具体描述
《特征提取与图像处理(第2版)》内容简介：图像处理和计算机视觉是当前热门的研究课题。《特征提取与图像处理(第2版)》以一种简洁明白的方式为计算机视觉和图像处理领域的初学者和准专业人士提供了一个图像处理和计算机视觉技术的基础指南。读者可以基于文中给出的代码以及网站的MATLAB和Mathcad文件开发自己工作中所需的技术方法。
《特征提取与图像处理(第2版)》不仅关注高层次特征提取技术，还涉及与图像获取、采样理论、点运算和低层次特征提取相关的问题和技术，构成了一个明确连贯的知识体系。在第一版的基础上，既新增加了用于低层次特征提取的曲率方法（SIFT和显著性算子）和相位一致性、几何主动轮廓、形态学，还升级了图像平滑处理（各向异性扩散）、形状骨架化、形状描述（矩）等内容。
《特征提取与图像处理(第2版)》可作为高等学校电子工程、计算机科学、计算机工程等专业本科生的教材，也可以作为图像、视频信号处理，模式识别和计算机视觉研究方向的博士、硕士研究生，以及相关专业的科研工作者的参考用书。
作者简介
目录信息
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读后感
这里居然还没人... 挺好一本书，不妨看看。其实cv的书有通病，就是讲得不清楚，不像machine learning data mining领域的，可能也是因为有些知识确实不好表达吧。所以我感到好苦逼，在CS系做CV不能去选ECE的CV课，只能自己留着眼泪默默啃书。 每章的引言写的很好，从语言到内...
评分这里居然还没人... 挺好一本书，不妨看看。其实cv的书有通病，就是讲得不清楚，不像machine learning data mining领域的，可能也是因为有些知识确实不好表达吧。所以我感到好苦逼，在CS系做CV不能去选ECE的CV课，只能自己留着眼泪默默啃书。 每章的引言写的很好，从语言到内...
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用户评价
从书名《特征提取与图像处理》来看，我预设了这本书将会是一本能够引领我深入探索计算机视觉世界的重要向导。我希望它不仅仅是概念的堆砌，更能提供一套完整的学习路径。在图像处理的章节，我期待能够系统地学习到关于图像分割的技术，不仅仅是简单的阈值分割，更希望能够了解到基于边缘、区域生长、以及更高级的机器学习方法（如图割、条件随机场）的分割技术，并了解它们在医学影像分析、自动驾驶等领域的具体应用。 关于特征提取，我希望能看到对一些早期但仍然重要的特征提取方法的详细介绍，例如HOG（方向梯度直方图），以及它们在物体检测（如行人检测）中的应用。理解这些基础方法有助于我更好地理解深度学习方法的优势和演进。此外，我也对如何衡量和评估特征的优劣感到好奇，希望书中能够提供一些相关的指标和方法。如果书中能够提供一些代码示例，哪怕是伪代码，来演示特征提取的过程，那将对我理解算法的实现非常有帮助。
评分我对这本书的期望值非常高，因为它触及了我学习过程中一直渴望深入理解的两个核心领域。首先，在图像处理部分，我希望能看到对傅里叶变换在图像处理中的应用的详细阐述，包括其在频率域滤波、图像压缩等方面的作用。我希望作者不仅能给出公式，更能解释清楚为什么傅里叶变换能帮助我们分析图像的频率成分，以及如何通过操作这些频率成分来达到特定的处理效果。此外，关于图像增强的各种技术，如对比度拉伸、直方图均衡化等，我也希望书中能有详尽的介绍，并分析它们在不同场景下的适用性和局限性。 在特征提取方面，我热切期待能看到对机器学习在特征提取中的应用的讲解。特别是深度学习在图像领域的突破，例如卷积神经网络（CNN）是如何自动学习到图像的层次化特征的。我希望作者能够从CNN的结构（卷积层、池化层、全连接层）入手，解释每一层的功用，以及它们如何协同工作来提取具有区分度的特征。能够看到一些经典的CNN模型（如AlexNet, VGG, ResNet）的介绍，并分析它们在特征提取方面的优势，对我来说将是极大的帮助。如果书中还能提供一些关于如何训练和优化CNN模型来提取特定任务（如人脸识别、物体检测）的特征的指导，那就更完美了。
评分《特征提取与图像处理》这个书名，让我对这本书充满了探索的欲望，因为它触及了我对计算机视觉领域最核心的技术。我希望在图像处理部分，能够系统地学习到图像去噪的各种方法，从传统的基于模板的去噪，到更现代的基于学习的去噪技术。我期待能够理解这些算法的数学原理和它们在不同噪声模型下的表现。 在特征提取方面，我希望能看到对局部不变特征的详细介绍，例如SURF（加速鲁棒特征）算法，以及它如何通过加速计算来实现与SIFT类似的性能。我期待了解SURF的关键点检测和描述子生成过程，以及它在图像匹配和目标识别中的应用。如果书中还能提供一些关于如何评价特征鲁棒性的方法，那将是极大的收获。
评分这本书的书名《特征提取与图像处理》非常吸引我，因为它直接点出了我想要学习的计算机视觉核心技术。我希望在图像处理的章节，能够深入学习关于图像分割的各种技术，包括基于区域的分割方法（如区域生长）和基于边缘的分割方法，并理解它们在不同场景下的适用性和局限性。 在特征提取部分，我希望能够看到对尺度不变特征变换（SIFT）的深入剖析，包括其关键点检测、描述子生成等步骤。我期待了解SIFT的数学原理以及它在图像匹配、目标识别等领域的应用。如果书中能提供一些关于如何优化SIFT算法参数的建议，那将对我非常有帮助。
评分《特征提取与图像处理》这个书名，在我看来，概括了计算机视觉领域中从底层数据到高层语义理解的关键步骤。我希望在图像处理的章节，能够学到更多关于图像几何变换的知识，例如仿射变换、透视变换，以及它们在图像校正、图像拼接等方面的应用。我期待能够理解这些变换背后的矩阵运算和坐标转换原理。 在特征提取的部分，我希望能看到对一些基于机器学习的特征提取方法的介绍，比如使用自编码器（Autoencoders）来学习数据的低维表示。理解自编码器的网络结构和训练过程，以及它们如何用于特征学习，对我来说将是一次全新的学习体验。此外，我也希望书中能够探讨一些关于鲁棒特征提取的策略，以应对实际应用中可能遇到的各种干扰和噪声。
评分这本书名《特征提取与图像处理》让我对它充满了期待，因为它点出了计算机视觉领域最核心的两个技术方向。我希望在图像处理的部分，作者能够深入讲解图像恢复的技术，例如去模糊（运动模糊、高斯模糊）和去噪（椒椒盐噪声、高斯噪声）的原理和实现方法，并且能够对比分析不同方法的优劣。我尤其希望能够看到一些关于图像复原的先进算法的介绍，例如基于学习的方法。 在特征提取方面，我希望能看到对特征选择和特征降维技术的介绍，比如PCA（主成分分析）等。了解这些技术对于理解如何从高维特征空间中提取出更具代表性的信息至关重要。同时，我也希望书中能够探讨不同特征描述子在不同应用场景下的适应性，以及如何根据具体任务选择最合适的特征提取方法。如果能有一些关于如何构建和训练定制化特征提取器的讨论，那将是这本书的一大亮点。
评分这本书的标题《特征提取与图像处理》让我感到非常有针对性，是我一直在寻找的能够系统学习相关技术的一本书。我希望在图像处理的部分，能够深入了解图像阈值分割的各种方法，包括全局阈值、局部阈值、 Otsu法等，并分析它们在不同光照条件和图像背景下的表现。我也期待看到关于图像锐化的技术，例如拉普拉斯算子或者Unsharp Masking，并理解它们如何提升图像的清晰度。 在特征提取方面，我希望能看到对一些经典纹理特征提取方法的介绍，例如灰度共生矩阵（GLCM）的计算和应用，以及它如何描述图像的纹理特征。同时，我也对如何将提取的特征用于图像分类任务感到好奇，例如使用SVM（支持向量机）或K近邻（KNN）等分类器。如果书中能提供一些关于特征工程的指导，比如如何组合不同的特征或者进行特征融合，那将更有价值。
评分《特征提取与图像处理》这个书名，让我联想到了图像分析和理解的整个流程。我希望这本书能让我系统地掌握从原始图像到有意义信息提取的完整知识体系。在图像处理的章节，我期待能学到关于颜色空间转换的深入知识，例如从RGB到HSV、LAB等空间的转换，以及这些不同颜色空间的特性和在特定任务（如颜色分析、图像分割）中的优势。 对于特征提取，我特别希望能看到对尺度不变特征变换（SIFT）的详尽解读，包括其关键点检测、尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配以及描述子生成等步骤。理解SIFT的数学原理和其对仿射变换的鲁棒性，对于我理解后续更复杂的特征提取方法至关重要。同时，我也希望书中能有关于如何使用这些提取出的特征进行图像匹配、目标跟踪等应用的实例。
评分读到《特征提取与图像处理》这个书名，我立即想到了图像识别和场景理解等高级任务。我希望这本书能在图像处理方面，深入讲解图像傅里叶变换在图像去噪、图像增强以及图像压缩等方面的具体应用。我希望作者能够详细解释傅里叶变换的原理，以及如何在频率域进行操作来实现特定的图像处理目标。 在特征提取方面，我特别希望能看到对一些局部特征描述子的详细介绍，例如LBP（局部二值模式）在纹理分析和图像分类中的应用。我期待了解LBP是如何计算的，以及它如何有效地捕捉图像的局部纹理信息。此外，我也对如何将这些提取出的特征用于目标检测任务感到非常好奇，例如如何结合一些目标检测框架来利用这些特征。
评分这本书的书名《特征提取与图像处理》一下子就吸引了我。作为一名对计算机视觉领域充满好奇的学生，我一直在寻找一本能够系统梳理核心概念，同时又具备实践指导意义的教材。我希望这本书能够从最基础的图像表示方式讲起，比如像素的颜色模型（RGB、灰度等），以及它们在计算机内存中的存储形式。然后，我期待作者能够深入浅出地讲解数字图像处理的基本技术，例如滤波（高斯滤波、均值滤波）、边缘检测（Sobel、Canny算子）、形态学操作（膨胀、腐蚀）等，并详细解释这些操作背后的数学原理和它们在图像增强、去噪、分割等任务中的作用。 更重要的是，我非常关注“特征提取”这一部分。在我看来，特征提取是连接原始图像和高级理解的关键桥梁。我希望作者能够详细介绍经典的图像特征描述子，比如SIFT、SURF、ORB等，解释它们是如何捕捉图像的局部几何信息、纹理信息以及对光照、旋转、缩放等变化的鲁棒性。同时，我也希望能够了解到这些特征描述子的计算过程，以及它们是如何被应用于目标识别、图像匹配、三维重建等实际问题的。如果书中能穿插一些实际案例或者小型项目，让我能够亲手实践这些理论知识，那将是极大的加分项。
评分比较的初级
评分薄薄的一本书，却有很充实的内容
评分图像处理的入门书，讲的比较基础
评分比较的初级
评分比较的初级
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