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頁數:351

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出版時間:2009-9

價格:36.00元

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isbn號碼:9787115201119

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圖書標籤:

• 多媒體技術
• 多媒體應用
• 教程
• 計算機科學
• 信息技術
• 數字媒體
• 視聽技術
• 教育教學
• 高等教育
• 專業教材

《數字影像處理：從原理到實踐》 一、 引言 在信息爆炸的數字時代，圖像作為最直觀、最生動的信息載體，其重要性日益凸顯。從科學研究的示意圖到藝術創作的數字畫作，從醫學影像的診斷分析到安防監控的實時追蹤，數字影像無處不在，深刻地影響著我們的生活和工作。然而，原始的數字圖像往往存在噪聲、失真、低分辨率等問題，難以滿足實際應用的需求。數字影像處理技術應運而生，它通過一係列算法和技術手段，對數字圖像進行分析、增強、復原、壓縮、識彆等操作，從而提取有用的信息，改善圖像質量，實現更廣泛的應用。 本書《數字影像處理：從原理到實踐》旨在為讀者提供一個全麵而深入的數字影像處理理論框架和實踐指導。本書不涉及多媒體技術中的音頻、視頻編碼、流媒體傳輸、交互式多媒體設計等內容，而是專注於圖像這一核心維度，從數字圖像的形成、錶示，到各種經典的影像處理算法，再到實際應用中的案例分析，層層遞進，力求讓讀者掌握數字影像處理的核心知識和技能。 二、 數字圖像基礎 數字圖像，作為本書研究的起點，其本質是一種用離散的數值來錶示的連續圖像。理解數字圖像的形成和錶示方式是掌握後續影像處理技術的前提。 1. 圖像的形成與數字化： 本章將從物理層麵探討圖像如何被傳感器捕捉，如CCD（電荷耦閤器件）和CMOS（互補金屬氧化物半導體）傳感器的工作原理，介紹光信號轉換為電信號的過程。隨後，深入講解圖像的采樣和量化過程，即如何將連續的模擬圖像信號轉化為離散的數字信號。采樣決定瞭圖像的空間分辨率，量化則決定瞭圖像的灰度級或色彩深度。讀者將瞭解到，采樣率和量化位數是影響數字圖像質量的關鍵參數。 2. 數字圖像錶示： 本章將詳細介紹數字圖像在計算機中的存儲和錶示形式。 二值圖像（Binary Images）： 像素值隻有0和1兩種，通常用於錶示黑白圖案或輪廓。 灰度圖像（Grayscale Images）： 像素值錶示亮度信息，通常用0-255的整數來錶示從純黑到純白的亮度等級。 彩色圖像（Color Images）： 彩色圖像的錶示方式更加多樣，本章將重點介紹： RGB（Red, Green, Blue）模型： 最常用的彩色模型，通過組閤紅、綠、藍三種基色的不同比例來錶示顔色。詳細講解RGB三通道的含義以及如何通過它們疊加形成各種顔色。 HSV（Hue, Saturation, Value）模型： 另一種重要的彩色模型，更符閤人類對顔色的感知。介紹色調（Hue）、飽和度（Saturation）和明度（Value）的含義，以及它們如何描述顔色。 CMYK（Cyan, Magenta, Yellow, Key/Black）模型： 主要用於印刷領域，用於描述顔料的混閤。 3. 圖像的基本運算： 在進入復雜的影像處理算法之前，掌握一些基礎的圖像運算至關重要。本章將介紹： 點運算（Point Operations）： 對圖像中的每個像素獨立進行操作，如灰度變換（綫性變換、對數變換、冪次變換）、直方圖均衡化（Histogram Equalization）用於增強圖像的對比度，以及閾值處理（Thresholding）用於分割圖像。 幾何變換（Geometric Transformations）： 改變圖像的空間關係，如縮放（Scaling）、鏇轉（Rotation）、平移（Translation）、裁剪（Cropping）、仿射變換（Affine Transformation）和透視變換（Perspective Transformation）。這些變換在圖像校正、配準和變形等方麵有著廣泛應用。 三、 圖像增強與復原 原始圖像往往存在各種缺陷，如噪聲乾擾、對比度不足、模糊等。圖像增強旨在改善圖像的視覺效果，突齣感興趣的特徵，而圖像復原則力求恢復圖像的真實信息。 1. 空間域圖像增強： 本章主要介紹在像素空間直接對圖像進行處理的方法。 平滑（Smoothing）濾波： 旨在去除圖像中的噪聲，包括： 均值濾波（Mean Filtering）： 用像素鄰域的平均值代替中心像素值。 高斯濾波（Gaussian Filtering）： 使用高斯核進行加權平均，能夠更有效地抑製噪聲，同時保留圖像邊緣。 中值濾波（Median Filtering）： 用像素鄰域的中值代替中心像素值，對椒鹽噪聲（Salt-and-Pepper Noise）具有齣色的去除效果。 銳化（Sharpening）濾波： 旨在增強圖像的邊緣和細節，使圖像看起來更清晰。 拉普拉斯算子（Laplacian Operator）： 一種二階微分算子，能夠突齣圖像中的細節和邊緣。 Sobel算子、Prewitt算子： 一階微分算子，用於檢測圖像的邊緣。 Unsharp Masking（非銳化掩模）： 一種常用的銳化技術，通過從原始圖像中減去模糊的圖像來增強細節。 2. 頻率域圖像增強： 本章將介紹將圖像變換到頻率域進行處理的方法，這通常能更有效地處理周期性噪聲和全局性特徵。 傅裏葉變換（Fourier Transform）： 將圖像分解為其不同頻率分量的疊加。介紹二維離散傅裏葉變換（2D DFT）及其性質，如平移性、鏇轉性等。 理想低通濾波器、Butterworth低通濾波器、指數低通濾波器： 用於去除高頻分量，使圖像平滑。 理想高通濾波器、Butterworth高通濾波器、指數高通濾波器： 用於增強高頻分量，使圖像邊緣更清晰。 同態濾波（Homomorphic Filtering）： 用於同時校正圖像的非均勻照明和增強對比度。 3. 圖像復原： 本章旨在恢復因相機退化、噪聲汙染等原因而失真的圖像。 噪聲模型： 詳細介紹各種常見的噪聲模型，如高斯噪聲、椒鹽噪聲、周期噪聲、散斑噪聲等，並分析它們的統計特性。 逆濾波（Inverse Filtering）： 理論上可以完全恢復退化圖像，但在存在噪聲時效果不佳。 維納濾波（Wiener Filtering）： 一種最優綫性濾波器，能夠在噪聲和退化同時存在的情況下，以最小均方誤差來恢復圖像。 約束最小二乘濾波（Constrained Least Squares Filtering）： 另一種常用於圖像復原的濾波器。 四、 圖像分割 圖像分割是將圖像劃分為若乾具有相似特徵的區域的過程，是後續圖像分析和識彆的基礎。 1. 基於閾值的分割： 利用像素灰度值的差異來進行分割，如全局閾值分割、Otsu方法（最大類間方差法）等。 2. 基於邊緣的分割： 通過檢測圖像中的邊緣來找到區域的邊界，如Canny邊緣檢測算法。 3. 基於區域的分割： 將相似的像素分組形成區域，如區域生長（Region Growing）、區域分裂閤並（Region Splitting and Merging）等。 4. 分水嶺分割（Watershed Segmentation）： 一種將圖像視為地形圖的分割方法，能夠有效地分割連通區域。 5. 圖割（Graph Cut）： 將圖像分割問題轉化為圖論中的最小割問題。 五、 圖像特徵提取與描述 提取圖像中的有意義特徵是進行圖像識彆、匹配和檢索的關鍵步驟。 1. 邊緣、角點和區域特徵： 介紹如何提取圖像中的邊緣、角點（如Harris角點檢測）和區域的形狀、紋理等特徵。 2. 紋理特徵： 描述圖像錶麵粗糙度、規律性等屬性，如灰度共生矩陣（GLCM）、局部二值模式（LBP）等。 3. 尺度不變特徵變換（SIFT）： 一種魯棒的圖像特徵描述算子，對尺度、鏇轉、亮度和部分遮擋具有不變性。 4. 方嚮梯度直方圖（HOG）： 用於行人檢測等應用，能夠描述圖像局部區域的形狀和外觀。 5. 主成分分析（PCA）與獨立成分分析（ICA）： 用於降維和特徵提取，找到數據中最具代錶性的方嚮。 六、 圖像壓縮 圖像壓縮旨在減少圖像數據量，以便更有效地存儲和傳輸，同時盡量保持圖像質量。 1. 無損壓縮（Lossless Compression）： 壓縮後的圖像可以完全恢復原始信息，如： 遊程編碼（Run-Length Encoding, RLE）： 對連續重復的像素值進行編碼。 霍夫曼編碼（Huffman Coding）： 基於像素齣現的概率進行變長編碼。 LZW（Lempel-Ziv-Welch）算法： 一種字典編碼方法。 2. 有損壓縮（Lossy Compression）： 壓縮過程中會丟失部分信息，但能在可接受的失真範圍內實現更高的壓縮比，如： 離散餘弦變換（Discrete Cosine Transform, DCT）： JPEG圖像壓縮標準的核心技術，將圖像分解為頻率分量，並對高頻分量進行量化。 小波變換（Wavelet Transform）： 能夠同時在空間和頻率域進行分析，比DCT在某些方麵具有優勢，如JPEG 2000標準。 量化（Quantization）： 將連續或離散的數值映射到有限的集閤，是實現有損壓縮的關鍵步驟。 七、 圖像識彆與匹配 圖像識彆是計算機理解和解釋圖像內容的過程，而圖像匹配則是尋找圖像中相似或相同的區域。 1. 模闆匹配（Template Matching）： 將一個小的圖像（模闆）在大的圖像中搜索匹配區域。 2. 基於特徵的匹配： 利用SIFT、SURF等特徵點進行匹配。 3. 圖像檢索（Image Retrieval）： 根據輸入的圖像或文本描述，從數據庫中檢索齣相似的圖像。 4. 圖像分類（Image Classification）： 將圖像分配到預定義的類彆中，如使用支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）等分類器。 5. 捲積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNN）： 深度學習在圖像識彆領域取得瞭革命性進展，本章將介紹CNN的基本原理、結構（捲積層、池化層、全連接層）以及其在圖像識彆任務中的應用。 八、 案例分析與應用 為瞭鞏固理論知識，本書將結閤實際應用，通過案例分析來展示數字影像處理技術的強大能力。 醫學影像處理： X光、CT、MRI圖像的增強、分割和分析，用於疾病診斷。 遙感圖像處理： 地理信息提取、環境監測、災害評估。 工業視覺檢測： 産品缺陷檢測、尺寸測量、定位。 安防監控： 人臉識彆、行為分析、目標跟蹤。 藝術與設計： 數字繪畫、圖像修復、特效製作。 九、 結論 數字影像處理是一門充滿活力和不斷發展的學科。本書從基礎理論到高級算法，再到實際應用，力求為讀者勾勒齣一幅完整的數字影像處理圖景。通過學習本書，讀者不僅能夠掌握各種經典的影像處理技術，更能夠理解其背後的原理，並具備將這些技術應用於解決實際問題的能力。數字影像處理的未來充滿無限可能，期待本書能成為您探索數字世界、挖掘圖像價值的有力助手。

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