书名:数字图像处理
:18.00元
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作者:陆玲,王蕾,桂颖著
出版社:中国电力出版社
出版日期:2007-07-01
ISBN:9787508353760
字数:
页码:
版次:1
装帧:平装
开本:
商品重量:0.4kg
本书是普通高等教育“十一五”规划教材,是作者根据多年的教学经验并参考相关文献编写而成的。书中附有例题可以帮助读者理解算法,同时对主要图像处理算法列出了程序代码。有利于读者进行程序设计。
全书共9章,~3章主要介绍数字图像处理的特点、内容、应用及发展,常用图像文件格式.彩色图像的特殊效果处理、界面切换技术及动画技术:第4~6章重点介绍灰度图像的变换、平滑与锐化处理、图像的分割与匹配,图像的基本几何变换,与二值图像相关的形态学运算、几何特征与形状特征:第7~9章重点介绍图像的几种频域变换、常见的图像编码与压缩方法和图像复原的原理。
本书通俗易懂、集理论与实践为一体、具有一定的特色。可作为高等院校相关专业本科生的教材,也可作为研究生参考资料,同时还适用于数字图像处理的初学者。本书附带教学课件。
我被这本书中对图像压缩和表示法的讨论深深吸引住了。它不像市面上流行的读物那样,只是一笔带过JPEG或MPEG的流程。相反,作者花了大量篇幅讲解了变换编码的基础,特别是离散余弦变换(DCT)在去除空间冗余方面的关键作用。对于量化和熵编码这两个压缩流程中至关重要但又容易被忽略的步骤,书中也给出了非常细致的分析,这对于理解有损压缩的理论极限至关重要。再者,关于图像表示方面,书中对不同数据结构在内存中的组织方式,以及如何优化存取效率的讨论,非常适合那些需要进行底层系统编程的开发者。我喜欢它探讨的面向对象的设计思想在图像处理算法库构建中的应用,虽然这部分内容稍微偏离了纯粹的数学理论,但极大地增强了本书的工程实用价值。总的来说,这本书的价值在于它不仅告诉你“是什么”,更深入地解释了“为什么必须是这样设计”以及“如何高效地实现它”。它填补了我对图像数据高效处理方面知识体系中的一个空白。
评分这本书的排版和设计,说实话,有些复古,略显厚重,但翻阅起来却有一种沉甸甸的可靠感。它似乎是为那些追求知识体系完整性的读者量身定做的。我尤其关注了图像分割那一章的论述,处理得十分深刻。作者没有仅仅满足于介绍传统的阈值分割法,而是深入剖析了区域生长、边缘检测以及更高级的基于能量最小化的活动轮廓模型(Active Contour Models)。对于后者,书中对能量函数的定义、梯度下降的迭代过程进行了详尽的图解说明,这种对数学优化在视觉问题中应用的强调,是很多同类书籍所欠缺的。此外,书中对图像的形态学处理(如腐蚀、膨胀、开闭运算)的介绍,配有大量生动的图形示例,即便是初次接触形态学概念的人也能迅速领悟其核心思想——即基于形状的结构元素操作。这本书的深度要求读者必须有耐心,它不提供现成的“一键解决方案”,而是要求读者理解每一步操作背后的几何意义和数学逻辑。读完后,感觉自己对“如何让计算机‘看懂’图像”这个问题有了更宏观、更扎实的认知框架。
评分老实说,我拿起这本书的时候,期望值是比较低的,毕竟市面上关于视觉处理的书籍汗牛充 সিগারে 太多了,大多是浅尝辄止或者将重点放在某个特定应用上。然而,这本书给我带来了相当大的惊喜,它的叙事风格非常流畅,简直不像一本技术教材。作者在讲解图像增强和恢复时,那种娓娓道来的叙述方式,让我感觉像是在听一位经验丰富的老师分享他的实践心得。比如,在处理噪声问题时,书中不仅罗列了各种滤波器的优缺点——从均值滤波的模糊到中值滤波的保边特性,还深入探讨了它们在不同噪声模型(如高斯噪声和椒盐噪声)下的适用性。最让我印象深刻的是关于直方图均衡化的部分,它没有停留在理论公式上,而是通过大量的实际案例展示了如何利用局部直方图处理来避免全局均衡化带来的过度对比度拉伸问题。这本书的优点在于,它平衡了理论的深度和实践的可操作性,使得读者在掌握了数学基础之后,能够立即联想到实际应用场景中的具体实现步骤和可能遇到的陷阱。阅读过程非常享受,知识点衔接自然,没有那种生硬的跳跃感。
评分这本书给我的整体感受是:严谨、全面、且富有启发性。它涵盖了从基础的图像采集和数字化到中高级的特征提取和识别的整个流程,知识覆盖面非常广。我特别欣赏作者在描述特征提取算法时所采取的视角。例如,在讲解角点检测时,书中清晰地对比了Harris角点检测器和Shi-Tomasi准则的差异,并解释了为何后者在实际应用中表现更稳定,这种对比性的讲解方式极大地加深了读者的理解。另外,书中对于三维重建和立体视觉基础的介绍虽然篇幅有限,但其对投影几何和对极几何基本概念的梳理,清晰明了,为后续深入学习计算机视觉打下了坚实的基础。这本书的缺点可能在于,由于内容过于庞大和深入,初次阅读时需要大量的精力去整理和消化,不适合作为快速入门的参考资料。但对于寻求一本可以长期研读、能够伴随职业生涯成长的参考手册的读者而言,这本书无疑是极佳的选择,它提供的知识深度足以支撑多次重读和查阅。
评分这部作品读下来,简直像是走进了一个光怪陆离的数学迷宫,但迷宫的墙壁却是用逻辑和算法搭建起来的。作者对于色彩空间和变换的阐述,细致入微到令人咋舌。我记得有一章节专门讲傅里叶变换在图像域和频域之间的转换,那种从直观的灰度变化到抽象的频率能量分布的跳跃感,处理得极其巧妙。书中不仅有大量的公式推导,更有大量的图示辅助理解,让那些原本枯燥的矩阵运算变得生动起来。特别欣赏作者在介绍卷积操作时,那种层层剥开洋葱的方式,先讲基本定义,再深入到各种核函数的实际应用,比如边缘检测中的拉普拉斯算子和Sobel算子,对比效果清晰可见。不过,对于完全没有数学背景的读者来说,初期的代数部分可能会有些吃力,需要反复阅读和对照公式手册才能完全消化。整本书的结构安排非常严谨,像是精心铺设的轨道,引导读者从最基础的点阵操作,逐步迈向复杂的图像重建和分析。它更像是一本工具书,适合那些希望深入了解底层原理的工程师或研究生,而非仅仅满足于使用软件库的初学者。
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