數字圖像處理：原理與算法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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孫燮華 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 圖像處理
• 圖像分析
• 算法
• 計算機視覺
• 模式識彆
• MATLAB
• 圖像增強
• 圖像分割
• 特徵提取

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111307235

版次：1

商品編碼：10255241

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 普通高等教育計算機規劃教材

開本：16開

齣版時間：2010-08-01

頁數：292

正文語種：中文

內容簡介

《數字圖像處理——原理與算法》針對圖像處理和算法兩方麵為“零知識”起點的讀者。前12章適用於本科教學，主要內容包括概論、圖像數字化、圖像處理基礎、圖像幾何變換、圖像時頻變換、圖像增強、圖像恢復、圖像分割、圖像特徵與分析、圖像形態學、模式識彆和圖像壓縮。最後3章包括分形圖像壓縮、圖像加密和圖像水印，可為本科高年級和研究生教學之用。
《數字圖像處理——原理與算法》內容新穎並注重培養創新能力，介紹算法深入淺齣並注重實現，其主要算法都在配套的《數字圖像處理-VisualC#.NET編程與實驗》一書中實現瞭程序。若結閤《數字圖像處理一VisualC#.NET編程與實驗》，各層次讀者可各取所需地學習有關章節。《數字圖像處理——原理與算法》的所有算法和公式都經過推導和證明，並經過程序驗證。
《數字圖像處理——原理與算法》適用於計算機、通信和電子信息、自動控製、生物醫學工程等各理工科相關專業的本科和研究生教學和工程技術人員應用參考。

內頁插圖

目錄

齣版說明
前言
第1章 概論
1.1 基本概念
1.1.1 連續圖像
1.1.2 數字圖像
1.1.3 顔色模型
1.2 圖像的統計特性
1.2.1 基本統計分析量
1.2.2 直方圖
1.3 圖像文件格式
1.3.1 BMP圖像文件格式
1.3.2.IPG圖像文件格式
1.3.3 G11圖像文件格式
1.3.4 PNG圖像文件格式
1.4 圖像質量的評價標準
1.4.1 客觀評價標準
1.4.2 主觀評價標準
1.5 數字圖像處理的應用
1.6 習題

第2章 圖像數字化
2.1 圖像采樣
2.1.1 圖像采樣基本概念
2.1.2 采樣定理
2.1.3 圖像重建
2.2 圖像量化
2.2.1 標量量化
2.2.2 嚮量量化
2.2.3 采樣、量化參數與數字化圖像之間的關係
2.2.4.數字圖像的數值描述
2.3 圖像輸人／輸齣設備
2.3.1 圖像輸入設備
2.3.2 圖像輸齣設備
2.4 習題

第3章 圖像處理基礎
3.1 點運算
3.1.1 綫性點運算
3.1.2 非綫性點運算
3.1.3 點運算與直方圖
3.1.4 點運算的應用
3.2 代數運算
3.2.1 加法運算
3.2.2 減法運算
3.2.3 乘法運算
3.2.4 除法運算
3.3 點運算和代數運算應用算法
3.3.1 彩色圖像轉變為灰度圖像
3.3.2 灰度閾值變換
3.3.3 灰度綫性變換
3.3.4 僞彩色處理
3.3.5 圖像融閤
3.4 習題

第4章 圖像幾何變換
4.1 圖像仿射變換
4.1.1 齊次坐標係
4.1 _2圖像仿射變換
4.1.3 仿射變換算法設計
4.2 圖像插值放大
4.2.1 最鄰近插值算法
4.2.2 雙綫性插值算法
4.2.3 三次捲積插值算法
4.3 圖像縮小
4.3.1 基於等間隔采樣的圖像縮小算法
4.3.2 基於局部均值的圖像縮小算法
4.4 習題

第5章 圖像時頻變換
5.1 Fourier變換
5.1.1 Fourier變換的性質
5.1.2 離散Fourier變換
5.1.3 二維離散Fourier變換的性質
5.2 快速傅裏葉變換
5.2.1 計算DFT的問題及其改進途徑
5.2.2 FFT算法及其原理
5.3 離散餘弦變換
5.3.1 一維離散餘弦變換
5.3.2 利用FFT快速計算DCT
5.4 沃爾什-哈達瑪變換
5.4.1 沃爾什函數與哈達瑪矩陣
5.4.2 沃爾什-哈達瑪變換
5.5 K-L變換
5.5.1 圖像的嚮量錶示和統計參數
5.5 ，2c，的特徵值和特徵嚮量
5.5.3 離散K-L變換及其性質
5.6 小波變換
5.6.1 從F0urier分析到小波分析
5.6.2 小波分析
5.6.3 小波變換算法
5.7 習題

第6章 圖像增強
6.1 空域增強
6.1.1 灰度變換增強
6.1.2 直方圖變換增強
6.1.3 平滑濾波
6.1.4 中值濾波
6.1.5 空域模闆濾波
6.2 頻域增強
6.2.1 巴特沃斯低通濾波
6.2.2 巴特沃斯高通濾波
6.3 圖像銳化
6.3.1 羅伯特算子
6.3.2 拉普拉斯算子
6.3.3 索伯爾算子
6.3.4 普瑞維特算子
6.3.5 凱西算子
6.4 習題

第7章 圖像恢復
7.1 圖像退化模型
7.1.1 綫性係統
7.1.2 圖像退化模型
7.1.3 圖像退化模型的離散形式
7.1.4 運動模糊的退化模型
7.2 圖像代數恢復方法
7.2.1 無約束代數恢復方法
7.2.2 有約束代數恢復方法
7.3 圖像頻域恢復方法
7.3.1 逆濾波
7.3.2 最小二乘方濾波
7.4 其他圖像恢復方法
7.4.1 人機交互式恢復方法
7.4.2 幾何畸變校正
7.5 習題

第8章 圖像分割
8.1 邊緣檢測
8.1.1 圖像邊緣與梯度
8.1.2 邊緣檢測算法
8.2 圖像閾值法
8.2.1 閾值分割原理
8.2.2 最佳閾值分割算法
8.2.3 0tsu閾值分割算法
8.2.4 基於熵的二值化方法
8.3 基於區域的分割
8.3.1 區域生長法
8.3.2 區域分裂與閤並
8.4 霍夫變換
8.4.1 直綫的檢測
8.4.2 廣義Hough變換檢測麯綫
8.5 習題

第9章 圖像特徵提取與分析
9.1 幾何特徵
9.1.1 位置和麵積
9.1.2 距離
9.2 形狀特徵
9.2.1 區域外部空間域分析
9.2.2 區域內部空間域分析
9.2.3 區域內部變換分析
9.3 邊界特徵
9.3.1 鏈碼描述
9.3.2 傅裏葉描述子
9.3.3 邊界提取與外輪廓跟蹤
9.4 圖形細化
9.4.1 細化算法
……
第10章 圖像形態學
第11章 模式識彆
第12章 圖像壓縮
第13章 分開圖像壓縮
第14章 圖像加密
第15章 圖像數字水印
附錄
參考文獻

精彩書摘

在數字圖像處理中，經常需要采用各種各樣的算法。根據數字圖像處理運算中輸入信息與輸齣信息的類型，具有代錶性的圖像處理算法從功能上分為以下幾種：（1）單幅圖像=單幅圖像。（2）多幅圖像=單幅圖像。（3）單幅或多幅圖像=數值／符號等。以上3類運算中，所有輸入信息都是圖像且其灰度值都是非負整數值，而輸齣信息的形式則各不相同，既可以是具有非負灰度值的數字圖像，也可以是僅具有0、1兩個灰度值的二值圖像，又可以是對輸入圖像逐個像素點進行解釋的符號或由特定參數組成的某種二維信息，常稱為標號圖像，還可以是從圖像中提取的以數值或符號描述的特徵信息。所有以二維信息形式輸齣的信息統稱為廣義圖像，標號圖像也屬於廣義圖像的範疇。
在這3類運算中，第一類是數字圖像處理中最基本的運算。根據輸入圖像得到輸齣圖像（目標圖像）處理運算的數學特徵，可將圖像處理運算方式分為點運算、代數運算和幾何運算。這些運算都是基於空間域的圖像處理運算，與空間域運算相對應的是變換域運算。本章學習點運算、代數運算及其應用，主要有色彩轉變、灰度閾值變換、灰度綫性變換、圖像融閤等。幾何運算和變換域運算將在第4、5章進行介紹。

前言/序言

　　數字圖像處理是實用性很強的學科，許多處理算法具有實際應用背景。因此，學習圖像處理原理與算法必須與編程實踐相結閤纔能真正理解和掌握。本著這個目的，作者編寫瞭本書，並將所有主要算法編程實現寫成另一本《數字圖像處理——Visualc#.NET編程與實驗》（以下簡稱《編程與實驗》）。本書中，作者對於原理與算法的著眼點不是“介紹性”的，即不是停留在介紹上，而是著眼於實現和實踐。雖然將圖像處理算法作為基本對象，但對於沒有學習過甚至沒有接觸過計算機圖形學和算法的讀者來說，也能順利地學完大部分章節。按照現在流行的新潮語言，本書是“零知識”起點的，即對於圖像處理和算法兩個方麵是“零知識”起點的。對於其他基礎知識，一般地，要求讀者學習過大學高等數學和一門程序設計語言，如C或Java語言。
　　本書作者認為，一個算法隻有當程序實現時纔是一個真正意義上的算法。因為算法在實現時，仍然會遇到一些計算機編程實現的睏難。另一方麵，當算法已經實現時，可以通過程序的運行和對代碼的分析進一步理解和掌握算法，還可以學到編程實現的技巧。而這些正是讀者需要掌握的。用“百聞不如一見”的成語來描述圖像處理的學習方法恐怕是最恰當的。在學習瞭原理與算法後，如果不進行編程和實驗將會留下缺憾。齣於這樣的考慮，《編程與實驗》中的程序是完整的，程序除瞭可用標準的可視化選擇控件設置參數外，還設置瞭默認參數。作者這樣處理的目的之一是讓讀者進行圖像處理實踐和實驗上帶來便利。其目的之二是為非計算機專業的讀者在學習和應用圖像處理技術上考慮的。所以，本書不僅是麵嚮計算機專業的，事實上它也適閤電子信息、自動控製、生物醫學等各理工科相關專業。由於程序已能自動運行，即使初學者也能從中有所收獲，所以本書大部分內容對於專科、高等職業技術學院等各個層次的讀者也是適閤的。書中某些內容特彆是最後3章更是為本科高年級學生和研究生們創新學習特意編寫的。
　　本書的特色和學習方法
　　下麵介紹本書的特色和相應的學習方法，供讀者參考。
　　1.介紹算法詳細並注重實現
　　一個算法隻有當其程序實現時，纔是一個真正意義上的算法。事實上，本書的算法是在程序實現後寫成的。讀者可以通過與本書配套的《編程與實驗》中的程序運行和對代碼的分析進一步理解和掌握算法，還可以學習編程實現的技巧。
　　2.主要算法都實現瞭程序在本書中的主要算法都在《編程與實驗》中實現瞭完整程序，且可直接運行又可設置參數運行。全部程序提供瞭運行所需的完整圖像等實驗材料。此外，對有關章節理論內容的學習在光盤中還提供瞭仿真實驗程序，讀者可進行實驗，用以加深理解和掌握。
　　3.程序代碼注釋詳細並具有研究開發價值
　　對應算法在程序的相應語句中提供詳細注釋，便於對照學習。不少程序直接來自作者在公司的開發實踐和研究工作，具有研究開發價值。

《數字圖像處理：原理與算法》是一本緻力於深入剖析數字圖像處理核心理論與實踐應用的學術專著。本書以清晰的邏輯和嚴謹的數學推導，係統地介紹瞭數字圖像從獲取、增強、復原、分割到特徵提取、描述和識彆等一係列關鍵技術。 第一篇：圖像基礎與增強 本篇內容將從數字圖像的本質齣發，詳細闡述圖像的構成要素，如像素、灰度、顔色空間等。我們將深入探討不同顔色空間的轉換原理與應用，例如RGB、HSV、CMYK等，並分析它們在圖像處理中的優勢與局限。 圖像增強是本書的重點內容之一。我們將詳細介紹各類增強算法，包括： 點運算增強： 講解灰度直方圖的原理，並在此基礎上介紹對比度拉伸、直方圖均衡化、直方圖規定化等方法，分析它們如何有效地改善圖像的視覺質量，解決曝光不足或過度的問題。 空間域濾波： 深入探討綫性和非綫性濾波器的原理，包括均值濾波、高斯濾波、中值濾波、Laplacian濾波器等。我們將分析這些濾波器在去噪、邊緣提取、圖像平滑等方麵的作用，並詳細解析其數學模型和實現細節。 頻率域增強： 講解傅裏葉變換的性質及其在圖像處理中的應用。介紹低通濾波、高通濾波、帶通濾波等頻率域濾波器，分析它們如何處理圖像中的周期性噪聲，以及實現圖像的銳化和模糊。 第二篇：圖像復原與重建 在完成圖像的初步增強後，本篇將聚焦於解決圖像在采集過程中可能齣現的失真問題，並探討圖像的重建技術。 圖像復原： 詳細介紹各種圖像復原模型，例如退化模型。重點講解逆濾波、維納濾波等經典復原算法，並分析其在處理模糊、噪聲等退化現象時的效果和局限性。我們將深入探討盲復原技術，即在未知退化模型的情況下進行圖像復原的挑戰與解決方案。 彩色圖像處理： 擴展到彩色圖像的處理技術，包括彩色圖像的增強、濾波和僞彩色技術。我們將分析不同彩色模型在圖像處理中的特性，以及如何對彩色圖像進行有效的增強和分析。 形態學圖像處理： 介紹形態學操作的基本原理，包括膨脹、腐蝕、開運算、閉運算等。我們將詳細闡述這些操作在圖像去噪、邊緣提取、連通分量分析等方麵的應用，並通過大量的實例進行說明。 第三篇：圖像分割與錶示 圖像分割是將圖像劃分為具有不同語義區域的過程，是後續圖像分析和理解的基礎。本篇將深入探討各類圖像分割技術。 閾值分割： 介紹全局閾值和局部閾值分割的原理，以及 Otsu 法等自動閾值確定方法。 區域分割： 講解區域生長、區域分裂與閤並等區域分割算法。 邊緣檢測： 深入分析各種邊緣檢測算子，如Sobel、Prewitt、Roberts、Canny 等，並詳細闡述其數學原理和性能比較。 輪廓與邊界提取： 介紹如何從分割結果中提取目標的輪廓和邊界，並分析其在形狀分析中的作用。 第四篇：特徵提取與描述 在圖像分割完成後，我們需要提取能夠代錶圖像內容的特徵，以便進行進一步的分析和識彆。 特徵提取： 介紹點特徵（如角點、斑點）、綫特徵（如邊緣、直綫）、區域特徵（如紋理、顔色直方圖）等各類圖像特徵的提取方法。我們將詳細講解 SIFT、SURF、ORB 等經典局部特徵描述子，並分析其在圖像匹配、物體識彆等方麵的優越性。 特徵描述： 探討如何對提取到的特徵進行有效的描述，使其能夠被計算機理解和區分。介紹統計特徵、形狀特徵、紋理特徵等描述方法。 第五篇：圖像識彆與應用 本篇將圍繞如何利用提取的特徵進行圖像識彆，並展望數字圖像處理在各個領域的廣泛應用。 圖像識彆基礎： 介紹分類器和模式識彆的基本原理，包括 K 近鄰算法、支持嚮量機（SVM）、決策樹等。 物體識彆： 結閤前麵章節介紹的特徵提取和描述技術，探討如何實現對特定物體的識彆，包括基於模闆匹配、基於特徵匹配等方法。 圖像壓縮： 講解圖像壓縮的基本原理，包括無損壓縮和有損壓縮技術。介紹 JPEG、MPEG 等標準壓縮算法的原理，以及它們在減小圖像文件大小方麵的作用。 圖像復原與增強的進階應用： 深入探討更復雜的圖像復原技術，如多幀圖像復原、超分辨率重建等。展示圖像增強在醫學影像、遙感圖像分析等領域的實際應用案例。 計算機視覺基礎： 簡要介紹計算機視覺領域的一些基礎概念，如立體視覺、運動估計等，為讀者進一步深入學習提供指引。 本書力求理論與實踐相結閤，通過豐富的數學推導、算法分析和實例演示，幫助讀者構建紮實的數字圖像處理知識體係，並能夠靈活運用所學知識解決實際問題。本書適閤從事計算機視覺、模式識彆、機器學習、遙感、醫學影像處理等領域的研究人員、工程師和高年級本科生、研究生閱讀。

評分☆☆☆☆☆

這本書的扉頁散發著一種低調的自信，書名“數字圖像處理：原理與算法”簡潔而有力，直接點明瞭其核心內容。我翻開目錄，一行行清晰的條目撲麵而來，從基礎的像素概念、灰度變換，到復雜的濾波、邊緣檢測，再到更深層次的圖像復原、色彩模型，乃至形態學處理和圖像壓縮，其覆蓋之廣令人印象深刻。我尤其被“小波變換在圖像去噪中的應用”這一章節所吸引，這正是我近期在工作中遇到的一個難題。書中對算法的闡述，不僅僅是公式的堆砌，更注重原理的講解，通過大量的插圖和僞代碼，將抽象的數學概念形象化，使得我這個非數學專業背景的讀者也能相對容易地理解。舉個例子，在講解傅裏葉變換時，書中並沒有直接拋齣復雜的積分公式，而是先從周期信號的分解入手，一步步引齣時域到頻域的轉換，再結閤二維圖像的特性，解釋瞭傅裏葉變換如何揭示圖像的頻率信息。這種循序漸進的教學方式，對於初學者來說是極大的福音。我還注意到，書中在介紹不同算法時，都會提及它們的優缺點、適用場景以及計算復雜度，這對於我在實際項目中選擇最閤適的算法至關重要。比如，在介紹邊緣檢測算法時，書中不僅詳細講解瞭Sobel、Prewitt、Laplacian等經典算子，還深入討論瞭Canny邊緣檢測算法的多個步驟，包括高斯濾波、梯度計算、非極大值抑製和滯後閾值化，並分析瞭Canny算法在噪聲抑製和邊緣定位方麵的優勢。此外，書中對一些進階主題的探討，如小波變換、圖像分割的各種方法（閾值法、區域生長法、聚類分析等），以及特徵提取和描述（SIFT、SURF等），都讓我看到瞭其深度和廣度。我對書中能夠將理論與實踐如此緊密地結閤感到非常欣喜，這讓我有信心能夠將書中的知識應用到實際的圖像處理任務中去。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對技術細節有著極緻追求的工程師，對於“數字圖像處理：原理與算法”這本書，我抱有很高的期望。拿到書後，我首先翻閱瞭關於圖像濾波和邊緣檢測的章節。書中對各種濾波器的數學原理，如高斯濾波器、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子等的講解，都非常到位。例如，在講解Laplacian算子時，書中不僅給齣瞭其二階導數的數學形式，還詳細分析瞭其對圖像中灰度突變的敏感性，並通過大量的示例圖展示瞭其在檢測圖像細節方麵的優勢。更讓我驚喜的是，書中在講解Canny邊緣檢測算法時，並沒有僅僅給齣算法的步驟，而是深入分析瞭每一步的數學原理和工程實現細節，包括高斯濾波的作用、梯度幅度和方嚮的計算、非極大值抑製的原理以及滯後閾值化的具體實現方式。這對於我這種需要將算法轉化為實際代碼的工程師來說，是極其寶貴的。書中對圖像復原的講解，也充滿瞭技術深度。例如，在介紹維納濾波時，書中不僅給齣瞭其數學公式，還詳細闡述瞭其推導過程，並討論瞭如何根據噪聲和原始信號的統計特性來優化濾波器的性能。書中對形態學圖像處理的講解，也讓我受益匪淺，對腐蝕、膨脹、開、閉等基本運算的原理以及它們在圖像預處理、特徵提取中的應用有瞭更清晰的認識。這本書的嚴謹性和技術深度，讓我確信它將成為我日常工作中不可或缺的參考工具。

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓我愛不釋手的“數字圖像處理：原理與算法”。我是一名對圖像處理充滿好奇的業餘愛好者，此前接觸過一些零散的教程和博客，但總感覺知識體係不夠完整。這本書記載的知識體係之完整，讓我感到驚喜。從數字圖像的采樣和量化，到灰度變換的各種技巧，再到圖像的幾何變換，每一章節都銜接得恰到好處，構建瞭一個堅實的知識基礎。當我閱讀到圖像濾波部分時，我仿佛打開瞭新世界的大門。書中對空間域濾波和頻率域濾波的講解，都非常深入。在空間域濾波方麵，書中詳細介紹瞭各種濾波器，如均值濾波、高斯濾波、拉普拉斯濾波器等，並且用大量清晰的示意圖展示瞭濾波器的捲積過程和濾波效果。在頻率域濾波方麵，書中對傅裏葉變換的講解，不僅僅停留在公式層麵，更強調瞭其在圖像去噪和銳化中的應用，以及如何通過濾波器設計來達到特定的增強目的。我尤其欣賞書中對小波變換在圖像處理中的應用的介紹，它能夠同時在時間和頻率域進行分析，對於處理圖像的局部特徵和多尺度信息非常有優勢。書中還對圖像復原和圖像分割進行瞭詳細的闡述，從經典的逆濾波、維納濾波，到基於區域和基於邊緣的分割方法，都進行瞭係統的講解。書中對圖像壓縮的討論，也讓我對JPEG等常見壓縮格式有瞭更深的理解。這本書的語言風格嚴謹而又不失深度，它不僅僅是知識的傳遞，更是思維的引導，讓我學會如何係統地分析和解決圖像處理中的各種問題。

評分☆☆☆☆☆

拿到“數字圖像處理：原理與算法”這本書，我最先關注的是其內容是否具有前瞻性。作為一名對計算機視覺領域最新發展保持高度關注的開發者，我深知圖像處理技術日新月異，一本優秀的參考書不僅要涵蓋經典理論，更要適時地引入新興技術。這本書在這方麵做得相當齣色。在講解圖像增強和復原部分，書中除瞭傳統的濾波和變換方法，還對一些基於模型的方法進行瞭介紹，例如在圖像復原中，書中對基於盲去捲積的算法進行瞭探討，這對於處理未知退化模型的情況非常有價值。在圖像分割方麵，書中不僅介紹瞭傳統的區域生長法、閾值法，還對圖割算法（如Graph Cut）和基於能量模型的分割方法進行瞭深入分析，這些都是當前圖像分割領域非常活躍的研究方嚮。我尤其被書中對“小波變換在圖像壓縮和去噪中的應用”這一章節的詳細闡述所吸引。小波變換能夠很好地捕捉圖像的局部特性，其在信號和圖像處理中的應用越來越廣泛，而書中對小波變換的原理、多分辨率分析以及如何在圖像壓縮和去噪中應用進行瞭細緻的講解，並提供瞭相應的算法流程，這對於我學習和應用小波變換技術非常有幫助。此外，書中對圖像特徵提取和描述方法的介紹，如SIFT、SURF等，也讓我看到瞭其在目標識彆和匹配等高級應用中的重要性。這本書的優點在於，它能夠將經典理論與前沿技術有機結閤，為讀者提供一個全麵且具有前瞻性的圖像處理知識體係。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在計算機視覺領域摸爬滾打多年的從業者，我對“數字圖像處理：原理與算法”這本書的閱讀體驗可謂是五味雜陳，但總體而言，是一種久旱逢甘霖的滿足感。書的厚度雖然不算驚人，但其內容的密度卻令人咋舌。開篇對數字圖像基礎的梳理，雖然是我熟悉的領域，但書中從像素的定義、錶示，到灰度變換的綫性、非綫性操作，再到直方圖的均衡化和規定化，講解得鞭闢入裏，甚至有些地方觸及瞭我平時容易忽略的細節，比如不同灰度變換函數對圖像視覺效果的影響機理。當我深入到圖像增強的部分，這本書就如同打開瞭一扇新世界的大門。書中對頻率域增強方法的講解，特彆是傅裏葉變換在圖像去噪聲、銳化中的應用，讓我茅塞頓開。我一直對如何在實際應用中選擇閤適的低通、高通濾波器感到睏惑，而書中通過對各種理想、Butterworth、指數濾波器的詳細分析，並輔以大量仿真結果，清晰地闡述瞭它們的作用原理和適用場景。特彆是關於同態濾波用於解決照明不均的問題，其數學推導和幾何解釋都非常到位，讓我對圖像復原的理解上升到瞭一個新的高度。書中對圖像復原的討論，從逆濾波、維納濾波到約束最小二乘濾波，每一種方法都給齣瞭詳細的數學模型和算法步驟，並討論瞭它們在處理不同類型噪聲和退化時的優劣。這對於我撰寫論文和優化算法模型有著極大的指導意義。而且，書中還引入瞭一些更前沿的圖像復原技術，如基於深度學習的方法，雖然隻是點到為止，但足以引發讀者進一步探索的興趣。這本書的價值在於，它不僅僅是知識的羅列，更是思維的引導，它教會我如何從根本上理解問題，如何係統性地分析和解決圖像處理中的難題。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一本好的技術書籍，不僅要傳遞知識，更要啓發思考。而“數字圖像處理：原理與算法”這本書，恰恰做到瞭這一點。我第一次閱讀這本書時，就被其嚴謹的邏輯和深入的講解所吸引。書中對數字圖像的基本概念，如像素、灰度、顔色空間等的介紹，雖然看似簡單，但卻為後續內容的學習打下瞭牢固的基礎。我特彆喜歡書中對圖像增強和圖像復原的講解，它不僅僅是羅列各種算法，而是深入分析瞭每種算法背後的原理，以及它們在不同場景下的應用。例如，在講解頻率域增強時，書中對傅裏葉變換的解釋，不僅僅停留在數學公式層麵，更強調瞭其在圖像處理中的意義，以及如何通過濾波器設計來達到特定的增強目的。書中對圖像復原的講解，也讓我對如何處理噪聲和退化有瞭更深入的理解。讓我印象深刻的是，書中對各種濾波器的數學推導和性質分析，都非常詳細，這讓我能夠更深刻地理解每種濾波器的作用和局限性。此外，書中對圖像分割和特徵提取的介紹，也讓我對這些高級應用有瞭初步的瞭解。雖然這本書的篇幅不小，但其內容的組織結構非常清晰，層次分明，使得我能夠循序漸進地學習。這本書的優點在於，它能夠將復雜的理論知識以一種係統化、易於理解的方式呈現齣來，並且注重算法的實際應用，這對於我這樣一個希望在數字圖像處理領域有所建樹的學習者來說，是一本不可多得的寶典。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在校大學生，主修的是計算機科學與技術專業，在選修瞭數字圖像處理這門課程後，我被老師推薦瞭這本“數字圖像處理：原理與算法”。一開始，我被書中的數學公式和算法描述嚇到瞭，感覺有些晦澀難懂。但是，當我抱著“就先看看再說”的心態，仔細閱讀瞭開頭的章節，特彆是關於圖像增強和圖像復原的部分，我逐漸發現瞭這本書的獨特魅力。書中對於每個算法的講解，都力求清晰明瞭，即使是復雜的數學推導，也會配以大量的圖示和通俗易懂的解釋。例如，在講解高斯濾波時，書中不僅給齣瞭二維高斯函數的公式，還用不同參數下的高斯核函數形狀圖，直觀地展示瞭濾波器的平滑效果。這對於我這樣初次接觸圖像處理的學生來說，是非常友好的。我還特彆喜歡書中在介紹不同算法時，都會附帶相應的僞代碼，這讓我在理解算法邏輯的同時，也能夠將其轉化為實際的代碼實現。我在實踐課上嘗試用Python實現瞭書中介紹的一些基本圖像處理算法，比如直方圖均衡化、Sobel算子邊緣檢測等，效果齣乎意料地好。書中還對一些進階主題，如圖像分割、特徵提取和描述等內容進行瞭初步的介紹，雖然這些章節我還沒有完全深入理解，但它們無疑為我未來的學習和研究指明瞭方嚮。總的來說，這本書的語言風格比較嚴謹，但又不失可讀性，它像一位循循善誘的老師，帶領我一步步探索數字圖像處理的奇妙世界。我非常期待在未來的學習中，能夠更深入地理解和運用書中的知識，解決更復雜的圖像處理問題。

評分☆☆☆☆☆

收到這本“數字圖像處理：原理與算法”後，我懷著忐忑的心情翻開，畢竟“原理與算法”這幾個字聽起來就充滿瞭挑戰。然而，齣乎意料的是，書中的內容並沒有我想象中那麼枯燥乏味。從最基礎的圖像錶示、像素操作開始，到圖像的幾何變換，如縮放、鏇轉、平移，書中都進行瞭詳盡的講解，並且用大量生動的圖例展示瞭變換前後的效果。尤其是在講解圖像變換時，書中不僅給齣瞭數學公式，還詳細解釋瞭不同插值方法（最近鄰、雙綫性、雙三次）在實際應用中的優缺點，這一點對於我理解如何生成高質量的變換圖像非常有幫助。我最感興趣的還是圖像復原部分。書中對各種噪聲模型（椒鹽噪聲、高斯噪聲、周期噪聲等）的描述，以及針對不同噪聲的復原算法，如均值濾波、中值濾波、維納濾波等，都給齣瞭詳細的原理分析和算法流程。讓我印象深刻的是，書中在討論維納濾波時，不僅僅是給齣瞭公式，還深入分析瞭其在自相關函數和功率譜密度函數方麵的數學基礎，並且解釋瞭為什麼維納濾波能在噪聲抑製和原始圖像恢復之間取得較好的摺衷。此外，書中還涉及瞭圖像分割的多種方法，從簡單的閾值法到更復雜的區域生長法、K-means聚類分割，都進行瞭細緻的闡述。我尤其被書中對 Watershed 算法的介紹所吸引，它通過模擬地形的形成過程來分割圖像，這種直觀的類比讓我對算法的理解更加深刻。這本書的優點在於，它能夠將復雜的理論知識以一種係統化、條理化的方式呈現齣來，並且注重算法的實際應用，這對於我這樣希望將理論知識轉化為實踐技能的讀者來說，無疑是一本寶貴的參考書。

評分☆☆☆☆☆

“數字圖像處理：原理與算法”這本書，在我眼中，是一本將理論深度與實踐廣度完美結閤的典範。我曾為一些圖像處理書籍中充斥著晦澀的數學公式和缺乏實際指導的理論講解而感到沮喪，但這本書給瞭我全新的體驗。書的開篇，並沒有直接跳入復雜的算法，而是從數字圖像的基本概念入手，詳細講解瞭采樣、量化、像素錶示等基礎知識，為後續內容的學習奠定瞭堅實的基礎。當我閱讀到圖像增強的章節時，書中對各種增強技術的講解，無論是空間域的還是頻率域的，都充滿瞭深度和廣度。例如，在講解頻率域增強時，書中不僅詳細介紹瞭傅裏葉變換的原理，還深入探討瞭各種濾波器（如理想低通、Butterworth低通、指數高通等）的設計以及它們在圖像去噪和銳化中的作用。書中對維納濾波的講解，更是讓我對圖像復原有瞭更清晰的認識，它詳細闡述瞭維納濾波的數學模型，並討論瞭其在不同噪聲環境下的性能錶現。令人驚喜的是，書中還引入瞭形態學圖像處理的內容，如腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等，並將其在圖像分割、特徵提取等方麵的應用進行瞭細緻的講解。我尤其喜歡書中對圖像分割的多種方法的介紹，從簡單的閾值法，到更復雜的區域生長法、Watershed變換，再到基於能量泛函的分割方法，書中都給齣瞭清晰的原理闡述和算法步驟。此外，書中還對圖像壓縮、特徵提取和描述等領域進行瞭介紹，為我打開瞭更廣闊的視野。這本書的價值在於，它不僅提供瞭豐富的知識，更教會瞭我如何從原理層麵去理解算法，如何根據實際需求選擇和設計閤適的圖像處理方法。

評分☆☆☆☆☆

“數字圖像處理：原理與算法”這本書，對我而言，就像是一張精密的藍圖，為我指引瞭在數字圖像處理領域前行的方嚮。作為一名對圖像分析和模式識彆感興趣的跨學科研究者，我經常需要將圖像處理技術應用於實際的研究項目。這本書的內容覆蓋瞭從基礎理論到高級算法的方方麵麵，為我的研究提供瞭堅實的理論支撐。我尤其欣賞書中對圖像增強和圖像復原章節的講解，它不僅介紹瞭傳統的增強和復原方法，還對一些更復雜的模型進行瞭闡述。例如，在圖像復原方麵，書中對基於退化模型和噪聲模型的復原方法進行瞭詳細的介紹，並討論瞭不同方法的優缺點和適用場景。這對於我在麵對復雜的退化和噪聲問題時，能夠有針對性地選擇閤適的復原方法至關重要。書中對圖像分割的講解，也讓我印象深刻。它不僅介紹瞭閾值法、區域生長法等經典方法，還對基於能量泛函的分割方法，如Snake模型進行瞭詳細的闡述。此外，書中對圖像特徵提取和描述方法的介紹，如SIFT、SURF等，為我進行圖像匹配、物體識彆等研究奠定瞭基礎。書中對小波變換在圖像處理中的應用的介紹，也讓我對多尺度分析有瞭更深的理解。這本書的優點在於，它能夠將復雜的理論知識以一種清晰、係統的方式呈現齣來，並且注重算法的實際應用，這對於我這樣需要將理論知識轉化為研究成果的研究者來說，是一本極具價值的參考書。

評分☆☆☆☆☆

還是很不錯的一本書，比較全麵，文字比較容易理解

評分☆☆☆☆☆

實用，對於入門來說還是比較瞭解

評分☆☆☆☆☆

6z.2

評分☆☆☆☆☆

圖像質量的評價標準

評分☆☆☆☆☆

3.3

評分☆☆☆☆☆

客觀r評價標準

評分☆☆☆☆☆

6S.2.1

評分☆☆☆☆☆

小波分析

評分☆☆☆☆☆

圖像特A徵提取與A分析