《数字图像处理》着重阐述了数字图像处理的基本概念和实用技术,使读者能够使用这些技术解决数字图像处理过程中所遇到的各种问题。《数字图像处理》从数字图像处理技术的整体知识框架出发,讲述了其基本内容、背景以及相关的基础理论,包括图像数字化过程、图像信号的分析、基本的数学工具、经典的算法。以此为基础,引申讲解了图像处理中的深入知识,包括彩色与多频谱图像处理技术、图像分析和识别基础,为读者进一步学习和研究数字图像处理技术提供了导引。最后,简单介绍了图像处理工具MATLAB,以便读者对图像处理有一个感性的认识。
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这本书的阅读体验是极其流畅且富有启发性的。它给我的感觉就像是一位经验丰富的老工程师,耐心地带着你拆解一个复杂的机械装置。我尤其对它在特征提取部分的处理方式感到惊喜。它没有草草带过 SIFT 或 SURF 等经典算法,而是用了近乎“解剖”的篇幅,详细阐述了尺度空间理论如何从根本上解决尺度不变性的问题。作者对数学推导的把控非常到位,既保证了严谨性,又避免了在初级阶段就让读者望而却步。更难能可贵的是,它在介绍这些经典方法后,迅速引入了现代机器学习,特别是深度学习方法在特征学习上的变革。这种“承前启后”的叙事结构,使得这本书成为了一个连接经典与前沿的坚固桥梁。它没有盲目追逐热点,而是将深度学习视为解决传统方法局限性的一种必然演进,这让我的知识体系得以完整地构建起来,而不是零散地学习一些孤立的技术点。
评分我从一个完全非计算机背景的角度开始接触这方面的知识,这本书的入门友好度令人赞叹。它在开篇就花了很大篇幅来描述数字化的过程,将连续世界的采样、量化过程描述得如同摄影师在选择胶片和光圈一样具象化。最吸引我的是它在图像分割章节的处理方式。不同于直接介绍 Otsu 算法或阈值分割,它从如何定义“区域”的本体论问题出发,引入了区域生长、合并与分裂等策略,这让图像分割不再是一个简单的数值判定,而是一个涉及决策和上下文理解的过程。书中对灰度形态学操作的讲解,尤其是使用结构元素来定义“形状”的概念,非常形象。它通过各种形状的探针来“探测”图像中的目标,这种几何直觉的引入,极大地降低了抽象概念的理解门槛。总而言之,这本书的风格是富有启发性的教学散文,它成功地将一门技术硬学科,转化成了一场充满发现乐趣的探索之旅。
评分老实说,我原本以为这会是一本偏重于算法实现的参考手册,但这本书在理论基础上的深度和广度远超我的预期。其中关于图像压缩的那几章,简直是教科书级别的典范。它不仅仅讲解了哈夫曼编码和算术编码,更重要的是,它清晰地阐述了有损压缩背后的信息冗余度测量和心理视觉模型的作用。作者巧妙地将信息熵的概念与实际的量化策略(如离散余弦变换在 JPEG 中的应用)联系起来,使得读者明白,所谓的“压缩”,本质上是对信息重要性的重新排序。这种对“度量”的重视,贯穿全书。无论是图像质量的客观评价指标(如 PSNR, SSIM),还是对不同滤波器的误差传播分析,都显示出作者对量化分析的极度推崇。这本书的论述风格是强有力的、论证性的,每一个论点后面都有无可辩驳的数学或实验支持,读起来让人心悦诚服。
评分我带着对经典信号处理理论的敬畏和一丝忐忑翻开了这本书,结果发现它在内容组织上展现出一种罕见的、近乎诗意的严谨。它对图像的定义,并非仅仅是二维数组,而是将其置于信息论和随机过程的宏大框架下进行审视。书中关于图像恢复的章节,尤其令人印象深刻。作者没有止步于简单的维纳滤波,而是花费了大量篇幅深入探讨了迭代反卷积和盲解卷积的挑战,将逆问题求解的复杂性剖析得淋漓尽致。这种处理深度,使得这本书更像是为那些准备深入研究领域内的研究生准备的参考书,而不是一本泛泛而谈的导论。语言风格上,它偏向于学术论文的精确性,但通过巧妙地穿插对“为什么是这样”的哲学式追问,避免了枯燥。例如,在讨论颜色空间转换时,它不仅罗列了 XYZ、RGB 到 L*a*b* 的矩阵变换,还解释了这些空间在人眼感知特性上的根本区别,这才是真正体现了“处理”的精髓——理解数据背后的物理和生理意义。
评分这是一本内容实在、信息量爆炸的计算机视觉入门读物。初读之下,便能感受到作者在基础理论讲解上的扎实功底。它没有过多华而不实的理论堆砌,而是将傅里叶变换、小波分析这些听起来高深的数学工具,用非常直观的方式融入到图像增强和去噪的实际案例中。尤其对于初学者,书中对卷积操作的图示化解释,简直是“醍醐灌顶”。它不像某些教材那样,把算法步骤写得冷冰冰的,而是穿插了一些历史背景和实际应用中的小陷阱,让读者在学习技术的同时,也能理解技术背后的发展脉络。比如在讨论边缘检测时,它对比了拉普拉斯算子和 Canny 算法的优劣,不仅仅停留在公式层面,还深入分析了噪声对不同算子的敏感性差异。我特别欣赏它对实践的强调,每一章后都有大量的建议性练习,迫使读者必须动手编程才能真正掌握这些概念,而不是停留在“看懂了”的假象中。这本书的结构非常清晰,层次分明,从最基础的像素操作到复杂的形态学处理,循序渐进,让人感觉每一步都走得很稳健。
评分有MATLAB源码
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评分简明清晰,写得很好。
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