数字图像处理学(第3版)/“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材(附CD光盘1张) [Digital Image Processing(Third Edition)]

数字图像处理学(第3版)/“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材(附CD光盘1张) [Digital Image Processing(Third Edition)] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

阮秋琦 著
图书标签:
  • 数字图像处理
  • 图像处理
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  • 计算机视觉
  • 高等教育
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  • 规划教材
  • 第三版
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出版社: 电子工业出版社
ISBN:9787121177590
版次:3
商品编码:11421498
包装:平装
丛书名: “十二五”普通高等教育本科国家级规划教材 ,
外文名称:Digital Image Processing(Third Edition)
开本:16开
出版时间:2013-01-01
用纸:胶版纸
页数:452

具体描述

内容简介

  《数字图像处理学(第3版)/“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材》系“‘十二五’普通高等教育本科国家级规划教材”,是在前两版的基础上进一步修订而成的。
  全书仍分10章,内容包括:绪论,图像、图像系统与视觉系统,图像处理中的正交变换。图像增强,图像编码.图像复原,图像重建,图像分析,数学形态学原理,模式识别的理论和方法为加深对《数字图像处理学(第3版)/“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材》所述内容的理解,每章的结尾都附有一心要的思考题,供教学或自学练习为方便采用《数字图像处理学(第3版)/“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材》教学的教师及读者参考学习,随书附有光盘一张。
  《数字图像处理学(第3版)/“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材》在编著之初就试图限度地体现教材的系统性、科学性、完整性、先进性和实践性,同时在不同的教学对象和教学要求下,可自由裁剪,为教师从事研究性教学提供尽可能大的自由度,
  《数字图像处理学(第3版)/“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材》可作为高等学校电子信息科学与工程类专业本科生的教材或教学参考书,全书可用于研究生课程的教学参考,同时可供从事信号与信息处理、通信工程、自动控制、遥感遥测、生物工程、医学成像、物理、化学、计算机科学乃至经济、商务及社会科学的科研人员参考学习。

内页插图

目录

第1章 绪论
1.1 序言
1.2 图像处理技术的分类
1.3 数字图像处理的特点
1.4 数字图像处理的主要方法及主要内容
1.4.1 数字图像处理方法
1.4.2 数字图像处理的主要内容
1.5 数字图像处理的硬件设备
1.6 数字图像处理的应用
1.7 数字图像处理领域的发展动向
思考题

第2章 图像、图像系统与视觉系统
2.1 图像
2.1.1 有关光学的预备知识
2.1.2 图像的概念
2.1.3 图像信息的分类
2.1.4 图像的统计特性
2.1.5 图像信息的信息量
2.1.6 常用图像格式简介
2.2 图像处理系统中常用的输入设备
2.2.1 图像处理系统中常用的输入设备
2.2.2 飞点扫描设备
2.2.3 鼓形扫描器
2.2.4 微密度计
2.2.5 其他图像输入设备
2.3 图像处理系统中的输出设备
2.3.1 监视器
2.3.2 激光扫描器
2.3.3 液晶显示器
2.3.4 等离子体PDP显示技术
2.3.5 数码纸显示技术
2.3.6 其他图像显示装置
2.4 数字图像处理的主机系统
2.5 视觉系统
2.5.1 视觉系统的基本构造
2.5.2 光觉和色觉
2.6 光度学及色度学原理
2.6.1 颜色的表示方法及观察条件
2.6.2 三基色混色及色度表示原理
2.6.3 CIE的R、G、B颜色表示系统
2.7 亮度和颜色感觉的视觉特征
2.7.1 刺激强度与感觉的关系
2.7.2 亮度适应和颜色适应
2.7.3 亮度对比和颜色对比
2.7.4 颜色感觉与刺激面积的关系
2.7.5 主观颜色
2.7.6 记忆色
2.7.7 进入色、后退色、膨胀色、收缩色
2.7.8 颜色和爱好
2.8 视觉的空间性质
2.8.1 视力
2.8.2 视觉的空间频率特性
2.8.3 颜色辨别门限的空间频率特性
2.8.4 视觉的空间频率特性和图像的清晰度
2.9 视觉的时间特性
2.10 运动的感觉
2.11 形状感觉与错视
思考题

第3章 图像处理中的正交变换
3.1 傅里叶变换
3.1.1 傅里叶变换的定义及基本概念
3.1.2 傅里叶变换的性质
3.1.3 离散傅里叶变换
3.1.4 快速傅里叶变换
3.1.5 用计算机实现快速傅里叶变换
3.1.6 二维离散傅里叶变换
3.2 离散余弦变换
3.2.1 离散余弦变换的定义
3.2.2 离散余弦变换的正交性
3.2.3 离散余弦变换的计算
3.3 沃尔什变换
3.3.1 正交函数的概念
3.3.2 拉德梅克函数
3.3.3 沃尔什函数
3.3.4 沃尔什函数的性质
3.3.5 沃尔什变换
3.3.6 离散沃尔什哈达玛变换
3.3.7 离散沃尔什变换的性质
3.3.8 快速沃尔什变换
3.3.9 多维变换
3.4 哈尔函数及哈尔变换
3.4.1 哈尔函数的定义
3.4.2 哈尔函数的性质
3.4.3 哈尔变换及快速算法
3.5 斜矩阵与斜变换
3.5.1 斜矩阵的构成
3.5.2 斜变换
3.6 小波变换
3.6.1 概述
3.6.2 时一频分析
3.6.3 连续小波变换
3.6.4 离散小波变换
3.6.5 小波包
3.6.6 二维小波
3.6.7 Mallat算法
思考题

第4章 图像增强
4.1 用直方图修改技术进行图像增强
4.1.1 直方图
4.1.2 直方图修改技术的基础
4.1.3 直方图均衡化处理
4.1.4 直方图规定化处理
4.1.5 图像对比度处理
4.2 图像平滑化处理
4.2.1 邻域平均法
4.2.2 低通滤波法
4.2.3 多图像平均法
4.3 图像尖锐化处理
4.3.1 微分尖锐化处理
4.3.2 零交叉边缘检测
4.3.3 Canny算子
4.3.4 Prewitt算子
4.3.5 经典的Kirsch算子
4.3.6 高通滤波法
4.4 利用同态系统进行增强处理
4.5 彩色图像处理
4.5.1 关于颜色的基本理论
4.5.2 颜色模型
4.5.3 伪彩色图像处理
4.5.4 关于彩色显示
4.5.5 实时伪彩色增强系统
思考题

第5章 图像编码
5.1 图像编码分类
5.2 图像编码中的保真度准则
5.2.1 客观保真度准则
5.2.2 主观保真度准则
5.3 PCM编码
5.3.1 PCM编码的基本原理
5.3.2 PCM编码的量化噪声
5.3.3 编码器、译码器
5.3.4 非线性PCM编码
5.3.5 亚奈奎斯特取样PCM编码
5.4 统计编码
5.4.1 编码效率与冗余度
5.4.2 三种常用的统计编码法.
5.4.3 算术编码
5.5 预测编码
5.5.1 预测编码的基本原理
5.5.2 AM(DM)编码
5.5.3 DPCM编码
5.6 变换编码
5.6.1 几种特殊的映射变换编码法
5.6.2 正交变换编码
5.7 图像编码的国际标准
……
第6章 图像复原
第7章 图像重建
第8章 图像分析
第9章 数学形态学原理
第10章 模式识别的理论和方法

前言/序言

  数字图像处理起源于20世纪20年代,当时通过海底电缆从英国的伦敦到美国的纽约采用数字压缩技术传输了第一幅数字照片。此后,由于遥感等领域的应用,使图像处理技术逐步受到关注并得到相应的发展。1964年美国的“喷气推进实验室”处理了由太空船“徘徊者七号”发回的月球照片,这标志着第三代计算机问世后数字图像处理开始得到普遍应用。由于CT的发明、应用及获得备受科技界瞩目的诺贝尔奖,使得图像处理技术大放异彩。其后,数字图像处理技术发展迅速,目前已成为工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理、化学、生物学、医学甚至社会科学等领域中各学科之间学习和研究的对象。随着信息高速公路、数字地球、智能感知、物联网等概念的提出,以及Internet的广泛应用,信息传输中的图像及视频业务也会急剧增长。其中,图像信息以其信息量大、传输速度快、作用距离远等一系列优点使其成为人类获取信息的重要来源及利用信息的重要手段。今天,随着科技事业的进步以及人类需求的多样化发展,使得多学科的交叉、融合成为现代科学发展的突出特色和必然途径,因此,图像处理科学与技术逐步向其他学科领域渗透并为其他学科所利用是科学发展的必然。图像处理科学又是一门与国计民生紧密相连的一门应用科学,它已给人类带来了巨大的经济和社会效益,不久的将来它不仅在理论上会有更深入的发展,在应用上亦是科学研究、社会生产乃至人类生活中不可缺少的强有力的工具。它的发展及应用与我国的现代化建设联系之密切、影响之深远是不可估量的。在信息社会中,图像处理科学无论是在理论上还是实践上都存在着巨大的潜力。
  本书为“‘十二五’普通高等教育本科国家级规划教材”。自第一版出版以来,深受广大读者的青睐,连续印刷,发行量近6万册。2006年列入“普通高等教育‘十一五’国家级规划教材”,在吸取广大读者及教师多年使用的建议后修订出版第2版。因此,本课程于2007年被教育部评为“国家精品课程”,并于2011年被教育部评为“普通高等教育精品教材”。
  第3版仍为10章,是在前两版的基础上修订而成。全书保持前两版的写作风格和基本内容,结合作者近年来教学实践及科研的心得体会,并参考大量相关文献,概括地描述了图像处理理论和技术所涉及的各个分支。内容包括:绪论,图像、图像系统与视觉系统,图像处理中的正交变换,图像增强,图像编码,图像复原,图像重建,图像分析,数学形态学原理,模式识别的理论和方法,在每一章的结尾都附有必要的思考题,供教学或自学练习,以便加深对本书所述内容的理解。
  众所周知,图像处理理论和技术所包含的内容是如此之广阔,以至于各章都涉及更加专深的理论及内容,因此,每一个章节自成一书亦不为过。本书只能提纲挈领地介绍图像处理的基本理论和方法,其目的是使读者对图像处理有一个全面的了解,以便为进一步深入研究打下一个扎实的基础。
数字图像处理概论:洞察像素的奥秘,解码视觉的语言 数字图像,作为我们感知世界、记录信息、交流情感的重要媒介,其背后蕴含着深邃的科学原理与精巧的技术实现。从遥感卫星捕捉地表细节,到医疗影像辅助诊断疾病,再到人工智能驱动的自动驾驶系统,数字图像处理技术已渗透到我们生活的方方面面,成为现代科技发展不可或缺的基石。本书旨在为读者打开通往数字图像处理世界的大门,深入浅出地剖析其核心概念、 fundamental algorithms and cutting-edge applications,帮助您理解图像的本质,掌握操控图像的力量。 图像的诞生与数字化:从模拟到数字的飞跃 任何一幅数字图像的诞生,都始于对现实世界光信号的采集。我们首先会探讨图像采集的基本原理,例如相机的工作机制、传感器的工作方式,以及如何将连续的模拟信号转化为离散的数字信号。这一过程涉及到采样(sampling)和量化(quantization)这两个关键步骤。采样决定了图像的空间分辨率,即图像的精细程度;而量化则关乎图像的灰度级或色彩深度,决定了图像色彩的丰富度和表现力。我们将详细讲解不同类型的采样(如均匀采样、非均匀采样)和量化(如均匀量化、非均匀量化)方法,以及它们对图像质量的影响。 图像的数学语言:像素的集合与变换 一旦图像被数字化,它就变成了一个由像素组成的二维数组。每一个像素都携带着特定的灰度值或色彩信息。本书将深入研究描述图像的数学模型,包括像素的表示方式(如二值图像、灰度图像、彩色图像)、像素之间的空间关系(如邻域、连通性)以及常用的图像几何变换,如平移、旋转、缩放、剪切等。这些变换在图像校正、图像配准、三维建模等领域有着广泛的应用。 提升图像品质:点运算与空间域增强 许多时候,我们采集到的原始图像可能存在噪声、对比度不足、细节模糊等问题,需要进行预处理和增强以提升其视觉效果或便于后续分析。本书将重点介绍图像增强技术,其中点运算是基础。点运算主要关注图像中每个像素的灰度值,通过数学函数将其映射到新的灰度值。常见的点运算包括灰度拉伸(contrast stretching)、直方图均衡化(histogram equalization)、图像负片(negative image)等。这些技术能够有效改善图像的整体亮度和对比度,突出图像中的重要细节。 除了点运算,空间域滤波也是图像增强的重要手段。空间域滤波通过对像素的邻域进行加权平均或加权求和来实现平滑或锐化。本书将详细讲解各种空间域滤波器,包括: 平滑滤波器(Smoothing Filters): 用于去除图像中的噪声,使图像变得柔和。常见的有均值滤波器(mean filter)、高斯滤波器(Gaussian filter)等。我们将分析不同平滑滤波器的优缺点,以及它们对图像细节的影响。 锐化滤波器(Sharpening Filters): 用于增强图像的边缘和细节,使图像看起来更清晰。常见的有拉普拉斯算子(Laplacian operator)、Sobel算子(Sobel operator)等。我们将探讨这些算子如何通过计算像素的梯度信息来检测和增强边缘。 中值滤波器(Median Filter): 一种非线性滤波器,对去除椒盐噪声(salt-and-pepper noise)尤为有效,同时能较好地保留图像的边缘。 图像的频谱世界:频率域的分析与处理 在信号处理领域,傅立叶变换(Fourier Transform)将信号从时域(或空间域)转换到频域,揭示了信号的频率成分。数字图像同样可以进行傅立叶变换,进入其“频谱世界”。本书将引导读者理解二维傅立叶变换的原理,以及它在图像处理中的重要作用。通过分析图像的频谱,我们可以了解图像的整体频率特性,例如高频成分对应图像的细节和边缘,低频成分则对应图像的平滑区域。 在频率域,我们可以进行各种滤波操作,这被称为频率域滤波。与空间域滤波不同,频率域滤波直接作用于图像的傅立叶变换。常见的频率域滤波器包括: 低通滤波器(Low-pass Filters): 允许低频成分通过,抑制高频成分,从而达到平滑图像、去除噪声的目的。例如理想低通滤波器、Butterworth低通滤波器、高斯低通滤波器。 高通滤波器(High-pass Filters): 允许高频成分通过,抑制低频成分,从而达到增强图像边缘和细节的目的。例如理想高通滤波器、Butterworth高通滤波器、高斯高通滤波器。 同态滤波器(Homomorphic Filters): 用于同时调整图像的亮度和对比度,尤其适用于处理光照不均的图像。 频率域处理能够克服某些空间域滤波的局限性,但也存在一些挑战,如傅立叶变换的计算量以及滤波器的设计。 图像的几何变换与形态学:重塑形状与结构 除了像素值的变换,图像的几何结构本身也可以被改变。本书将详细介绍图像的几何变换,包括: 仿射变换(Affine Transformations): 包含平移、旋转、缩放、剪切等线性变换,以及平移的组合。 透视变换(Perspective Transformations): 用于模拟相机观察物体时的透视效果,在图像校正、虚拟现实等领域非常重要。 另一方面,形态学(Morphology)是图像处理中一类基于图像形状(structure)的分析和处理方法。它主要应用于二值图像,通过使用一个称为“结构元素”(structuring element)的小窗口,对图像进行腐蚀(erosion)、膨胀(dilation)、开运算(opening)、闭运算(closing)等操作。这些操作可以用于: 去除噪声: 尤其是小颗粒噪声。 连接断开的区域: 使图像中的物体更完整。 分离粘连的物体: 将相互连接的物体分开。 提取图像的骨架: 得到物体的细化表示。 图像的分割:从整体到部分的洞察 图像分割(Image Segmentation)是将图像划分为若干具有相似特性的区域的过程,是图像分析和理解的关键步骤。本书将介绍多种经典的图像分割技术: 阈值分割(Thresholding): 基于像素灰度值与某个或多个阈值的比较来划分区域。包括全局阈值法(如Otsu方法)和自适应阈值法。 区域生长(Region Growing): 从种子点开始,逐步将具有相似属性的邻域像素合并到区域中。 边缘检测(Edge Detection): 检测图像中灰度值发生剧烈变化的点,这些点通常构成物体的边界。我们熟悉的Sobel、Prewitt、Canny等边缘检测算子都将在此处详细讲解。 分水岭算法(Watershed Algorithm): 一种基于地形学概念的分割方法,常用于分割相互接触的物体。 基于图的分割方法: 如Graph Cut等。 图像的表示与描述:提取关键特征 为了让计算机理解图像的内容,我们需要从图像中提取出能够代表其特征的信息,这便是图像的表示与描述。本书将探讨: 特征提取(Feature Extraction): 识别并量化图像中的关键信息,如边缘、角点、纹理、形状等。 形状描述(Shape Description): 使用数学模型来描述物体的几何形状,如轮廓描述符(contour descriptors)、区域描述符(region descriptors)。 纹理描述(Texture Description): 量化图像的粗糙度、平滑度、规律性等视觉特性,如灰度共生矩阵(Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM)、LBP(Local Binary Pattern)等。 彩色图像处理:色彩的维度 彩色图像比灰度图像包含更多信息,但也带来了更高的处理复杂性。本书将深入探讨彩色图像的表示方法,如RGB(Red, Green, Blue)模型、HSV(Hue, Saturation, Value)模型、CMYK(Cyan, Magenta, Yellow, Key/Black)模型等,并讲解如何在这些色彩空间中进行图像增强、分割和分析。彩色图像的处理往往需要考虑色彩的相互作用以及人眼对色彩的感知特性。 图像的压缩与复原:信息的存储与修复 在数字时代,图像的存储和传输是一个重要的问题。本书将介绍图像压缩技术,旨在减少图像文件的大小,同时尽量保留图像的视觉质量。我们将区分无损压缩(如Huffman编码、LZW编码)和有损压缩(如JPEG标准中的离散余弦变换DCT)。 同时,图像复原(Image Restoration)旨在恢复退化图像的原始信息。图像退化可能由多种原因引起,如模糊(blur)、噪声(noise)、几何失真等。本书将介绍逆滤波(inverse filtering)、维纳滤波(Wiener filtering)等经典复原方法,以及它们在不同退化模型下的应用。 面向应用:图像处理的广阔天地 数字图像处理技术是许多前沿技术的基础。本书的最后部分将展望图像处理在各个领域的应用,包括: 计算机视觉(Computer Vision): 图像识别、目标检测、场景理解。 医学影像(Medical Imaging): CT、MRI、X光图像的分析与诊断。 遥感与地理信息系统(Remote Sensing and GIS): 地球观测、地图绘制、环境监测。 多媒体技术(Multimedia Technology): 图像编辑、视频处理、图像搜索。 工业检测(Industrial Inspection): 产品质量控制、自动化装配。 安全与监控(Security and Surveillance): 人脸识别、行为分析。 通过对以上各部分的系统学习,读者将能够深刻理解数字图像的内在规律,掌握处理和分析图像的强大工具,为进一步深入研究或实际应用打下坚实的基础。本书力求理论与实践相结合,让每一位读者都能在像素的海洋中,探索出属于自己的精彩。

用户评价

评分

这本《数字图像处理学(第3版)》真是让我爱不释手,从我拿到这本书的那一刻起,就仿佛打开了一个全新的视觉世界。作为一名初涉数字图像处理领域的学生,我一直对这个学科充满好奇,但又担心其晦涩难懂。然而,这本书的出现彻底打消了我的疑虑。作者的讲解深入浅出,循序渐进,将复杂的概念拆解得一目了然。 无论是图像增强的原理,还是图像复原的技术,书中都提供了详实的理论阐述和丰富的实例分析。我尤其喜欢它在讲解滤波器时,不仅给出了数学公式,还用通俗易懂的语言解释了每个参数的意义,并且配有大量的图示,让我能够直观地理解滤波器的作用。书中的例子也十分贴切,从黑白图像到彩色图像,从简单的噪声去除到复杂的边缘检测,每一个章节都紧密联系,层层递进,让我感到学习的过程充满了乐趣和成就感。 更值得一提的是,这本书还附带了一张CD光盘,里面包含了大量的源代码和实验数据。这对于我们这些需要动手实践的学习者来说,简直是雪中送炭!我迫不及待地下载了代码,在计算机上运行,亲身感受算法的魅力。通过实际操作,我不仅加深了对理论知识的理解,还学会了如何将理论转化为实际应用,这对我未来的学习和研究打下了坚实的基础。这本书绝对是数字图像处理领域的入门必备,强烈推荐给所有对这个领域感兴趣的朋友们!

评分

作为一名在相关行业摸爬滚打多年的工程师,我一直在寻找一本能够帮助我系统梳理和深化数字图像处理知识的书籍。《数字图像处理学(第3版)》的出现,无疑满足了我的这一需求。这本书在内容的选择上非常贴合实际应用,涵盖了从基础理论到高级算法的广泛领域。 书中对于图像压缩、特征提取、图像分割等关键技术的讲解,都非常透彻。我尤其欣赏作者在分析各种算法优劣时,所展现出的严谨性和深刻性。它不仅仅列举了算法的实现步骤,更深入地探讨了其背后的数学原理、计算复杂度以及在不同应用场景下的适用性。这对于我这种需要将理论知识应用于实际工程问题的人来说,非常有价值。 光盘中的配套资源更是锦上添花。我从中找到了许多实用的代码示例,能够快速地验证算法的有效性,并且为我自己的项目提供了很好的参考。通过对照书中的讲解和光盘中的代码,我不仅巩固了已有的知识,还学习了许多新的技巧和方法,极大地提升了我的工作效率和解决问题的能力。对于想要在数字图像处理领域不断提升专业技能的从业者来说,这本书无疑是一本不可多得的宝典。

评分

作为一个经常需要处理和分析图像的研究人员,我对数字图像处理的工具和方法有着非常高的要求。《数字图像处理学(第3版)》这本书,以其严谨的学术风格和全面的内容覆盖,给我留下了深刻的印象。它不仅仅是一本教材,更是一本值得反复研读的参考书。 书中对图像变换、纹理分析、形态学处理等高级主题的论述,都达到了很高的深度。作者在讲解过程中,充分考虑到了理论的严谨性和数学的精确性,同时又避免了不必要的冗余,使得内容精炼而富有营养。我尤其喜欢它在介绍各种算法时,会详细列出其相关的数学证明和推导过程,这对于理解算法的内在逻辑至关重要。 光盘中的配套软件和代码库,为我的研究工作提供了极大的便利。我可以快速地调用书中的算法,进行实验和验证,节省了大量的时间。此外,书后提供的参考文献列表也十分详尽,为我进一步深入研究提供了宝贵的线索。对于那些在学术研究领域,需要深入理解和掌握数字图像处理技术的研究者来说,这本书无疑是必不可少的工具书。

评分

我是一位对计算机视觉技术充满热情的学生,对数字图像处理这个领域一直抱有浓厚的兴趣。在众多的教材中,我选择了这本《数字图像处理学(第3版)》,事实证明我的选择是正确的。这本书的编排非常人性化,使得学习过程充满了探索的乐趣。 它的讲解风格非常独特,作者善于用生动形象的比喻来解释抽象的数学概念,比如在讲到边缘检测时,作者将其类比为“寻找图像中的‘断崖’”,这样的比喻一下子就抓住了问题的本质,让我豁然开朗。而且,书中引用了大量真实的图像处理案例,让我能够看到理论知识在实际中的应用,这极大地激发了我的学习兴趣。 这本书最让我惊喜的是它对图像复原部分的处理。它不仅详细介绍了各种复原模型和算法,还对不同噪声类型的影响进行了深入分析,并提供了相应的解决方法。结合光盘中的仿真程序,我能够直观地观察到不同复原算法的效果,并比较它们的优劣。这种动手实践与理论学习相结合的方式,让我对数字图像处理有了更深刻的理解和更强的掌控感。我强烈推荐这本教材给所有希望深入了解数字图像处理的学生和爱好者!

评分

坦白讲,我之前对数字图像处理的认识仅限于一些零散的概念,感觉像是在迷雾中摸索。直到翻开这本《数字图像处理学(第3版)》,我才真正窥见了它的全貌。这本书的逻辑结构非常清晰,每一章都围绕着一个核心主题展开,并且前后章节之间有着紧密的联系,形成了一个完整的知识体系。 我特别欣赏作者在处理一些关键概念时所采用的“先易后难”的学习策略。比如,在讲解傅里叶变换时,它并没有一开始就抛出复杂的数学推导,而是先从其直观的几何意义入手,让我理解了它在图像分析中的基本作用,然后再逐步深入到数学细节。这种方式大大降低了学习的门槛,让我在感到挑战的同时,也能保持学习的动力。 书中的插图质量非常高,色彩鲜艳,线条清晰,很多图像的处理效果图更是栩栩如生,让我能够直观地感受到不同算法带来的视觉变化。配合光盘中的实验代码,我可以自己动手去模拟和验证书中的例子,这种“理论与实践相结合”的学习方式,无疑是最高效的。对于那些希望系统学习数字图像处理,并希望能够独立完成相关项目的朋友们,这本书绝对是一个明智的选择。

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The aim of this research was to establish how brands can create an emotional relationship with users through the design of their products. Investigations into existing knowledge on brand, emotional design, and branding techniques employed by designers were conducted in the literature review. Further empirical investigations were undertaken to build on the findings presented in the literature. These findings however were with respect to objects in general, with further research required to invest

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