C语言实用图像处理获取、处理、存贮 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:海洋出版社

作者:徐蔓

出品人:

页数:493页

译者:

出版时间:1992

价格:0

装帧:

isbn号码:9787502725327

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
• 11
• C语言
• 图像处理
• 实用教程
• 图像获取
• 图像处理算法
• 图像存储
• 图像编程
• 计算机视觉
• 数字图像处理
• 图像应用

《数字影像的解码与重塑：从像素的本质到色彩的艺术》 概述 数字图像，我们每天接触，习以为常，它承载着信息、情感、记忆，构筑起我们视觉世界的重要组成部分。从社交媒体上分享的生活瞬间，到医学影像中揭示的生命奥秘，再到工业生产中用于质量检测的精确画面，数字图像无处不在，其背后的原理和处理技术，对于理解我们所处的世界，以及推动科技发展，都至关重要。《数字影像的解码与重塑：从像素的本质到色彩的艺术》将带领读者深入探索数字图像的底层逻辑，揭示构成万千色彩的“像素”这一基本单元的奥秘，并在此基础上，系统性地阐述图像从“获取”到“处理”，再到“存储”的全流程。本书旨在为那些希望深入理解数字图像技术、并将其应用于实际开发的读者提供一份详实而系统性的指南。 本书特色 本书的最大特色在于，它并非仅仅停留在对现有图像处理工具的简单介绍，而是着重于揭示其背后的科学原理与算法实现。我们将从最基础的像素概念出发，逐步深入到复杂的图像处理算法，并探讨不同应用场景下对图像存储格式和效率的要求。本书结构清晰，逻辑严谨，力求做到深入浅出，将复杂的理论用易于理解的方式呈现，同时辅以大量的实例和伪代码，方便读者理解和实践。 第一部分：数字影像的基石——像素的奥秘 像素：数字世界的建筑单元 像素的定义与属性： 我们将详细介绍像素（pixel）这一构成数字图像最基本单位的概念。理解像素的几何形状、分辨率（resolution）的含义，以及不同分辨率对图像细节的影响。 色彩空间：看见的与看不见的 RGB模型： 深入解析最常用的RGB（Red, Green, Blue）三原色模型，理解其如何通过不同比例的红、绿、蓝光混合来呈现出万千色彩。我们将探讨不同色彩模型的应用场景，以及它们之间的转换关系。 CMYK模型： 介绍印刷领域广泛使用的CMYK（Cyan, Magenta, Yellow, Key/Black）模型，解释其与RGB模型的区别以及在色彩再现上的限制。 灰度（Grayscale）与二值图像（Binary Image）： 阐述不包含色彩信息的图像类型，如灰度图像（0-255的亮度值）和二值图像（仅黑白两种像素值），并探讨它们的特点和应用。 其他色彩空间： 简要介绍HSV/HSL（色相、饱和度、亮度/明度）、YUV/YCbCr（亮度与色度分离）等模型，解释它们在特定领域的优势，例如YUV在视频编码中的应用。 像素的位深度（Bit Depth）：色彩的细腻程度 解释位深度对于图像色彩表现力的重要性，从8位、16位到更高的位深度，以及它们对图像文件大小和处理精度的影响。 图像的数字化过程：从模拟到数字 采样（Sampling）： 讲解图像传感器如何将连续的光学信号离散化为离散的像素点，以及采样率与图像空间分辨率的关系。 量化（Quantization）： 阐述如何将每个采样点的亮度或颜色信息转化为有限的数字值，以及量化级别与色彩表现力的关系。 第二部分：影像的魔法——图像处理的核心技术 本部分将是本书的核心，我们将系统地介绍各种主流的图像处理技术，并从算法层面进行剖析。 点运算（Point Operations）：像素级别的改造 灰度变换： 线性变换（线性拉伸、负片）： 讲解如何通过简单的线性函数改变像素的亮度值，实现图像的对比度增强或反相。 非线性变换（伽马校正、对数变换）： 介绍更复杂的非线性变换，如何用于调整图像的整体亮度分布，改善人眼感知效果。 直方图（Histogram）：图像的“指纹” 直方图的构建与分析： 讲解如何统计图像中各像素值出现的频率，以及直方图如何反映图像的亮度分布和对比度。 直方图均衡化（Histogram Equalization）： 介绍一种经典的算法，如何通过调整像素的累积分布函数，使图像的灰度级分布更均匀，从而增强图像的对比度。 直方图规定化（Histogram Specification）： 讲解如何将图像的直方图匹配到目标直方图，实现特定的视觉效果。 空间域滤波（Spatial Domain Filtering）：邻域的智慧 卷积（Convolution）： 深入理解卷积操作在图像处理中的核心地位，介绍卷积核（kernel/mask）的概念，以及如何通过不同卷积核实现各种滤波效果。 线性滤波： 均值滤波（Mean Filtering）： 介绍如何使用均值卷积核去除图像噪声，以及其平滑效果的原理。 高斯滤波（Gaussian Filtering）： 讲解高斯滤波在降噪和模糊方面的优势，以及高斯核函数的特性。 非线性滤波： 中值滤波（Median Filtering）： 重点介绍中值滤波在去除椒盐噪声（salt-and-pepper noise）方面的出色表现，以及其对边缘的保护作用。 形态学滤波（Morphological Operations）： 腐蚀（Erosion）与膨胀（Dilation）： 讲解这两种基本形态学操作的原理，以及它们如何用于去除小的亮点、连接断开的区域等。 开运算（Opening）与闭运算（Closing）： 介绍开运算和闭运算是如何结合腐蚀和膨胀来消除噪声、填充空洞等。 频率域处理（Frequency Domain Processing）：图像的“频率”之舞 傅里叶变换（Fourier Transform）： 引入傅里叶变换的概念，解释如何将图像从空间域转换到频率域，以及频率域中包含的图像信息。 低通滤波（Low-pass Filtering）： 讲解如何通过抑制高频分量来达到图像平滑、降噪的目的。 高通滤波（High-pass Filtering）： 介绍如何通过增强高频分量来提取图像的边缘信息。 带通/带阻滤波（Band-pass/Band-stop Filtering）： 简单介绍如何选择性地处理特定频率范围的信息。 边缘检测（Edge Detection）：勾勒图像的轮廓 一阶导数算子（Gradient Operators）： Sobel算子、Prewitt算子： 讲解如何利用梯度来检测图像的灰度变化率，从而找到边缘。 Roberts算子： 介绍另一种简单的梯度算子。 二阶导数算子： Laplacian算子： 讲解利用二阶导数来检测零交叉点，作为边缘的指示。 Canny边缘检测算法： 详细解析Canny算法的五个步骤（平滑、计算梯度、非极大值抑制、滞后阈值、最终边缘连接），阐述其在精确度和鲁棒性方面的优势。 图像增强（Image Enhancement）：让图像更“好看” 锐化（Sharpening）： 介绍如何通过增加高频分量来使图像的细节更清晰，如拉普拉斯锐化。 去模糊（Deblurring）： 简单介绍一些去模糊技术，如维纳滤波（Wiener Filter）的原理。 图像复原（Image Restoration）：修复缺失的信息 逆滤波（Inverse Filtering）： 介绍最简单的复原方法，并讨论其局限性。 约束最小二乘滤波（Constrained Least Squares Filtering）： 介绍一种更鲁棒的复原方法。 色彩处理（Color Processing）：色彩的艺术化 颜色空间转换： 再次强调不同颜色空间的转换及其应用。 颜色平衡（Color Balancing）： 讲解如何调整图像的色彩平衡，以达到更自然或更具艺术性的效果。 颜色增强（Color Enhancement）： 如何提升图像的色彩饱和度、鲜艳度。 颜色量化（Color Quantization）： 介绍如何减少图像的颜色数量，以减小文件大小或实现特殊效果。 第三部分：影像的归宿——图像的存储与管理 图像文件格式（Image File Formats）：数据的包装 无损格式： BMP（Bitmap）： 介绍其简单、易于实现的特点，以及文件体积较大的缺点。 TIFF（Tagged Image File Format）： 讲解其灵活性和对多种图像信息的支持，常用于专业领域。 PNG（Portable Network Graphics）： 重点介绍其支持透明度、无损压缩的优势，在Web图像中的广泛应用。 有损格式： JPEG（Joint Photographic Experts Group）： 详细阐述其基于离散余弦变换（DCT）的有损压缩原理，以及压缩率与图像质量的权衡。 GIF（Graphics Interchange Format）： 介绍其支持动画和透明度，但颜色数量有限的特点。 其他格式： 简单提及RAW格式、WebP等。 图像压缩技术（Image Compression Techniques）：效率的追求 无损压缩： 介绍行程长度编码（RLE）、Lempel-Ziv算法（LZ77/LZ78）等基本原理。 有损压缩： 再次强调JPEG的DCT压缩，并简单提及其他有损压缩方法。 图像数据结构与管理：组织与访问 二维数组（2D Array）与多维数组（Multidimensional Array）： 介绍图像数据在内存中的常见表示方式。 图像库与API： 简要介绍常用的图像处理库（如OpenCV、ImageMagick）如何封装底层操作，提供便捷的接口。 应用场景展望 本书的内容将为读者在以下领域打下坚实基础： 计算机视觉： 图像识别、目标检测、图像分割等领域的基础。 数字摄影与后期处理： 理解照片的成像原理，掌握专业的图像调整技术。 医学影像： CT、MRI等影像数据的处理与分析。 遥感与地理信息系统（GIS）： 地理空间数据的处理与分析。 工业自动化： 机器视觉在产品检测、质量控制中的应用。 多媒体开发： 视频编解码、图像特效制作等。 致读者 《数字影像的解码与重塑：从像素的本质到色彩的艺术》将是一次深入数字影像世界的探索之旅。无论您是初学者，还是希望提升专业技能的开发者，亦或是对图像技术充满好奇的爱好者，本书都将为您提供宝贵的知识和实践指导。让我们一起揭开数字图像的神秘面纱，掌握驾驭影像的力量！

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧给人一种非常扎实可靠的感觉，封面设计简洁大方，散发着一种专业的气息。内页纸张质感上乘，墨色清晰，阅读体验非常舒适，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。从目录上看，内容的覆盖面相当广，从基础的图像表示、到各种滤波、变换，再到更高级的形态学处理和色彩空间操作，几乎涵盖了图像处理领域的方方面面。尤其值得称道的是，书中对理论概念的阐述非常深入，讲解循序渐进，即便是初学者也能逐步理解背后的数学原理和算法逻辑。作者在关键的算法部分，往往会配以清晰的流程图或伪代码，这对于我们这些动手实践为主的读者来说，无疑是极大的帮助。我尤其欣赏它在介绍每种处理技术时，不仅仅停留在“是什么”的层面，还能深入探讨“为什么”以及在实际应用中可能遇到的陷阱和优化方法。这让这本书不仅仅是一本工具书，更像是一位经验丰富的老工程师在手把手地传授宝贵经验。整体来看，这本书的专业性和实用性都达到了非常高的水准，是计算机视觉和图像处理领域不可多得的佳作。

评分☆☆☆☆☆

作为一名工作多年的嵌入式开发工程师，我最看重的是代码的实际可操作性。这本书在这方面做得尤为出色，每一章的理论讲解后，紧接着的便是配套的实现案例。我特别注意到，书中提供的代码示例非常规范，命名清晰，注释详尽，并且很有可能使用了标准的C语言结构，这对于我们资源受限的平台移植和优化至关重要。我尝试着编译和运行了几个关于直方图均衡化和边缘检测的示例程序，编译过程非常顺畅，运行结果稳定且符合预期。它没有过度依赖花哨的第三方库，而是着重于展示核心算法的底层实现逻辑，这让我能够清晰地看到数据是如何一步步被转换和处理的。这种“从零开始”的教学思路，对于想真正掌握底层原理，而不是仅仅停留在调用API层面的工程师来说，是极具价值的。这本书无疑为我日后的嵌入式视觉项目开发提供了一个坚实的参考框架和高质量的代码范本。

评分☆☆☆☆☆

我曾尝试过几本国外的图像处理教材，但往往因为语言和文化背景的差异，在理解特定应用场景时会感到吃力。这本书的出现，完美地弥补了这一空白。它的语言风格非常贴近国内开发者的习惯，用词精准，表达流畅，完全没有那种生硬的翻译腔。更重要的是，书中引用的实例和可能遇到的实际问题，似乎都更贴合我们亚洲地区的视觉习惯和常见的图像获取环境。例如，对特定光照条件下的色彩校正章节的详述，就显得尤为贴心和实用。此外，书中对于图像文件格式的存储和读取部分，讲解得非常细致，它不仅提到了常见的PNG和BMP，还深入探讨了TIFF和RAW格式的内部结构，这对于需要处理专业级图像数据的科研人员或工业用户来说，是极其宝贵的知识点。这本书成功地构建了一座连接前沿理论与本土工程实践的坚实桥梁，极大地提高了学习和应用的效率。

评分☆☆☆☆☆

我花了周末时间仔细阅读了关于傅里叶变换和卷积部分，简直是茅塞顿开。过去在其他教材中接触这些概念时，总觉得隔着一层纱，看不真切。这本书的处理方式非常巧妙，它没有直接抛出复杂的数学公式，而是先用直观的例子，比如如何通过频率域来分析图像的周期性噪声，来建立读者的感性认识。然后，逐步引入离散傅里叶变换（DFT）的细节，并非常细致地讲解了如何利用快速傅里叶变换（FFT）来提高计算效率。更令我惊喜的是，书中还穿插了许多关于“边界效应”和“窗口函数”选择的讨论，这些都是实际项目中经常让人头疼的问题。作者的讲解细致入微，将理论与工程实践紧密结合，让人感觉学到的知识是立刻就能用在项目中的“干货”。此外，对不同卷积核在空间域和频率域中的作用的对比分析，也极大地加深了我对图像滤波本质的理解。这本书在深度和广度上的平衡做得非常到位，让人在享受阅读的同时，实实在在地提升了自己的技术栈。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的最大感受是其严谨的学术态度和对细节的极致追求。例如，在讲解图像压缩标准如JPEG的基本原理时，它不仅仅罗列了DCT变换和量化的步骤，还深入剖析了人眼视觉特性是如何指导这些步骤的设计的，比如为什么选择特定的量化矩阵。这种对“为什么”的深挖，使得读者能够跳出单纯的“如何做”的局限，从而在设计新算法或改进现有流程时，拥有更宏观的视角和更合理的决策依据。再比如，在讨论图像去噪问题时，它对比分析了基于空间域的均值滤波、高斯滤波，以及更先进的非局部均值（NLM）和双边滤波的优缺点及适用场景，连同它们在计算复杂度上的权衡都考虑进去了。这种多维度、全方位的分析，显示了作者深厚的专业积累和一丝不苟的治学精神。这本书绝对不是那种走马观花式的快餐读物，而是需要静下心来细细品味的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆