夏良正、李久贤编写的《数字图像处理(第2版)》比较全面地论述了数
字图像处理的基本概念、理论和系统组成。全书共分10章,主要内容有图像
信息的基本知识,图像变换、压缩编码、增强、复原、分割、描述、分类和
图像知识表示,最后介绍图像系统。各章末附有习题以供选用。
《数字图像处理(第2版)》是对1999年出版的《数字图像处理》一书的
修订,对部分章节内容,如图像信息基本知识、压缩编码和复原等作了较大
幅度修改。对目前新发展的图像处理方法和理论,如小波变换、分形、模糊
集、人工神经网络及数学形态学等新的计算智能信息处理理论在图像处理中
的应用以及彩色图像处理作了适当的补充介绍。
《数字图像处理(第2版)》可作为高校自运控制、计算机科学与工程、
通信工程、信息工程、生物医学工程等有关专业的教材,也可供有关专业硕
士研究生和科技人员自学参考。
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在我的学习生涯中,我曾接触过一些关于计算机视觉和模式识别的书籍,但往往感觉它们在图像预处理和增强方面讲得不够深入。《数字图像处理》这本书,正好可以弥补这一缺陷。我希望它能为我提供一套系统性的方法论,来应对各种复杂的图像输入。例如,在处理低质量、低分辨率的图像时,我希望能学习到先进的超分辨率重建技术,以及如何利用深度学习模型来恢复图像的细节。同时,对于包含大量纹理信息的图像,我希望能够掌握有效的纹理分析和分割方法,以便于后续的模式识别任务。这本书,将是我提升计算机视觉模型鲁棒性和准确性的重要保障。
评分作为一个对艺术和科技结合充满兴趣的人,我一直对数字图像的生成和操纵技术着迷。《数字图像处理》这本书,我希望它能够带领我探索图像的创造性应用。我期待它能讲解如何利用算法来生成具有特定风格的艺术图像,例如风格迁移或者纹理合成。同时,我也对三维重建和虚拟现实中的图像处理技术感到好奇,希望能了解如何从二维图像中恢复场景的三维结构,以及如何将这些三维信息渲染成逼真的虚拟场景。这本书,将是我跨越艺术与技术界限,探索无限创意可能性的起点。
评分作为一名编程爱好者,我一直对计算机视觉领域充满热情,而图像处理无疑是其中的基础。我希望《数字图像处理》这本书能够以一种非常技术性的方式来解读图像处理的方方面面,不仅仅停留在概念层面,更能结合具体的算法实现。我期待它能够提供伪代码或者甚至是一些主流编程语言(如Python或C++)的示例代码,来演示各种图像处理算法的构建和应用。例如,我希望能够看到关于卷积运算的详细解释,以及它如何在图像滤波中发挥作用。同时,我也对形态学处理(如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算)在图像分析中的应用非常感兴趣,希望能学习到如何利用这些操作来提取图像的形状特征或者去除小的物体。这本书,将是我将理论转化为实际编程能力的催化剂。
评分拿到《数字图像处理》这本书,我首先被其厚重的分量所震撼,这似乎暗示着内容的丰富与深入。作为一个对计算机图形学一直抱有浓厚兴趣的学生,我一直渴望能够系统地学习图像处理的理论知识。在许多公开课和在线资源中,我虽然接触了一些零散的概念,但总感觉缺乏一个完整的知识体系。这本书的出现,恰好填补了这一空白。我特别好奇它会如何阐述图像的本质,是如何将其从一个个像素点组合成我们所看到的生动画面。我希望它能够深入浅出地讲解图像的表示方法,例如灰度图像、彩色图像的数学模型,以及它们在计算机内存中的存储方式。更重要的是,我期待它能为我揭示图像增强和复原的奥秘,例如如何去除图像中的噪声,如何提高图像的对比度和清晰度,以及如何修复老旧照片中的缺陷。我相信,掌握了这些基础知识,将为我未来在计算机视觉、机器学习等更高级的领域打下坚实的基础。
评分作为一名刚入门的数字图像处理爱好者,我怀揣着对这个神秘领域的好奇心,翻开了这本《数字图像处理》。坦白说,在接触这本书之前,我对图像的处理概念非常模糊,只知道手机上的滤镜功能,但背后的原理却一窍不通。这本书的封面设计简洁大气,没有那些花哨的装饰,反而透露出一种严谨和专业的气息,这让我对它的内容充满了期待。我尤其被书名中的“数字”和“处理”这两个词所吸引,它们似乎预示着一个将抽象概念转化为具体操作的过程,一个用代码和算法重塑视觉世界的旅程。我设想,这本书能够为我揭示图像背后的数字秘密,教会我如何通过各种技术手段去优化、增强、甚至创造出全新的视觉内容。我期待着它能带领我走进一个由像素、矩阵、滤波器构成的奇妙世界,让我理解那些看似不可思议的图像效果是如何诞生的。同时,我也希望这本书能够提供清晰易懂的讲解,即使是对于像我这样初学者,也能迅速掌握核心概念,并能够将所学知识应用到实际的图像处理任务中,比如后期制作,或者更进一步的计算机视觉应用。
评分我是一名嵌入式系统工程师,负责开发用于图像采集和实时处理的硬件设备。因此,我需要一本能够指导我如何在资源受限的环境下高效实现图像处理算法的书籍。《数字图像处理》这本书,我希望它能够包含一些关于算法优化和并行处理的章节,例如如何利用SIMD指令集或GPU加速来提高图像处理的速度。我也非常关注书中关于图像采集硬件接口和传感器特性的介绍,了解不同类型的相机传感器(如CMOS, CCD)的工作原理以及它们对图像质量的影响。此外,对于实时性要求很高的应用,我需要知道如何设计高效的图像处理流水线,以及如何权衡算法的精度和计算复杂度。这本书,将是我优化嵌入式图像处理系统设计的得力助手。
评分在我收到《数字图像处理》这本书时,我正在为一个复杂的项目而苦恼,项目需要对大量的医学影像进行分析和处理,以辅助医生进行疾病诊断。我尝试过多种现有的软件和工具,但总觉得在精细化处理和定制化需求方面存在不足。因此,我抱着解决实际问题的态度来阅读这本书,希望它能提供一些创新的思路和实用的技术。我尤其关注书中关于图像分割和特征提取的部分,因为这直接关系到我能否准确地识别和定位影像中的病灶区域。我希望书中能够详细介绍各种分割算法的优缺点,以及它们在不同类型影像中的适用性。同时,我也期待它能够教会我如何从复杂的医学影像中提取出关键的特征信息,这些信息将作为我后续模型训练的重要输入。这本书,对我来说,不仅仅是理论知识的学习,更是一种解决实际工程问题的有力工具。
评分对于我这样一个热衷于摄影并且喜欢后期创作的爱好者来说,《数字图像处理》这本书无疑是一本宝藏。我一直对那些能够让照片焕发新生的后期技术充满好奇,例如如何通过色彩校正让照片更具艺术感,如何利用局部调整让主体更加突出,以及如何通过滤镜创造出独特的风格。我期待这本书能够深入讲解这些后期处理的底层原理,让我不仅仅停留在“操作”层面,更能理解“为什么”这样做。例如,关于色彩空间(如RGB, HSV, Lab)的讲解,我希望能够清楚地了解它们之间的转换关系以及它们各自在图像处理中的作用。同时,我也非常想知道如何有效地进行图像降噪和锐化,如何在不损失细节的情况下提高图像的视觉质量。这本书,将是我在摄影后期创作道路上不可或缺的指南。
评分当我打开《数字图像处理》这本书时,我正准备开始我的研究生学业,研究方向是人脸识别。我知道,高质量的图像预处理是人脸识别成功的关键步骤之一。因此,我希望这本书能够为我提供一个全面而深入的视角,来理解图像处理在人脸识别系统中的具体应用。我迫切地想了解,如何通过图像归一化(如光照归一化、几何归一化)来消除人脸图像中存在的变异因素,以及如何有效地进行人脸检测和关键点定位。此外,我也希望书中能够详细介绍各种特征提取方法,例如基于LBP(局部二值模式)或HOG(方向梯度直方图)的特征提取,以及它们在人脸识别任务中的优势和局限性。这本书,对我而言,将是构建强大的人脸识别模型不可或缺的理论基石。
评分我对《数字图像处理》这本书的期待,源于我一直对多媒体技术和信号处理交叉领域的好奇。我了解数字图像本质上是一种二维信号,其处理过程也蕴含着深刻的信号处理理论。我希望这本书能够将两者紧密结合,为我揭示图像压缩、图像编码以及信息隐藏等技术背后的数学原理。我非常想知道,像JPEG这样的压缩算法是如何利用人眼对高频信息的感知不敏感性来达到高压缩率的。同时,我对于如何将秘密信息嵌入到图像中而不被察觉的技术也充满兴趣,这涉及到DCT(离散余弦变换)、DWT(离散小波变换)等变换域的处理方法。这本书,将是我探索多媒体信息处理奥秘的一扇窗户。
评分我恨我的数学……
评分我恨我的数学……
评分我恨我的数学……
评分不是这专业的但是因为个人兴趣吧 从学校图书馆借了一本皮儿掉了好几瓣儿的 看了一个假期 虽然没和其他的比较过 但是作为一个初学者 感觉写的很详细啦 也不啰嗦 逻辑性强 一个寒假低头不见抬头见 印象深刻!
评分不是这专业的但是因为个人兴趣吧 从学校图书馆借了一本皮儿掉了好几瓣儿的 看了一个假期 虽然没和其他的比较过 但是作为一个初学者 感觉写的很详细啦 也不啰嗦 逻辑性强 一个寒假低头不见抬头见 印象深刻!
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