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![超能团队：提高团队绩效的30个工具 [英]帕梅拉·汉密尔顿](http://103.6.6.66/upload/mall/productImages/24/15/9787111751304.jpg)
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| 編輯推薦： |
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全面讲解如何使用Python进行图像处理和采集，配套源代码
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| 內容簡介： |
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本书以Python的安装、语句、数据类型和图像相关计算模块以及图像及其属性知识为基础，重点阐述Python图像处理中的空间滤波器、图像增强、仿射变换、傅里叶变换、图像分割、形态学操作、图像测量等主题技术和相关的深度学习中的神经网络和卷积神经网络，同时还介绍图像采集设备及其构成与成像原理，包括X射线和计算机断层扫描、磁共振成像、光学显微镜和电子显微镜。 全书共分3部分： 第1部分（第1～3章）为Python计算与图像介绍，着重介绍Python语言与图像本身，包括数据类型和图像属性； 第2部分（第4～12章）为Python图像处理，着重讨论基于Python的各种图像处理技术的软件包和函数的示例应用； 第3部分（第13～16章）为Python图像采集，基于不同的成像原理介绍各类成像设备的构成。全书提供了大量应用实例，每章后均附有总结与习题。 本书适合作为高等院校计算机、软件工程和数学等相关专业的高年级本科生、研究生的教材，同时可供对Python比较熟悉并且对计算机视觉有所了解的开发人员和研究人员参考。
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| 關於作者： |
周冠武，男，工学博士，2015年毕业于西安交通大学仪器科学与技术专业，目前从事计算机教育工作，研究领域涉及智能传感器系统、模式识别、机器视觉等。
张庆红，女，工学硕士，2008年毕业于西安石油大学计算机软件与理论专业，目前从事计算机教育工作，研究领域涉及嵌入式系统、深度学习等。
程国建，男，博士（德国），教授，主要从事人工智能与机器学习方向的教学和科研工作。主持并完成十余项国家级和油田科研项目。在相关学术研究领域及国际会议发表文章200余篇，其中核心期刊70余篇，三大检索（SCI/ISTP/EI）论文50余篇，出版专（译）著20余部，受邀担任多个国际学术会议的演讲嘉宾及大会主席。
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| 目錄：
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第1部分Python计算与图像介绍
第1章Python简介
1.1简介
1.2什么是Python
1.3Python环境
1.3.1Python解释器
1.3.2Anaconda Python发行版
1.4运行Python程序
1.5基本的Python语句和数据类型
1.5.1数据结构
1.5.2文件处理
1.5.3用户自定义函数
1.6总结
1.7练习
第2章使用Python模块计算
2.1简介
2.2Python模块
2.2.1创建模块
2.2.2加载模块
2.3NumPy
2.4SciPy
2.5Matplotlib
2.6Python Imaging Library
2.7Scikits
2.8Python OpenCV模块
2.9总结
2.10练习
第3章图像及其属性
3.1简介
3.2图像及其属性介绍
3.2.1位深度
3.2.2像素与体素
3.2.3图像直方图
3.2.4窗口和灰度级
3.2.5连通性： 4或8像素
3.3图像类型
3.3.1JPEG
3.3.2TIFF
3.3.3DICOM
3.4图像分析的数据结构
3.5图像读取、写入和显示
3.5.1读取图像
3.5.2使用pyDICOM读取DICOM图像
3.5.3写入图像
3.5.4使用pyDICOM写入DICOM图像
3.5.5显示图像
3.6编程范式
3.7总结
3.8练习
第2部分Python图像处理
第4章空间滤波器
4.1简介
4.2滤波
4.2.1均值滤波器
4.2.2中值滤波器
4.2.3最大值滤波器
4.2.4最小值滤波器
4.3基于导数的边缘检测
4.3.1一阶导数滤波器
4.3.2二阶导数滤波器
4.4形状检测滤波器
4.5总结
4.6练习
第5章图像增强
5.1简介
5.2像素变换
5.3图像逆变换
5.4幂律变换
5.5对数变换
5.6直方图均衡化
5.7对比度受限的自适应直方图均衡化
5.8对比度拉伸
5.9sigmoid校正
5.10局部对比度归一化
5.11总结
5.12练习
第6章仿射变换
6.1简介
6.2仿射变换介绍
6.2.1平移
6.2.2旋转
6.2.3缩放
6.2.4插值
6.3总结
6.4练习
第7章傅里叶变换
7.1简介
7.2傅里叶变换的定义
7.3二维傅里叶变换
7.4卷积
7.5频域滤波
7.5.1理想低通滤波器
7.5.2巴特沃斯低通滤波器
7.5.3高斯低通滤波器
7.5.4理想高通滤波器
7.5.5巴特沃斯高通滤波器
7.5.6高斯高通滤波器
7.5.7带通滤波器
7.6总结
7.7练习
第8章图像分割
8.1简介
8.2基于直方图分割
8.2.1Otsu方法
8.2.2Renyi熵
8.2.3自适应阈值化
8.3基于区域分割
8.4基于轮廓分割
8.5各种模式的分割算法
8.5.1计算机断层扫描图像分割
8.5.2MRI图像分割
8.5.3光学和电子显微镜图像分割
8.6总结
8.7练习
第9章形态学操作
9.1绪论
9.2历史
9.3膨胀
9.4腐蚀
9.5灰度膨胀和灰度腐蚀
9.6开操作和闭操作
9.7灰度开操作和灰度闭操作
9.8击中或击不中
9.9粗化与细化
9.10总结
9.11练习
第10章图像测量
10.1简介
10.2标记
10.3霍夫变换
10.3.1霍夫线
10.3.2霍夫圆
10.4模板匹配
10.5角点检测器
10.5.1FAST角点检测器
10.5.2Harris角点检测器
10.6总结
10.7练习
第11章神经网络
11.1简介
11.2神经网络简介
11.3数学建模
11.3.1正向传播
11.3.2反向传播
11.4图形表示
11.5分类问题的神经网络
11.6神经网络示例代码
11.7总结
11.8练习
第12章卷积神经网络
12.1简介
12.2卷积
12.3最大池化
12.4LeNet架构
12.5总结
12.6练习
第3部分图 像 采 集
第13章X射线和计算机断层扫描
13.1简介
13.2历史
13.3X射线的生成
13.3.1X射线管结构
13.3.2X射线的生成过程
13.4材料特性
13.4.1衰减
13.4.2多种材料的朗伯比尔定律
13.4.3决定衰减的因素
13.5X射线检测
13.5.1图像增强器
13.5.2多场Ⅱ
13.5.3平板检测器
13.6X射线成像模式
13.6.1荧光透视
13.6.2血管造影
13.7计算机断层扫描
13.7.1重建
13.7.2平行光束CT
13.7.3中心切片定理
13.7.4扇形光束CT
13.7.5锥形光束CT
13.7.6微型CT
13.8Hounsfield单位
13.9伪影
13.9.1几何未对准伪影
13.9.2散射伪影
13.9.3偏移伪影和增益校正
13.9.4光束硬化伪影
13.9.5金属伪影
13.10总结
13.11练习
第14章磁共振成像
14.1简介
14.2核磁共振和磁共振成像定律
14.2.1法拉第定律
14.2.2拉莫尔频率
14.2.3布洛赫方程
14.3材料属性
14.3.1旋磁比
14.3.2质子密度
14.3.3T1和T2弛豫时间
14.4NMR信号检测
14.5MRI信号检测或MRI成像
14.5.1切片选择
14.5.2相位编码
14.5.3频率编码
14.6MRI结构
14.6.1主磁体
14.6.2梯度磁体
14.6.3RF线圈
14.6.4k空间成像
14.7T1、T2和质子密度图像
14.8MRI模式或脉冲序列
14.8.1自旋回波成像
14.8.2反转恢复成像
14.8.3梯度回波成像
14.9MRI伪影
14.9.1运动伪影
14.9.2金属伪影
14.9.3不均匀伪影
14.9.4部分容积伪影
14.10总结
14.11练习
第15章光学显微镜
15.1简介
15.2物理原理
15.2.1几何光学
15.2.2数值孔径
15.2.3衍射极限
15.2.4物镜
15.2.5点扩展函数
15.2.6宽视场显微镜
15.3宽视场显微镜的构造
15.4落射照明
15.5荧光显微镜
15.5.1理论
15.5.2荧光色素性质
15.5.3滤光片
15.6共焦显微镜
15.7Nipkow圆盘显微镜
15.8共焦显微镜或宽视场显微镜
15.9总结
15.10练习
第16章电子显微镜
16.1简介
16.2物理原理
16.2.1电子束
16.2.2电子与物质的相互作用
16.2.3TEM中电子的相互作用
16.2.4SEM中电子的相互作用
16.3EM构造
16.3.1电子枪
16.3.2电磁透镜
16.3.3检测器
16.4样本制备
16.5TEM的构造
16.6SEM的构造
16.7影响图像质量的因素
16.8总结
16.9练习
附录A使用joblib实现进程并行
A.1基于进程的并行性简介
A.2joblib简介
A.3并行示例
附录B使用MPI4Py进行并行编程
B.1MPI简介
B.2Python图像处理对MPI的需求
B.3MPI4Py简介
B.4通信器
B.5通信
B.5.1点对点通信
B.5.2组通信
B.6计算PI值
附录CImageJ简介
C.1简介
C.2ImageJ入门
附录DMATLAB和NumPy函数
参考文献
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| 內容試閱：
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我们收到了购买本书第1版的读者的反馈，在编写本书第2版时，也收到了相关主题专家的反馈。
我们添加了3个新的章节和1个新的附录。在撰写第1版时，机器学习(machine learning，ML)和深度学习(deep learning，DL)还未成为主流。而如今，使用传统图像处理和计算机视觉技术无法解决的问题正在使用ML和DL解决。因此我们增加了神经网络和卷积神经网络(convolutional neural network，CNN)两章内容。在这两个章节中，不仅讨论了这两种网络的数学基础，还讨论了使用ML/DL库Keras解决这两种网络的问题。
我们还添加了一章关于仿射变换的知识，这是一种保留线条的几何变换。我们还增加了一个关于使用joblib进行并行计算的附录，joblib是一个Python模块，该模块允许将任务分配给多个Python进程，这些进程可以在给定计算机的多个内核上运行。
我们还在现有章节中添加了新算法，并完善了代码注释。引入的新算法包括Frangi滤波器、对比度受限自适应直方图均衡化(contrast limited adaptive histogram equalization，CLAHE)、局部对比度归一化、ChanVese分割、灰度形态学等。
在编写第1版时，我们使用Python 2．7来测试代码。但是自2020年1月起，Python 2．7不再被支持。所以我们将代码修改为Python 3，并更新了NumPy、SciPy、Scikit和OpenCV的代码。
我们真心希望您喜欢学习本书中的内容。
第1版前言
图像采集和处理已成为各种科学、技术、工程和数学(STEM)学科中鉴定和量化实验测量的标准方法。随着诊断成像技术的发展，如基于计算机断层扫描(computed tomography，CT)和磁共振成像(magnetic resonance imaging，MRI)的X射线，在医学领域中的探索已成为可能。在光学显微镜的新成像技术中已经揭示了生物和细胞功能。电子显微镜已帮助材料科学取得了进步。这些示例以及更多其他的示例都需要了解获取图像的物理方法和分析处理方法，以了解图像背后的科学知识。STEM学科的学生和研究人员可以使用成像技术的不断发展的新模式和方法进行学习与研究。因此，图像采集和处理课程在STEM学科中具有广泛的吸引力，有助于更新本科和研究生课程，以便学生更好地为未来做好准备。
本书涵盖图像采集和图像处理两部分内容。在现有书籍中，有些只讨论图像采集，有些只讨论图像处理，让学生依靠两本包含不同符号和结构的书籍来进行完整的学习，而将两者的融合留给读者。
在作者整合图像处理的经验中，了解到图像处理教育的必要性。我们希望本书能够为图像采集和处理提供足够的背景资料。
读者
本书主要面向应用数学、科学计算、医学成像、细胞生物学、生物工程、计算机视觉、计算机科学、工程学和相关领域的高年级本科生和研究生，以及来自学术界和各行业的工程师和专业人士。本书可以用作高年级本科生和研究生课程，以及暑期研讨课程的教科书，还可以用于自学。作为一本完整的教材，书中提供了相关图像采集技术和相应图像处理的概述。本书还包含练习和提示，学生可以使用它们来记住关键信息。
致谢
我们非常感谢在本书编写过程中提出宝贵意见的学生、同事和朋友。我们要感谢明尼苏达大学的明尼苏达超级计算机研究所(MSI)。在MSI，Ravi Chityala与学生、教职员工就图像处理进行了讨论。这些讨论使他认识到需要撰写一本结合图像处理和图像采集的教材。
我们要特别感谢芝加哥大学的Nicholas Labello博士、明尼苏达大学的Wei Zhang博士、明尼苏达大学影像中心的Guillermo Marques博士、明尼苏达大学的Greg Metzger博士、明尼苏达大学的William Hellriegel先生、明尼苏达大学的Andrew Gustafson博士、亚马逊的Abhijeet More先生，以及Arun Balaji先生和Karthik Bharathwaj先生对原稿的校对与反馈。
我们还要感谢卡尔·蔡司显微镜公司、可视人体项目、西门子股份公司、明尼苏达大学的Uma Valeti博士、明尼苏达大学的Susanta Hui博士、明尼苏达大学的Robert Jones博士、明尼苏达大学的Wei Zhang博士和Karthik Bharathwaj先生为我们提供了本书中使用的图像。
我们还要感谢编辑Sunil Nair和编辑助理Sarah Gelson、项目协调员Laurie Schlags，以及Taylor and Francis/CR出版社的项目编辑Amy Rodriguez在校对和出版过程中为我们提供帮助。
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