《21世纪全国应用型本科电子通信系列实用规划教材•数字图像处理》重点介绍图像处理的基本概念、基本理论及相关技术,注重理论与实践相结合,并尽量将最新的图像处理技术、研究动态的研究成果渗入书中。全书共分8章。第1章主要介绍数字图像处理的基本根概念、发展状况及相关学科的关系;第2章从基本理论和概念上介绍了数字图像处理中几种常用的数学变换;第3章介绍图像增强的理论与算法;第4章介绍图像复原;第5章介绍图像压缩与编码技术;第6章介绍图像分割中的基本概念和基本方法;第7章介绍图像描述;第8章结合编者研究实际,给出数字图像处理技术的几个典型应用,以便于综合掌握前面的内容,开阔眼界和思路。
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作为一个已经工作了几年的软件工程师,我更关注的是算法的效率和工程实现。坦白说,市面上很多图像处理书籍在涉及计算复杂度时都一带而过,但《数字图像处理》在这方面做得极其到位。它没有回避棘手的计算问题,比如在介绍快速傅里叶变换(FFT)时,它不仅给出了变换公式,还详细比较了直接计算与FFT计算在时间复杂度上的巨大差异,并给出了实际操作中的注意事项,比如如何优化内存访问模式。更让我欣赏的是,书中关于图像压缩的部分,特别是离散余弦变换(DCT)在JPEG压缩中的应用,作者没有仅仅停留在理论层面,而是深入探讨了量化矩阵的选择对压缩质量和文件大小的影响,这对于理解现代多媒体格式至关重要。读完这些章节,我不再只是一个会调用库函数的程序员,而是能理解底层决策是如何影响最终产品性能的架构师。这种对工程细节的关注,使得这本书的价值远超一般学术参考书。
评分这本《数字图像处理》绝对是图像处理领域的一本宝典!我花了整整一个暑假才啃完,感觉自己的“图像思维”都被彻底重塑了。最让我印象深刻的是它对傅里叶变换在图像滤波中的应用讲解得极其透彻。很多其他教材只是简单地提一下公式,但这本书却花了大量篇幅,通过生动的图示和深入的数学推导,清晰地展示了高频和低频成分是如何对应到空间域的模糊和锐化效果的。尤其是在讲解窗口函数(如汉宁窗、汉明窗)如何影响频谱泄漏时,作者简直像一位耐心的导师,一步步引导我们理解为何要选择特定的窗函数,以及它们各自的优缺点。我特别喜欢其中关于频域滤波的案例分析,比如如何设计一个理想低通滤波器,然后逐步引入更实用的巴特沃斯滤波器和高斯滤波器,并对比它们在去除噪声和保持图像边缘细节方面的权衡。读完这部分,我立刻就能在实际项目中应用这些知识,不再是死记硬背公式,而是真正理解了“为什么”要这样做。这本书的实践指导性非常强,让你在理论深度的同时,也能感受到技术的实用魅力。
评分我最近刚从研究生一年级升上来,手头上攒了一堆参考书,但真正能让我觉得“醍醐灌顶”的,还得是这本《数字图像处理》。它最牛的地方在于对形态学处理的叙述方式——完全不同于那种干巴巴的数学定义堆砌。作者似乎懂得我们这些初学者最怕什么,所以他们引入形态学操作时,是借助“结构元素”这个核心概念,用非常直观的方式解释了腐蚀、膨胀、开运算和闭运算的几何含义。我记得书中有一章专门讲解了如何利用这些操作来实现图像的边缘检测和区域填充,配上的那些黑白图像示例简直是教科书级别的清晰。特别是“Top-Hat变换”和“骨架化”那几节,作者居然能把一个看似复杂的拓扑结构分析问题,简化到只需要几次腐蚀和膨胀的组合就能搞定,这种化繁为简的叙述功力,实在令人叹服。如果你想真正掌握形态学,而不是仅仅停留在“知道有这个操作”的层面,这本书绝对是你的首选,它让你对像素间的邻域关系有了全新的认识。
评分这本书的色彩空间部分写得实在太精彩了,几乎可以作为独立的色彩学教材来使用。我以前对RGB、CMYK这些模型总有点模糊不清的感觉,觉得它们似乎是孤立存在的。然而,作者巧妙地将色彩理论与感知心理学结合起来,详细阐述了为什么我们需要CIE L*a*b*和HSV模型,它们是如何更好地模拟人眼对亮度和色度的感知分离的。尤其是在讲解如何进行色彩校正和白平衡时,书中提供的矩阵变换和规范化步骤清晰明了,甚至配有具体的实例,展示了在不同光源下,RGB值如何被准确地映射到感知均匀的空间中。我特别喜欢书中关于“颜色恒常性”的讨论,这部分内容不仅严谨,而且充满了启发性,让我意识到图像处理远不止是像素值的数学运算,更深层次是对人类视觉系统的模拟与优化。对于任何从事摄影后期、医学影像或虚拟现实(VR/AR)色彩管理的人来说,这一块内容简直是无价之宝。
评分我是一个对图像增强技术有浓厚兴趣的业余爱好者,这本书在讲解空间域增强技术时,展现出一种罕见的细致和条理性。它首先从最基础的灰度变换入手,但立刻就引入了直方图均衡化这个核心工具,并且没有满足于理论,而是深入分析了直方图规定化的实际应用场景,比如如何将一个对比度低的图像强制拉伸到预期的分布上。随后,它对空间域的平滑与锐化操作进行了系统性的划分——从简单的均值滤波到更复杂的拉普拉斯算子和非锐化掩模。我特别欣赏作者在介绍卷积核(模板)时,会反复强调核的大小和权值设计对最终效果的影响。例如,在使用高斯模糊时,它不仅给出了高斯函数的数学表达式,还指导读者如何根据模糊程度(标准差 $sigma$)来选择合适的离散卷积核。这种从基础定义到实际操作参数设定的完整链条,让初学者也能迅速上手,并且对各种滤波器的“脾气秉性”了如指掌,避免了盲目尝试带来的困惑。
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