基本信息
书名:数字图像处理与分析
定价:38.0元
作者:陈健美, 宋余庆, 朱峰,
出版社:江苏大学出版社
出版日期:2015-03-01
ISBN:9787811309348
字数:
页码:
版次:1
装帧:平装
开本:16开
商品重量:0.4kg
编辑推荐
内容提要
《数字图像处理与分析》是一部系统介绍数字图像的获取、处理与分析、识别及其相关技术的著作。全书共10章,分别为绪论、图像处理数学基础、图像变换、图像增强、图像恢复与重建、图像压缩与编码、图像分割、图像特征与描述、图像挖掘与识别、基于内容图像检索。可分为三个部分,~3章为图像基础部分,介绍有关数字图像的基础知识,主要包括图像及图像处理基本概念、应用领域、成像原理、数学基础知识、图像变换等。第4~6章为第二部分,主要介绍数字图像处理技术,如图像增强、图像压缩与编码、图像恢复与重建。第7~10章为第三部分,主要介绍图像分析与识别技术。
目录
作者介绍
文摘
序言
拿到这本《数字图像处理与分析》后,我原本抱着一种既期待又有点忐忑的心情。我是一名视觉艺术专业的学生,对于图像的理解更多停留在美学和构图层面,而这本书的内容显然更偏向技术和算法。不得不说,它的深度和广度确实超出了我的预期。书中的前半部分,关于图像表示、色彩空间转换以及基本的滤波操作,讲解得非常详尽,即便是像我这样对数学背景不深的读者,也能通过大量的图示和循序渐进的推导理解其背后的原理。尤其是对傅里叶变换在图像处理中的应用那一章节,作者没有止步于理论公式的堆砌,而是结合实际案例,生动地展示了如何利用频域分析来去除周期性噪声,这对我启发很大。我记得在尝试处理一些老照片的修复工作时,书中的方法提供了一个全新的思路,让我不再局限于Photoshop中的简单调整,而是开始思考图像信号的本质。不过,我个人感觉,如果能增加更多关于深度学习在图像分割和识别方面的前沿应用实例,那就更完美了。总体而言,这是一本非常扎实的入门与进阶指南,对于想从“看图”迈向“懂图”的人来说,绝对值得拥有。
评分对于一个沉迷于复古摄影和胶片扫描的爱好者来说,我选择这本书的初衷其实是想理解“数字化”这个过程到底对原始信息做了些什么。《数字图像处理与分析》这本书,从物理层面上解构了图像采集、量化和离散化的每一步。它让我明白,我们眼睛看到的色彩空间和计算机处理的RGB或CMYK空间之间,存在着多么微妙的转换和信息损失。书中关于噪声模型(如高斯噪声、椒盐噪声)的分类和对应抑制滤波器的选择,让我对“清理”老照片有了科学的依据,不再是凭感觉去涂抹。我甚至根据书中对点扩散函数(PSF)的讨论,尝试自己建模相机晃动产生的模糊,并反向设计一个简单的去模糊滤波器,虽然效果粗糙,但整个探索过程充满了乐趣和知识的碰撞。这本书的语言风格非常克制和严谨,没有过多的煽情或夸张的描述,完全专注于传递准确的技术信息。它成功地架起了一座桥梁,让我这个艺术门外汉能够窥见数字世界背后的数学逻辑,是一次非常充实的阅读体验。
评分我是一名资深的软件工程师,主要负责工业检测系统的开发。选择这本《数字图像处理与分析》,主要是冲着它名字里“分析”二字去的。市面上很多教材要么过于偏重理论的枯燥推导,要么干脆沦为工具函数库的简单罗列,缺乏系统性。这本书的结构安排非常合理,它并没有急于展示那些炫酷的深度学习模型,而是稳扎稳打地构建了一个完整的传统图像处理知识体系。我特别欣赏它对形态学处理那几章的论述,关于开运算、闭运算以及各种结构元素的构建和选择,作者的阐述清晰而富有逻辑性,不像有些书写得晦涩难懂。更重要的是,书中提供的伪代码示例,虽然不是针对特定编程语言,但其逻辑的严谨性,极大地加速了我将理论转化为实际代码的过程。例如,在处理缺陷检测的边缘提取环节,我根据书中的方法优化了Canny算子的参数选择策略,使得误检率显著降低。唯一的遗憾是,在涉及到高性能计算和GPU加速方面的内容稍显不足,这在追求实时性的工业应用中是个不小的遗憾。但即便如此,它依旧是我案头必备的参考书之一,每次遇到棘手的噪声或特征提取问题,翻开它总能找到解决问题的关键线索。
评分坦率地说,我购买这本书时,其实是带着一种“凑单”的心态,因为我的主要兴趣点在于模式识别的高级阶段,比如支持向量机和神经网络。然而,当我开始阅读《数字图像处理与分析》时,我很快发现,这本书提供的基础知识深度,远超出了我预想中“基础教材”的水平。作者在讲解矩阵运算和概率统计在图像增强中的应用时,其严谨程度让人印象深刻。很多我过去习惯直接使用的“黑箱”函数,现在通过书中的推导,我终于明白了它们底层是如何工作的,这极大地增强了我对后续复杂模型构建的信心。特别是关于图像恢复那一章,对维纳滤波和最小均方误差(MMSE)估计的对比分析,非常到位,它不仅给出了数学上的优劣势,还从计算复杂度和实际效果上进行了权衡,这种辩证的视角非常宝贵。这本书的排版设计也值得称赞,公式清晰,图例丰富,即便是跨章节阅读时,也不会感到信息流的中断。我最大的感受是,打好基础,才能建起更高的楼宇,这本书就是那块坚实的地基。
评分我是一名刚入职不久的医疗影像分析工程师,面对海量的CT和MRI数据,如何准确地进行器官分割和病灶识别,是我的日常挑战。《数字图像处理与分析》这本书,为我提供了一个宝贵的、非深度学习导向的工具箱。书中详细介绍了各种阈值分割算法(如Otsu法)的局限性,并引出了区域生长和边缘检测的联合应用策略,这在处理那些边界模糊的医学图像时,表现出了意想不到的鲁棒性。我尤其关注了书中关于图像配准的内容,作者对刚体变换和仿射变换的几何约束解释得非常透彻,这对于将不同时间点或不同模态的影像进行精确对齐至关重要。我尝试将书中的迭代最近点(ICP)算法的原理应用到我们的三维重建流程中,虽然需要大量的编程工作来实现,但最终的精度提升是显著的。这本书的优势在于它的“通用性”和“可解释性”,它教你如何用基础工具去解决具体问题,而不是直接抛出最新的高参数模型。如果非要说不足,或许是对于三维重建和体数据可视化方面的深入探讨可以再多一些篇幅。
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度,google,bing,sogou 等
© 2025 book.cndgn.com All Rights Reserved. 新城书站 版权所有