具体描述
《图形图像处理 CorelDRAW1011试题解答》对配套《试题汇编》中的8个单元试题作了较详细的解答，使读者能尽快掌握CorelDRAW基本操作、图形的特殊复制、编辑图形形状、CorelDRAW特效应用、文字处理、位图处理及网页运用等图形图像处理的操作技能。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本书的阅读过程，更像是一次对数字信号处理领域核心思想的深度再教育。它的叙述风格非常严谨，充满了数学的精确性，少有那种为了吸引眼球而使用的“酷炫”案例。它将图像看作是二维的信号，并用大量的傅里叶分析、小波变换等工具对其进行分解和重构。对于像我这样，之前只在应用层面使用过图像处理库的人来说，这本书强迫我回溯到信号的本质。它对图像量化的讨论非常深入，解释了不同位深对图像质量和文件大小的影响，以及如何设计有效的量化策略以最小化信息损失。此外，在非线性滤波器的章节，它对中值滤波、形态梯度等方法的优势和局限性做了非常细致的对比分析，这一点在追求极致性能的现代处理中依然具有指导意义。总而言之，这是一本对心性要求较高的书，它不提供捷径，而是要求读者付出耐心去啃食那些看似枯燥的数学公式，但一旦理解，你对图像的感知和处理能力将得到质的飞跃，它训练的是你的“数字视觉思维”，而非简单的操作技巧。
评分说实话，我购买这本书的初衷是想快速掌握一些实用的图像编辑技巧，但阅读体验却给了我一种“误入歧途”却又“惊喜连连”的感觉。它更侧重于底层算法的实现逻辑，而非Photoshop或GIMP那种用户界面的操作手册。然而，一旦你沉下心去理解了它所描述的边缘检测原理——比如Canny算子的多阶段处理流程（高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值处理和边缘连接），你会发现，任何一个商业软件的“智能边缘识别”功能，其背后都离不开这些基础步骤的巧妙组合。我尤其喜欢它在形态学处理部分的处理方式，对腐蚀、膨胀、开闭运算的讲解非常直观，配图清晰，让我很快理解了如何利用这些操作来去除噪声或连接断开的结构。虽然全书的语言风格偏向学术化，偶尔会让人感到阅读的阻力，但只要坚持下去，你就能体会到那种“洞悉本质”的快感。这本书的价值不在于教你如何“点点鼠标”快速出图，而在于让你具备“重构算法”的能力，如果你想自己开发图像处理模块，这本书提供了最核心的理论支撑。
评分这本书给我的整体感受是：厚重、全面，但可能略显过时。它仿佛是一位资深工程师撰写的多年经验总结，详尽地记录了数字图像处理领域从诞生至今的关键技术节点。它对经典的图像压缩算法，比如离散余弦变换（DCT）在JPEG中的应用，进行了非常细致的数学推导，这部分内容对理解有损压缩的原理至关重要。然而，在涉及到现代的、基于深度学习的图像生成与超分辨率技术时，这本书的内容就显得捉襟见肘了。它停留在传统的基于信号处理和统计模型的阶段，对于卷积神经网络（CNN）在图像分割、目标检测中的突破性进展，似乎只字未提或者只是在最后的附录中草草带过。因此，对于那些期望了解当前最前沿AI驱动的视觉技术发展的读者来说，这本书可能会让你感到知识的断层。它更像是一部巩固经典理论的“圣经”，而非紧跟时代步伐的“周刊”。如果你希望系统学习图像处理的根基，这本书是上乘之选；但若你的目标是快速掌握最新的AI工具箱，你可能需要配合其他资料。
评分这本《图形图像处理》读起来，首先映入眼帘的是它那极其详尽的理论基础梳理，简直像是给初学者搭建了一座坚固的知识桥梁。作者似乎深谙理论与实践的平衡之道，每一个算法的引入，都伴随着对背后数学原理的深入剖析。我特别欣赏它在色彩空间转换那一部分的处理方式，从最基本的RGB到更专业的CMYK、HSV，讲解得层层递进，不是简单地罗列公式，而是用大量的图示和生活中的例子来阐释为什么需要这些转换，以及每种转换在特定场景下的优缺点。比如，它对比了L*a*b*色彩空间在感知均匀性上的优势，这一点在很多入门书籍中往往一带而过，但本书却花了相当的篇幅进行推导和应用举例，让我这个非科班出身的人也能较好地理解其精髓。再者，在图像滤波和增强的章节，它不仅涵盖了传统的卷积操作，如高斯、拉普拉斯算子，还对频率域滤波进行了细致的讲解，傅里叶变换的理论背景被解释得非常透彻，甚至触及到了快速傅里叶变换（FFT）的计算效率优化，这对于想深入研究图像恢复和重建的读者来说，无疑是一座宝库。整体而言，它更像是一本严谨的教材，适合希望打下坚实理论根基，并能理解“为什么”而非仅仅“怎么做”的读者。
评分阅读体验上，这本书的排版和逻辑结构是其一大亮点，清晰得令人赞叹。作者似乎花费了大量精力来组织内容的先后顺序，确保了知识的连贯性。例如，在介绍图像恢复（去模糊、去噪）时，它先用概率论和统计学的知识铺垫了噪声模型的建立，然后才引入维纳滤波、最小均方误差（MMSE）估计等方法。这种“先定模型，后求解法”的思路，极大地降低了理解复杂滤波器的难度。我特别欣赏它在介绍图像变换时，不仅仅停留在二维平面，而是扩展到了三维几何变换的基础，比如透视投影和纹理映射的初步概念，这为后续学习计算机图形学打下了良好的基础。虽然书中涉及的C语言或MATLAB代码示例篇幅不多，但每一个例子的选取都极其具有代表性，能够精准地对应上文讲解的理论点。唯一的不足是，由于内容过于集中于理论推导和基础算法，对于实际工程中，如何处理大规模数据集的内存优化、并行计算加速等工程实践问题，几乎没有涉猎，使得这本书的“实用性”在工程应用层面上略有折扣。
评分 评分 评分 评分 评分相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有