Digital Picture Processing, Volume 1, Second Edition (Computer Science and Applied Mathematics) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Morgan Kaufmann

作者:Azriel Rosenfeld

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1982-08-11

价格:USD 122.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780125973014

丛书系列:

图书标签:

• a
• Digital Image Processing
• Image Processing
• Computer Science
• Applied Mathematics
• Second Edition
• Algorithms
• Image Analysis
• Pattern Recognition
• Computer Vision
• Digital Photography

深入探索数字图像处理的基石与前沿 本书旨在为读者提供一个全面且深入的数字图像处理领域的基础框架与现代技术概览。我们专注于构建坚实的数学和理论基础，同时紧密结合实际应用中的关键算法与实现细节。全书结构清晰，逻辑严谨，旨在帮助初学者快速入门，并为资深研究人员提供深入参考。 第一部分：基础理论与数学准备 本部分奠定了整个图像处理领域的数学基石，确保读者对后续复杂的算法有清晰的理解。 第一章：图像的数字化表示与基础概念 本章首先界定了“图像”的本质，区分了模拟图像与数字图像。我们详细阐述了图像采样的过程，包括空间采样（确定像素网格）和幅度量化（确定灰度级或颜色深度）。读者将学习到如何使用矩阵和多维数组来精确表示数字图像，并理解分辨率、位深、动态范围等核心术语的物理意义。此外，本章还探讨了图像的色彩模型基础，重点介绍RGB、CMY以及HSI/HSV模型之间的转换原理及其在不同应用场景下的适用性。我们强调了理想采样与实际限制之间的差异，为后续的重采样和插值技术做铺垫。 第二章：图像增强的数学基础 图像增强是改善图像视觉效果或突出特定特征的关键步骤。本章将理论与实践相结合。我们从概率论与统计学的角度审视图像噪声模型，如高斯白噪声、椒盐噪声和泊松噪声。随后，深入讲解了频域分析的强大能力。傅里叶变换（DFT/FFT）被视为分析图像空间频率特征的核心工具。我们详细推导了二维傅里叶变换的性质，并展示了如何利用频域滤波（如理想、巴特沃斯、高斯低通/高通滤波器）来实现平滑和锐化操作。 在空间域增强方面，本章详述了灰度变换技术，包括线性变换、对数变换、指数变换和分段线性变换。重点讨论了直方图处理的机制，包括直方图均衡化和规定化，并从信息论的角度解释了这些操作如何优化图像的对比度和信息熵。 第二部分：图像的恢复与复原 图像的退化（如模糊、噪声污染）是不可避免的现象。本部分专注于如何通过数学模型“逆转”或“估计”这些退化过程。 第三章：图像退化模型与逆滤波 本章首先建立了系统的图像退化模型，将其表示为一个卷积方程：退化图像 $g(x,y) = h(x,y) f(x,y) + eta(x,y)$。我们详细分析了运动模糊、散焦模糊等常见退化函数的特性及其在频域中的表现。随后，引入了逆滤波的概念，并讨论了其在噪声存在下的局限性——对高频噪声的极度敏感性。 第四章：约束与迭代恢复方法 为了解决简单逆滤波的缺陷，本章转向更具鲁棒性的恢复技术。我们深入研究了维纳滤波（Wiener Filtering），它基于最小均方误差（MMSE）准则，通过结合噪声和退化函数的统计特性来实现最优估计。此外，本章还介绍了约束最小二乘滤波，它在保证一定平滑度的前提下实现恢复。最后，对迭代恢复方法如Lucy-Richardson算法进行了详尽的阐述，重点讨论了其在处理非线性或未知退化情况下的优势和收敛性分析。 第三部分：图像的分割与形态学处理 图像分割是将图像划分成有意义的、互不重叠的区域的过程，是高级视觉任务的前提。形态学处理则提供了处理图像形状和结构特征的有效工具。 第五章：基于阈值的分割与边缘检测 本章从基础的阈值分割方法讲起，详细分析了全局阈值选择的局限性，并重点介绍了Otsu’s方法，通过最大化类间方差来实现最优分割。随后，我们深入探讨了边缘检测技术。拉普拉斯算子、梯度法（Sobel, Prewitt, Roberts算子）被系统地介绍，着重分析了它们对噪声的敏感性。随后，详细阐述了Canny边缘检测器的五个步骤——高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值处理和边缘连接，强调其在保持边缘连续性方面的优越性。 第六章：形态学图像处理 形态学处理基于集合论，是分析和处理图像形状的有力工具。本章详细定义了结构元素（Structuring Element）的概念及其在2D空间中的作用。核心操作包括膨胀 (Dilation) 和腐蚀 (Erosion)，并基于此推导出开运算 (Opening) 和闭运算 (Closing)，用于平滑轮廓、分离物体和填充孔洞。我们还讨论了更高级的形态学算法，如击中与未命中 (Hit-or-Miss Transform)，以及用于提取边界、骨架化（Thinning）和重构滤波的应用。 第四部分：特征提取与图像描述 要让计算机“理解”图像内容，必须从像素数据中提取出可量化的、具有区分性的特征。 第七章：图像的特征表示与变换 本章聚焦于从局部到全局的特征描述。我们讨论了如何量化纹理特征，包括基于灰度共生矩阵（GLCM）的统计方法（如对比度、能量、同质性）。随后，深入研究了角点和兴趣点检测，对比分析了Harris角点检测器的原理及其对旋转和亮度的不变性。 特征描述子是区分不同区域的关键。本章重点介绍傅里叶描述子（用于形状描述）和Hu矩（具有旋转、缩放和平移不变性的矩不变量）。最后，我们将目光投向更具代表性的局部特征描述，详细解析尺度不变特征变换（SIFT）的生成过程，包括尺度空间构建、关键点定位和描述符生成，强调其在图像配准和识别中的核心作用。 第八章：图像压缩导论 图像数据的冗余性使得压缩成为必需。本章概述了无损压缩和有损压缩的基本原理。在无损部分，我们介绍了行程长度编码（RLE）和霍夫曼编码（Huffman Coding）的效率分析。在有损压缩部分，我们将重点放在基于离散余弦变换（DCT）的压缩标准，如JPEG的基础流程，解释了量化、Zig-Zag扫描和熵编码如何协同工作以达到高压缩比，同时将人眼对高频信息的敏感度差异纳入考量。 全书力求在理论深度和工程实践之间找到最佳平衡点，为读者构建一个完整、连贯且面向未来的数字图像处理知识体系。

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这本书的装帧和纸张质量相当不错，拿在手里沉甸甸的，一看就知道是经过精心编排的学术材料。然而，内容上给我的感觉是，它像是一个知识的“百科全书”，而不是一本结构清晰的“教程”。它几乎囊括了数字图像处理的所有经典领域，从基础的采样与量化，到复杂的形态学处理和彩色模型。问题在于，这种包罗万象往往意味着在某些关键主题上的讲解深度不够聚焦。比如在讲解“图像分割”时，它详细介绍了阈值法、区域生长法等传统方法，但对于更现代的、基于图论或能量最小化的方法着墨不多，而且对这些方法的局限性讨论也略显蜻蜓点水。我希望看到更多针对特定应用场景的案例分析，比如医学影像处理或遥感图像分析中，这些理论是如何被具体实现的，但书中更多的是抽象的公式和证明。这使得我在试图将书中的理论应用于我的项目时，总感觉像是在隔着一层毛玻璃看东西，需要花费大量精力去“翻译”这些普遍性的理论到我具体的应用需求上，效率不高。

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翻开这套书，我立刻感受到了那种浓郁的、学院派的严谨气息，那种让你忍不住想去图书馆查阅更多背景资料的冲动。它不是那种市面上流行的“速成宝典”，而是真正深入到数字图像处理的底层逻辑和数学根基中的经典之作。我特别欣赏作者在处理“图像恢复”这一章节时的深度和广度，他没有简单地罗列几种去噪方法，而是非常系统地从噪声模型、退化模型（点扩散函数）的建立开始，一步步引导读者理解为什么特定的逆滤波或维纳滤波在理论上是最优的解决方案。这种自洽的体系构建，对于想搞清楚“为什么是这样”而不是仅仅知道“怎么做”的深度学习者来说，是无价之宝。然而，也正因为这种极致的深入，导致它的实用性在某些方面显得有些滞后。例如，对于深度学习驱动的图像生成与超分辨率技术，书中提及甚少或完全没有涉及，这对于关注前沿应用的工程师而言，可能需要频繁地在书本的理论与最新的研究论文之间来回切换，略显不便。总而言之，它是一块坚实的基础磐石，但你不能指望它告诉你如何快速搭建一座摩天大楼。

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这本《数字图像处理》的第二版，说实话，对我这个非科班出身，但又对图像分析有着浓厚兴趣的业余爱好者来说，简直就是一本天书。我原本期望它能像一本“烹饪指南”一样，清晰地罗列出各种算法的步骤，让我这个初学者能够跟着做出一盘“数字图像沙拉”。结果呢，它更像是一部深奥的数学理论专著，充斥着我几乎看不懂的傅里叶变换、小波分析、以及那些关于矩阵和拓扑学的晦涩论述。我花了整整一个周末试图理解第一章中关于“空间域滤波”的推导过程，结果只记住了卷积核这个名词。书里的公式多到让人眼花缭乱，而且大量的参考文献和深奥的理论背景介绍，让我感觉自己不是在学习如何“处理”图像，而是在进行一场与高深数学家的“哲学辩论”。对于那些希望快速上手应用、解决实际问题的读者，比如我这种想用Python写个简单边缘检测程序的人来说，这本书的门槛实在太高了。它似乎更偏向于理论研究者，需要读者对高等数学和线性代数有非常扎实的功底，否则阅读体验就是一场持续不断的挫败感。我甚至怀疑，是不是我的版本翻译或者排版有问题，因为很多地方的逻辑跳跃得太快，缺少了中间必要的过渡解释，让初学者完全跟不上作者的思路。

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如果用一个词来形容我的阅读体验，那就是“挑战”。这本教材的章节组织似乎更倾向于数学逻辑的自然延伸，而不是教学逻辑的最佳路径。例如，在介绍了许多滤波器的基本原理后，才回过头来深入探讨图像的数字化表示，这种顺序让我这个习惯了从“是什么”到“怎么做”的学习者感到困惑。我常常需要跳跃章节，回顾前文的定义和定理，才能理解当前段落的上下文。此外，书中提供的习题和例子的数量相对较少，而且很多例题的答案或详细解法在正文中缺失，这对于自学来说是一个巨大的障碍。当你在深夜独自钻研一个复杂的变换算法时，如果没有及时的反馈或辅助材料来检验自己的理解是否正确，那种无助感是难以言喻的。我曾试图寻找配套的习题解答，但似乎这本书的配套资源并不丰富，这无疑削弱了它作为一本“教学参考书”的实用价值。它更像是一份供研究人员参考的参考手册，而非学生案头的学习用书。

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从排版和内容覆盖范围来看，这本《数字图像处理》第二版确实展现了作者在该领域深厚的积累和权威性。它对基础理论的阐述是毋庸置疑的扎实，特别是关于概率和统计方法在图像分析中的应用，讲解得相当透彻。然而，作为一本历经两代版本的教材，我发现它在紧跟技术迭代方面的脚步略显迟缓。在涉及到色彩空间和高动态范围（HDR）处理时，书中给出的解决方案似乎停留在上一个十年的主流标准，对于现代显示技术和最新的色彩管理规范的讨论不够充分。举个例子，关于JPEG2000或无损压缩技术的介绍，虽然有涉及，但并未深入到现代应用中对效率和压缩比的更高要求。这让这本书在面对快速迭代的工程实践时，显得有些“老派”。它为你打下了坚不可摧的地基，但顶层的装修材料和最新的智能家居系统，你可能需要自己去寻找最新的资料来补全。总而言之，它是一本优秀的奠基之作，但如果你渴望了解当下最热门、最实用的工业级应用技巧，这本书可能需要与最新的技术文档并行阅读。

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