定 價：69 元
叢書名：21世紀高等學校計算機類專業(yè)核心課程系列教材
- 作者：李俊山
- 出版時間：2024/12/1
- ISBN：9787302698951
- 出 版 社：清華大學出版社
- 中圖法分類：TN911.73
- 頁碼：
- 紙張：膠版紙
- 版次：
- 開本：16開
《數(shù)字圖像處理（第5版）》全面地介紹了數(shù)字圖像處理的基本概念、基本原理、基本技術和基本方法。全書共14章，包括緒論、數(shù)字圖像處理基礎、數(shù)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、圖像特征提取、彩色圖像處理、形態(tài)學圖像處理、目標表示與描述、視頻圖像處理基礎，內容覆蓋數(shù)字圖像處理技術的各方面知識及相關領域的發(fā)展。內容選材新穎，表述通俗，語言精練，圖文并茂，系統(tǒng)性強，與新技術緊密結合�？勺鳛楦叩仍盒Ｓ嬎銠C科學與技術、電子信息工程、通信工程、光電信息科學與工程、醫(yī)學信息工程等專業(yè)的教材，也可供計算機視覺、圖像處理、目標識別等領域的工程技術人員或相關研究方向的研究生參考。
1.配套資源豐富，除了PPT課件、教學大綱，還配有題型豐富的習題、課后實驗等資源，并提供習題答案和實驗代碼。2.本書前4版受到高校教師們的歡迎，暢銷數(shù)萬冊。3.作者是數(shù)字圖像處理領域的，在該領域有數(shù)十年教學和研究經(jīng)驗。
前言
隨著計算機科學與技術、電子科學與技術、信息處理技術和Internet技術的迅猛發(fā)展，圖像處理技術已經(jīng)成為信息技術領域中的核心技術之一，并已在國民經(jīng)濟的各個領域得到了十分廣泛的應用，在推動社會進步和改善人們生活質量方面起著越來越重要的作用。
本書經(jīng)第1版（2007年）、第2版（2013年）、第3版（2017年）和第4版（2021年）的先后出版，已經(jīng)在100余所高等院校相關專業(yè)的本科生和研究生課程教學中得到了應用，許多學生、老師和讀者對本書的進一步改版都給予了特別的關心，并提出了許多寶貴的建議。出版第5版的目的是進一步使前幾版內容中的相關描述更加準確無誤，并添加和更換了一些更能展示其圖像處理算法原理的例子，刪除了一些不重要的內容，與時俱進地加入了一些新的、典型的圖像處理相關內容，給出了十余個圖像處理算法的MATLAB編程實例。
本書主要有以下特點。
（1） 本書簡潔明了地表述數(shù)字圖像處理涉及的數(shù)學知識，并從便于理解的角度給出了較詳細的數(shù)學推導和說明，可較好地適應教與學的需要。
（2） 本書將離散傅里葉變換、離散余弦變換和小波變換分別作為第5章“頻率域圖像處理”、第7章“圖像壓縮編碼”、第8章“小波圖像處理”的數(shù)學基礎，放在章的首節(jié)。通過將離散傅里葉變換與頻率域圖像處理方法、離散余弦變換與圖像壓縮編碼方法、小波變換與小波圖像處理方法的內容進行一體化組織，幫助學生理解基于數(shù)學原理的圖像處理方法。
（3） 本書吸收和完善了圖像角點特征及其檢測方法、圖像紋理特征及其檢測方法等新的熱點內容，構成了由圖像的邊緣特征及其檢測方法、圖像的點與角點特征及其檢測方法、圖像的紋理特征及其檢測方法、圖像的形狀特征描述、圖像的統(tǒng)計特征描述組成的較為完整的圖像特征及檢測方法的內容體系，進一步突出了圖像特征檢測與提取在圖像處理技術領域的基礎性和重要性。
（4） 本書深入淺出，并較為全面系統(tǒng)地給出了小波理論及其在圖像處理技術中應用的基礎性內容。該部分內容為學生今后進一步學習基于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基礎。
（5） 本書將彩色圖像處理和形態(tài)學圖像處理分別作為單獨一章內容，簡化了形態(tài)學圖像處理一章中的煩瑣內容，其內容的系統(tǒng)性和深入性與國內同類教材相比，具有獨特性。
（6） 視頻圖像處理一章的內容適應了目前智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)和視頻圖像通信系統(tǒng)廣泛應用，以及視頻檢測和視頻壓縮編碼技術迅猛發(fā)展的需求。
（7） 本書較好地把握了“數(shù)字圖像處理”課程內容在專業(yè)教學中的基礎性地位，沒有引入神經(jīng)網(wǎng)絡等相對深奧和圖像融合、圖像數(shù)字水印等非基礎性圖像處理內容，較好地把握了教學內容的難度和深度。
本書共分為14章，第1章介紹數(shù)字圖像處理的基本概念，第2章介紹數(shù)字圖像處理的基礎知識，第3章介紹數(shù)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章介紹圖像特征提取，第11章介紹彩色圖像處理，第12章介紹形態(tài)學圖像處理，第13章介紹目標表示與描述，第14章介紹視頻圖像處理基礎。
本書可作為高等院校相關本科專業(yè)的教材，包括但不限于以下專業(yè)： 計算機科學與技術、智能科學與技術、數(shù)字媒體技術、人工智能、電子信息工程、通信工程、光電信息科學與工程、信息工程、醫(yī)學信息工程、自動化、遙感科學與技術專業(yè)、探測制導與控制技術專業(yè)。本書也可作為計算機科學與技術、軟件工程、信息與通信工程、控制科學與工程、測繪科學與技術、兵器科學與技術、光學工程等學科中，從事圖像處理與分析、目標識別與跟蹤、景象匹配及制導、視頻檢測與識別、視頻信息壓縮及編碼、計算機視覺及應用等研究方向的研究生的專業(yè)課教材，還可供從事上述相關專業(yè)的研究人員和工程技術人員參考。
在本書第1版到第3版的編寫過程中，李旭輝、胡雙演、李建軍、楊威、譚圓圓、楊亞威、李堃、張雄美、張姣、隋中山等參與了書中部分算法和實驗圖例的驗證，部分工作成果一直沿用至本書。此外，書中還引用了一些著作、論文、網(wǎng)站和相關資料的觀點，并汲取了本書在教學使用中一些讀者的反饋意見，在此一并向他們表示衷心的感謝。
另外，書中難免有不當和疏漏之處，敬請廣大讀者不吝批評、指正。
李俊山
2025年6月于廣州
李俊山，1956年1月出生，陜西白水人，博士，二級教授，博士生導師。1982年1月至2016年3月在火箭軍工程大學任教，2016年9月至今在廣東外語外貿(mào)大學南國商學院任教。曾任高等學校大學計算機課程教學指導委員會委員，火箭軍信號圖像處理方向導彈（2003年1月—2016年3月），中國計算機學會第九、第十和第十一屆理事會理事，中國圖象圖形學學會第五、第六和第七屆理事會理事。主持國家自然科學項目4項、省部級科研項目20余項；獲省部級科技進步獎22項；發(fā)表學術論文350余篇。主持和省部級教研教改項目6項，作為負責人建設精品課程和精品資源共享課程各1門、省部級特色專業(yè)1個、省級教學團隊1個、省部級課程2門。獲省部級教學成果獎和教材一等獎5項。作為優(yōu)質作者出版專著4部、譯著1部、教材15部，其中《數(shù)字圖像處理》第1版獲省部級教材一等獎，《數(shù)字圖像處理》第4版獲清華大學出版社科技類最受高校歡迎教材獎。
目錄
第1章緒論
1．1數(shù)字圖像與數(shù)字圖像處理
1．2數(shù)字圖像處理系統(tǒng)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
1．5MATLAB及其應用基礎
1．5．1MATLAB系統(tǒng)的組成
1．5．2MATLAB系統(tǒng)的軟件環(huán)境
1．5．3MATLAB應用基礎
習題1
第2章數(shù)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圖像的表示
2．3．1簡單的圖像成像模型
2．3．2數(shù)字圖像的表示
2．4空間分辨率和灰度分辨率
2．4．1空間分辨率和灰度分辨率的概念
2．4．2采樣數(shù)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灰度分辨率變化對圖像視覺效果的影響
2．5像素間的關系
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調色板
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位圖調色板
2．7．4圖像的位圖數(shù)據(jù)
習題2
第3章數(shù)字圖像的基本運算
3．1灰度反轉
3．2對數(shù)變換
3．3灰度直方圖
3．3．1灰度直方圖與灰度圖像的對比度
3．3．2灰度直方圖的特征
3．3．3歸一化灰度直方圖
3．4圖像的代數(shù)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圖像旋轉變換
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基于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基于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(guī)定化
4．3基于空間平滑濾波的圖像增強方法
4．3．1線性平滑濾波圖像增強方法——鄰域平均法與均值濾波法
4．3．2非線性平滑濾波圖像增強方法——中值濾波法
4．4基于空間銳化濾波的圖像增強方法
4．4．1基于一階微分算子的圖像增強方法
4．4．2基于二階微分算子的圖像增強方法
習題4
第5章頻率域圖像處理
5．1二維離散傅里葉變換
5．1．1二維離散傅里葉變換的定義和傅里葉頻譜
5．1．2二維離散傅里葉變換的重要性質
5．1．3圖像的傅里葉頻譜特性分析
5．1．4離散傅里葉變換的實現(xiàn)
5．2頻率域圖像處理的基本實現(xiàn)思路
5．2．1基本實現(xiàn)思想
5．2．2轉移函數(shù)的設計
5．3基于頻率域的圖像噪聲消除——頻率域低通濾波
5．3．1理想的低通濾波器
5．3．2巴特沃斯低通濾波器
5．3．3高斯低通濾波器
5．4基于頻率域的圖像增強——頻率域高通濾波
5．4．1理想的高通濾波器
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(xiàn)象的物理模型
6．1．2圖像退化模型的表示
6．2逆濾波圖像恢復
6．2．1無約束最小二乘方恢復
6．2．2逆濾波圖像恢復方法
6．2．3無約束圖像恢復的病態(tài)性
6．3維納濾波圖像恢復
6．3．1有約束最小二乘方恢復
6．3．2維納濾波圖像恢復方法
6．3．3圖像恢復的病態(tài)性和奇異性
6．4勻速直線運動模糊的恢復
6．5圖像噪聲與被噪聲污染圖像的恢復
6．5．1圖像噪聲
6．5．2被噪聲污染圖像的恢復
6．6圖像幾何失真校正
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
7．1離散余弦變換
7．1．1一維離散余弦變換
7．1．2二維偶離散余弦變換
7．1．3離散余弦變換的基函數(shù)與基圖像
7．2數(shù)字圖像壓縮編碼基礎
7．2．1圖像壓縮的基本概念
7．2．2圖像編碼模型
7．2．3數(shù)字圖像的信息熵
7．3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接近的變長編碼
7．3．4算術編碼
7．4位平面編碼
7．4．1位平面分解
7．4．2位平面的格雷碼分解編碼
7．5游程編碼
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變換系數(shù)的量化和編碼
7．6．5變換解碼
7．7圖像質量評價——保真度準則
7．7．1主觀保真度準則
7．7．2客觀保真度準則
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(xù)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基于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重要小波系數(shù)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基于小波變換的圖像去噪方法
8．3．1小波去噪方法的原理
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基于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基于閾值的圖像分割
9．3．1基于閾值的分割方法
9．3．2閾值選取方法
9．4基于跟蹤的圖像分割
9．4．1輪廓跟蹤法
9．4．2光柵跟蹤法
9．5基于區(qū)域的圖像分割
9．5．1區(qū)域生長法
9．5．2分裂合并法
習題9
第10章圖像特征提取
10．1圖像的邊緣特征及其檢測方法
10．1．1圖像邊緣的特征
10．1．2梯度邊緣檢測
10．1．3二階微分邊緣檢測
10．1．4Marr邊緣檢測算法
10．2圖像的點與角點特征及其檢測方法
10．2．1圖像點特征及其檢測方法
10．2．2圖像角點的概念
10．2．3SUSAN角點檢測算法
10．3圖像的紋理特征及其描述和提取方法
10．3．1圖像紋理的概念和分類
10．3．2圖像紋理的主要特性及描述與提取方法
10．3．3基于灰度直方圖統(tǒng)計矩的紋理特征描述與提取方法
10．3．4基于灰度共生矩陣的紋理特征提取方法
10．3．5基于結構方法的紋理描述
10．3．6基于頻譜方法的紋理描述
10．4圖像的形狀特征
10．4．1矩形度
10．4．2圓形度
10．4．3球狀性
10．5圖像的統(tǒng)計特征
習題10
第11章彩色圖像處理
11．1彩色視覺
11．1．1三基色原理
11．1．2CIE色度圖
11．2彩色模型
11．2．1RGB彩色模型
11．2．2HSI彩色模型
11．2．3RGB彩色模型到HSI彩色模型的轉換
11．2．4HSI彩色模型到RGB彩色模型的轉換
11．3彩色變換
11．3．1反色變換
11．3．2彩色圖像的灰度化
11．3．3真彩色轉變?yōu)?56色
11．3．4彩色平衡
11．4彩色圖像增強
11．4．1真彩色增強
11．4．2偽彩色增強
11．4．3假彩色增強
11．5彩色圖像的平滑
11．5．1基于RGB彩色模型的彩色圖像平滑
11．5．2基于HSI彩色模型的彩色圖像平滑
11．6彩色圖像的銳化
11．7彩色圖像的邊緣檢測
11．8彩色圖像的分割
11．8．1HSI模型的彩色圖像分割
11．8．2RGB模型的彩色圖像分割
習題11
第12章形態(tài)學圖像處理
12．1集合論基礎
12．1．1集合的概念
12．1．2集合間的關系和運算
12．2二值形態(tài)學的基本運算
12．2．1腐蝕
12．2．2膨脹
12．2．3開運算和閉運算
12．2．4二值形態(tài)學4種基本運算的性質
12．3二值圖像的形態(tài)學處理
12．3．1形態(tài)學濾波
12．3．2邊界提取
12．3．3區(qū)域填充
12．3．4骨架提取
12．3．5物體識別
12．4灰度形態(tài)學的基本運算
12．4．1灰度腐蝕
12．4．2灰度膨脹
12．4．3灰度開運算和灰度閉運算
12．4．4灰度形態(tài)學基本運算的性質
12．5灰度形態(tài)學處理算法
12．5．1形態(tài)學平滑
12．5．2形態(tài)學梯度
12．5．3高帽(tophat)變換
習題12
第13章目標表示與描述
13．1邊界表示
13．1．1鏈碼
13．1．2多邊形近似
13．1．3邊界分段
13．1．4標記圖
13．2邊界描述
13．2．1簡單的邊界描述子
13．2．2形狀數(shù)
13．2．3傅里葉描述子
13．2．4統(tǒng)計矩
13．3區(qū)域表示
13．3．1區(qū)域標示
13．3．2四叉樹表示
13．3．3骨架表示
13．4區(qū)域描述
13．4．1簡單的區(qū)域描述子
13．4．2拓撲描述子
13．4．3不變矩
13．5關系描述
13．5．1串描述子
13．5．2樹描述子
習題13
第14章視頻圖像處理基礎
14．1視頻圖像處理的概念
14．2基于視頻圖像的運動目標檢測與識別
14．2．1幀差法
14．2．2背景減法
14．2．3光流場分析法
14．3視頻編碼技術
14．3．1視頻壓縮編碼的原理
14．3．2視頻編碼技術及編碼標準
14．3．3混合視頻編碼框架
14．3．4面向混合視頻編碼框架的編碼技術
習題14
參考文獻
書單推薦
