图像处理_孙即祥编著_9787030240873

　　图像信息处理是一个多阶段、多途径、多目标的信息处理过程。本册书深入系统地阐述和论证了图像信息处理中共性的和基础性的知识，以及有关前端的处理理论、方法和技术。
　　《图像处理》涉及图像信息处理的概述，有关的数学知识，视觉知识，图像的数学描述，图像的数字化，图像变换，图像增强，图像恢复等内容。某些章节介绍的技术内容既可以作为独立的技术，产生用户所需的输出，满足用户的需求，也可以是后续的某些信息处理的预处理。
　　《图像处理》所涉及的内容及讨论的深度适合电子科学与工程类、控制理论与工程类、计算机科学与技术类、仪器科学与技术类以及其他有关专业和研究方向的研究生、本科高年级学生作为教材或教学参考书使用，也可供相关专业的科研人员参考。

更多科学出版社服务，请扫码获取。

　　视觉是人类最重要的基本智能之一，人们在日常生活、社会活动、工作学习、科研生产中，无时无处不在进行着视觉活动。视觉信息是人类获得外部知识、了解世界的主要途径和重要形式，据统计，人类约有80%以上的信息是通过视觉获取的，许多情况下，没有任何其他形式比图像所传递的信息更丰富和真切。由于人类视觉具有完善的感知能力，许多科研的中间数据或最后结果都要以可视的图像形式表示出来，以益于人们对其分析理解和应用；随着人类不断对太空外层世界及粒子微观内部世界的探索，以及我们生活、学习和工作需要的不断改变，可以断言，人们以图像形式表达信息、利用视觉获取知识的比重将会进一步增加。图像信息处理是研究人或机器对图像信号的产生与采集，图像信息的形成、提取、分析、综合、表达和利用的理论与方法的科学技术，是一门综合性、交叉性的学科。它在理论上涉及数学、物理学、生理心理学、信号处理、控制科学、计算科学与技术等众多学科知识，还与工程应用密切联系。其学术内涵可以归结为信息表达、处理、分析、决策。该学科的理论目标是研究和发现信息的各种形式及各个阶段的转换规律，而其应用任务是研发出能辅助或代替人类视觉的智能机器系统。随着相关学科发展和有关技术成熟，图像信息处理已经发展成为一门较完善的学科（群），其主要标志是，现在已有了不少相关的学术刊物、一些国内外的论著、很多重大的应用成果，同时，许多高校也设置了相关的课程、专业和研究方向。
　　由于教学与科研的需要，笔者曾在1990年完稿并于1993年出版了《数字图像处理》一书，除国防科技大学研究生、本科生教学使用外，其他一些高校及研究单位也采用了此书，反映良好，甚至近些年某些关于图像处理的计算机程序书中也直接转录了本书许多内容。由于科研、教学新的需求及学科发展，笔者在原《数字图像处理》一书的基础上，根据教学、科研需求及学科发展趋势，结合该课程及有关课程（“机器视觉”、“现代模式识别”、“机器学习”等）多年教学实践经验与相关科研成果，并参考大量其他学者学术著作和科技文献，将它扩充深化分为四册出版（《图像处理》，《图像分析》，《图像压缩与投影重建》，《机器视觉》），以益于不同课程及不同层面的读者使用。其中出版了《图像处理》，《图像分析》，《图像压缩与投影重建》。该书系是一套关于图像信息处理理论与方法的著作，较全面系统地论述了图像信息处理的主流技术，同时也是笔者已经出版的《现代模式识别》（高等教育出版社）及《模式识别中的特征提取及计算机视觉不变量》（国防工业出版社）的姊妹篇，这些书涉及了信息科学与技术中的许多重要核心内容。
　　之所以将图像信息处理知识分四册出版是为学界提供一种选择。从教学上讲，是出于如下考虑。近些年来许多学校、专业有相当多的本科生继续深造读硕士，有些专业本科生阶段开没图像处理课程，硕士生阶段仍然开设图像处理方面课程，此种情况下，若都采用同一本既用于本科生高年级又用于研究生模式的教材，就显现一些不足，主要表现为：如果一本教材本、硕都“简单”地使用，那么讲授内容重复多，知识总量不够；如果一本这样的教材本、硕分开讲授，会给教师带来困难，同样知识总量也不够。现在有许多教材，但也有一些教材内容偏浅，采用后解决较复杂实际问题是不够的。基于教学、科研需求和学科发展，基于加强基础、提高能力的教学理念，国防科技大学有关专业于20世纪90年代在图像信息处理与模式识别两个知识领域构建了“两纵三横”课程体系。在图像信息处理这块，本科生开设了“图像处理”课程，硕士生开设了“图像处理与分析”课程，博士生开设了“机器视觉”课程，并相应地配有图像处理、图像分析、机器视觉等教材或讲义。该书系主要是为研究生教学撰写的，但也兼顾到了其他层次的读者，为了处理好“合”与“分”的对立与统一，该书系各册书在内容组织上采用层次化、模块化，适于多种不同“组合”与应用需求。
　　本书主要阐述了图像信息处理的基本概念、内容和体系，深入论述了图像的重要属性和知识，介绍了主要的数字化理论和技术，详细讨论了多种图像变换原理和方法，全面论述了用于各种目的的图像质量改善方法。图像变换是图像信息处理的重要工具。改善图像质量是永恒的课题，本书包括图像增强、图像恢复和图像融合；除了一些经典有效的技术外，本书还收入了许多新方法，如超分辨复原技术、偏微分方程方法等。本书内容适于有关专业高年级本科生或硕士生。

我要评论