Java数字图像处理：编程技巧与应用实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

贾志刚 著

图书标签:

• Java
• 图像处理
• 数字图像处理
• 图像分析
• 编程技巧
• 应用实践
• 计算机视觉
• 图像算法
• 图像编程
• 开源项目

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111519461

版次：1

商品编码：11826182

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： Java核心技术系列

开本：16开

出版时间：2015-12-01

用纸：胶版纸

页数：340

内容简介

　　《Java数字图像处理：编程技巧与应用实践》首先通过一个简单JAVA图像处理程序勾勒出用JAVA来实现图像处理的基本步骤，介绍JAVA在操作图像方面的几个重要的API类如ImageIO,BufferedImageOP等，并对图像文件的保存与读写做较为深入细致的讲解。从第二章开始介绍图像的像素操作同时还会用实例讲解如何通过这些简单的像素操作实现图像的色彩特效。接下来会学习图像的直方图，演示如何直方图均衡化的实际应用，会基于直方图实现一种图像搜索算法，接下来学习图像处理中重要与常见的如何调整图像的亮度，对比度与饱和度实现图像的基本调整。然后逐步深入介绍图像的模糊与锐化，首先学习图像卷积模糊算法，然后介绍快速模糊算法盒子模糊，细节保留的高斯模糊与双边模糊，以及各种不同方向的对图像实现模糊的技术，从而实现不同的处理效果。

目录

前言
第1章　Java Graphics及其API简介1
1.1　什么是Java图形设备Graphics1
1.1.1　Graphics概述2
1.1.2　Graphics图形设备的获取、使用和销毁2
1.1.3　Java Swing Graphics2D的重要属性3
1.2　Java 2D API3
1.2.1　基本的Java 2D图形绘制4
1.2.2　使用Java 2D实现太极图形绘制5
1.3　用Java Swing绘制自定义的JPanel6
1.4　Swing Java 2D的其他高级特性介绍8
1.5　小结13
第2章　Java BufferedImage对象及其支持的API操作14
2.1　BufferedImage对象的构成14
2.1.1　Raster对象的作用与像素存储15
2.1.2　图像类型与ColorModel16
2.1.3　BufferedImage对象的创建与保存17
2.1.4　一个完整的ImageBuffered读取例子18
2.2　Java BufferedImageOp API20
2.2.1　Java BufferedImageOp 接口介绍20
2.2.2　BufferedImage对象像素的读写方法21
2.2.3　常见问题举例21
2.3　基于BufferedImageOp的图像滤镜演示22
2.4　小结28
第3章基本Swing UI组件与图像显示29
3.1　JPanel组件与BufferedImage对象的显示29
3.2　JFrame组件与Main UI实现31
3.3　JFileChoose文件选择框的使用32
3.4　基本JButton事件响应32
3.5　一个完整的Swing UI Demo33
3.6　小结37
第4章图像属性39
4.1　失去的时光与回忆—老照片特效39
4.2　图像属性42
4.3　图像的亮度、对比度和饱和度45
4.4　图像饱和度调整46
4.5　图像亮度调整50
4.6　图像对比度调整53
4.7　综合应用—调整图像亮度、对比度和饱和度55
4.8　小结61
第5章像素基本操作62
5.1　大自然的色彩—自然系列滤镜62
5.2　图像像素加减乘除65
5.3　两幅图像的融合与叠加70
5.4　一个更加深入的应用实践—图像上轧花文字效果75
5.5　小结82
第6章像素统计与应用83
6.1　统计图像的均值、最大值与最小值83
6.2　灰度图像二值化86
6.3　图像直方图91
6.4　基于直方图实现图像二值化96
6.5　应用—直方图均衡化100
6.6　应用—基于直方图的图像搜索105
6.7　小结109
第7章图像编辑110
7.1　为什么图像放大以后失真110
7.2　临近点插值算法117
7.3　双线性插值算法120
7.4　双立方插值与Lanczos采样124
7.4.1　双立方插值算法124
7.4.2　Lanczos采样插值算法131
7.5　图像旋转134
7.6　小结141
第8章图像卷积143
8.1　模糊也是一种美143
8.2　图像空间域卷积145
8.3　盒子模糊与高斯模糊149
8.3.1　盒子模糊150
8.3.2　高斯模糊154
8.4　边缘保留的模糊算法—高斯双边模糊157
8.5　像素格特效163
8.6　卷积应用：图像去噪165
8.7　图像锐化、拉普拉斯滤波173
8.8　小结176
第9章边缘检测与提取177
9.1　什么是图像的边缘177
9.2　Robot算子与轧花效果179
9.3　Sobel算子与Prewitt算子 182
9.4　图像梯度—大小与角度186
9.5　基于二阶导数的图像边缘提取189
9.6　经典边缘提取算法—Canny Edge Detection193
9.7　小结200
第10章二值图像201
10.1　二值图像概述与半色调算法201
10.2　图像抖动算法204
10.3　二值图像泛洪填充算法208
10.4　连通组件标记算法212
10.5　二值图像边缘跟踪218
10.6　二值图像细化224
10.7　计算连通区域几何质心228
10.8　计算连通区域方向角度231
10.9　小结233
第11章图像形态学235
11.1　像素集合操作235
11.2　腐蚀与膨胀238
11.3　开闭操作241
11.4　Hit-and-Miss变换操作244
11.5　距离变换247
11.6　分水岭算法250
11.7　灰度图像腐蚀与膨胀254
11.8　小结257
第12章图像分割258
12.1　抠图真的这么难吗258
12.2　基于Mean-Shift的图像分割259
12.3　基于K-Means的图像分割265
12.4　基于Fuzzy C-Means的图像分割269
12.5　基于分水岭的图像分割275
12.6　小结279
第13章图像特征的提取与检测280
13.1　颜色特征提取280
13.2　纹理提取283
13.3　直线检测288
13.4　圆检测291
13.5　图像金字塔295
13.6　Harris角度检测302
13.7　SIFT特征提取307
13.8　小结322
第14章综合运用：照片转油画算法323
14.1　画笔区域323
14.2　采样问题325
14.3　笔画参数327
14.4　笔画绘制330
14.5　程序实现334
14.6　小结337
附录　数学知识参考引用338

前言/序言

　　为什么要写这本书我对图像处理的认识最初来自于读软件工程专业时做毕业设计论文的需要，毕业论文做完以后，我便把所有关于图像处理的知识扔到了一边。2011年的一天有位朋友问了我几个简单的图像处理方面的问题，在解答问题的过程中我发现自己对图像处理的热情一直都在燃烧，从那一刻起我决定重新学习图像处理。这之后，我把以前买的几本图像处理的书都读了一遍，同时还坚持通过写博客来督促自己加深理解，随着学习的不断深入，对图像处理的认知也在不断加深，我越来越渴望自己能实现那些书中提到的图像处理手段与方法，于是便开始不断尝试，在经过了各种“坑”与无助之后，我终于编程实现了学习过的每一种图像处理方法。这个过程十分痛苦，因为我深刻感受到了图像处理在理论与实践之间的细微差异，而这些细微差异往往会导致处理结果与理论预期相差很大。
　　可能提到图像处理，很多人马上就会想到相关书籍中各种复杂的数学公式与矩阵计算，然后就会说我数学不好学不了这个，早早地就把自己给否定了。那些数学公式的确让人望而生畏，但是只要仔细探究一番，就会发现它在图像处理的应用上远远没有看上去那么复杂，甚至可以说十分简单，这是本人学习图像处理时得到的最大一个心得体会，正如一句俗语说的：“世上无难事，只怕有心人”。
　　正是因为自己在学习过程中经历了痛苦，所以我想写一本不一样的图像处理入门图书，内容不再是冰冷的数学公式与文字描述，而是基于理论的实践步骤和细节详解，是一个个可以直接运行的代码实现，书中没有大量的数学公式，有的只是数学知识的巧妙运用。我希望通过分享自己学习过程中的体会与编程实践经验，帮助更多人在学习图像处理的道路上少走弯路，早日进入图像处理的科学殿堂。
　　在国内，程序员写书早已经不是什么新鲜事物，但是我可以肯定地说，本书是国内第一本由奋斗在编码一线的码农写的图像处理入门图书。它不是当下流行的视觉图像处理库的应用介绍，而是图像处理基础知识和理论的学习与实践，正如一句西方科技谚语所说的那样，“在理论上，理论与实践是一致的，在实践上，它们是不一致的”。当前关于图像处理的书大多数都是重理论而轻实践，但图像处理在理论与实践编程之间是存在轻微差异的，而这就成了很多初学者无法逾越的鸿沟。本书就是要拟合理论与实践之间的鸿沟，帮助读者架起从理论到实践的大桥。
　　作为工作超过十年的程序员写的第一本书，本书也是我个人职业生涯的一个新起点，它鞭策与勉励自己不断努力上进，除了对图像处理的兴趣外，这一年多写书的动力更多的是毅力与帮助后来者的初衷。只要本书能为国内图像处理专业知识的普及与应用实践略尽绵薄之力，那辛苦也就值了。
　　读者对象本书适合以下人群阅读：
　　从事图像处理的工作人员学习图像处理的爱好者希望提升自我的中高级程序员计算机专业高年级本科生或研究生开设图像处理相关课程的大专院校学生从事Java应用的开发者如何阅读本书本书分为两大部分，其中第一部为前三章，主要介绍Java Swing编程的基础知识。第二部分是本书的核心内容，系统全面地介绍图像处理的各种方法与常见应用场景编程实现。如果你已经对Java语言和Java Swing有基本的认识，可以跳过前三章，直接从第4章开始阅读本书。同时本书注重实践，所以请务必阅读给出的源代码并运行它，这样才能更好地理解所讲的知识。
　　第一部分为基础篇，简单地介绍了Java Swing图形与图像编程基本API使用技巧，以及相关实践编程，帮助读者了解图像接口在Java语言中的基础知识，并熟悉像素的读写与操作。
　　第二部分为实践与应用编程，从最基础的像素操作开始，通过实践编程讲解图像处理过程中各种基本像素运算、混合、图像插值、直方图获取与图像搜索、图像卷积、边缘提取、二值图像分析与特征提取等知识，最后通过剖析一个流行的图像油画转换算法编程实践来结束本书。
　　附录为本书相关数学知识简单参考。其他参考资料索引可在我的Github上找到。
　　此外，本书的源文件可到www.hzbook.com上通过搜索本书下载，或者到github上下载。
　　勘误和支持由于作者的水平有限，编写的时间也很仓促，书中难免会出现一些错误或不准确的地方，恳请读者批评指正。本书配套源代码已上传到github上，访问地址为：https://github.com/gloomyfish/mybook-java-imageprocess，如果有读者想直接提交勘误之后的代码，请先邮件联系本人，同意以后即可提交，同时本人也会根据读者反馈修改更新源代码。如果你有更多的宝贵意见，也欢迎发送邮件至我的邮箱bfnh1998@hotmail.com，我很期待能够听到你们的真挚反馈。
　　致谢首先要感谢图像处理学科那些伟大的先行者，是他们创立了这个影响力巨大的学科。其次要感谢CSDN博客频道，在CSDN我结识了很多良师益友，他们直言不讳地指出了我博客文章中的很多不妥之处与需要改进的地方，特别是Trent、jichen324、qiwenmingshiwo、FDHGVH2461、cr459464757、wust小吴、xiaowei_cqu，以及这个仓促写就的名单之外的更多朋友，感谢你们的宝贵建议。
　　感谢机械工业出版社华章公司的编辑杨绣国老师，你的一封电子约稿邮件促成了本书，也帮助我实现了写一本注重实践的图像处理入门图书的梦想；感谢你的耐心，在这一年多时间里你不厌其烦地回答我在写作过程中一个又一个问题；感谢你的魄力和远见，始终支持我的写作，你的鼓励和帮助引导我顺利完成全部书稿。
　　最后一定要感谢我的父母，感谢你们将我培养成人；感谢我的妻子在我写书的这一年多时间让我从家务中解脱，给我支持与鼓励。
　　谨以此书，献给我最亲爱的两个孩子，以及众多热爱图像处理的朋友们。
　　贾志刚中国，苏州，2015年9月

《算法图解：Python实现与可视化解析》 简介 在信息爆炸的时代，理解并掌握数据的底层运作原理变得尤为重要。算法，作为解决问题的核心工具，是计算机科学的基石。而《算法图解：Python实现与可视化解析》正是这样一本旨在将抽象的算法概念转化为直观、可操作的知识的读物。本书并非泛泛而谈，而是聚焦于算法的精髓，通过Python语言的实际编码，并辅以丰富的可视化图示，力求让读者能够深入理解每一种算法的设计思想、工作流程及其在实际场景中的应用。 本书最大的特色在于其“可视化解析”的理念。我们深知，许多算法，尤其是在初次接触时，可能会显得晦涩难懂。死记硬背公式或代码片段，往往只能知其然而不知其所以然。因此，本书的核心目标是打破这种认知障碍。我们精心设计了大量图示，将算法的每一步操作、每一次数据结构的变化，甚至复杂的递归调用，都以清晰、生动的图形呈现出来。读者可以通过这些可视化辅助，直观地“看到”算法是如何运行的，数据是如何流动的，从而建立起对算法深刻的理解。 在编程语言的选择上，本书采用了Python。Python以其简洁易懂的语法、强大的库支持以及广泛的应用领域，成为学习算法的理想选择。本书中的所有算法实现都基于Python，力求代码风格清晰、注释详尽，方便读者阅读、理解和自行修改。我们不追求最极致的性能优化（因为这常常会牺牲可读性），而是将重点放在算法逻辑的准确体现和代码的易于理解上。读者可以将代码直接运行，观察实际的输出，并与可视化图示进行对照，进一步巩固学习效果。 本书涵盖了一系列基础且核心的算法，它们是构建更复杂算法和数据结构的基础。我们从最基本的数据结构入手，逐步深入到经典的排序算法、搜索算法、图算法以及动态规划等。 数据结构：万物之基 在深入探讨算法之前，充分理解数据结构至关重要。数据结构是组织和存储数据的方式，不同的数据结构适合解决不同的问题。本书将详细介绍并实现以下核心数据结构： 数组（Array）与链表（Linked List）：作为最基础的线性数据结构，我们将对比它们的优缺点，展示如何在Python中实现动态数组（列表）和单向/双向链表，并讨论它们在插入、删除、查找等操作上的性能差异。 栈（Stack）与队列（Queue）：这两种“后进先出”（LIFO）和“先进先出”（FIFO）的数据结构在很多场景下都扮演着关键角色，例如函数调用栈、表达式求值、广度优先搜索等。我们将演示如何用列表或`collections.deque`实现它们，并通过可视化来理解它们的工作原理。 哈希表（Hash Table）/字典（Dictionary）：哈希表以其接近常数时间的平均查找、插入和删除操作，成为现代编程中不可或缺的数据结构。本书将深入讲解哈希函数的原理、冲突解决方法（如链地址法和开放寻址法），并展示Python字典的底层实现思路。 树（Tree）：作为非线性数据结构，树在层次化数据组织、搜索效率等方面表现出色。我们将重点介绍二叉树（Binary Tree）、二叉搜索树（Binary Search Tree, BST），以及如何实现树的遍历（前序、中序、后序、层序）。 堆（Heap）：堆是一种特殊的树形数据结构，通常用于实现优先队列，例如在Dijkstra算法和Huffman编码中。我们将讲解最小堆和最大堆的概念，并实现堆的插入和删除操作。 排序算法：让数据有序 排序是计算机科学中最基本的问题之一，也是理解分治、比较和交换等算法思想的绝佳切入点。本书将详细解析以下经典排序算法： 冒泡排序（Bubble Sort）：虽然效率不高，但冒泡排序是最容易理解的排序算法之一。我们将通过动画演示，让读者清晰地看到每一步元素之间的比较和交换。 选择排序（Selection Sort）：选择排序的思路是每次找到未排序部分的最小（或最大）元素，放到已排序部分的末尾。我们将通过图示展示这个选择和放置的过程。 插入排序（Insertion Sort）：插入排序的思想是将无序序列的元素逐个插入到已排序的序列中，使得已排序序列始终有序。本书将图解其“插入”过程，并分析其在近乎有序数据上的优势。 归并排序（Merge Sort）：作为一种经典的“分治”算法，归并排序将问题分解、递归求解，最后合并结果。我们将详细解析其“分”与“合”的过程，并用图示展示合并操作如何保持有序。 快速排序（Quick Sort）：快速排序是实际应用中最常用的排序算法之一，其核心是“分而治之”和“基准选择”。我们将深入剖析基准选择、分区（partitioning）操作，以及递归调用的可视化过程，并讨论其平均和最坏情况下的性能。 堆排序（Heap Sort）：利用堆这一数据结构实现的排序算法，效率高且空间复杂度低。我们将结合堆的构建和删除操作，演示堆排序的全过程。 搜索算法：快速定位信息 在海量数据中快速找到目标信息是另一项关键任务。本书将聚焦于以下重要的搜索算法： 线性搜索（Linear Search）：最简单的搜索方式，逐个检查数组中的元素，直到找到目标或遍历完所有元素。 二分搜索（Binary Search）：前提是数据必须有序。二分搜索通过不断缩小搜索范围，在O(log n)的时间复杂度内找到目标。我们将通过图解，展示如何不断折半查找。 广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）：一种用于遍历或搜索树或图的算法。它从根节点开始，逐层遍历。本书将重点讲解BFS在图中的应用，以及如何使用队列来管理待访问的节点。 深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）：另一种图或树的遍历算法，它尽可能深地搜索图的分支。我们将通过图解，展示DFS如何使用栈（隐式或显式）来实现递归或迭代的遍历。 图算法：连接世界的探索 图是描述事物之间关系的强大模型，图算法在网络分析、路径规划、推荐系统等领域有着广泛应用。 图的表示：我们将介绍邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）两种常见的图表示方法，并讨论它们的优缺点。 Dijkstra算法：用于查找图中两个节点之间最短路径的贪心算法。我们将通过每一步更新节点距离，以及可视化路径的扩展过程，来讲解Dijkstra算法。 Prim算法与Kruskal算法：这两种算法用于构建最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST），即连接图中所有顶点的权值最小的边集合。我们将分别通过图示，解析它们如何逐步添加边来形成MST。 拓扑排序（Topological Sort）：用于有向无环图（DAG）的一种线性排序，使得对于图中任意一条有向边 (u, v)，u都在v之前。我们将演示如何通过入度（in-degree）或DFS来实现拓扑排序。 动态规划：化繁为简的智慧 动态规划（Dynamic Programming, DP）是一种通过将复杂问题分解为更小的重叠子问题，并存储子问题的解以避免重复计算，从而求解最优化问题的强大方法。 斐波那契数列（Fibonacci Sequence）：作为动态规划的入门经典，我们将展示如何通过记忆化搜索（Memoization）和自底向上（Tabulation）的方法，高效地计算斐波那契数列，对比其与朴素递归的性能差异。 背包问题（Knapsack Problem）：经典的0/1背包问题和完全背包问题，我们将通过构建状态转移方程，并用表格的形式可视化DP过程，讲解如何选择物品以最大化价值。 最长公共子序列（Longest Common Subsequence, LCS）：在两个序列中找到最长的相似子序列。我们将通过二维DP表格，展示如何计算LCS的长度，并重构出子序列。 实战应用与进阶 除了上述核心算法，本书还将探讨一些将算法应用于实际问题的案例，例如： 数据压缩：通过Huffman编码等算法，实现数据的高效存储。 路径查找：在地图应用中，利用A搜索算法等进行最优路径规划。 模式匹配：在文本处理中，利用KMP算法等进行高效的字符串查找。 本书的目标读者是所有对计算机科学基础感兴趣的开发者、学生以及技术爱好者。无论您是初学者，希望建立坚实的算法基础，还是有一定经验的开发者，希望系统地梳理和深化对算法的理解，本书都能为您提供宝贵的帮助。通过《算法图解：Python实现与可视化解析》，您将不仅学会“如何”实现算法，更能理解“为何”算法如此工作，并掌握如何灵活运用它们来解决实际问题。我们相信，通过本书的学习，您将能以更自信、更深入的视角去探索算法的魅力，为您的技术生涯打下坚实而精彩的基石。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对计算机视觉领域充满好奇的研究生，一直在寻找能够系统性地学习图像处理理论并进行实践的书籍。偶然的机会看到了《Java数字图像处理：编程技巧与应用实践》，毫不犹豫地入手了。这本书的体系结构非常完整，从最基础的像素操作，到复杂的图像分析和模式识别，几乎涵盖了数字图像处理的整个流程。我特别欣赏作者在讲解过程中，反复强调“为什么”和“怎么做”。例如，在讲到边缘检测时，作者不仅介绍了Sobel、Canny等经典算子，还深入分析了不同算子在检测不同类型边缘时的效果差异，以及参数选择对结果的影响。这比仅仅罗列代码要深入得多。书中对于颜色空间转换的讲解，也让我对RGB、CMYK、HSV等颜色空间的特性有了更深刻的理解，以及它们在不同应用场景下的适用性。我尝试着将书中的一些代码运用到我的课程设计中，结果非常令人满意。这本书不仅仅是提供了一个工具集，更重要的是它教会了我如何思考图像处理问题，如何根据实际需求选择和设计合适的算法。对于正在学习数字图像处理、计算机视觉或者相关领域的学生和研究人员来说，这本书无疑是一本不可多得的参考书。

评分☆☆☆☆☆

终于拿到这本《Java数字图像处理：编程技巧与应用实践》了，拿到手的那一刻就感觉沉甸甸的，封面设计也挺有质感的。我一直对数字图像处理这个领域很感兴趣，尤其是在Java这样一个我比较熟悉的编程语言环境下进行实践，所以这本书对我来说简直是“及时雨”。翻开第一章，作者就非常系统地介绍了数字图像的基本概念，比如像素、颜色空间（RGB, HSV等）的原理，以及图像的表示方法。这一点我觉得非常扎实，不像有些书上来就讲算法，让人一头雾水。然后，关于图像的读取、写入和基本操作，比如裁剪、缩放、旋转，都有非常详细的代码示例。我特别喜欢作者对于每个代码块的解释，不是简单地罗列API，而是深入讲解了背后的逻辑和实现细节。比如在讲到图像缩放时，作者不仅介绍了最近邻插值，还详细解释了双线性插值和双三次插值，并且提供了相应的Java代码。这对于我理解不同插值算法的优劣以及选择合适的算法解决实际问题非常有帮助。此外，本书还对图像的增强技术进行了深入的阐述，包括灰度变换、直方图均衡化、滤波器（高斯模糊、Sobel算子等）的原理和应用。当我看到作者用Java代码实现了这些经典的算法时，我感觉自己离成为一个图像处理的“实操者”又近了一步。这本书的结构安排我认为非常合理，循序渐进，不会让初学者感到 overwhelming。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找能够将理论知识与实际项目相结合的图像处理书籍，而《Java数字图像处理：编程技巧与应用实践》正是这样一本让我感到惊喜的书。书中不仅讲解了基本的图像处理算法，还深入探讨了一些更高级的应用，例如图像分割、特征提取以及模式识别。作者在讲解图像分割时，介绍了多种方法，如阈值法、区域生长法，甚至还涉及到了主动轮廓模型（Snake模型）的原理和Java实现。这一点对我非常有价值，因为在我的工作中经常需要从复杂的背景中分离出感兴趣的区域。特征提取的部分，例如SIFT、SURF算法的原理和在Java中的应用，也让我大开眼界。这些算法在目标识别、图像匹配等领域非常关键，书中详细的解释和代码示例，让我能够理解其计算过程和优势。此外，模式识别的章节，虽然篇幅相对较少，但作者也触及了一些基础的分类器，并给出了Java实现的思路。总的来说，这本书在应用实践方面做得非常出色，它提供的不仅仅是代码，更是一种解决实际问题的思路和方法。我觉得这本书非常适合那些已经有一定Java基础，并且对图像处理有深入研究兴趣的开发者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深入程度简直超乎我的想象！我本来以为会是一些基础的图像处理操作，没想到作者竟然能把诸如傅里叶变换、小波变换这些复杂的数学原理在Java编程中讲解得如此透彻。尤其是傅里叶变换的部分，作者不仅仅是给出了代码，更是花了大量的篇幅去解释其在图像去噪、边缘检测等方面的应用。我之前对傅里叶变换的理解仅限于数学书上的公式，这本书通过具体的Java代码实现，让我直观地感受到了它如何将图像从空间域转换到频率域，以及频率域信息对图像处理的重要性。另外，关于图像复原的章节，包括各种退化模型的模拟和逆滤波、维纳滤波等复原算法的实现，也让我大开眼界。我尝试着自己动手实现了一些代码，发现在实际应用中，如何准确地估计退化模型和噪声特性是多么的关键。书中提供的案例非常贴近实际，比如对模糊图像进行复原，对我今后的工作会有很大的启发。最让我印象深刻的是，作者并没有回避数学公式，而是将它们与Java代码紧密结合，让抽象的数学概念变得触手可及。对于想要深入理解数字图像处理算法背后的原理，并且希望通过编程实践来掌握这些技术的读者来说，这本书绝对是宝藏。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，一开始我选择这本书，是被其“编程技巧”几个字吸引的。我本身是一名Java开发者，对图像处理的了解还停留在一些皮毛阶段，希望能通过这本书来提升自己的编程能力，并将其应用到实际项目中。这本书在“技巧”方面确实做得非常到位。作者在讲解每一个算法时，都会给出优化代码的建议，比如如何避免重复计算，如何提高内存利用率，以及如何利用多线程来加速处理过程。这一点对于处理大型图像或者进行实时图像处理的应用来说，至关重要。例如，在讲解滤波算法时，作者就详细对比了直接实现和使用更高效的卷积核实现方式的性能差异。另外，本书还介绍了一些常用的图像处理库，比如OpenCV（通过Java接口），并示范了如何将其集成到Java项目中，这对于我们快速开发复杂图像处理应用非常有帮助。书中的代码风格清晰，注释也很到位，很容易理解和复用。我尤其喜欢作者在介绍一些复杂算法时，会先用一种简单易懂的方式来解释其核心思想，然后再逐步深入到具体的Java实现。这种由浅入深的讲解方式，让我在学习过程中不会感到吃力。

评分☆☆☆☆☆

这本书还没有细看，但是根据作者提供的源代码，学起来也挺快的，适用于有一定java基础的

评分☆☆☆☆☆

东西早就收到了，一直没顾上评价，还可以

评分☆☆☆☆☆

包装完好，印刷质量好，内容详实

评分☆☆☆☆☆

不错不错不错

评分☆☆☆☆☆

很好，正在看

评分☆☆☆☆☆

很不错，谢谢作者，谢谢京东，一直喜欢上京东买东西

评分☆☆☆☆☆

关于JAVA图形学的书比较少

评分☆☆☆☆☆

书很好，内容看不出有什么错误，我一个做javaee的感觉用不到里面的知识，感觉买亏了

评分☆☆☆☆☆

年轻人要求看的，帮他们买的，图像类的书好少