具体描述
本书共分十章，作者根据多年教学及科研实践的体会并参考相关文献，概括地描述了图像处理理论和技术所涉及的各个分支。
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用户评价
这本《数字图像处理学》在我手边已经有几个月了，说实话，刚拿到它的时候，我期待的是一本能够深入浅出地讲解图像处理核心算法和理论的著作。我希望它能像一位经验丰富的导师，带领我逐步穿越数字图像世界的复杂性，从最基础的像素操作，到高级的特征提取、图像分割、图像复原等等。我尤其看重的是那些能够引发我深入思考的章节，那些能够让我理解“为什么”而不是仅仅“怎么做”的内容。比如，在图像增强方面，我希望书中能详尽地阐述各种滤波器的数学原理，比如高斯滤波、中值滤波、拉普拉斯滤波等等，它们各自的优缺点，以及在什么场景下选择哪种滤波器更为合适。我希望它能解释傅里叶变换在图像处理中的意义，不仅仅是告诉我们如何做FFT，而是让我们理解频率域的转换如何揭示图像的内在结构，如何用于去除周期性噪声。同样，在图像复原方面，我期待能够深入理解各种退化模型的建立，以及对应的逆滤波、维纳滤波等方法的推导和实现。书中最好能提供一些实际的应用案例，比如医学影像分析、遥感图像处理、安防监控等，这样我才能更好地将理论知识与实践联系起来，形成更全面的认知。另外，如果书中能够对一些前沿的图像处理技术，例如深度学习在图像处理中的应用，比如卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测、图像分割方面的最新进展，以及相关的经典论文和研究方向有所提及，那就更好了。毕竟，图像处理领域发展迅速，了解最新的研究动态对于学习者来说至关重要。一本优秀的教材，应该能激发读者的求知欲，提供足够的理论深度和广度，同时又不失趣味性和可读性，让我在学习过程中感到充实和有所收获。
评分拿到《数字图像处理学》这本书，我的第一印象是它的内容非常详实，覆盖了数字图像处理的绝大多数经典内容。我花了不少时间去研究图像变换的部分，尤其是傅里叶变换。书中对二维傅里叶变换的数学推导非常完整，从定义到性质，再到它在图像处理中的应用，比如频率域滤波，都有详尽的讲解。我印象深刻的是书中关于图像压缩的内容，对离散余弦变换（DCT）的原理和在JPEG压缩中的应用进行了详细的分析，让我理解了为什么DCT能够有效地去除图像中的冗余信息。另外，书中对图像复原的讲解也相当深入，特别是对维纳滤波器的推导，以及如何利用统计特性来改善复原效果。书中还介绍了一些高级的图像处理技术，比如图像分割中的各种算法，以及特征提取和模式识别的基础。然而，我对书中关于图像特征提取的部分，例如SIFT、SURF等算法的介绍，总觉得不够深入。虽然给出了算法的流程，但对于其背后的数学原理和具体实现细节，我希望能有更详细的说明，这样才能更好地理解这些算法的精髓，并在实际应用中进行调整和优化。这本书更像是一个知识的“百科全书”，它提供了丰富的信息，但读者需要具备一定的基础，才能完全消化和吸收其中的内容。
评分对于《数字图像处理学》这本书，我的阅读体验可以用“循序渐进”来形容。它从最基本的图像概念入手，逐步深入到各种处理技术。我特别赞赏书中在讲解图像增强部分时，对直方图均衡化算法的细致阐述。它不仅仅是给出公式，而是通过大量的图例，展示了直方图均衡化如何改变图像的对比度，以及它在提高图像视觉效果方面的作用。书中还详细介绍了各种空间域和频率域的滤波方法。在空间域，像均值滤波、高斯滤波、拉普拉斯算子等，每个都配有清晰的原理图和数学模型，让我很容易理解它们是如何工作的。在频率域，对傅里叶变换的解释也非常到位，让我在理解滤波器如何去除特定频率噪声时，有了更清晰的认识。我注意到书中在讲解边缘检测部分，对Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等多种算法进行了详细的比较，分析了它们的检测精度和计算复杂度，并给出了具体的应用场景。这对于我选择合适的边缘检测方法非常有帮助。我个人尤其喜欢书中关于图像复原的内容，例如，对运动模糊和高斯模糊的建模，以及相应的逆滤波和维纳滤波器的原理。书中通过案例说明了如何通过这些方法来“恢复”原始图像，虽然在实际操作中可能存在很多挑战，但理论上的讲解非常清晰。总的来说，这本书在基础图像处理技术方面，提供了扎实的理论基础和丰富的实例，对于初学者来说，是一本很好的入门读物。
评分这本《数字图像处理学》，我感觉它更像是一份详细的“操作指南”，它为你提供了各种图像处理操作的具体步骤和方法。我认真研读了书中关于图像增强的部分，对直方图均衡化、对比度拉伸等技术的原理和实现都有了比较清晰的认识。书中还详细介绍了各种空间域和频率域的滤波方法，比如均值滤波、高斯滤波、傅里叶变换等，并且配有大量的图例，让我能够直观地看到不同滤波器对图像的影响。我尤其喜欢书中关于图像复原的内容，它详细介绍了各种图像退化模型，以及针对不同退化模型设计的复原算法，如逆滤波、维纳滤波等。书中还介绍了图像压缩的原理，包括DCT变换在JPEG压缩中的应用，这让我对图像的存储和传输有了更深入的理解。然而，我在阅读关于图像分割的部分时，总感觉少了点什么。书中列举了多种分割算法，如阈值分割、区域生长、分水岭算法等，但对于这些算法在不同场景下的适用性，以及如何选择最合适的算法，并没有给出太多的指导。此外，书中对一些更高级的图像处理技术，比如计算机视觉中的特征提取和目标识别，虽然有所提及，但篇幅有限，深度也不够。
评分《数字图像处理学》这本书，就像一本老朋友，总能在你需要的时候提供帮助。我最喜欢它在讲解图像分割部分的内容。书中对阈值分割、区域生长、分水岭算法等都进行了详细的介绍，并配以大量的图例，让我能够清晰地理解每种算法的原理和应用。特别是对于阈值分割，书中详细讲解了全局阈值和自适应阈值方法的区别，以及如何根据图像的灰度直方图来选择合适的阈值。我也很喜欢它对边缘检测的讲解，比如Sobel算子、Canny算子等，书中对这些算子的原理和特点都进行了详细的阐述，并给出了具体的应用案例。在图像复原方面，书中对运动模糊、周期性噪声等退化模型的建模和相应的复原算法，都有比较深入的讲解。我印象深刻的是，书中还介绍了图像压缩的原理，包括DCT变换在JPEG压缩中的应用，这让我对图像的存储和传输有了更深入的理解。然而，我在阅读关于图像特征提取的部分时，感觉深度不够。书中虽然提及了SIFT、SURF等特征提取算法，但对这些算法的数学原理和实现细节，介绍得相对简略，这让我在尝试自己实现或优化这些算法时，遇到了一些困难。
评分《数字图像处理学》这本书，给我的感觉是一个非常全面的“技术手册”。从最基础的图像表示、像素操作，到复杂的图像分割、特征提取，几乎涵盖了数字图像处理的各个方面。我特别喜欢它在讲解图像增强方面的内容，书中对各种滤波器的原理进行了详细的阐述，例如高斯滤波、中值滤波、拉普拉斯滤波等，并且提供了大量的示例，让我能够直观地看到不同滤波器对图像的影响。在图像复原方面，书中对运动模糊、周期性噪声等退化模型的建模和相应的复原算法，比如逆滤波、维纳滤波等，都有比较详尽的讲解。让我印象深刻的是，书中还讨论了图像压缩的原理，包括无损压缩和有损压缩，并详细介绍了DCT变换在JPEG压缩中的应用。然而，这本书在讲解一些前沿的图像处理技术时，可能深度不够。例如，在深度学习在图像处理中的应用方面，书中虽然提及了卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测等方面的应用，但对具体的网络结构、训练过程以及最新的研究进展，介绍得相对简略。对于想要深入了解这方面内容的读者来说，可能需要参考更多的专业文献。总体而言，这本书更适合作为一本“参考书”，当你遇到某个具体的图像处理问题时，可以翻阅这本书来查找相关的技术和算法。
评分《数字图像处理学》这本书，我从头到尾翻阅了几遍，它给我最直观的感受是，在图像的表示和基本操作上，确实给了我一些新的视角。尤其是在图像的几何变换部分，我本来以为就是简单的平移、旋转、缩放，但这本书似乎在强调这些操作背后的数学变换矩阵，以及它们如何影响图像的像素坐标。我特别留意了书中关于插值算法的讲解，例如最近邻插值、双线性插值和双三次插值的原理，以及它们在图像放大和旋转过程中所带来的视觉效果差异。书中对这些插值算法的数学推导相当详细，让我能够理解为什么不同的插值方法会导致不同的锐度和模糊程度。此外，书中还涉及到一些关于图像形态学处理的内容，比如腐蚀、膨胀、开运算和闭运算。我印象比较深刻的是它如何用集合论的语言来描述这些操作，以及这些操作在图像去噪、物体连接和分离方面的应用。例如，使用开运算去除小的噪声点，使用闭运算填充物体内部的小孔。这本书在这些基础操作的描述上，虽然比较扎实，但给我的感觉是，它更侧重于“是什么”和“怎么做”，对于“为什么”的深层思考，似乎还有进一步挖掘的空间。例如，在形态学处理的部分，我很想知道在实际应用中，如何根据具体的图像特征和处理目标，来选择合适的结构元素的大小和形状，这方面的信息似乎介绍得相对较少，更多的是提供了一些通用的例子。
评分《数字图像处理学》这本书，在我看来，它更多地扮演着一个“工具箱”的角色。它为你提供了各种各样的图像处理“工具”，从最简单的像素操作，到复杂的变换和分析。我翻阅到关于图像分割的部分，书中对阈值分割、区域生长法、基于边缘的分割以及分水岭算法等都进行了介绍。对于阈值分割，书中详细讲解了全局阈值和自适应阈值方法的区别，以及如何根据图像的灰度直方图来选择合适的阈值。区域生长法也讲得很清楚，如何选择种子点，如何定义生长准则，以及它在连接相似像素区域方面的优势。而对于一些更高级的分割方法，比如基于图割的分割，书中虽然提到了，但可能涉及到的理论深度和算法细节，对于一个完全没有基础的读者来说，会显得有些晦涩。我注意到书中在讲解图像复原时，虽然提到了点扩散函数（PSF）和退化模型，但对于如何准确地估计PSF，以及如何处理非线性退化的情况，似乎介绍得相对简略。这本书更像是一个非常全面的“操作手册”，告诉你各种技术“是什么”以及“如何使用”，但在“为什么”和“更深层次的原理”上，可能会留下一些思考的空间。例如，在图像去噪方面，书中列举了多种滤波器，但对于不同噪声类型的特性分析，以及如何根据噪声特性来选择最优的去噪算法，这部分内容如果能再详细一些，会更有指导意义。
评分对于《数字图像处理学》这本书，我的整体评价是它为我提供了一个非常系统化的图像处理知识体系。我花了大量时间研究图像的变换，特别是对几何变换和灰度变换的深入剖析。书中对插值算法的讲解非常细致，从最近邻插值到双三次插值，每种算法的原理和优缺点都得到了详细的说明，这对于我理解图像在放大或旋转时的质量损失非常有帮助。在图像增强部分，书中对各种增强技术，如直方图均衡化、对比度拉伸等，都进行了清晰的讲解，并且配有大量的图例，让我能够更好地理解这些技术的实际效果。我尤其关注书中关于图像复原的内容，它详细介绍了各种图像退化模型，以及针对不同退化模型设计的复原算法，如逆滤波、维纳滤波等。书中还介绍了图像压缩的原理，包括DCT变换在JPEG压缩中的应用，这让我对图像的存储和传输有了更深入的理解。但是，我在阅读关于图像分割的部分时，总感觉少了点什么。书中列举了多种分割算法，如阈值分割、区域生长、分水岭算法等，但对于这些算法在不同场景下的适用性，以及如何选择最合适的算法，并没有给出太多的指导。此外，书中对一些更高级的图像处理技术，比如计算机视觉中的特征提取和目标识别，虽然有所提及，但篇幅有限，深度也不够。
评分《数字图像处理学》这本书，在我看来，它更像一个“大杂烩”，里面包含了数字图像处理的方方面面。我花了很多时间去理解图像的表示和基本操作，例如像素的颜色空间转换，RGB到灰度、HSV的转换，以及这些转换在实际应用中的意义。书中对图像几何变换的讲解，特别是旋转、缩放、剪切等操作背后的数学原理，我花了不少时间去消化。我对书中关于图像增强的内容印象深刻，特别是它对各种滤波器的解释，例如低通滤波、高通滤波、带通滤波等，以及它们在图像平滑、锐化等方面的应用。在图像复原方面，书中详细介绍了各种退化模型，以及如何通过逆滤波、维纳滤波等方法来恢复原始图像。然而，我总觉得这本书在讲解一些更深层次的理论时，略显仓促。例如，在图像分割部分，虽然介绍了几种常见的分割算法，但对于算法背后的数学模型和优化策略，并没有深入探讨。同样，在特征提取和模式识别方面，书中只是简单地介绍了SIFT、SURF等算法，并没有详细讲解它们的原理和实现细节。因此，对于想要深入研究这些领域的读者来说，这本书可能只够作为入门。
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