数字图像处理基础教程：从入门到精通

"《数字图像处理》是一本入门级别的教材，涵盖了数字图像处理的基础理论和实践应用。由封举富编写，出自北京大学信息科学中心和视觉与听觉信息处理国家重点实验室。本书包括导论、数字图像基础、图像变换、图像增强、边缘检测、图像分割、二值图像处理、几何特征提取和形状分析、纹理分析以及彩色图像处理等十个主要章节。" 在导论部分，作者阐述了数字图像处理的目的，主要包括改善图像质量，例如在医学图像（如X光和CT）和遥感图像中的增强，以及广泛的图像数据处理应用，如指纹识别、OCR（光学字符识别）和各种科学图像分析。同时，它强调了图像处理与具体问题的关联性，并简要介绍了人类视觉系统的基本结构。 数字图像的基础涉及图像的数字化过程。作者解释了眼球和视网膜结构对视觉感知的重要性，以及如何通过数字相机和扫描仪将物理世界中的图像转化为数字形式。数字图像被定义为一个二维亮度函数，对于灰度图像，该函数代表每个像素的亮度；对于彩色图像，它由红绿蓝（RGB）或YUV等颜色模型的三个二维函数组成。 图像的数字化包括两个关键步骤：取样和量化。均匀取样是指在空间坐标上等间隔地获取图像信息，而量化则是将连续的亮度值转换为离散的灰度级。非均匀取样和量化策略则根据图像内容的变化进行调整，以优化信息捕获和存储效率。 此外，书中还涉及了图像识别系统的基本框架，以及一些实际应用示例，这些内容为读者提供了理解数字图像处理核心概念的坚实基础，也预示着更高级的主题，如图像分割、二值图像处理、几何特征提取、形状分析、纹理分析和彩色图像处理，这些都是数字图像处理领域的关键技术和研究方向。