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出版者:Springer

作者:Wilhelm Burger

出品人:

页数:261

译者:

出版时间:2011-10-28

价格:USD 42.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781848001909

丛书系列:

图书标签:

• 数字图像处理
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• 数字信号处理

《数字图像处理原理》 本书献给所有对探索视觉世界奥秘、驾驭信息洪流充满好奇心的读者。 我们生活在一个视觉信息爆炸的时代。从医学影像到卫星遥感，从安防监控到自动驾驶，从艺术创作到科学研究，数字图像无处不在，深刻地影响着我们的生活和工作的方方面面。然而，一张张静态的、动态的像素组合，其背后蕴藏着丰富的、亟待挖掘的信息。如何有效地理解、分析、增强、甚至创造这些图像，就成为了一个至关重要的课题。 《数字图像处理原理》正是这样一本旨在为您揭示数字图像处理核心奥秘的著作。它并非一本简单的操作手册，而是一扇通往图像世界深层理解的窗口，带领您系统地、深入地掌握数字图像处理的理论基础、关键算法和实际应用。 本书内容涵盖了数字图像处理的完整体系，您可以从中学习到： 第一部分：数字图像处理的基础 图像的本质： 我们将从最基本的像素概念出发，讲解数字图像是如何形成的，包括采样、量化等关键过程。您将理解不同类型的数字图像（如二值图像、灰度图像、彩色图像）的数学表示方法，以及它们在计算机中的存储形式。 图像增强： 为了让图像中的有用信息更加突出，抑或是为了改善人眼观察的视觉效果，图像增强技术至关重要。本书将详细介绍各种经典的增强方法，包括： 空间域增强： 掌握点运算（如对比度拉伸、阈值处理）、模板运算（如平滑滤波、锐化滤波）等直接在像素灰度值上进行的操作，理解它们如何消除噪声、突出边缘、改善图像质量。 频率域增强： 学习傅里叶变换的强大威力，理解图像在频域中的表示。您将掌握低通滤波、高通滤波、同态滤波等频率域增强技术，了解它们在去模糊、去除周期性噪声等方面的独特优势。 图像复原： 现实中的图像往往受到噪声、模糊、几何失真等各种因素的影响，导致质量下降。图像复原技术的目标是尽可能地恢复原始图像。本书将深入探讨： 噪声的种类与模型： 识别常见的噪声类型（如高斯噪声、椒盐噪声）及其数学模型，为后续的去噪奠定基础。 逆滤波与维纳滤波： 理解如何基于退化模型来估计并消除模糊，并学习如何结合噪声信息来优化复原效果。 约束最小二乘滤波： 探索更鲁棒的图像复原方法，以应对不确定或不完整的退化信息。 彩色图像处理： 彩色信息为图像带来了更丰富的含义。本书将介绍： 彩色模型： 理解不同的彩色模型（如RGB、HSV、CMY）及其相互转换，以及它们在图像显示和处理中的作用。 彩色图像的增强与分割： 学习如何对彩色图像的各个分量进行独立或联合的处理，以及如何利用颜色信息进行图像的分割。 第二部分：图像的分析与理解 图像分割： 将图像划分为有意义的区域是图像理解的第一步。本书将系统介绍各种分割技术： 阈值法： 学习基于灰度阈值的简单高效的分割方法，以及自适应阈值法的应用。 区域生长与分裂合并： 理解基于像素相似性聚集或分解区域的策略。 边缘检测： 掌握如何利用梯度算子（如Sobel, Prewitt, Canny）来检测图像中的边缘，这些是图像形状和轮廓的重要信息。 形态学图像处理： 学习形态学操作（如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算）如何用于处理图像中的形状和结构，例如去除噪声、连接断裂的线条、寻找物体轮廓等。 特征提取与描述： 分割出的区域或物体需要进一步被描述和识别。本书将引导您学习： 边界描述： 掌握链码、多边形近似等方法来描述物体的边界。 区域描述： 学习如何提取区域的形状特征（如面积、周长、紧密度）和纹理特征，以及如何计算图像的直方图等统计特征。 关键点检测与描述： 了解SIFT、SURF等算法如何提取图像中的鲁棒性特征点，为后续的图像匹配和识别打下基础。 图像识别与分类： 在提取了图像特征之后，如何让计算机“认识”这些特征呢？本书将为您介绍： 模式识别基础： 简要介绍模式识别的基本概念和流程。 机器学习在图像识别中的应用： 探索支持向量机（SVM）、决策树等经典机器学习算法如何用于图像分类。 深度学习在图像处理中的前沿应用： 重点介绍卷积神经网络（CNN）等深度学习模型如何实现强大的图像识别能力，例如物体检测、图像分割、人脸识别等。 第三部分：高级主题与应用 图像压缩： 在传输和存储图像时，如何有效地减少数据量而不损失过多信息？本书将介绍： 无损压缩与有损压缩： 理解两者的原理和适用场景。 变换编码： 学习离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）等在图像压缩中的关键作用，例如JPEG和JPEG2000标准。 图像配准： 当需要将两幅或多幅图像叠加或比较时，必须先将它们对齐。本书将探讨： 基于特征的配准： 利用之前学习到的特征点进行图像的对齐。 基于像素的配准： 学习如何直接通过像素值来寻找最佳变换。 计算机视觉导论： 拓展到更广泛的计算机视觉领域，本书将简要介绍： 多视角几何： 理解立体视觉、三维重建的基本原理。 运动分析： 探索如何从连续图像序列中提取运动信息。 目标跟踪： 了解如何在视频序列中持续跟踪特定目标。 《数字图像处理原理》的编写风格注重理论与实践的结合，力求清晰易懂，同时又深入剖析数学原理。书中穿插了大量的图例和伪代码，帮助读者更好地理解抽象的概念。无论您是计算机科学、电子工程、自动化、医学工程、遥感等相关专业的学生，还是希望深入了解数字图像处理技术的工程师、研究人员，亦或是对人工智能、计算机视觉充满热情的爱好者，《数字图像处理原理》都将是您不可或缺的参考书籍，它将为您打开通往无限可能性的视觉智能世界的大门。 翻开本书，开启您的图像探索之旅！

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这本书的排版和术语一致性简直是一场灾难。我注意到在不同的章节中，同一个核心概念，比如“边缘检测算子”的命名，在不同的作者或编辑手里居然出现了三种不同的叫法。这对于需要精确引用和跨章节对比阅读的读者来说，造成了巨大的认知负担。更别提图表的质量了，许多关键的数学推导过程的插图模糊不清，特别是涉及到高维空间投影和矩阵运算的部分，简化的图示完全无法支撑其背后的复杂性。举个例子，它在解释最小二乘法的几何意义时，配的图例居然还是二维的平面投影，让人不禁怀疑作者是否真正理解了其在实际多通道图像处理中的多维应用。此外，书中引用的参考文献大多集中在二十年前，这在信息科学领域几乎等同于“过时”。我尝试去查找书中提到的某个特定滤波器的原始论文，结果发现原始出处早在十多年前就已经被更优化的算法取代，书中对此并无任何说明或对比。这种对文献更新的疏忽，让这本书的学术权威性大打折扣，让人很难信服它能提供当今最“原则性”的指导。

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这本书在色彩空间理论上的讨论，尤其让我感到失望。它花了大量篇幅详细解释了RGB、CMYK以及YUV模型的转换矩阵，但对现代显示技术至关重要的广色域（Wide Gamut）标准，比如Rec. 2020或DCI-P3，却鲜有提及。更关键的是，它在处理感知均匀性方面显得非常落后。在我看来，任何一本现代图像处理的书籍，都应该将CIELAB或更先进的CIECAM02/JzAzBz颜色模型作为核心工具来讨论，因为它们直接关系到人眼对颜色差异的敏感度，这对于进行颜色校正和图像对比度增强至关重要。但这本书似乎还停留在用欧氏距离来近似人眼感知的时代。当涉及到色调映射（Tone Mapping）时，它完全没有触及到HDR图像处理中的动态范围压缩策略，例如曝光融合或基于视觉特性的局部对比度增强技术。这使得这本书在处理涉及人眼视觉科学的图像处理子领域时，显得知识结构陈旧，无法提供与当代专业软件标准相匹配的理论支撑。

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如果你的目标是成为一名理论研究者，并且你对线性代数和概率论有着极其深厚的背景，这本书或许能提供一个坚实的理论基石。它在基础数学原理的阐述上，确实花费了大量的笔墨，公式的推导过程详细到几乎不需要读者进行任何中间步骤的脑补。然而，这种对纯理论的过度偏执，导致了应用层面的讨论严重不足。书中对于如何将这些精妙的数学模型转化为实际可运行的代码，几乎是只字未提。比如，在讲到图像恢复问题时，它只停留在了拉普拉斯算子和维纳滤波器的理论框架下，但从未提及在实际系统中如何处理边界条件、如何优化计算效率以应对高分辨率图像。我期待的是那种能将数学美感与工程实用性完美结合的论述，例如，如何使用GPU并行计算来加速迭代算法的收敛。这本书更像是给理论物理学家准备的入门读物，而不是给数字图像处理工程师准备的工具书，其“实用性”的权重设置显然失衡了。

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这本书，坦率地说，完全没抓住我想要的那种深度。我本来指望能在其中找到一些关于现代深度学习模型在图像去噪和超分辨率任务中应用的细致讨论，比如最新的Transformer架构是如何融入到传统的空域或频域处理流程中的。但这本书似乎还停留在上个世纪的经典算法里打转，什么傅里叶变换、小波分解、形态学操作，讲得是挺扎实，但对于一个已经接触过PyTorch或TensorFlow的读者来说，这些内容显得有些“考古学”的味道。我特别希望看到关于损失函数设计的演进，如何利用对抗性损失（GANs）来提高视觉保真度，而不是仅仅停留在最小二乘误差的范畴内。当谈到特征提取时，它用了非常传统的SIFT或HOG描述符，完全没有提及卷积神经网络（CNNs）是如何彻底革新了特征表示的效率和鲁棒性。读完后，我感觉自己像是在一本精美的复古画册前流连，但却错过了隔壁正在上演的数字图像处理的“太空歌剧”。它缺乏对未来趋势的预判和对前沿技术的即时跟进，使得其在快速迭代的数字成像领域显得有些力不从心，对我当前的实际工程项目帮助有限。

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阅读体验方面，这本书给人的感觉就是极其的“干燥”。它缺乏任何能够激发读者学习热情的案例研究或“成功故事”。从头到尾都是公式、定义、定理的堆砌，缺乏必要的叙事线索来串联这些知识点。想象一下，一本关于烹饪的书，只告诉你每种食材的化学分子式，却不告诉你如何把它们组合成一道美味佳肴。这本书就是如此。在介绍完傅里叶变换后，本应紧接着讨论它如何解决了莫尔纹干扰问题，或者在医学影像中如何进行频域滤波，但它只是草草地带过，然后立刻跳转到下一组冗长而抽象的积分方程。这使得初学者很难建立起知识点的“意义”和“价值感”。我更喜欢那些能够通过生动的应用场景来引导读者理解复杂概念的书籍，比如通过分析卫星遥感图像的反卷积问题来引入盲源分离，而不是让读者独自去挖掘这些知识背后的实际用途。这本书的教学法显得过于保守和说教。

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讲得挺清楚又简洁的小书

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讲得挺清楚又简洁的小书

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基本概念的阐释清晰明了，内容也取舍合理。作为完全不会数字图像处理的人来当作第一本书阅读相当不错。因为这本书作为系列作品的第一本，所以只阐述数字图像处理的基本概念。因此阐述的细读且详略得当。并且本书价格亲民，总而言之，是一本好书。

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基本概念的阐释清晰明了，内容也取舍合理。作为完全不会数字图像处理的人来当作第一本书阅读相当不错。因为这本书作为系列作品的第一本，所以只阐述数字图像处理的基本概念。因此阐述的细读且详略得当。并且本书价格亲民，总而言之，是一本好书。