数字图像处理(第三版)(英文版) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:[美]拉斐尔·C·冈萨雷斯 (Rafael C.Gonzalez)

出品人:

页数:976

译者:

出版时间:2017-1

价格:89.00元

装帧:平装

isbn号码:9787121305405

丛书系列:国外电子与通信教材系列

图书标签:

CV
计算机
英语
数字图像处理
图像处理
图像分析
计算机视觉
数字信号处理
图像增强
图像复原
图像分割
模式识别
英文教材

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具体描述

本书是关于数字图像处理的经典著作，作者在对32个国家的134所院校和研究所的教师、学生及自学者进行广泛调查的基础上编写了第三版。除保留第二版的大部分主要内容外，还根据收集的建议从13个方面进行了修订，新增了400多幅图像、200多个图表和80多道习题，同时融入了近年来本科学领域的重要发展，使本书具有鲜明的特色与时效性。全书共分12章，包括绪论、数字图像基础、灰度变换与空间滤波、频域滤波、图像复原与重建、彩色图像处理、小波及多分辨率处理、图像压缩、形态学图像处理、图像分割、表现与描述、目标识别。

计算机视觉与机器学习的基石：《高级模式识别与决策系统》第一章：绪论：从感知到智能的跨越本章旨在为读者构建一个坚实的理论框架，理解现代信息处理领域的核心议题。我们将深入探讨“模式识别”这一学科的本质，它不仅仅是识别图像或声音，更是对复杂数据中潜在结构和规律的抽象与建模能力。我们将追溯其历史脉络，从早期的统计学习理论到如今基于深度神经网络的复杂系统构建。重点关注信息论在模式识别中的奠基性作用，特别是香农熵、互信息等概念如何量化信息的复杂性和冗余度。我们不会停留在表面定义，而是探讨如何利用这些度量来指导特征选择和模型复杂度控制。随后，本章将介绍决策理论的基础，包括风险、效用函数以及贝叶斯最优决策的推导过程。这将为后续章节中介绍的各种分类算法提供严谨的数学依据。我们着重阐释在数据不完备或存在噪声的情况下，如何构建鲁棒且经济的决策规则。第二章：特征工程与降维的艺术在任何高级模式识别任务中，原始数据的维度往往过高，充斥着冗余和噪声。本章聚焦于如何从高维空间中提取出最具区分度和信息密度的低维表示，即特征工程。我们将详尽分析线性降维技术，包括主成分分析（PCA）的几何解释和SVD分解的数学原理。特别地，我们会深入探讨Fisher线性判别分析（LDA）与PCA的区别，强调LDA在监督学习背景下对类别间最大可分性的追求。对于非线性特征提取，本章将引入核方法的基础——核函数的设计与选择。读者将学习到核PCA、Isomap、LLE（局部线性嵌入）等流形学习算法的内在机制。我们将通过大量的实际案例对比不同降维方法在保持数据局部结构和全局结构上的优劣。此外，特征选择（Feature Selection）也将被详细阐述，区分过滤法（Filter）、包裹法（Wrapper）和嵌入法（Embedded）的适用场景。重点分析L1正则化（Lasso）如何在模型训练的同时实现特征的稀疏选择。第三章：统计学习理论与经典分类器本章是算法实现的核心。我们将从概率模型和统计推断的角度，系统梳理支撑现代人工智能的经典分类算法。首先，支持向量机（SVM）的理论将被彻底剖析。我们从最大间隔分类器的推导开始，详细解释软间隔（Soft Margin）如何处理噪声和不可分数据，并深入理解对偶问题、核技巧在SVM中的应用，以及SMO（Sequential Minimal Optimization）算法的优化过程。其次，决策树（Decision Tree）家族，包括ID3、C4.5和CART算法，将以信息增益、基尼系数等不纯度度量为核心进行讲解。我们随后将把焦点转移到集成学习（Ensemble Learning）上，重点解析Bagging（如随机森林）如何通过降低方差来提升性能，以及Boosting（如AdaBoost和Gradient Boosting）如何通过迭代优化残差来提升精度。最后，我们将回顾朴素贝叶斯分类器，分析其在文本分类等领域的实用性，同时探讨其“朴素”假设在现实中的局限性。第四章：深度学习基础：神经网络的构造与优化本章是连接传统统计学习与前沿深度学习的桥梁。我们将从最基本的神经元模型——感知机开始，逐步构建多层前馈网络（Multi-Layer Perceptron, MLP）。核心部分将详细阐述反向传播（Backpropagation）算法的数学推导，解释其如何高效地计算梯度。我们将讨论激活函数（如Sigmoid, Tanh, ReLU及其变体）的选择对梯度消失/爆炸问题的潜在影响。优化器是深度学习的引擎。本章将对比梯度下降（GD）、随机梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）、自适应学习率方法（如AdaGrad, RMSProp, Adam）的内在机制和收敛特性。我们将分析学习率调度策略对模型训练稳定性的重要性。此外，正则化技术，如L1/L2正则化、Dropout以及批量归一化（Batch Normalization），将被引入，旨在提升模型的泛化能力并加速收敛。第五章：卷积网络与序列模型：感知世界的结构化方法本章专注于处理具有空间或时间结构化数据的专业深度模型。卷积神经网络（CNN）将作为图像与空间数据处理的核心工具进行深入研究。我们将细致分析卷积层、池化层、归一化层和全连接层的角色。重点解析经典架构如LeNet, AlexNet, VGG以及残差网络（ResNet）的设计哲学，特别是残差连接如何解决深度网络训练中的退化问题。对于序列数据（如时间序列、文本），循环神经网络（RNN）是基础。本章将详细解析其时间步展开的机制，并着重探讨长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过精妙的“门控”机制解决标准RNN的长期依赖问题。最后，我们将引入Transformer架构的核心——自注意力（Self-Attention）机制，解析其如何通过并行化计算突破RNN的序列依赖瓶颈，奠定现代自然语言处理的基础。第六章：无监督学习与表示学习本章探讨在缺乏标签信息的情况下，如何从数据中发现隐藏的结构和有效的表示。我们将从聚类分析开始，详细对比K-Means的局限性、层次聚类（Hierarchical Clustering）的构建方式，以及基于密度的DBSCAN的优势。评估聚类效果的内部指标（如轮廓系数）和外部指标也将被讨论。在表示学习方面，我们将深入Autoencoder（自编码器）的原理，包括标准编码器-解码器结构、稀疏自编码器和去噪自编码器。随后，我们将探讨变分自编码器（VAE）如何从生成模型的角度构建连续潜在空间，并分析其在数据生成与属性解耦中的潜力。第七章：模型评估、鲁棒性与可解释性一个强大的模型必须是可信赖的。本章聚焦于模型的验证、性能度量和日益重要的可解释性问题。我们将超越简单的准确率（Accuracy），全面分析混淆矩阵（Confusion Matrix）的各个组成部分（精确率、召回率、F1分数），以及ROC曲线和AUC值的实际意义。交叉验证（Cross-Validation）的各种形式将被系统介绍。鲁棒性是工程应用的关键。我们将探讨对抗样本（Adversarial Examples）的生成原理，并介绍防御性训练、对抗性训练等提升模型对微小扰动抵抗力的策略。最后，本章将介绍模型可解释性（Explainable AI, XAI）的前沿技术。我们将对比全局解释方法（如特征重要性）和局部解释方法（如LIME和SHAP值），帮助读者理解复杂模型“为什么”做出特定决策。第八章：应用前沿与未来展望本章将精选几个高影响力的应用领域，展示前述理论的综合应用。我们将涵盖基于深度学习的目标检测（如YOLO系列）、语义分割的策略，以及时间序列预测中的高级模型应用。同时，本章将对领域内新兴的、尚未完全成熟的方向进行展望，例如自监督学习、因果推断在决策中的融合，以及联邦学习在数据隐私保护下的模式识别应用。读者将被引导思考如何将这些先进工具融入实际的工程问题中，并对本领域未来的发展趋势形成清晰的认知。

作者简介

Rafael C.Gonzalez（拉婓尔.冈萨雷斯）：美国田纳西大学电气和计算机工程系教授、田纳西大学图像和模式分析实验室、机器人和计算机视觉实验室创始人、IEEE会士，研究领域为模式识别、图像处理和机器人，其著作已被全球范围内的600多所大学和研究所采用。

Richard E. Woods 美国田纳西大学电气工程系博士，IEEE会员。

目录信息

Preface
Acknowledgments
The Book Web Site
About the Authors
1Introduction
1.1What Is Digital Image Processing？
1.2The Origins of Digital Image Processing
1.3Examples of Fields that Use Digital Image Processing
1.3.1 Gamma—Ray Imaging
1.3.2 X—Ray Imaging
1.3.3 Imaging in the Ultraviolet Band
1.3.4 Imaging in the Visible and Infrared Bands
1.3.5 Imaging in the Microwave Band
1.3.6 Imaging in the Radio Band
1.3.7 Examples in which Other Imaging Modalities Are Used
1.4Fundamental Steps in Digitallmage Processing
1.5Components of an Image Processing System
Summary
References and Further Reading
2 Digital Image Fundamentals
2.1Elements of Visual Perception
2.1.1 Structure of the Human Eye
2.1.2 Image Formahon in the Eye
2.1.3 Brightness Adaptation and Discrimination
2.2Light and the Electromagnetic Spectrum
2.3Image Sensing and Acquisition
2.3.1 Image Acquisition Using a Single Sensor
2.3.2 Image Acquisition Using Sensor Strips
2.3.3 Image Acquisition Using Sensor Arrays
2.3.4 A Simple Image Formation Model
2.4Image Sampling and Quantization
2.4.1 Basic Concepts in Sampling and Quantization
2.4.2 Representing Digital Images
2.4.3 Spatial and Intensity Resolution
2.4.4 Image Interpolation
2.5 Some Basic Relationships between Pixels
2.5.1 Neighbors of a Pixel
2.5.2 Adjacency，Connectivity，Regions，and Boundaries
2.5.3 Distance Measures
2.6 An Introduchon to the Mathematical Tools Used in Digitallmage Processing
2.6.1 Array versus Matrix Operations
2.6.2 Linear versus Nonlinear Operations
2.6.3 Arithmetic Operations
2.6.4 Set and Logical Operations
2.6.5 Spatial Operahons
2.6.6 Vector and Matrix Operations
2.6.7 Image Transforms
2.6.8 Probabilistic Methods
Summary
References and Further Reading
Problems
3 Intensity Transformations and Spatial Filtering
3.1 Background
3.1.1 The Basics of Intensity Transformations and Spatial Filtering
3.1.2 About the Examplesy in This Chapter
3.2 Some Basic Intensity Transformahon Functions
3.2.1 Image Negahves
3，2.2 Log Transformahons
3.2.3 Power—Law （Gamma） Transformations
3.2.4 Piecewise—Linear Transformation Functions
3.3 Histogram Processing
3.3.1 Histogram Equalization
3.3.2 Histogram Matching（Speaficahon）
3.3.3 Local Histogram Processing
3.3.4 Using Histogram Statistics for Image Enhancement
3.4 Fundamentals of Spatial Filtering
3.4.1 The Mechanics of Spahal Filtering
3.4.2 Spatial Correlation and Convolution
3.4.3 Vector Representation of Linear Filtering
3.4.4 Generating Spatial Filter Masks
3.5 Smoothing Spatial Filters
3.5.1 Smoothing Linear Filters
3.5.2 Order—Statistic （Nonlinear） Filters
3.6 Sharperung Spatial Filters
3.6.1 Foundation
3.6.2 Using the Second Derivative for Image Sharpening—The Laplacian
3.6.3 Unsharp Masking and Highboost Filtering
3.6.4 Using First—Order Derivatives for （Nonlinear） Image
Sharpening—The Gradient
3.7 Combining Spatial Enhancement Methods
3.8 Using Fuzzy Techniques for Intensity Transformations and Spatial Filtering
3.8.1 Introduction
3.8.2 Principles of Fuzzy Set Theory
3.8.3 Using Fuzzy Sets
3.8.4 Using Fuzzy Sets for Intensity Transformations
3.8.5 Using Fuzzy Sets for Spatial Filtering Summary
References and Further Reading
Problems
4 Filtering in the Frequency Domain
4.1 Background
4.1.1 A Brief History of the Fourier Series and Transform
4.1.2 About the Examples in this Chapter
4.2 Preliminary Concepts
4.2.1 Complex Numbers
4.2.2 Fourier Series
4.2.3 Impulses and Their Sifting Property
4.2.4 The Fourier Transform of Functions of One Continuous Variable
4.2.5 Convolution
4.3 Sampling and the FourierTransform of Sampled Functions
4.3.1 Sampling
4.3.2 The Fourier Transform of Sampled Functions
4.3.3 The Sampling Theorem
4.3.4 Aliasing
4.3.5 Function Reconstruction （Recovery） from Sampled Data
4.4 The Discrete Fourier Transform （DFT） of One Variable
4.4.1 Obtairung the DFT from the Continuous Transform of a Sampled Function
4.4.2 Relationship Between the Sampling and Frequency Intervals
4.5 Extension to Functions of Two Variables
4.5.1 The 2—DImpulse andlts Sifting Property
4.5.2 The 2—D Continuous Fourier Transform Pair
4.5.3 Two—Dimensional Sampling and the 2—D Sampling Theorem
4.5.4 Aliasing in Images
4.5.5 The 2—D Discrete Fourier Transform and Its Inverse
4.6 Some Properties of the 2—D Discrete Fourier Transform
4.6.1 Relationships Between Spatial and Frequency Intervals
4.6.2 Translahon and Rotation
4.6，3 Periodiaty
4.6.4 Symmetry Properties
4.6.5 Fourier Spectrum and Phase Angle
4.6.6 The 2—D Convolution Theorem
4.6.7 Summary of 2—D Discrete Fourier Transform Properties
4.7 The Basics of Filteringin the Frequency Domain
4.7.1 Additional Characteristics of the Frequency Domain
4.7.2 Frequency Domain Filtering Fundamentals
4.7.3 Summary of Steps for Filteringin the Frequency Domain
4.7.4 Correspondence Between Filtering in the Spatial and Frequency Domains
4.8 Image Smoothing Using Frequency Domain Filters
4.8.1 Ideal Lowpass Filters
4.8.2 Butterworth Lowpass Filters
4.8.3 Gaussian Lowpass Filters
4.8.4 Additional Examples of Lowpass Filtering
4.9 Image Sharpening Using Frequency Domain Filters
4.9.1 Ideal Highpass Filters
4.9.2 Butterworth Highpass Filters
4.9.3 Gaussian Highpass Filters
4.9.4 The Laplacian in the Frequency Domain
4.9.5 Unsharp Masking，Highboost Filtering， and High—Frequency— Emphasis Filtering
4.9.6 Homomorphic Filtering
4.10 Selective Filtering
4.10.1 Bandreject and Bandpass Filters
4.10.2 Notch Filters
4.11 Implementation
4.11.1 Separability of the 2—D DFT
4.11.2 Computing the IDFT Using a DFT Algorithm
4.11.3 The Fast Fourier Transform （FFT）
4.11.4 Some Comments on Filter Design
Summary
References and Further Reading
Problems
5 Image Restoration and Reconstruction
5.1 A Model of the Image Degradation／Restoration Process
5.2 Noise Models
5.2.1 Spatial and Frequency Properhes of Noise
5.2.2 Somelmportant Noise Probability Density Functions
5.2.3 Periodic Noise
5.2.4 Estimation of Noise Parameters
5.3 Restorationin the Presence of Noise Only—SpatialFiltering
5.3.1 Mean Filters
5.3.2 Order—Statistic Filters
5.3.3 Adaptive Filters
5.4 Periodic Noise Reduction by Frequency Domain Filtering
5.4.1 Bandreject Filters
5.4.2 Bandpass Filters
5.4.3 Notch Filters
5.4.4 Optimum Notch Filtering
5.5 Linear，Position—Invariant Degradations
5.6 Estimating the Degradation Function
5.6.1 Estimationby Image Observation
5.6.2 Estimation by Experimentation
5.6.3 Eshmation by Modeling
5.7 Inverse Filtering
5.8 Minimum Mean Square Error （Wiener） Filtering
5.9 Constrained Least Squares Filtering
5.10 Geometric Mean Filter
5.11 Image Reconstruction from Projections
5.11.1 Introduction
5.11.2 Principles ofComputed Tomography （CT）
5.11.3 Projections and the Radon Transform
5.11.4 The Fourier—Slice Theorem
5.11.5 Reconstruction Using Parallel—Beam Filtered Backprojections
5.11.6 Reconstruction Using Fan—Beam Filtered Backprojections Summary
References and Further Reading
Problems
……
6Color Image Processing
7Wavelets and Multiresolution Processing
8Image Compression
9Morphological Image Processing
10Image Segmentation
11Representation and Description
12Object Recognition
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我一直对图像处理领域抱有浓厚的兴趣，但作为一个非专业背景的学习者，我常常在面对复杂的数学公式和晦涩的理论时感到力不从心。这本书给我带来的最大惊喜，便是它能够将如此复杂的概念讲解得如此通俗易懂。我尤其喜欢它在讲解图像增强技术时所采用的方式，比如针对对比度低、噪声大的图像，作者提供了多种解决思路，并清晰地解释了每种方法的原理。例如，直方图均衡化这个概念，我以前只是模糊地知道它能改善图像的对比度，但具体是如何实现的，以及其数学依据，我却一知半解。这本书则用清晰的图示和简洁的数学推导，让我茅塞顿开。我曾尝试过自己编写一些简单的图像处理程序，但常常因为对底层原理的理解不够透彻而遇到瓶颈。我希望这本书能够帮助我克服这些困难，让我能够更自信地运用各种图像处理技术。我特别期待书中关于色彩模型和颜色空间转换的讲解。在进行图像分析和处理时，选择合适的颜色空间往往能事半功倍。而书中对于RGB、HSV、Lab等颜色空间的介绍，以及它们之间的转换方法，对我来说将是非常实用的知识。此外，我也对书中关于图像复原的内容充满期待，特别是针对模糊和噪声的去除。我相信，通过这本书的学习，我能够更深入地理解图像处理的奥秘，并将其应用到我个人的学习和工作中，解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对人工智能和机器学习领域充满热情的学习者，我深知数字图像处理在其中扮演着至关重要的角色。高质量的图像数据和有效的图像预处理是构建强大AI模型的基石。这本书的出现，无疑为我提供了这样一个宝贵的机会，去深入理解和掌握数字图像处理的各个方面。我尤其关注书中关于图像特征提取和描述的章节。在机器学习模型，特别是深度学习模型中，如何有效地从图像中提取出有意义的特征，直接决定了模型的性能。我希望能从书中学习到SIFT、SURF、ORB等经典特征描述子的原理，以及它们在图像匹配、物体识别等任务中的应用。同时，我也对书中可能包含的关于图像增强和复原的内容充满期待。很多时候，我们所能获取的原始图像数据并不完美，存在噪声、模糊、对比度不足等问题。如何利用这些技术来提升图像质量，为后续的机器学习模型提供更“干净”的数据，是至关重要的。我希望能从书中学习到各种滤波技术、直方图均衡化等方法，并理解它们背后的数学原理。此外，我也注意到书中可能涵盖了图像分割的内容，这对于目标检测、语义分割等任务至关重要。我相信，通过这本书的学习，我将能够为我的AI研究和开发打下坚实的图像处理基础，从而更好地探索智能世界的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就足够吸引我了，简洁大方，但又透露着一种专业和深邃的气息。拿到实体书的那一刻，厚重的手感和纸张的质感就让我对接下来的阅读充满了期待。我一直对数字图像处理这个领域抱有浓厚的兴趣，但苦于没有一本能够系统梳理知识体系的教材。市面上确实有很多相关的书籍，但我总觉得要么过于偏重理论，对于初学者不够友好，要么过于侧重应用，缺乏严谨的数学推导和背后的原理阐述。这本书从我翻阅的零星篇章来看，似乎恰好能填补这个空白。我尤其关注它在图像增强和复原方面的章节，因为这些是很多实际应用中最基础也最核心的部分。比如，我在处理一些老旧照片时，常常会遇到噪声、对比度不足等问题，迫切需要一些有效的算法来改善图像质量。而我在书中初步浏览到的关于滤波技术和直方图均衡化的内容，就给我留下了深刻的印象，它们不仅仅是理论的介绍，还伴随着清晰的数学公式和直观的图示，这对于我这样既想理解原理又想上手实践的读者来说，简直是福音。我希望这本书能让我更深入地理解这些技术背后的数学原理，从而能够根据不同的场景灵活运用，而不是简单地套用现成的工具。同时，我也很期待它在色彩空间转换和图像压缩方面的讲解，这对于处理大量的图像数据，以及在网络上传输图像至关重要。这本书的出现，让我看到了一个更加清晰和有条理的学习路径，对于我今后的学习和工作，无疑会起到至关重要的指导作用。我非常有信心，这本书将会是我数字图像处理学习道路上一个不可或缺的伙伴。

评分☆☆☆☆☆

我是一名初入数字图像处理领域的研究生，对这个充满活力的领域充满了好奇和探索的欲望。选择一本合适的教材至关重要，而这本书则在我翻阅过程中，展现出了其独特的魅力。首先，它的内容组织非常合理，从基础的图像表示、像素操作，一直深入到复杂的图像分析和三维视觉。我尤其被书中关于图像分割的章节所吸引。在这个领域，准确地将图像划分为不同的区域是许多高级应用的基础，比如目标识别、自动驾驶中的场景理解等。我希望能从书中学习到各种经典的分割算法，如阈值分割、区域生长、K-means聚类，甚至更先进的基于图割或深度学习的方法。我希望能理解这些算法的数学原理，以及它们在实际应用中的优劣势。同时，我也非常期待书中关于特征提取和描述的章节。如何从图像中提取出具有代表性的特征，并用数学语言来描述它们，是实现图像匹配、物体识别等任务的关键。书中可能会介绍SIFT、SURF、ORB等经典的特征描述子，我希望能深入理解它们的工作原理，以及如何运用它们来解决实际问题。此外，我注意到书中还包含了关于图像变换和滤波的内容，这对于理解信号处理在图像领域中的应用至关重要。我相信，通过这本书的学习，我将能够建立起扎实的数字图像处理知识体系，为我未来的研究打下坚实的基础，并能为解决计算机视觉中的实际问题提供理论支持。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到这本书时，最先吸引我的是它严谨的排版和清晰的图示。我一直认为，学习数字图像处理，数学理论是基石，而直观的图示则是连接理论与实践的桥梁。这本书在这两方面都做得非常到位。我是一名业余的图像分析爱好者，喜欢研究各种图像背后的秘密。我特别关注书中关于图像变换的部分，特别是傅里叶变换和它在图像处理中的应用。我希望能从书中深入理解傅里叶变换如何将图像从空间域转换到频率域，以及如何利用频率域的特性来达到去噪、增强等目的。我曾尝试过一些图像处理软件，但总觉得知其然而不知其所以然。这本书，我相信能帮助我解开这个谜团。此外，我也对书中关于图像分割的章节充满期待。分割是理解图像内容的第一步，也是许多高级分析任务的基础。我希望能学习到各种经典的分割算法，例如阈值分割、边缘检测、区域生长等，并了解它们各自的优缺点和适用场景。我特别希望了解书中是如何讲解Canny边缘检测算子的，因为我对它的鲁棒性非常感兴趣。同时，我也对书中关于形态学处理的内容非常期待，了解如何利用腐蚀、膨胀等操作来处理图像中的结构特征，这对于我分析医学影像或遥感图像等领域的内容将非常有帮助。这本书的深度和广度，都让我对其充满了信心，相信它将是我探索数字图像处理世界的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到这本书时，一股严谨而系统的学术气息扑面而来。我一直认为，学习一个领域，最关键的是建立起清晰的知识框架。这本书在这方面做得非常出色。从图像的输入、输出，到各种变换、增强、复原、分割，再到特征提取和描述，每一个环节都安排得井井有条。我尤其欣赏它在讲解图像增强章节时，不仅仅罗列了各种方法，而是将其进行了分类，比如按空间域和频率域，按点运算和区域运算。这种分类方法让我能够从更高的维度去理解这些技术，而不是零散地记忆。我是一名业余的摄影爱好者，常常会遇到一些棘手的后期处理问题。例如，在拍摄弱光环境下的人物时，噪点问题总是难以避免，而如何有效去除噪点同时又不损失画面细节，一直是我的一个难题。我希望这本书中关于噪声抑制的章节，能够提供给我一些系统性的指导和有效的算法。另外，我对书中关于图像压缩的内容也充满期待。随着数码摄影的普及，图像文件越来越大，如何在保证图像质量的前提下减小文件体积，是我非常关心的问题。我希望通过学习书中关于有损和无损压缩算法的原理，能够更好地理解JPEG、PNG等格式的优势和劣势，并能够更好地应用它们。总而言之，这本书的系统性、全面性以及对细节的关注，都让我对其内容充满了信心，相信它能极大地提升我对数字图像处理的认识和实践能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名嵌入式系统工程师，我经常需要处理图像数据，并将其集成到各种硬件设备中。因此，我对于数字图像处理的理解，不仅需要理论知识，更需要能够转化为实际工程应用的方法。这本书的出现，恰好满足了我的这一需求。它在理论阐述的同时，似乎也兼顾了实际的工程考量。我最关注的章节是关于图像压缩和编码的部分。在资源受限的嵌入式设备上，如何高效地存储和传输图像数据是一个巨大的挑战。我希望能从书中学习到各种压缩算法的原理，例如霍夫曼编码、算术编码等，并理解它们在不同场景下的适用性。同时，我也对书中关于图像滤波和增强的章节抱有浓厚的兴趣。在许多嵌入式应用中，传感器采集的原始图像往往存在噪声，或者对比度不高，需要进行实时的预处理才能满足后续的处理需求。我希望书中能够提供一些关于快速、高效的滤波算法，以及如何在硬件上实现这些算法的思路。另外，我注意到书中也提到了关于图像分割和特征提取的内容，这对于我开发一些简单的图像识别功能，例如二维码识别、简单的物体检测等，将非常有帮助。我期望这本书能够让我更深入地理解数字图像处理的底层原理，并能够将这些知识转化为实际的工程解决方案，提升我开发嵌入式系统的能力。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，一本优秀的教材，不仅要能够传授知识，更要能够激发读者的学习兴趣和探索欲望。这本书在这方面无疑做得非常出色。我第一次翻阅它时，就被其清晰的结构和丰富的案例所吸引。我是一名软件开发人员，平时工作中也经常会接触到图像处理相关的任务，但总觉得对底层原理的理解不够深入。这本书，在我看来，正是我所需要的。我尤其关注书中关于图像变换的部分，例如离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）。我了解这些变换在图像压缩（如JPEG和JPEG2000）中起着核心作用，但我希望能更深入地理解它们是如何将图像信号分解成不同的频率分量，以及如何利用这些分量来实现高效的压缩。同时，我也对书中关于图像复原的章节充满了期待。在很多实际应用中，我们往往会面对退化的图像，比如模糊、噪声、几何畸变等。我希望能从书中学习到各种复原算法的原理，比如维纳滤波、盲去卷积等，并了解如何在实际问题中选择和应用合适的算法。此外，我也注意到书中还包含了关于图像分割和特征提取的内容，这对于我开发一些图像识别相关的应用，例如人脸识别、图像检索等，将非常有帮助。我相信，通过这本书的学习，我能够更好地理解图像处理的数学基础，并能够将其应用到实际的软件开发中，创造出更具创新性的产品。

评分☆☆☆☆☆

作为一名计算机视觉的研究生，我一直在寻找一本能够帮助我夯实基础，并能够对前沿技术有所启发的教材。这本书的书名和厚度就已经让我感受到了其内容的丰富性和深度。翻开目录，我被其细致的章节划分所吸引，从基本的图像采集和表示，到复杂的图像分割和三维视觉，几乎涵盖了数字图像处理的各个重要分支。我尤其关注书中关于图像变换的部分，例如傅里叶变换和离散余弦变换（DCT）。虽然我在课程中接触过这些概念，但总觉得理解不够深入，尤其是它们在图像压缩中的具体应用。我希望这本书能够详细阐述这些变换的数学原理，并结合实际的压缩算法（如JPEG），让我能够真正理解其背后的逻辑。此外，我对书中关于图像分割的章节也充满了好奇。图像分割是计算机视觉领域一个非常关键的问题，无论是目标检测、场景理解还是医学图像分析，都离不开精确的分割。我希望能从书中学习到各种经典的分割算法，比如阈值分割、区域生长、以及更先进的基于图论和机器学习的方法。了解这些算法的优缺点，以及它们在不同场景下的适用性，对于我进行科学研究具有重要的指导意义。同时，我注意到书中还提到了三维视觉的内容，这对于我未来在机器人视觉、增强现实等领域的研究非常有帮助。这本书的全面性，无疑将成为我深入理解和探索数字图像处理世界的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

初次接触这本书，我最直观的感受便是它在内容编排上的精妙。作者似乎非常懂得如何循序渐进地引导读者进入数字图像处理的复杂世界。从最基础的图像表示、像素概念，到后来的频率域处理、图像复原，整个逻辑链条环环相扣，丝毫没有让人感到突兀或难以理解的地方。我特别欣赏它在讲解每一个概念时，都辅以大量的实例和图示，这使得抽象的理论变得触手可及。例如，在讲解图像增强的各个方法时，书中提供的对比图非常直观地展示了不同算法在处理同一类问题时的效果差异，这比单纯的文字描述要有效得多。我个人在工作中经常需要处理各种工业检测图像，这些图像往往存在光照不均、背景复杂等问题，如何有效地提取目标信息是关键。这本书中关于形态学处理的章节，对我来说具有极大的启发意义。我希望能从中学习到如何利用腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本操作，来去除图像中的噪声、连接断开的区域，或者分离粘连的物体。此外，书中的边缘检测部分也引起了我的注意。边缘是图像中最重要的信息之一，对于目标识别和分割至关重要。我希望能通过学习书中关于Sobel、Canny等算子的原理和应用，能够更准确地检测出图像的边缘，从而为后续的图像分析打下坚实的基础。总而言之，这本书在理论深度和实践指导性之间找到了一个很好的平衡点，让我对后续的学习充满了期待，相信它能帮助我解决很多实际工作中的难题。

评分☆☆☆☆☆