数字图像处理

出版者:机械工业出版社

作者:普特拉

页数:613

出版时间:2010-3

价格:98.00元

isbn号码:9787111289685

丛书系列:国际信息工程先进技术译丛

具体描述

《数字图像处理(原书第4版)》给出数字图像处理领域的完整介绍，并包括了本领域内最新技术的崭新内容。具体内容涵盖了新的专题，并包括交互计算机显示图像示例及计算机编程练习.透彻地解析说明了《数字图像处理(原书第4版)》的理论内容这些练习可以使用程序员图像内核系统（PIKS）应用程序接口来实现。WillicamKPratt一直致力于图像技术领域，他曾在如下单位工作：南加利福尼亚大学、Vicom系统公司、Sun微系统公司，以及最近的PixelSoft公司。他是通信和信号处理领域多篇文章的作者，并是数项图像编码和图像处理系统专利的持有人。他是《数字图像处理(原书第4版)》中所用的程序员图像内核系统（PIKS）的主要开发人员之一。

目录信息

译者序
原书前言
第1部分 连续图像特征
第1章 连续图像的数学特征
1.1 图像表示
1.2 维系统
1.3 二维傅里叶变换
1.4 图像随机特征
参考文献
第2章 心理物理学视觉性质
2.1 光感知
2.2 眼睛的生理机能
2.3 视觉现象
2.4 单色视觉模型
2.5 彩色视觉模型
参考文献
第3章 光度学和色度学
3.1 光度学
3.2 配色
3.3 色度学概念
3.4 三色值变换
3.5 彩色空间
参考文献
第2部分 数字图像特征
第4章 图像的采样和重构
4.1 图像的采样和重构概念
4.2 单色图像采样系统
4.3 单色图像重构系统
4.4 彩色图像采样系统
参考文献
第5章 图像量化
5.1 标量量化
5.2 处理量化变量
5.3 单色和彩色图像量化
参考文献
第3部分 离散二维处理
第6章 离散图像数学特征
6.1 向量空间图像表示
6.2 泛化二维线性算子
6.3 图像统计特征
6.4 图像概率密度模型
6.5 线性算子统计描述
参考文献
第7章 叠加和卷积
7.1 有限区域的叠加和卷积
7.2 采样图像的叠加和卷积
7.3 循环叠加和卷积
7.4 叠加和卷积算子的关系
参考文献
第8章 酉变换
8.1 酉变换概要
8.2 傅里叶变换
8.3 余弦、正弦及哈特利变换
8.4 Hadamard、Haar和Daubechies变换
8.5 Karhunen-Loeve变换
参考文献
第9章 线性处理技术
9.1 变换域处理
9.2 变换域叠加
9.3 快速傅里叶变换卷积
9.4 傅里叶变换滤波
9.5 小生成核卷积
参考文献
第4部分 图像改进
第10章 图像增强
10.1 图像对比度处理
10.2 直方图调整
10.3 噪声去除
10.4 边缘锐化
10.5 彩色图像增强
10.6 多光谱图像增强
参考文献
第11章 图像恢复模型
11.1 常规图像恢复模型
11.2 光学系统模型
11.3 拍摄过程模型
11.4 离散图像恢复系统
参考文献
第12章 图像恢复技术
12.1 传感器和显示器的点非线性校正
12.2 连续图像信号的空域滤波恢复
12.3 伪逆空间图像恢复
12.4 SVD伪逆空域图像恢复
12.5 统计估计空域图像恢复
12.6 有约束图像恢复
12.7 盲图像恢复
12.8 多平面图像恢复
参考文献
第13章 图像的几何变换
13.1 基本的几何方法
13.2 空间扭曲
13.3 透视变换
13.4 相机成像模型
13.5 几何图像重采样
参考文献
第5部分 图像分析
第14章 形态学图像处理
14.1 二值图像的连通性
14.2 二值图像的击中-击不中变换
14.3 二值图像的收缩、细化、轮廓化和粗化
14.4 二值图像的广义膨胀和腐蚀
14.5 二值图像的闭合运算和开启运算
14.6 灰度图像的形态学操作
参考文献
第15章 边缘检测
15.1 边缘、线、点模型
15.2 一阶导数边缘检测
15.3 二阶导数边缘检测
15.4 边缘检测曲线拟合
15.5 边缘检测性能描述
15.6 彩色图像边缘检测
15.7 线和点的检测
参考文献
第16章 图像特征提取
16.1 图像特征评估
16.2 幅度特征
16.3 变换系数特征
16.4 纹理定义
16.5 视觉纹理识别
16.6 纹理特征
参考文献
第17章 图像分割
17.1 幅度分割方法
17.2 聚类分割方法
17.3 区域分割方法
17.4 边界检测
17.5 纹理分割
17.6 分割段标记
参考文献
第18章 形状分析
18.1 拓扑特性
18.2 距离、周长和面积的测量
18.3 空间矩
18.4 形状方位描述子
18.5 傅里叶描述子
18.6 细化和绘制轮廓
参考文献
第19章 图像的检测和配准
19.1 模板匹配
19.2 连续图像的匹配滤波
19.3 离散图像的匹配滤波
19.4 图像配准
参考文献
第6部分 图像处理软件
第20章 PIKS图像处理软件
20.1 PIKS功能概述
20.2 PIKS科学工具综述
参考文献
第21章 PIKS图像处理编程练习
21.1 程序生成练习
21.2 图像处理练习
21.3 色彩空间练习
21.4 关注区域练习
21.5 图像测试练习
21.6 量化练习
21.7 卷积练习
21.8 酉变换练习
21.9 线性处理练习
21.10 图像增强练习
21.11 图像恢复模型练习
21.12 图像恢复练习
21.13 几何图像修正练习
21.14 形态学图像处理练习
21.15 边缘检测练习
21.16 图像特征提取练习
21.17 图像分割练习
21.18 形状分析练习
21.19 图像检测和配准练习
附录
附录A 向量空间代数的概念
A.1 向量代数
A.2 奇异值矩阵分解
A.3 伪逆运算
A.4 线性系统的解
A.4.1 相容线性系统的解
A.4.2 不相柞线性系统的近似解
参考文献
附录B 色彩坐标变换
附录C 图像误差测量
参考文献
· · · · · · (收起)

用户评价

当我拿到这本书的时候，我首先被它的“厚度”所震撼，这让我对里面的内容充满了期待，同时也有些许畏惧。毕竟，数字图像处理是一个庞大且复杂的领域。然而，当我翻开目录，看到清晰的章节划分和丰富的内容介绍时，我的疑虑便烟消云散了。这本书的编排逻辑非常清晰，从最基础的概念入手，逐步深入到更高级的算法和应用。我尤其喜欢它在讲解复杂算法时，不会生硬地抛出数学公式，而是会辅以大量的图示和通俗易懂的解释，让我能够真正理解背后的原理。比如，在讲解傅里叶变换时，作者用形象的比喻，将图像的频率域比作一个“声音的频谱”，让我一下子就明白了它的意义。对于我这样一个喜欢从宏观到微观、从整体到局部理解事物的人来说，这种讲解方式简直是太契合了。书中还穿插了不少实际案例分析，让我能够看到这些理论知识是如何在实际生活中发挥作用的，比如如何用图像处理技术来识别医学影像中的病变，或者如何用它来优化安防监控系统的效果。这些案例让我感觉学习不再是枯燥的理论堆砌，而是充满了无限的可能性。这本书为我打开了一个新的视野，让我看到了数字图像处理在各个领域的巨大潜力。

这本书的出版，可以说是一场及时雨，对于我这种在图像处理领域摸爬滚打多年的老兵来说，也提供了不少新的视角和深入的思考。我记得我第一次接触数字图像处理，还是在上个世纪，那时候的算法还比较原始，处理速度也慢得令人发指。如今，随着计算能力的飞速提升和算法的不断优化，数字图像处理已经渗透到了我们生活的方方面面，从医疗影像诊断到自动驾驶，再到社交媒体上的美颜滤镜，都离不开它的支持。而这本书，恰恰是系统性地梳理了这一发展脉络，并且以一种非常清晰、有条理的方式呈现在读者面前。我特别欣赏的是，它并没有止步于介绍各种算法的“是什么”，而是深入剖析了“为什么”这样做，以及各种方法背后的数学原理和物理含义。比如，在讲解傅里叶变换在图像处理中的应用时，它不仅给出了变换公式，还用生动的比喻和图示，解释了为什么傅里叶变换能够揭示图像的频率信息，以及如何利用这些信息来进行滤波和去噪。这种深入浅出的讲解方式，对于我这样需要不断更新知识体系的研究者来说，是极其宝贵的。此外，书中对一些前沿领域的触及，也让我眼前一亮。虽然篇幅可能有限，但它点出了诸如深度学习在图像处理中的应用，以及计算机视觉与增强现实等方向的最新进展，这无疑为我进一步探索提供了新的方向。对于已经有一定基础的读者，这本书不失为一本极具价值的参考书，可以帮助我们巩固和拓展知识边界。

这本书，我拿到手的时候，第一感觉就是它很厚重。封面设计简洁，没有花里胡哨的图案，就几个大字“数字图像处理”，字体很有力量感，透着一股专业的气息。翻开扉页，纸张的质感很好，不是那种廉价的铜版纸，而是略带磨砂感的道林纸，闻起来有淡淡的油墨香，这让我对里面的内容充满了期待。我是一个对图像处理非常感兴趣的初学者，之前零零散散地看过一些网上的教程，但总感觉碎片化，缺乏系统性。听朋友推荐了这本书，说内容非常全面，涵盖了从基础概念到高级应用的方方面面，而且理论与实践结合得很好，有大量的代码示例。我迫不及待地翻到目录，看到从图像的获取、增强、复原、分割、表示与描述，到各种颜色模型、压缩技术，再到一些更高级的主题，比如形态学处理、小波变换、纹理分析等等，应有尽有，几乎把我之前所有模糊的概念都梳理了一遍，也让我看到了许多我之前从未接触过但又非常吸引人的领域。比如，在“图像复原”那一章，它不仅讲解了各种噪声模型及其抑制方法，还深入探讨了模糊图像的复原，这对我来说简直是福音，因为我经常需要处理一些模糊不清的老照片。而且，我注意到书中不仅提供了理论讲解，还附带了大量的算法伪代码和实际操作的步骤，这对于我这种动手能力强的人来说，简直是太友好了。我甚至开始构思，要不要按照书中的例子，去写一些自己的小程序来验证学习效果。这本书的出现，让我感觉我之前在数字图像处理领域的摸索终于有了一个坚实的指引，不再是海中捞月，而是有了清晰的航海图。

读完这本书，我脑海中挥之不去的是它那种“百科全书”式的严谨与全面。我是一个对理论基础要求很高的人，之前阅读过不少与数字图像处理相关的书籍，但很多要么过于偏重理论，要么过于偏重代码实现，很少有能像这本书这样，在理论深度和实践指导之间取得如此完美的平衡。它就像一位经验丰富的老师，循序渐进地引导你走进数字图像处理的奇妙世界。从最基础的像素、灰度级，到复杂的数学模型和算法推导，它都讲解得非常透彻，并且总是能够联系实际应用，让我明白这些抽象的概念究竟有什么用武之地。比如，在讲解滤波器的原理时，它不仅给出了卷积的数学定义，还通过通俗易懂的图示，解释了低通滤波器如何去除高频噪声，高通滤波器如何增强边缘信息，这比那些枯燥的公式解释要有效得多。我特别赞赏的是，书中对于各种算法的优缺点分析非常到位，它不会简单地罗列算法，而是会分析它们的适用场景、计算复杂度以及可能存在的局限性，这对于我们在实际项目中选择合适的算法至关重要。此外，书中还包含了不少关于图像压缩、图像分割、特征描述等方面的最新研究成果的介绍，虽然篇幅不多，但足以勾起我进一步探索的兴趣。对于我这种想要在数字图像处理领域深入发展的人来说，这本书无疑是一笔宝贵的财富，它为我构建了一个完整的知识框架，并指明了未来学习的方向。

这本书给我最大的感受是它的“实用性”。我从事的是图像检测和识别相关的工作，日常需要处理大量的图像数据，并且经常会遇到各种各样的图像质量问题，比如噪声、模糊、低对比度等等。之前我总是依靠经验来处理这些问题，但总感觉缺乏系统性和理论支撑。这本书的出现，就像给我打开了一扇新的大门。它系统地讲解了各种图像增强和复原的技术，并且提供了详细的步骤和代码示例，这让我能够更科学、更高效地解决实际问题。我印象最深刻的是关于图像去噪的章节，它详细介绍了各种噪声模型，以及对应的滤波算法，如高斯滤波、中值滤波、小波去噪等，并分析了它们在不同场景下的优缺点。通过对照书中给出的实际处理效果图，我能够更清楚地认识到哪种算法更适合我的数据。此外，书中还讲解了图像分割和特征提取的技术，这对于我进行目标检测和识别工作非常有帮助。它介绍的边缘检测算法、阈值分割方法、以及SIFT、SURF等特征描述子，都能够直接应用到我的项目中。最令人欣喜的是，书中提供的代码示例并不是那种难以理解的“黑盒”，而是清晰易懂的伪代码，我甚至可以直接将其转化为我熟悉的编程语言。这本书绝对是图像处理从业者不可多得的“工具书”。

这本书给我的感觉是“循序渐进”，就像一位经验丰富的老师，带着你一步步走进数字图像处理的殿堂。我是一个对新事物总是充满好奇，但又容易被复杂信息淹没的人。这本书的优点在于，它不会一开始就抛出大量晦涩难懂的公式和理论，而是从最基本、最直观的概念讲起。比如，它会先解释什么是像素，什么是灰度级，什么是分辨率，这些都是最容易理解的。然后，再慢慢引入像直方图、滤波等概念，并且用生动的比喻来解释它们的原理。我印象特别深的是，在讲解图像增强时，作者用了“给照片调色”和“磨皮”来比喻，这让我一下子就明白了图像增强的意义和目的。此外，书中还穿插了不少小练习和思考题，这让我能够及时检验自己的学习成果，并且加深对知识的理解。我发现，当我遇到一个不懂的概念时，往后翻几页，往往就能找到更详细的解释或者相关的例子。这种“温和”的学习过程，让我觉得非常有成就感，也更有动力继续学下去。这本书就像一位耐心而善于引导的导师，让我在不知不觉中，就掌握了数字图像处理的核心知识。

初拿到这本书，我的第一印象是它非常“实在”。打开包装，你能感受到它沉甸甸的分量，这不仅仅是纸张的堆砌，更是知识的沉淀。书的装帧设计很朴实，没有那些花哨的封面，只有书名和作者的名字，这反而让我觉得它更加专注于内容本身。翻开第一页，纸张的触感温润，不是那种光滑得有些刺手的纸，而是有一定厚度和质感的，这让人阅读起来非常舒服。我一直以来对计算机视觉和图像分析领域都抱有浓厚的兴趣，但之前接触的资料大多比较零散，缺乏系统性。这本书的出现，恰好填补了我知识体系中的空白。我迫不及待地翻阅目录，从图像的形成、采样、量化，到各种变换、增强、复原，再到特征提取、目标检测，几乎涵盖了数字图像处理的整个流程。每一章节的标题都清晰明了，让我能够快速定位自己感兴趣的内容。我尤其对书中关于图像增强和复原的章节印象深刻。它详细讲解了点运算、空间域滤波、频率域滤波等多种技术，并用大量的图例来展示这些技术的效果，让我能够直观地理解不同算法的优缺点。同时，书中还提供了丰富的算法伪代码，这对于我这种喜欢动手实践的人来说，简直是福音。我已经在计划，要不要根据书中的代码，去实现一些简单的图像处理小程序，来加深理解。这本书的价值，在于它提供了一个扎实的基础，让我能够更自信地去探索更复杂的图像处理问题，而不至于迷失在海量的信息中。

这本书给我最深刻的印象就是它的“专业性”和“深度”。我本身从事的是计算机视觉研究，对于图像处理的理论基础有比较高的要求。市面上很多关于图像处理的书籍，要么内容浅尝辄止，要么过于侧重某一方面的应用，很难找到一本能够兼顾理论深度和广度的。而这本书，恰恰满足了我的需求。它在讲解每一个算法时，都能够深入到其数学原理和推导过程，并且能够清晰地阐述算法的优缺点以及适用范围。例如，在讲解边缘检测算法时，它不仅介绍了Sobel、Prewitt等算子，还深入分析了Canny算子是如何通过多步操作来达到最佳边缘检测效果的，并且给出了详细的数学推导。这种严谨的讲解方式，对于我这种需要进行算法改进和创新的研究者来说，是极其宝贵的。此外，书中还包含了不少关于图像复原、图像分割、特征提取等方面的经典算法和最新的研究进展，这对于我及时了解领域内的前沿动态非常有帮助。我尤其欣赏的是，书中对于一些复杂的概念，例如小波变换，并没有回避其数学的复杂性，而是通过图形化的方式，将抽象的概念具象化，让我能够更容易理解。总而言之，这本书是一本非常适合图像处理领域研究者和高级从业者的参考书。

这本书给我最大的触动是它的“启发性”。我一直认为，学习的目的不仅仅是为了掌握知识，更是为了激发思考和创新。这本书在这一点上做得非常出色。它在讲解各种算法和技术时，不仅仅是简单地介绍“怎么做”，更会深入探讨“为什么这么做”，以及这些方法背后的思想和哲学。比如，在讲解图像复原时，它会探讨噪声的来源和模型，以及不同复原方法对图像信息的“损失”和“补偿”，这让我开始思考，在实际应用中，如何在“复原”和“信息损失”之间找到一个平衡点。此外，书中还涉及了不少关于图像表示、特征提取等前沿领域的内容，虽然篇幅不长，但足以让我窥见未来的发展方向，并且引发我自己的思考。我甚至开始构思，是否可以结合书中介绍的某些算法，去解决我目前工作中遇到的一个棘手问题。这本书没有给我一个现成的答案，而是提供了一个思考的框架和工具，让我能够自己去探索和发现。它就像一颗种子，在我心中播下了对数字图像处理更深层次的理解和探索的渴望。

刚拿到这本书，我就被它的“系统性”所吸引。我一直觉得，学习任何一门技术，系统性都是至关重要的。而这本书，就像一个完整的知识体系，将数字图像处理的方方面面都梳理得井井有条。从最基础的图像表示、颜色空间，到各种图像变换、增强、复原、分割，再到特征提取、目标识别，几乎涵盖了所有我需要了解的内容。每个章节之间都紧密相连，形成一个逻辑清晰的知识链条。我发现，这本书在讲解过程中，非常注重概念的引入和发展，总是先从宏观层面介绍一个问题，然后再深入到具体的算法和技术。比如，在讲解图像增强时，它先介绍了图像质量不佳的常见原因，然后才引出各种增强技术，让我能够明白为什么要进行增强，以及增强的目标是什么。这种由浅入深的讲解方式，让我这个初学者也能轻松理解。而且，书中还提供了大量的图示和表格，将复杂的概念和算法可视化，这对于我这种视觉型学习者来说，简直是太友好了。我还可以通过这些图示，快速对比不同算法的效果，从而选择最适合自己的方法。这本书让我感觉，我不再是那个零散地学习知识的“小工匠”，而是成了一个能够构建完整知识体系的“建筑师”。

其实我非常喜欢这种写法

数学是硬伤。。

其实我非常喜欢这种写法

数学是硬伤。。

其实我非常喜欢这种写法