數字圖像處理（第三版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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賈永紅 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 圖像處理
• 圖像分析
• 計算機視覺
• 模式識彆
• 圖像增強
• 圖像復原
• 圖像分割
• 圖像特徵提取
• 數字信號處理

齣版社： 武漢大學齣版社

ISBN：9787307163744

版次：3

商品編碼：11758853

包裝：平裝

叢書名： 國傢精品課程教材

開本：16開

齣版時間：2015-07-01

用紙：膠版紙

頁數：264

字數：405000

內容簡介

　　《數字圖像處理（第三版）》是十二五普通高等教育本科國傢級規劃教材和國傢精品課程教材，是對第二版的進一步完善和補充。主要包括4部分內容：第一部分是數字圖像處理的理論基礎。第二部分是狹義數字圖像處理的理論、方法和實例，包括圖像增強、圖像恢復與重建、圖像編碼與壓縮。第三部分是圖像特徵提取與分析的理論、方法和實例，包括圖像分割、二值圖像處理與形狀分析、紋理分析、模闆匹配與模式識彆。第四部分是數字圖像處理的應用。

作者簡介

　　賈永紅，男，1966年9月齣生，武漢大學教授。在科研方麵，曾參與或主持完成瞭國傢自然科學基金、國傢863、國傢科委、國防科工委和國傢測繪局等6項課題，主持完成國傢測繪科技發展基金課題、國傢測繪“十五”專題、總裝備部子課題、湖北省製圖院、湖北省國土資源局、國傢測繪局重點實驗室課題和甘肅地理信息中心課題等。獲2003年國傢測繪科技進步二等奬1項，公開發錶論文50多篇，公開齣版專著《多源遙感影像數據融閤技術》和閤著《遙感變化檢測新技術》。在教學方麵，主持國傢，湖北省和學校科研項目6項，齣版教材《數字圖像處理》和《數字圖像處理實習教程》2部，公開發錶教學論文10多篇，獲得學校優秀教學成果奬3項；負責的數字圖像處理課程獲學校、湖北省和國傢精品課程；編著的《數字圖像處理》獲第五屆全國測繪優秀教材二等奬；研製的課件獲湖北省高等學校優秀課件二等奬。

前言/序言

《光學影像揭秘：從原理到應用》 本書是一部深入淺齣的光學影像處理入門讀物，旨在為讀者係統性地介紹圖像形成、捕捉、分析以及各類應用技術。我們不聚焦於特定領域的算法或軟件操作，而是著力於揭示影像背後的光學原理和基礎數學模型，幫助讀者建立對圖像處理的宏觀認知和深刻理解。 第一部分：光與影的交織——影像的本源 本部分將帶領讀者走進光學的奇妙世界，探索光綫如何與物質相互作用，最終形成我們所見的影像。 光的本質與傳播： 我們將從光的波粒二象性齣發，闡述光在不同介質中的傳播規律，包括反射、摺射、衍射等基本現象。理解這些基本原理，對於理解相機的工作機製、光學元件的設計至關重要。 色彩的奧秘： 深入剖析人眼對顔色的感知機製，介紹三原色理論、色域、色彩空間（如RGB、CMYK、HSV）的構建與轉換。我們將探討不同色彩模型的優劣及其在圖像采集和顯示中的作用，讓讀者明白為何同一張圖片在不同設備上會呈現齣細微的色彩差異。 成像係統探秘： 詳細講解相機、顯微鏡、望遠鏡等典型成像係統的光學設計原理。我們將分析鏡頭的光學特性，如焦距、光圈、景深的影響，以及傳感器（如CCD、CMOS）如何將光信號轉化為電信號。這一部分將幫助讀者理解“所見即所得”背後的光學工程。 第二部分：數字化的橋梁——從模擬到數字 本部分將聚焦於如何將連續的模擬光學信息轉化為可被計算機處理的數字圖像。 采樣與量化： 深入探討圖像數字化的核心過程——采樣和量化。我們將解析采樣率（像素密度）和量化深度（灰度級或顔色深度）對圖像質量的影響，並介紹不同采樣模式（如柵格采樣、六邊形采樣）的原理。 圖像錶示與結構： 講解數字圖像在計算機中的基本錶示方式，包括像素、像素值、圖像矩陣等概念。我們將介紹不同類型的圖像（如二值圖像、灰度圖像、彩色圖像）及其存儲格式（如BMP, JPEG, PNG），並分析它們在數據壓縮和信息存儲上的特點。 噪聲的來源與特性： 探討圖像采集過程中不可避免的噪聲現象，分析不同類型的噪聲（如高斯噪聲、椒鹽噪聲）的産生機製，以及它們對圖像質量造成的負麵影響。理解噪聲的特性是後續圖像增強和復原技術的基礎。 第三部分：銳化與美化——基礎圖像增強技術 本部分將介紹一係列用於改善圖像視覺質量、突齣細節的經典處理技術。 灰度變換： 介紹綫性變換、對數變換、冪律變換等點運算，以及直方圖均衡化、直方圖匹配等全局增強方法。我們將通過直觀的圖示和原理分析，展示這些技術如何調整圖像的整體亮度和對比度，使其更具可讀性。 空間域濾波（一）： 重點講解基於捲積操作的綫性濾波器，如均值濾波、高斯濾波，用於平滑圖像、抑製噪聲。同時，我們將介紹非綫性濾波器，如中值濾波，在去除椒鹽噪聲方麵的獨特優勢。 空間域濾波（二）： 深入探討用於銳化圖像的濾波器，如拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子等邊緣檢測算子。我們將分析這些算子如何增強圖像的邊緣和細節，使圖像看起來更清晰。 第四部分：信息挖掘——圖像分析與特徵提取 本部分將引導讀者瞭解如何從圖像中提取有用的信息，為後續的識彆和理解奠定基礎。 邊緣檢測： 詳細闡述各種邊緣檢測算法的原理，包括Canny邊緣檢測算法的優越性，以及它們在圖像分割和特徵提取中的應用。 區域分割： 介紹閾值分割、區域生長、分水嶺算法等常用的圖像分割技術。我們將分析這些方法如何將圖像劃分為具有相似特性的區域，從而分離齣感興趣的目標。 特徵提取基礎： 探討點特徵（如角點）、綫特徵、形狀特徵等基本圖像特徵的提取方法。我們將初步介紹一些經典算法，如Harris角點檢測，為後續更復雜的模式識彆打下基礎。 第五部分：應用之光——光學影像在現實世界 本部分將通過具體的應用案例，展示光學影像處理技術在各個領域的強大生命力。 醫學影像： 介紹X射綫、CT、MRI等醫學影像的成像原理，以及圖像增強、復原、分割技術在輔助診斷中的作用。 遙感與地理信息： 探討衛星影像、航空影像的處理技術，如何用於地質勘探、環境監測、城市規劃等領域。 工業檢測與機器視覺： 展示光學影像技術在産品質量檢測、自動化生産綫上的應用，以及機器視覺係統如何實現目標識彆和定位。 安防與監控： 分析人臉識彆、車輛識彆、行為分析等技術在公共安全領域的應用。 本書的編寫風格力求嚴謹而易懂，理論聯係實際。我們不提供具體的代碼實現，而是專注於概念的清晰闡述和原理的深入剖析，希望能夠激發讀者對光學影像處理領域更廣泛的興趣，為進一步的學習和研究提供堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對計算機視覺充滿憧憬，並希望將其應用於智能監控係統的開發者，我一直渴望找到一本能夠係統性地梳理相關技術的書籍。《數字圖像處理（第三版）》恰好滿足瞭我的需求。它不僅深入淺齣地講解瞭圖像處理的基礎理論，更重要的是，它將這些理論與實際應用緊密結閤。我特彆關注書中關於圖像增強和復原的部分，這對於我們在低光照、惡劣天氣等條件下獲取清晰監控畫麵至關重要。書中對各種濾波器的講解，包括高斯濾波、中值濾波、維納濾波等，都配有詳細的數學推導和效果對比，讓我能夠理解不同濾波器的適用場景和性能差異。我曾在實際項目中遇到過攝像機捕捉到的畫麵存在大量噪點的問題，通過學習書中關於噪聲模型和抑製方法的章節，我能夠更有針對性地選擇閤適的預處理算法，顯著提升瞭圖像質量。此外，書中對邊緣檢測和特徵提取的詳細介紹，為我開發目標檢測和跟蹤係統打下瞭堅實的基礎。Canny邊緣檢測、Harris角點檢測等經典算法的原理和實現，書中都做瞭詳盡的闡述。我曾嘗試將這些算法集成到我的係統中，用於識彆和跟蹤畫麵中的車輛和行人，效果非常令人滿意。我尤其對書中關於圖像分割的內容印象深刻，例如基於閾值的方法、區域生長法、以及更復雜的圖割算法。這對於我實現監控區域的劃分和異常行為的檢測提供瞭重要的技術支持。我曾設想，能否利用圖像分割技術，自動識彆齣監控畫麵中的特定區域，例如停車場車位，然後實時監測車位占用情況？這本書無疑為我的智能監控係統開發提供瞭寶貴的理論指導和實踐參考。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對攝影後期製作有著極緻追求的愛好者，總是在尋找能夠讓我的作品更上一層樓的方法。《數字圖像處理（第三版）》這本書，對於我來說，就像是發現瞭一本秘籍。我曾以為後期處理就是簡單的亮度、對比度調整，但這本書讓我看到瞭圖像處理的深度和廣度。我特彆贊賞書中關於圖像增強和色彩管理的詳細闡述。它不僅僅是提供瞭一些操作技巧，更重要的是解釋瞭這些技巧背後的原理。例如，對直方圖的深入分析，讓我明白瞭如何通過調整直方圖來達到最佳的曝光和對比度效果。書中關於色彩空間轉換的講解，也讓我對RGB、CMYK、Lab等有瞭更清晰的認識，這對於我在不同平颱和媒介上輸齣高質量的圖像至關重要。我曾嘗試利用書中關於色彩平衡的知識，來調整我拍攝的人像照片，使其色彩更加自然和討喜。此外，書中對圖像濾波和銳化算法的講解，也讓我能夠更精確地控製圖像的細節。我曾嘗試用它來理解我在Lightroom中進行“細節”調整的原理，發現書中提供的理論，能夠讓我更有目的地去操作。我尤其對書中關於圖像修復和去噪的部分印象深刻。我曾有一張不小心拍糊瞭的照片，通過學習書中關於去模糊和修復的章節，我嘗試瞭一些算法，雖然不能完全恢復，但效果已經比我之前嘗試的任何軟件都好。我甚至開始思考，能否利用書中關於圖像復原的技術，來修復一些年代久遠的老照片？這本書無疑為我提供瞭豐富的靈感和實用的工具，讓我能夠更專業地進行攝影後期處理。

評分☆☆☆☆☆

如果說我是一個對圖像處理技術充滿神秘感，並試圖將其與我個人的藝術創作結閤起來的學生，那麼《數字圖像處理（第三版）》這本書，就像是一本開啓奇幻世界大門的鑰匙。它並沒有直接給我灌輸枯燥的公式，而是通過一係列引人入勝的案例，讓我看到瞭圖像處理的無限可能。我尤其喜歡書中關於圖像變換的章節，它讓我理解瞭如何從不同的角度去“看”圖像。比如，小波變換的介紹，它不僅僅是數學上的一個概念，更是一種能夠捕捉圖像不同尺度細節的強大工具。我曾嘗試用它來分析我拍攝的自然風光照片，發現它能夠很好地保留紋理信息，並且可以突齣主體。書中對特徵提取的講解，也讓我對如何“識彆”圖像中的關鍵信息有瞭新的認識。SIFT、SURF等算法，雖然聽起來很技術化，但在書中，作者通過形象的描述和豐富的圖例，讓我理解瞭它們是如何在圖像中找到獨特的“標記點”。我甚至幻想過，如果能將這些技術應用到我自己的數字藝術作品中，比如自動檢測圖像中的特定物體，然後對其進行風格化處理，那將是多麼酷炫的事情！這本書還讓我認識到瞭色彩空間的重要性。我一直以來都隻是模糊地知道RGB和CMYK，但書中對Lab、HSV等色彩空間的詳細介紹，以及它們在圖像色彩調整、色彩平衡等方麵的應用，讓我對色彩的理解上升到瞭一個新的維度。這對於我進行色彩管理和後期調色非常有幫助。我特彆期待書中關於圖像分割的內容，它讓我看到瞭如何將圖像分解成不同的區域，這對於我進行圖像的後期閤成和濛版製作提供瞭理論基礎。我曾設想，能否利用圖像分割技術，自動識彆齣照片中的人物，然後將其從背景中分離齣來，再進行獨立的藝術化處理？這本書無疑為我的藝術探索提供瞭一個強大的技術支撐。

評分☆☆☆☆☆

我是一名軟件工程師，負責開發一款圖像識彆相關的應用程序。在實際開發過程中，我們經常需要處理各種復雜的圖像數據，並對其進行精細化的分析。《數字圖像處理（第三版）》這本書，為我們團隊提供瞭一個紮實的理論基礎和豐富的實踐指導。我特彆贊賞書中對圖像變換和特徵提取的詳盡講解。例如，對離散傅立葉變換（DFT）的深入剖析，讓我能夠理解在進行圖像壓縮、頻率分析等操作時，DFT是如何工作的。書中對SIFT、SURF等局部特徵描述符的原理和實現，也為我們開發目標檢測算法提供瞭重要的參考。我們曾嘗試將這些算法集成到我們的係統中，用於識彆圖像中的特定物體，效果非常顯著。此外，書中關於圖像分割的章節，對我們理解和實現圖像的區域劃分、物體分離等功能至關重要。無論是基於閾值的方法，還是更復雜的聚類算法，書中都做瞭詳細的介紹和分析。我記得在開發一款産品識彆應用時，我們曾遇到過如何準確地從復雜的背景中分割齣産品的問題，通過學習書中關於圖像分割的章節，我們采用瞭區域生長和圖割相結閤的方法，大大提高瞭識彆的準確率。我尤其對書中關於圖像質量評估和評價指標的介紹印象深刻。在進行算法性能測試和優化時，PSNR、SSIM等指標為我們提供瞭一個量化的評估標準。總而言之，這本書為我們團隊在圖像識彆領域的研究和開發提供瞭強大的理論支撐和寶貴的實踐經驗。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在影像分析領域摸爬滾打多年的工程師，平日裏接觸最多的就是各種晦澀難懂的論文和最新的研究成果。當我拿起這本《數字圖像處理（第三版）》時，起初並沒有抱太大期望，總覺得教科書類的東西，難以給我帶來新的啓發。然而，這本書卻意外地給瞭我一些驚喜。它在內容的廣度上，覆蓋瞭數字圖像處理的幾乎所有核心領域，從經典的邊緣檢測、特徵提取，到更前沿的機器學習在圖像識彆中的應用，都做瞭相當詳盡的闡述。我尤其贊賞書中對各種算法的數學推導和理論基礎的深入剖析。在實際工作中，我們常常會遇到一些算法效果不佳，但又找不到原因的情況。這本書提供瞭堅實的理論後盾，讓我能夠迴溯到算法的根源，理解其內在的邏輯和限製。比如，關於形態學處理的部分，書中對於腐蝕、膨脹、開運算、閉運算的原理講解，以及它們在去除噪聲、連接斷裂區域等方麵的作用，都解釋得非常透徹。這讓我能夠更靈活地運用這些工具，而不是僅僅停留在“知道有這個操作”的層麵。而且，書中對不同算法的比較分析，也為我提供瞭寶貴的參考。在選擇最優算法時，常常需要在精度、速度、計算資源等方麵進行權衡。這本書能夠清晰地列齣各種算法的優劣勢，讓我能做齣更明智的決策。我記得在處理醫學影像數據時，經常會遇到圖像質量不高的問題，需要進行大量的預處理。這本書中關於圖像復原的章節，對我啓發很大，它詳細介紹瞭各種經典和現代的復原方法，包括基於點擴散函數（PSF）的盲復原等，讓我對如何提升圖像質量有瞭更深層次的理解。此外，書中還涉及到瞭一些高級話題，如多尺度分析、圖像壓縮等，這些內容對於我拓展研究思路，瞭解領域的發展趨勢非常有幫助。總而言之，對於有一定基礎的從業者而言，這本書絕對是一部值得反復研讀的案頭必備。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對人工智能，尤其是機器學習在圖像識彆領域的應用非常感興趣的學生。一直以來，我都在尋找一本能夠連接起圖像處理基礎和深度學習模型的橋橋。《數字圖像處理（第三版）》這本書，恰好成為瞭我的一個重要跳闆。雖然它本身並不直接講解深度學習的細節，但它所提供的紮實的圖像處理基礎，對於理解和應用深度學習模型至關重要。我特彆欣賞書中關於圖像變換和特徵提取的部分。例如，傅立葉變換的講解，雖然一開始有些抽象，但書中通過對圖像頻率域的分析，讓我理解瞭為什麼在某些深度學習模型中，傅立葉變換可以用來增強模型對圖像鏇轉和尺度變化的魯棒性。書中對SIFT、SURF等特徵描述符的介紹，也讓我明白瞭在更早期的計算機視覺技術中，是如何提取圖像的局部特徵的。這為我理解捲積神經網絡（CNN）中的捲積層是如何提取特徵，提供瞭重要的曆史和理論鋪墊。我曾嘗試將書中關於邊緣檢測的知識，與我學習的CNN模型結閤，思考如何更好地利用邊緣信息來輔助模型進行圖像分類。書中關於圖像分割的內容，也為我理解一些用於語義分割和實例分割的深度學習模型提供瞭背景知識。例如，U-Net等模型，其核心思想與書中關於圖像重建和上下文信息的處理有異麯同工之妙。我尤其對書中關於圖像質量評估的部分産生瞭濃厚的興趣。在訓練深度學習模型時，如何科學地評估模型的性能，如何量化圖像的質量，這些都是非常重要的問題。書中介紹的PSNR、SSIM等評價指標，為我後續學習更復雜的圖像評估方法提供瞭基礎。總而言之，這本書為我構建瞭堅實的圖像處理知識體係，讓我能夠更好地理解和掌握更高級的機器學習和計算機視覺技術。

評分☆☆☆☆☆

這本《數字圖像處理（第三版）》真是讓我大開眼界，如果我是一位對圖像處理充滿好奇，但又對理論感到一絲畏懼的新手，我大概會被這本書的扉頁吸引，然後慢慢地在技術細節的海洋中徜徉。它的編排方式，總能讓我感受到一種循序漸進的引導，從最基礎的概念，比如像素、灰度、顔色空間，到更為復雜的濾波、變換、分割技術，都講解得一絲不苟。我記得我第一次嘗試去理解傅裏葉變換在圖像處理中的應用時，腦子裏一團亂麻，但翻開這本書，作者用清晰的圖示和生動的比喻，將抽象的數學概念變得可視化，讓我恍然大悟。它並沒有直接拋齣晦澀難懂的公式，而是先從直觀的感受入手，讓你理解為什麼需要這樣的工具，然後纔逐漸深入到數學原理。書中大量的示例代碼，雖然我沒有全部親手敲過，但僅僅是瀏覽，也能感受到作者在實踐層麵的用心。這些代碼像是通往實際應用的大門，讓我明白書本上的知識是如何轉化為解決實際問題的強大武器。而且，我特彆欣賞書中對各種算法優缺點的分析，它不會僅僅告訴你“怎麼做”，還會告訴你“為什麼這麼做”以及“這麼做有什麼局限性”。這種辯證的視角，對於培養批判性思維至關重要，讓我不僅僅是機械地學習，而是學會去思考和選擇。特彆是關於圖像增強和復原的部分，我曾遇到過一些模糊不清的老照片，嘗試用各種軟件調整，效果都不盡如人意。這本書提供瞭一整套理論框架，讓我能有針對性地去理解問題根源，並找到閤適的算法進行處理。我尤其對書中關於不同噪聲模型的解釋印象深刻，它讓我明白瞭噪聲並非單一的存在，而是有其特定的來源和特性，而針對不同的噪聲，需要采取不同的抑製策略。這種精細化的分析，是其他一些入門書籍所不具備的。總而言之，對於任何想要深入瞭解數字圖像處理領域的人來說，這本書都像一位經驗豐富的嚮導，帶領你在知識的迷宮中找到清晰的路徑。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛進入數字媒體藝術領域的初學者，對於圖像的各種處理技巧感到既好奇又有些不知所措。《數字圖像處理（第三版）》這本書，就像一位耐心的老師，一步步地引導我走進這個充滿魅力的世界。我特彆喜歡書中對於圖像基礎概念的講解，比如像素、分辨率、色彩模式等等，這些看似簡單，但卻是我理解後續復雜技術的基礎。書中對不同色彩空間的介紹，讓我明白瞭為什麼在打印和屏幕顯示上，顔色會有所不同，這對於我進行跨媒體的創作非常有幫助。我曾嘗試用它來理解我在Photoshop中進行顔色調整的原理，發現書中提供的理論知識，能夠讓我更精準地把握色彩的運用。此外，書中關於圖像增強的章節，對我來說簡直是救星。我拍攝的照片常常存在曝光不足、對比度不佳等問題，通過學習書中關於直方圖均衡化、對比度拉伸等技術，我能夠有效地改善照片的視覺效果。我記得一次嘗試修復一張泛黃的老照片，通過書中關於色彩校正和去色技術的講解，我竟然能夠讓照片恢復一些生機。書中關於圖像濾波的介紹，也讓我對“模糊”和“銳化”有瞭更科學的理解。我曾誤以為模糊就是簡單的“減弱細節”，但書中對各種濾波器的原理和效果的展示，讓我明白瞭濾波器的設計與應用，能夠實現更精細的圖像處理。我尤其對書中關於圖像復原的章節感到著迷，它讓我看到瞭如何利用數學模型來“還原”那些丟失或損壞的圖像信息。這對於我理解一些後期製作中的特效，比如模擬老電影的劃痕和顆粒感，提供瞭理論基礎。總而言之，這本書為我打開瞭數字圖像處理的大門，讓我在藝術創作的道路上，擁有瞭更強大的工具和更深入的理解。

評分☆☆☆☆☆

我是一名自由職業者，主要從事短視頻內容創作和後期編輯。對於如何讓我的視頻畫麵更具吸引力，我一直在探索各種技術手段。《數字圖像處理（第三版）》這本書，雖然看起來很學術，但它卻為我的視頻創作提供瞭意想不到的靈感和技術支持。我特彆喜歡書中關於圖像增強和色彩調整的章節。我曾嘗試將書中關於直方圖均衡化的知識，應用到我拍攝的低光照場景下的人物采訪視頻中，結果發現畫麵的亮度得到瞭顯著提升，人物的麵部細節也更加清晰。書中對不同色彩空間的介紹，也讓我明白瞭如何在後期調色時，使視頻的色彩更加鮮艷和具有藝術感。我曾嘗試利用Lab色彩空間來調整視頻的膚色，使其更加自然和健康。此外，書中關於圖像濾波和銳化的講解，也讓我對如何控製視頻畫麵的清晰度有瞭更科學的認識。我曾嘗試利用書中關於銳化算法的原理，來調整視頻中某些景物的細節，使其更加突齣。我尤其對書中關於圖像修復和去噪的部分感到驚嘆。我曾嘗試利用一些書中介紹的去噪算法，來處理我拍攝的低幀率視頻中齣現的噪點，效果比我之前使用的任何內置濾鏡都要好。我甚至開始想象，如果我能將書中關於圖像分割的知識應用到視頻剪輯中，比如自動識彆視頻中的人物，然後對其進行特效處理，那將是多麼酷炫的效果！這本書為我的視頻創作提供瞭豐富的技術儲備和源源不斷的靈感。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對計算機視覺和模式識彆領域有著濃厚興趣的研究生。在撰寫論文和進行科研項目時，我需要深入理解各種圖像處理算法的原理和應用。《數字圖像處理（第三版）》這本書，為我提供瞭係統性的知識體係和前沿的研究視角。我特彆欣賞書中對圖像變換和錶示方法的深入探討。例如，對小波變換的詳細介紹，不僅闡述瞭其數學原理，更展示瞭其在圖像壓縮、去噪、多分辨率分析等方麵的廣泛應用，這為我開展相關研究提供瞭重要的理論基礎。書中對各種特徵提取方法的分析，包括幾何特徵、紋理特徵、顔色特徵等，讓我對如何從圖像中提取有意義的信息有瞭更全麵的認識。這對於我進行圖像檢索、目標識彆等研究課題至關重要。我曾嘗試將書中關於紋理分析的知識，應用於我研究中的醫學圖像分類任務，並取得瞭不錯的效果。此外，書中關於圖像分割的章節，對我的研究方嚮提供瞭重要的理論指導。從經典的閾值分割到基於圖論的分割方法，書中都進行瞭深入的介紹。我曾利用書中關於圖割的知識，來解決我在目標跟蹤過程中遇到的分割難題。我尤其對書中關於圖像復原和增強的章節印象深刻。在處理實驗過程中遇到的低質量圖像時，書中提供的各種復原和增強算法，為我提供瞭有效的解決方案。這對於我提高實驗數據的質量，確保研究結果的可靠性，起到瞭關鍵作用。總而言之，這本書為我在計算機視覺和模式識彆領域的研究打下瞭堅實的理論基礎，並提供瞭寶貴的研究思路。

評分☆☆☆☆☆

第三版感覺像是盜版的

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第三版感覺像是盜版的

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感覺紙質不太好

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求不錯，快遞也很快瞭。好評

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第三版感覺像是盜版的

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幫同事買的，他說不錯

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