數字圖像處理 王慧琴 9787563512942 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王慧琴 著

圖書標籤:

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店鋪： 書逸天下圖書專營店

齣版社： 北京郵電大學齣版社有限公司

ISBN：9787563512942

商品編碼：29572874868

包裝：平裝

齣版時間：2006-11-01

基本信息

書名：數字圖像處理

定價：22.00元

作者：王慧琴

齣版社：北京郵電大學齣版社有限公司

齣版日期：2006-11-01

ISBN：9787563512942

字數：347000

頁碼：215

版次：1

裝幀：平裝

開本：

商品重量：0.359kg

編輯推薦

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內容提要

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本書重點介紹瞭數字圖像處理的基本概念、基本理論、實用技術，以及用Matlab進行圖像處理、編程的方法。全書共7章，主要內容包括圖像及其數字處理、Matlab圖像處理工具箱、圖像的變換、圖像的增強、圖像的復原、圖像編碼與壓縮技術和數字圖像的應用實例等。
本書結構閤理，敘述清晰、簡練，理論與實踐並重。使用Matlab作為實驗平颱，加入瞭大量的實驗實例，並且有大量的實驗結果圖片，對讀者理解利用Matlab軟件進行數字圖像處理有很大的幫助。
全書深入淺齣、圖文並茂，反映瞭近年來數字圖像處理領域的*發展情況，適閤作為通信與信息類、計算機類及相關專業高年級本科生或低年級研究生學習數字圖像處理課程的教材或教學參考書，也可作為從事圖像處理、圖像通信、多媒體通信、數字電視等領域科技人員的參考書。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《數字圖像處理》（王慧琴 9787563512942）這本書，它就像一把鑰匙，為我們打開瞭通往一個奇妙世界的大門——那就是由像素構成的、不斷變化的數字圖像世界。這本書不是關於某個具體的故事，也不是某段曆史的記錄，而是關於如何理解、如何操縱、如何從這些由無數小點點組成的畫麵中提取信息，甚至創造全新視覺體驗的科學與藝術。 想象一下，你手中拿著一本關於“魔法”的書。隻不過，這裏的魔法不是揮舞魔杖，而是運用復雜的數學算法和邏輯思維。這本書就扮演著這樣一位嚴謹的導師，它從最基礎的概念講起，比如“像素”——圖像最基本的構成單位，就像樂高積木一樣，每一塊都有自己的顔色和位置，組閤起來就形成瞭我們看到的各種畫麵。它會告訴你，一張彩色照片背後，其實藏著紅、綠、藍（RGB）三種基本顔色的不同深淺程度的疊加。 然後，它會深入到圖像的“本質”——“灰度”。也就是說，一張圖片即使是彩色的，我們也可以把它轉換成隻有黑、白、灰三種色調的圖像。這就像給一張照片“褪色”，但這個過程背後涉及到對圖像亮度和對比度的精確計算。本書會教你如何進行這種轉換，以及為什麼這樣做很有意義。也許在某些應用中，灰度圖像更容易進行後續的分析和處理。 “圖像增強”是這本書中一個非常重要且實用的章節。這就像給你的照片進行“美顔”，但這裏的“美顔”不是塗脂抹粉，而是通過科學的方法讓圖像變得更清晰、更具可讀性。比如，當照片拍得太暗，或者光綫不均勻時，這本書會教你如何通過調整圖像的整體亮度、對比度，或者局部區域的亮度，讓那些隱藏在黑暗中的細節顯露齣來。它會介紹各種算法，比如直方圖均衡化，這個聽起來有點專業，但其實就是通過調整圖像像素的分布，讓圖像的灰度範圍更廣，從而提升對比度和清晰度。還有平滑處理，這就像給照片“磨皮”，去除畫麵中的噪點和細小的瑕疵，讓圖像看起來更乾淨。當然，它也會告訴你，過度的平滑可能會丟失一些重要的細節，所以處理需要恰到好處。 接著，這本書會帶你進入“圖像復原”的領域。這比簡單的增強要復雜一些，因為圖像復原旨在“逆轉”圖像在采集過程中遭受的某種“損害”，比如模糊、失真等。想象一下，一張因為相機晃動而模糊不清的照片，或者一張因為傳輸過程中數據丟失而齣現斑點的老照片，這本書就會告訴你，如何利用一些數學模型和算法，嘗試著去“猜測”原始圖像的樣子，並將其“恢復”齣來。這就像偵探在調查案件，通過綫索（圖像的模糊程度、噪聲的特點等）來推斷齣真相（原始圖像）。 “色彩空間”是另外一個引人入勝的部分。我們平時看到的色彩，其實可以有很多種錶示方式。書裏會講解不同色彩空間的區彆，比如我們熟悉的RGB，以及在印刷、醫學影像等領域常用的CMYK、HSV等。瞭解這些不同的色彩空間，對於我們進行更精細的色彩處理和轉換至關重要。比如，在進行圖像編輯時，你知道如何在不同的色彩空間之間進行切換，纔能更準確地調整色彩飽和度、色調等屬性。 “圖像分割”則是本書中一項極具挑戰性但又至關重要的技術。它就像給圖像中的不同物體“畫上邊界綫”，把一張完整的圖片劃分成若乾個有意義的區域。比如，在一張包含人臉的照片中，分割技術可以幫助我們識彆齣人臉所在的區域，或者區分齣背景和前景。這對於計算機視覺、醫學影像分析等領域的應用至關重要。你會學到如何利用閾值分割、區域生長、邊緣檢測等方法，來“切割”齣你想要關注的部分。 “形態學處理”是圖像處理中一個非常形象化的分支。它藉鑒瞭數學形態學的一些概念，對圖像中的形狀進行處理。比如，“腐蝕”操作可以讓圖像中的物體“瘦身”，去除細小的連接部分，而“膨脹”操作則可以讓物體“變胖”，填補物體內部的小空洞。這些操作看似簡單，但通過不同的組閤，可以實現很多有趣的功能，比如去除細小的噪聲顆粒，或者連接斷開的綫條。 “圖像變換”是本書的另一個精彩篇章。它涉及到如何改變圖像的“錶現形式”，但保留其核心內容。最著名的例子莫過於傅裏葉變換。這就像把一首復雜的交響樂分解成不同頻率和幅度的基本音符。在圖像處理中，傅裏葉變換可以幫助我們分析圖像的頻率成分，從而實現諸如濾波、壓縮等功能。你也會瞭解到離散餘弦變換（DCT），它在圖像壓縮領域有著舉足輕重的地位，比如JPEG格式就是基於DCT的。 “圖像壓縮”是本書中非常貼近我們生活的一個話題。我們每天都在使用和傳輸大量的圖像，而這些圖像的文件大小往往很大，如果能有效地壓縮它們，就能節省大量的存儲空間和傳輸帶寬。本書會介紹不同的壓縮原理，比如無損壓縮（保證圖像信息不丟失）和有損壓縮（犧牲一些信息來換取更高的壓縮率）。你會瞭解到JPEG、PNG等常見圖像格式背後的壓縮技術。 “圖像復原”這個概念在書中會被反復提及，並以更深入的方式呈現。它不僅僅是簡單的增強，而是嘗試著去“逆轉”圖像在采集、傳輸過程中遭受的各種“破壞”。比如，當照片因為運動模糊而變得不清時，這本書會教你如何通過一些數學模型和算法，利用模糊的“軌跡”來推測齣原始的清晰圖像。這就像在玩一個“找茬”遊戲，通過分析模糊的細節，來還原齣本來的樣子。 “邊緣檢測”也是圖像處理中一個非常重要的技術。邊緣是圖像中亮度或顔色發生急劇變化的地方，它們通常對應著物體的輪廓。這本書會介紹如何利用不同的算子（比如Sobel算子、Canny算子）來尋找這些邊緣，並生成“邊緣圖”。這些邊緣信息對於後續的物體識彆、形狀分析等任務非常有用。 “特徵提取”是本書的重中之重，尤其是在涉及到圖像分析和識彆的應用中。它指的是從圖像中提取齣能夠代錶圖像內容的關鍵信息，這些信息可以是顔色、紋理、形狀、或者更復雜的特徵描述符。這些特徵就像一張“名片”，能夠區分齣不同的圖像或物體。你會學到各種各樣的特徵提取方法，為後續的機器學習和人工智能應用打下基礎。 這本書還會涉及一些更高級的主題，比如“圖像紋理分析”，它關注的是圖像的“質感”，比如木頭的紋理、布料的紋理等。還有“圖像復原”的更復雜場景，例如如何處理被汙染的圖像。 總而言之，這本書《數字圖像處理》不是一本故事書，它是一本關於“如何看懂”和“如何重塑”圖像的指南。它用嚴謹的數學語言和清晰的邏輯，為你揭示瞭數字圖像背後的奧秘，讓你能夠理解那些看似神奇的圖像處理效果是如何實現的，並且為你掌握這些技術，將它們應用到各種實際場景中，提供瞭堅實的基礎。無論你是對計算機視覺感興趣的學生，還是需要在工作中處理圖像的專業人士，這本書都將是你探索數字圖像世界的寶貴財富。它教會你用一種全新的視角去觀察世界，用算法的力量去改造和理解視覺信息。

評分☆☆☆☆☆

從排版和視覺設計的角度來看，這本書的處理實在是不夠“與時俱進”。整個頁麵的色調偏暗，大量的黑白圖例，使得原本復雜的空間結構和細節信息難以被清晰地捕捉。例如，在對比不同的濾波效果時，如果原圖的細節區分度不高，經過處理後更是難以分辨優劣。如今的數字圖像處理教學，早已普遍采用彩色、高分辨率的案例圖來直觀展示算法的強大或局限性，但在這本書中，我們看到的很多“經典”案例圖，分辨率低得讓人想嘆氣。更彆提索引和目錄的設計瞭，查找特定知識點需要花費不少時間，缺乏現代書籍中常見的交叉引用和關鍵詞標注係統。這使得它在作為案頭參考書時，顯得力不從心。如果把這本書放迴到一個現代化的圖書館裏，它那陳舊的外觀和略顯擁擠的版麵，很容易被那些設計更簡潔、圖文並茂的新書所淹沒，實在未能體現齣其內容的“分量”。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本厚磚頭的時候，我最關心的就是它在算法實現上的講解是否足夠細緻入微。畢竟，理論再好，如果不能轉化為實際操作的經驗，那對工程師來說價值就大打摺扣瞭。不幸的是，這本書在這一塊的處理上顯得非常保守且含糊。它會列齣傅裏葉變換在濾波中的作用，卻很少深入探討在不同噪聲環境下，具體選擇何種濾波器核（比如高斯核的大小、伽馬函數的選擇依據），以及這些選擇如何影響最終的計算效率和視覺效果。書中提供的代碼示例，如果存在的話，也大多是僞代碼或者非常簡化的C語言片段，完全缺乏與主流庫（如OpenCV或更現代的Python生態係統）的有效結閤。這使得讀者在閤上書本，準備動手實踐時，會立刻陷入茫然——如何將這些抽象的數學描述轉化為高效、可維護的代碼？作者似乎默認讀者已經擁有極強的自學能力去填補這些“實踐鴻溝”，但對於一本教學用書而言，這種跳躍式的教學方法是極不負責任的。它更像是一本純理論的數學專著，而非一本旨在培養實踐能力的工具書。

評分☆☆☆☆☆

這本號稱“權威”的數字圖像處理教材，初拿到手時，著實讓人眼前一亮。那厚實的裝幀，仿佛預示著內容的深度與廣度。然而，翻開內頁，那種期待感卻如同被冷水澆滅。首先映入眼簾的是大量基礎到令人發指的章節，什麼像素點的定義、圖像的幾何變換，這些內容即便是自學過信號處理的初學者也能輕易掌握，書中用瞭大篇幅進行冗長且缺乏新意的闡述，仿佛在刻意拉長篇幅。更令人失望的是，對於現代圖像處理的核心技術，比如深度學習在圖像分割、目標檢測中的應用，幾乎隻字不提，或者隻是寥寥數語帶過，仿佛作者生活在十年前的學術圈。我本以為能在這本書裏找到一些前沿的算法解析，或者至少是紮實的工程實踐案例，結果卻發現內容陳舊得讓人難以接受。排版上，雖然談不上粗糙，但那些密集的公式和略顯過時的圖例，更像是工業時代的産物，而非麵嚮未來讀者的學習資料。整體而言，如果你的目標是入門最基礎的理論概念，或許它能勉強充當一本字典，但若想真正踏入現代數字圖像處理的殿堂，這本書給齣的指引實在是太有限瞭，更像是一份過期的參考手冊，而非引領潮流的指南。

評分☆☆☆☆☆

我個人對本書的最大不適應，是它對實際工程問題的關注度嚴重不足。圖像處理這門學科，從誕生之初就帶有極強的應用色彩，無論是醫學影像分析、遙感衛星圖處理，還是日常的視頻壓縮和增強，都離不開對真實世界約束條件的考量。然而，這本書似乎更熱衷於在理想化的數學模型中進行推演。比如，在討論運動模糊去除時，書中花瞭大量篇幅去解釋維納濾波的數學原理，但幾乎沒有提及在實際采集場景中，如何準確估計模糊核（PSF）——這恰恰是應用中最睏難的一步。它避開瞭諸如傳感器噪聲的特性分析、計算資源的限製、實時性要求等現實挑戰。讀完此書，我感覺自己像是剛剛掌握瞭製造一把精美工藝品的圖紙，但卻對如何在喧鬧、灰塵彌漫的工廠車間裏真正組裝齣成品感到一片茫然。對於希望將理論知識轉化為市場競爭力的人來說，這本書提供的“解決方案”總是停留在理論層麵，缺乏必要的、來自工業界經驗的打磨與淬煉。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格給我一種強烈的割裂感。前半部分，作者似乎努力想用一種親切、引導性的口吻來介紹背景知識，試圖拉近與讀者的距離。但一進入到公式推導和定理證明的部分，風格立刻一百八十度大轉彎，變得極其晦澀和學術化，充滿瞭復雜的數學符號和冗長的從句，閱讀體驗如同在攀登一座陡峭且布滿荊棘的山峰。更要命的是，章節之間的邏輯跳躍性很大。比如，在講完形態學操作後，下一章可能直接跳到瞭色彩空間的高級量化，中間完全沒有過渡或必要的橋接內容，讓讀者很難構建起一個連貫的知識網絡。我常常需要頻繁地翻閱前幾章的內容，纔能理解當前章節中某個術語的上下文，這極大地打斷瞭閱讀的流暢性。對於一個試圖係統學習這門學科的人來說，這種“知識點堆砌”而非“知識體係構建”的編排方式，是學習效率的最大殺手。它要求讀者自己去梳理脈絡，這無疑違背瞭教材應該承擔的導引責任。