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数字图像处理与分析导论 书籍简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的数字图像处理与分析领域的入门基础。内容涵盖了从基本的图像表示到复杂的图像理解技术，力求将理论深度与实际应用紧密结合。全书结构清晰，逻辑严谨，适合作为高等院校相关专业（如计算机科学、电子工程、信息与通信工程、自动化等）的教材或参考用书，同时也为从事图像相关技术开发的工程师和研究人员提供坚实的理论支撑。 第一部分：数字图像基础 本部分是构建后续高级主题的基石。我们将从图像的形成与获取入手，详细阐述真实世界场景如何通过光学系统被转换为电信号，并进一步数字化。重点讨论采样（Sampling）和量化（Quantization）过程，这是将连续的模拟信号转化为离散数字图像的核心步骤，并分析其对图像质量的影响，如混叠现象和量化噪声。 紧接着，深入探讨数字图像的数学表示。介绍二维离散信号处理的基本概念，包括图像矩阵的定义、像素的邻域关系（4邻域、8邻域等）、连通性以及路径、边界和区域的定义。在此基础上，引入图像增强的基础理论，这是改善人眼视觉效果或为后续处理提供更好输入的基础技术。 图像增强的内容细致入微。在空间域增强方面，详细讲解点运算（如灰度拉伸、阈值处理）和模板运算（如空间滤波）。空间滤波部分会细致剖析线性滤波（如均值滤波、高斯滤波）和非线性滤波（如中值滤波、极值滤波）的原理、优缺点及其在噪声抑制中的应用。对于噪声模型（如高斯噪声、椒盐噪声）的识别与抑制，有专门的章节进行深入分析。 在频率域增强方面，本书将信号处理中的傅里叶变换（Fourier Transform）扩展到二维离散图像。详细推导二维DFT的性质，并讲解如何利用频域滤波进行图像增强。重点讨论理想低通/高通滤波器、巴特沃斯低通/高通滤波器以及高斯低通/高通滤波器的设计与实现，并比较它们在平滑图像和锐化图像方面的效果差异。 第二部分：图像恢复与重建 在图像获取或传输过程中，图像质量往往会因为各种原因而下降，本部分致力于解决这些退化问题。 图像退化模型是恢复工作的基础。详细分析图像退化的数学模型，即观测图像是原图像经过一个退化函数（如运动模糊、离焦模糊）作用后，再叠加噪声的结果。 图像恢复技术的核心在于逆滤波。本书会系统介绍逆滤波的基本原理，并着重分析其在实际应用中面临的挑战，特别是当退化函数未知或存在噪声时，逆滤波的局限性。因此，我们转而深入研究维纳滤波（Wiener Filtering）。维纳滤波通过最小均方误差（MMSE）准则来估计原图像，详细阐述其对噪声和退化函数的统计特性的依赖关系，并给出在已知或估计退化函数情况下的具体实现步骤。 此外，还将介绍约束最小二乘法以及利用盲反卷积（Blind Deconvolution）技术在退化函数未知情况下的图像恢复方法，拓宽读者的技术视野。 第三部分：图像分割 图像分割是图像分析的关键步骤，目的是将图像划分为具有特定意义的互不重叠的区域。 基于灰度的分割技术是经典而实用的方法。本章重点讨论阈值处理（Thresholding），从简单的全局阈值法开始，深入讲解如何确定最优阈值的各种策略，包括著名的Otsu’s Method（大津法）的理论推导和应用。 基于区域的分割技术提供了另一种思路。详细介绍区域生长法的原理，包括如何选择种子点和停止准则。同时，探讨区域合并与分裂（Split and Merge）策略，分析如何通过同质性测试实现有效的区域划分。 边缘检测作为分割的先导步骤，占据重要地位。本书对经典边缘检测算子进行详尽的比较分析，包括Sobel、Prewitt、Roberts算子。随后，重点阐述由John F. Canny提出的Canny边缘检测算法的四个核心标准（最佳信噪比、良好定位、单响应、最小虚警率）及其实现流程，包括高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制和双阈值跟踪。 第四部分：图像特征提取与描述 从分割出的区域或整个图像中提取具有代表性的特征，是进行图像识别和理解的前提。 特征描述子是本部分的核心内容。在区域特征描述方面，介绍如何从几何形状、拓扑结构和纹理特征三个维度对感兴趣区域进行量化描述。几何特征包括面积、周长、紧凑度、矩形度等。 纹理分析是描述图像内容的重要手段。详细介绍灰度共生矩阵（GLCM）的构建方法，并从GLCM中提取出如对比度、能量、熵、均匀度等统计特征，用于描述图像的粗糙度和规律性。 图像变换与特征部分，重点分析霍夫变换（Hough Transform）在直线和圆检测中的应用原理，以及如何利用它来克服噪声和部分遮挡对特征提取的影响。 形态学处理（Mathematical Morphology）作为一种强大的工具，用于处理和分析图像中的形状信息。本书将以集合论为基础，详细阐述膨胀（Dilation）、腐蚀（Erosion）的基本运算，并以此为基础构建开运算（Opening）、闭运算（Closing）及其在去噪和平滑轮廓中的作用。最后，介绍形态学骨架提取、顶帽变换等高级形态学应用。 第五部分：图像识别与应用基础 本部分将前述的图像处理技术整合起来，引向最终的图像识别目标。 模式识别基础回顾简要回顾了分类器的基本概念，如最小距离分类器等，为后续的图像识别铺垫。 基于特征的识别是本章的重点。详细阐述如何使用先前提取的特征向量（如形状特征、纹理特征）作为输入，通过分类算法（如支持向量机SVR、K最近邻KNN等）对图像类别进行区分。 最后，本书将引入初步的图像识别应用案例，如光学字符识别（OCR）中的预处理、医学图像中的目标区域提取等，展示数字图像处理技术在工程实践中的强大能力。全书通过大量的图示和公式推导，确保读者能够深刻理解背后的数学原理和算法逻辑。
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