矢量量化与图像处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:188

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出版时间:2009-9

价格:40.00元

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isbn号码:9787030255112

丛书系列:

图书标签:

• 矢量量化
• 图像处理
• 图像压缩
• 模式识别
• 数据压缩
• 机器学习
• 信号处理
• 图像分析
• 数字图像
• 量化技术

《数字图像分析与处理的艺术》 本书深入探索数字图像分析与处理的迷人世界，从基础理论到前沿技术，为读者提供一条清晰的学习路径。我们不只关注“如何做”，更注重“为何如此”，力求揭示图像背后蕴含的数学原理与算法逻辑。 第一部分：数字图像的基石 图像的本质与表示： 本部分将从像素的视角出发，详细剖析数字图像的构成要素，包括灰度图像、彩色图像（RGB、HSV等色彩空间）的数学表示。我们将探讨像素的量化深度、分辨率的意义，以及它们如何影响图像的质量与信息承载能力。此外，还会介绍不同图像文件格式（如BMP、JPEG、PNG）的特点与转换，理解它们背后的压缩与编码机制。 像素间的数学关系： 图像处理的核心在于对像素进行操作。本章将详细阐述像素值之间的算术运算、逻辑运算，以及这些运算在图像增强、变换中的基础作用。读者将学习如何通过简单的像素级操作来调整图像的亮度、对比度，实现图像的负片效果等。 第二部分：图像增强与复原的秘籍 空间域增强技术： 这一部分将集中介绍在图像像素空间直接进行的增强方法。 点运算： 详细讲解直方图均衡化、对比度拉伸等点运算，以及它们如何改善图像的视觉效果，揭示图像细节。 邻域运算（滤波）： 深入剖析线性滤波与非线性滤波。线性滤波方面，我们将详细讲解均值滤波、高斯滤波的原理、参数选择及其在图像平滑、去噪中的应用。非线性滤波方面，则会重点介绍中值滤波，阐述其在抑制椒盐噪声方面的独特优势，并探讨其在图像细节保留与噪声抑制之间的权衡。 频率域增强技术： 将图像变换到频率域，可以从另一个维度进行分析和处理。 傅里叶变换基础： 引入傅里叶变换的概念，解释其如何将图像分解为不同频率的正弦波分量，并阐述傅里叶逆变换如何将频率域信息重构回空间域。 频率域滤波： 基于傅里叶变换，我们将详细介绍低通滤波、高通滤波、带通滤波等频率域滤波器的设计原理与应用，说明它们如何在频率域实现图像的平滑、锐化或特定频率成分的增强。 图像复原： 图像复原的目标是尽可能地恢复退化图像的原始信息。 退化模型的理解： 分析图像退化的常见原因，如模糊、噪声、几何失真等，并建立相应的数学退化模型。 逆滤波与维纳滤波： 介绍简单的逆滤波及其局限性，重点讲解维纳滤波，阐述其如何结合噪声的统计特性来优化复原效果，实现噪声与退化的联合抑制。 盲去卷积： 探讨在未知退化函数的情况下进行图像复原的挑战与方法。 第三部分：图像变换与特征提取的艺术 几何变换： 图像的几何变换包括平移、旋转、缩放、剪切以及更复杂的仿射变换和透视变换。本章将详细介绍这些变换的数学原理、变换矩阵的构建，以及它们在图像校正、配准、数据增强等方面的广泛应用。 图像分割： 图像分割是将图像划分为具有不同语义区域的过程，是许多高级图像处理任务的基础。 基于阈值的分割： 探讨全局阈值、局部阈值以及Otsu阈值法等经典阈值分割技术，并分析它们在不同场景下的适用性。 基于区域的分割： 介绍区域生长法、区域分裂与合并法等基于像素邻域关系的分割方法，理解其如何根据像素的相似性来划分区域。 边缘检测： 深入讲解经典的边缘检测算子，如Sobel、Prewitt、Laplacian以及Canny边缘检测算法。我们将分析这些算子的原理、参数选择，以及它们如何提取图像中的关键边缘信息。 Watershed 算法： 介绍基于地形学的 Watershed 算法，理解其如何将图像视为地形图，并利用分水岭原理进行区域分割。 特征提取： 识别和描述图像中的关键特征是理解图像内容的关键。 角点检测： 介绍Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测等经典的角点检测算法，理解它们如何利用图像的局部纹理信息来定位重要的特征点。 纹理分析： 探讨纹理的定义与描述方法，介绍灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等纹理特征提取方法，以及它们在图像分类、识别中的作用。 第四部分：应用实例与进阶展望 医学影像分析： 结合具体案例，展示如何运用本书所学的图像处理技术解决医学影像分析中的实际问题，如病灶检测、图像配准等。 遥感图像处理： 探讨遥感图像的特点与挑战，以及如何应用图像增强、分割、特征提取等技术进行地物分类、变化检测等。 计算机视觉前沿： 简要介绍深度学习在图像处理领域的突破性进展，如卷积神经网络（CNN）在图像识别、目标检测、图像生成等方面的强大能力，为读者提供未来学习的指引。 本书旨在培养读者对数字图像处理的深刻理解和实践能力，通过理论与实践的结合，让读者不仅掌握工具，更能领悟方法背后的智慧。无论您是计算机视觉领域的初学者，还是希望深化理论基础的从业者，本书都将是您不可或缺的伙伴。

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看到《矢量量化与图像处理》这本书，我简直是如获至宝。作为一名长期在图形学领域摸爬滚打的研究生，我对图像处理的底层算法一直有着浓厚的兴趣，而这本书的章节安排和内容深度完全超出了我的预期。首先，它对传统信号处理基础的梳理非常到位，没有那种生硬地堆砌公式，而是巧妙地将傅里叶变换、小波分析等工具融入到实际的图像去噪和增强案例中，让我对这些“老掉牙”的理论有了全新的认识。特别是关于图像多尺度分析的部分，作者用了一种非常直观的方式解释了不同尺度下图像信息的捕获和重构过程，这对于我目前正在做的超分辨率项目帮助极大。我尤其欣赏它在理论讲解中穿插的那些详尽的伪代码和算法流程图，这极大地降低了将理论转化为实际代码的门槛。读完前三章，我已经感觉自己的图像处理基础打得比之前牢固了太多，可以自信地去面对更复杂的算法挑战了。

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阅读体验上，这本书的排版和术语一致性做得非常好，这在技术书籍中是值得称赞的。我尤其喜欢作者在介绍高级主题时所采用的“螺旋上升”的教学模式。比如，在讲解色彩空间转换时，它不仅仅给出了RGB到XYZ的转换公式，还顺带提及了人眼视觉敏感度的影响，并在后续的章节中，将这些基础知识串联起来，用于解释更复杂的HDR（高动态范围）图像的色调映射技术。这种知识的相互引用和累积，让整个阅读过程非常流畅，读者可以清晰地看到一个概念是如何随着问题的复杂化而演进和深化的。这本书的价值在于它成功地搭建了一座坚实的桥梁，连接了抽象的数学理论与具体的视觉工程实践，对于想要精通这门学科的读者来说，绝对是一份不可多得的宝藏。

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这本书的叙事风格简直是教科书级别的典范，它成功地平衡了数学的严谨性与工程实践的可操作性。我通常对那些只谈理论不给实例的书籍敬而远之，但《矢量量化与图像处理》在这方面做得极其出色。作者似乎深谙读者的阅读心理，每当引入一个复杂的数学概念时，总会立刻跟进一个具体的图像应用场景来佐证其价值。比如，它在讨论矩阵分解时，不仅仅停留在奇异值分解（SVD）的数学定义上，而是立即引申到主成分分析（PCA）在图像特征提取中的应用，并给出了详细的性能对比分析。这种“讲清楚为什么重要，再教怎么做”的结构，让阅读过程充满了探索的乐趣，而不是枯燥的知识灌输。对于初学者来说，这本书无疑是一盏明灯，而对于有经验的工程师而言，它也是一本极佳的“查漏补缺”的参考手册，那些关于信息论在图像压缩中的应用章节，就刷新了我对JPEG 2000的理解。

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我对这本书的编排结构感到非常惊喜，它没有局限于单一的处理范式，而是展现了跨学科融合的广阔视野。让我印象深刻的是关于“纹理合成”那一部分的论述。通常，大部分教材会把纹理合成简单地归类为图像生成，但这本书却从统计学和局部描述符的角度进行了深入剖析，探讨了如何通过匹配局部特征向量来重建高阶的结构信息。这种由点到面，由局部到全局的分析方法，极大地提升了问题的解决层次。更难能可贵的是，书中对一些前沿的优化算法，比如非线性优化方法在图像去模糊中的应用，也给予了足够的篇幅进行介绍和比较，这使得全书的知识体系显得非常完整和与时俱进。它不仅仅是一本关于“如何处理图像”的书，更是一本关于“如何用数学思想解决视觉问题”的指南。

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坦白说，我一开始对这本书的期望值并不高，毕竟市面上关于图像处理的书籍汗牛充栋，大部分都只是对经典算法的重复阐述。然而，《矢量量化与图像处理》成功地用其独特的视角打破了这种沉闷。它最吸引我的地方在于对“不确定性”和“误差度量”的深入探讨。作者在量化和编码的章节中，引入了贝叶斯决策理论的概念，将图像重建过程视作一个最优估计问题，而不是一个简单的确定性映射。这种视角转变让我豁然开朗，尤其是在处理噪声和缺失数据的问题时，它提供了一套更为鲁棒的理论框架。书中的图表制作精良，清晰地展示了不同参数设置下算法性能的权衡，这对于需要进行实际系统设计的工程师来说，是无价的经验总结。它教会我的不仅仅是算法的实现，更是算法背后的哲学思考。

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