具体描述
本书对图像处理技术所涉及的基本原理和方法，必需的工具和应用及图像处理的部分新技术均作了详细的讨论与介绍。本书的跨度大，内容既全又新。在体系结构上，本书基本上为四大部分。第一部分为基础部分，包括图像采集与量化，图像变化、图像增强、图像分割、图像编码与压缩、图像恢复与重建、图像特征与分析。第二部分为工具部分，包括图像文件格式及图像数据质量评价。第三部分为图像处理应用的主要几个领域的典型介绍。第四部分为图像处理的新技术方法，包括马尔可夫随机场、小波分析和可形变模型等。本书可作为计算机应用、自动化、生物医学、遥感农业、水利、地质等学科的大学本、专科学生的教材和各行各业图像处理工程技术人员的参考书。.
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用户评价
阅读体验上，这本书最大的特点在于其行文的严谨性与实用性的完美平衡。我发现很多市面上同类书籍，要么过于偏重理论的晦涩推导，读起来像在啃一本高等数学的习题集；要么则过于追求“快速入门”，导致对底层原理的解释浮于表面，遇到实际问题时便束手无策。然而，这本著作似乎找到了一个黄金分割点。它没有回避那些关键的数学基础——比如卷积核的定义、小波变换的基函数构建等——但处理方式非常巧妙，它总是将理论的推导置于一个具体的应用场景之下。例如，在讲解形态学处理时，作者不仅仅给出了结构元素（Structuring Element）的定义，还通过一系列精心设计的例子，演示了开运算、闭运算如何有效地去除图像中的细微颗粒或连接断裂的结构，这种“先看病，后开方”的叙述方式，极大地增强了读者的学习动力和代入感。此外，书中大量的图例和代码片段（虽然我主要关注的是理论部分），都经过了细致的排版和注释，使得知识点的传递效率非常高，让人忍不住想立刻动手实践一番，去验证书中所述的每一个优化步骤是否真能带来视觉上的显著提升。
评分这本书的视角显然是站在工程实践的最前沿的。当许多教材还停留在介绍经典的、上世纪八九十年代的算法时，这本书却非常及时地引入了现代计算视觉中不可或缺的元素。我对其中关于特征提取和描述的那几章印象尤为深刻。它没有仅仅停留在经典的SIFT或HOG算法上，而是进一步探讨了如何利用更现代的局部描述子来应对复杂场景下的目标识别挑战。作者在对比不同特征描述子的鲁棒性时，所采用的实验设计思路非常具有启发性，他不仅考虑了光照变化，还深入分析了视角变化和遮挡对特征点稳定性的影响，这种多维度、全方位的分析，远超出了我对于一本基础教材的预期。更值得称道的是，书中对图像分割的讨论，从传统的阈值法、区域生长法，到基于能量函数的活动轮廓模型（如水平集方法），都有相当深度的展开，作者在阐述这些高级模型时，逻辑链条清晰得让人赞叹，即使是面对那些看似非常抽象的能量函数，也能被解构成易于理解的优化问题，这为后续深入研究更复杂的深度学习分割模型打下了坚实的理论基础。
评分这本书的最后一部分，关于三维几何重建和渲染的基础，展现了作者广阔的知识视野和跨学科的整合能力。许多教材在讲完二维处理后便戛然而止，但本书却将读者引向了更具挑战性的三维空间。对相机模型（针孔模型、畸变校正）的讲解详尽而务实，它让读者明白，我们从二维图像中重构世界的过程，本质上是一个信息不断丢失并需要通过先验知识进行“猜谜”的过程。关于立体视觉部分，作者对视差图的计算、匹配算法的局限性，都有着非常深刻的见解。我尤其欣赏它在介绍光线追踪基础时所展现出的那种纯粹的几何美感，通过光线与物体的交点计算，逐步逼近真实世界的视觉效果，这种由简入繁的构建过程，让人在阅读时产生一种强烈的“构建世界”的满足感。它不是简单地罗列渲染管线，而是将渲染过程视为一个复杂的物理模拟问题，这为希望从事高级图形学或虚拟现实领域的读者，提供了一个极为坚实和高屋建瓴的起点。
评分这本书的封面设计非常吸引人，那种深邃的蓝色调搭配着简洁的几何图形，立刻就让人联想到数字世界的精妙与复杂。我原本是抱着了解一些基础图像处理技术的心态去翻阅的，但很快就被作者构建的那个逻辑严谨的知识体系所折服。开篇部分对数字图像的采集和表示做了极其详尽的阐述，无论是对采样理论的深入剖析，还是对不同色彩空间的特性对比，都处理得鞭辟入里。尤其是关于噪声模型的分类，作者不仅罗列了各种常见的噪声类型，还通过生动的图示清晰地展示了它们在实际图像中产生的效果，这对于初学者来说，无疑是避免了许多“纸上谈兵”的困惑。接着进入到图像增强章节，那种层次感一下子就出来了，从最基本的直方图均衡化，到更高级的空域和频域滤波技术，作者似乎总能找到一个绝妙的切入点，将那些枯燥的数学公式转化成读者可以直观理解的“图像魔法”。我尤其欣赏作者在介绍傅里叶变换时所采取的教学策略，没有生硬地抛出复杂的公式，而是先从信号处理的角度引入，再逐步过渡到二维图像的频率分析，使得整个过渡过程自然而流畅，让人感觉自己仿佛正在亲手调试一个高效的图像滤波器，而非仅仅在阅读一本教科书。
评分坦率地说，我之前翻阅过好几本图像处理的书，很多都会在“压缩编码”的部分草草收场，似乎认为这只是一个附属的模块。但这本书在这方面的投入和深度完全超乎我的预料。它对JPEG和MPEG等标准背后的原理进行了近乎“解剖学”层面的剖析。特别是对离散余弦变换（DCT）在有损压缩中的核心作用，作者不仅仅给出了数学公式，更重要的是解释了为什么DCT比傅里叶变换更适合图像压缩——这种对“为什么”的深入挖掘，是判断一本技术书籍是否优秀的试金石。从基函数选择的合理性，到量化矩阵的设计哲学，再到熵编码的效率对比，每一个环节都被拆解得井井有条。读者可以清晰地看到，每一次信息损失是如何被量化和控制的，这极大地提升了我们对数据冗余和信息熵的理解。这种对压缩理论的透彻讲解，使得读者在面对“如何优化传输效率”这一现实难题时，能够基于扎实的理论做出更明智的决策，而不是简单地套用一个黑箱算法。
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