具体描述
本书是美国Alasdair McAndrew所著Introduction to Digital Image Processing with MATLAB一书的缩编版。按照我国60学时的教学要求缩编而成。
缩编后的内容充实，涵盖了低层次图像处理（图像增强、图像恢复）和高层次图像处理（形态学、图像分割、图像表示与描述和图像压缩）的全部基础内容，习题和教材内容结合紧密，便于学生巩固所学知识。同时，缩编作者对原书部分难点进行了注释，帮助读者更好地理解所学内容。
本书可作为图像处理专业课程本科生双语教学教材。
图书名称：数字图像处理概论 图书简介 本书聚焦于现代数字图像处理技术的理论基础、核心算法及其在实际工程中的应用，旨在为读者提供一个全面、深入且具有实践指导意义的知识体系。 本书内容涵盖了从图像获取与表示的物理基础到复杂的图像分析与理解的各个层面。我们摒弃了过于宏大或空泛的叙述，而是将重点放在可操作性强的数学模型、高效的计算方法以及前沿的技术趋势上。 第一部分：图像基础与数字化——从光子到像素的转换 本部分是构建后续复杂处理流程的基石。我们首先深入探讨了人眼视觉系统的基本原理与光电转换过程，这是理解数字图像质量与限制的前提。 详细介绍了图像的数学描述，包括连续域到离散域的采样与量化理论，并严格推导了混叠现象（Aliasing）的成因与避免策略。在表示方面，本书不仅涵盖了传统的灰度级和彩色模型（如RGB、CMY、HSI），还专门辟章讨论了设备无关的色彩空间（如CIE Lab, Luv），强调了在跨平台颜色管理中的重要性。 此外，我们对数字图像的噪声模型进行了详尽的分类与分析，包括高斯白噪声、椒盐噪声、周期性噪声等，并从统计学角度剖析了这些噪声对图像信息的影响。 第二部分：图像增强与复原——提升视觉质量与信息准确性 图像增强是提高人眼视觉效果、突出图像特征的关键步骤。本书系统性地介绍了空域增强与频域增强两大类方法。 在空域方面，本书详细阐述了直方图处理技术的理论基础，包括直方图均衡化（HE）的全局与局部优化算法（如CLAHE的改进），并给出了如何根据特定应用场景选择合适的对比度拉伸函数的工程准则。同时，对空间域滤波进行了深入探讨，包括线性滤波（如均值、高斯平滑）与非线性滤波（如中值滤波、双边滤波）。我们特别关注了边缘保留滤波的算法细节及其在纹理细节保护方面的优势。 图像复原则聚焦于如何逆转成像过程中的失真。本书对图像退化模型进行了严谨的数学建模，并重点讲解了盲复原和非盲复原的算法。频域复原部分详细介绍了维纳滤波（Wiener Filter）的推导及其在抑制噪声与锐化之间的权衡取舍，并对比了基于约束的迭代复原方法（如Lucy-Richardson算法）。 第三部分：图像分割——识别结构与边界的艺术 图像分割是连接图像处理与图像理解的桥梁。本书提供了从传统方法到现代方法的全景式介绍。 传统方法部分，我们详述了阈值分割的多种优化策略，如Otsu法、迭代自适应阈值法，并讨论了全局阈值选择的局限性。在区域分割方面，重点解析了区域生长法的启动点选择与合并准则，以及分形理论在复杂边界描述中的应用。 更具深度的是，本书详细探讨了基于边缘的分割技术，包括Canny边缘检测算法的多尺度高斯平滑与非极大值抑制的精确实现。此外，我们对活动轮廓模型（Active Contour Models, Snakes）的能量函数设计、梯度计算和迭代优化过程进行了细致的讲解，这对于处理不清晰或弱边缘的图像至关重要。 第四部分：图像变换与特征提取——跨域分析与信息压缩 图像变换是实现特征提取、数据压缩和模式识别的核心工具。本书将重点放在傅里叶变换、小波变换及其在工程中的应用。 傅里叶变换部分，不仅解释了其在频域分析中的作用，还深入讲解了二维离散傅里叶变换（2D-DFT）的计算复杂性、频谱的解读以及如何通过频域滤波实现周期性噪声的去除。 小波变换（Wavelet Transform）的介绍是本书的亮点之一。我们详细阐述了多分辨率分析（MRA）的理论，并对比了Haar、Daubechies等典型小波基函数在图像分解与重构中的特性。本书提供了如何利用小波变换进行图像压缩（如JPEG 2000的标准）和纹理分析的具体案例。 在特征提取方面，本书专注于局部特征描述子的构建。除了传统的角点检测（如Harris角点），我们对尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）的原理进行了逐层剖析，解释了它们如何通过构建描述符实现对旋转、尺度变化的鲁棒性。 第五部分：形态学处理与高级分析 形态学处理提供了一种基于图像形状的分析工具。本书基于集合论，系统介绍了膨胀、腐蚀、开运算与闭运算的数学定义，并探讨了它们在噪声抑制、连接组件分析和骨架化中的应用。 在高级分析层面，本书引入了数字图像的几何变换，包括平移、旋转、缩放、仿射变换和透视变换，并详细介绍了图像配准（Image Registration）中基于特征点和基于互信息的配准策略。 实践导向与技术展望 本书在每一章的末尾都提供了工程实现上的考量与陷阱，强调了算法效率、内存管理和浮点运算精度在实际项目中的影响。 最后，本书展望了深度学习在图像处理中的前沿应用，讨论了卷积神经网络（CNN）如何革新图像去噪、超分辨率重建和语义分割等任务，为读者指明了未来学习和研究的方向。 本书适合于 计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程等相关专业的本科高年级学生、研究生，以及从事图像采集、分析、机器视觉系统开发的一线工程师和技术人员。阅读本书需要具备扎实的线性代数和概率论基础。
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