Digital Image Processing (2nd Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Prentice Hall

作者:Rafael C. Gonzalez

出品人:

页数:793

译者:

出版时间:2002-01-15

价格:USD 132.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780201180756

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
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• Research
• 非常想读
• 计算机图形学
• 图像处理
• 数字图像处理
• 图像分析
• 计算机视觉
• 图像算法
• 图像增强
• 图像复原
• 图像分割
• 图像特征提取
• DIP

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向了解数字图象处理的话,此书是很好的入门, 我一个礼拜看完的, 别看书厚,其实不是很难, 解释比较多(简单的说老外废话比较多) 读完这本书你会对数字图象处理有一个整体的了解, 但是也仅此而已, 细节还是要看专题.  

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做了一段时间的图像处理 但要说起系统学习还真就只看了一两本书（还没怎么吃透）， 推荐两本书 一本是张正友的 还有就是这本老冈的书了 另：最好不要看中文版 反正我是看不懂中文版（阮秋琦翻译那版）  

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看到不少image processing的书 虽然大多仅仅是翻下罢了, 感觉这本书的印象就在于结合实际,同时又不仅仅限于matlab自身的IPT工具箱(有些书就是仅仅如此,用matlab的help做出一本书) 这种偏于应用的风格 我比较喜欢,也认为应该推广 而不是限于枯燥又乏味的理论  

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这本《数字图像处理（第二版）》给我的感觉，简直就像是拿到了一份通往数字世界底层逻辑的藏宝图，但有些关键的航线标记似乎被故意模糊处理了。它在介绍那些经典的滤波、变换和分割算法时，简直是教科书级别的严谨和详尽。我尤其赞赏它对傅里叶变换在图像处理中应用的阐述，那种层层递进，从理论到实际操作的推导过程，让人仿佛能亲手触摸到频域的奥秘。书里对空间域操作的解释也极其扎实，每一个卷积核的意义、每一种边缘检测算子的局限性，都被剖析得淋漓尽致。然而，当我试图将这些理论知识应用到我正在进行的一个复杂场景重建项目中时，却发现书中的例程和代码示例显得有些陈旧，更像是展示“能做什么”的样板房，而不是“在现代算力环境下该怎么做”的实战手册。比如，对于深度学习框架下图像增强的新范式，这本书似乎只是轻描淡写地提及，并没有深入探讨如何将传统的优化方法与最新的神经网络架构进行有效的融合。它更像是静静地躺在那里，讲述着光影如何被量化、色彩如何被编码的伟大历史，但对于这场正在发生的、由GPU驱动的视觉革命，它似乎只在窗外远远地张望，让人不禁想问：我们是不是错过了在它最新的迭代中引入更前沿技术更新的机会？这本书的份量和深度毋庸置疑，但它的时效性，却像一枚被封存的古董邮票，虽然价值连城，却很难直接投递到今天的邮件系统里。

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这本厚重的书，给我的感觉就像是走进了一个布置精美的古典图书馆，里面摆满了用羊皮纸装订的珍贵手稿。它对于图像恢复、去模糊和反卷积理论的阐述，简直是艺术品级别的精雕细琢，你能在其中找到Wiener滤波、Lucy-Richardson迭代算法等经典方法的完整理论推导，每一个假设、每一个约束条件都被标注得清清楚楚。这种对基础原理的执着探索，是它最大的优点，它强迫你不能满足于调用`cv2.deconv()`这样的函数，而是要去理解背后的数学本质。然而，这种对“美学”的追求，有时也牺牲了对“效率”的考量。比如，在介绍图像配准时，它聚焦于特征点提取和几何变换的数学基础，但对于现代三维重建中常用的迭代最近点（ICP）算法的鲁棒性改进、大规模点云的层次化加速结构，或者传感器融合带来的时间同步问题，这本书的描述就显得捉襟见肘了。它更像是在讨论如何用最好的画笔绘制一幅静物写生，而不是如何在高速公路上驾驶自动驾驶汽车，尽管两者都涉及视觉处理，但它们的运行环境和对实时性的要求是天壤之别。它更适合做研究的理论参考，而非快速工程部署的工具箱。

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我必须承认，当我第一次翻开这本书时，对它那股扑面而来的学术气息感到由衷的敬佩，它确实为数字图像处理领域建立了一个坚实的知识框架，就像一座宏伟的知识金字塔的基座。它对图像增强技术，特别是直方图均衡化和对比度拉伸的原理分析，严谨到令人发指，你能够清晰地看到每一个像素值的累积分布函数是如何被映射和重塑的。然而，这种传统的、自底向上的结构化讲解方式，在面对当今“数据驱动”的范式时，显得有些力不从心。当前视觉领域的热点，如生成对抗网络（GANs）在图像合成中的应用，或者Transformer架构在视觉任务中的崛起，这些基于大规模数据学习特征表示的方法，在这本书的框架下，几乎找不到对应的论述位置。它对“特征”的定义还停留在SIFT、HOG等手工设计的阶段，对于深度特征的抽象和表达能力，则完全没有涉猎。这使得这本书在指导我们理解当前最前沿的图像识别、目标检测的工业级应用时，显得像是一个“理论先行者”的遗作。它教会了我们如何精细地雕刻石头，却没告诉我们如何利用水泥和钢筋盖起摩天大楼。它的价值是不可磨灭的，但它的适用范围，已经被后来的技术浪潮大大压缩了。

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我花了整整一个寒假啃这本号称“权威”的图像处理圣经，老实说，收获与挫败感是并存的。如果你的目标是考研、准备基础面试，这本书绝对能帮你打下坚不可摧的理论地基，你对“什么是图像”、“如何去噪”的理解会变得无比清晰，那种对数学公式的敬畏感油然而生。但是，一旦你试图将这本书中的知识点串联起来，构建一个具备现代工业标准的复杂系统，你会发现它就像一堆零散但精美的乐高积木，没有一本清晰的说明书告诉你如何拼成一艘能真正起飞的飞船。书中的图示非常经典，线条硬朗，但缺乏那种三维可视化和动态交互的辅助理解。在讲解形态学操作时，文字描述和二维的黑白图例虽然准确，但对于理解在复杂、非结构化三维点云数据上进行形态学清理时的空间错位感，帮助实在有限。我尝试对照着书中的章节去实现一个实时目标跟踪模块，发现书本提供的算法框架，比如KCF或MOSSE的理论基础，虽然都在，但现代实现中那些关于内存管理优化、并行计算加速的“黑魔法”，它一句都没提。它像一位德高望重的老师傅，耐心地教你如何用手工打造最好的工具，却没告诉你隔壁工厂里全自动流水线的效率和便捷。这本书的价值在于深度，但它的叙事方式，却显得过于古典和线性，缺乏对现代工程实践的“野路子”指导。

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坦白讲，从一个纯粹的工程实现者角度来看，这本书更像是一部里程碑式的历史文献，而不是一本实用的开发手册。它详尽地记录了上世纪末到本世纪初数字图像处理领域的重要成果，其逻辑之缜密，分支之清晰，令人叹服。然而，当代图像处理早已不是纯粹的“信号处理”范畴了，它与大规模数据、云计算、甚至GPU架构的绑定已经密不可分。这本书在处理诸如色彩空间转换的矩阵运算时，依然停留在学术推导层面，对于CUDA编程模型下如何高效地将这些矩阵运算并行化，以碾压性的速度处理4K甚至8K视频流，这本书几乎是沉默的。它完美地解释了“为什么”要这样做，但对“如何用最快的方式”这样做，则避而不谈或点到为止。例如，在讲解图像压缩部分，它侧重于经典的DCT和量化理论，但对于现代感知编码、基于神经网络的超分辨率压缩，则像是另外一个平行宇宙的故事。阅读体验是沉重的，因为它要求你必须对线性代数和概率论有极高的驾驭能力，才能跟上它的节奏，而对于那些期望快速上手应用库函数或API的读者来说，这本书的门槛过高，且投资回报周期过长，因为它提供的核心知识点，在某些快速迭代的领域，已经被更具侵入性的新方法所取代了。

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跑完所有程序还是啥都不会，摔！

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讲解全面细致，但是部分章节对信号处理，小波分析等要求比较高，看起来比较费力。

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跑完所有程序还是啥都不会，摔！

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跑完所有程序还是啥都不会，摔！

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- - 这个都有