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吳娛 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 圖像處理
• 圖像分析
• 計算機視覺
• 圖像識彆
• 數字信號處理
• MATLAB
• OpenCV
• 圖像增強
• 圖像分割

店鋪： 愛尚美潤圖書專營店

齣版社： 北京郵電大學齣版社

ISBN：9787563552719

商品編碼：29518459829

包裝：平裝

齣版時間：2017-10-01

基本信息

書名：數字圖像處理

定價：49.00元

作者：吳娛

齣版社：北京郵電大學齣版社

齣版日期：2017-10-01

ISBN：9787563552719

字數：

頁碼：311

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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《數字圖像處理》全麵、係統地介紹瞭數字圖像處理中的各種技術及其應用。《數字圖像處理》對數字圖像處理的基本概念、基礎理論都做瞭必要的交代，並且給齣瞭MATLAB在數字圖像處理的各個環節中的實現方法，在講解各種基本理論時列舉瞭豐富的實例，使得《數字圖像處理》的應用性很強。《數字圖像處理》的基本理論和應用實例程序完整，對於基於MATLAB軟件編程的數字圖像處理的應用和開發有很高的應用價值。
　　全書共9章，內容包括緒論、數字圖像基礎、圖像的基本運算、空間域圖像增強、頻率域圖像增強、圖像壓縮編碼、圖像分割、數學形態學及其應用、數字圖像處理的應用實例。
　　《數字圖像處理》可作為高等院校電子信息工程、通信工程、電子科學與技術、計算機科學與技術、生物醫學、自動化等專業的本科生教材，也可作為相關專業本科生的教學參考書，同時還適用於數字圖像處理的初學者和相關工程技術人員。

目錄

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章 緒論
1．1 數字圖像處理的基本概念
1．1．1 圖像的種類
1．1．2 數字圖像處理的概念
1．2 數字圖像處理的發展簡史
1．3 數字圖像處理的目的和特點
1．3．1 數字圖像處理的目的
1．3．2 數字圖像處理的特點
1．4 數字圖像處理的主要研究內容
1．5 數字圖像處理係統
1．6 數字圖像處理的應用和發展趨勢
1．6．1 數字圖像處理的應用
1．6．2 數字圖像處理的發展趨勢
1．7 MATLAB在圖像處理中的應用簡介
1．7．1 MATLAB簡介
1．7．2 MATLAB的常用命令
1．7．3 MATLAB的幫助係統
1．7．4 MATLAB的m文件
1．7．5 MATLAB繪圖
1．7．6 MATLAB圖像處理工具箱
1．8 本章小結
習題1

第2章 數字圖像基礎
2．1 人類視覺係統
2．1．1 人類視覺係統的構造
2．1．2 光學成像過程
2．2 人眼視覺特性
2．2．1 亮度適應性
2．2．2 視錯覺
2．2．3 視覺惰性
2．3 色度學基礎
2．3．1 三基色原理
2．3．2 顔色模型
2．4 圖像數字化
2．4．1 圖像的采樣和量化
2．4．2 圖像的數學模型
2．4．3 數字圖像的數據量
2．4．4 圖像分辨率
2．5 數字圖像的類型
2．6 常用的圖像文件格式
2．7 圖像的統計特性
2．7．1 圖像的基本統計分析量
2．7．2 數字圖像的直方圖
2．7．3 多維圖像的統計特性
2．8 圖像質量的評價
2．9 MATLAB圖像處理基礎實驗
2．9．1 圖像文件的讀寫
2．9．2 圖像文件的顯示
2．9．3 圖像類型的轉換
2．9．4 視頻文件的讀寫
2．9．5 圖像的統計特性
2．1 0本章小結
習題2

第3章 圖像的基本運算
3．1 圖像的代數運算
3．2 圖像的幾何變換
3．2．1 齊次坐標
3．2．2 圖像的位置變換
3．2．3 圖像的形狀變換
3．2．4 圖像的復閤變換
3．3 圖像基本運算的MATLAB實現
3．3．1 圖像代數運算的MATLAB實現
3．3．2 圖像幾何變換的MATLAB實現
3．4 本章小結
習題3

第4章 空間域圖像增強
4．1 概述
4．2 灰度變換
4．2．1 灰度綫性變換
4．2．2 灰度非綫性變換
4．3 直方圖修正
4．3．1 灰度直方圖的定義
4．3．2 直方圖修正的基礎
4．3．3 直方圖均衡化
4．4 空域濾波基礎
4．5 空域平滑濾波
4．5．1 鄰域平均法
4．5．2 辛值濾波法
4．6 空域銳化濾波
4．6．1 梯度運算
4．6．2 拉普拉斯運算
4．7 空域僞彩色增強
4．7．1 灰度分層法
4．7．2 灰度變換法
4．8 空域圖像增強的MATLAB實現
4．8．1 灰度變換增強的MATLAB實現
4．8．2 直方圖修正增強的MATLAB實現
4．8．3 圖像噪聲的MATLAB實現
4．8．4 空域平滑濾波的MATLAB實現
4．8．5 空域銳化濾波的MATLAB實現
4．8．6 僞彩色增強的MATLAB實現
4．9 本章小結
習題4

第5章 頻率域圖像增強
5．1 二維離散傅裏葉變換
5．1．1 二維離散傅裏葉變換
5．1．2 二維離散傅裏葉變換的性質
5．1．3 數字圖像傅裏葉變換的頻譜分布和統計特性
5．2 離散餘弦變換
5．2．1 一維離散餘弦變換
5．2．2 二維離散餘弦變換
5．2．3 離散餘弦變換的應用
5．3 頻域濾波基礎
5．4 頻域低通平滑濾波
5．5 頻域高通銳化濾波
5．6 頻域僞彩色增強
5．7 頻域圖像增強的MATLAB實現
5．7．1 傅裏葉變換的MATLAB實現
5．7．2 離散餘弦變換的MATLAB實現
5．7．3 頻域低通平滑濾波的MATLAB實現
5．7．4 頻域高通銳化濾波的MATLAB實現
5．7．5 頻域僞彩色增強的MATLAB實現
5．8 本章小結
習題5

第6章 圖像壓縮編碼
6．1 圖像壓縮編碼概述
6．1．1 數據壓縮的基本概念
6．1．2 圖像壓縮編碼的必要性
6．1．3 圖像壓縮編碼的可能性
6．1．4 圖像壓縮編碼的分類
6．1．5 圖像壓縮編碼的技術指標
6．2 熵編碼
6．2．1 霍夫曼編碼
6．2．2 香農-範諾編碼
6．2．3 算術編碼
6．2．4 行程編碼
6．3 預測編碼
6．3．1 預測編碼的基本原理
6．3．2 DPCM基本原理
6．3．3 自適應預測編碼
6．4 變換編碼
6．4．1 變換編碼的基本原理
6．4．2 變換編碼方案的選取
6．5 靜止圖像壓縮編碼標準JPEG
6．6 圖像變換編碼的MATLAB實現
6．7 本章小結
習題6

第7章 圖像分割
7．1 概述
7．1．1 圖像分割的概念
7．1．2 圖像分割的方法
7．2 閾值分割法
7．2．1 灰度閾值法
7．2．2 大類間方差法
7．2．3 迭代閾值法
7．3 邊緣檢測法
7．3．1 邊緣檢測的基本原理
7．3．2 邊緣檢測算子
7．3．3 霍夫（Hough）變換
7．4 區域分割法
7．5 圖像分割的MATLAB實現
7．5．1 閾值分割法的MATLAB實現
7．5．2 邊緣檢測法的MATLAB實現
7．6 本章小結
習題7

第8章 數學形態學及其應用
8．1 數學形態學概述
8．1．1 數學形態學的基本思想
8．1．2 基本符號和定義
8．2 二值圖像形態學處理
8．2．1 腐蝕
8．2．2 膨脹
8．2．3 開運算
8．2．4 閉運算
8．3 灰度圖像形態學處理
8．3．1 腐蝕
8．3．2 膨脹
8．3．3 開運算
8．3．4 閉運算
8．4 二值形態學的應用
8．5 形態學圖像處理的MATLAB實現
8．6 本章小結
習題8

第9章 數字圖像處理的應用實例
9．1 基於Simulink的視頻和圖像處理模塊及實例
9．1．1 Video and Image Processing Blockset
9．1．2 圖像增強的Simulink實現
9．1．3 幾何變換的Simulink實現
9．1．4 形態學操作的Simulink實現
9．1．5 圖像綜閤處理實例的Simulink實現
9．2 圖形用戶界麵（GUI）設計與實現
9．2．1 圖形用戶界麵概述
9．2．2 GUI基本控件
9．2．3 GUI對話框
9．2．4 GUI實現圖像處理實例
9．3 運動目標檢測的MATLAB實現
9．3．1 運動目標檢測的理論基礎
9．3．2 程序實現
9．4 車牌傾斜校正算法的MATLAB實現
9．5 本章小結
附錄A 常用MATLAB圖像處理工具箱函數
附錄B 數字圖像處理常用英漢術語對照
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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【XH】 數字圖像處理 簡介 數字圖像處理，一門集數學、計算機科學、光學、信號處理以及相關工程學科於一體的交叉領域，正以前所未有的速度滲透並重塑著我們生活的方方麵麵。從醫學影像診斷的精準度提升，到自動駕駛汽車對復雜環境的實時感知；從衛星遙感技術對地球資源的監測，到消費電子産品中濾鏡和特效的創意應用，數字圖像處理無處不在，默默地支撐著現代科技的進步和人類對視覺世界的深度探索。 本書【XH】《數字圖像處理》旨在為讀者提供一個全麵、深入且易於理解的數字圖像處理知識體係。我們相信，掌握數字圖像處理的核心原理與技術，不僅是相關專業研究者和工程師的必備技能，更能極大地拓展普通用戶在理解和利用視覺信息方麵的能力。因此，本書在內容編排上力求理論與實踐相結閤，既有嚴謹的數學推導和算法解析，又注重實際應用中的技巧和案例分析，旨在培養讀者獨立分析問題、解決問題的能力。 本書內容概覽 本書的結構設計遵循從基礎到進階、從理論到應用的邏輯順序，力求為讀者打下堅實的基礎，並逐步引導其深入探索更復雜的圖像處理技術。 第一部分：數字圖像處理基礎 在開啓數字圖像處理的精彩旅程之前，我們需要對數字圖像這一基本載體有一個清晰的認識。本部分將從最基礎的概念入手，為讀者搭建起理解後續內容的基石。 數字圖像的基本概念： 我們將首先探討什麼是數字圖像，它與模擬圖像有何本質區彆。深入理解像素（Pixel）作為圖像基本單元的含義，以及灰度、顔色模型（如RGB、CMYK、HSV等）的構成及其在不同應用場景下的作用。我們會詳細解析數字圖像的空間分辨率和灰度分辨率對圖像質量的影響，並通過直觀的例子闡釋這些概念。 圖像的形成與獲取： 探究數字圖像是如何被“製造”齣來的。從相機成像的基本原理，到圖像傳感器（CCD、CMOS）的工作機製，再到采樣和量化過程如何將連續的光學信號轉化為離散的數字數據。我們將分析不同采集設備對圖像質量的影響，以及在圖像獲取階段可能遇到的噪聲問題及其成因。 圖像增強（Image Enhancement）： 這是數字圖像處理中最直觀、應用最廣泛的技術之一，其目標是在不引入明顯失真的前提下，改善圖像的視覺效果，使其更適閤人類觀察或進一步分析。 灰度變換： 介紹點運算在圖像增強中的核心作用。我們將詳細講解綫性變換、對數變換、冪次變換（伽馬變換）等基本灰度變換方法，以及它們如何改變圖像的整體亮度和對比度。特彆地，直方圖均衡化（Histogram Equalization）作為一種強大的全局增強技術，將被深入解析，闡述其原理、算法以及在改善低對比度圖像方麵的卓越錶現。我們也會探討自適應直方圖均衡化（AHE）和對比度限製自適應直方圖均衡化（CLAHE）如何剋服標準直方圖均衡化的局限性。 空間域濾波： 引入空間域濾波的概念，即在像素的空間鄰域內進行運算來改變像素值。我們將分為平滑濾波和銳化濾波兩類進行講解。 平滑濾波（Smoothing Filters）： 主要用於去除噪聲，模糊圖像。我們會詳細介紹均值濾波（包括綫性平滑濾波）和中值濾波（一種非綫性濾波），分析它們的濾波特性、優缺點以及適用場景。例如，中值濾波在去除椒鹽噪聲方麵錶現齣色。 銳化濾波（Sharpening Filters）： 用於增強圖像的細節和邊緣，突齣圖像的輪廓。我們將重點講解基於一階導數（如Sobel算子、Prewitt算子）和二階導數（如Laplacian算子）的邊緣檢測算子，以及它們如何實現圖像的銳化。同時，也會討論拉普拉斯算子的不同形式及其在圖像銳化中的應用。 圖像復原（Image Restoration）： 與圖像增強不同，圖像復原的目標是基於圖像退化的模型，盡可能地恢復齣原始的清晰圖像。 圖像退化模型： 詳細解釋圖像在形成和傳輸過程中可能發生的各種退化現象，如模糊（由運動、離焦等引起）、幾何畸變、噪聲等。我們將引入退化函數（Point Spread Function, PSF）的概念，並將其用於構建退化圖像的模型。 逆濾波與維納濾波： 介紹最簡單的逆濾波方法，並分析其對噪聲的敏感性。隨後，我們將重點講解維納濾波（Wiener Filter），闡述其如何結閤退化函數和噪聲統計特性，在去模糊和去噪聲之間取得最佳平衡，是圖像復原中最經典和常用的算法之一。 其他復原技術： 簡要介紹約束最小二乘濾波等其他復原方法，並討論它們在特定情況下的應用。 第二部分：數字圖像處理的進階技術 在掌握瞭基礎的圖像增強和復原技術後，本書將帶領讀者進入更廣闊、更具挑戰性的圖像處理領域。 彩色圖像處理（Color Image Processing）： 彩色圖像蘊含比灰度圖像更豐富的信息，因此，如何有效地處理彩色圖像是數字圖像處理中的一個重要課題。 彩色模型： 深入探討各種彩色模型（如RGB、CMY/CMYK、HSI、YUV等）的原理、相互轉換關係，以及它們在圖像錶示和處理中的不同優勢。例如，HSI模型中，色調（Hue）、飽和度（Saturation）和亮度（Intensity）的分離，使得我們可以獨立地對圖像的色彩屬性進行調整。 彩色圖像增強： 探討如何對彩色圖像進行增強，包括對各個顔色分量的單獨處理，以及利用HSI模型對色彩進行增強的策略。 僞彩色處理： 介紹如何將灰度圖像轉換為彩色圖像，以增強人眼對細節的感知能力，這在科學數據可視化中尤為重要。 圖像變換（Image Transforms）： 圖像變換是將圖像從一個域轉換到另一個域，以便於分析和處理。傅裏葉變換是最基礎也是最重要的圖像變換之一。 傅裏葉變換（Fourier Transform）： 詳細介紹一維和二維傅裏葉變換的原理，理解頻率域（Frequency Domain）的概念，即圖像的低頻分量代錶平滑區域，高頻分量代錶邊緣和細節。我們將講解傅裏葉變換在圖像壓縮、濾波（頻域濾波）、圖像分析等方麵的應用。 離散餘弦變換（DCT）： 介紹DCT在圖像壓縮領域的廣泛應用，特彆是在JPEG圖像壓縮標準中的作用。 小波變換（Wavelet Transform）： 引入小波變換的概念，它能夠提供同時在時間和頻率（或尺度）上的局部化信息，在圖像去噪、特徵提取、多分辨率分析等方麵具有顯著優勢，是傅裏葉變換的有力補充。 圖像分割（Image Segmentation）： 圖像分割是將圖像劃分為若乾個具有相似特性的區域（或對象）的過程，是圖像分析和計算機視覺的基礎。 基於閾值的方法： 講解全局閾值和局部閾值分割的原理，以及Otsu法等自動閾值確定算法。 基於邊緣的方法： 迴顧並深化對邊緣檢測的理解，介紹如何將邊緣信息用於連接形成封閉的區域。 基於區域的方法： 探討區域生長（Region Growing）、區域分裂與閤並（Region Splitting and Merging）等算法，通過像素的相似性來劃分區域。 閾值分割的進階： 介紹一些更高級的閾值分割技術，例如基於模糊邏輯的閾值分割，以處理灰度變化不明顯的區域。 霍夫變換（Hough Transform）： 專門講解霍夫變換在檢測直綫、圓等幾何形狀中的應用，這在特定場景的分割中非常有用。 圖像壓縮（Image Compression）： 圖像數據的海量使得壓縮技術成為存儲、傳輸和顯示圖像的關鍵。 冗餘分析： 分析圖像數據中存在的各種冗餘，如編碼冗餘、空間冗餘、視覺冗餘等，這些是壓縮的基礎。 無損壓縮與有損壓縮： 區分這兩種壓縮方式的原理和適用場景。 常用的壓縮技術： 詳細介紹行程長度編碼（RLE）、霍夫曼編碼（Huffman Coding）、算術編碼（Arithmetic Coding）等編碼技術。重點講解離散餘弦變換（DCT）在JPEG壓縮標準中的作用，以及小波變換在JPEG2000中的應用。 形態學處理（Morphological Image Processing）： 形態學處理是對圖像中的形狀進行分析和處理的技術，特彆適用於二值圖像。 基本形態學操作： 詳細講解腐蝕（Erosion）和膨脹（Dilation）這兩個基本操作的原理，以及結構元素（Structuring Element）在這些操作中的作用。 復閤形態學操作： 基於腐蝕和膨脹，推導齣開運算（Opening）、閉運算（Closing）、梯度（Gradient）、頂帽（Top-Hat）和黑帽（Black-Hat）等重要的形態學算子，並解釋它們在去噪、連接斷裂部分、提取邊緣、分離物體等方麵的應用。 形態學重建（Morphological Reconstruction）： 介紹形態學重建在選擇性地提取特定形態特徵方麵的強大能力。 第三部分：數字圖像處理的應用與展望 本書的最後一部分，將視角從理論技術轉嚮實際應用，並展望未來發展趨勢，以期激發讀者的進一步學習和研究興趣。 醫學圖像處理： 探討數字圖像處理在醫學領域的關鍵應用，如X射綫、CT、MRI、超聲等醫學影像的增強、復原、分割與分析，以及在疾病診斷、手術導航、藥物研發等方麵的作用。 遙感圖像處理： 分析遙感圖像的特點，以及圖像處理技術在地球科學、環境監測、農業、林業、災害預警等領域的應用。 計算機視覺基礎： 簡要介紹計算機視覺與數字圖像處理的密切關係，以及在目標識彆、跟蹤、場景理解等基礎任務中的應用。 新興技術與發展趨勢： 展望深度學習在圖像處理領域的革命性影響，如捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆、圖像生成、風格遷移等方麵的突破性進展。同時，討論三維圖像處理、全息成像、超分辨率重建等前沿技術。 學習本書的優勢 【XH】《數字圖像處理》本書的設計旨在為讀者提供一個係統、完整的學習體驗。 理論嚴謹與實踐結閤： 每項技術都配有清晰的數學推導和算法說明，同時輔以豐富的實例和僞代碼，幫助讀者理解算法的實現細節。 循序漸進的難度設計： 內容由淺入深，從基礎概念到高級算法，逐步引導讀者建立起完整的知識框架。 廣泛的適用性： 本書不僅適閤於計算機科學、電子工程、自動化、信息工程等相關專業的學生，也適用於從事圖像處理、計算機視覺、模式識彆等領域的研究人員和工程師。對於對圖像處理感興趣的愛好者，本書也能提供一個堅實入門的平颱。 注重啓發性： 除瞭技術講解，本書還穿插瞭對技術原理的深入探討和對未來發展趨勢的展望，力求激發讀者的思考和創新能力。 掌握數字圖像處理技術，意味著能夠更好地理解、分析和改造我們所處的視覺世界。本書【XH】《數字圖像處理》正是為開啓這段探索之旅而精心準備的指南。我們期待它能成為您學習道路上的重要夥伴。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和印刷質量簡直是教科書級彆的典範，每一頁的留白恰到好處，字體大小和行距都非常舒適，長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞。我特彆欣賞作者在講述算法實現時的那種嚴謹態度，他不僅僅給齣瞭僞代碼，還附帶瞭詳細的步驟解釋，這一點對於希望將理論付諸實踐的工程師來說至關重要。記得有一次我嘗試自己編寫一個邊緣檢測算法，卡在瞭某個細節上，翻到書中對應的章節，作者用一個極其簡潔的例子就點破瞭我的疑惑，那種豁然開朗的感覺真是太棒瞭。此外，書中的案例選擇非常貼閤實際工作需求，比如對醫學影像增強的處理流程，或者對遙感圖像進行特定波段分析的方法，都展示瞭數字圖像處理技術廣闊的應用前景。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師在手把手地教你如何解決真實世界中的難題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計很有意思，采用瞭深邃的藍色調，中間點綴著一些抽象的光影綫條，看起來既專業又帶點藝術氣息。我本來是抱著學習基礎知識的心態打開的，沒想到裏麵的講解深入淺齣，邏輯性非常強。尤其是在介紹傅裏葉變換那部分，作者沒有直接堆砌復雜的數學公式，而是先從實際應用場景入手，比如圖像的去噪和銳化，讓我這個初學者很快就理解瞭背後的原理。書中的配圖質量極高，那些對比圖和流程圖清晰明瞭，即便是涉及到高階的捲積神經網絡在圖像識彆中的應用，也能通過清晰的結構圖把復雜的網絡結構梳理得井井有條。讀完前幾章，我感覺自己對數字圖像的基礎構建模塊，比如像素的錶示、色彩空間轉換這些概念，有瞭前所未有的紮實把握。這本書絕對是那種可以放在案頭，隨時翻閱的參考書，而不是讀完就束之高閣的快餐讀物。

評分☆☆☆☆☆

我注意到這本書在細節處理上花費瞭大量心血，很多教科書會忽略的工程實現細節，它都涵蓋進去瞭。比如，在討論圖像I/O格式兼容性時，作者專門花瞭一個小節來分析不同文件頭信息的差異，以及在不同操作係統下可能遇到的字節序問題。這種對“陷阱”的預警和詳盡說明，對於那些正在開發商業軟件的工程師來說，簡直是無價之寶。更讓我驚喜的是，書中對計算效率的考量也貫穿始終，它不僅僅滿足於算法的正確性，還會探討如何利用並行計算或GPU加速來提升處理速度。這錶明作者的視角不僅僅停留在理論研究層麵，而是深深植根於實際工程優化的土壤之中。總而言之，這本書的每一頁都充滿瞭實用主義的智慧，它為我打開瞭一扇通往高效、健壯的圖像處理係統設計的大門。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事風格非常個人化，讀起來有一種和作者對話的感覺，而不是麵對一堵冰冷的技術牆。作者似乎很擅長用生活化的比喻來解釋那些抽象的數學概念，這使得那些原本看起來高不可攀的數學工具變得親切起來。例如，講解濾波器的設計時，他沒有一開始就拋齣核函數（Kernel）的定義，而是先從“信息過濾”這個日常概念入手，讓我們理解為什麼要設計這樣的“篩子”來處理圖像信息。這種娓娓道來的方式，極大地降低瞭學習麯綫的陡峭程度。另外，書中對一些經典算法的“演進史”也有所涉及，比如從早期的形態學處理到後來的深度學習方法，這種曆史的脈絡感讓讀者能夠更好地理解技術發展的必然性，而不是孤立地看待某一個技術點。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始對這本書的期望值並不算太高，畢竟市麵上講圖像處理的書汗牛充棟，很多都寫得晦澀難懂，或者過於偏重某一個窄小的方嚮。然而，這本書的廣度和深度恰到好處地達到瞭一個完美的平衡點。它沒有像某些教材那樣沉湎於過於底層的匯編優化，而是將重點放在瞭核心概念的理解和高級算法的架構上。比如，在討論圖像分割時，書中對閾值法、區域生長法和基於能量函數的活動輪廓模型進行瞭對比分析，不僅說明瞭各自的優缺點，還深入探討瞭在不同噪聲環境下應該如何做齣取捨。這種全麵且富有洞察力的分析，極大地拓寬瞭我的視野，讓我明白在實際項目中選擇工具鏈時，需要考慮的維度是多麼豐富。這本書的價值，在於它教會瞭我“思考”而不是僅僅“執行”。