《数字图像处理技术与应用》是普通高等教育“十一五”国家级规划教材。全书共10章,系统地介绍了数字图像处理的基本理论和基本技术,包括数字图像处理基础知识、直方图统计、图像分割与边缘检测、图像复原与增强、图像正交变换、数学形态学及其在图像处理中的应用、图像编码等内容。《数字图像处理技术与应用》深入浅出、理论与实践并重,应用VisualBasic和MATLAB软件平台讲解了针对数字图像处理基本内容的编程方法,最后给出了部分工程应用实例。
《数字图像处理技术与应用》适用于电子信息工程、信号与信息处理等信息类专业本科生、研究生,也可供从事图像处理与模式识别领域研究的工程技术人员参考。
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这本书的作者显然是一位学术功底深厚的研究者,这体现在他对数学严谨性的坚持上。书中对矩阵运算、概率统计在图像分析中的应用讲解得极其到位,每一个前提假设都交代得清清楚楚,确保了推导过程的无懈可击。这对于想要深入理解“为什么会这样工作”的人来说,是黄金般的资料。然而,这种对严谨性的追求,似乎也使得书中的语言风格略显刻板和抽象,缺乏了一种引导性的亲和力。阅读过程中,我常常需要停下来,对照其他资料来辅助理解作者所使用的术语或隐含的数学背景。这本书就像一位高冷的数学教授在讲解问题,他确保了内容的绝对正确性,但却没有花太多心思去“哄着”听众,确保他们都能轻松地跟上节奏。对于那些需要通过视觉化、互动化方式来建立概念连接的学习者而言,书中略显单调的图示和极少的互动元素可能会成为一个门槛。换句话说,它要求读者具备较高的自驱力和主动学习能力,能够自己去弥补那些抽象概念与具体实践之间的鸿沟。它是一部优秀的参考库,但可能不是最“平易近人”的入门向导。
评分从一个经常需要查阅资料的工程师角度来看,这本书的索引和术语表设计简直是灾难性的。我理解一本专业的书籍需要大量的专业术语,但查找特定概念时,如果索引不够详尽,或者关键术语在正文中没有被清晰地标示或定义,那无疑会大大降低检索效率。我曾多次遇到这种情况:我清楚地记得某个概念在书中出现过,但无论我怎么翻找,都无法快速定位到准确的页码。这与它前面章节讲解的细致严谨形成了鲜明的对比——理论讲解如此精确,检索系统却如此粗糙,这在需要快速定位解决方案的实际工作中是相当令人沮丧的。如果作者或出版社能在后续版本中,投入更多精力优化排版细节,比如使用更清晰的交叉引用标记,或者对核心算法的伪代码块进行更显著的视觉区分,那么这本书的实用价值将会得到质的飞跃。目前来看,它更适合于系统性地从头到尾学习,而不是作为一本随手翻阅的参考手册来使用。它的价值在于知识的构建,而非知识的快速提取。
评分我买这本书的时候,主要是冲着它标题里那个“应用”二字去的,希望它能提供一些具体的工程实现案例。读完中间部分后,我感觉这本书更偏向于“技术”的深度挖掘,而非“应用”的广度拓展。它对图像增强、去噪、边缘检测等经典算法的讲解非常透彻,理论推导如同教科书般标准且可靠。然而,在涉及到更前沿或者更复杂的实际应用场景时,比如高分辨率图像处理中的内存管理挑战,或者特定行业(比如医学影像或遥感)中的特定需求优化,书中的篇幅明显不足,或者说,探讨得不够深入。我期待看到更多关于实际部署中遇到的性能瓶颈如何通过算法优化来解决的讨论,而不是仅仅停留在算法原理的数学证明上。例如,当我们在处理实时视频流时,如何平衡计算复杂度和输出质量?书中似乎更侧重于证明算法“能做什么”,而不是“在资源受限的环境下如何高效地做”。此外,书中引用的案例代码片段虽然能验证理论,但它们往往非常“玩具化”,缺乏与主流开发框架(如OpenCV的深度集成或GPU加速的接口调用)的有效衔接,这使得我们从书本知识到实际项目代码的转化过程,仍然需要自己进行大量的二次开发和适配工作,这一点上,稍显遗憾。
评分这本书的封面设计,嗯,怎么说呢,挺朴实无华的,没有那种抓人眼球的酷炫特效或者过于花哨的排版,给人一种“这绝对是一本正经的学术专著”的感觉。打开内页,首先注意到的是字体选择和行距处理,整体阅读体验是舒适的,长时间阅读也不会感到视觉疲劳。不过,对于初学者来说,刚接触前几章可能需要一点耐心,因为它似乎假定读者已经具备一定的数学和信号处理基础。书中对理论概念的阐述非常严谨,每一个公式推导都力求完整,虽然有时会让人觉得稍微有点枯燥,但一旦你能跟上作者的思路,就会发现这种严谨性是多么宝贵。它不像市面上某些快速入门指南那样,只是简单罗列工具和函数,而是深入挖掘了背后的原理。举个例子,关于傅里叶变换在图像滤波中的应用那几节,作者没有停留在“如何使用滤波器”的层面,而是详尽地解释了为什么在频域操作能达到我们想要的效果,这对于真正想掌握核心技术的读者来说,是极大的加分项。当然,如果书中能在早期穿插更多生动形象的类比或者更贴近实际工业案例的引入,或许能更好地激发读者的兴趣,而不是一开始就陷入纯理论的海洋。总的来说,这是一本值得细细研读的案头工具书,但需要读者投入足够的时间和精力去消化吸收。
评分这本书的编排逻辑清晰得像一张精密绘制的电路图,章节间的过渡衔接得非常自然流畅。作者似乎非常注重知识体系的完整性,从最基础的像素表示、色彩模型开始,层层递进,逐步引入到复杂的变换和分析方法。阅读体验中,我最欣赏的是它对不同技术流派的兼容并蓄。比如,在讲到图像分割时,它既详细介绍了传统的阈值法和区域生长,也包含了基于能量泛函的变分法,甚至提到了早期的活动轮廓模型。这种全景式的介绍,避免了读者因为只学习单一技术而产生的认知局限性。每当引入一个新概念,作者都会先从历史背景和解决的核心问题入手,这让读者能迅速理解该技术的价值定位。当然,这种百科全书式的覆盖,也带来了一个小小的副作用:对于某些特定领域(比如深度学习驱动的图像处理,虽然那可能不完全是本书的范畴),它只是点到为止,后续的最新进展和突破性技术在书中就难以觅得踪影了。可以理解,毕竟技术发展日新月异,但对于希望一本书就能涵盖所有现代工具的读者来说,可能会觉得更新速度略显滞后。总体来说,它更像是一部奠定坚实基础的“内功心法”,而非追逐最新“招式”的武功秘籍。
评分P60 F=C*f*C';f=C'*F*C; 4*好评,韩老师您可要给个高分啊
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