數位影像處理：Python程式實作(第三版)(附範例光碟)  pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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張元翔

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好的，這是為您構思的一份圖書簡介，主題圍繞數字影像處理技術，並側重於其實際應用與編程實現，但內容上完全不涉及您提到的特定書籍： --- 影像世界的解碼與重塑：數字圖像處理的原理、算法與實踐 本書導覽： 在信息爆炸的時代，圖像已成為我們理解世界、交流思想的核心媒介。從高清監控到醫療診斷，從自動駕駛到虛擬現實，數字圖像處理（Digital Image Processing, DIP）技術正以前所未有的速度滲透到各個領域。本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，揭示構成現代視覺計算基石的理論框架、核心算法以及高效的編程實現路徑。我們緻力於跨越理論的晦澀與實踐的瑣碎，構建一座連接數學原理與工程應用的堅實橋梁。 第一部分：圖像的本質與采集基礎 本部分將係統性地奠定讀者對數字圖像的認知基礎。我們將從人眼視覺係統的工作原理入手，探討光、顔色與人腦感知的復雜交互。接著，深入解析圖像的數字化過程——采樣（Sampling）與量化（Quantization）的物理意義及其對最終圖像質量的影響。 視覺感知模型： 詳細介紹人眼對亮度、對比度和色彩的敏感度特性，為後續的圖像增強和感知質量評估打下基礎。 色彩空間理論： 細緻剖析RGB、CMY、HSV、YUV等主流色彩空間的數學轉換關係、適用場景及優缺點。重點討論如何管理跨設備的色彩一緻性（色彩空間管理）。 圖像錶示： 闡述不同格式（如位圖、矢量圖）的內在結構，以及在內存中高效存儲和錶示圖像數據的技術，包括壓縮前的基本數據結構。 第二部分：圖像增強與復原——提升視覺質量 圖像處理的首要任務之一，就是通過技術手段改善圖像的視覺質量或揭示肉眼難以察覺的細節。本部分側重於空間域和頻率域的處理技術。 空間域增強技術： 深入講解點運算（如灰度綫性/非綫性變換、伽馬校正）和鄰域運算（如平滑濾波、銳化濾波）。著重探討中值濾波、高斯平滑在降噪中的作用，以及拉普拉斯算子和Sobel算子在邊緣提取中的精妙設計。 直方圖分析與均衡化： 詳細解析直方圖的統計意義，並教授如何運用直方圖拉伸、規定化等技術，以優化圖像的整體對比度和亮度分布。 頻率域處理： 係統介紹傅裏葉變換（2D DFT）在圖像處理中的核心地位。講解如何利用頻域濾波（如理想、巴特沃斯、高斯低通/高通濾波器）實現精確的圖像平滑與銳化，並探討濾波器的設計準則。 圖像復原： 區彆於增強，復原旨在逆轉成像過程中引入的退化（如運動模糊、散焦）。介紹綫性、非綫性復原模型，並詳細闡述維納濾波（Wiener Filter）在噪聲與退化估計不完全情況下的應用策略。 第三部分：圖像分割與特徵提取——從像素到語義 有效的分割是將圖像分解為有意義的、可分析的區域的過程，是高級計算機視覺應用的基礎。 邊緣與區域檢測： 結閤二階導數信息，深入分析Canny邊緣檢測算法的各個階段（平滑、梯度計算、非極大值抑製、雙閾值處理）的優化策略。探討區域生長、閾值分割（Otsu's Method）的原理與局限。 形態學處理（Mathematical Morphology）： 詳細解析膨脹、腐蝕、開操作與閉操作在去噪、連接斷開區域、填充小孔中的應用，並展示如何利用形態學梯度提取清晰的物體邊界。 圖像變換與描述： 介紹霍夫變換（Hough Transform）在檢測直綫和圓等特定幾何形狀中的強大能力。探討如何計算和描述圖像特徵，如Hu矩、形狀因子等，為後續的模式識彆做準備。 第四部分：圖像壓縮與編碼——高效存儲與傳輸 隨著圖像數據量的激增，高效的壓縮技術成為剛需。本部分聚焦於無損與有損壓縮的理論基礎。 無損壓縮原理： 深入講解遊程編碼（RLE）、哈夫曼編碼（Huffman Coding）和算術編碼在消除冗餘信息中的機製。 有損壓縮與感知模型： 詳細闡述離散餘弦變換（DCT）在JPEG壓縮標準中的核心地位。解析量化步驟如何基於人眼視覺特性來丟棄信息以實現高壓縮比。介紹小波變換（Wavelet Transform）在新一代壓縮標準中的優勢。 第五部分：進階專題：幾何變換與圖像配準 本部分將拓展至圖像的空間幾何操作和多視圖數據的融閤技術。 幾何變換： 講解仿射變換（Affine Transformation）和透視變換（Projective Transformation）的矩陣錶達形式。重點討論如何通過控製點（Control Points）實現圖像的校正、鏇轉、縮放和平移。 圖像配準（Image Registration）： 介紹在醫學影像或遙感領域中，如何精確對齊來自不同時間或傳感器捕獲的圖像。討論基於特徵點匹配和基於灰度相關性的配準方法。 本書特色與讀者定位： 本書不僅提供瞭嚴謹的理論推導，更強調算法的工程實現細節和效率優化。每一章節的理論闡述後，都緊密結閤瞭實際操作中的常見挑戰與解決方案。讀者無需具備深厚的計算機視覺背景，但需對基礎的綫性代數、概率統計和編程邏輯有基本瞭解。本書適閤高等院校相關專業的學生、從事嵌入式視覺、自動化檢測、醫學影像分析及遙感信息處理的工程師和研究人員作為核心參考教材或自學讀物。通過本書的學習，讀者將能夠獨立設計、實現並優化復雜數字圖像處理係統中的關鍵模塊。 ---