具体描述
《数字图像处理》从基本概念入手，详细地介绍了数字图像处理的基本理论和主要技术。全书共11章，主要包括数字图像处理的基础知识、图像增强、图像变换、彩色图像处理、图像分割、图像处理中的数学形态学、图像识别、图像复原、图像编码、数字图像处理的应用等。《数字图像处理》注重理论和实际相结合，内容系统，深入浅出，图文并茂，实例演示清晰易懂，同时每章均给出了重要算法的Matlab实现程序，每章末附有习题。《数字图像处理》可作为电子信息工程、通信工程、信号与信息处理、电子技术、计算机科学、生物医学、遥感技术、气象等相关专业高年级本科生和研究生的教材或参考书，也可供相关领域的科技工作者阅读和参考。
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用户评价
在我学习数字图像处理的过程中，我一直寻找一本能够兼顾理论深度和实践指导的书籍。《数字图像处理》这本书，完全满足了我的期望。我最欣赏的是书中对各种图像处理算法的严谨推导和清晰阐释，无论是基础的滤波、增强，还是更复杂的复原、分割，作者都力求让读者理解其背后的数学原理和逻辑。例如，在讲解傅里叶变换在图像处理中的应用时，书中不仅给出了详细的数学推导，还用生动的图例展示了频率域的变化如何影响图像的特性，这使得抽象的数学概念变得具体可感。我特别喜欢书中关于图像复原的章节，它详细介绍了各种退化模型和对应的复原技术，并分析了它们在实际应用中的优劣。这让我能够更深入地理解图像退化的原因以及如何有效地进行图像修复。此外，书中还涉及了形态学处理，这是图像分析和处理中不可或缺的一部分，它让我学会了如何通过各种形态学操作来提取图像的结构信息，解决图像的去噪、连通组件分析等问题。这本书的编写风格既专业又易于理解，它不仅提升了我对数字图像处理理论的认识，也为我进行实际的图像处理操作提供了宝贵的指导。
评分《数字图像处理》这本书，在我拿到它的时候，就充满了期待。封面设计简洁大气，传递出一种严谨而又不失深度的学术氛围。我本身是从事计算机视觉相关工作的，对于图像处理的理论基础有着浓厚的兴趣，也希望能够系统地梳理和加深对这方面知识的理解。翻开书页，首先映入眼帘的是目录，那清晰的章节划分，从基础的图像增强到复杂的图像复原，再到形态学处理和图像分割，每一部分都像是为我量身定制的知识宝藏。我尤其关注的是书中关于图像滤波的部分，因为这直接关系到我们实际工作中降噪和细节提取的效果。书中对各种滤波器的原理、实现方法以及在不同场景下的应用都有非常详尽的阐述，并配有大量的图示和数学公式，这对于理解其中的奥妙至关重要。我喜欢作者在讲解过程中，不仅仅停留在理论层面，而是会穿插一些实际应用的案例，比如在医学影像分析、卫星遥感数据处理等方面，这让抽象的算法变得生动起来，也让我看到了理论知识的强大生命力。书中的语言风格流畅而专业，即便是一些复杂的概念，也能被清晰地解释清楚，让我这种非数学专业背景的读者也能够轻松理解。而且，书中提供的算法伪代码，也为我学习和实现算法提供了极大的便利。总而言之，这本书给我带来了一次非常愉快的学习体验，它不仅提升了我的理论素养，也为我未来的工作实践指明了方向。
评分作为一个在图像处理领域摸索多年的研究者，我总是渴望找到一本能够系统梳理知识体系、并且能够启发新思路的书籍。《数字图像处理》这本书，可以说是完全满足了我的需求。我最欣赏作者的，是对算法的深入剖析，以及对不同方法之间权衡和取舍的清晰指导。例如，在讨论边缘检测时，书中详细比较了Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等多种方法，不仅给出了它们的数学原理，还分析了它们在检测精度、抗噪声能力等方面的差异，并提供了详细的实验对比结果。这对于我选择合适的算法来解决具体问题非常有帮助。我尤其对书中关于图像分割的部分印象深刻，书中系统介绍了阈值分割、区域生长、边缘检测分割、以及基于图的分割方法，并且深入探讨了各种方法的适用范围和局限性。这让我对图像分割的复杂性和多样性有了更全面的认识，也为我进一步研究更高级的分割技术打下了坚实的基础。书中还涉及了一些关于图像压缩和编码的内容，这对于我理解如何高效存储和传输图像信息非常有启发。作者在讲解这些内容时，并没有停留在概念层面，而是会深入到具体的编码标准和算法原理，让我能够理解其背后的精妙之处。这本书不仅是一本理论性的教材，更是一本实用的工具书，它让我能够更自信地在图像处理领域进行探索和创新。
评分我是一名对计算机图形学充满热情的业余爱好者，尤其痴迷于图像的生成与处理过程。《数字图像处理》这本书，如同一个引人入胜的向导，带领我深入探索了数字图像的奇妙世界。在阅读的过程中，我最深的感受就是作者对于细节的把握和逻辑的严谨。书中对于像素、颜色空间、图像变换等基本概念的解释，堪称教科书级别的清晰。例如，在讲解RGB颜色空间和CMYK颜色空间的转换时，作者不仅给出了数学公式，还形象地比喻了它们在不同应用场景下的作用，让我立刻茅塞顿开。更让我惊喜的是，书中还涉及了一些高级的图像处理技术，比如傅里叶变换在图像去噪和边缘检测中的应用。作者将复杂的数学原理拆解得十分透彻，并通过大量的可视化示例，让我能够直观地理解变换的过程和效果。我特别喜欢书中关于图像复原的部分，书中详细介绍了逆滤波、维纳滤波等方法，并分析了它们在图像模糊和噪声去除方面的优劣。这些内容不仅让我对图像复原的挑战有了更深刻的认识，也让我掌握了应对这些挑战的有效工具。这本书的排版也十分考究，文字清晰易读，图表精美，无论是作为学习资料还是参考书籍，都显得十分专业。它让我感受到，学习一门技术，不仅仅是掌握方法，更是理解方法背后的逻辑和思想。
评分我一直对机器学习在图像识别领域的应用充满好奇，而《数字图像处理》这本书，为我打下了坚实的理论基础。我特别喜欢书中对图像特征提取的讲解，这直接关系到机器学习模型能否有效学习和识别图像。书中详细介绍了如SIFT、SURF、HOTS等经典的特征提取算法，并对它们的原理、计算过程以及在图像匹配、物体识别等方面的应用进行了深入的分析。这让我对如何从图像中提取有意义的信息有了更深刻的理解。此外，书中关于图像分割的章节，也让我对如何将图像划分为不同的区域或对象有了更全面的认识。它介绍了多种分割方法，包括阈值分割、区域生长、图割等，并且会分析这些方法的优缺点和适用场景。这为我理解和构建更复杂的计算机视觉模型提供了重要的支撑。我还对书中关于图像分类和检索的初步介绍非常感兴趣，这让我看到了数字图像处理在人工智能领域的广阔前景。这本书的专业性和系统性，让我能够对数字图像处理有一个全面而深入的认识，为我未来深入研究机器学习和计算机视觉打下了坚实的基础。
评分作为一个在数字媒体行业工作多年的从业者，我深知高质量的图像处理对于提升作品视觉效果的重要性。《数字图像处理》这本书，就像一个宝库，为我提供了源源不断的灵感和实用的技术指导。我最喜欢的是书中关于图像复原和图像增强的章节，这些内容直接关系到我日常工作中对低质量图像进行修复和优化的需求。书中对各种去噪算法的详细分析，例如高斯滤波、中值滤波、双边滤波等，以及它们在不同噪声类型下的表现，都让我受益匪浅。我尤其欣赏书中关于维纳滤波的讲解，它让我理解了如何在图像降噪的同时，最大限度地保留图像的细节。此外，书中关于色彩校正和色彩平衡的部分，也为我提供了许多实用的技巧，让我能够更精准地调整图像的色彩，使其达到最佳的视觉效果。我还在书中学习到了关于图像纹理分析和特征提取的方法，这些内容对于我在图像内容识别和场景理解方面的工作提供了有力的支持。这本书的叙述方式深入浅出，理论与实践相结合，让我在学习专业知识的同时，也能感受到其在实际工作中的应用价值。它是一本值得反复阅读、细细品味的专业书籍。
评分我是一位对人工智能领域，特别是计算机视觉，抱有浓厚兴趣的学生。《数字图像处理》这本书，给我带来了非常系统和扎实的理论基础。我非常喜欢书中对图像的数学表示和基本变换的讲解，这让我能够从根本上理解数字图像的构成和处理的原理。书中关于图像滤波的章节，详尽地介绍了各种滤波器的原理和应用，比如高斯滤波、均值滤波、拉普拉斯算子等，并且通过大量的图示来展示它们的效果，这让我对如何去除噪声、突出图像特征有了更清晰的认识。我还对书中关于图像复原的章节印象深刻，书中介绍了逆滤波、伪逆滤波、维纳滤波等方法，并分析了它们在解决图像退化问题中的作用，这让我对如何恢复模糊或有噪声的图像有了更深入的理解。此外，书中关于形态学处理的讲解，也让我学到了如何利用腐蚀、膨胀等操作来处理图像的形状和结构，这在物体识别和形状分析中非常重要。这本书的语言严谨而不失可读性，数学推导也清晰明了，让我能够扎实地掌握相关的知识。它为我深入学习更高级的计算机视觉算法打下了坚实的基础。
评分作为一名对数据可视化和科学计算充满热情的学生，我对能够直观展现数据处理过程的书籍情有独钟。《数字图像处理》这本书，就完美地契合了我的需求。我非常喜欢书中对图像基本概念的详尽阐释，比如像素的定义、颜色空间的不同类型（RGB, HSV, Lab等）以及它们之间的转换。这些基础知识对于理解后续的图像处理操作至关重要。书中关于图像增强的章节，我尤其关注。它详细介绍了诸如对比度拉伸、直方图均衡化、非线性滤波等方法，并且通过大量的对比图例，清晰地展示了这些方法对图像视觉效果的改善。这让我能够直观地感受到不同处理手段的差异。我还对书中关于图像复原的部分进行了深入的学习。书中详细讲解了各种退化模型（如模糊、噪声）以及相应的复原技术，比如维纳滤波、约束最小二乘滤波等。这些内容让我理解了如何“挽救”低质量的图像，并在科学研究中得到更可靠的数据。这本书的图文并茂，配合精确的数学表述，使得复杂的概念变得易于理解和消化。它不仅为我提供了丰富的知识，更激发了我对数据可视化和科学计算的深入探索。
评分在我看来，一本好的技术书籍，不仅要讲解原理，更要能够引导读者思考和实践。《数字图像处理》这本书，恰恰做到了这一点。我尤其欣赏书中在介绍每一种算法时，都会详细分析其优缺点、适用场景以及在实际应用中可能遇到的问题。比如，在讲解边缘检测算法时，书中不仅介绍了Sobel、Prewitt、Roberts等算子，还会深入分析它们对噪声的敏感度以及对不同尺度边缘的检测能力。这让我能够根据具体任务的需求，选择最合适的算法。书中关于图像分割的部分，也让我印象深刻。它详细介绍了阈值法、区域生长法、边缘检测法以及图论方法等，并且会分析这些方法的计算复杂度、鲁棒性以及在不同场景下的表现。这为我解决复杂的图像分割问题提供了重要的思路。我还喜欢书中对于图像变换的讲解，特别是傅里叶变换在图像去噪、图像压缩和全息成像等方面的应用，让我看到了数学理论的强大力量。这本书的编写风格严谨而又富于启发性，它不仅仅是知识的传递，更是思维的引导。它让我对数字图像处理的理解，从“知其然”上升到了“知其所以然”。
评分我是一名在校大学生，正在攻读计算机科学专业。对于数字图像处理这门课程，我一直抱有浓厚的兴趣，也希望能通过阅读专业书籍来巩固和加深理解。《数字图像处理》这本书，无疑是我在这段学习旅程中遇到的宝藏。我非常喜欢书中清晰的逻辑结构和由浅入深的讲解方式。从最基础的图像表示，到复杂的图像分析，每个章节都承接得非常自然，让我能够循序渐进地掌握知识。例如，在讲解图像变换时，书中详细介绍了傅里叶变换、拉普拉斯变换等，并用生动的图例解释了它们在图像域和频率域之间的映射关系。这让我不再惧怕抽象的数学公式，而是能够理解它们在图像处理中的实际意义。书中关于图像增强的部分，也让我学到了很多实用的技巧，比如直方图均衡化、对比度拉伸等，这些方法对于改善图像的视觉效果非常有帮助。我还对书中关于形态学图像处理的内容很感兴趣，书中详细介绍了腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本操作，并解释了它们在图像去噪、连接组件分析等方面的应用。这些内容不仅拓展了我的知识面，也让我看到了图像处理在各种实际应用中的可能性。这本书的语言风格也很容易理解，即使是初学者也能很快上手。它为我打开了一扇通往数字图像处理世界的大门。
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