具体描述
《数字图像处理与图像通信》主要介绍数字图像处理和通信方面的基本原理、主要技术和典型应用。全书共分14章，系统地叙述了数字图像信号的基本特征，数字图像处理的基本原理和方法，静止和活动图像的压缩编码和网络传输，图像处理和图像通信技术的主要应用及发展前景等。《数字图像处理与图像通信》可作为高等院校相关专业的高年级学生或研究生的教材或参考书，也可供从事信号与信息处理、通信工程、计算机应用以及电视技术等工作的工程技术人员学习和参考。
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我拿到这本书的时候，被它厚重的纸质和沉甸甸的手感所吸引。封面的设计简洁而有力，黑色的底色上，白色的字体清晰地标示着书名，传递出一种专业、严谨的学术氛围。我很喜欢这种不花哨的设计，因为它让我觉得内容一定十分扎实。 翻开目录，我看到了许多我熟悉且感兴趣的章节，比如“图像增强”、“图像复原”以及“图像分割”。我一直对如何让模糊不清的图像变得清晰、如何从复杂的背景中分离出目标物体等问题感到好奇，这本书似乎为我打开了一扇了解这些技术的大门。 然而，当我开始阅读“图像增强”这一章时，我发现书中主要侧重于概念性的介绍，例如对数变换、幂律变换等，但对于如何选择合适的增强方法、如何量化增强效果，以及不同增强算法在不同成像条件下的表现差异，并没有进行深入的探讨。我希望能看到更多关于直方图均衡化、自适应直方图均衡化等方法的具体实现和对比分析，而不是仅仅停留在理论层面。 在“图像复原”部分，书中提到了盲去卷积和已知退化模型两种情况，但对于如何在实际应用中建立精确的退化模型，以及如何处理模型不准确的情况，介绍得相对简略。我期望能看到更多关于这类问题的实际解决方案，例如基于学习的方法，或者更先进的迭代优化算法。 “图像分割”章节，虽然提到了阈值法、区域生长法、边缘检测法等经典方法，但对于它们各自的适用范围、计算复杂度以及在复杂场景下的局限性，讨论得不够充分。例如，对于一些纹理复杂的区域，如何有效地进行分割，书中并没有给出具体的指导。 总而言之，这本书提供了一些基础性的知识，但对于我这样希望在实践中解决复杂问题的人来说，它更像是一个起点，而不是终点。我希望能够找到一本能够提供更深入的技术细节、更丰富的实践指导和更前沿的研究动态的书籍。
评分这本书的排版设计相当用心，字体大小适中，行距也比较舒适，阅读起来一点也不费眼。封面上那幅由像素点构成的、缓缓展开的螺旋图案，给我一种数据在流动、信息在聚合的感觉，很符合我对图像处理的理解。 我特别关注图像的分析和理解方面的内容，比如如何让计算机“看懂”图像，识别其中的物体、场景和特征。因此，我重点阅读了“图像分析”和“图像识别”相关的章节。 书中确实提到了一些图像分析的基本技术，比如边缘检测、角点检测，以及一些简单的特征描述子。但对于如何将这些基础技术融合起来，构建一个能够进行复杂场景理解的系统，书中并没有深入探讨。例如，书中对于如何利用深度学习的方法进行图像分类、目标检测和图像分割的介绍，相对而言比较简略，缺乏具体的模型结构和训练方法的讲解。 我一直对计算机视觉领域的前沿技术很感兴趣，例如图像生成、风格迁移、图像问答等。但在这本书中，我没有找到与这些热门领域相关的深入介绍，这让我觉得有些遗憾。我希望能看到更多关于这些方面的理论和技术，以及它们在实际应用中的可能性。 此外，书中对于图像检索和相似性度量方法的介绍也比较有限。我希望能够了解到更多关于基于内容的图像检索技术，例如如何构建图像特征向量，以及如何有效地进行相似性搜索。 总体而言，这本书为我提供了一些关于图像分析和识别的基础知识，但未能完全满足我对更深入、更前沿技术的探求。我希望能够找到一本能够提供更丰富内容、更前沿视野的书籍，能够帮助我更好地理解和掌握图像分析和理解的最新进展。
评分这本书的装帧设计相当考究，封面上那幅抽象的、色彩交织的图案，第一眼便吸引了我的目光。它不像市面上一些技术书籍那样死板，而是带有一种艺术感，让我对内容产生了莫名的期待。拿到书后，我迫不及待地翻开，想看看里面究竟藏着怎样的精彩。 然而，随着阅读的深入，我发现这本书的章节安排似乎有些跳跃，我一直比较关注的图像的压缩和编码技术，在书中占的比重并不大，而且讲解的深度也有些出乎我的意料。我本以为会看到一系列详细的算法推导和实际应用案例，但书中更多的是对理论概念的泛泛介绍，鲜有具体的代码示例或者性能对比分析。这让我有些失落，毕竟我购买这本书的主要目的是想学习如何在实际项目中应用这些技术。 在图像复原的部分，我同样感觉有些意犹未尽。书中提到了去噪、去模糊等经典问题，也涉及了一些常用的算法，比如维纳滤波、小波变换等。但对于这些算法的原理，书中阐述得相对简略，并没有深入到数学模型的建立过程，也没有详细讨论不同算法在处理不同类型噪声和模糊时的优缺点。我期待能够看到更具指导性的内容，例如如何根据实际图像的特点选择合适的复原方法，以及如何调整算法参数以达到最佳效果。 此外，关于图像的特征提取和描述，书中提供了一些介绍，但感觉比较零散。我希望能看到更多关于 SIFT、SURF、ORB 等局部特征提取算法的详细讲解，以及它们在图像匹配、物体识别等方面的应用。同时，书中对图像检索的部分着墨不多，这让我觉得有些遗憾，因为我一直对如何利用图像内容进行高效检索非常感兴趣。 总的来说，这本书提供了一个关于数字图像处理的概览，但对于我这样希望深入学习和实践的读者来说，它提供的细节和深度还有待提升。如果作者能够在这几个方面进行更详实的阐述，例如增加更多理论的推导、算法的实现细节、丰富的实验数据和应用案例，这本书的价值将大打折扣。目前来说，它更像是一本 introductory textbook，适合对该领域有一个初步了解的读者，而非希望成为专家的学习者。
评分不得不说，这本书的书页质量相当不错，触感温润，印刷清晰。封面上那副用绿色和蓝色线条勾勒出的螺旋状图案，给我一种科技感和未来感，让我联想到数据流和信息传递，这正是我所期待的。 我一直对图像在网络中的传输和压缩技术非常感兴趣，尤其是如何有效地减小图像文件大小，同时尽量保持图像质量。因此，我迫不及待地翻到有关“图像编码”和“图像传输”的章节。 然而，我在阅读这些章节时，发现书中对 JPEG、MPEG 等标准格式的介绍，更多的是对它们原理的宏观概述，例如 DCT 变换、量化、熵编码等，但对于这些过程背后的数学推导和具体实现细节，则略显不足。我希望能够更深入地理解这些压缩算法是如何工作的，以及它们各自的优缺点。 在图像传输方面，书中提到了一些关于信道编码、纠错码的理论，但并没有详细阐述如何在图像传输过程中应用这些技术，以应对网络丢包、噪声等问题。例如，如何在低带宽环境下实现高质量的图像流传输，或者如何设计高效的图像差错恢复机制，这些内容书中并没有深入展开。 我一直认为，将理论知识转化为实际应用是学习的关键。但在这本书中，我很难找到与实际工程紧密结合的案例。例如，如何设计一个高效的图像压缩库，或者如何构建一个可靠的图像传输系统，这些方面的指导在书中几乎找不到。 总体而言，这本书为我提供了一些关于图像压缩和传输的基础概念，但未能满足我对深入理解技术细节和实际应用的期望。我更希望看到一本能够提供更具体指导、更深入技术分析的书籍，能够帮助我更好地理解和掌握这些复杂的技术。
评分这本书的封面设计非常有特色，采用了一种复古的字体，搭配上略带磨损质感的背景，散流露出一种沉静而厚重的学术气息。拿到手里，纸张的触感也很好，拿在手中阅读，不会觉得累。 我一直对图像的几何变换和色彩空间转换很感兴趣，尤其想了解它们在图像处理中的实际应用，比如如何进行图像的缩放、旋转、仿线性的颜色调整等。因此，我仔细翻阅了相关的章节。 书中确实提到了仿射变换、透视变换等几何变换，也介绍了 RGB、HSV、Lab 等色彩空间。但对于这些变换的数学原理，例如齐次坐标、矩阵运算，以及它们在实际图像处理软件中的具体实现方式，书中并没有详细的讲解。我期望能看到更具操作性的内容，例如如何使用编程语言实现这些变换，以及如何通过调整参数来达到预期的效果。 在色彩空间转换方面，书中虽然提到了不同色彩空间的定义和相互转换关系，但对于为什么需要不同的色彩空间，以及它们各自的优势和劣势，阐述得不够清晰。例如，在图像的后期处理中，应该如何选择合适的色彩空间来达到最佳的颜色校正效果，书中并没有提供这方面的指导。 此外，我一直对图像的超分辨率重建技术很感兴趣，希望能了解如何从低分辨率图像中恢复出高分辨率图像。但在这本书中，我没有找到与此相关的详细介绍，这让我觉得有些失望。 总的来说，这本书提供了一些基础性的概念，但对于我这样希望深入理解技术原理并应用于实践的读者来说，它还不够深入。我希望能够找到一本能够提供更详尽的数学推导、更丰富的算法细节和更贴近实际应用的书籍。
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