说实话,一开始拿到这本书,我以为它会是一本枯燥的教科书,充斥着复杂的公式和难懂的术语。但完全出乎我的意料,这本书的语言风格非常生动活泼,读起来一点也不费劲。作者仿佛就在你身边,一边喝着咖啡,一边和你聊着数字图像处理的那些事儿。比如,在介绍噪声处理时,作者会用一些有趣的类比,让你很容易就能理解不同噪声的特性以及相应的处理方法。而且,书中大量的图示和案例,让那些抽象的概念变得具象化。我尤其喜欢书中关于图像压缩的部分,作者用通俗易懂的方式解释了JPEG压缩的原理,让我第一次真正理解了为什么我们的照片文件能够变得那么小,同时又不会损失太多视觉信息。这种寓教于乐的学习方式,极大地激发了我学习的兴趣。
评分这本书在内容深度和广度上都做得相当出色,我特别喜欢它在介绍经典算法时,能够追溯其发展历程和背后的数学思想。比如,在讲到图像复原时,作者并没有停留在仅仅介绍Wiener滤波和Lucy-Richardson等常用方法,而是花了不少篇幅去讲解为什么会产生模糊,以及各种退化模型是如何被建立起来的。这让我对图像退化和复原的内在联系有了更深刻的理解。更让我印象深刻的是,书中还触及了一些前沿的课题,虽然不像基础部分那样深入,但提供了很好的一个展望。例如,在关于图像分割的部分,除了传统的阈值分割、区域生长等方法,还简单介绍了基于深度学习的分割技术,并指出了其在实际应用中的优势和挑战。这对于我这种想要了解行业最新动态的读者来说,非常有价值。这本书就像一个导游,不仅带你领略了风光,还告诉你这条路是如何修建的,以及未来可能会通往何方。
评分这本书在理论深度上给我带来了不少惊喜,尤其是在对一些核心概念的阐述上。作者并没有回避那些深奥的数学原理,而是尝试用一种更加清晰、易于理解的方式来呈现。比如,在讲解傅里叶变换在图像处理中的应用时,书中不仅给出了数学推导,还结合了频域分析的图示,让我能够直观地理解图像的低频和高频信息分别代表什么,以及它们如何影响图像的细节和整体轮廓。这对于我理解图像的内在结构非常有帮助。此外,书中还涉及了一些图像变换的理论,例如小波变换,虽然内容相对比较深入,但作者依然努力地为读者搭建了理解的桥梁。这让我意识到,掌握了这些基础理论,才能更好地去理解和创新更复杂的图像处理算法。这本书,让我对数字图像处理有了更扎实的理论基础。
评分这本书简直是把我从数字图像处理的云里雾里拉了出来!之前对这个领域总觉得很抽象,什么卷积、傅里叶变换听起来就头大。但这本书,它真的不一样。作者用非常接地气的方式,把那些复杂的数学公式和算法,一点点剖析开来。最让我惊喜的是,它没有直接堆砌大量的理论,而是通过大量生动的例子,让你亲身感受图像处理的神奇之处。比如,讲到边缘检测的时候,作者不是简单地给出Canny算法的步骤,而是先让你看看一张模糊的照片,然后一步步引导你思考,为什么我们需要找到边缘?边缘信息对图像的意义又在哪里?接着,再慢慢引入算法的原理,你会发现,哦,原来是这么回事!而且,书中提供的代码示例也非常实用,很多我之前以为只有在专业软件里才能实现的效果,自己跟着书里的代码敲一遍,竟然也成功了。这种“自己动手,丰衣足食”的感觉,真的太棒了!以前觉得图像处理遥不可及,现在感觉自己也能玩转一些基础的操作了,非常有成就感。
评分从这本书里,我学到了如何用更“聪明”的方式去处理和分析图像。它不仅仅是教你记住几个函数、几个算法,更重要的是教会你如何去思考。作者在讲解的过程中,经常会引导读者去思考“为什么”这样做,而不是“怎么”做。例如,在讲到图像增强时,书中对比了不同的增强方法,并分析了它们各自的优缺点以及适用的场景。这让我意识到,图像处理并不是一成不变的,需要根据具体的图像和目标来选择最合适的技术。更让我惊喜的是,书中穿插了一些关于图像感知和心理学的小知识,让我理解了为什么某些处理方法在人类视觉系统中会产生更好的效果。这使得这本书的内容不仅仅是技术性的,还带有一些人文关怀。这本书让我对图像的理解,从“看到”变成了“看懂”和“改造”。
评分数字图像处理基础
评分这是一本入门书籍,非常适合初学者
评分质量很好!质感和印刷都很到位,是正版,而且便宜,支持,推荐.
评分值得收藏 价廉物美 推荐
评分值得收藏 价廉物美 推荐
评分还行吧,看不懂,是不是学得太浅了,不知道这技术真正有什么用
评分数字图像处理基础
评分书还可以。。。讲的比较基本
评分数字图像处理基础 不错的一本书
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