颜色信息工程/新世纪高等院校精品教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:浙江大学出版社

作者:徐海松

出品人:

页数:364

译者:

出版时间:2005-12

价格:36.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787308045124

丛书系列:

图书标签:

• 颜色
• 物理
• 海松
• 光电
• camera
• 颜色科学
• 图像处理
• 信息工程
• 色彩管理
• 数字图像
• 色彩工程
• 视觉感知
• 图像分析
• 色彩技术
• 工程教育

《数字图像处理与分析：理论与实践》 书籍简介 本书是一部全面深入探讨数字图像处理与分析领域的专业著作，旨在为高等院校的计算机科学、电子工程、信息与通信工程、自动化以及相关交叉学科的师生和工程技术人员提供一本兼具理论深度与实践指导意义的教材或参考书。全书结构严谨，内容覆盖了从基础理论到前沿应用的广泛议题，力求系统地梳理该领域的核心概念、关键算法及其在实际工程中的应用。 本书的编写严格遵循当前数字图像处理技术的发展趋势，注重理论的严谨性和算法的可操作性相结合。全书共分为六个主要部分，系统地构建起数字图像处理与分析的知识体系。 第一部分：图像基础与数字化 本部分是全书的基石，详细介绍了图像的本质、人类视觉系统的工作原理，以及数字图像的数学描述。内容涵盖了连续图像到离散图像的转换过程——采样与量化。重点阐述了数字图像的表示方法（如灰度图像、彩色图像的色彩空间模型如RGB、CMY、HSV的相互转换及其特性），为后续的图像处理奠定必要的数学和概念基础。此外，还深入探讨了图像的表示结构，如图像矩阵的维度、像素的邻域关系、连通性定义以及距离度量等拓扑学概念，这些是理解图像分割和形态学操作的前提。 第二部分：图像增强与复原 图像增强旨在改善图像的视觉效果或为后续分析提供更好的输入，而图像复原则致力于消除由成像系统或传输过程引入的失真。本部分详细介绍了两种主要的增强技术：空域增强和频域增强。 在空域处理方面，本书深入讲解了点操作（如灰度线性、非线性变换、伽马校正）、空间滤波技术，包括平滑滤波器（均值、高斯滤波）用于噪声抑制，以及锐化滤波器（如拉普拉斯算子、梯度算子）用于增强边缘细节。特别地，本书对直方图处理技术进行了详尽的论述，包括直方图均衡化及其自适应改进方法（如限制对比度自适应直觉均衡CLAHE）。 在频域处理方面，本书系统介绍了二维傅里叶变换（2D-DFT）的性质及其在图像处理中的应用。详细分析了低通滤波、高通滤波、带通/带阻滤波的设计原理，以及非均匀滤波器的构造方法，如巴特沃斯（Butterworth）和高斯滤波器的设计，并对比了空域与频域处理的优缺点。 图像复原部分重点解决退化模型的建立（如点扩散函数PSF的估计），并详细阐述了逆滤波、维纳滤波（Wiener Filter）等经典复原算法，尤其强调了约束条件在复原过程中的重要性。对于盲复原问题，也提供了初步的探讨。 第三部分：图像分割技术 图像分割是将图像划分为具有特定意义的区域或物体的关键步骤，是实现高层图像理解的基础。本书全面梳理了主要的分割策略。 首先，讨论了基于阈值的分割方法，包括全局阈值、局部阈值以及Otsu最优阈值算法的数学推导与实现。其次，详细介绍了基于区域的分割方法，如区域生长法（Region Growing）的准则设定与停止条件，以及区域分裂与合并（Split and Merge）策略。 形态学处理在分割中扮演了重要角色，本书在单独的章节中深入讲解了二值和灰度形态学运算，如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算及其复合操作，并探讨了形态学重建（Morphological Reconstruction）在提取特定形状特征中的应用。 此外，本书还专门论述了基于边缘的分割（如Canny边缘检测算法的优化）和基于能量的分割方法，如主动轮廓模型（Snakes）和水平集方法（Level Sets）的基本思想与数学框架，为读者理解更复杂的、基于能量泛函的分割模型打下基础。 第四部分：特征提取与描述 特征是连接低级图像数据与高级语义理解的桥梁。本部分聚焦于如何从图像中有效地提取和表示具有区分性的信息。 内容包括：边缘、角点、斑点等基本几何特征的检测算法，例如Harris角点检测、LoG算子等。重点介绍了描述符的构建，如傅里叶描述符、Hu矩等用于形状表示。在纹理分析方面，本书详细介绍了灰度共生矩阵（GLCM）的计算及其统计特征的提取，以及Gabor滤波器组在纹理分析中的应用。 更进一步，本书介绍了局部特征描述子，如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）等对光照和视角变化具有鲁棒性的描述子，并简要介绍了近年来流行的基于深度学习的特征提取方法。 第五部分：图像压缩与编码 图像压缩旨在减少存储空间和传输带宽。本书系统介绍了无损压缩和有损压缩的原理。 在无损压缩方面，详细讲解了游程编码（RLE）、霍夫曼编码（Huffman Coding）和算术编码的原理及效率分析。 在有损压缩方面，本书重点介绍了基于变换的编码技术。对离散余弦变换（DCT）的数学原理、能量集中特性及其在JPEG标准中的应用进行了详尽的分析，包括量化、熵编码等流程。此外，还介绍了小波变换（Wavelet Transform）相对于DCT的优势，并讨论了JPEG2000标准中的核心思想。 第六部分：应用与前沿探索 本部分将理论知识应用于实际场景，并展望了领域的前沿发展。内容包括： 1. 图像配准（Image Registration）：介绍了刚性、仿射和非刚性配准的基本原理，包括基于灰度、特征点和互信息的配准方法。 2. 三维视觉基础：简要介绍了立体视觉（Stereo Vision）的基础几何模型，如视差的计算与深度重建的基本概念。 3. 模式识别与分类基础：结合前述的特征提取，简要介绍了分类器的基本原理，如最小距离分类器、支持向量机（SVM）在图像分类中的应用。 4. 深度学习在图像分析中的作用：作为对传统方法的补充和延伸，简要介绍了卷积神经网络（CNN）的基本架构（如LeNet, AlexNet）在图像分类、目标检测中的突破性进展，为读者指明了进一步学习的方向。 本书特色 理论与实践并重： 每一章节都包含了足够的数学推导以确保理论的严谨性，同时提供了丰富的算法伪代码和实例分析，便于读者理解和编程实现。 内容覆盖全面： 从经典的空域/频域处理，到现代的基于特征和变换的方法，构建了一个完整且逻辑清晰的知识体系。 面向工程应用： 强调算法的效率和实际可行性，许多章节讨论了算法的复杂度分析和在资源受限环境下的优化策略。 清晰的逻辑结构： 各部分内容衔接自然，由浅入深，非常适合作为后续学习更专业分支领域（如计算机视觉、医学影像分析）的坚实基础教材。 本书适合作为高等院校计算机、电子信息类专业本科生和研究生的核心教材或专业参考书，对于从事图像处理、模式识别、机器视觉相关工作的工程师和研究人员，亦是不可多得的工具书。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本新书的封面设计着实吸引人，那种带着未来感的抽象色块组合，让人不禁联想到数据的流动与视觉的碰撞。我刚翻开目录，就对其中对“色彩感知与信息编码”的深入探讨产生了浓厚的兴趣。作者似乎并不满足于停留在传统色彩理论的表面，而是试图构建一个将物理光学、心理学乃至计算机图形学完美融合的全新框架。比如，书中对**人眼视锥细胞响应模型**的详细阐述，以及如何将这些生物学特性转化为高效的数字色彩空间（如L*a*b*或OCL）的算法步骤，写得逻辑严谨，条理清晰。尤其值得称赞的是，它在讲解**色域映射与转换**时的案例分析，不仅仅是给出公式，而是通过几个具体的工业设计场景——从高端显示器的校准到纺织品的批次颜色一致性控制——展示了理论在实际工程中如何落地生根。阅读过程中，我能感受到作者在力求消除理论与实践之间的鸿沟，这种务实的态度，对于我们这些希望将色彩知识转化为实际工程能力的读者来说，简直是雪中送炭。它不仅仅是一本教材，更像是一本高级技术手册，教你如何“驯服”光与色。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的软件工程师，我最关注的是这本书如何处理**实时色彩管理和性能优化**的问题。许多理论书籍在谈及色彩空间转换时，往往会忽略计算资源的限制，但这本书非常务实地探讨了GPU加速在复杂色彩管线中的应用。它详细分析了不同硬件架构下，执行矩阵变换和查找表（LUT）操作的性能差异。特别是关于**HDR（高动态范围）内容的色彩校准**那一章，作者给出的解决方案不仅仅是理论上的，还包含了针对特定图形API（如Vulkan或DirectX）的性能调优技巧。这部分内容对于游戏开发、虚拟现实（VR/AR）等对延迟要求极高的领域具有直接的指导价值。我印象特别深刻的是，书中对比了CPU与GPU在进行Gamma校正时的并行处理效率，并配有详细的基准测试数据，这让我们可以用量化的指标来指导我们的工程决策，而不是凭感觉去优化代码。这种紧密结合底层计算架构的讨论，是许多同类书籍所缺乏的深度。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的是，它对**跨文化与伦理学**在色彩信息工程中的作用进行了探讨。在国际化的产品设计和用户界面开发中，颜色含义的地域差异是一个不可忽视的陷阱。作者没有回避这个复杂的问题，而是系统地列举了不同文化中对特定颜色的敏感度和禁忌。例如，在某些亚洲文化中被视为喜庆的颜色，在某些西方语境下可能带有负面含义。这本书将这种社会学观察融入了色彩选择的决策流程中，提出了一个**“文化适应性色彩矩阵”**的概念，要求工程师在设计时必须考虑目标受众的背景。这种对技术工具的**人文关怀**，极大地提升了这本书的格局。它不再仅仅是一本关于光和数字的代码集，而是一本关于如何通过精确控制视觉语言，实现有效、尊重差异的人机交互的设计指南。这使得这本书的适用范围远远超出了传统的工程领域，延伸到了用户体验设计和全球化战略的范畴。

评分☆☆☆☆☆

我对信息工程领域的书籍一向抱有极高的期待，而这本书在**数据可视化中的色彩应用**这一章节的表现，绝对超出了我的预想。它没有陷入那种华而不实的“炫技”式图表堆砌，而是非常冷静、科学地分析了不同数据类型（时间序列、空间分布、层级结构）对色彩方案的特定需求。作者引用了大量的认知心理学实验结果来佐证其观点，比如讨论**“错误引导效应”**：如何因为错误的颜色梯度选择，导致读者对数据趋势产生根本性的误判。书中对“一致性”和“区分度”这两个核心原则的论述非常深刻，它提供了一套**色彩情感与功能映射的系统方法论**，远比市面上常见的“选择红色代表危险，绿色代表安全”这类简单粗暴的指南要精妙得多。读完这部分，我立刻回去审视了我自己上个月提交的一个项目报告，立刻发现自己在表达关键趋势时，使用的对比色方案存在着明显的认知偏差。这本书的价值，就在于它能让你重新审视那些你习以为常的视觉习惯，并用科学的眼睛去看待信息的传递过程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的篇幅虽然看起来有些厚重，但内容组织上的精妙安排，使得阅读过程并非枯燥乏味。我特别喜欢其中穿插的**“历史与未来展望”**的小节。比如，在讨论CMYK油墨模型的时候，作者没有止步于介绍四色印刷的原理，而是追溯了它从活字印刷时代到现代数码喷墨技术演进的脉络，这种历史的纵深感，让冰冷的工程概念变得鲜活起来。更令人兴奋的是，它对**未来显示技术**的预测与分析，特别是对量子点（QD）技术和Micro-LED在色彩表现力上的潜力评估，展现了作者对行业前沿的敏锐洞察力。这本书的叙事节奏把握得很好，它在密集的公式和算法讲解之间，适时地插入这些宏大的背景和未来趋势，有效地缓解了读者的阅读疲劳，同时也激发了我们对这个领域持续探索的动力。它不仅仅是关于“如何做”，更重要的是关于“为什么是这样，以及未来会怎样”。

评分☆☆☆☆☆

最早读的综合色彩科技图书

评分☆☆☆☆☆

lol 海松gg萌屎了~~~~

评分☆☆☆☆☆

lol 海松gg萌屎了~~~~

评分☆☆☆☆☆

最早读的综合色彩科技图书

评分☆☆☆☆☆

最早读的综合色彩科技图书