《数字图像处理(MATLAB版)(英文版)》是图像处理理论与以MATLAB为主要工具的软件实践方法相结合的第一《数字图像处理(MATLAB版)(英文版)》。特色在于重点强调如何通过开发新代码来加强软件工具。介绍MATLAB编程基础知识之后,讲述了图像处理的主干内容,包括灰度变换、线性和非线性空间滤波、频率域滤波、图像恢复与配准、彩色图像处理、小波、图像数据压缩、形态学图像处理、图像分割、区域和边界表示与描述,以及目标识别。
《数字图像处理(MATLAB版)(英文版)》可供从事信号与信息处理、计算机科学与技术、通信工程、地球物理等专业的大专院校师生学习参考。
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这本书的排版和语言风格,让阅读体验提升了一个档次。很多技术书籍的文字都显得生硬、缺乏温度,但《数字图像处理》的行文流畅自然,仿佛在与一位经验老到的专家进行深度交流。它成功地将复杂的数学概念“人性化”了。举个例子,在讲解小波变换及其在图像压缩中的应用时,作者没有直接抛出复杂的矩阵运算,而是先通过形象的比喻解释了多分辨率分析的核心思想——如何同时捕捉图像的细节和宏观结构。这种叙事技巧极大地降低了读者的心理门槛。同时,全书的插图质量极高,所有的示意图和结果图都清晰准确,有效弥补了纯文字描述的不足。对于像我这样偏好视觉学习的人来说,这些高质量的图例是理解抽象概念的桥梁。总而言之,这是一本在内容深度、逻辑清晰度以及阅读愉悦度上都达到了顶级水准的作品。它不仅是一本工具书,更是一部值得反复品读的图像科学的入门与进阶之作。
评分说实话,我拿到这本《数字图像处理》的时候,心里是抱着将信将疑的态度。市面上讲图像处理的书籍汗牛充栋,大多要么过于理论化,读起来如同嚼蜡,要么就是只停留在代码实现层面,缺乏对底层原理的深度剖析。然而,这本书却奇迹般地找到了一个绝佳的平衡点。它的叙事节奏把握得极好,不会让人感到信息过载,也不会让人觉得拖沓。我尤其欣赏作者在介绍形态学处理时的细腻笔触。那些关于腐蚀、膨胀、开运算和闭运算的讲解,配上精妙的图示,使得原本抽象的集合操作变得触手可及。最让我印象深刻的是,作者没有满足于仅仅介绍“是什么”,而是深入探讨了“为什么”。比如,在讨论噪声去除时,它详细对比了均值滤波、中值滤波和高斯滤波在不同噪声环境下的表现,并分析了它们在计算复杂度和对图像细节保护方面的权衡。这种深入骨髓的洞察力,让这本书的价值远超一般教科书的范畴。它不仅仅是传授知识,更是在培养一种解决实际问题的思维方式。读完这本书,我感觉自己的工具箱里多了一套成熟且可靠的“诊断和治疗”工具,面对复杂的图像质量问题,心里踏实多了。
评分这本《数字图像处理》实在是太引人入胜了!我作为一个对图像处理领域初涉的爱好者,原本对复杂的数学公式和晦涩的算法望而却步,但这本书的讲解方式简直是化腐朽为神奇。它不仅仅是堆砌知识点,更像是一位经验丰富的导师,循循善诱地引导你进入数字图像处理的殿堂。从最基础的像素概念、色彩空间转换,到复杂的滤波、增强技术,作者都用非常直观的语言和丰富的实例进行了阐述。特别是关于傅里叶变换在图像处理中的应用那一部分,我以前总觉得这是个高不可攀的知识点,但读完后豁然开朗,明白了它如何帮助我们从频域视角去理解和操作图像。书中对各种算法的优缺点分析得非常透彻,让我们知道在不同的应用场景下应该如何取舍。而且,作者似乎非常贴心地考虑到了读者的学习曲线,每一章的内容都层层递进,确保读者能够稳扎稳打地建立起坚实的理论基础。读完这本书,我感觉自己不再是那个只能使用现成工具的“小白”,而是开始真正理解图像“为什么”会变成那样,以及“如何”才能让它变得更好。它为我后续深入学习更高级的图像识别和计算机视觉技术铺平了一条清晰的道路,非常推荐给所有想系统学习图像处理的同仁们!
评分我一直认为,好的技术书籍应该能激发读者的创造力,而不是仅仅提供标准答案。从这个角度来看,《数字图像处理》做得非常出色。它提供的知识体系是开放的、具有延展性的。书中对图像分割的介绍就极具启发性。从早期的阈值法,到后来基于区域生长的技术,再到更复杂的图割理论的应用,作者的讲解层次分明,逻辑严密。我从中获得的启发是,不同的分割问题需要不同的哲学思路去解决。例如,在处理医学影像这种具有清晰边界的图像时,阈值法或许就足够高效;但面对自然场景中物体边缘模糊、背景复杂的图像时,就必须诉诸更高级的迭代优化方法。这本书没有固步自封于传统算法,还巧妙地引入了一些前沿的视角,让读者意识到图像处理是一个持续发展的领域。它给予读者的不是一个终点,而是一张通往未来研究方向的地图,激发你去思考如何结合新的计算资源和理论模型去解决尚未解决的问题。这本书的价值在于它所蕴含的创新潜力。
评分这本关于数字图像处理的著作,简直是技术人员的福音!作为一名常年与传感器数据打交道的工程师,我需要一本既严谨又实用的参考书,而这本书恰好满足了我的所有苛刻要求。它的内容组织结构犹如一座精心规划的知识迷宫,但每条路径都清晰可见,最终都能导向通往精通的出口。我特别推崇它在图像恢复部分的处理。面对模糊和失真这些棘手的现实问题,书中系统地介绍了维纳滤波、逆滤波等经典方法,并用数学工具展示了它们如何试图“逆转”成像过程中的缺陷。这种对物理过程和数学模型的紧密结合,使得处理过程不再是黑箱操作。更值得称道的是,作者在提及理论时,总能迅速将其锚定到实际应用场景,比如在讲解边缘检测时,它不仅讲了Sobel和Laplacian算子,还讨论了Canny算法之所以成为黄金标准的原因——多阶段优化策略的精妙设计。这本书的深度和广度都让人叹服,它完全有资格成为我们工作台上的常备手册,随时可以翻阅查阅验证。
评分权威之作
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评分对工程实践入门很有帮助
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