精通Visual C++数字图像处理技术与工程案例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:462

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出版时间:2009-1

价格:59.00元

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isbn号码:9787115189684

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• 本科教材与补充学习
• 图像处理
• Visual C++
• 数字图像处理
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探索数字图像的奥秘：原理、算法与实践 本书是一部全面深入的数字图像处理技术专著，旨在为读者构建扎实的理论基础，掌握核心算法，并辅以丰富的工程实践案例。我们将从图像的本质出发，逐步揭示数字图像的形成、表示方式，以及在计算机视觉和信息科学领域扮演的关键角色。 第一部分：数字图像的基石——理解与表示 在本书的第一部分，我们将一同深入探索数字图像的本质。首先，我们会追溯人类视觉的原理，理解我们如何感知世界，并将这种感知转化为计算机能够理解的数据。我们将详细介绍数字图像的形成过程，从模拟信号的光学捕捉，到模数转换的采样和量化，解释为何一张看似普通的照片背后隐藏着复杂的数学和工程原理。 接着，我们将聚焦于数字图像的数学表示。读者将了解不同图像模型，例如二值图像、灰度图像和彩色图像，以及它们各自的特点和应用场景。我们会深入讲解像素的概念，包括像素的含义、坐标系统、灰度值和颜色模型（如RGB、CMYK、HSV等）的转换与计算。理解这些基础概念，对于后续深入学习图像处理算法至关重要。 此外，我们还将探讨图像的存储格式，例如BMP、JPEG、PNG等，分析它们各自的特点、压缩原理和适用范围，让读者在实际应用中能够选择最合适的存储方式，并理解不同格式对图像质量和文件大小的影响。 第二部分：图像的变换与增强——揭示隐藏信息 进入第二部分，我们将开始学习如何对数字图像进行各种变换与增强，以改善图像质量，突出细节，或者为后续分析做准备。 我们会详细讲解空间域增强技术。这包括点运算，如灰度变换（对数变换、指数变换、幂律变换等）和直方图处理（直方图均衡化、直方图规定化），这些技术能够有效地调整图像的整体亮度、对比度，使图像信息更加清晰可见。 随后，我们将重点介绍模板（核）运算，这是图像处理中最基本也是最强大的工具之一。我们将深入讲解卷积的原理，并演示如何利用不同的模板实现图像平滑（如高斯滤波、均值滤波）以抑制噪声，以及如何利用边缘检测算子（如Sobel、Prewitt、Canny算子）来提取图像的边界信息，为目标识别和特征提取奠定基础。 我们还将探讨图像复原技术。这部分内容将聚焦于如何处理和消除由于各种原因（如模糊、噪声、失真）造成的图像质量下降。我们将介绍退化模型，并学习各种复原算法，包括逆滤波、维纳滤波等，帮助读者理解如何“还原”受损的图像。 第三部分：图像的分析与理解——挖掘深层含义 第三部分将引领读者进入数字图像的分析与理解阶段，学习如何从图像中提取有意义的信息。 我们将深入研究图像分割技术，这是将图像划分为多个有意义的区域或对象的关键步骤。我们会介绍多种经典的分割方法，包括阈值分割（全局阈值、局部阈值、Otsu法）、区域生长法、基于边缘的分割以及图割算法等。读者将学会根据不同的应用场景选择和优化分割算法。 接下来，我们将聚焦于特征提取。在计算机视觉领域，特征是描述图像内容的关键。我们会详细讲解点特征（如Harris角点）、线特征和区域特征，并介绍尺度不变特征变换（SIFT）、加速鲁棒特征（SURF）等经典的局部特征描述子，以及它们在图像匹配、目标识别等任务中的应用。 此外，我们还会介绍形状分析技术。从图像中提取物体的形状信息，并对其进行描述和分析，例如轮廓提取、形状描述子（如傅里叶描述子、Hu矩）等，这对于形状匹配、物体识别等任务至关重要。 第四部分：图像的变换与编码——压缩与传输的艺术 第四部分将探讨数字图像的变换与编码技术，核心在于如何在保证一定视觉质量的前提下，实现图像数据的压缩，从而高效地存储和传输。 我们将详细讲解频域变换，特别是傅里叶变换在图像处理中的应用。读者将理解傅里叶变换如何将图像从空间域转换到频率域，以及如何利用频率域信息进行滤波和分析。 随后，我们将深入探讨离散余弦变换（DCT）。DCT是JPEG等广泛应用的图像压缩标准的核心。我们将详细讲解DCT的原理，并分析其在图像压缩中的优势。 在此基础上，我们还将介绍小波变换。与傅里叶变换不同，小波变换能够同时提供图像的时域和频域信息，在图像去噪、特征提取和压缩方面展现出独特的优势。 最后，我们将深入讲解图像压缩技术。我们会详细介绍无损压缩（如Huffman编码、LZW编码）和有损压缩（如JPEG的原理）的原理和方法，让读者理解如何在保证可接受的视觉效果的前提下，大幅减小图像文件的大小。 第五部分：工程案例与进阶应用——理论付诸实践 本书的最后一部分，我们将把前面学到的理论知识与实际工程应用相结合。通过一系列精心设计的工程案例，读者将亲身感受数字图像处理技术在真实世界中的强大威力。 我们会从医学图像处理入手，例如X光片、CT、MRI等图像的增强、分割与分析，展现技术如何助力疾病诊断。 接着，我们将转向遥感图像处理，例如卫星图像的解译、地物识别，以及安防监控中的目标检测、跟踪等应用。 我们还将探讨多媒体内容分析，例如人脸识别、图像检索等。 在案例分析中，我们将不仅仅是展示结果，更重要的是剖析解决问题的思路和方法。读者将学习如何根据具体的应用需求，选择合适的算法和技术组合，并进行参数的优化和调优。 此外，我们还将对一些进阶的数字图像处理技术进行初步的介绍，例如形态学处理（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算）在图像分析中的应用，以及彩色图像处理中的更复杂的技术。 本书的目标是让读者不仅理解数字图像处理的“是什么”，更掌握“如何做”。通过理论与实践的有机结合，我们期望读者能够独立地解决实际的数字图像处理问题，为进一步的学习和研究打下坚实的基础。无论您是计算机科学、电子工程、自动化，还是相关领域的在校学生、研究人员，抑或是对数字图像处理充满兴趣的从业者，本书都将是您不可或缺的学习伙伴。

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这本书的装帧和设计实在让人眼前一亮，封面采用了简洁而富有科技感的深蓝色调，配上清晰的字体和合理的布局，即使只是放在书架上，也散发出一种专业和严谨的气质。内页的纸张质量也相当不错，光洁适中，长时间阅读下来眼睛不易疲劳。更值得称赞的是，书中的图文排版做到了极高的水准。大量的流程图、算法示意图以及代码示例都被精心安排在最合适的位置，使得复杂的概念也能一目了然。例如，在介绍傅里叶变换时，作者没有仅仅堆砌公式，而是配上了直观的二维频谱图，这对于初学者来说简直是救星。排版中大段的空白区域运用得非常巧妙，避免了视觉上的压迫感，让人在学习过程中保持愉悦的心情。这种对细节的极致追求，反映出出版方和作者对读者的尊重，让整个阅读体验从翻开第一页起就充满了期待，感觉自己手中拿的不是一本普通的教材，而是一件精心打磨的工艺品，这无疑极大地提升了学习的动力和效率。

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从作者的叙述风格来看，我强烈感受到这是一种非常务实、带着多年一线经验的“老兵”在传授心法。语言上，它保持了较高的专业水准，但又极少使用晦涩难懂的术语堆砌，即便是面对复杂的算法，作者也会用一种非常清晰、逻辑严密的“讲故事”的方式来引导读者。相比于一些纯粹的学术专著，这本书的“人情味”更浓。在关键的学习节点，作者会插入一些“过来人的经验之谈”，比如在选择特定滤波器时，应优先考虑哪些硬件限制，或者在调试特定bug时最容易陷入的思维误区。这种带有温度的指导，让枯燥的学习过程变得不那么孤独。它不仅教会了我“怎么做”，更重要的是，它在我内心种下了一种严谨、求证、追求效率的工程师思维模式，这是任何代码片段都无法替代的宝贵财富。

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这本书的价值还在于它对前沿技术的适度引入和整合。虽然它立足于坚实的传统数字图像处理基础，但作者并未止步于此，而是将目光投向了最新的计算视觉趋势。比如，书中对于GPU加速（CUDA/OpenCL）在图像处理流水线中的应用进行了深入的探讨，并且给出了如何利用现代CPU的多核特性进行并行化计算的实战指南。这表明作者对这个领域的技术迭代有着敏锐的洞察力，确保了这本书的知识体系不会轻易过时。对于希望将自身技能栈从传统C/C++环境提升到高性能计算环境的专业人士而言，这本书提供的技术选型和性能调优策略，是市场上其他许多侧重单一语言或特定库的书籍所不具备的深度和前瞻性。它成功地架起了理论基础和现代计算架构之间的桥梁。

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这本书的实践指导部分，称得上是教科书级别的典范。它没有采用那种零散、割裂的小示例堆砌方式，而是构建了几个贯穿全书的、具有现实意义的“工程案例”。例如，其中一个关于实时目标跟踪的案例，从数据采集、预处理、特征提取到最终的跟踪算法实现，形成了一个完整的闭环系统。作者在讲解每一个模块时，都会清晰地指出当前方法的优缺点，并给出不同优化路径的权衡分析，这才是真正工程实践中会遇到的决策点。我特别喜欢它对错误处理和性能优化的讨论，很多同类书籍避而不谈的内存泄漏、多线程同步问题，在这里都有具体的代码片段和解决方案给出。这使得我能够直接将书中的案例移植到实际项目框架中，并进行快速的二次开发，极大地缩短了从理论到实际应用之间的鸿沟，让人感觉手中的代码是“活”的，是真正能解决问题的。

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我不得不说，这本书的理论深度和广度确实令人印象深刻，它绝不是那种浮于表面的“速成”指南。作者在基础数学原理的阐述上花费了大量篇幅，尤其是在图像滤波、形态学操作以及色彩空间转换这些核心模块，对背后的数学推导进行了细致入微的讲解，这对于想要深入理解“为什么”而不是仅仅停留在“怎么做”的工程师来说，是极其宝贵的财富。我记得在讲到小波变换在图像去噪中的应用时，作者不仅展示了应用代码，还回溯到了多分辨率分析的理论基础，这种层层递进的讲解方式，让我对信号处理在图像领域中的地位有了更深刻的认识。对于那些有一定编程基础，但缺乏扎实图像处理理论背景的读者，这本书无疑提供了一个坚实的地基。它要求读者投入时间和精力去消化这些内容，但回报是丰厚的——你将获得的是一套可以应对未来技术挑战的知识体系，而不是一套只能在当前项目里跑通的固定脚本。

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