具体描述
本书特别重视如何将理论应用于解决工业或研究中常见的实际问题。全书22章，分别为：图像及其数字处理，图像数字化，数字图像显示，图像处理软件，灰度直方图，点运算，代数运算，几何运算，线性系统理论，傅里叶变换，滤波器设计，采样数据处理，离散图像变换，小波变换，光学系统分析，图像复原，图像压缩，模式识别（1）——图像分割，模式识别（2）——物体测量，模式识别（3）——分类与估计，彩色和多光谱图像处理，三维图像处理（包括医学图像处理）。书末有术语解释以及大量参考文献（书目和研究论文）。本书不仅可作为大学高年级学生和研究生的教材，而且也是从事数字图像研究和开发极有用的参考资料。
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读后感
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用户评价
这本书的编排结构，简直是一场精妙的智力迷宫的导览图。它没有采用传统的线性叙事，而是巧妙地构建了一个知识网络，让读者可以根据自身的需求自由穿梭。我特别喜欢它在介绍小波变换时所展现出的那种优雅的数学美感。作者没有简单地罗列公式，而是先从多分辨率分析的角度切入，将小波的“局部化”特性与图像的突变信息完美结合起来。读到此处，我几乎能感受到数学工具在解决实际难题时的那种“恰到好处”。此外，书中对颜色空间转换的讨论，也远超出了RGB和CMY的基本范畴，深入到了人眼感知模型（如CIELAB）的层面，这极大地拓宽了我的视野，让我意识到图像处理远不止于像素值的简单操作，它深植于人类视觉的生理基础之中。这种跨学科的视野，使得整本书的层次感一下子提升了上来。我甚至觉得，这本书更像是一部关于“信息如何在视觉介质上传输和重构”的百科全书，它教会我的，是如何用更少的比特，表达更丰富的信息，这对于信息时代的研究者来说，无疑是醍醐灌顶的指引。
评分初次接触这类专业书籍时，我总是担心会陷入无休止的枯燥推导中而望而却步，但《数字图像处理》却成功地避开了这个陷阱。它的叙事风格非常具有“对话感”，仿佛作者正坐在我的对面，耐心地解答每一个困惑。例如，在讲述图像分割中最具争议性的阈值确定问题时，作者没有武断地推荐某一种方法，而是列举了Otsu、迭代法等多种策略的优缺点，并辅以详细的案例分析，说明在何种背景噪声下应选用何种工具。这种审慎和开放的态度，极大地增强了读者的批判性思维。我印象最深的是关于边缘检测的部分，书中对Sobel、Laplacian算子的历史沿革和局限性分析，展现了对技术发展脉络的深刻洞察。它让我明白，任何技术都不是凭空出现的，而是前人在不断试错和改进中留下的宝贵经验。这本书的价值不在于提供了唯一的“标准答案”，而在于提供了一整套完整的“思考框架”，指导我们如何去评估和选择最适合特定场景的解决方案，这对于指导我后续的工程实践至关重要。
评分这本名为《数字图像处理》的书，从头到尾都在描绘一个一个鲜活的画面，仿佛作者是一位技艺高超的魔术师，手里握着光影的权杖，将那些原本冰冷的像素数据，化为栩栩如生的视觉艺术品。书中对图像采集、增强、恢复、压缩以及分割等各个环节的深入剖析，无一不透露出一种对“真实”的极致追求。我尤其欣赏作者在讲解傅里叶变换时所采用的类比手法，将原本抽象的频域概念，生动地比喻为音乐的和弦与音阶，让人瞬间茅塞顿开。它不仅仅是一本技术手册，更像是一部关于“如何看见世界”的哲学导论。每一个算法的推导，都伴随着对底层数学原理的细致打磨，绝非简单的公式堆砌。那种抽丝剥茧的讲解方式，让我在阅读时，仿佛亲身参与了图像从“无”到“有”、从“模糊”到“清晰”的蜕变过程。读完后，我对屏幕上显示的任何一张照片或视频，都会下意识地去分析其背后的处理流程，那种认知上的提升，是极其震撼的。这本书真正做到了将深奥的理论与实际应用完美地融为一体，对于任何想在视觉计算领域深耕的人来说，都是一本不可多得的“内功心法”。
评分翻开这本书的扉页，我感受到的是一股扑面而来的工程实践气息，它不像某些学术著作那样高高在上、拒人于千里之外，反而像是一位经验丰富的老工程师，带着你走进真实的工厂车间，手把手地教你如何解决那些令人头疼的实际问题。书中对各种噪声模型的刻画，细致入微，从高斯白噪声到椒盐噪声，每一种都有详尽的数学描述和直观的视觉效果对比。更令人称道的是，作者在介绍迭代算法时，从收敛性、计算复杂度等多个维度进行了权衡分析，这在很多教科书中是欠缺的。我尤其欣赏其中关于形态学处理的章节，那些关于腐蚀、膨胀、开闭运算的讲解，简洁而有力，配合着大量的图例，使得即便是初次接触这些概念的读者，也能迅速掌握其精髓。阅读过程中，我时常会停下来，思考作者是如何在有限的篇幅内，将如此庞大的知识体系梳理得井井有条、逻辑清晰。它更侧重于“如何高效地实现”，而不是仅仅停留在“是什么”的层面，这种解决问题的导向性，是它最大的价值所在。这本书读起来，让人有一种踏实的成就感，每翻过一页，都感觉自己离构建一个稳定、高效的图像处理系统更近了一步。
评分这本书在后半部分的深度探索，简直是一场思维的极限挑战，它将我们从基础的像素操作带入了高阶的特征提取和模式识别的边缘地带。特别是关于纹理分析和形状描述的章节，其内容的广度和深度都令人咋舌。作者对傅里叶描述子、Hu矩等经典方法的介绍，严谨又不失趣味性，使得复杂的数学描述不再是理解的障碍。我特别关注到其中关于分形几何在图像分析中应用的探讨，这部分内容极具前瞻性，它暗示了我们对自然界复杂结构进行量化描述的全新路径。阅读这些内容时，我的思绪不得不跟上作者跳跃的节奏，从宏观的全局特征到微观的局部细节，不断切换视角。这本书绝不是那种可以囫囵吞枣的书籍，它要求读者投入大量的时间去消化那些关于信息熵、概率密度函数等基础概念。但正是这种高强度的智力投入，带来了巨大的回报——它彻底重塑了我对“图像信息”这一概念的理解，让我意识到，我们所看到的图像，远比眼睛捕捉到的要丰富得多，它是一个蕴含着丰富结构和潜在规律的复杂数据体。
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