《数字图像处理》系统介绍了数字图像处理的基本理论、基本算法以及用Visual Basic 6.0(简称VB6.0)进行图像处理、编程的方法。《数字图像处理》强调现代数字图像处理理论与应用的紧密结合。在阐述基本原理的基础上,力图通过习题、实验和计算机软件工具使学生掌握学习图像处理的基本方法。全书共分10章,包括图像数字化与显示、图像变换、图像增强、图像编码与压缩、图像复原、图像分割、彩色图像处理、数学形态学及数字图像处理的应用等内容。《数字图像处理》可作为理工院校电子信息工程、通信工程、计算机科学与技术,以及自动化等专业高年级本科生的教材和供工程技术人员阅读,也可以作为相关专业本科教学参考书。
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这本书简直是图像处理领域的“圣经”,但如果你的目标是深入理解那些隐藏在像素背后的数学魔力,那可能要失望了。它更像是一本操作手册,详尽地列举了各种滤波器的应用场景和参数调整技巧,对于“为什么这个滤波器能实现这种效果”的底层原理,却只是蜻蜓点水一笔带过。我花了大量时间试图在书里找到关于傅里叶变换在高频细节增强中的真正数学推导,结果发现,书中更多的是展示“使用FFT工具箱可以达到什么效果”的截图和简单的步骤说明。对于我这样热衷于从零开始构建算法的读者来说,这种侧重于“使用”而非“构建”的叙述方式,让人感觉就像是学会了使用一个遥控器,却不知道遥控器内部的电路是如何工作的。想靠它成为算法高手,恐怕还需要另觅高人或更偏理论的著作来补充。
评分我对这本书在噪声抑制方面的处理方法感到相当困惑。它花费了大量的篇幅介绍均值滤波、中值滤波以及高斯滤波,这都是基础中的基础。但当我真正遇到复杂场景,比如医学影像中常见的椒盐噪声和高斯噪声混合的情况时,书中提供的解决方案往往是“尝试用不同的滤波器组合”,缺乏一个清晰的决策树或基于噪声特性的自适应选择策略。更别提近年来兴起的非局部均值滤波(NLM)或基于字典学习的去噪方法,这些在现代图像处理前沿中至关重要的技术,在这本书里基本没有踪影。它停留在上世纪末的标准教材水平,对于一个期望跟上时代步伐的读者来说,这份保守显得有些力不从心,更像是一部历史文献而非实用工具。
评分读完关于形态学操作的那几章,我最大的感受是:信息量过载,但结构松散。作者似乎想把所有已知的形态学操作——开运算、闭运算、击中与未击中变换——一股脑地塞进这几百页里,每种操作都配上了几十张参数不同的示例图。这对于需要快速查询某个特定操作的工程师来说也许方便,但对于系统性学习的初学者而言,简直是一场灾难。各种结构元素的区别,以及它们对目标物体边界影响的细微差别,被淹没在了无休止的“输入图-输出图”对比中。真正让人抓狂的是,书里对于如何选择最优结构元素大小和形状的经验法则几乎没有涉及,仿佛这些选择完全是随机试出来的。我花了比预期多两倍的时间来梳理不同运算之间的内在联系,那种“豁然开朗”的感觉,在这本书里始终没有出现。
评分初次翻开这本厚重的书卷,我本期待能有一场关于色彩科学和视觉感知的美妙旅程,毕竟“数字图像处理”这个名字听起来就充满了光影交织的艺术感。然而,这本书的笔触异常冰冷和机械。它将图像简化成了一个个矩阵,将所有的色彩空间转换视为一系列纯粹的线性代数操作,缺乏对人眼生理特性如何影响我们对“好”图像定义的探讨。比如,当我们谈论锐化时,书中只是罗列了拉普拉斯算子和Sobel算子,却很少提及人眼对边缘的敏感度曲线,或者在不同光照条件下,不同增强算法给视觉带来的真实感受差异。它更像是一本为机器人设计的视觉系统指南,而不是为追求完美视觉体验的人类读者准备的。如果想了解图像的“人性化”处理,这本书的视角未免太过偏向计算机的冷酷逻辑了。
评分这本书的排版和插图质量,实在不敢恭维。作为一本专业的理工教材,清晰度本应是首要考量。然而,许多灰度图像的对比度设置得极其糟糕,导致细节丢失严重,有些图例中的物体边界与背景几乎融为一体,我不得不反复在屏幕和书本之间切换,试图分辨出作者想要展示的“增强效果”。更糟糕的是,公式的排布常常显得拥挤,上标和下标有时会粘连在一起,阅读起来非常费劲,这极大地拖慢了对复杂公式的理解速度。这不仅仅是美学问题,而是直接影响了知识的传递效率。一本关于视觉的教材,如果自身的视觉呈现都如此不佳,实在难以让人产生持续阅读的动力和信心。
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