFT如何利用梯度方向直方图来描述关键点周围的局部图像区域。 SURF描述符： 介绍SURF的加速技术和积分图的应用。 ORB描述符： 介绍ORB的FAST角点检测和BRIEF描述符，以及旋转不变性处理。 其他描述符： BRIEF（Binary Robust Independent Elementary Features）、FREAK（Fast Retina Keypoint）等。 特征匹配： 距离度量： 欧几里得距离、汉明距离等。 匹配策略： 最近邻匹配、比例匹配、RANSAC（Random Sample Consensus）算法在鲁棒性匹配中的应用。 本章将注重特征的几何和光度不变性，以及它们在实际应用中的鲁棒性，为后续的目标识别和匹配奠定基础。 第七章 图像识别与分类 图像识别与分类是计算视觉的核心任务，旨在为图像分配一个预定义的类别标签，或从中识别出特定的目标。本章将介绍传统的识别方法以及基于深度学习的现代方法。 基于机器学习的分类器： 支持向量机（SVM）： 介绍SVM的原理，如何找到最优超平面进行分类，以及其在图像特征分类中的应用。 K近邻（KNN）： 介绍基于距离度量的KNN分类算法。 决策树： 介绍决策树的构建过程和分类原理。 基于模板匹配的方法： 模板匹配算法： 介绍如何通过滑动模板在图像中寻找与模板最相似的区域。 归一化互相关（NCC）： 介绍NCC作为一种常见的匹配度量。 基于深度学习的图像识别： 卷积神经网络（CNN）基础： 详细介绍CNN的基本结构，包括卷积层、池化层、激活函数、全连接层等，以及它们在提取图像深层特征中的作用。 经典CNN模型： AlexNet、VGGNet、GoogLeNet（Inception）、ResNet（Residual Network）等，分析它们的网络结构创新及其在ImageNet等大型数据集上的性能突破。 迁移学习（Transfer Learning）： 介绍如何利用预训练模型进行特定任务的微调，以提高小样本数据集上的识别性能。 目标检测（Object Detection）： R-CNN系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）、YOLO（You Only Look Once）系列等，介绍它们如何同时实现目标定位和分类。 图像分割与识别结合： 进一步探讨实例分割（Instance Segmentation）与图像识别的关系。 本章将从基础的机器学习算法过渡到强大的深度学习模型，使读者能够理解现代图像识别技术的强大能力，并掌握如何应用这些技术解决实际问题。 第八章 计算视觉基础 本章将深入探索计算视觉的Several fundamental aspects, bridging the gap between raw image data and meaningful visual understanding. 相机模型与几何： 针孔相机模型（Pinhole Camera Model）： 解释相机如何将三维世界投影到二维平面，介绍相机内参（焦距、主点、畸变系数）和外参（旋转、平移）。 世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系： 明确不同坐标系之间的转换关系。 相机标定（Camera Calibration）： 介绍标定相机参数的方法，以及其在三维重建和测量中的重要性。 立体视觉（Stereo Vision）： 双目相机模型： 介绍两个相机之间的相对位置和姿态。 极线搜索（Epipolar Geometry）： 解释极线约束，以及它如何帮助在两幅图像之间找到匹配点。 视差计算（Disparity Calculation）： 介绍计算视差图（Disparity Map）的方法，视差与深度的关系。 三维重建（3D Reconstruction）： 利用视差图或匹配点信息，从两幅或多幅图像中恢复场景的三维结构。 运动估计与跟踪（Motion Estimation and Tracking）： 光流法（Optical Flow）： 介绍Lucas-Kanade光流算法等，用于估计图像序列中像素点的运动。 运动估计： 块匹配算法，用于估计视频帧之间的运动。 目标跟踪（Object Tracking）： 介绍Mean-Shift、卡尔曼滤波器（Kalman Filter）在跟踪目标中的应用，以及基于深度学习的跟踪算法。 场景理解与表示： 三维场景重构： SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）概述，用于同时估计相机姿态和构建环境地图。 物体姿态估计（Object Pose Estimation）： 介绍如何估计三维空间中物体的方向和位置。 场景解析： 结合语义分割、实例分割等技术，理解场景中物体的类别、位置、相互关系等。 本章旨在培养读者从二维图像中推断三维结构和运动的能力，是实现高级视觉应用的关键。 第九章 图像与视频分析中的高级主题 本章将探讨一些更具挑战性和前沿性的图像与视频分析主题，这些主题在当前的研究和应用中扮演着越来越重要的角色。 多模态图像融合（Multi-modal Image Fusion）： 不同传感器数据的融合： 例如可见光与红外、超声波与X射线等，如何结合不同来源的信息以获取更全面的图像信息。 融合的层次： 像素级、特征级、决策级融合。 融合算法： 拉普拉斯金字塔、离散小波变换等。 图像与视频的检索（Image and Video Retrieval）： 内容基图像检索（CBIR）： 基于图像内容（颜色、纹理、形状）进行检索，而不是基于文本元数据。 视频内容分析： 场景分割、关键帧提取、事件检测、动作识别。 图像与视频的生成（Image and Video Generation）： 生成对抗网络（GANs）： 介绍GANs的原理，以及它们在图像生成、风格迁移、超分辨率等方面的应用。 变分自编码器（VAEs）： 介绍VAEs的潜在空间表示和生成能力。 三维视觉的深入探讨： 多视角立体（Multi-View Stereo, MVS）： 利用多幅图像进行高精度三维重建。 点云处理（Point Cloud Processing）： 分析和处理三维点云数据，如传感器数据、扫描数据。 视觉与语言的结合（Vision and Language）： 图像描述生成（Image Captioning）： 利用深度学习模型为图像生成自然语言描述。 视觉问答（Visual Question Answering, VQA）： 根据图像回答用户提出的问题。 本章旨在拓展读者的视野，使其了解当前图像与视频分析领域的研究热点和发展趋势，激发其进行更深入研究的兴趣。 第十章 实践应用与未来展望 本章将整合前述章节的知识，展示数字图像处理与计算视觉在实际工程项目中的应用案例，并对该领域未来的发展方向进行展望。 典型应用案例分析： 智能交通系统： 车牌识别、交通流量检测、行人检测。 医疗影像诊断助手： 肿瘤检测、病灶分割、手术辅助。 工业自动化与质量控制： 产品缺陷检测、尺寸测量、机器人视觉引导。 安防监控与人脸识别： 行为分析、异常事件检测、身份验证。 增强现实与虚拟现实： 环境感知、物体识别与跟踪、场景渲染。 开发工具与平台： OpenCV： 介绍OpenCV这个开源的计算机视觉库，以及如何利用它快速实现各种图像处理和计算视觉算法。 深度学习框架： TensorFlow、PyTorch等，介绍如何利用这些框架构建和训练深度学习模型。 未来发展趋势： 普适性计算视觉： 在各种设备上实现高效的视觉感知。 更强的鲁棒性与准确性： 应对复杂多变的真实世界环境。 可解释性AI： 理解深度学习模型的决策过程。 多模态融合的深化： 结合听觉、触觉等多模态信息。 伦理与社会影响： 讨论隐私保护、偏见消除等问题。 本章的目的是通过具体的应用场景和对未来趋势的探讨，帮助读者将所学知识与实际应用相结合，并激发他们对该领域持续学习和创新的热情。 本书内容丰富，理论与实践相结合，配以大量的图示和实例，力求使读者在掌握核心概念的同时，也能体会到数字图像处理与计算视觉的魅力与力量。

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