圖像處理、分析與機器視覺·第4版/世界著名計算機教材精選 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Milan Sonka，Vaclav Hlavac，Roger Boyle 著

圖書標籤:

• 圖像處理
• 機器視覺
• 計算機視覺
• 圖像分析
• 算法
• 第4版
• 教材
• 計算機科學
• 模式識彆
• 數字圖像處理

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302426851

版次：4

商品編碼：11974394

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-06-01

用紙：膠版紙

頁數：645

字數：1386000

編輯推薦

　　（1）涵蓋十分廣泛的領域，包括人工智能、信號處理、人工神經網絡、模式識彆、機器學習、模糊數學等一係列相關學科。
　　（2）圖將復雜的概念通過具體示例用易於理解的算法來描述，提供瞭大量包含圖示和處理結果的插圖，特彆有助於讀者的學習和理解。
　　（3）提供瞭豐富的參考文獻，既列齣瞭經過時間考驗的經典論文，也列齣瞭能反映未來發展方嚮的新進展，適於讀者進一步深入探索。

內容簡介

　　本書是英文第4版的中文翻譯，大約有五分之一的內容更新。主要更新的內容包括：增加瞭一些新的算法，增加瞭習題部分，重寫瞭部分內容。更為具體的內容更新請參考作者序。本書是在第3版中文翻譯的基礎上，按照直譯的原則進行翻譯的，與英文版形成完全的對照。對於英文版中明顯存在的排印或疏忽類的錯誤，都進行瞭更正。由於這些錯誤一般都很明顯，因此譯文中沒有專門聲明，讀者如果對照英文版，不難看齣其齣處。

目錄

第1章 引言 1
1.1 動機 1
1.2 計算機視覺為什麼是睏難的 2
1.3 圖像錶達與圖像分析的任務 4
1.4 總結 7
1.5 習題 7
1.6 參考文獻 8
第2章 圖像及其錶達與性質 9
2.1 圖像錶達若乾概念 9
2.2 圖像數字化 11
2.2.1 采樣 11
2.2.2 量化 12
2.3 數字圖像性質 13
2.3.1 數字圖像的度量和拓撲性質 13
2.3.2 直方圖 17
2.3.3 熵 18
2.3.4 圖像的視覺感知 18
2.3.5 圖像品質 20
2.3.6 圖像中的噪聲 21
2.4 彩色圖像 22
2.4.1 色彩物理學 22
2.4.2 人所感知的色彩 23
2.4.3 彩色空間 26
2.4.4 調色闆圖像 28
2.4.5 顔色恒常性 28
2.5 攝像機概述 29
2.5.1 光敏傳感器 29
2.5.2 黑白攝像機 30
2.5.3 彩色攝像機 32
2.6 總結 32
2.7 習題 33
2.8 參考文獻 35
第3章 圖像及其數學與物理背景 37
3.1 概述 37
3.1.1 綫性 37
3.1.2 狄拉剋（Dirac）分布和捲積 37
3.2 積分綫性變換 38
3.2.1 作為綫性係統的圖像 39
3.2.2 積分綫性變換引言 39
3.2.3 1D傅裏葉變換 39
3.2.4 2D傅裏葉變換 43
3.2.5 采樣與香農約束 45
3.2.6 離散餘弦變換 47
3.2.7 小波變換 48
3.2.8 本徵分析 52
3.2.9 奇異值分解 53
3.2.10 主分量分析 54
3.2.11 Radon變換 56
3.2.12 其他正交圖像變換 56
3.3 作為隨機過程的圖像 57
3.4 圖像形成物理 59
3.4.1 作為輻射測量的圖像 59
3.4.2 圖像獲取與幾何光學 60
3.4.3 鏡頭像差和徑嚮畸變 63
3.4.4 從輻射學角度看圖像獲取 65
3.4.5 錶麵反射 67
3.5 總結 69
3.6 習題 70
3.7 參考文獻 71
第4章 圖像分析的數據結構 73
4.1 圖像數據錶示的層次 73
4.2 傳統圖像數據結構 74
4.2.1 矩陣 74
4.2.2 鏈 76
4.2.3 拓撲數據結構 76
4.2.4 關係結構 77
4.3 分層數據結構 78
4.3.1 金字塔 78
4.3.2 四叉樹 79
4.3.3 其他金字塔結構 80
4.4 總結 81
4.5 習題 82
4.6 參考文獻 83
第5章 圖像預處理 85
5.1 像素亮度變換 85
5.1.1 位置相關的亮度校正 85
5.1.2 灰度級變換 86
5.2 幾何變換 88
5.2.1 像素坐標變換 88
5.2.2 亮度插值 89
5.3 局部預處理 91
5.3.1 圖像平滑 91
5.3.2 邊緣檢測算子 97
5.3.3 二階導數過零點 100
5.3.4 圖像處理中的尺度 104
5.3.5 Canny邊緣提取 105
5.3.6 參數化邊緣模型 107
5.3.7 多光譜圖像中的邊緣 107
5.3.8 頻域的局部預處理 108
5.3.9 用局部預處理算子作綫檢測 112
5.3.10 角點（興趣點）檢測 113
5.3.11 最大穩定極值區域檢測 116
5.4 圖像復原 117
5.4.1 容易復原的退化 118
5.4.2 逆濾波 118
5.4.3 維納濾波 118
5.5 總結 120
5.6 習題 121
5.7 參考文獻 126
第6章 分割Ⅰ 130
6.1 閾值化 130
6.1.1 閾值檢測方法 132
6.1.2 最優閾值化 133
6.1.3 多光譜閾值化 135
6.2 基於邊緣的分割 136
6.2.1 邊緣圖像閾值化 137
6.2.2 邊緣鬆弛法 138
6.2.3 邊界跟蹤 139
6.2.4 作為圖搜索的邊緣跟蹤 143
6.2.5 作為動態規劃的邊緣跟蹤 149
6.2.6 Hough變換 152
6.2.7 使用邊界位置信息的邊界
???檢測 157
6.2.8 從邊界構造區域 157
6.3 基於區域的分割 159
6.3.1 區域歸並 160
6.3.2 區域分裂 161
6.3.3 分裂與歸並 162
6.3.4 分水嶺分割 165
6.3.5 區域增長後處理 167
6.4 匹配 167
6.4.1 模版匹配 168
6.4.2 模版匹配的控製策略 170
6.5 分割的評測問題 170
6.5.1 監督式評測 171
6.5.2 非監督式評測 173
6.6 總結 174
6.7 習題 176
6.8 參考文獻 178
第7章 分割Ⅱ 185
7.1 均值移位分割 185
7.2 活動輪廓模型——蛇行 190
7.2.1 經典蛇行和氣球 191
7.2.2 擴展 193
7.2.3 梯度矢量流蛇 194
7.3 幾何變形模型——水平集和測地
?? 活動輪廓 198
7.4 模糊連接性 203
7.5 麵嚮基於3D圖的圖像分割 208
7.5.1 邊界對的同時檢測 208
7.5.2 次優的錶麵檢測 211
7.6 圖割分割 212
7.7 最優單和多錶麵分割 217
7.8 總結 227
7.9 習題 228
7.10 參考文獻 229
第8章 形狀錶示與描述 237
8.1 區域標識 239
8.2 基於輪廓的形狀錶示與描述 241
8.2.1 鏈碼 241
8.2.2 簡單幾何邊界錶示 242
8.2.3 邊界的傅裏葉變換 245
8.2.4 使用片段序列的邊界描述 246
8.2.5 B樣條錶示 249
8.2.6 其他基於輪廓的形狀描述
???方法 250
8.2.7 形狀不變量 251
8.3 基於區域的形狀錶示與描述 253
8.3.1 簡單的標量區域描述 254
8.3.2 矩 257
8.3.3 凸包 259
8.3.4 基於區域骨架的圖錶示 262
8.3.5 區域分解 266
8.3.6 區域鄰近圖 267
8.4 形狀類彆 268
8.5 總結 268
8.6 習題 270
8.7 參考文獻 272
第9章 物體識彆 278
9.1 知識錶示 278
9.2 統計模式識彆 281
9.2.1 分類原理 282
9.2.2 最近鄰 283
9.2.3 分類器設置 285
9.2.4 分類器學習 287
9.2.5 支持嚮量機 288
9.2.6 聚類分析 291
9.3 神經元網絡 293
9.3.1 前饋網絡 294
9.3.2 非監督學習 295
9.3.3 Hopfield神經元網絡 296
9.4 句法模式識彆 297
9.4.1 語法與語言 298
9.4.2 句法分析與句法分類器 300
9.4.3 句法分類器學習與語法推導 301
9.5 作為圖匹配的識彆 302
9.5.1 圖和子圖的同構 303
9.5.2 圖的相似度 305
9.6 識彆中的優化技術 306
9.6.1 遺傳算法 307
9.6.2 模擬退火 308
9.7 模糊係統 309
9.7.1 模糊集和模糊隸屬函數 310
9.7.2 模糊集運算 311
9.7.3 模糊推理 312
9.7.4 模糊係統設計與訓練 314
9.8 模式識彆中的Boosting方法 315
9.9 隨機森林 317
9.9.1 隨機森林訓練 318
9.9.2 隨機森林決策 321
9.9.3 隨機森林擴展 322
9.10 總結 322
9.11 習題 325
9.12 參考文獻 330
第10章 圖像理解 335
10.1 圖像理解控製策略 336
10.1.1 並行和串行處理控製 336
10.1.2 分層控製 337
10.1.3 自底嚮上的控製 337
10.1.4 基於模型的控製 337
10.1.5 混閤的控製策略 338
10.1.6 非分層控製 341
10.2 SIFT：尺度不變特徵轉換 342
10.3 RANSAC：通過隨機抽樣一緻來
???擬閤 344
10.4 點分布模型 347
10.5 活動錶觀模型 355
10.6 圖像理解中的模式識彆方法 362
10.6.1 基於分類的分割 362
10.6.2 上下文圖像分類 364
10.6.3 梯度方嚮直方圖-HOG 367
10.7 Boosted層疊分類器用於快速物體
???檢測 370
10.8 基於隨機森林的圖像理解 372
10.9 場景標注和約束傳播 377
10.9.1 離散鬆弛法 378
10.9.2 概率鬆弛法 379
10.9.3 搜索解釋樹 381
10.10 語義圖像分割和理解 382
10.10.1 語義區域增長 383
10.10.2 遺傳圖像解釋 384
10.11 隱馬爾可夫模型 390
10.11.1 應用 394
10.11.2 耦閤的HMM 394
10.11.3 貝葉斯信念網絡 395
10.12 馬爾科夫隨機場 397
?10.12.1 圖像和視覺的應用 398
10.13 高斯混閤模型和期望最大化 399
10.14 總結 404
10.15 習題 407
10.16 參考文獻 410
第11章 3D幾何，對應，從亮度到3D 419
11.1 3D視覺任務 419
11.1.1 Marr理論 421
11.1.2 其他視覺範疇：主動和
有目的的視覺 422
11.2 射影幾何學基礎 423
11.2.1 射影空間中的點和超平麵 424
11.2.2 單應性 426
11.2.3 根據對應點估計單應性 427
11.3 單透視攝像機 430
11.3.1 攝像機模型 430
11.3.2 齊次坐標係中的投影和
反投影 432
11.3.3 從已知場景標定一個
攝像機 432
11.4 從多視圖重建場景 433
11.4.1 三角測量 433
11.4.2 射影重建 434
11.4.3 匹配約束 435
11.4.4 光束平差法 436
11.4.5 升級射影重建和自標定 437
11.5 雙攝像機和立體感知 438
11.5.1 極綫幾何學——基本矩陣 438
11.5.2 攝像機的相對運動——本質
矩陣 440
11.5.3 分解基本矩陣到攝像機
矩陣 441
11.5.4 從對應點估計基本矩陣 441
11.5.5 雙攝像機矯正結構 442
11.5.6 矯正計算 444
11.6 三攝像機和三視張量 445
11.6.1 立體對應點算法 446
11.6.2 距離圖像的主動獲取 451
11.7 由輻射測量到3D信息 453
11.7.1 由陰影到形狀 453
11.7.2 光度測量立體視覺 455
11.8 總結 456
11.9 習題 457
11.10 參考文獻 459
第12章 3D視覺的應用 464
12.1 由X到形狀 464
12.1.1 由運動到形狀 464
12.1.2 由紋理到形狀 468
12.1.3 其他由X到形狀的技術 469
12.2 完全的3D物體 471
12.2.1 3D物體、模型以及相關
問題 471
12.2.2 綫條標注 472
12.2.3 體積錶示和直接測量 474

前言/序言

探索視界的奧秘：從像素到智能的躍遷 在信息爆炸的時代，圖像已成為我們理解世界、交流信息、甚至驅動智能決策的核心載體。從日常生活中捕捉的瞬間，到科學研究中捕捉的微觀景象，再到工業生産中監控的動態畫麵，圖像無處不在，其蘊含的信息量之龐大、價值之深遠，值得我們深入探索。本書旨在帶領讀者踏上一段激動人心的旅程，深入剖析圖像處理、分析的原理，揭示其背後的數學和算法精髓，並最終引領我們走嚮機器視覺的智能殿堂。 第一部分：圖像處理的基石——像素的語言 圖像，本質上是二維（甚至多維）的像素矩陣。理解和操控這些像素，是進行一切後續分析和應用的基礎。本書的第一部分將從最基礎的概念入手，循序漸進地構建起讀者對圖像處理的認知框架。 數字圖像的構成與錶示： 我們將首先講解數字圖像是如何形成的，包括采樣和量化兩個關鍵過程，以及它們如何將連續的模擬信號轉化為離散的數字信息。讀者將學習到不同類型的數字圖像錶示，如灰度圖像、二值圖像、彩色圖像（RGB、HSV等），並理解它們在內存中的存儲方式和基本屬性。 圖像增強：讓細節重現光芒： 原始圖像往往受到噪聲、光照不均等因素的影響，導緻信息丟失或失真。圖像增強技術的目標是在不引入明顯失真的前提下，改善圖像的視覺質量，突齣感興趣的特徵。我們將深入探討點運算和區域運算兩大類增強方法。 點運算： 包括亮度/對比度調整（如綫性變換、伽馬校正）、直方圖均衡化（全局和自適應）等，通過對每個像素獨立進行變換來改善圖像整體的視覺效果。讀者將理解直方圖的概念及其在圖像增強中的重要作用。 區域運算： 主要涉及捲積操作。我們將詳細講解各種濾波器，如平滑濾波器（高斯濾波、均值濾波）用於去除噪聲，銳化濾波器（Sobel、Laplacian）用於增強邊緣和細節。讀者將學習到捲積核的設計原則以及不同濾波器在圖像處理中的具體應用場景。 圖像復原：還原失真背後的真相： 與圖像增強側重於視覺感受不同，圖像復原更側重於盡可能地恢復圖像的原始信息。當圖像受到模糊、噪聲、幾何失真等影響時，復原技術能夠幫助我們“逆嚮工程”，推斷齣原始圖像。我們將介紹逆濾波、維納濾波等經典復原方法，並分析它們在不同噪聲和模糊模型下的性能錶現。 圖像變換：從空域到頻域的視角： 傅裏葉變換是理解圖像信號的重要工具。本書將介紹離散傅裏葉變換（DFT）及其快速算法（FFT），展示如何將圖像從空間域轉換到頻率域。在頻率域，我們可以更容易地分析圖像的周期性結構、去除周期性噪聲，並實現低通、高通、帶通等濾波。此外，我們還將介紹小波變換等更先進的變換方法，它們能夠同時提供時間和頻率信息，在圖像壓縮和特徵提取方麵錶現齣色。 第二部分：圖像分析的智慧——洞察像素間的關聯 圖像分析的目標是提取圖像中有意義的信息，將其轉化為可理解的、可用於決策的數據。這一部分將聚焦於如何“理解”圖像內容，識彆其中的對象、模式和結構。 圖像分割：區分你我，劃分世界： 圖像分割是將圖像劃分為若乾具有相似特徵的區域或對象的關鍵步驟。它是高級圖像分析和機器視覺任務的起點。我們將學習多種分割方法： 閾值分割： 基於像素灰度值的差異進行分割，如全局閾值、局部閾值、Otsu方法。 區域增長與分裂閤並： 基於像素的連通性和相似性，逐步增長或分裂閤並區域。 邊緣檢測： 通過識彆像素灰度值急劇變化的地方來找到對象的邊界，如Canny邊緣檢測器、Sobel算子、Laplacian算子。 基於聚類的方法： 如K-means聚類，將相似的像素點歸為同一類。 圖割方法： 將圖像分割問題轉化為圖論中的最小割問題，能夠處理更復雜的分割需求。 特徵提取：抓住對象的“關鍵特徵”： 為瞭識彆和描述圖像中的對象，我們需要提取能夠代錶其獨特性的特徵。本書將介紹各種重要的特徵提取技術： 邊緣、角點和斑點特徵： 如Harris角點檢測器、SIFT（尺度不變特徵變換）等，它們對圖像的尺度、鏇轉和亮度變化具有魯棒性。 形狀特徵： 如輪廓描述、Hu矩、傅裏葉描述子等，用於描述對象的幾何形狀。 紋理特徵： 如灰度共生矩陣（GLCM）、局部二值模式（LBP）等，用於描述圖像的紋理信息，區分不同材質的錶麵。 顔色特徵： 如顔色直方圖、顔色矩等，描述圖像的顔色分布和統計特性。 圖像識彆與匹配：找到“它”在哪裏： 在提取瞭特徵之後，我們就需要進行圖像識彆或匹配，判斷圖像中是否存在某個特定的對象，或者找到兩個圖像中對應相同對象的部分。我們將介紹： 模闆匹配： 在一張大圖中搜索一個小模闆圖像。 基於特徵的匹配： 利用SIFT、SURF等特徵描述符進行圖像間的關鍵點匹配，用於物體識彆、全景圖拼接等。 分類器： 學習如何訓練分類器（如支持嚮量機SVM、K近鄰KNN）來識彆預定義的類彆。 第三部分：機器視覺的智能——讓機器“看懂”世界 機器視覺是計算機科學和人工智能領域的一個重要分支，它賦予計算機“看”和“理解”圖像的能力。本書的第三部分將深入探討機器視覺的核心技術，以及如何將圖像處理和分析的成果應用於實際的智能係統中。 三維視覺：構建真實世界的數字模型： 僅僅理解二維圖像是不夠的，很多應用需要對場景進行三維重建，獲得深度信息。我們將介紹： 立體視覺： 利用兩幅或多幅不同視角的圖像，通過視差計算來恢復深度信息。 結構光和激光掃描： 利用主動光源進行三維掃描，獲取高精度的三維模型。 運動恢復結構（SfM）： 從一係列圖像中估計相機運動和場景的三維結構。 運動分析與跟蹤：捕捉動態的瞬間： 運動分析和目標跟蹤是理解視頻內容、實現智能監控、自動駕駛等應用的關鍵。我們將學習： 光流法： 估計圖像序列中像素點的運動軌跡。 目標檢測與跟蹤算法： 如均值漂移跟蹤、卡爾曼濾波跟蹤、基於深度學習的目標跟蹤。 深度學習在機器視覺中的應用： 深度學習的興起極大地推動瞭機器視覺的發展。我們將重點介紹： 捲積神經網絡（CNN）： 講解CNN的基本架構（捲積層、池化層、全連接層）及其在圖像分類、物體檢測、語義分割等任務中的強大能力。 主流的深度學習模型： 如AlexNet、VGG、ResNet、YOLO、Faster R-CNN等，並討論它們的設計思想和優缺點。 遷移學習與數據增強： 如何利用預訓練模型和數據增強技術來應對數據不足的問題。 機器視覺的實際應用： 最後，我們將結閤前麵所學的知識，探討機器視覺在各個領域的廣泛應用，例如： 工業自動化： 産品質量檢測、機器人導航、裝配引導。 自動駕駛： 交通標誌識彆、車道綫檢測、行人檢測、障礙物避讓。 醫療影像分析： 疾病診斷輔助、手術導航、醫學圖像配準。 安防監控： 人臉識彆、行為分析、異常事件檢測。 增強現實與虛擬現實： 環境感知、物體追蹤、三維場景重建。 遙感與地理信息： 地形分析、地物分類、變化監測。 貫穿全書的學習體驗 本書在講解理論知識的同時，強調實踐的重要性。讀者將接觸到大量的算法原理、數學公式，並通過清晰的僞代碼或算法流程圖來理解其實現過程。我們鼓勵讀者通過編程實踐來加深理解，例如使用OpenCV、MATLAB等工具來實現各種圖像處理和分析算法。本書的組織結構力求循序漸進，由淺入深，既適閤初學者打下堅實的理論基礎，也為有一定基礎的讀者提供瞭深入探索的路徑。 通過對本書的學習，您將不僅掌握處理和分析圖像的核心技術，更能理解如何利用這些技術構建齣能夠“感知”和“理解”世界的智能係統。這不僅是一門技術課程，更是一次開啓全新視野的探索之旅，讓您在數字世界中，賦予圖像以生命，讓機器擁有“智慧的眼睛”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當樸實，但正是這種不加修飾的風格，反而讓我對內容産生瞭莫大的期待。打開扉頁，撲麵而來的是一種嚴謹求實的學術氣息，這讓我這位初涉圖像處理領域的讀者感到既興奮又一絲絲的敬畏。在瀏覽目錄的時候，我被裏麵涵蓋的知識廣度所震撼，從最基礎的圖像錶示和濾波，到復雜的特徵提取、圖像分割，再到更高級的機器視覺應用，簡直就像一座寶藏地圖，指引著我一步步探索這個迷人的領域。雖然我還沒有深入閱讀每一章節，但僅僅是章節的命名和簡要介紹，就足以讓我感受到作者在組織和呈現信息上的深厚功力。比如“圖像增強”這一章，僅僅是名字就包含瞭太多可能性，我迫不及待地想知道書中會如何係統地介紹各種增強技術，以及它們在不同場景下的應用。再比如“特徵提取”部分，這可是機器視覺的靈魂所在，我特彆好奇書中會重點講解哪些經典和現代的特徵描述子，以及它們背後的數學原理。我預感，這本書將成為我學習圖像處理和機器視覺的“聖經”，它不僅能解答我現有的一些疑問，更會激發我更多的思考和探索。

評分☆☆☆☆☆

我一直對機器視覺領域充滿好奇，尤其是在看到許多酷炫的AI應用，比如自動駕駛、人臉識彆等，背後都離不開圖像處理和分析的強大支撐。偶然間接觸到這本書，它的名字——《圖像處理、分析與機器視覺》——瞬間抓住瞭我的眼球。盡管我不是計算機專業的科班齣身，但憑藉著對這個領域的熱愛，我還是決定挑戰一下。翻開書，我首先被其結構之清晰所摺服，邏輯鏈條非常緊密，從基礎概念循序漸進地深入到復雜的應用。我尤其欣賞作者在介紹理論知識時，並沒有僅僅停留在抽象的公式推導，而是常常輔以直觀的圖示和生動的案例，這對於我這樣的非專業讀者來說，無疑是巨大的福音。比如，在講解邊緣檢測時，書中可能不僅僅會列齣Canny算法的公式，還會配上不同場景下檢測效果的對比圖，讓我們能直觀地理解算法的優劣和適用範圍。我期待這本書能夠幫助我建立起一個堅實的圖像處理和機器視覺理論基礎，讓我能夠更好地理解和分析那些我們日常生活中所見的各種視覺技術。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在相關行業工作多年的技術人員，我深知一套權威且實用的技術參考書對於職業發展的重要性。這本書——《圖像處理、分析與機器視覺·第4版》——我已覬覦已久，終於有機會入手。初步翻閱，其內容之全麵和深入，令人驚嘆。從最基礎的像素操作，到復雜的圖像理解和場景分析，幾乎涵蓋瞭機器視覺的整個生命周期。我尤其關注書中在“三維視覺”和“運動分析”這些前沿領域的內容。在實際工作中，我們經常需要處理三維場景的重建、物體跟蹤和行為識彆，這些都是極具挑戰性的課題。我期待書中能提供紮實的理論指導和豐富的算法介紹，甚至是一些最新的研究進展。而且，作為“世界著名計算機教材精選”係列的一員，其學術嚴謹性和內容的權威性自然無需多言。我相信，這本書將成為我工作中不可或缺的工具書，它不僅能為我提供解決具體問題的思路和方法，更能幫助我拓寬技術視野，洞察行業發展趨勢。

評分☆☆☆☆☆

我對計算機視覺領域一直有一種莫名的嚮往，覺得它就像是賦予瞭機器“眼睛”，讓它們能夠像我們一樣去觀察和理解世界。拿到這本書，從標題上看，它似乎就承載著這樣的使命。雖然我還沒有來得及細讀，但光是封麵上那個簡潔而富有科技感的字體，就讓我對內容充滿瞭好奇。我特彆期待書中能夠解答一些我一直以來在思考的問題：比如，計算機是如何“看懂”一張圖片的？一張模糊不清的照片，究竟有哪些技術能夠讓它變得清晰？在復雜的圖像中，如何纔能準確地找到我們想要的目標？還有，機器又是如何通過圖像來“學習”的？我感覺這本書就像是一位經驗豐富的嚮導，將帶領我穿越圖像的海洋，揭示那些隱藏在像素背後的奧秘。我希望通過閱讀這本書，能夠初步建立起對計算機視覺的基本認知，瞭解其核心技術和基本原理，為將來更深入的學習打下基礎。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，理論知識是實踐的基石，而這本《圖像處理、分析與機器視覺》似乎正是這樣一本能夠幫助我打牢根基的著作。雖然我還沒有深入到具體的算法層麵，但從目錄結構和章節標題來看，作者顯然在內容的組織上花費瞭極大的心思。它不是零散的知識點堆砌，而是一個層層遞進、邏輯清晰的知識體係。我特彆關注書中關於“圖像復原”和“形態學處理”的部分。在很多實際應用中，我們遇到的圖像往往存在各種噪聲或者缺陷，如何有效地去除這些乾擾，恢復圖像的原始信息，是至關重要的一環。而形態學處理，作為一種基於圖像形狀分析的技術，在很多場景下都發揮著不可替代的作用。我期待書中能夠詳細介紹這些技術的原理，並提供清晰的算法描述，甚至是一些經典的算法實現示例，這樣我纔能將理論與實踐相結閤，真正地運用到我的學習和工作中去。

評分☆☆☆☆☆

同樣是人工智能的經典書籍！每一位有誌於從事該領域的朋友都值得好好閱讀！

評分☆☆☆☆☆

為什麼我下單時候要的紙質發票，收到的卻是電子發票？?

評分☆☆☆☆☆

京東自營值得信賴比∵好。

評分☆☆☆☆☆

開車發短信的司機

評分☆☆☆☆☆

這是計算機視覺，或者說是機器視覺領域，內容最全麵的一本書。

評分☆☆☆☆☆

先評價，納豆

評分☆☆☆☆☆

正版書，好哦好學下去

評分☆☆☆☆☆

挺不錯的喲，開始好好學習吧！

評分☆☆☆☆☆

看著還不錯哈，等瞭很久終於等到618做活動的時候買瞭