Introduction to Color Imaging Science pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Cambridge University Press

作者:Hsien-Che Lee

出品人:

页数:716

译者:

出版时间:2009-3-19

价格:USD 84

装帧:Paperback

isbn号码:9780521103138

丛书系列:

图书标签:

图像处理
色彩科学
图像处理
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具体描述

Colour imaging technology has become almost ubiquitous in modern life in the form of monitors, liquid crystal screens, colour printers, scanners, and digital cameras. This book is a comprehensive guide to the scientific and engineering principles of colour imaging. It covers the physics of light and colour, how the eye and physical devices capture colour images, how colour is measured and calibrated, and how images are processed. It stresses physical principles and includes a wealth of real-world examples. The book will be of value to scientists and engineers in the colour imaging industry and, with homework problems, can also be used as a text for graduate courses on colour imaging.

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好的，这是一份关于《数字图像处理基础》的图书简介，旨在深入探讨数字图像处理的核心概念、技术和实际应用，同时避开《Introduction to Color Imaging Science》的具体内容。 --- 图书名称：《数字图像处理基础：理论、算法与实践》内容概述《数字图像处理基础：理论、算法与实践》是一本全面、深入且面向实践的教科书，旨在为读者提供理解和掌握数字图像处理领域核心原理与技术的坚实基础。本书不仅涵盖了图像获取、表示和基础变换的理论，还详细阐述了图像增强、复原、分割以及特征提取等关键处理环节的算法细节与应用前景。本书的定位是连接理论数学与工程实践的桥梁。我们力求在保持数学严谨性的同时，强调算法的直观理解和在真实世界问题中的应用能力。无论是对初学者、希望系统学习该领域的学生，还是希望更新知识、解决实际工程问题的工程师和研究人员，本书都能提供清晰的路线图和丰富的案例。详细内容结构与特点本书内容结构严谨，分为六大部分，循序渐进地引导读者进入数字图像处理的广阔天地：第一部分：图像基础与表示本部分是理解后续所有处理技术的前提。我们从视觉感知和数字系统的角度出发，探讨人眼视觉系统的基本特性及其对图像数字化的影响。核心章节包括： 1. 图像的数学描述：详细介绍离散图像的定义，包括像素、空间分辨率和灰度级。讨论图像作为二维函数 $f(x, y)$ 的表示方式。 2. 数字化过程：深入解析采样（空间采样）和量化（灰度级量化）的原理、误差分析及其对图像质量的影响。 3. 图像文件格式与存储：对主流的无损（如TIFF, PNG）和有损（如JPEG）图像文件格式进行结构分析，讨论位深、压缩对信息量的影响。 4. 邻域、连通性和距离度量：为形态学处理和区域分析奠定基础，清晰定义 4-邻域、8-邻域、对角邻域，并比较曼哈顿距离、欧氏距离等。第二部分：图像增强——提升视觉质量本部分聚焦于如何根据特定需求（如提高对比度、去除噪声）对图像进行空间域和频率域的处理，以优化图像的视觉表现或为后续分析做准备。核心章节包括： 1. 空间域增强技术：详细讲解点处理技术，如灰度线性变换、幂律变换、分段线性变换（对比度拉伸）。重点阐述直方图处理的理论基础（概率密度函数）及均衡化的实现细节，并引入更高级的局部增强方法。 2. 空间域滤波：侧重于卷积（Convolution）操作的数学定义与实际应用。深入探讨平滑滤波器（均值滤波、高斯滤波）在去除随机噪声中的作用，以及锐化滤波器（拉普拉斯算子、Sobel/Prewitt算子）在边缘增强中的机制。 3. 频率域基础：引入傅里叶变换（2D DFT）作为分析图像频域特性的工具。解释高频和低频分量分别对应图像的哪些特征。 4. 频率域滤波：结合傅里叶变换，实现低通滤波（平滑/去噪）和高通滤波（锐化）。对比空间域滤波与频率域滤波的优缺点，并介绍巴特沃斯（Butterworth）和指数滤波器设计。第三部分：图像复原——反卷积与噪声模型图像复原旨在通过建立噪声模型和退化模型，并设计相应的逆滤波器，来“修复”图像中因获取过程或传输过程引入的缺陷。核心章节包括： 1. 图像退化模型：建立线性、空间不变的退化模型 $g(x, y) = h(x, y) f(x, y) + eta(x, y)$，并分析点扩散函数（PSF）的物理意义。 2. 噪声模型：详尽分析常见噪声类型，如高斯噪声、椒盐噪声（脉冲噪声）、瑞利噪声等，并给出其统计特性描述。 3. 盲复原与非盲复原：讨论在PSF已知（非盲）和未知（盲）情况下，如何设计复原滤波器。重点剖析逆滤波的局限性及其对噪声的敏感性。 4. 约束复原技术：详细介绍维纳滤波（Wiener Filter）的设计原理，它是如何通过最小均方误差（MMSE）准则在去噪和去模糊之间取得平衡的。引入约束最小二乘滤波。第四部分：图像分割——识别关键结构图像分割是将图像分解成有意义的、具有共同属性的区域或对象实例的关键步骤。本部分涵盖了从基础阈值法到高级区域划分策略。核心章节包括： 1. 灰度图像阈值处理：深入解析Otsu’s方法（最大类间方差法）的数学推导，以及迭代法和局部阈值法的应用场景。 2. 区域生长与分裂/合并：介绍基于像素相似性的区域生长算法，以及如何结合分裂（Divide）和合并（Merge）策略实现层次化分割。 3. 基于边缘的分割：重新审视边缘检测算子（Canny, LoG等），讨论如何利用边缘信息进行轮廓提取和边界连接。 4. 形态学图像处理基础（为分割服务）：重点介绍结构元素（Structuring Element）的概念，以及腐蚀（Erosion）、膨胀（Dilation）操作。随后引入开运算（Opening）和闭运算（Closing）在去除小噪声和填补孔洞中的作用，以及形态学梯度。第五部分：形态学处理的深入应用形态学处理是处理二值图像和提取几何特征的强大工具。本部分将形态学操作提升到更复杂的应用层面。核心章节包括： 1. 高级形态学算法：讲解击中与未击中变换（Hit-or-Miss Transform）在特定结构识别中的应用，以及基于形态学的骨架化（Skeletonization）和细化（Thinning）算法。 2. 基于形态学的分割：介绍形态学重建（Morphological Reconstruction）的概念，以及如何利用其实现流域变换（Watershed Transform）的抗过分割能力。第六部分：特征提取与描述有效的特征提取是将图像数据转化为可供决策系统使用的简洁描述的关键。核心章节包括： 1. 区域特征描述符：讨论如何计算和表征区域的几何属性，如面积、周长、质心、紧凑度（Compactness）和矩不变量（Hu Moments）在图像识别中的应用。 2. 边缘和边界表示：介绍链码（Chain Codes）和多边形逼近等边界描述方法。 3. 纹理分析基础：概述描述图像局部灰度分布的统计方法，包括灰度共生矩阵（GLCM）的计算及其衍生特征（对比度、能量、熵）。本书的显著特点 1. 理论与实践的平衡：每章均包含详细的数学推导，同时配有大量使用MATLAB/Python实现的伪代码和注释清晰的程序示例，方便读者将理论直接转化为可运行的代码。 2. 丰富的插图和案例：超过五百张高质量的插图和实验结果图，直观展示了各种算法的效果和参数变化的影响。 3. 问题导向性：章节末尾设计了不同难度的习题，鼓励读者反思、验证和扩展所学知识。 4. 专注于核心技术栈：本书聚焦于数字图像处理领域最经典、最稳定、应用最广泛的算法体系，确保读者打下坚实的基础，以便未来过渡到深度学习等前沿领域。《数字图像处理基础》不仅仅是一本参考书，更是一本能够引导读者掌握一门强大工具集的实用指南。通过系统学习本书内容，读者将有能力分析、设计和实现复杂的图像处理系统。