具体描述
本书从应用的角度介绍了数字图像处理的基本概念、典型算法和基本技术。全书共分三大部分：第一部分（第1～4章）主要讲述数字图像处理的基本概念、基本运算和数学基础：第二部分（第5～8章）主要讲述数字图像处理的各种典型算法和实用技术，如图像变换、图像增强和图像编码等技术；第三部分（第9～11章）主要讲述模式识别、图像融合技术和图像处理系统的设计，包括模式识别的基本理论、分类算法和图像融合算法等。
本书有以下特点：1．采用任务驱动方式撰写，从任务出发，通过完成任务，掌握知识和技术，培养解决问题的能力。与传统教材的写作模式有本质的区别，真正体现能力的培养。2．将任务驱动思想贯穿在全书内容中，使阐述内容及读者学习均有很强的目的性，极大地提高读者的学习兴趣和综合能力。3．实用性强，书中根据作者近些年从事数字图像处理的科研教学的实践经验，列举了大量实例，以供读者参考，并且每章安排多个上机实验，留给读者完成，通过实际操作及时掌握所学内容。
本书可作为普通高等学校计算机专业本科生和研究生的专业基础课教材，也可作为通信、信息、安防、遥感、医学等专业本科生的专业选修课程教材，并且对从事数字图像处理的科技人员也具有参考价值。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本书的排版风格给我留下了深刻的印象，它不像一本传统的学术专著那样刻板，而是更接近于一本精心策划的技术手册。章节之间的逻辑过渡非常自然流畅，没有那种生硬的跳跃感，这对于理解那些相互关联、层层递进的处理流程至关重要。我尤其关注到它是否涉及到了机器学习在图像识别中的结合点。如今，纯粹的传统图像处理方法与深度学习方法如何有效地融合与互补，是当前领域的研究热点。如果书中能有专门的篇幅探讨如何利用传统方法进行预处理，为后续的神经网络模型提供高质量输入，或者反过来，如何用传统方法对深度学习模型的输出结果进行精细化修正，那这本书的时代意义就非凡了。我希望能看到一些关于鲁棒性分析的讨论，即当输入图像质量不佳（如低光照、运动模糊）时，不同算法的表现差异，并提供相应的预处理策略建议。这种面向实际挑战的视角，远比纯粹的理论推演更具吸引力。
评分初次翻阅，我注意到书中的插图和图示清晰度极高，这一点在视觉科学领域是必须保障的。很多图像处理的原理，如果没有直观的视觉辅助，光靠文字描述是很难被大脑完全消化的。我非常期待书中对色彩空间理论的阐述。RGB、HSV、Lab等不同空间的转换和应用场景，往往是区分入门者和进阶者的关键点。我希望这本书能提供详尽的对比，解释在特定任务下，例如肤色检测或医学影像分析中，选择特定色彩空间的原因。此外，如果能涵盖一些非传统、但日益重要的处理技术，比如小波变换在图像压缩和去噪中的应用，那这本书的价值将得到指数级的提升。我希望作者能够像一位经验丰富的导师一样，不仅仅是教我们“怎么做”，更重要的是阐明“为什么这么做”，引导我们建立起一套完整的图像分析思维框架，而不是仅仅停留在调用库函数的层面。这种深层次的知识传递，才是我购买技术书籍的终极目标。
评分读完前言，我感到一股踏实的专业气息扑面而来，作者显然在这个领域深耕多年，积累了丰富的实践经验。我最关心的部分是关于图像恢复和重建的技术。这不仅是理论上的挑战，更是工程上的难点，例如去模糊和超分辨率问题。我希望书中能详尽剖析这些逆问题的病态性，并介绍诸如Tikhonov正则化、迭代方法等经典且依然有效的解决方案的实现细节。同时，我强烈希望书中能够提供一些关于开源库（如OpenCV）中对应函数的底层逻辑或参数调优的“内幕”讲解。许多开发者只知道如何调用API，却不清楚参数变化对最终效果的微妙影响。如果这本书能揭示这些“黑箱”背后的工作原理，帮助读者真正掌握控制权，那么它就超越了一般参考书的范畴，成为了一个真正的进阶指南。这种对技术细节的执着挖掘，正是区分优秀书籍和普通书籍的关键所在。
评分这本书的封面设计得非常现代，那种深邃的蓝色背景配上简洁的几何图形，一下子就抓住了我的眼球。我一直对计算机视觉领域抱有浓厚的兴趣，但市面上很多入门书籍要么过于理论化，要么内容陈旧，让人望而却步。拿到这本新书，我首先关注的是它的内容组织和作者的写作风格。从目录上看，它似乎涵盖了从基础的像素操作到更高级的特征提取等多个层面，这正是我所期待的全面性。我特别欣赏作者在引言中强调的“实践出真知”的理念，这暗示着书中会有大量的代码示例和案例分析。我希望它不仅仅是一本教科书，更像是一个可以随时翻阅的实践手册，能帮我把抽象的算法概念转化为实际可操作的步骤。如果它能深入浅出地讲解傅里叶变换在图像去噪中的应用，那就太棒了，因为这块知识点我之前一直没能完全吃透，总觉得隔着一层纱。期待接下来的阅读体验能带来豁然开朗的感觉，尤其是在面对复杂的图像处理难题时，能够提供清晰的思路和可靠的解决方案。整体来看，这本书展现出一种专业而又不失亲和力的姿态，让人有立刻翻开细读的冲动，相信它能成为我工具箱里不可或缺的一员。
评分这本书的装帧质量着实让人满意，纸张的选择很有质感，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到明显的疲劳，这对于需要长时间盯着屏幕阅读技术书籍的我来说至关重要。我更关注的是它在讲述算法原理时的深度和广度。很多同类书籍在介绍完基础概念后，便匆匆带过，对于算法背后的数学推导和优化策略往往一带而过，让人感觉浮于表面。我热切期盼这本书能够在诸如形态学处理和图像分割这些核心章节中，提供严谨且易于理解的数学基础支撑，同时不失对实际工程中各种陷阱的警示。特别是对于边缘检测算子的选择与权衡，我希望能看到更细致的对比分析，比如Sobel、Laplacian以及更现代的Canny算法，它们各自的最佳应用场景和局限性，如果能用图表清晰地呈现出来，无疑将大大提升本书的实用价值。如果作者能引入一些关于GPU加速或并行计算在图像处理中的最新进展，那就更添光彩了，毕竟在这个计算密集型的领域，效率决定了项目的成败。
评分 评分 评分 评分 评分相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有