C#数字图像处理算法典型实例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:赵春江

出品人:

页数:359

译者:

出版时间:2009-3

价格:49.00元

装帧:

isbn号码:9787115193582

丛书系列:

图书标签:

• C
• #图像处理
• 算法
• 图像小狐狸
• 12
• C#
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《C数字图像处理算法典型实例》图书简介 一、本书定位与价值 《C数字图像处理算法典型实例》是一本面向广大C开发者、图像处理爱好者以及相关领域研究人员的实用技术专著。本书旨在通过丰富的典型实例，深入浅出地讲解C在数字图像处理领域的应用，帮助读者掌握核心算法的原理与实现，并能快速将这些技术应用于实际项目中。 与市面上纯理论讲解或仅提供零散代码片段的书籍不同，本书的最大亮点在于其“理论与实践并重，算法与应用结合”的设计理念。我们深知，掌握数字图像处理技术，不仅需要理解抽象的算法原理，更需要能够将其转化为可执行的代码，并解决实际问题。因此，本书精选了数字图像处理中最常用、最核心的算法，并为每一种算法都提供了基于C语言的完整、可运行的源代码示例。这些示例不仅仅是功能的堆砌，而是精心设计的，能够清晰地展现算法的执行流程和效果，便于读者理解和模仿。 本书将成为您探索C数字图像处理世界的得力助手，助您： 快速入门： 即使您是C图像处理的初学者，也能在本书的引导下，快速掌握基础知识和常用技术。 深入理解： 对于有一定基础的开发者，本书将带您深入剖析各种算法的底层逻辑，理解其背后的数学原理和实现细节。 高效开发： 通过本书提供的丰富实例代码，您可以直接借鉴，大幅缩短开发周期，快速构建功能强大的图像处理应用。 问题解决： 本书涵盖了图像处理中常见的各种挑战，通过实例展示了如何运用算法来解决这些问题，为您的实际项目提供宝贵参考。 知识拓展： 在掌握核心算法的基础上，您可以触类旁通，将所学知识迁移到更广泛的图像处理和计算机视觉领域。 二、目标读者 C开发者： 希望在C项目中集成图像处理功能，提升应用的用户体验和功能性。 计算机科学与技术、软件工程等相关专业的学生： 学习数字图像处理和计算机视觉相关课程，需要结合编程实践加深理解。 图像处理爱好者： 对图像处理技术充满兴趣，希望通过C语言进行实践和探索。 从事计算机视觉、机器学习、嵌入式系统等领域的研究人员和工程师： 需要快速掌握C在图像处理方面的应用，以支持其研究和开发工作。 希望转型或提升技能的IT从业者： 考虑将图像处理技术作为新的发展方向，或在现有工作中引入此项技能。 三、内容概述（详细说明，包含读者会学到的内容） 本书将从数字图像的基础概念入手，逐步深入到各种经典且实用的图像处理算法，并通过C代码生动地展示其实现过程。以下是本书将涵盖的主要内容方向： 第一部分：数字图像基础与C环境搭建 数字图像基础概念： 深入讲解像素、图像模型（灰度、彩色）、色彩空间（RGB, HSV, YUV等）及其相互转换。理解图像的本质是数据的集合，为后续算法处理打下坚实基础。 C图像处理开发环境搭建： 介绍常用的.NET图像处理库，如`System.Drawing`、`System.Windows.Media`（WPF）以及第三方高性能库（如ImageSharp），并指导读者如何正确配置和使用。 图像文件的读写与显示： 演示如何使用C加载各种常见格式的图像文件（BMP, JPG, PNG等），以及如何在应用程序中高效地显示和更新图像。 第二部分：图像增强与去噪 点运算： 灰度变换： 讲解并实现对比度拉伸、直方图均衡化、阈值分割（全局阈值、Otsu二值化）等算法。这些是图像增强的基础，能够有效改善图像视觉效果，提取关键信息。 亮度与对比度调整： 实现对图像整体亮度和对比度的精细控制。 邻域运算（卷积）： 图像平滑（滤波）： 详细介绍均值滤波、高斯滤波、中值滤波等，分析它们在去除噪声方面的原理和效果差异，并提供C实现。 图像锐化： 讲解Roberts、Sobel、Prewitt、Laplacian等边缘检测算子，以及Unsharp Mask等锐化方法，提升图像细节的清晰度。 噪声模型与去噪： 分析常见的图像噪声类型（高斯噪声、椒盐噪声、周期性噪声等），并实现针对性的去噪算法，如非局部均值滤波（NL-Means）等，保留图像细节的同时有效抑制噪声。 第三部分：几何变换与形态学处理 几何变换： 缩放与旋转： 实现图像的任意角度旋转和尺寸缩放，包括双线性插值、最近邻插值等方法。 平移与仿射变换： 实现图像的位移，以及更复杂的组合变换（如剪切、透视变换）。 图像翻转与裁剪： 实现基本的图像翻转和区域裁剪功能。 形态学处理： 腐蚀与膨胀： 讲解形态学基本操作（腐蚀、膨胀）的原理，以及它们在去噪、连通区域分析中的应用，并给出C实现。 开运算与闭运算： 结合腐蚀和膨胀，实现开运算（去除小的亮点）和闭运算（填充小的孔洞），用于图像的平滑和连接。 otros（其他）： 介绍骨架提取、击中不击中变换（Hit-or-Miss）等高级形态学应用。 第四部分：特征提取与图像分割 边缘检测： 深入讲解Canny边缘检测算法，包括高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制、滞后阈值等步骤，并提供高效C实现。 角点检测： 实现Harris角点检测算法，识别图像中的重要角点，为后续的目标识别和匹配奠定基础。 图像分割： 基于阈值的方法： 除了前面介绍的，还会涉及全局阈值、局部阈值、自适应阈值等方法。 区域生长法： 介绍基于种子的区域生长算法，通过像素相似性逐步扩展区域。 Watershed（分水岭）算法： 讲解分水岭算法在图像分割中的应用，处理图像中的连通对象。 GrabCut算法： 介绍基于图割的半自动图像分割技术，实现对前景和背景的精确分离。 第五部分：色彩处理与图像分析 色彩空间转换： 详细演示RGB, HSV, YUV等色彩空间之间的转换，以及它们在图像处理中的不同用途（例如，HSV在颜色分割和调整中的优势）。 颜色分析与分割： 实现基于颜色阈值、颜色直方图的图像分割技术。 目标检测与跟踪基础： 介绍一些简单的目标检测方法，如基于颜色的检测、简单的模板匹配。 图像质量评估： 讨论一些常用的图像质量评价指标（如PSNR, SSIM），并介绍如何在C中计算。 第六部分：高级应用与性能优化 图像滤镜的通用实现框架： 讲解如何构建一个灵活的图像滤镜框架，支持自定义滤镜的添加和组合。 多线程与并行处理： 探讨如何利用C的多线程和并行编程技术（如`Parallel.For`、`PLINQ`）来加速图像处理算法的执行，提高处理效率。 GPU加速初探（可选，根据实际情况）： 简要介绍利用GPU（如DirectX、CUDA）进行图像处理的潜力，并可能提供一些基础的入门指导。 实际案例集成： 结合前面讲解的算法，给出几个完整的实际应用案例，例如： 简单照片编辑器： 实现基本的图像调整、滤镜应用功能。 二维码识别助手： 利用边缘检测和二值化等技术辅助识别。 运动检测示例： 基于帧差法进行简单的运动检测。 四、本书特色 丰富详实的实例： 每个算法都配有清晰、完整、可直接运行的C源代码，并附带运行结果截图，直观展示算法效果。 循序渐进的讲解： 从基础概念到高级应用，内容组织逻辑清晰，易于读者理解和学习。 实战导向： 强调算法的实际应用，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 代码质量保证： 提供的源代码经过精心设计和测试，结构清晰，注释详尽，易于阅读和维护。 理论与实践的完美结合： 深入剖析算法原理，同时提供详尽的代码实现，帮助读者知其然，更知其所以然。 紧跟技术发展： 关注C .NET平台在图像处理方面的最新进展和常用库的应用。 五、结语 《C数字图像处理算法典型实例》将是您在C图像处理领域学习和开发的宝贵资源。我们相信，通过本书的学习，您将能够熟练掌握数字图像处理的各项核心技术，并能够自信地将它们应用到您的各种创意项目中，解锁图像处理的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书整体介绍了图像方面的知识,不过关于图像算法的思想介绍的太少了,没有将图像算法的精髓介绍清楚,只是写了数学表达式,对于我这种数学表达能力不是很强的人,看起来确实有很多困难.还好有代码,但是代码却出现了一些错误.我在读的时候,就靠着自己修改代码,慢慢读下去的,到了快...

评分☆☆☆☆☆

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这本《C#数字图像处理算法典型实例》是我在一次偶然的机会下翻到的，当时是被封面上简洁明了的标题吸引。我是一名软件开发工程师，平时工作中偶尔会接触到一些图像处理的需求，但一直以来都觉得这方面的东西比较零散，缺少一个系统的学习路径。这本书的出现，可以说是正好填补了我这方面的空白。 我最欣赏这本书的一点是它的“典型实例”这个定位。很多技术书籍，尤其是算法类的，要么过于理论化，要么就是罗列一堆不知所云的代码。这本书显然不是。它选取了许多在实际应用中非常常见且有代表性的图像处理算法，比如图像的增强、滤波、边缘检测，以及一些更高级的应用，如特征提取和图像分割。书中对每个算法的讲解都非常细致，从数学原理的推导，到C#代码的实现，再到具体应用场景的分析，都做到了层层递进，条理清晰。我特别喜欢它提供的代码示例，不仅仅是贴上代码，还会对代码的每一部分进行详细的解释，说明为什么要这么写，以及这段代码是如何实现算法的核心功能的。这让我能够真正理解代码背后的逻辑，而不是简单地复制粘贴。而且，书中还提供了大量图示，用直观的图形来展示算法的处理过程和效果，这对于我这样视觉型学习者来说，简直是福音。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对计算机视觉领域充满好奇的跨领域学习者，虽然我的主业并非图像处理，但一直被其强大的应用潜力所吸引。选择《C#数字图像处理算法典型实例》这本书，是因为它明确地以C#为载体，这与我熟悉的编程语言相契合，大大降低了学习的起点。 这本书最大的亮点在于它的“典型实例”驱动的学习模式。它并没有像许多理论书籍那样，枯燥地堆砌数学公式和抽象概念，而是选取了大量在实际应用中经常会遇到的图像处理任务，然后围绕这些任务来讲解相关的算法。例如，书中关于图像增强的部分，不仅讲解了对比度拉伸、直方图均衡化等基本方法，还提供了具体的C#代码实现，并配以直观的对比图，让我能够清晰地看到算法的效果。我特别喜欢书中对每一个算法的讲解都包含“原理”、“实现”和“应用”这三个部分，这样的结构非常完整，能够让我从不同角度理解算法。在“实现”部分，作者的C#代码非常清晰，注释也很到位，即使我之前对某个算法完全不了解，也能通过阅读代码和注释来逐步理解其逻辑。而“应用”部分则提供了实际的案例，让我能够看到这些算法是如何解决现实问题的，这极大地激发了我的学习兴趣。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在校的计算机科学专业的学生，我对《C#数字图像处理算法典型实例》这本书的期待值还是比较高的，毕竟它直接关系到我未来在计算机视觉和图像分析领域的学习和研究。拿到书后，我首先被它严谨的结构和丰富的案例所打动。这本书并非那种流于表面的“快餐式”教程，而是真正从基础原理出发，深入浅出地剖析了各种数字图像处理的核心算法。 我特别关注书中的数学推导部分，尽管有时会觉得有些晦涩，但作者用非常清晰易懂的语言将其阐述清楚，并且与C#代码实现紧密结合。这让我能够理解算法背后的数学逻辑，而不是仅仅停留在“知其然，不知其所以然”的层面。书中的代码示例也做得非常出色，每一个例子都精炼而实用，涵盖了从基础的像素操作到复杂的图像变换和特征提取。我尝试着在自己的开发环境中运行了几个例子，发现它们不仅能够正常工作，而且代码风格良好，注释清晰，非常便于我进行学习和二次开发。此外，书中对算法的适用场景和优缺点分析也相当到位，这对于我在选择和应用算法时提供了非常有价值的参考。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《C#数字图像处理算法典型实例》这本书就像是一位经验丰富的图像处理专家，带着我一步步探索这个迷人的领域。我尤其赞赏作者在处理复杂算法时所展现出的清晰思路和耐心。例如，在讲解分水岭算法进行图像分割时，作者并没有直接抛出复杂的数学公式，而是先从直观的“地形”比喻入手，引导读者理解算法的核心思想，然后再逐步深入到细节。这样的讲解方式，极大地降低了理解门槛。 书中提供的大量C#代码实现，更是这本书的灵魂所在。它们不仅仅是算法的“翻译”，而是经过精心设计和优化的，能够直接应用于实际项目。我尝试着将书中的一些图像滤波和边缘检测的代码集成到我正在开发的一个小型图像编辑应用中，发现效果非常出色，并且代码易于理解和修改。让我印象深刻的是，书中还包含了一些关于图像变换和特征提取的章节，例如SIFT和SURF算法的介绍，这让我对如何从图像中提取有意义的信息有了更深的认识。总而言之，这本书为我提供了一个坚实的基础，让我能够自信地 tackling 更复杂的图像处理问题。

评分☆☆☆☆☆

我算是一个对图像处理有着浓厚兴趣的业余爱好者，平时喜欢自己动手写一些小工具来处理照片。之前也看过一些网上的教程，但总是感觉碎片化，而且很多教程的代码写得比较随意，或者过于依赖第三方库，缺乏对底层算法的深入理解。所以，当我看到《C#数字图像处理算法典型实例》这本书的时候，我毫不犹豫地入手了。 这本书给我的第一印象是“专业”。它的内容非常扎实，从最基础的图像表示、像素操作，到复杂的滤波、边缘检测、形状匹配、特征点提取，几乎涵盖了数字图像处理领域的常用技术。最让我惊喜的是，书中不仅仅是介绍了算法，而是真正做到了“典型实例”。每一个算法都配有详细的C#代码实现，而且这些代码不仅仅是简单地实现了功能，而是经过了优化和封装，可读性很强。作者在讲解代码时，会详细说明每一行代码的作用，以及为什么这样写。这对于我这样的初学者来说，简直是最好的学习材料。我尝试着跟着书中的例子，自己动手实践，结果发现那些曾经觉得很困难的算法，在看了这本书的讲解后，变得豁然开朗。而且，书中还提供了很多关于如何应用这些算法解决实际问题的思路，这对我非常有启发。

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