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出版者:

作者:McElroy, Darlene Olivia; Wilson, Sandra Duran;

出品人:

页数:128

译者:

出版时间:2009-7

价格:$ 28.24

装帧:

isbn号码:9781600611605

丛书系列:

图书标签:

• 绘画
• Transfer
• Image
• 图像迁移
• 图像处理
• 深度学习
• 机器学习
• 计算机视觉
• AI艺术
• 风格迁移
• 图像生成
• PyTorch
• TensorFlow

《数字图像处理的奥秘：从基础到高级应用》 前言： 在这个视觉信息爆炸的时代，图像不再仅仅是记录世界的工具，它们是交流、艺术、科学和工程的核心载体。从医学诊断到自动驾驶，从娱乐媒体到工业检测，数字图像处理（Digital Image Processing, DIP）技术构成了现代信息世界的基石。本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的知识体系，带领大家探索数字图像从采集、增强、恢复、到分析和理解的完整旅程。我们不仅会夯实理论基础，更会强调其实际应用和算法实现，使读者能够自信地驾驭这一强大的技术领域。 第一部分：图像处理的基石与基础理论 第一章：数字图像的本质与表示 本章将奠定理解数字图像处理的理论基础。我们将深入探讨连续图像到离散图像的转换过程，即采样（Sampling）和量化（Quantization）。详细阐述像素（Pixel）的概念，以及不同图像模型（如灰度图像、彩色图像）在计算机中的数学表示方法。重点分析了图像的数字化过程所带来的信息损失与精度问题。我们还将对比几种主要的色彩空间，例如RGB、CMY、HSV、Lab，阐明它们在不同应用场景下的优势与局限性，并介绍色彩空间之间的转换原理与算法。理解图像的底层数据结构是后续所有高级操作的前提。 第二章：图像增强：提升视觉质量 图像增强是改善图像质量、突出有用特征以供人类观察或后续分析的直接手段。本章将系统介绍空间域增强技术。首先，我们将剖析点处理技术，如灰度变换函数（幂律、对数变换）如何矫正曝光不均和调整对比度。随后，进入更复杂的邻域处理，详细讲解卷积（Convolution）操作作为图像处理的核心数学工具。我们将区分并实现常用的空间滤波器，包括用于平滑和降噪的均值滤波器、高斯滤波器，以及用于锐化边缘的梯度算子（如Sobel, Prewitt, Roberts）和拉普拉斯算子。此外，还将引入形态学处理的基础概念，如腐蚀（Erosion）和膨胀（Dilation），作为初步的结构化增强手段。 第三章：频率域分析与滤波 为了更有效地处理周期性噪声或实现特定类型的模糊/锐化，理解图像在频率域的表现至关重要。本章聚焦于傅里叶变换（Fourier Transform）在二维图像分析中的应用。我们将详细推导二维离散傅里叶变换（2D-DFT）的性质及其在图像处理中的意义，并介绍快速傅里叶变换（FFT）的高效实现。基于频率域的滤波技术是本章的核心，包括理想低通/高通滤波器、Butterworth滤波器以及高斯滤波器，并讨论了如何设计这些滤波器来消除特定噪声或增强特定频率信息。此外，我们还将探讨傅里叶变换在图像配准和周期性噪声去除中的应用。 第二部分：图像的恢复、重建与革命性工具 第四章：图像恢复与噪声模型 图像恢复的目标是尽可能地恢复退化图像（由噪声、模糊等引起）的原始状态。本章首先深入分析常见的噪声类型，如高斯白噪声、椒盐噪声（脉冲噪声）和泊松噪声，并建立相应的数学模型。在空间域，我们将介绍更先进的去噪方法，如中值滤波器、维纳滤波器（Wiener Filter）的原理和实现，它们如何结合噪声模型和退化模型来优化恢复效果。对于运动模糊和散焦模糊等线性退化问题，我们将介绍点扩散函数（PSF）的概念，并探讨逆滤波和约束最小二乘滤波器的应用。 第五章：形态学图像处理的深化应用 形态学处理（Mathematical Morphology）是基于集合论的图像处理技术，特别适用于处理二值图像中的形状和结构信息。本章将系统地扩展第二章中引入的基本操作，详细阐述复合操作如开运算（Opening）和闭运算（Closing）在去除小噪声斑点和连接断裂区域中的作用。我们将深入探讨结构元素（Structuring Element）的选择及其对处理结果的影响。此外，本章还将涵盖更高级的形态学算法，如形态学梯度、顶帽变换（Top-Hat Transform）以及基于形态学的图像分割技术。 第六章：小波变换与多分辨率分析 小波变换（Wavelet Transform）是现代信号处理的强大工具，它克服了傅里叶变换在时域局部化方面的不足。本章将介绍离散小波变换（DWT）的原理，包括其多分辨率分析的特性，以及在二维图像上的实现。我们将探讨小波域中的图像去噪（如阈值处理）和压缩方法。小波分析提供了一种在不同尺度上同时处理图像特征的视角，这对于处理包含突变和细节丰富的图像至关重要。 第三部分：图像的分割、描述与识别 第七章：图像分割技术：分离目标与背景 图像分割是将图像划分成有意义区域（对象和背景）的关键步骤。本章将从不同层面剖析分割算法。首先是基于阈值的分割，包括全局阈值法（如Otsu’s Method）和局部自适应阈值法。接着，我们转向基于区域的方法，如区域生长（Region Growing）和区域分裂与合并。随后，将深入探讨基于边缘的分割技术，复习和扩展梯度算子，并引入更鲁棒的Canny边缘检测算法。最后，我们将介绍主动轮廓模型（Active Contour Models，如Snakes）在复杂边界跟踪中的应用。 第八章：图像的特征提取与描述 一旦图像被分割，下一步就是量化和描述这些区域的特征，以便进行识别或分类。本章详细介绍如何从分割出的区域中提取几何特征（如面积、周长、紧致度、形状因子）和纹理特征（如灰度共生矩阵GLCM）。我们还将覆盖关键点和区域特征的提取，重点介绍局部不变特征描述符（Local Invariant Features），如Harris角点检测器以及早期的SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法的核心思想，理解它们如何对尺度和旋转变化保持鲁棒性。 第九章：模式识别与图像分类导论 本章将连接图像处理与机器学习领域，介绍如何利用提取的特征进行模式识别和初步的图像分类。我们将回顾监督学习和无监督学习的基本概念。重点介绍如何使用提取的特征向量构建简单的分类器，例如最小距离分类器和K近邻（KNN）算法。此外，本章还将简要介绍神经网络在图像分类中的初步应用，为后续更深入的学习打下基础，确保读者了解从像素到决策的完整流程。 结语：走向深度学习时代的前沿展望 本书内容覆盖了经典数字图像处理的全部核心技术栈。在结语部分，我们将展望图像处理的未来趋势，特别是深度学习（如卷积神经网络CNN）如何革新了图像增强、分割和识别的性能，并鼓励读者将本书中学到的基础知识与前沿的深度学习框架相结合，以应对未来更复杂、更精细的视觉任务挑战。 本书特色： 理论与实践并重： 每章理论讲解后均附有详细的算法流程和实现思路。 清晰的数学推导： 确保读者理解所有滤波、变换和形态学操作背后的数学原理。 全面的技术覆盖： 从基础采样到高级小波分析，构成一个完整的知识体系。 面向应用： 讨论了不同算法在实际问题（如医学影像、遥感分析）中的适用性。

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这是一本充满启发性的读物，即使还没有深入学习，其内容的广度和深度也足以让人心生敬畏。我个人一直对艺术创作中的“再创造”和“变形”概念非常着迷，而这本书似乎正是围绕着这个核心展开。作者对不同图像来源的运用，以及对转换过程中可能产生的各种肌理和效果的探索，都让我觉得非常新颖。我非常期待书中能够提供一些突破性的技巧，帮助我将已有的素材进行全新的演绎，赋予它们第二次生命。同时，我也对作者在引导读者进行艺术思考方面的能力充满了好奇，希望这本书不仅能教我“怎么做”，更能让我明白“为什么这样做”。我希望能够通过这本书，培养更敏锐的观察力，以及更具创造性的思维方式，让我的艺术创作之路更加宽广。

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这本书简直是一场视觉盛宴，虽然我还没来得及深入研读，但光是翻阅其中的插图和示例，就足以让人兴奋不已。那些充满想象力的色彩搭配，大胆而又巧妙的构图，以及不同材质和媒介的融合，都让我耳目一新。我尤其着迷于作者在光影处理上的独到之处，那种微妙的光线变化，仿佛赋予了画面生命力，让静止的图像也能呼吸。即使我还没有掌握书中介绍的具体技巧，单凭欣赏这些精美的作品，就觉得收获颇丰。我迫不及待地想动手尝试，将脑海中的模糊想法，通过书中的引导，转化成令人惊艳的视觉呈现。这本书不仅仅是一本教程，更像是一个充满灵感的艺术宝库，每一次翻阅都能激发出新的创意火花。我对作者的艺术功底和教学理念都充满了好奇，期待能从书中汲取更多养分，提升自己的审美和创作能力。

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这本《Image Transfer Workshop》给我留下了深刻的第一印象，虽然我还没有真正投入到实践中，但仅仅是翻阅目录和前言，就让我对这本书的专业性和实用性充满了期待。作者似乎是一位经验丰富的艺术家，对各种图像转换技术有着深入的理解和独到的见解。我尤其欣赏书中可能涵盖的那些跨学科的融合，比如将摄影、绘画、版画等不同领域的技法巧妙地结合起来，创造出意想不到的视觉效果。我个人一直对“破界”和“创新”的艺术表现形式非常感兴趣，这本书的标题就暗示了它在这方面的探索。我希望能够通过这本书，打破自己固有的创作思维，尝试一些全新的图像生成方式，让我的作品在视觉语言上更加丰富和多元。我已经迫不及待地想深入其中，去发现那些隐藏在文字和图片背后的艺术奥秘。

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我一直对如何将不同媒介的图像进行融合与转换感到好奇，这本书的出现正好满足了我这种探索欲。虽然我还没有完全消化书中的内容，但从初步的浏览来看，作者的讲解思路非常清晰，逻辑性也很强。我特别欣赏作者在讲解过程中，所使用的那些生动形象的比喻，让一些原本可能枯燥的技术概念变得易于理解。而且，书中提到的案例分析，让我对各种技术的实际应用有了更直观的认识。我个人比较关注的是如何在数字绘画和传统媒介之间找到一个平衡点，这本书似乎提供了一些非常有价值的思路。我计划先从基础部分开始，逐步深入，尝试将书中的一些方法应用到我的个人项目中。我相信，通过这本书的学习，我能够掌握更多创新的图像处理技巧，让我的作品更具独特性和艺术感染力。

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这本书就像一位经验丰富的向导，引领我进入一个充满无限可能的光影世界。虽然我还没有开始实际操作，但仅仅是翻阅这本书，就仿佛置身于一个创意实验室，各种新奇的想法和技术扑面而来。我个人比较关注的是如何通过不同的纹理和材质来增强图像的触感和深度，而这本书似乎提供了一些非常巧妙的解决方案。作者对细节的关注，以及对不同材料特性的理解，都让我印象深刻。我尤其对那些可能涉及的“意外之喜”——那些在转换过程中偶然产生的独特效果——感到兴奋。我相信，这本书不仅仅是关于技术的传授，更是一种关于发现和创造的艺术。我希望能够通过这本书，解锁更多属于自己的视觉语言，创造出更具个性和表现力的作品。

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