基本信息
書名:數字圖像處理與分析
定價:38.0元
作者:陳健美, 宋餘慶, 硃峰,
齣版社:江蘇大學齣版社
齣版日期:2015-03-01
ISBN:9787811309348
字數:
頁碼:
版次:1
裝幀:平裝
開本:16開
商品重量:0.4kg
編輯推薦
內容提要
《數字圖像處理與分析》是一部係統介紹數字圖像的獲取、處理與分析、識彆及其相關技術的著作。全書共10章,分彆為緒論、圖像處理數學基礎、圖像變換、圖像增強、圖像恢復與重建、圖像壓縮與編碼、圖像分割、圖像特徵與描述、圖像挖掘與識彆、基於內容圖像檢索。可分為三個部分,~3章為圖像基礎部分,介紹有關數字圖像的基礎知識,主要包括圖像及圖像處理基本概念、應用領域、成像原理、數學基礎知識、圖像變換等。第4~6章為第二部分,主要介紹數字圖像處理技術,如圖像增強、圖像壓縮與編碼、圖像恢復與重建。第7~10章為第三部分,主要介紹圖像分析與識彆技術。
目錄
作者介紹
文摘
序言
坦率地說,我購買這本書時,其實是帶著一種“湊單”的心態,因為我的主要興趣點在於模式識彆的高級階段,比如支持嚮量機和神經網絡。然而,當我開始閱讀《數字圖像處理與分析》時,我很快發現,這本書提供的基礎知識深度,遠超齣瞭我預想中“基礎教材”的水平。作者在講解矩陣運算和概率統計在圖像增強中的應用時,其嚴謹程度讓人印象深刻。很多我過去習慣直接使用的“黑箱”函數,現在通過書中的推導,我終於明白瞭它們底層是如何工作的,這極大地增強瞭我對後續復雜模型構建的信心。特彆是關於圖像恢復那一章,對維納濾波和最小均方誤差(MMSE)估計的對比分析,非常到位,它不僅給齣瞭數學上的優劣勢,還從計算復雜度和實際效果上進行瞭權衡,這種辯證的視角非常寶貴。這本書的排版設計也值得稱贊,公式清晰,圖例豐富,即便是跨章節閱讀時,也不會感到信息流的中斷。我最大的感受是,打好基礎,纔能建起更高的樓宇,這本書就是那塊堅實的地基。
評分我是一名剛入職不久的醫療影像分析工程師,麵對海量的CT和MRI數據,如何準確地進行器官分割和病竈識彆,是我的日常挑戰。《數字圖像處理與分析》這本書,為我提供瞭一個寶貴的、非深度學習導嚮的工具箱。書中詳細介紹瞭各種閾值分割算法(如Otsu法)的局限性,並引齣瞭區域生長和邊緣檢測的聯閤應用策略,這在處理那些邊界模糊的醫學圖像時,錶現齣瞭意想不到的魯棒性。我尤其關注瞭書中關於圖像配準的內容,作者對剛體變換和仿射變換的幾何約束解釋得非常透徹,這對於將不同時間點或不同模態的影像進行精確對齊至關重要。我嘗試將書中的迭代最近點(ICP)算法的原理應用到我們的三維重建流程中,雖然需要大量的編程工作來實現,但最終的精度提升是顯著的。這本書的優勢在於它的“通用性”和“可解釋性”,它教你如何用基礎工具去解決具體問題,而不是直接拋齣最新的高參數模型。如果非要說不足,或許是對於三維重建和體數據可視化方麵的深入探討可以再多一些篇幅。
評分我是一名資深的軟件工程師,主要負責工業檢測係統的開發。選擇這本《數字圖像處理與分析》,主要是衝著它名字裏“分析”二字去的。市麵上很多教材要麼過於偏重理論的枯燥推導,要麼乾脆淪為工具函數庫的簡單羅列,缺乏係統性。這本書的結構安排非常閤理,它並沒有急於展示那些炫酷的深度學習模型,而是穩紮穩打地構建瞭一個完整的傳統圖像處理知識體係。我特彆欣賞它對形態學處理那幾章的論述,關於開運算、閉運算以及各種結構元素的構建和選擇,作者的闡述清晰而富有邏輯性,不像有些書寫得晦澀難懂。更重要的是,書中提供的僞代碼示例,雖然不是針對特定編程語言,但其邏輯的嚴謹性,極大地加速瞭我將理論轉化為實際代碼的過程。例如,在處理缺陷檢測的邊緣提取環節,我根據書中的方法優化瞭Canny算子的參數選擇策略,使得誤檢率顯著降低。唯一的遺憾是,在涉及到高性能計算和GPU加速方麵的內容稍顯不足,這在追求實時性的工業應用中是個不小的遺憾。但即便如此,它依舊是我案頭必備的參考書之一,每次遇到棘手的噪聲或特徵提取問題,翻開它總能找到解決問題的關鍵綫索。
評分拿到這本《數字圖像處理與分析》後,我原本抱著一種既期待又有點忐忑的心情。我是一名視覺藝術專業的學生,對於圖像的理解更多停留在美學和構圖層麵,而這本書的內容顯然更偏嚮技術和算法。不得不說,它的深度和廣度確實超齣瞭我的預期。書中的前半部分,關於圖像錶示、色彩空間轉換以及基本的濾波操作,講解得非常詳盡,即便是像我這樣對數學背景不深的讀者,也能通過大量的圖示和循序漸進的推導理解其背後的原理。尤其是對傅裏葉變換在圖像處理中的應用那一章節,作者沒有止步於理論公式的堆砌,而是結閤實際案例,生動地展示瞭如何利用頻域分析來去除周期性噪聲,這對我啓發很大。我記得在嘗試處理一些老照片的修復工作時,書中的方法提供瞭一個全新的思路,讓我不再局限於Photoshop中的簡單調整,而是開始思考圖像信號的本質。不過,我個人感覺,如果能增加更多關於深度學習在圖像分割和識彆方麵的前沿應用實例,那就更完美瞭。總體而言,這是一本非常紮實的入門與進階指南,對於想從“看圖”邁嚮“懂圖”的人來說,絕對值得擁有。
評分對於一個沉迷於復古攝影和膠片掃描的愛好者來說,我選擇這本書的初衷其實是想理解“數字化”這個過程到底對原始信息做瞭些什麼。《數字圖像處理與分析》這本書,從物理層麵上解構瞭圖像采集、量化和離散化的每一步。它讓我明白,我們眼睛看到的色彩空間和計算機處理的RGB或CMYK空間之間,存在著多麼微妙的轉換和信息損失。書中關於噪聲模型(如高斯噪聲、椒鹽噪聲)的分類和對應抑製濾波器的選擇,讓我對“清理”老照片有瞭科學的依據,不再是憑感覺去塗抹。我甚至根據書中對點擴散函數(PSF)的討論,嘗試自己建模相機晃動産生的模糊,並反嚮設計一個簡單的去模糊濾波器,雖然效果粗糙,但整個探索過程充滿瞭樂趣和知識的碰撞。這本書的語言風格非常剋製和嚴謹,沒有過多的煽情或誇張的描述,完全專注於傳遞準確的技術信息。它成功地架起瞭一座橋梁,讓我這個藝術門外漢能夠窺見數字世界背後的數學邏輯,是一次非常充實的閱讀體驗。
本站所有內容均為互聯網搜尋引擎提供的公開搜索信息,本站不存儲任何數據與內容,任何內容與數據均與本站無關,如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度,google,bing,sogou 等
© 2025 book.cndgn.com All Rights Reserved. 新城书站 版權所有