基本信息
書名:數字圖像處理與圖像通信實驗
定價:16.00元
作者:劉瑜,硃秀昌著
齣版社:北京郵電大學齣版社有限公司
齣版日期:2008-12-01
ISBN:9787563517596
字數:
頁碼:
版次:1
裝幀:平裝
開本:16開
商品重量:0.281kg
編輯推薦
內容提要
本書是與硃秀昌、劉峰、鬍棟編著的《數字圖像處理與圖像通信》(修訂版)相配套的實驗教材,也可單獨使用。所提供的實驗是根據相關課程的理論知識,利用Visual C 基本實驗平颱和MATLAB工具軟件,對圖像處理和圖像通信(編碼)的基本算法進行編程和實現。
本實驗教材分兩部分:部分(共4章)是圖像實驗基礎部分,主要介紹數字圖像處理係統、Visual C 數字圖像編程基礎和MATLAB數字圖像編程基礎;第2部分是數字圖像實驗編程設計部分,包含16個實驗單元,基本涵蓋瞭圖像處理和圖像編碼的基本內容。本書可作為從事信息與通信工程、計算機應用和廣播電視等專業學生及工程技術人員學習和完成圖像處理與圖像通信實驗的指導參考書。
目錄
作者介紹
文摘
序言
這本《數字圖像處理與圖像通信實驗》讀起來,感覺就像是手裏拿著一把精密的瑞士軍刀,準備著手解決那些看似復雜實則邏輯清晰的圖像世界難題。我尤其欣賞它在理論深度和動手實踐之間的平衡把握。書中的理論部分,比如傅裏葉變換在頻域濾波中的應用,講解得深入淺齣,即便是初學者也能迅速抓住核心思想,而對於有一定基礎的讀者,作者更是提供瞭不少進階的視角,比如不同濾波器的性能對比分析,那種嚴謹的學術態度讓人信服。更值得稱道的是其實驗環節的設計。作者似乎深諳“授人以魚不如授人以漁”的道理,提供的實驗不僅是簡單的代碼堆砌,而是緊密圍繞著核心概念展開。比如,在介紹圖像壓縮時,它會引導你去對比DCT(離散餘弦變換)與小波變換在壓縮率和重建質量上的差異,這種實操帶來的直觀感受,遠勝過純理論推導。我記得有一次,我按照書中的步驟搭建瞭一個簡單的JPEG編碼器原型,當看到壓縮前後圖像質量的細微變化時,那種“我做到瞭”的成就感是無法替代的。對於希望將圖像處理的知識轉化為實際技能的工程師或研究人員來說,這本書無疑是一份極佳的“實戰手冊”,它教會的不僅僅是“如何做”,更是“為什麼這麼做”。
評分初次翻開這本關於數字圖像處理和通信的實驗手冊時,我最大的感受是其編排結構的“務實”與“前瞻性”。它沒有陷入傳統教材那種堆砌公式的泥潭,反而更像是一位經驗豐富的導師,帶著你一步步揭開圖像信號處理的神秘麵紗。最讓我感到驚喜的是,作者對“圖像通信”這一主題的融入,使得整本書的視野得到瞭極大的拓寬。它不僅僅停留在圖像的增強和恢復層麵,更深入到瞭信息如何在網絡中高效、可靠地傳輸。比如,在講解信道編碼和調製解調技術時,作者非常巧妙地將其與圖像傳輸中的誤碼率和抗乾擾能力掛鈎,這種跨學科的整閤能力,極大地提升瞭本書的實用價值。我嘗試著按照書中的指導,配置瞭一個簡單的端到端圖像傳輸係統仿真,從圖像采集、量化、編碼,到最終的信道傳輸模型模擬,整個流程清晰可見,大大降低瞭理解復雜通信協議的門檻。這種從“像素”到“比特流”再到“重建圖像”的完整鏈條解析,讓我對整個圖像信息學的生態有瞭更宏觀的認識,遠非市麵上那些隻關注單一算法的書籍可比。
評分說實話,市麵上關於圖像處理的書籍汗牛充棟,但真正能把“實驗”二字做到位的,屈指可數。而這本《數字圖像處理與圖像通信實驗》,恰恰抓住瞭“實踐齣真知”的核心。我特彆欣賞它對軟件和工具選擇的開放態度。它似乎並沒有強行綁定某一種特定的編程語言或平颱,而是側重於算法思想的錶達。在配套的實驗指導中,我看到作者不僅提供瞭清晰的步驟說明,還常常伴隨著對不同實現方式的討論,比如使用矩陣運算庫和使用GPU加速的不同性能權衡。這體現瞭作者的遠見:在技術飛速迭代的今天,工具會變,但底層算法的思想是不變的。對我而言,最大的價值在於,它讓我從一個“調用API”的使用者,轉變為一個“理解底層邏輯”的構建者。例如,在學習傅裏葉變換時,書中的實驗引導我去觀察高頻和低頻成分對圖像重建的具體影響,這比單純記住公式要深刻得多,它將抽象的數學工具與具體的視覺效果直接關聯瞭起來,讓學習過程充滿瞭掌控感。
評分這本書的閱讀體驗,可以說是充滿瞭一種“探索未知的樂趣”。它的語言風格是那種非常平實的敘述,沒有過多的學術腔調,但字裏行間透露齣的專業性是毋庸置疑的。我個人對書中的“圖像分割”章節印象最為深刻。通常,這部分內容很容易變得枯燥,充斥著復雜的數學判據和閾值選擇的藝術。然而,作者在這裏引入瞭一種“啓發式”的教學方法,先展示幾種經典的分割算法(如閾值法、邊緣檢測法、區域生長法)各自的優缺點,然後通過一係列對比鮮明的案例來強化這些區彆。尤其是在討論活動的輪廓模型(Active Contour Models)時,作者用生動的比喻解釋瞭能量函數的構建,使得原本晦澀的變分法概念變得直觀易懂。我甚至在做完配套實驗後,嘗試用自己采集的醫學影像數據進行測試,發現隻要遵循書中對參數調整的指導原則,就能取得令人滿意的初步分割效果。這充分說明瞭,本書不僅提供瞭知識點,更傳授瞭麵對真實復雜數據時,如何進行係統化、工程化處理的思維模式,這對於任何從事應用研究的人來說都是無價之寶。
評分這本書的結構安排,體現瞭一種由淺入深、層層遞進的匠心。它的前置知識要求並不算特彆高,但它有一套非常穩健的“知識階梯”,確保讀者不會在某一個難點處望而卻步。我發現,它在介紹完基礎的灰度變換和空間域濾波之後,很自然地就過渡到瞭頻率域的處理,這種邏輯的順暢感使得知識點的構建非常紮實。特彆值得稱贊的是,本書在介紹圖像恢復(如去模糊、去噪)時,並沒有簡單地堆砌Wiener濾波器或最小均方誤差等經典方法,而是花瞭相當的篇幅去討論退化模型的建立——這是實際應用中最容易被忽略卻最關鍵的一步。書中詳細闡述瞭如何通過實驗手段來估計圖像的模糊核(PSF),這無疑是提升解決實際問題的能力的關鍵所在。讀完相關章節和完成配套練習後,我感覺自己對“盲復原”這類高級課題都有瞭初步的認識和操作的信心,這本書提供的不僅僅是知識,更是一種麵對未知工程挑戰時的係統性解決策略。
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