數字圖像處理（第3版）/21世紀高等學校規劃教材·計算機科學與技術 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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編輯推薦

本書較好地把握瞭《數字圖像處理》這部教材在相關專業基礎課教學中的基礎性地位，把全書的內容始終定位在基礎知識、基本理論和基本技術上。所以，沒有引入那些涉及到相對深奧的數學理論的圖像處理內容，比如基於模糊理論的圖像處理方法、基於神經網絡的圖像處理方法等；也沒有引入相對來說是非基礎性圖像處理方法的內容，比如圖像融閤方法、圖像數字水印技術等。書中專門開闢小波圖像處理這一章比較難點的內容，是考慮瞭小波理論和小波圖像處理方法在圖像處理中的基礎性和重要性作用，該部分內容雖然相對較難較深入，但總體上把握住瞭難和深的度。

內容簡介

本書較全麵地介紹瞭數字圖像處理的基本概念、基本原理、基本技術和基本方法。全書正文共14章，內容包括緒論、數字圖像處理基礎、數字圖像的基本運算、空間域圖像增強、頻率域圖像處理、圖像恢復、圖像壓縮編碼、小波圖像處理、圖像分割、圖像特徵提取、彩色圖像處理、形態學圖像處理、目標錶示與描述、視頻圖像處理等。內容覆蓋瞭數字圖像處理技術的知識專題及*新發展動嚮。
本書內容選材新穎，錶述通俗，語言精練，圖文並茂，係統性強，與新技術結閤緊密。
本書可作為高等院校計算機科學與技術、數字媒體技術、電子信息工程、通信工程、光電信息科學與工程、信息工程、自動化、遙感科學與技術、探測製導與控製技術、醫學影像技術、醫學信息工程等專業大學本科學生的專業基礎課或高年級學生的專業課教材； 也可作為計算機科學與技術、信息與通信工程、控製科學與工程、測繪科學與技術、兵器科學與技術、光學工程、醫學技術等學科，從事圖像處理與分析、目標識彆與跟蹤、景象匹配及製導、視頻檢測與識彆、視頻信息壓縮及編碼、計算機視覺及應用等研究方嚮研究生的專業基礎課或專業課教材； 還可供從事上述相關學科專業的研究人員和工程技術人員參考。

目錄

第1章緒論
1.1數字圖像與數字圖像處理
1.2數字圖像處理係統的組成
1.3圖像處理技術研究的基本內容
1.4圖像處理技術的應用領域
習題1
第2章數字圖像處理基礎
2.1電磁波譜與可見光譜
2.2人眼的亮度視覺特性
2.2.1視覺適應性
2.2.2同時對比效應
2.2.3馬赫帶效應
2.2.4視覺錯覺
2.3圖像的錶示
2.3.1簡單的圖像成像模型
2.3.2數字圖像的錶示
2.4空間分辨率和灰度級分辨率
2.4.1空間分辨率和灰度級分辨率的概念
2.4.2采樣數變化對圖像視覺效果的影響
2.4.3空間分辨率變化對圖像視覺效果的影響
2.4.4灰度級分辨率變化對圖像視覺效果的影響
2.5像素間的關係
2.5.1像素的相鄰和鄰域
2.5.2像素的鄰接性與連通性
2.5.3距離的度量
2.6圖像的顯示
2.6.1顯示分辨率與圖像分辨率
2.6.2彩色模型
2.6.3位圖
2.6.4調色闆
2.7圖像文件格式
2.7.1位圖文件頭
2.7.2位圖信息頭
2.7.3位圖調色闆
2.7.4圖像的位圖數據
習題2
第3章數字圖像的基本運算
3.1灰度反轉
3.2對數變換
3.3灰度直方圖
3.3.1灰度直方圖及其分布特徵
3.3.2歸一化灰度圖像直方圖
3.3.3灰度直方圖的特徵
3.4圖像的代數運算
3.4.1圖像的相加運算
3.4.2圖像的相減運算
3.5圖像的幾何運算
3.5.1圖像平移變換
3.5.2圖像鏇轉變換
3.5.3圖像鏡像變換
3.5.4圖像轉置變換
3.5.5圖像縮放
習題3
第4章空間域圖像增強
4.1基於點運算的圖像增強方法
4.1.1對比度拉伸
4.1.2窗切片
4.2基於直方圖的圖像增強方法
4.2.1直方圖均衡
4.2.2直方圖規定化
4.3基於空間平滑濾波的圖像增強方法
4.3.1空間濾波實現機理——模闆運算原理
4.3.2綫性平滑濾波圖像增強方法——鄰域平均法
4.3.3非綫性平滑濾波圖像增強方法——中值濾波法
4.4基於空間銳化濾波的圖像增強方法
4.4.1基於一階微分的圖像增強方法
4.4.2基於二階微分的圖像增強方法——拉普拉斯算子銳化方法
習題4
第5章頻率域圖像處理
5.1二維離散傅裏葉變換
5.1.1二維離散傅裏葉變換的定義和傅裏葉頻譜
5.1.2二維離散傅裏葉變換的若乾重要性質
5.1.3圖像的傅裏葉頻譜特性分析
5.1.4離散傅裏葉變換的實現
5.2頻率域圖像處理的基本實現思路
5.2.1基本實現思想
5.2.2轉移函數的設計
5.3基於頻率域的圖像噪聲消除——頻率域低通濾波
5.3.1理想低通濾波器
5.3.2巴特沃斯低通濾波器
5.3.3高斯低通濾波器
5.4基於頻率域的圖像增強——頻率域高通濾波
5.4.1理想高通濾波器
5.4.2巴特沃斯高通濾波器
5.4.3高斯高通濾波器
5.5帶阻濾波和帶通濾波
5.5.1帶阻濾波器
5.5.2帶通濾波器
習題5
第6章圖像恢復
6.1圖像的退化模型
6.1.1常見退化現象的物理模型
6.1.2圖像退化模型的錶示
6.1.3離散退化模型
6.1.4圖像的離散退化模型
6.2空間域圖像的恢復
6.2.1無約束*小二乘方恢復
6.2.2有約束*小二乘方恢復
6.3頻率域圖像的恢復
6.4勻速直綫運動模糊的恢復
6.5圖像噪聲與被噪聲汙染圖像的恢復
6.5.1圖像噪聲
6.5.2被噪聲汙染圖像的恢復
6.6幾何失真的校正
6.6.1坐標的幾何校正
6.6.2灰度值恢復
習題6
第7章圖像壓縮編碼
7.1DCT變換
7.1.1一維DCT
7.1.2二維偶DCT
7.1.3DCT變換的基函數與基圖像
7.2數字圖像壓縮編碼基礎
7.2.1圖像壓縮的基本概念
7.2.2圖像質量（相似度）評價——保真度準則
7.2.3圖像編碼模型
7.3幾種*基本的變長編碼方法
7.3.1費諾碼
7.3.2霍夫曼編碼
7.3.3幾種接近*佳的變長編碼
7.3.4算術編碼
7.4位平麵編碼
7.4.1位平麵分解
7.4.2位平麵的格雷碼分解編碼
7.5遊程編碼
7.6變換編碼
7.6.1變換編碼的過程
7.6.2子圖像尺寸的選擇
7.6.3變換的選擇
7.6.4變換係數的量化和編碼
7.6.5變換解碼
習題7
第8章小波圖像處理
8.1小波變換與圖像小波變換
8.1.1小波的概念和特性
8.1.2連續小波變換
8.1.3離散小波變換
8.1.4二進小波變換
8.1.5塔式分解與Mallat算法
8.1.6圖像的小波變換
8.2嵌入式零樹小波編碼
8.2.1基於小波變換的圖像壓縮基本思路
8.2.2嵌入式編碼與零樹概念
8.2.3重要小波係數及掃描方法
8.2.4嵌入式零樹編碼方法
8.2.5嵌入式零樹小波編碼圖像的重建
8.2.6嵌入式零樹小波編碼的漸進傳輸特性
8.3基於小波變換的圖像去噪方法
8.3.1小波去噪方法的機理
8.3.2小波收縮閾值去噪方法
習題8
第9章圖像分割
9.1圖像分割的概念
9.2基於邊緣檢測的圖像分割
9.2.1圖像邊緣的概念
9.2.2Hough變換
9.3基於閾值的圖像分割
9.3.1基於閾值的分割方法
9.3.2基於雙峰形直方圖的閾值選取
9.3.3其他閾值選取方法
9.4基於跟蹤的圖像分割
9.4.1輪廓跟蹤法
9.4.2光柵跟蹤法
9.5基於區域的圖像分割

精彩書摘

第5章頻率域圖像處理
頻率域圖像是把空間域圖像像素的灰度值錶示成隨位置變化的空間頻率，並以頻譜（也稱為頻譜圖）的形式錶示圖像信息分布特徵的一種錶示方式。頻率域圖像處理是指在圖像的頻率域中對圖像進行某種處理的方法，這種方法以傅裏葉變換為基礎，也即先通過傅裏葉變換把圖像從空間域變換到頻率域，然後用頻率域方法對圖像進行處理，處理完後再利用傅裏葉反變換把圖像變換迴空間域。
本章首先介紹麵嚮空間域圖像的二維離散傅裏葉變換及其頻譜特性，然後介紹頻率域圖像處理的基本實現思路，*後介紹基於頻率域的圖像噪聲消除（頻率域低通濾波）和基於頻率域的圖像增強（頻率域高通濾波）方法，*後介紹麵嚮某些特殊應用的帶阻濾波和帶通濾波。
5.1二維離散傅裏葉變換
1822年，法國工程師傅裏葉（Fourier）指齣： 一個“任意”的周期函數f(x)都可以分解為無窮多個不同頻率的正弦和/或餘弦的和，即傅裏葉級數。求解傅裏葉級數的過程就是傅裏葉變換。傅裏葉級數和傅裏葉變換又統稱為傅裏葉分析或諧波分析。
離散傅裏葉變換(Discrete Fourier Transform，DFT）描述的是離散信號的一維時域或二維空間域錶示與頻域錶示的關係，是信號處理和圖像處理中的一種*有效的數學工具之一，在頻譜分析、數字濾波器設計、功率譜分析、傳遞函數建模、圖像處理等方麵具有廣泛的應用。
5.1.1二維離散傅裏葉變換的定義和傅裏葉頻譜
由於一幅數字圖像可以描述成一個二維函數，所以下麵僅介紹應用於圖像處理的二維離散傅裏葉變換。
1. 二維離散傅裏葉變換的定義
設f(x,y)是在空間域上等間隔采樣得到的M×N的二維離散信號，x和y是離散實變量，u和v為離散頻率變量，則二維離散傅裏葉變換對一般地定義為
F(u,v)=1MN∑M－1x=0∑N－1y=0f(x,y)exp－j2πxuM+yvN
(u=0,1,…,M-1； v=0,1,…,N-1）（5.1）
f(x,y)=1MN∑M－1u=0∑N－1v=0F(u,v)expj2πuxM+vyN
(x=0,1,…,M-1； y=0,1,…,N-1）（5.2）
在圖像處理中，有時為瞭討論上的方便，取M=N，這樣二維離散傅裏葉變換對就定義為
F(u,v)=1N∑N－1x=0∑N－1y=0f(x,y)exp－j2π(xu+yv)N
(u,v=0,1,…,N-1）（5.3）
f(x,y)=1N∑N－1u=0∑N－1v=0F(u,v)expj2π(ux+vy)N
(x,y=0,1,…,N-1）（5.4）
其中，exp［－j2π(xu+yv)/N］是正變換核，exp［j2π(ux+vy)/N］是反變換核。
二維離散傅裏葉變換的頻譜和相位角定義為
|F(u,v)|=R2(u,v)+I2(u,v)（5.5）
��(u,v)=arctan［I(u,v)/R(u,v)］（5.6）
2. 圖像的傅裏葉頻譜特性及頻譜圖
傅裏葉變換的物理意義是將圖像的灰度分布函數變換為圖像的頻率分布函數，從物理效果看，傅裏葉變換是將圖像從空間域轉換到頻率域。一幅空間域的圖像f(x,y)變換到頻率域F(u,v)後，其傅裏葉頻譜|F(u,v)|可以以頻譜圖的形式予以顯示。比如，圖5.1（a）的圖像的頻譜如圖5.1（b）所示； 圖5.2（a）的圖像的頻譜如圖5.2（b）所示。
圖5.1圖像的傅裏葉頻譜示例1
圖5.2圖像的傅裏葉頻譜示例2
在圖像的傅裏葉頻譜中，原空間域圖像上的灰度突變部位、圖像結構復雜的區域、圖像細節及乾擾噪聲等信息集中在高頻區，對應於圖5.1（b）和圖5.2（b）的傅裏葉頻譜的中間部位； 原空間域圖像上灰度變化平緩部位（也即空間域圖像的平坦區域）的信息集中在低頻區，對應於圖5.1（b）和圖5.2（b）的傅裏葉頻譜的4個角部分。也即在傅裏葉頻譜圖上，4個角反映的是原圖像的低頻特性，中間部位反映的是原圖像的高頻特性。
按照圖像空間域和頻率域的對應關係，空間域中的強相關性，也即圖像中一般都存在有大量的平坦區域，使得圖像平坦區域中的相鄰或相近像素一般趨嚮於取值相同或值相近的灰度值，它們在頻率域中對應於低頻部分，低頻部分對應於傅裏葉頻譜的4個角部分。由於低頻部分能量較集中，因而在頻譜圖上的視覺效果較亮。
5.1.2二維離散傅裏葉變換的若乾重要性質
二維離散傅裏葉變換的性質包括綫性性、可分離性、平均值性質、周期性、共軛對稱性、空間位置和空間頻率的平移性、鏇轉性、尺度變換性、捲積性質等。下麵僅介紹幾種比較重要且在本書的有關內容中涉及的性質。
1. 變換係數矩陣
由二維離散傅裏葉反變換式（5.4）可知，由於u和v均有0，1，…，N-1的N個可能的取值，所以f(x,y)由N2個頻率分量組成，所以每個頻率分量都與一個特定的（u,v）值相對應； 且對於某個特定的（u,v）值來說，當（x,y）取遍所有可能的值（x=0，1，…，N-1； y=0，1，…，N-1）時，就可得到對應於該特定的（u,v）值的一個變換係數矩陣：
expj2π0u+0vNexpj2π0u+1vN…expj2π0u+(N－1)vN
expj2π1u+0vNexpj2π1u+1vN…expj2π1u+(N－1)vN
�螃螃�
expj2π(N－1)u+0vNexpj2π(N－1)u+1vN…expj2π(N－1)u+(N－1)vN（5.7）
顯然，對應於不同（u,v）值的變換係數矩陣共有N2個，且它們與f(x,y)無關。
2. 可分離性
式(5.3)和式(5.4)的二維離散傅裏葉變換對可寫成如下的分離形式：
F(u,v)=1N∑N－1x=0
∑N-1y=0f(x,y)exp-j2πyvNexp-j2πxuN
(u,v=0,1,…,N-1）（5.8）
f(x,y)=1N∑N－1u=0∑N-1v=0F(u,v)expj2πvyNexpj2πuxN
(x,y=0,1,…,N-1）（5.9）
上述的可分離錶示形式說明，可以連續運用兩次一維DFT來實現一個二維DFT。以式（5.8）為例，可先沿y軸方嚮進行一維的（列）變換而求得
F(x,v)=1N∑N－1y=0f(x,y)exp－j2πvyN(v=0,1,…,N-1）（5.10）
然後再對F(x,v)沿x方嚮進行一維的（行）變換而得到*後結果
F(u,v)=1N∑N－1x=0F(x,v)exp－j2πuxN(u,v=0,1,…,N-1）（5.11）
3. 平均值
一幅圖像的灰度平均值可錶示為
f-=1N2∑N－1x=0∑N－1y=0f(x,y)（5.12）
如果將u=v=0代入式（5.3），可得
F(0,0)=1N∑N－1x=0∑N－1y=0f(x,y)（5.13）
所以，一幅圖像的灰度平均值可由DFT在原點處的值求得，即
f-=1NF(0,0)（5.14）
對於M×N的圖像f(x,y)和二維離散傅裏葉變換對的一般定義式（5.1）和式（5.2），圖像的灰度平均值公式為
f-=1MNF(0,0)（5.15）
4. 周期性
對於M×N的圖像f(x,y)和二維離散傅裏葉變換對的一般定義式（5.1）和式（5.2），F(u,v)的周期性定義為
F(u,v)=F(u+mM,v+nN)(m,n=0,±1, ±2,…）（5.16）
5. 共軛對稱性
設f(x,y)為實函數，則其傅裏葉變換F(u,v)具有共軛對稱性
F(u,v)=F(－u,－v)（5.17）
|F(u,v)|=|F(－u,－v)|（5.18）
……

前言/序言

隨著計算機技術、電子技術、信息處理技術和Internet技術的迅猛發展，圖像處理技術已經成為信息技術領域中的核心技術之一，並已在國民經濟的各個領域得到瞭十分廣泛的應用，在推動社會進步和改善人們生活質量方麵起著越來越重要的作用。
自本書第1版和第2版分彆在2007年和2013年齣版以來，在幾十所院校相關專業的本科生和研究生課程教學中得到瞭應用，許多學生、老師和讀者對本書的進一步改版給予瞭特彆的關心，並提齣瞭許多寶貴的建議。齣版第3版的原因是糾正第2版中的一些不準確的描述，刪除一些不重要的內容，與時俱進地加入一些新內容和新主題。
本書主要有以下特點：
(1) 將離散傅裏葉變換、離散餘弦變換和小波變換三部分圖像變換內容，分彆作為第5章的頻率域圖像處理、第7章的圖像壓縮編碼、第8章的小波圖像處理的數學基礎放在相應章的*節，不再把圖像變換設為獨立的一章內容。對圖像變換部分內容的這種組織方式，不僅化解瞭學生在剛開始學習本課程時，就遇到瞭學習“數學”知識的睏惑和畏難情緒； 而且實現瞭數字圖像處理技術中的這三種*重要的變換方法與圖像本體技術的緊耦閤。一方麵會使學生直接體會到這些數學基礎在圖像本體技術上的作用和重要性，另一方麵會使學生自然地體驗到自己是在學習數字圖像處理課而不是在學數學課，進而增加學生對學習這些圖像變換基礎理論的主動性。
(2) 從吸收*新數字圖像處理基礎技術研究成果和緊跟目前基於特徵的圖像處理方法研究熱點的需求齣發，進一步完善瞭第10章的圖像特徵提取內容，構成瞭由圖像的邊緣特徵及其檢測方法、圖像的點與角點特徵及其檢測方法、圖像的紋理特徵及其檢測方法、圖像的形狀特徵和圖像的統計特徵組成的較為完整的圖像特徵及檢測方法的內容體係，進一步突齣瞭圖像特徵檢測與提取在圖像處理技術領域的基礎性和重要性。
(3) 深入淺齣，並較為全麵係統地給齣瞭小波理論及其在圖像處理技術中應用的基礎性內容。該部分內容的學習，為學生今後進一步學習基於多尺度和多分辨率分析的圖像分析方法和計算機視覺理論與技術奠定瞭基礎。
(4) 分彆將彩色圖像處理、形態學圖像處理作為單獨的一章內容，並且在其內容的係統性和深入性方麵，與國內的同類教科書相比，具有獨特性。
(5) 新增瞭視頻圖像處理一章內容，適應瞭目前智能視頻監控係統和視頻圖像通信係統廣泛應用，以及視頻檢測和視頻壓縮編碼技術迅猛發展的需求。
(6) 本書較好地把握瞭《數字圖像處理》這部教材在相關專業基礎課教學中的基礎性地位，把全書的內容始終定位在基礎知識、基本理論和基本技術上。所以，沒有引入那些涉及相對深奧的數學理論的圖像處理內容，比如基於模糊理論的圖像處理方法、基於神經網絡的圖像處理方法等； 也沒有引入相對來說是非基礎性圖像處理方法的內容，比如圖像融閤方法、圖像數字水印技術等。書中專門開闢瞭小波圖像處理這一章比較有難度的內容，是考慮瞭小波理論和小波圖像處理方法在圖像處理中的基礎性和重要性，並且從總體上把握住瞭相關內容的難度和深度。
本書的大部分內容都提供瞭比較詳細的數學推導和說明，本書假設讀者具備基本的綫性係統理論、概率和嚮量代數的相關基礎知識。如果學習者不具備第6章圖像恢復涉及的矩陣嚮量運算及對其求偏導的知識，可略講其中的相關內容。
全書共分為14章，第1章介紹數字圖像處理的基本概念； 第2章介紹數字圖像處理的基礎知識； 第3章介紹數字圖像的基本運算； 第4章介紹空間域圖像增強； 第5章介紹頻率域圖像處理； 第6章介紹圖像恢復； 第7章介紹圖像壓縮編碼； 第8章介紹小波圖像處理； 第9章介紹圖像分割； 第10章介紹圖像特徵提取； 第11章介紹彩色圖像處理； 第12章介紹形態學圖像處理； 第13章介紹目標錶示與描述； 第14章介紹視頻圖像處理。
本書可作為高等院校計算機類的計算機科學與技術和數字媒體技術專業，電子信息類的電子信息工程、通信工程、光電信息科學與工程和信息工程專業，自動化類的自動化專業，測繪類的遙感科學與技術專業，兵器類的探測製導與控製技術專業，醫學技術類的醫學影像技術專業，以及特設專業電子信息類的醫學信息工程專業的大學本科生的專業基礎課或高年級學生的專業課教材。也可作為計算機科學與技術、信息與通信工程、控製科學與工程、測繪科學與技術、兵器科學與技術、光學工程、醫學技術等學科，從事圖像處理與分析、目標識彆與跟蹤、景象匹配及製導、視頻檢測與識彆、視頻信息壓縮及編碼、計算機視覺及

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