数字图像处理与Python实现

岳亚伟人民邮电出版社 · 中国2020年4月

评分 4.0
字数
12.5万字
章节数
60
ISBN
9787115527912

标签

软件学习 代码实现图像算法工具应用计算机视觉实操练习技术教程技能进阶案例解析自学辅导新手入门

内容简介

本书采用通俗易懂的语言对数字图像处理的相关概念进行阐述，同时穿插较为典型的Python小程序，使读者能够快速掌握数字图像处理的相关概念和技术。 全书共7章，大致可以分为四个版块。第1、2章为第一版块，介绍数字图像处理的基础知识及彩色图像处理，使读者了解数字图像处理最基本的概念，并能够掌握数字图像处理的基本流程。第3、4章为第二版块，介绍图像空间滤波与图像频域滤波，使读者了解数字图像处理的一般原理。第5章为第三版块，介绍图像特征提取，使读者了解数字图像处理的基础应用。第6、7章为第四版块，介绍图像压缩与图像小波变换，使读者了解数字图像处理的深入应用。附录部分展示了如何进行环境配置以及Python的一些基本语法。 本书可作为高等院校计算机科学、人工智能、信号与信息处理、通信工程等专业的教材，也可供相关技术人员学习参考。

编辑推荐

《数字图像处理与Python实现》是一本将经典理论与现代实践紧密结合的实用型技术书籍。作者岳亚伟以其扎实的学术背景和清晰的工程化思维,成功构建了一座连接数字图像处理传统算法与Python编程实践的桥梁。本书并非简单的API调用手册,其核心价值在于引导读者理解算法背后的数学原理与设计思想,再通过简洁高效的NumPy,OpenCV等库代码予以实现,这种'原理-实现'双线并行的结构,对于希望打下坚实基础的读者而言尤为可贵。

从内容编排上看,本书覆盖了从图像基础操作,空间域与频率域滤波,图像复原,形态学处理到图像分割等核心主题,体系完整且难度梯度设置合理。其亮点在于对每个关键算法都进行了适度的理论推导,并辅以直观的示意图和可运行的代码片段,极大降低了学习门槛,使得抽象的概念变得可操作,可验证。对于已经具备初步Python和高等数学知识的读者,本书能提供一条高效,系统的入门与进阶路径。

在当前人工智能与计算机视觉热潮下,本书坚守了图像处理的基础性地位,强调'内功'修炼。它可能没有追逐最前沿的深度学习模型,但其传授的底层知识和编程范式,是理解和创新应用更高级技术不可或缺的基石。总体而言,这是一本严谨,实用,非常适合自学者和高校相关专业学生作为核心教程或补充读物的优秀作品。

适合谁读

适合

不适合

阅读建议

  1. 建议按照章节顺序阅读,动手实现每一节的示例代码,并尝试调整参数观察效果变化,以加深理解。
  2. 阅读理论部分时,可结合书中的示意图和数学公式,在纸上进行推导或演算,把握算法的核心思想。
  3. 完成每章学习后,可以尝试利用所学方法解决一个简单的实际问题,或复现经典论文中的基础图像处理环节,以巩固知识体系。

出版社简介

人民邮电出版社 中国 · 成立于 1953 年

人民邮电出版社以科技、计算机与信息通信类图书见长，并由此延伸至摄影、艺术、软件学习与励志成长等门类，形成较为多元的出版方向。库内图书既涵盖《重构与模式（修订版）》《华为交换机学习指南（第二版）》等计算机与通信技术读物，也收录《小王子（中英法彩绘典藏纪念版）》《了不起的盖茨比》《假如给我三天光明》等双语典藏类作品；《北京十年：1980-1990》与《鬼刀 WLOP个人插画作品集》则体现其在摄影与艺术领域的布局。作者资源包括安东尼·圣埃克苏佩里、海伦·凯勒、Joshua Kerievsky、王达、张兆增与WLOP等。

目录

  1. 版权信息
  2. 内容提要
  3. 编委会
  4. 序一
  5. 序二
  6. 前言
  7. chapter 01 数字图像处理基础知识
  8. 1.1 数字图像简介
  9. 1.2 图像采样和量化
  10. 1.3 图像的表示和可视化
  11. 1.4 像素间的关系
  12. 1.5 简单图像处理
  13. 1.6 小结
  14. 1.7 本章练习
  15. chapter 02 彩色图像处理初步
  16. 2.1 彩色图像的颜色空间
  17. 2.2 伪彩色图像处理
  18. 2.3 基于彩色的图像分割
  19. 2.4 彩色图像的灰度化
  20. 2.5 小结
  21. 2.6 本章练习
  22. chapter 03 空间滤波
  23. 3.1 空间滤波基础
  24. 3.2 平滑处理
  25. 3.3 锐化处理
  26. 3.4 混合空间增强
  27. 3.5 小结
  28. 3.6 本章练习
  29. chapter 04 频域滤波
  30. 4.1 傅里叶变换
  31. 4.2 傅里叶变换的性质
  32. 4.3 快速傅里叶变换
  33. 4.4 图像频域滤波
  34. 4.5 小结
  35. 4.6 本章练习
  36. chapter 05 图像特征提取
  37. 5.1 图像颜色特征提取
  38. 5.2 图像纹理特征提取
  39. 5.3 图像形状特征提取
  40. 5.4 图像边缘特征提取
  41. 5.5 图像点特征提取
  42. 5.6 小结
  43. 5.7 本章练习
  44. chapter 06 图像压缩
  45. 6.1 图像压缩简介
  46. 6.2 熵编码技术
  47. 6.3 预测编码
  48. 6.4 变换编码
  49. 6.5 JPEG编码
  50. 6.6 小结
  51. 6.7 本章练习
  52. chapter 07 图像小波变换与多分辨率
  53. 7.1 从傅里叶变换到小波变换
  54. 7.2 简单小波示例
  55. 7.3 图像多分辨率
  56. 7.4 图像小波变换
  57. 7.5 小结
  58. 7.6 本章练习
  59. 附录A Python开发环境配置及基本语法
  60. 参考文献

常见问题

本书需要读者具备怎样的前置知识？ 读者需要具备基础的Python编程能力,了解NumPy数组的基本操作。同时,需要具备高等数学,线性代数和概率论的基本知识,以便更好地理解书中的算法原理。
本书使用的Python库版本是什么？代码环境如何配置？ 本书主要基于Python的科学计算栈,核心库包括NumPy,SciPy,Matplotlib和OpenCV。书中示例代码通常对库版本有较好的兼容性。建议读者使用Anaconda等科学计算发行版来管理环境,并注意安装对应版本的OpenCV-Python库。
这本书与单纯讲OpenCV使用的书有什么区别？ 主要区别在于侧重点不同。单纯讲OpenCV使用的书通常以库函数讲解和应用案例为主。本书则以数字图像处理的学科知识体系为主线,深入讲解算法原理,然后使用Python（包括OpenCV）作为实现工具。它更注重培养读者对算法本身的理解和从零实现的能力,而不仅仅是调用API。

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作者简介

岳亚伟 作者

岳亚伟是一位目前公开资料有限的作者，库内收录其作品一种，即《数字图像处理与Python实现》，该书被归入软件学习类。从这一书名可以看出，岳亚伟的写作题材集中在数字图像处理与Python编程实践的结合上，面向希望借助Python语言学习和实现图像处理算法的读者。这类图书通常强调理论与动手操作并重，通过具体代码示例讲解图像的基本运算、滤波、变换与特征提取等内容，帮助读者在软件环境中理解并复现相关算法。就现有信息而言，难以确认岳亚伟的个人背景、职业身份与其他著述情况，其作品数量也仅有一种，因此对其写作风格与影响的判断只能基于这一部作品。可以明确的是，该书在软件学习与图像处理入门领域为读者提供了一个以Python为工具的实践入口，适合作为相关课程或自学的辅助读物。