具体描述
For undergraduate-level courses in Digital Image Processing. Ideal for those who do not possess an advanced background in electrical engineering, this broad introduction to the fundamental concepts of digital imaging shows how the various techniques can be applied to solve real-world problems (e.g., in biology, astronomy, forensics, etc.). It helps students develop the insight required to use the tools of digital imaging to solve new problems.
作者简介
目录信息
读后感
这是图像处理领域的经典书之一，内容很全也比较深刻。 内容全，但是有的地方却又不够深入，蜻蜓点水，比如模式识别部分，对于这些Advanced Topics,这又是一本很好的入门指导书。 缺点是数学的东西很多，理论相比较强。 可以放在手边作为一本参考书，有不清楚的东西...
评分这是图像处理领域的经典书之一，内容很全也比较深刻。 内容全，但是有的地方却又不够深入，蜻蜓点水，比如模式识别部分，对于这些Advanced Topics,这又是一本很好的入门指导书。 缺点是数学的东西很多，理论相比较强。 可以放在手边作为一本参考书，有不清楚的东西...
评分这是图像处理领域的经典书之一，内容很全也比较深刻。 内容全，但是有的地方却又不够深入，蜻蜓点水，比如模式识别部分，对于这些Advanced Topics,这又是一本很好的入门指导书。 缺点是数学的东西很多，理论相比较强。 可以放在手边作为一本参考书，有不清楚的东西...
评分这是图像处理领域的经典书之一，内容很全也比较深刻。 内容全，但是有的地方却又不够深入，蜻蜓点水，比如模式识别部分，对于这些Advanced Topics,这又是一本很好的入门指导书。 缺点是数学的东西很多，理论相比较强。 可以放在手边作为一本参考书，有不清楚的东西...
评分这是图像处理领域的经典书之一，内容很全也比较深刻。 内容全，但是有的地方却又不够深入，蜻蜓点水，比如模式识别部分，对于这些Advanced Topics,这又是一本很好的入门指导书。 缺点是数学的东西很多，理论相比较强。 可以放在手边作为一本参考书，有不清楚的东西...
用户评价
这本书的编排结构非常优秀，每一章都像是独立但又紧密联系的模块，可以根据自己的需求进行选择性阅读。对于初学者来说，可以按照章节顺序从头读到“尾”，逐步建立起完整的知识体系。而对于有一定基础的读者，则可以直接跳到自己感兴趣的章节，快速获取所需信息。我特别喜欢这种灵活性。我最初拿到这本书时，对图像分割的某些算法一直存在困惑，于是我直接翻到了图像分割的章节。书中对阈值分割、区域生长、边缘检测、分水岭算法等多种方法的讲解，都有详尽的理论介绍和相应的代码示例。我能够快速找到我需要的信息，并结合代码进行学习。这种按需获取知识的能力，极大地提高了我的学习效率。更重要的是，书中在不同章节之间，也常常会进行关联和引用。例如，在讲解图像复原时，作者会引用前面章节中关于滤波器和变换的知识。这种章节间的联动，让我能够更全面地理解不同技术之间的联系，避免了知识的孤立化。这种严谨的编排，使得这本书能够满足不同层次读者的需求，无论是初学者还是经验丰富的研究人员，都能从中受益。它是一本可以伴随我整个学习和研究生涯的“常备书”。
评分我必须承认，最初拿到《Digital Image Processing》这本书时，我对它抱有极高的期望，但同时也有些许的忐忑。毕竟，图像处理这个领域涉及到的数学和算法知识相当庞杂。然而，这本书完全超出了我的预期，它以一种令人惊叹的严谨性和前瞻性，为我打开了一个全新的视角。作者在讲解每一个概念时，都力求做到逻辑严密，论证充分，并且始终保持着对数学根基的深刻把握。这本书的理论深度是我之前阅读的任何相关书籍都无法比拟的。它不仅仅停留在“是什么”，更深入地探讨了“为什么”以及“如何做得更好”。例如，在讲解傅里叶变换在图像处理中的应用时，书中不仅给出了公式和推导，更详细阐述了不同频域滤波器的原理和适用场景，以及它们在去除周期性噪声、边缘增强等方面的作用。这种对原理的深入剖析，让我对图像的频域特性有了前所未有的理解。书中对各种算法的数学推导也十分详尽，但作者的表述方式却恰到好处，既保证了学术的严谨性，又避免了枯燥的堆砌。我常常在阅读的过程中，会停下来反复咀嚼作者的论述，每一次都会有新的领悟。尤其是关于图像分割和特征提取的章节，它让我看到了图像处理在计算机视觉、模式识别等前沿领域的巨大潜力。书中对多种分割算法（如阈值法、区域生长法、边缘检测法）的比较分析，以及对各种特征描述符（如SIFT、HOG）的深入讲解，都为我后续的深入研究打下了坚实的基础。这本书不是简单的知识搬运，而是作者多年研究和教学经验的结晶，充满了智慧的火花。它教会我如何从数学的角度理解图像，如何用严谨的逻辑分析问题，以及如何设计更高效、更鲁棒的图像处理算法。
评分《Digital Image Processing》这本书的另一大亮点在于其对数学工具的运用。作者在介绍图像处理算法时，并没有回避其背后的数学原理，而是以一种清晰、严谨的方式进行推导和阐述。我尤其欣赏书中对线性代数、概率论以及微积分在图像处理中的应用的讲解。例如，在讲解图像变换时，书中对离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）的数学原理进行了详尽的推导，让我对这些变换的数学本质有了更深刻的理解。在讲解图像分割时，书中对概率模型和统计分析的应用也进行了详细的阐述，让我认识到如何利用数学工具来描述和分析图像的统计特性。虽然我并非数学科班出身，但作者的讲解方式却异常清晰易懂，能够帮助我克服对数学的恐惧。他善于将抽象的数学概念与直观的图像处理应用相结合，让我能够理解数学在解决实际问题中的重要性。书中对于一些关键的数学公式，还提供了详细的解释和图示，帮助我更好地理解其几何意义和物理含义。这种对数学根基的重视，使得这本书不仅仅是停留在算法的层面，而是让我能够从更深层次上理解图像处理技术。它教会我如何用数学的语言来描述图像，如何用数学的逻辑来分析问题，以及如何用数学的方法来设计更优化的算法。
评分读完《Digital Image Processing》，我最大的感受就是它的实用性和前沿性。这本书不仅仅是对现有图像处理技术的梳理和总结，更重要的是，它引导读者思考图像处理的未来发展方向。书中对于一些新兴技术和应用领域的探讨，让我对这个行业的前景充满了期待。我尤其印象深刻的是关于深度学习在图像处理中的应用的章节。虽然深度学习并非本书的绝对核心，但作者以一种开放的态度，将其与传统图像处理技术进行了对比和结合，让我看到了两者相辅相成的巨大潜力。书中对卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测、图像生成等方面的应用进行了简要介绍，虽然篇幅不算太长，但足以勾起我对这一领域的浓厚兴趣。它让我意识到，传统的图像处理技术仍然是基础，而深度学习则为这些技术注入了新的活力，开启了新的可能性。此外，书中在讲解传统图像处理技术时，也常常会提及它们在现代应用中的局限性，以及如何通过新的技术来克服这些局限。例如，在讲解传统图像复原方法时，作者也提到了基于学习的复原方法，虽然没有深入展开，但已经足够启发读者去思考。这本书的先进性不仅体现在对新技术的介绍，更体现在其对问题解决思路的启发。作者常常会提出一些开放性的问题，引导读者去思考如何设计更优化的算法，如何在不同的应用场景下选择最合适的技术。这种启发式的教学方式，让我在阅读的过程中，不仅仅是知识的接收者，更是一个思考者。我认为，对于想要在这个领域不断深造的读者来说，这本书绝对是必不可少的一本。它不仅能够巩固基础，更能引领你走向前沿。
评分我一直认为，一本优秀的图书不仅仅在于其内容的深度和广度，更在于它能否激发读者的思考和探索欲。《Digital Image Processing》无疑做到了这一点。书中除了详尽的理论讲解和代码示例，还包含了大量的思考题和讨论点。作者常常会在讲解完一个概念后，提出一些开放性的问题，引导读者去思考算法的局限性、潜在的改进方向，以及在不同应用场景下的适用性。我记得在学习图像增强的章节时，作者提出一个问题：“当图像同时存在对比度低和噪声大的问题时，应该先增强对比度还是先去噪？”这个问题看似简单，但却引发了我对不同图像处理操作顺序的深入思考，以及它们之间的相互影响。书中也鼓励读者去查阅相关的文献，去探索更前沿的研究成果。这种开放式的学习方式，让我不再是被动地接受知识，而是成为了一个主动的探索者。我开始主动地去搜索相关的论文，去阅读最新的研究进展，去尝试将书中的知识应用于更复杂的实际问题。这本书不仅仅是教会我“怎么做”，更是教会我“为什么这样做”，以及“如何做得更好”。这种启发式的教学方式，让我对图像处理领域产生了更浓厚的兴趣，也激发了我持续学习和探索的热情。
评分《Digital Image Processing》这本书给我的感觉是，它像一本精密的工具箱，里面包含了解决各种图像处理问题的“利器”。书中对各种算法的讲解，不仅仅是理论描述，更重要的是如何将这些理论转化为实际可操作的代码。我尤其欣赏书中提供的代码示例，它们都非常清晰、简洁，并且具有很强的可移植性。无论是对于Python还是MATLAB的开发者，都能从中找到有价值的参考。书中对每一种算法的实现，都进行了详细的注释，解释了每一行代码的含义，以及它与理论知识的对应关系。这使得我这个编程经验不是非常丰富的学习者，也能轻松地理解和修改代码。我记得在学习图像滤波时，书中提供了多种滤波器的Python实现，包括Sobel、Prewitt、Laplacian等。我将这些代码下载下来，在自己的环境中运行，并尝试修改参数，观察滤波效果的变化。这种亲自动手的体验，让我对滤波器的原理有了更直观、更深刻的理解。此外，书中还介绍了如何使用这些滤波器来解决实际问题，例如边缘检测、噪声去除等。这些实际应用案例，让我看到了理论知识的价值，也激发了我将这些技术应用于自己项目中的热情。这本书不仅仅是传授知识，更是教授方法，它教会我如何思考，如何动手，如何解决问题。这种能力上的提升，远比单纯的知识记忆更为重要。
评分对于我这样一个长期在图像分析领域摸爬滚打的研究人员来说，《Digital Image Processing》这本书就像一场及时雨，为我解决了许多困扰已久的问题。这本书的深度和广度都达到了相当高的水平，它不仅仅是对现有图像处理技术的一个简单罗列，而是对这些技术背后原理的深刻挖掘和梳理。我尤其欣赏的是书中对图像压缩和编码的详细阐述。在实际工作中，图像压缩的效率和质量直接影响到存储和传输成本，而书中对JPEG、MPEG等标准的深入讲解，以及对变换编码、预测编码等核心技术的剖析，让我对这些技术有了更全面的认识，也为我优化现有压缩算法提供了宝贵的思路。此外，书中对图像检索和内容分析的章节也给我留下了深刻的印象。在信息爆炸的时代，如何有效地从海量图像数据中提取有用的信息，是亟待解决的问题。书中对各种特征提取方法、相似性度量以及基于内容的图像检索（CBIR）技术进行了系统性的介绍，让我看到了如何将图像处理技术应用于实际的信息检索系统中。我特别喜欢书中对不同算法优劣势的比较分析，这使得我在面对具体问题时，能够更有针对性地选择最合适的解决方案。作者在讲解算法时，并没有回避其复杂的数学细节，反而以一种严谨的态度进行了详尽的推导，并且清晰地阐述了这些数学原理如何转化为实际的算法。这种深度和专业性，对于像我这样需要深入理解技术细节的研究人员来说，是极其宝贵的。这本书不仅仅是知识的堆砌，更是智慧的传承。它为我提供了一个扎实的理论基础，也为我打开了新的研究思路。
评分这本书简直是为我量身定做的！作为一名对数字图像处理充满热情但又时常感到迷茫的初学者，我一直在寻找一本能够循序渐进、深入浅出地讲解核心概念的书籍。而《Digital Image Processing》正是这样一本让我眼前一亮的宝藏。我最欣赏的是它清晰的逻辑结构和由浅入深的讲解方式。从最基本的图像模型、像素操作，到复杂的滤波、变换、分割技术，每一章都如同精心铺设的阶梯，一步一步引导我理解这些看似艰深的技术。作者并没有一开始就抛出复杂的数学公式，而是先从直观的例子和生动的比喻入手，让我能够快速建立起对图像处理基本原理的感性认识。例如，在讲解灰度变换时，书中通过对比度拉伸、直方图均衡化等例子，直观地展示了如何改善图像的视觉效果，这让我立刻感受到图像处理的实际应用价值。更让我惊喜的是，书中在介绍理论知识的同时，还穿插了大量的实际案例和代码示例，让我能够立刻将学到的知识付诸实践。无论是Python还是MATLAB的实现，都清晰易懂，让我这个编程新手也能轻松上手。这种理论与实践相结合的学习方式，极大地提升了我的学习效率和兴趣。我不再是被动地接受知识，而是成为了一个主动探索者，在代码的世界里不断尝试和验证。这本书的每一个章节都像一个精心设计的实验，让我能够亲手操作，感受图像处理的魅力。我尤其喜欢关于图像复原的章节，它让我理解了模糊、噪声等问题是如何影响图像质量的，以及如何通过各种算法来“修复”这些缺陷。这种“化腐朽为神奇”的过程，让我对图像处理的神奇之处有了更深刻的体会。这本书不仅仅是一本教材，更像是一位耐心且博学的导师，陪伴我在数字图像处理的海洋中勇敢前行。
评分这本书的语言风格非常独特，它不像一些学术专著那样板着面孔，而是充满了教学的温度和思考的启发。作者仿佛就在我身边，用一种循循善诱的方式，引导我一步一步地探索数字图像处理的奥秘。我特别喜欢书中那些“旁征博引”的部分，作者在介绍某个概念时，会不时地提及相关的历史背景、发展演变，以及不同学派的观点。这使得我不仅仅是学习了“是什么”，更是理解了“为什么会这样”。例如，在讲解图像复原的盲去卷积问题时，作者并没有直接给出复杂的数学模型，而是先从盲目拍摄导致的模糊现象谈起，然后逐步引入逆滤波、维纳滤波等经典方法，最后再介绍更先进的机器学习方法。这种由浅入深、由表及里的讲解方式，让我对问题的理解更加透彻。书中也常常会出现一些“思想实验”式的例子，引导读者去思考某些算法的局限性，以及如何改进。我记得在讲到图像分割时，作者提出了一个问题：当一个物体在背景中颜色相近，但形状差异很大时，哪种分割方法更有效？这个问题立刻激发了我的思考，让我开始反思不同分割方法的原理及其适用场景。这本书最让我感到欣慰的是，它鼓励读者独立思考，而不是被动地接受信息。作者提出的问题，很多并没有直接给出标准答案，而是留给读者自己去探索。这种开放式的教学方式，极大地激发了我的学习兴趣和主动性。我不再是机械地记忆知识点，而是真正地参与到知识的构建过程中。
评分这本书对我最大的帮助在于它能够帮助我建立起对图像处理领域整体的认知框架。在阅读之前，我往往是零散地学习一些算法和技术，对于它们之间的关系和在整个流程中的位置缺乏清晰的认识。《Digital Image Processing》这本书以一种系统化的方式，将图像处理的各个环节进行了梳理和串联。从图像的获取、预处理，到特征提取、分析，再到最后的应用，每一部分都得到了充分的讲解。我尤其喜欢书中关于图像处理流程设计的章节。它不仅仅是介绍各个单独的技术，更是引导读者思考如何将这些技术有机地组合起来，形成一个完整的解决方案。例如，在处理一个具体的图像识别任务时，作者会分析在不同阶段可能遇到的问题，并提出相应的技术选择和优化策略。这种从全局角度看待问题的能力，是我之前所缺乏的。它让我明白，图像处理不仅仅是孤立的技术应用，更是一个需要系统性思维的工程。通过这本书，我能够更好地理解各种算法的定位，以及它们在整个图像处理流程中的作用。这种宏观的认知，让我能够更有效地进行学习和研究，避免了走弯路。
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