具体描述
数字图像处理与机器视觉：Visual C++与Matlab实现，ISBN：9787115220233，作者：张铮，王艳平，薛桂香 编著
作者简介
目录信息
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读后感
这本书真的很不错，虽然没有图像恢复和压缩编码的部分，但是就其理论的详实，文字的简练易懂都是难能可贵的。而且书中的关于图像识别确实有一定的深度！
评分这本书真的很不错，虽然没有图像恢复和压缩编码的部分，但是就其理论的详实，文字的简练易懂都是难能可贵的。而且书中的关于图像识别确实有一定的深度！
评分这本书真的很不错，虽然没有图像恢复和压缩编码的部分，但是就其理论的详实，文字的简练易懂都是难能可贵的。而且书中的关于图像识别确实有一定的深度！
评分这本书真的很不错，虽然没有图像恢复和压缩编码的部分，但是就其理论的详实，文字的简练易懂都是难能可贵的。而且书中的关于图像识别确实有一定的深度！
评分这本书真的很不错，虽然没有图像恢复和压缩编码的部分，但是就其理论的详实，文字的简练易懂都是难能可贵的。而且书中的关于图像识别确实有一定的深度！
用户评价
《数字图像处理与机器视觉》这本书，可以说是为我打开了通往计算机视觉世界的一扇大门。从数字图像的基础处理技术讲起，作者的讲解非常系统和详尽。我特别欣赏书中关于图像滤波的内容，它不仅介绍了各种经典的滤波算法，如高斯滤波、均值滤波、中值滤波，还深入分析了它们在去除噪声、平滑图像等方面的原理和效果。对于边缘检测，书中详细介绍了Roberts、Sobel、Prewitt、Laplacian、Canny等多种算子，并对它们的优缺点和参数选择进行了细致的分析，这对于理解如何提取图像中的关键信息非常有帮助。形态学图像处理部分，对腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本操作的讲解也十分到位，并且展示了它们在图像去噪、连通分量分析、形状分析等方面的实际应用。在进入机器视觉领域后，本书更是展现了其深度和广度。相机模型、相机标定、立体视觉是理解三维世界的基石，书中对这些内容的讲解十分清晰。目标检测、识别、跟踪是机器视觉的核心任务，书中不仅介绍了传统的基于特征的方法，如SIFT、SURF，还深入探讨了基于深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）在这些任务中的最新进展。书中还涉及了图像分割、场景理解、运动分析等更广泛的应用领域，为我提供了丰富的学习素材。
评分《数字图像处理与机器视觉》这本书的写作风格和内容深度都给我留下了深刻的印象。在数字图像处理的章节，作者从最基础的图像表示开始，详细介绍了像素、颜色空间、图像格式等概念。紧接着，便深入讲解了各种图像变换，如傅里叶变换、离散余弦变换（DCT）、小波变换，并阐述了它们在图像压缩、去噪、增强等方面的应用。滤波和增强技术是图像处理的核心内容，书中对各种滤波器（如高斯滤波、均值滤波、中值滤波、拉普拉斯滤波器）的原理、实现方式以及在不同场景下的适用性都进行了详尽的描述。特别是对图像锐化和边缘检测技术的讲解，作者不仅介绍了多种经典算法（如Sobel、Prewitt、Canny），还分析了它们的优缺点以及参数选择对结果的影响。形态学操作部分，对腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本操作及其组合应用也进行了细致的阐述，这对于理解图像的结构分析和形状识别至关重要。在机器视觉部分，本书将重点放在了如何让计算机“看懂”图像并做出智能决策。相机模型、相机标定、立体视觉和三维重建是理解真实世界信息的基础，书中对这些内容的讲解非常系统。目标检测、识别和跟踪是机器视觉的核心任务，书中不仅介绍了传统的基于特征的方法，还重点讲解了近年来发展迅速的深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）在这些任务中的应用。书中还涉及了图像分割、场景理解、运动分析等更广泛的应用领域。
评分作为一名对机器视觉充满好奇的学习者，《数字图像处理与机器视觉》这本书无疑是一本极具价值的参考书。它不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，带领我一步步探索这个令人着迷的领域。从基础的图像像素操作，到复杂的图像分析和理解，这本书的组织结构非常合理。在数字图像处理部分，我尤其欣赏作者对各种滤波器原理的深入剖析，例如高斯滤波、均值滤波、中值滤波，以及它们在图像去噪中的作用。书中对傅里叶变换在图像处理中的应用也进行了详尽的阐述，包括频域滤波和图像压缩。此外，形态学操作，如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算，在图像去噪、边缘检测、连通分量分析等方面的应用，也得到了充分的讲解。我特别喜欢书中关于边缘检测的章节，它系统地介绍了Roberts、Sobel、Prewitt、Canny等多种边缘检测算子，并对其原理和性能进行了对比分析。在机器视觉部分，书中对相机模型、相机标定、多视图几何的讲解，为理解三维世界的计算机表示奠定了基础。立体视觉的原理和方法，如视差计算、深度恢复，以及相关的校正技术，也都有深入的探讨。运动估计与跟踪部分，则涵盖了光流法、特征点跟踪、卡尔曼滤波等经典算法，并介绍了它们在目标跟踪中的应用。书中还重点介绍了目标识别与分类，包括传统特征提取方法（SIFT、SURF）以及基于深度学习的方法（CNN）。
评分第一次翻阅《数字图像处理与机器视觉》这本书，我便被其严谨的逻辑和丰富的实践案例所吸引。在数字图像处理的早期章节，作者详细介绍了数字图像的基本构成，包括像素、灰度级、颜色空间（如RGB、HSV）以及各种图像格式。接着，进入了图像增强和复原的核心内容，书中对各种增强技术，如对比度拉伸、直方图均衡化、幂律变换等，都进行了深入浅出的讲解，并辅以大量的实例来展示不同技术的效果。对于图像复原，书中则重点介绍了模型建立和逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等去模糊和去噪算法。我特别欣赏书中关于傅里叶变换在图像处理中的应用，它不仅解释了频域分析的原理，还展示了如何利用傅里叶变换进行图像的频率域滤波，以达到去噪和增强的目的。形态学图像处理部分，对腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本操作的讲解非常透彻，并且展示了它们在图像去噪、连通分量提取、边界提取等方面的应用。在机器视觉领域，本书也展现了其深度。相机模型、相机标定、立体视觉是理解三维世界的基石，书中对这些概念的讲解清晰易懂。目标检测、识别、跟踪是机器视觉的核心任务，书中不仅介绍了传统的基于特征的方法（如SIFT、SURF），还深入探讨了基于深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）在这些任务中的最新进展。
评分当我拿到《数字图像处理与机器视觉》这本书时，我曾担忧其内容是否过于晦涩难懂。然而，事实证明我的顾虑是多余的。作者以一种非常友好的方式，将复杂的理论知识化繁为简。在数字图像处理的基础部分，我对书中关于图像增强的讲解印象深刻。作者不仅介绍了线性变换、对数变换等基本方法，还重点讲解了直方图均衡化及其自适应改进方法，并详细分析了它们在提升图像对比度和细节方面的效果。对于图像复原，书中详细介绍了各种退化模型的建立，以及相应的复原算法，如逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘法等，并对不同算法的优缺点和适用场景进行了清晰的阐述。形态学图像处理部分，作者将腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本操作的原理和应用讲解得十分透彻，并展示了它们在图像去噪、边界提取、连通分量分析等方面的强大能力。在机器视觉领域，书中对相机模型、相机标定、立体视觉的讲解，为理解三维空间中的几何关系奠定了基础。目标检测、识别、跟踪是机器视觉的核心任务，书中不仅介绍了传统的基于特征的方法，如SIFT、SURF，还深入探讨了基于深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）在这些任务中的最新进展。书中还涉及了图像分割、场景理解、运动分析等更广泛的应用领域，为我提供了丰富的学习素材。
评分拿到《数字图像处理与机器视觉》这本书，我被其内容安排的逻辑性和实用性深深吸引。在数字图像处理的部分，作者从最基础的图像表示、像素操作、颜色空间讲起，逐步深入到图像增强、滤波、复原等核心技术。我对书中关于图像增强的内容尤其赞赏，它不仅介绍了线性增强、对数增强等基本方法，还详细讲解了直方图均衡化及其自适应改进方法，并提供了大量的实验结果来展示不同增强技术对图像视觉效果的提升。对于图像复原，书中详细介绍了各种退化模型的建立，以及相应的复原算法，如逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘法等，并对不同算法的优缺点和适用场景进行了清晰的阐述。形态学图像处理部分，作者将腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本操作的原理和应用讲解得十分透彻，并展示了它们在图像去噪、连通分量分析、形状分析等方面的强大能力。在机器视觉领域，本书更是展现了其深度和广度。相机模型、相机标定、立体视觉是理解三维世界的基石，书中对这些内容的讲解十分清晰。目标检测、识别、跟踪是机器视觉的核心任务，书中不仅介绍了传统的基于特征的方法，如SIFT、SURF，还深入探讨了基于深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）在这些任务中的最新进展。书中还涉及了图像分割、场景理解、运动分析等更广泛的应用领域，为我提供了丰富的学习素材。
评分《数字图像处理与机器视觉》这本书，以其系统性的梳理和前沿性的探讨，为我打开了通往智能感知世界的大门。从数字图像的基础原理讲起，作者循序渐进地引导读者理解像素、颜色空间、图像增强、滤波、复原等核心概念。我对书中关于图像滤波的章节尤为印象深刻，其中对高斯滤波、均值滤波、中值滤波等算法的原理、数学推导以及在不同噪声环境下的表现进行了详细的对比分析。尤其是Canny边缘检测算法，作者不仅介绍了其多阶段的检测流程，还对阈值选择和非极大值抑制的原理进行了深入剖析，让我对如何精准定位图像边缘有了更深刻的理解。在形态学图像处理部分，腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本操作的组合应用，在图像去噪、形状分析、连通分量提取等方面展现了强大的威力，书中通过丰富的图例和实例，让这些抽象的概念变得直观易懂。进入机器视觉领域，本书的广度和深度都令人惊叹。从相机模型、相机标定，到立体视觉、运动估计与跟踪，再到物体识别、目标检测和场景理解，几乎涵盖了机器视觉的各个重要方向。我特别关注了书中关于基于深度学习的目标检测算法，如Faster R-CNN、YOLO、SSD等，对它们的网络结构、损失函数和训练策略的讲解，都非常详细，并提供了相应的实践建议。
评分《数字图像处理与机器视觉》这本书给我最大的感受是其内容的全面性和前沿性。在数字图像处理部分，除了基础的图像变换、滤波、增强等内容，书中还详细介绍了图像分割、特征提取、图像配准等关键技术。对于图像分割，书中不仅讲解了阈值法、区域生长法、边缘检测法等传统方法，还深入探讨了基于图论的分割方法（如Graph Cut）以及基于深度学习的分割模型（如U-Net）。在特征提取方面，作者对SIFT、SURF、ORB等局部特征描述子进行了详细的介绍，并阐述了它们在图像匹配、物体识别等任务中的应用。书中还特别提到了深度学习在特征提取方面的优势，并介绍了卷积神经网络（CNN）如何作为强大的特征提取器。在机器视觉部分，书中涵盖了相机模型、相机标定、立体视觉、运动估计与跟踪、物体识别与分类等多个方面。对于物体识别，除了传统的基于特征匹配的方法，书中还重点介绍了基于机器学习和深度学习的分类器，如SVM、AdaBoost、以及各种CNN模型。我特别关注了书中关于物体检测和实例分割的内容，作者详细介绍了Faster R-CNN、YOLO、Mask R-CNN等模型的工作原理和应用。书中还涉及了图像检索、3D重建、场景理解等更高级的应用。为了帮助读者更好地理解，书中提供了大量的伪代码和算法流程图，使得即使是复杂的算法也能清晰明了。此外，作者还强调了实际应用中遇到的挑战，如实时性要求、计算资源限制等，并给出了相应的优化策略。
评分翻开《数字图像处理与机器视觉》这本书，我最先被吸引的是其在机器视觉应用方面的深度。作者并没有仅仅停留在理论的堆砌，而是将大量的篇幅用于介绍各种实用的机器视觉技术在工业检测、自动驾驶、医疗影像等领域的应用案例。例如，在目标检测方面，书中详细介绍了基于特征匹配的方法，如SIFT、SURF算法，以及近年来兴起的基于深度学习的目标检测模型，如Faster R-CNN、YOLO等。对于每一种方法，作者都不仅讲解了其基本原理，还深入分析了其优缺点，以及在不同应用场景下的适用性。我尤其欣赏书中关于3D视觉的部分，对于立体视觉、结构光、激光雷达等技术，都有清晰的阐述，并且结合了相关的数学模型和算法实现。读到关于相机标定和多视图几何的内容时，我感觉自己仿佛置身于一个真实的3D场景重建实验中，作者通过生动的比喻和详尽的步骤，将复杂的几何关系一一剖析。书中还讨论了运动估计和跟踪，包括光流法、卡尔曼滤波跟踪等经典算法，以及如何利用深度学习模型进行更鲁棒的跟踪。这些内容对于理解机器视觉系统的“眼睛”和“大脑”如何协同工作至关重要。书中还提供了许多实际项目中的挑战，例如光照变化、遮挡、纹理单一等问题，并给出了相应的解决方案。作者在讲解机器学习在机器视觉中的应用时，也特别强调了数据预处理、特征工程以及模型选择的重要性。
评分一本名为《数字图像处理与机器视觉》的书，我早就听说过，但一直没有机会深入翻阅。最近总算下定决心，从头开始读起。不得不说，这本书的体系结构非常清晰，从基础的数字图像表示，到复杂的图像分割、特征提取，再到最终的机器视觉应用，层层递进，逻辑严谨。尤其是在数字图像处理的部分，作者对各种滤波算法、边缘检测技术、形态学操作的讲解，都非常透彻，并配以丰富的图例和伪代码，使得抽象的理论概念变得生动易懂。我特别喜欢其中关于傅里叶变换在图像去噪和增强中的应用章节，作者将高深的数学原理与实际图像处理效果巧妙地结合起来，让我对这些技术有了更深刻的理解。书中不仅仅是罗列公式和算法，还穿插了许多作者在实践中遇到的问题和解决方案，这些“干货”对于我这样的初学者来说，无疑是宝贵的财富。例如，在讲解图像增强时，作者不仅介绍了线性增强、对数增强等基本方法，还详细讨论了直方图均衡化在不同场景下的适用性，以及如何通过自适应直方图均衡化来克服传统方法的局限性。此外，对于图像复原部分，书中对各种退化模型的建模以及相应的复原算法，如维纳滤波、约束最小二乘法等，都有详细的推导和分析，并提供了不同参数设置对复原效果的影响对比，这对于理解图像复原的原理和实践都大有裨益。这本书的语言风格也比较平实，没有过多的华丽辞藻，而是直击核心，让读者能够专注于内容的理解。即使是对于一些相对复杂的数学推导，作者也尽量做到循序渐进，引导读者一步步跟上思路。读完这一部分，我对数字图像处理有了更加系统和全面的认识，为后续学习机器视觉打下了坚实的基础。
评分入门级 够我应付毕业设计了 讲得都不够深入 但是很全
评分对于常用的几个算法的描述挺清楚的，之后都有matlab或c代码，可以配合看
评分适合初学者，代码丰富，讲解清楚，推荐。
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评分竟然有这本= =，赶时间的话有的地方还挺好用
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