基本信息
书名:数字图像处理
定价:18.00元
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
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内容提要
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。
目录
作者介绍
文摘
序言
这本书的叙事风格可以说是相当“工程师导向”,直截了当,直击核心问题,没有太多文学性的润饰,这对我来说恰恰是最需要的。它不像某些学术著作那样,在引言部分就铺陈宏大的历史背景和哲学思辨,而是开篇就扔出一个具体的图像处理难题,比如“如何去除扫描件上的摩尔纹干扰?”然后顺藤摸瓜,层层深入地介绍解决这个问题的工具集。我对其中关于色彩空间转换的那一章印象尤为深刻。作者没有将RGB、CMYK、HSV等概念简单罗列,而是通过生动的比喻,解释了每种空间在处理特定任务时的优势与局限性,例如为什么在进行亮度调整时,HSV模型比直接操作RGB通道更加直观和有效。这种以问题为驱动的讲解方式,极大地提高了我的学习效率。我发现自己不是在“学习”理论,而是在“解决问题”的过程中自然吸收了知识。美中不足的是,对于一些前沿的深度学习在图像处理中的应用,篇幅相对保守,但作为基础算法的夯实之作,它无疑是顶尖的。
评分翻阅此书,我感受到的不仅是知识的传授,更像是一位经验丰富的老教授在耐心地指导你构建一个完整的知识地图。它的优缺点分析总是极其平衡和客观,从不夸大任何单一算法的万能性。在讨论到图像压缩时,它对有损压缩(如DCT基)和无损压缩的原理对比非常到位,特别是对信息熵在压缩效率中的作用的解释,简练而深刻。让我印象深刻的是,书中对图像变换的介绍,不仅仅停留于二维离散变换,还扩展到了小波变换的基础概念,虽然没有深入到复杂的矩阵运算层面,但足以让读者对现代信号处理技术有一个初步的感知。这本书的排版清晰,公式推导过程清晰,字体大小和行距都非常适合长时间阅读,这对于需要反复研读特定章节的读者来说,是极大的友好设计。它不是一本“速成手册”,而是一部可以伴随职业生涯成长的参考宝典,为后续探索计算机视觉的更深层次领域打下了极其扎实的基础。
评分这本书的结构严谨,知识体系的递进逻辑堪称教科书级别的典范,读起来非常有安全感,仿佛每一步都走在坚实的地面上。它巧妙地避开了许多初级读物中常见的陷阱,比如过早引入复杂模型导致读者迷失方向。从最基础的图像表示、采样与量化开始,逐步过渡到空间域处理、频率域处理,再到后期的图像恢复与压缩。这种由浅入深的编排,确保了读者不会因为知识点的跳跃而产生“知识断层”。我特别欣赏它在图像恢复部分的处理,对噪声模型的分类及其对应的逆滤波、维纳滤波的适用场景做了清晰的界定。它强调的不是“哪种方法最好”,而是“在特定噪声环境下,哪种方法最合理”。这种辩证的思维方式,极大地提升了我的批判性阅读能力。读完后,我对处理模糊图像或低信噪比图像时所需要采取的策略,有了一套清晰的决策流程,这比死记硬背公式要有价值得多。
评分《数字图像处理》这本书的章节布局真是让人眼前一亮,它不是那种枯燥地堆砌理论公式的教材,而是非常注重实战应用的引导。初学者可能担心那些复杂的数学推导会让人望而却步,但作者巧妙地将理论与实际案例紧密结合。比如,在讲解傅里叶变换用于图像滤波时,书中没有仅仅停留在抽象的数学表达上,而是通过大量的可视化图例,直观地展示了不同频率分量对图像细节的影响。我特别喜欢它对不同滤波器的对比分析,高斯、中值、拉普拉斯,每一种方法都有详尽的参数调整说明和处理效果对比图,这对于我这种需要快速上手项目的人来说,简直是救命稻草。书中的代码示例虽然没有直接给出完整的编程环境配置,但其伪代码和清晰的逻辑结构,让我可以轻易地将其映射到我熟悉的Python或MATLAB环境中去实现。而且,作者在介绍完基本操作后,总会引出一个“进阶挑战”或者“实际应用场景”,这极大地激发了读者的探索欲,让人忍不住想去尝试那些更复杂的图像增强和识别技术。这本书的叙事节奏把握得非常好,既有深度又不失广度,绝对是值得放在手边随时翻阅的工具书。
评分作为一名长期从事工业检测领域工作的人员,我最看重的是算法的鲁棒性和可解释性。这本书在“图像分割”这一核心内容上的处理,完全满足了我的职业需求。它详尽地阐述了从阈值法到区域生长,再到更复杂的边缘检测算法(如Canny、Sobel)的工作原理。最让我称道的是,它对参数敏感性的讨论非常到位。例如,Canny算子中的高低阈值设定对最终边缘提取结果的影响,书中通过多组对比图清晰地展示了阈值过高或过低会导致的“信息丢失”或“噪声引入”问题。这让我明白了,在实际部署系统时,参数的选取绝非凭感觉,而是需要基于对图像特性的深刻理解。此外,书中对形态学操作(腐蚀、膨胀、开闭运算)的介绍,配图极其精妙,将这些操作对二值化图像的影响,描绘得如同微观世界的手术刀一样精确。这本书让我对“如何从噪声中提取出有意义的结构”有了全新的认识,它提供的理论框架是构建任何高精度视觉系统的基石。
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