具体描述
本书重点介绍了数字图像处理的基本概念、基本理论、实用技术，以及用Matlab进行图像处理、编程的方法。全书共7章，主要内容包括图像及其数字处理、Matlab图像处理工具箱、图像的变换、图像的增强、图像的复原、图像编码与压缩技术和数字图像的应用实例等。
本书结构合理，叙述清晰、简练，理论与实践并重。使用Matlab作为实验平台，加入了大量的实验实例，并且有大量的实验结果图片，对读者理解利用Matlab软件进行数字图像处理有很大的帮助。
全书深入浅出、图文并茂，反映了近年来数字图像处理领域的最新发展情况，适合作为通信与信息类、计算机类及相关专业高年级本科生或低年级研究生学习数字图像处理课程的教材或教学参考书，也可作为从事图像处理、图像通信、多媒体通信、数字电视等领域科技人员的参考书。
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用户评价
这本书的书名是《数字图像处理》，但我翻阅后发现，它并没有我期望中关于图像处理理论的深入探讨。例如，书中似乎缺少了对傅里叶变换在图像去噪和滤波方面的详细推导过程，很多时候只是简单地陈述了应用，但没有给出背后的数学原理。我原以为会看到关于图像复原算法，比如维纳滤波、盲去卷积等，有清晰的数学模型和算法流程，但内容上则侧重于一些实际操作的演示，比如如何使用某个软件的内置功能来实现这些目标。这对于想要从根本上理解图像处理技术的人来说，可能略显不够“硬核”。
评分我一直对图像分割有着浓厚的兴趣，尤其是那些能够处理复杂场景、分割出精细边缘的技术。然而，《数字图像处理》在这一部分的呈现，让我觉得有些浅尝辄止。我本以为会深入探讨区域生长、阈值分割（如Otsu法）、边缘检测（如Canny算子）的数学基础，以及它们各自的优缺点和适用范围。书中确实提到了这些方法，但更像是目录式的罗列，很少有对算法核心思想的深入剖析。比如，在讲解Canny边缘检测时，如果能详细解释高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制以及滞后阈值这几个步骤的数学原理和参数选择依据，那对于读者理解算法的鲁棒性和精确性将大有裨益。
评分对于图像检索和内容分析的部分，《数字图像处理》的呈现，让我觉得它更像是一个“目录”而非“指南”。我期待能深入了解如何将图像转化为可计算的特征向量，例如使用颜色直方图、纹尔纹理描述符（如LBP）、形状特征等，以及如何利用这些特征进行相似度度量和检索。此外，对于图像内容的理解，比如场景识别、物体检测等，我希望看到更多关于机器学习模型（如SVM、CNN）在这些任务中的应用原理和数学基础。书中虽然提及了这些方向，但对于具体的算法实现细节和理论支撑，则显得较为笼统。
评分《数字图像处理》在图像配准部分，给我的感觉是，它更像是在介绍“有哪些方法”而非“这些方法是如何工作的”。我期待能够看到更详尽地讲解各种配准算法的数学基础，比如基于特征的配准（如通过关键点匹配）、基于区域的配准（如通过互相关或互信息度量），以及基于优化的配准（如仿射变换、投影变换的参数估计）。书中虽然提到了这些概念，并给出了一些配准的示例，但对于它们背后的数学模型、代价函数的设计、以及优化算法的选择和实现，描述得相对简略，不足以让读者深入理解其工作原理。
评分关于图像变换，特别是傅里叶变换和离散小波变换（DWT）的应用，《数字图像处理》给我的印象是，它更像是一本“应用指南”。我本以为会深入探讨傅里叶变换的二维离散形式，如何理解其频域表示，以及它在图像滤波、频谱分析等方面的具体数学原理。同样，对于小波变换，我期待能看到其多分辨率分析的思想，不同尺度和方向的小波基函数的构建，以及它在图像去噪、特征提取等方面的理论基础。书中虽然提及了这些变换，并给出了一些应用示例，但对于其核心的数学推导和理论框架，阐述得不够详尽。
评分在特征提取这一重要领域，《数字图像处理》的阐述，让我觉得它更侧重于“现象”而非“本质”。我期待能详细了解诸如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）、HOG（方向梯度直方图）等特征描述子是如何设计和计算的，它们是如何捕捉图像中的局部几何和纹理信息，以及它们在目标识别、图像匹配等任务中的数学原理。书中虽然列举了一些特征提取的应用，但对于这些特征提取算法的核心数学模型、鲁棒性分析以及计算效率的权衡，描述得相对简单，给人的感觉是“能用”但“为何如此”的解释不够深入。
评分形态学处理部分，例如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等，在《数字图像处理》中的讲解，给我的感觉是偏向于“是什么”而非“为什么”。我期待能看到更多关于结构元素（Structuring Element）的设计原理，以及它如何与图像进行卷积（或称为“结构化操作”）来达到预期的效果。比如，不同形状和大小的结构元素在腐蚀和膨胀操作中会带来怎样的几何变换，以及开运算和闭运算是如何利用腐蚀和膨胀的组合来去除噪声或连接物体。书中更多的是展示了这些操作的应用场景，如去除椒盐噪声、连接断裂的线条等，但对于背后的数学定义和算法实现细节，则稍显不足。
评分《数字图像处理》在图像增强方面，涉及了点运算（如直方图均衡化）和空间域滤波（如平滑、锐化）。我原本期待能看到更深入的数学推导，例如直方图均衡化是如何通过累积分布函数（CDF）来重新映射像素值的，以及不同类型的空间滤波器（如高斯滤波器、均值滤波器、拉普拉斯滤波器）的核函数是如何设计、以及它们在频域上分别对应着怎样的低通或高通特性。书中虽然给出了一些应用效果，但对于这些效果背后的数学原理和滤波器的设计哲学，描述相对简单，更多的是展示了一些现成的算法和参数设置。
评分读完《数字图像处理》后，我有一个非常鲜明的感受，就是它在图像压缩章节的处理上，给我留下了不少“意犹未尽”的感觉。我期待着能够详细了解JPEG、PNG等主流压缩算法的编码原理，比如离散余弦变换（DCT）是如何进行信息冗余压缩的，或者霍夫曼编码、算术编码在其中的具体作用。书中虽然提到了这些压缩格式，并且给出了一些应用场景和结果，但对于其核心的数学模型和算法的演进过程，描述得相对简略，更像是一个“结果展示”而非“过程揭秘”。如果能在压缩率、失真度与计算复杂度之间建立更直观的联系，或者对无损压缩和有损压缩的权衡点进行更细致的分析，那将是对读者非常有价值的补充。
评分在色彩空间转换这个技术点上，《数字图像处理》给我的体验是，它更像是一本“操作手册”而非“理论百科”。我本期待能详细了解RGB、HSV、CMYK等不同色彩空间的定义、转换公式，以及它们在不同应用场景下的优劣势。比如，RGB到HSV的转换，其背后的数学推导，以及HSV空间中色相（Hue）、饱和度（Saturation）、亮度（Value）三个分量是如何独立影响颜色的，这些理论性的细节，书中并未展开。更多的是展示如何通过软件工具来完成色彩空间的切换，以及一些常见的应用示例，例如在图像增强中调整饱和度。
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