Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений (3-е изд., 2012) (1246138), страница 3
Текст из файла (страница 3)
Уровень математической сложности книги остался в рамках программы колледжа высшей ступени или первого курсауниверситета и предполагает начальную подготовку в области математическогоанализа, линейной алгебры и линейных систем, теории вероятности и математической статистики, а также компьютерного программирования. Дополняющий книгу Интернет-сайт содержит учебные материалы, помогающие читателям при необходимости освежить в памяти эти темы.Одна из важнейших причин, почему настоящая книга уже более 30 лет является мировым лидером в своей области, — это высокая степень внимания к изменению образовательных потребностей наших читателей. Нынешнее изданиебазируется на самом обширном из когда-либо нами проводившихся исследований читательского мнения. К исследованию были привлечены профессорскопреподавательский состав, студенты и независимые читатели из 134 организаций в 32 странах.
Исследование показало, что необходимо:• расширить введение в начале книги касательно математических инструментов, используемых в обработке изображений;• развернуто объяснить технику обработки гистограмм;• излагать сложные алгоритмы в форме пошагового краткого описания;• подробнее объяснить пространственную корреляцию и свертку;• добавить введение в теорию нечетких множеств и применение ее в цифровой обработке изображений;• пересмотреть материал, относящийся к частотной области, начинаяс базовых принципов и демонстрации того, как дискретное преобразование Фурье следует из дискретизации данных;• охватить тематику, связанную с компьютерной томографией;• разъяснить основные понятия в главе о вейвлет-анализе ;• переработать главу о сжатии данных, чтобы шире охватить методы сжатия видеоинформации, обновленные стандарты и технологию цифровых водяных знаков;• расширить главу о морфологии с целью охвата морфологического восстановления изображений и переработать раздел о полутоновой морфологии;12Предисловие к английскому изданию•расширить тематику сегментации изображений за счет более совершенных методов обнаружения контуров, таких как алгоритм Кэнни, и болееширокой трактовки пороговой обработки изображений;• обновить содержание главы о представлении и описании изображений;• упростить материал, относящийся к структурным методам распознавания образов.Переработка и дополнение книги, предпринятые в этом издании, отражают наше стремление соблюсти разумный баланс между строгостью и ясностьюизложения и конъюнктурными соображениями, оставаясь при этом в рамкахприемлемого объема книги.
Наиболее важные изменения, сделанные в этом издании книги, перечислены ниже.Глава 1: Внесены изменения в несколько иллюстраций, а текст частичнопереработан в соответствии с изменениями в последующих главах.Глава 2: Приблизительно половина главы переработана, чтобы включитьновые изображения и более понятные объяснения. В число крупных измененийвходят новый раздел, посвященный интерполяции изображений, и обширныйновый раздел, обобщающий главные математические инструменты, которыеиспользуются в книге. Однако вместо сухого перечисления математическихконцепций мы использовали эту возможность, чтобы во второй главе ввестив оборот ряд прикладных задач обработки изображений, которые прежде былиразбросаны по всей книге.
Например, в эту главу мы перенесли усреднениеи вычитание изображений в качестве иллюстрации арифметических операций. Здесь мы следуем тенденции, начатой во втором издании книги: как можно раньше вводить в обсуждение приложения, не только для иллюстрации, нои для мотивации студентов. Закончив изучение главы 2 в ее обновленном виде,читатель получит базовое понимание того, как осуществляется манипулирование цифровыми изображениями и их обработка.
Это та твердая основа, накоторой строится остальная часть книги.Глава 3: Основная переработка этой главы связана с подробным обсуждением пространственной корреляции и свертки и их применением для фильтрации изображений с помощью пространственных масок. Исследование рынкатакже выявило потребность в численных примерах, иллюстрирующих техникуэквализации и задания гистограммы, поэтому мы добавили несколько примеров для демонстрации действия этих инструментов обработки. При исследовании часто высказывалось пожелание рассмотреть нечеткие множества и ихприложения к обработке изображений. Мы включили в эту главу новый раздел, посвященный основам теории нечетких множеств и ее применениям дляяркостных преобразований и пространственной фильтрации — двум главнымобластям использования этой теории в обработке изображений.Глава 4: За последние четыре года больше всего замечаний и предложениймы слышали в связи с изменениями, сделанными в главе 4 при переходе от первого ко второму изданию.
Целью этих изменений было упростить изложениепреобразования Фурье и частотной области. Очевидно, мы зашли слишкомдалеко, и многие пользователи книги жаловались на излишнюю поверхностность материала. В настоящем издании мы исправили этот дефект. Теперь изложение материала начинается с преобразования Фурье одной непрерывнойпеременной и далее переходит к выводу дискретного фурье-преобразования,Предисловие к английскому изданию13исходя из базовых понятий дискретизации и свертки.
Побочным результатомтакой формы подачи материала стал наглядный вывод теоремы отсчетов и ееследствий. После этого изложение для одномерной постановки распространяется на двумерный случай, где мы приводим ряд примеров, иллюстрирующихвлияние дискретизации на цифровые изображения, в том числе эффекты, вызванные наложением спектров и муаром.
Затем мы иллюстрируем двумерноедискретное преобразование Фурье, выводя и суммируя ряд его важных свойств.Эти понятия далее используются в качестве основы для фильтрации в частотной области. В заключение обсуждаются вопросы реализации, такие как разложение преобразований и вывод алгоритма быстрого преобразования Фурье.К концу этой главы читатель перейдет от дискретизации одномерных функцийчерез понятный вывод основ дискретного фурье-преобразования к некоторымважнейшим его применениям для цифровой обработки изображений.Глава 5: Основным изменением в этой главе стало добавление раздела, касающегося реконструкции изображения по проекциям, с упором на компьютерную томографию (КТ).
Изложение КТ начинается с наглядного примера, демонстрирующего основополагающие принципы реконструкции изображенияпо проекциям, и описания различных применяемых на практике методов формирования изображения. Затем мы выводим преобразование Радона и теоремуо центральном сечении, используя их как основу для формулировки концепциифильтрации и обратного проецирования. Обсуждается реконструкция изображений с помощью как параллельных, так и веерных пучков; обсуждение иллюстрируется примерами. Включение этого уже давно ожидавшегося материалапредставляет собой важное добавление к книге.Глава 6: Изменения в этой главе ограничивались только уточнениями и незначительной коррекцией обозначений без добавления каких-либо новых понятий.Глава 7: Многочисленные полученные замечания относились к тому, чтопереход от предшествующих глав к вейвлетам оказался трудным для начинающих. Чтобы сделать материал более понятным, мы заново переписали несколько подготовительных разделов.Глава 8: Эта глава полностью переработана с учётом достигнутого современного уровня.
Основные изменения касаются новых методов кодирования, более широкого обсуждения видеоданных, полностью переработанного разделао стандартах сжатия и введения в технологию цифровых водяных знаков. Новаяорганизация материала упрощает его освоение начинающими студентами.Глава 9: Основные изменения в этой главе состоят в добавлении нового раздела о морфологической реконструкции и полной переработке раздела, посвященного полутоновой морфологии. Благодаря рассмотрению морфологическойреконструкции как для двоичных, так и для полутоновых изображений, появилась возможность изложить более сложные и полезные морфологические алгоритмы, чем прежде.Глава 10: Эта глава также подверглась значительной переработке.
Сохранивпрежнюю организацию, мы добавили новый материал, лучше подчеркивающий основные принципы, а также обсуждение более совершенных методов сегментации. Модели перепадов теперь рассматриваются и иллюстрируются более подробно, как и свойства градиента. Детекторы контуров Марра-Хилдрета14Предисловие к английскому изданиюи Кэнни добавлены в качестве иллюстрации более совершенных методов обнаружения контуров. Также переработан раздел о пороговой обработке, в которыйдобавлен метод Оцу нахождения оптимального порога, популярность которогозначительно возросла за последние несколько лет. Мы включили этот подходвместо выбора оптимального порога на основе байесовского правила классификации не только потому, что его легче понять и реализовать, но и посколькуон значительно чаще используется на практике.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
