影像處理與電腦視覺（第二版）. pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:東華

作者:鍾國亮

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:20040301

价格:NT$ 500

装帧:

isbn号码:9789574832477

丛书系列:

图书标签:

• 影像處理
• 電腦視覺
• 圖像處理
• 機器視覺
• 數位影像
• 圖像分析
• 演算法
• 深度學習
• OpenCV
• Python

《影像處理與電腦視覺（第二版）》 前言 在資訊爆炸的數位時代，影像無疑是最直觀、最豐富的資訊載體之一。從日常的圖像編輯、科學研究的數據分析，到自動駕駛汽車的環境感知，再到醫療影像診斷的精準判斷，影像處理與電腦視覺技術的應用無處不在，其重要性日益凸顯。 本書旨在為讀者建立一個全面而深入的影像處理與電腦視覺知識體系。我們將引導您探索影像的本質，理解各種數字化影像的形成過程，並學習如何通過數學和算法對這些影像進行操作和分析，從而提取有價值的資訊，實現智能化處理。 核心內容概覽 本書將從基礎概念出發，逐步深入到複雜的演算法和應用。我們將涵蓋以下關鍵領域： 第一部分：影像處理基礎 數位影像基礎： 深入剖析數位影像的構成，包括像素、解析度、色彩空間（如RGB、灰度、HSV等）的原理及其轉換方法。您將了解不同影像格式的特點及其適用場景。 影像增強與復原： 學習如何運用各種技術改善影像的視覺品質。這包括對比度調整、亮度變換、直方圖均衡化等空間域增強方法；以及圖像去噪（如高斯濾波、中值濾波）、銳化（如拉普拉斯算子、Sobel算子）等，幫助您處理模糊、噪點等常見影像問題。 影像幾何變換： 掌握影像的空間變換，例如平移、旋轉、縮放、仿射變換和透視變換。這些技術在影像對齊、校正、圖像配準等應用中至關重要。 影像濾波與頻域分析： 深入理解影像的頻域特性，學習傅里葉變換及其在影像處理中的應用。您將掌握低通濾波、高通濾波、帶通濾波等頻域濾波技術，以及如何利用它們實現影像的平滑、邊緣檢測和紋理分析。 形態學影像處理： 學習基於影像結構元素的形態學運算，如腐蝕、膨脹、開運算、閉運算、擊中或錯失等。這些運算在影像分割、物體分離、填補孔洞等方面有著獨特的優勢。 第二部分：電腦視覺核心技術 特徵提取與描述： 探索如何從影像中識別和提取具有代表性的特徵點和區域。我們將介紹經典的特徵提取方法，如Harris角點檢測、SIFT（尺度不變特徵變換）、SURF（加速穩健特徵）等，以及它們的原理和應用。同時，也將講解特徵描述符，用於量化和表示這些特徵。 影像分割： 學習將影像劃分成不同區域或物體的技術。本書將涵蓋閾值分割（如Otsu方法）、區域生長法、邊界檢測（如Canny邊緣檢測）、以及Watershed算法等，幫助您分離感興趣的對象。 立體視覺與深度估計： 探討如何從多個視角影像恢復三維空間資訊。您將學習雙目視覺的基本原理，包括視差計算、立體匹配等，並了解深度圖的生成方法。 運動分析與目標追蹤： 學習分析影像序列中的運動模式，並對特定目標進行持續的識別和定位。內容將涵蓋光流法（如Lucas-Kanade算法）、目標檢測與識別的基本框架，以及常見的追蹤算法。 形狀分析與識別： 探討如何描述和識別影像中的物體形狀。您將學習輪廓分析、形狀描述符（如Hu矩、傅里葉描述子）以及基於形狀的匹配方法。 機器學習在電腦視覺中的應用： 介紹如何利用機器學習技術來解決更複雜的電腦視覺問題，包括圖像分類、目標檢測（如Haar級聯分類器、HOG+SVM）、以及更現代的深度學習模型（如卷積神經網絡 CNN）在影像識別中的突破性進展。 本書的特色 循序漸進的講解： 從最基本的概念開始，逐步引入更高級的技術，確保不同背景的讀者都能輕鬆入門。 理論與實踐結合： 在介紹理論的同時，穿插豐富的示例和說明，幫助讀者更好地理解抽象的算法。 涵蓋經典與前沿： 既包含影像處理與電腦視覺領域的經典算法和技術，也對當前熱門的研究方向進行了介紹。 語言清晰易懂： 採用簡潔明瞭的語言，避免過多的專業術語，力求讓讀者更容易吸收。 學習目標 通過學習本書，您將能夠： 掌握數位影像的基本原理和處理技術。 理解電腦視覺的核心任務和常用算法。 具備分析和解決實際影像處理與電腦視覺問題的能力。 為進一步學習更高級的機器學習和深度學習在電腦視覺中的應用打下堅實基礎。 適用對象 本書適合於對影像處理與電腦視覺技術感興趣的學生、研究人員、軟體工程師以及任何希望了解和應用這些技術的專業人士。無需深厚的數學背景，但具備一定的程式設計基礎將更有助於理解和實踐。 展望 影像處理與電腦視覺技術正以前所未有的速度發展，並深刻地改變著我們的生活。本書的目標是為您打開這扇通往智能影像世界的大門，激發您探索更多可能性的興趣。希望您在閱讀過程中，能夠獲得知識的啟迪，並能在未來的學習和工作中，充分運用這些強大的技術。

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这本书的出版，对于我这样的初学者来说，真是一场及时雨。在接触计算机视觉之前，我对其复杂的数学模型和晦涩的算法感到望而却步。然而，这本书的作者以一种极其友善和易于理解的方式，将这些看似高深的概念一一拆解，并用生动的语言和直观的图示进行阐释。我尤其喜欢书中关于傅里叶变换和卷积的讲解，能够将抽象的数学概念与实际的图像操作联系起来，让我茅塞顿开。

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在我的研究过程中，这本书扮演着至关重要的角色。我曾经需要在项目中实现一个实时物体追踪的功能，对此我毫无头绪。翻阅了许多文献，最后在这本书中找到了启发。书中关于运动估计和卡尔曼滤波的章节，给了我非常重要的思路。作者不仅详细阐述了理论，还给出了相应的算法流程和伪代码，这大大缩短了我的开发周期。

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这本书的结构设计非常合理，逻辑清晰，让我能够循序渐进地掌握复杂的知识。从基础的图像处理技术，到高级的计算机视觉应用，每一步都铺垫得很好。我曾经在学习立体视觉时遇到了困难，但通过阅读书中关于相机标定、本质矩阵、基础矩阵以及多视角几何的章节，我最终理解了其中的原理，并成功地实现了立体匹配。这本书真的是我学习道路上的良师益友。

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这本书的第二版，相较于第一版，在内容上有了显著的更新和拓展，尤其是在机器学习和深度学习在计算机视觉领域的应用方面。这对于我这种需要紧跟技术前沿的研究者来说，非常有价值。书中对于卷积神经网络（CNN）、目标检测算法（如YOLO、Faster R-CNN）以及图像分割算法（如U-Net）的讲解，都非常到位，并且结合了最新的研究进展。

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这本书给我最大的感受就是其“全面性”和“深度”。它不仅仅是一本入门教材，更像是一本可以伴随学习者整个职业生涯的参考书。无论是对于初学者建立基础，还是对于资深研究者查找细节，都能从中获益。我特别喜欢书中关于色彩空间、图像变换和纹理分析的章节，内容非常翔实，并且给出了很多实用的技巧。

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我一直对影像处理和计算机视觉领域充满好奇，但苦于没有系统的学习途径。这本《影像處理與電腦視覺（第二版）》的出现，无疑填补了这一空白。它的内容覆盖面非常广，从最基础的图像表示、像素操作，到中级的滤波、变换，再到高级的机器学习在视觉领域的应用，都有深入的探讨。最让我印象深刻的是，作者在讲解每一个算法时，都会给出其历史背景、优缺点以及适用范围，这让我能够更全面地理解这些技术，而不是被动地接受。

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这本书对我而言，更像是一本精心编纂的“武林秘籍”，里面蕴含了影像处理和计算机视觉的精髓。每一次遇到疑难问题，我都会翻开它，总能找到最契合的“招式”和“心法”。书中对于各种算法的讲解，不仅仅停留在理论层面，还结合了大量的实际案例和代码示例，这对于我这种动手能力较弱的学习者来说，简直是福音。我曾经在实现一个复杂的图像分割算法时遇到了瓶颈，查阅了许多资料都不得其解，最终还是在这本书中找到了关键的思路和实现细节。作者的博学和细致，让我深感敬佩。

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我一直认为，学习影像处理和计算机视觉，最难的就是建立起直观的理解。这本书在这方面做得非常出色。作者通过大量的图示、表格以及类比，将抽象的算法概念具象化，让我能够轻松地理解诸如图像梯度、直方图均衡化、霍夫变换等核心概念。即使是一些复杂的数学推导，也通过清晰的步骤和解释，变得易于消化。

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这套书在我学习影像处理和计算机视觉的道路上，无疑是最重要的启蒙者和指路明灯。从翻开第一页开始，就被其严谨的逻辑、清晰的结构以及详实的内容所吸引。作者并没有将复杂的理论一笔带过，而是循序渐进地讲解，从最基础的图像形成原理，到各种滤波、变换、边缘检测等核心技术，再到更高级的特征提取、物体识别、场景理解，每一个环节都扣人心弦。我尤其欣赏书中对于数学原理的推导，并没有止步于公式的罗列，而是深入浅出地解释了这些公式背后的物理意义和几何直观，让我能够真正理解“为什么”这样处理图像，而不是仅仅记住“怎么”处理。

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作为一名长期从事相关领域工作的工程师，我深知掌握扎实的理论基础的重要性。这本书恰好满足了这一需求。它系统地梳理了影像处理和计算机视觉的各个分支，从图像增强、去噪，到特征检测、匹配，再到三维重建和深度学习的应用，都进行了详尽的阐述。我尤其欣赏书中对于各种经典算法的深入剖析，例如SIFT、HOTS等，让我能够理解其背后的数学原理和工程实现。

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