具體描述
《數字圖像處理與計算機視覺：原理、算法與應用》 --- 內容簡介 本書旨在為讀者提供一套全麵且深入的數字圖像處理與計算機視覺領域的知識體係，內容涵蓋從基礎理論到前沿算法的廣泛範疇。本書的結構經過精心設計，力求在理論的嚴謹性與工程實踐的可操作性之間取得完美的平衡，使其既能作為高等院校相關專業（如電子工程、計算機科學、自動化、生物醫學工程等）的教材，也能作為從事圖像識彆、模式分析、機器人視覺等領域的工程師和研究人員的實用參考手冊。 第一部分：數字圖像處理基礎 本部分係統地介紹瞭數字圖像處理的基本概念、數學基礎以及核心技術。 第1章 緒論與圖像數字化 本章首先界定和闡述瞭數字圖像處理與計算機視覺的範疇、曆史沿革及其在現代科技中的重要地位。隨後，深入探討瞭圖像的數學錶示方法，包括連續圖像與離散圖像的轉換關係。重點解析瞭圖像采樣的理論依據——香農-奈奎斯特采樣定理，以及量化過程中的誤差分析。討論瞭不同圖像格式（如位圖、矢量圖）的特性與優缺點。 第2章 圖像增強的空間域方法 空間域處理是圖像信息改善的基礎。本章詳述瞭點運算（如灰度拉伸、閾值處理、伽馬校正）如何直觀地調整圖像的亮度和對比度。隨後，全麵介紹瞭一維和二維綫性、非綫性濾波技術。在綫性濾波部分，詳細推導瞭捲積運算在圖像處理中的應用，並對比瞭均值濾波、高斯濾波在平滑噪聲方麵的性能差異。在非綫性濾波方麵，重點剖析瞭中值濾波、形態學濾波（如腐蝕、膨脹、開閉運算）在去除椒鹽噪聲和保護邊緣信息方麵的優勢。 第3章 圖像增強的頻率域方法 本章將圖像處理從空間域提升至頻率域。首先，係統介紹瞭傅裏葉變換（DFT）的理論基礎及其在二維圖像處理中的應用，包括頻譜的性質分析和可視化。隨後，詳細討論瞭如何利用頻率域濾波器進行圖像恢復與增強，包括理想濾波器、巴特沃斯濾波器和高斯濾波器在低通（平滑）和高通（銳化）濾波中的具體實現及效果對比。此外，還引入瞭小波變換（Wavelet Transform）的概念，闡述瞭其在多分辨率分析和圖像去噪中的獨特優勢。 第4章 圖像復原 圖像復原是彌補圖像在采集、傳輸過程中退化問題的關鍵技術。本章詳細分析瞭圖像退化的數學模型，主要包括運動模糊、散焦模糊和加性噪聲模型。針對綫性、時不變的退化係統，重點講解瞭逆濾波（Inverse Filtering）的原理與局限性。核心內容在於對維納濾波（Wiener Filtering）進行深入剖析，闡明瞭其如何利用先驗統計信息在最小均方誤差準則下實現最優復原。針對盲復源問題，簡要介紹瞭迭代估計方法。 第5章 彩色圖像處理基礎 彩色圖像處理是實現高級視覺任務的前提。本章從色彩科學入手，解釋瞭人眼視覺模型（如CIE XYZ）和標準色度學。詳細對比瞭RGB、CMY、HSV和Lab等常用彩色空間之間的轉換關係及其在不同應用場景下的適用性。針對彩色圖像的增強，介紹瞭如何分彆對不同色彩通道進行操作，以及如何利用色度信息進行特定顔色的增強或分離。 第二部分：特徵提取與描述 本部分聚焦於從圖像中提取有意義的、可量化的信息，這是實現高級視覺理解的橋梁。 第6章 圖像分割 圖像分割是識彆圖像中目標對象的第一步。本章首先討論瞭基於閾值的分割方法，包括全局閾值、局部閾值以及奧茨（Otsu）法等自動閾值確定策略。隨後，深入講解瞭基於區域的分割技術，如區域生長法。重點闡述瞭基於邊緣的分割，包括梯度檢測器（Sobel, Prewitt, Roberts）和更精細的Canny邊緣檢測算法的完整流程與參數選擇。此外，還介紹瞭基於能量函數最小化的主動輪廓模型（Snake Model）在復雜邊界跟蹤中的應用。 第7章 圖像的形態學處理 形態學處理基於集閤論，對圖像中的對象形狀進行結構分析。本章詳細介紹瞭膨脹、腐蝕、開操作、閉操作的數學定義和幾何意義。在此基礎上，進一步探討瞭更高級的形態學應用，如擊中與未中（Hit-or-Miss Transform）、形態學梯度、骨架化（Skeletonization）在目標識彆與圖像簡化中的作用。 第8章 圖像的特徵錶示與描述 本章探討如何將圖像內容轉化為可用於識彆的特徵嚮量。重點介紹瞭邊緣、角點、斑點等低層次特徵的檢測算法，如Harris角點檢測器。隨後，全麵講解瞭區域特徵的描述方法，包括形狀描述子（如周長、麵積、緊密度、傅裏葉描述子）和紋理描述子（如灰度共生矩陣GLCM）。此外，還詳細介紹瞭局部不變特徵描述符（LIFD），特彆是SIFT（尺度不變特徵變換）和SURF（加速魯棒特徵）的工作原理及其在目標匹配中的強大性能。 第三部分：模式識彆與高級視覺 本部分將圖像處理的基礎技術與現代模式識彆方法相結閤，邁嚮更深層次的視覺理解。 第9章 圖像變換與錶示 本章介紹瞭幾種重要的數學變換在圖像分析中的應用。除瞭傅裏葉變換外，重點分析瞭Hough變換在檢測直綫、圓等特定幾何形狀中的機製與實際應用。此外，還引入瞭Radon變換的概念及其在層析成像（Tomography）中的基礎作用。 第10章 基礎模式識彆與分類 模式識彆是計算機視覺的理論核心。本章概述瞭監督學習與無監督學習的基本範式。重點介紹瞭幾種經典的分類器：K近鄰（K-NN）算法的原理與距離度量；最小二乘法與綫性判彆分析（LDA）的降維與分類能力；以及支持嚮量機（SVM）在綫性與非綫性分類中的優化原理。對如何構建特徵空間與選擇最優分類器進行瞭實踐指導。 第11章 深度學習在視覺中的應用概述 鑒於深度學習在當前視覺領域的主導地位，本章作為前瞻性章節，簡要介紹瞭其基本架構。概述瞭多層感知機（MLP）的局限性，並重點引入瞭捲積神經網絡（CNN）的核心組件，如捲積層、池化層和激活函數。通過對AlexNet、VGG、ResNet等經典網絡結構的簡要迴顧，使讀者瞭解現代視覺係統是如何通過端到端的方式學習復雜的特徵錶示。本章不深入推導反嚮傳播細節，而是側重於指導讀者理解CNN在圖像分類、目標檢測中的工作流程。 附錄：圖像處理的軟件實現與工具 附錄部分提供瞭使用主流編程語言（如Python）和庫（如OpenCV, Scikit-image）實現書中關鍵算法的入門指南與代碼示例，幫助讀者快速將理論知識轉化為可運行的應用程序。 --- 本書的特色在於其結構上的遞進性：從基礎的像素操作和增強，過渡到高層次的特徵提取和描述，最終觸及現代模式識彆的基石。每一章都配有大量的插圖和例題，旨在幫助讀者建立清晰的數學直覺和工程實踐能力。本書承諾不對任何特定商業軟件或框架進行依賴，確保所教授的算法原理是普適和持久的。
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