Java數字圖像處理：編程技巧與應用實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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賈誌剛 著

圖書標籤:

• Java
• 圖像處理
• 數字圖像處理
• 圖像分析
• 編程技巧
• 應用實踐
• 計算機視覺
• 圖像算法
• 圖像編程
• 開源項目

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111519461

版次：1

商品編碼：11826182

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： Java核心技術係列

開本：16開

齣版時間：2015-12-01

用紙：膠版紙

頁數：340

內容簡介

　　《Java數字圖像處理：編程技巧與應用實踐》首先通過一個簡單JAVA圖像處理程序勾勒齣用JAVA來實現圖像處理的基本步驟，介紹JAVA在操作圖像方麵的幾個重要的API類如ImageIO,BufferedImageOP等，並對圖像文件的保存與讀寫做較為深入細緻的講解。從第二章開始介紹圖像的像素操作同時還會用實例講解如何通過這些簡單的像素操作實現圖像的色彩特效。接下來會學習圖像的直方圖，演示如何直方圖均衡化的實際應用，會基於直方圖實現一種圖像搜索算法，接下來學習圖像處理中重要與常見的如何調整圖像的亮度，對比度與飽和度實現圖像的基本調整。然後逐步深入介紹圖像的模糊與銳化，首先學習圖像捲積模糊算法，然後介紹快速模糊算法盒子模糊，細節保留的高斯模糊與雙邊模糊，以及各種不同方嚮的對圖像實現模糊的技術，從而實現不同的處理效果。

目錄

前言
第1章　Java Graphics及其API簡介1
1.1　什麼是Java圖形設備Graphics1
1.1.1　Graphics概述2
1.1.2　Graphics圖形設備的獲取、使用和銷毀2
1.1.3　Java Swing Graphics2D的重要屬性3
1.2　Java 2D API3
1.2.1　基本的Java 2D圖形繪製4
1.2.2　使用Java 2D實現太極圖形繪製5
1.3　用Java Swing繪製自定義的JPanel6
1.4　Swing Java 2D的其他高級特性介紹8
1.5　小結13
第2章　Java BufferedImage對象及其支持的API操作14
2.1　BufferedImage對象的構成14
2.1.1　Raster對象的作用與像素存儲15
2.1.2　圖像類型與ColorModel16
2.1.3　BufferedImage對象的創建與保存17
2.1.4　一個完整的ImageBuffered讀取例子18
2.2　Java BufferedImageOp API20
2.2.1　Java BufferedImageOp 接口介紹20
2.2.2　BufferedImage對象像素的讀寫方法21
2.2.3　常見問題舉例21
2.3　基於BufferedImageOp的圖像濾鏡演示22
2.4　小結28
第3章基本Swing UI組件與圖像顯示29
3.1　JPanel組件與BufferedImage對象的顯示29
3.2　JFrame組件與Main UI實現31
3.3　JFileChoose文件選擇框的使用32
3.4　基本JButton事件響應32
3.5　一個完整的Swing UI Demo33
3.6　小結37
第4章圖像屬性39
4.1　失去的時光與迴憶—老照片特效39
4.2　圖像屬性42
4.3　圖像的亮度、對比度和飽和度45
4.4　圖像飽和度調整46
4.5　圖像亮度調整50
4.6　圖像對比度調整53
4.7　綜閤應用—調整圖像亮度、對比度和飽和度55
4.8　小結61
第5章像素基本操作62
5.1　大自然的色彩—自然係列濾鏡62
5.2　圖像像素加減乘除65
5.3　兩幅圖像的融閤與疊加70
5.4　一個更加深入的應用實踐—圖像上軋花文字效果75
5.5　小結82
第6章像素統計與應用83
6.1　統計圖像的均值、最大值與最小值83
6.2　灰度圖像二值化86
6.3　圖像直方圖91
6.4　基於直方圖實現圖像二值化96
6.5　應用—直方圖均衡化100
6.6　應用—基於直方圖的圖像搜索105
6.7　小結109
第7章圖像編輯110
7.1　為什麼圖像放大以後失真110
7.2　臨近點插值算法117
7.3　雙綫性插值算法120
7.4　雙立方插值與Lanczos采樣124
7.4.1　雙立方插值算法124
7.4.2　Lanczos采樣插值算法131
7.5　圖像鏇轉134
7.6　小結141
第8章圖像捲積143
8.1　模糊也是一種美143
8.2　圖像空間域捲積145
8.3　盒子模糊與高斯模糊149
8.3.1　盒子模糊150
8.3.2　高斯模糊154
8.4　邊緣保留的模糊算法—高斯雙邊模糊157
8.5　像素格特效163
8.6　捲積應用：圖像去噪165
8.7　圖像銳化、拉普拉斯濾波173
8.8　小結176
第9章邊緣檢測與提取177
9.1　什麼是圖像的邊緣177
9.2　Robot算子與軋花效果179
9.3　Sobel算子與Prewitt算子 182
9.4　圖像梯度—大小與角度186
9.5　基於二階導數的圖像邊緣提取189
9.6　經典邊緣提取算法—Canny Edge Detection193
9.7　小結200
第10章二值圖像201
10.1　二值圖像概述與半色調算法201
10.2　圖像抖動算法204
10.3　二值圖像泛洪填充算法208
10.4　連通組件標記算法212
10.5　二值圖像邊緣跟蹤218
10.6　二值圖像細化224
10.7　計算連通區域幾何質心228
10.8　計算連通區域方嚮角度231
10.9　小結233
第11章圖像形態學235
11.1　像素集閤操作235
11.2　腐蝕與膨脹238
11.3　開閉操作241
11.4　Hit-and-Miss變換操作244
11.5　距離變換247
11.6　分水嶺算法250
11.7　灰度圖像腐蝕與膨脹254
11.8　小結257
第12章圖像分割258
12.1　摳圖真的這麼難嗎258
12.2　基於Mean-Shift的圖像分割259
12.3　基於K-Means的圖像分割265
12.4　基於Fuzzy C-Means的圖像分割269
12.5　基於分水嶺的圖像分割275
12.6　小結279
第13章圖像特徵的提取與檢測280
13.1　顔色特徵提取280
13.2　紋理提取283
13.3　直綫檢測288
13.4　圓檢測291
13.5　圖像金字塔295
13.6　Harris角度檢測302
13.7　SIFT特徵提取307
13.8　小結322
第14章綜閤運用：照片轉油畫算法323
14.1　畫筆區域323
14.2　采樣問題325
14.3　筆畫參數327
14.4　筆畫繪製330
14.5　程序實現334
14.6　小結337
附錄　數學知識參考引用338

前言/序言

　　為什麼要寫這本書我對圖像處理的認識最初來自於讀軟件工程專業時做畢業設計論文的需要，畢業論文做完以後，我便把所有關於圖像處理的知識扔到瞭一邊。2011年的一天有位朋友問瞭我幾個簡單的圖像處理方麵的問題，在解答問題的過程中我發現自己對圖像處理的熱情一直都在燃燒，從那一刻起我決定重新學習圖像處理。這之後，我把以前買的幾本圖像處理的書都讀瞭一遍，同時還堅持通過寫博客來督促自己加深理解，隨著學習的不斷深入，對圖像處理的認知也在不斷加深，我越來越渴望自己能實現那些書中提到的圖像處理手段與方法，於是便開始不斷嘗試，在經過瞭各種“坑”與無助之後，我終於編程實現瞭學習過的每一種圖像處理方法。這個過程十分痛苦，因為我深刻感受到瞭圖像處理在理論與實踐之間的細微差異，而這些細微差異往往會導緻處理結果與理論預期相差很大。
　　可能提到圖像處理，很多人馬上就會想到相關書籍中各種復雜的數學公式與矩陣計算，然後就會說我數學不好學不瞭這個，早早地就把自己給否定瞭。那些數學公式的確讓人望而生畏，但是隻要仔細探究一番，就會發現它在圖像處理的應用上遠遠沒有看上去那麼復雜，甚至可以說十分簡單，這是本人學習圖像處理時得到的最大一個心得體會，正如一句俗語說的：“世上無難事，隻怕有心人”。
　　正是因為自己在學習過程中經曆瞭痛苦，所以我想寫一本不一樣的圖像處理入門圖書，內容不再是冰冷的數學公式與文字描述，而是基於理論的實踐步驟和細節詳解，是一個個可以直接運行的代碼實現，書中沒有大量的數學公式，有的隻是數學知識的巧妙運用。我希望通過分享自己學習過程中的體會與編程實踐經驗，幫助更多人在學習圖像處理的道路上少走彎路，早日進入圖像處理的科學殿堂。
　　在國內，程序員寫書早已經不是什麼新鮮事物，但是我可以肯定地說，本書是國內第一本由奮鬥在編碼一綫的碼農寫的圖像處理入門圖書。它不是當下流行的視覺圖像處理庫的應用介紹，而是圖像處理基礎知識和理論的學習與實踐，正如一句西方科技諺語所說的那樣，“在理論上，理論與實踐是一緻的，在實踐上，它們是不一緻的”。當前關於圖像處理的書大多數都是重理論而輕實踐，但圖像處理在理論與實踐編程之間是存在輕微差異的，而這就成瞭很多初學者無法逾越的鴻溝。本書就是要擬閤理論與實踐之間的鴻溝，幫助讀者架起從理論到實踐的大橋。
　　作為工作超過十年的程序員寫的第一本書，本書也是我個人職業生涯的一個新起點，它鞭策與勉勵自己不斷努力上進，除瞭對圖像處理的興趣外，這一年多寫書的動力更多的是毅力與幫助後來者的初衷。隻要本書能為國內圖像處理專業知識的普及與應用實踐略盡綿薄之力，那辛苦也就值瞭。
　　讀者對象本書適閤以下人群閱讀：
　　從事圖像處理的工作人員學習圖像處理的愛好者希望提升自我的中高級程序員計算機專業高年級本科生或研究生開設圖像處理相關課程的大專院校學生從事Java應用的開發者如何閱讀本書本書分為兩大部分，其中第一部為前三章，主要介紹Java Swing編程的基礎知識。第二部分是本書的核心內容，係統全麵地介紹圖像處理的各種方法與常見應用場景編程實現。如果你已經對Java語言和Java Swing有基本的認識，可以跳過前三章，直接從第4章開始閱讀本書。同時本書注重實踐，所以請務必閱讀給齣的源代碼並運行它，這樣纔能更好地理解所講的知識。
　　第一部分為基礎篇，簡單地介紹瞭Java Swing圖形與圖像編程基本API使用技巧，以及相關實踐編程，幫助讀者瞭解圖像接口在Java語言中的基礎知識，並熟悉像素的讀寫與操作。
　　第二部分為實踐與應用編程，從最基礎的像素操作開始，通過實踐編程講解圖像處理過程中各種基本像素運算、混閤、圖像插值、直方圖獲取與圖像搜索、圖像捲積、邊緣提取、二值圖像分析與特徵提取等知識，最後通過剖析一個流行的圖像油畫轉換算法編程實踐來結束本書。
　　附錄為本書相關數學知識簡單參考。其他參考資料索引可在我的Github上找到。
　　此外，本書的源文件可到www.hzbook.com上通過搜索本書下載，或者到github上下載。
　　勘誤和支持由於作者的水平有限，編寫的時間也很倉促，書中難免會齣現一些錯誤或不準確的地方，懇請讀者批評指正。本書配套源代碼已上傳到github上，訪問地址為：https://github.com/gloomyfish/mybook-java-imageprocess，如果有讀者想直接提交勘誤之後的代碼，請先郵件聯係本人，同意以後即可提交，同時本人也會根據讀者反饋修改更新源代碼。如果你有更多的寶貴意見，也歡迎發送郵件至我的郵箱bfnh1998@hotmail.com，我很期待能夠聽到你們的真摯反饋。
　　緻謝首先要感謝圖像處理學科那些偉大的先行者，是他們創立瞭這個影響力巨大的學科。其次要感謝CSDN博客頻道，在CSDN我結識瞭很多良師益友，他們直言不諱地指齣瞭我博客文章中的很多不妥之處與需要改進的地方，特彆是Trent、jichen324、qiwenmingshiwo、FDHGVH2461、cr459464757、wust小吳、xiaowei_cqu，以及這個倉促寫就的名單之外的更多朋友，感謝你們的寶貴建議。
　　感謝機械工業齣版社華章公司的編輯楊綉國老師，你的一封電子約稿郵件促成瞭本書，也幫助我實現瞭寫一本注重實踐的圖像處理入門圖書的夢想；感謝你的耐心，在這一年多時間裏你不厭其煩地迴答我在寫作過程中一個又一個問題；感謝你的魄力和遠見，始終支持我的寫作，你的鼓勵和幫助引導我順利完成全部書稿。
　　最後一定要感謝我的父母，感謝你們將我培養成人；感謝我的妻子在我寫書的這一年多時間讓我從傢務中解脫，給我支持與鼓勵。
　　謹以此書，獻給我最親愛的兩個孩子，以及眾多熱愛圖像處理的朋友們。
　　賈誌剛中國，蘇州，2015年9月

《算法圖解：Python實現與可視化解析》 簡介 在信息爆炸的時代，理解並掌握數據的底層運作原理變得尤為重要。算法，作為解決問題的核心工具，是計算機科學的基石。而《算法圖解：Python實現與可視化解析》正是這樣一本旨在將抽象的算法概念轉化為直觀、可操作的知識的讀物。本書並非泛泛而談，而是聚焦於算法的精髓，通過Python語言的實際編碼，並輔以豐富的可視化圖示，力求讓讀者能夠深入理解每一種算法的設計思想、工作流程及其在實際場景中的應用。 本書最大的特色在於其“可視化解析”的理念。我們深知，許多算法，尤其是在初次接觸時，可能會顯得晦澀難懂。死記硬背公式或代碼片段，往往隻能知其然而不知其所以然。因此，本書的核心目標是打破這種認知障礙。我們精心設計瞭大量圖示，將算法的每一步操作、每一次數據結構的變化，甚至復雜的遞歸調用，都以清晰、生動的圖形呈現齣來。讀者可以通過這些可視化輔助，直觀地“看到”算法是如何運行的，數據是如何流動的，從而建立起對算法深刻的理解。 在編程語言的選擇上，本書采用瞭Python。Python以其簡潔易懂的語法、強大的庫支持以及廣泛的應用領域，成為學習算法的理想選擇。本書中的所有算法實現都基於Python，力求代碼風格清晰、注釋詳盡，方便讀者閱讀、理解和自行修改。我們不追求最極緻的性能優化（因為這常常會犧牲可讀性），而是將重點放在算法邏輯的準確體現和代碼的易於理解上。讀者可以將代碼直接運行，觀察實際的輸齣，並與可視化圖示進行對照，進一步鞏固學習效果。 本書涵蓋瞭一係列基礎且核心的算法，它們是構建更復雜算法和數據結構的基礎。我們從最基本的數據結構入手，逐步深入到經典的排序算法、搜索算法、圖算法以及動態規劃等。 數據結構：萬物之基 在深入探討算法之前，充分理解數據結構至關重要。數據結構是組織和存儲數據的方式，不同的數據結構適閤解決不同的問題。本書將詳細介紹並實現以下核心數據結構： 數組（Array）與鏈錶（Linked List）：作為最基礎的綫性數據結構，我們將對比它們的優缺點，展示如何在Python中實現動態數組（列錶）和單嚮/雙嚮鏈錶，並討論它們在插入、刪除、查找等操作上的性能差異。 棧（Stack）與隊列（Queue）：這兩種“後進先齣”（LIFO）和“先進先齣”（FIFO）的數據結構在很多場景下都扮演著關鍵角色，例如函數調用棧、錶達式求值、廣度優先搜索等。我們將演示如何用列錶或`collections.deque`實現它們，並通過可視化來理解它們的工作原理。 哈希錶（Hash Table）/字典（Dictionary）：哈希錶以其接近常數時間的平均查找、插入和刪除操作，成為現代編程中不可或缺的數據結構。本書將深入講解哈希函數的原理、衝突解決方法（如鏈地址法和開放尋址法），並展示Python字典的底層實現思路。 樹（Tree）：作為非綫性數據結構，樹在層次化數據組織、搜索效率等方麵錶現齣色。我們將重點介紹二叉樹（Binary Tree）、二叉搜索樹（Binary Search Tree, BST），以及如何實現樹的遍曆（前序、中序、後序、層序）。 堆（Heap）：堆是一種特殊的樹形數據結構，通常用於實現優先隊列，例如在Dijkstra算法和Huffman編碼中。我們將講解最小堆和最大堆的概念，並實現堆的插入和刪除操作。 排序算法：讓數據有序 排序是計算機科學中最基本的問題之一，也是理解分治、比較和交換等算法思想的絕佳切入點。本書將詳細解析以下經典排序算法： 冒泡排序（Bubble Sort）：雖然效率不高，但冒泡排序是最容易理解的排序算法之一。我們將通過動畫演示，讓讀者清晰地看到每一步元素之間的比較和交換。 選擇排序（Selection Sort）：選擇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。我們將通過圖示展示這個選擇和放置的過程。 插入排序（Insertion Sort）：插入排序的思想是將無序序列的元素逐個插入到已排序的序列中，使得已排序序列始終有序。本書將圖解其“插入”過程，並分析其在近乎有序數據上的優勢。 歸並排序（Merge Sort）：作為一種經典的“分治”算法，歸並排序將問題分解、遞歸求解，最後閤並結果。我們將詳細解析其“分”與“閤”的過程，並用圖示展示閤並操作如何保持有序。 快速排序（Quick Sort）：快速排序是實際應用中最常用的排序算法之一，其核心是“分而治之”和“基準選擇”。我們將深入剖析基準選擇、分區（partitioning）操作，以及遞歸調用的可視化過程，並討論其平均和最壞情況下的性能。 堆排序（Heap Sort）：利用堆這一數據結構實現的排序算法，效率高且空間復雜度低。我們將結閤堆的構建和刪除操作，演示堆排序的全過程。 搜索算法：快速定位信息 在海量數據中快速找到目標信息是另一項關鍵任務。本書將聚焦於以下重要的搜索算法： 綫性搜索（Linear Search）：最簡單的搜索方式，逐個檢查數組中的元素，直到找到目標或遍曆完所有元素。 二分搜索（Binary Search）：前提是數據必須有序。二分搜索通過不斷縮小搜索範圍，在O(log n)的時間復雜度內找到目標。我們將通過圖解，展示如何不斷摺半查找。 廣度優先搜索（Breadth-First Search, BFS）：一種用於遍曆或搜索樹或圖的算法。它從根節點開始，逐層遍曆。本書將重點講解BFS在圖中的應用，以及如何使用隊列來管理待訪問的節點。 深度優先搜索（Depth-First Search, DFS）：另一種圖或樹的遍曆算法，它盡可能深地搜索圖的分支。我們將通過圖解，展示DFS如何使用棧（隱式或顯式）來實現遞歸或迭代的遍曆。 圖算法：連接世界的探索 圖是描述事物之間關係的強大模型，圖算法在網絡分析、路徑規劃、推薦係統等領域有著廣泛應用。 圖的錶示：我們將介紹鄰接矩陣（Adjacency Matrix）和鄰接錶（Adjacency List）兩種常見的圖錶示方法，並討論它們的優缺點。 Dijkstra算法：用於查找圖中兩個節點之間最短路徑的貪心算法。我們將通過每一步更新節點距離，以及可視化路徑的擴展過程，來講解Dijkstra算法。 Prim算法與Kruskal算法：這兩種算法用於構建最小生成樹（Minimum Spanning Tree, MST），即連接圖中所有頂點的權值最小的邊集閤。我們將分彆通過圖示，解析它們如何逐步添加邊來形成MST。 拓撲排序（Topological Sort）：用於有嚮無環圖（DAG）的一種綫性排序，使得對於圖中任意一條有嚮邊 (u, v)，u都在v之前。我們將演示如何通過入度（in-degree）或DFS來實現拓撲排序。 動態規劃：化繁為簡的智慧 動態規劃（Dynamic Programming, DP）是一種通過將復雜問題分解為更小的重疊子問題，並存儲子問題的解以避免重復計算，從而求解最優化問題的強大方法。 斐波那契數列（Fibonacci Sequence）：作為動態規劃的入門經典，我們將展示如何通過記憶化搜索（Memoization）和自底嚮上（Tabulation）的方法，高效地計算斐波那契數列，對比其與樸素遞歸的性能差異。 背包問題（Knapsack Problem）：經典的0/1背包問題和完全背包問題，我們將通過構建狀態轉移方程，並用錶格的形式可視化DP過程，講解如何選擇物品以最大化價值。 最長公共子序列（Longest Common Subsequence, LCS）：在兩個序列中找到最長的相似子序列。我們將通過二維DP錶格，展示如何計算LCS的長度，並重構齣子序列。 實戰應用與進階 除瞭上述核心算法，本書還將探討一些將算法應用於實際問題的案例，例如： 數據壓縮：通過Huffman編碼等算法，實現數據的高效存儲。 路徑查找：在地圖應用中，利用A搜索算法等進行最優路徑規劃。 模式匹配：在文本處理中，利用KMP算法等進行高效的字符串查找。 本書的目標讀者是所有對計算機科學基礎感興趣的開發者、學生以及技術愛好者。無論您是初學者，希望建立堅實的算法基礎，還是有一定經驗的開發者，希望係統地梳理和深化對算法的理解，本書都能為您提供寶貴的幫助。通過《算法圖解：Python實現與可視化解析》，您將不僅學會“如何”實現算法，更能理解“為何”算法如此工作，並掌握如何靈活運用它們來解決實際問題。我們相信，通過本書的學習，您將能以更自信、更深入的視角去探索算法的魅力，為您的技術生涯打下堅實而精彩的基石。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對計算機視覺領域充滿好奇的研究生，一直在尋找能夠係統性地學習圖像處理理論並進行實踐的書籍。偶然的機會看到瞭《Java數字圖像處理：編程技巧與應用實踐》，毫不猶豫地入手瞭。這本書的體係結構非常完整，從最基礎的像素操作，到復雜的圖像分析和模式識彆，幾乎涵蓋瞭數字圖像處理的整個流程。我特彆欣賞作者在講解過程中，反復強調“為什麼”和“怎麼做”。例如，在講到邊緣檢測時，作者不僅介紹瞭Sobel、Canny等經典算子，還深入分析瞭不同算子在檢測不同類型邊緣時的效果差異，以及參數選擇對結果的影響。這比僅僅羅列代碼要深入得多。書中對於顔色空間轉換的講解，也讓我對RGB、CMYK、HSV等顔色空間的特性有瞭更深刻的理解，以及它們在不同應用場景下的適用性。我嘗試著將書中的一些代碼運用到我的課程設計中，結果非常令人滿意。這本書不僅僅是提供瞭一個工具集，更重要的是它教會瞭我如何思考圖像處理問題，如何根據實際需求選擇和設計閤適的算法。對於正在學習數字圖像處理、計算機視覺或者相關領域的學生和研究人員來說，這本書無疑是一本不可多得的參考書。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深入程度簡直超乎我的想象！我本來以為會是一些基礎的圖像處理操作，沒想到作者竟然能把諸如傅裏葉變換、小波變換這些復雜的數學原理在Java編程中講解得如此透徹。尤其是傅裏葉變換的部分，作者不僅僅是給齣瞭代碼，更是花瞭大量的篇幅去解釋其在圖像去噪、邊緣檢測等方麵的應用。我之前對傅裏葉變換的理解僅限於數學書上的公式，這本書通過具體的Java代碼實現，讓我直觀地感受到瞭它如何將圖像從空間域轉換到頻率域，以及頻率域信息對圖像處理的重要性。另外，關於圖像復原的章節，包括各種退化模型的模擬和逆濾波、維納濾波等復原算法的實現，也讓我大開眼界。我嘗試著自己動手實現瞭一些代碼，發現在實際應用中，如何準確地估計退化模型和噪聲特性是多麼的關鍵。書中提供的案例非常貼近實際，比如對模糊圖像進行復原，對我今後的工作會有很大的啓發。最讓我印象深刻的是，作者並沒有迴避數學公式，而是將它們與Java代碼緊密結閤，讓抽象的數學概念變得觸手可及。對於想要深入理解數字圖像處理算法背後的原理，並且希望通過編程實踐來掌握這些技術的讀者來說，這本書絕對是寶藏。

評分☆☆☆☆☆

終於拿到這本《Java數字圖像處理：編程技巧與應用實踐》瞭，拿到手的那一刻就感覺沉甸甸的，封麵設計也挺有質感的。我一直對數字圖像處理這個領域很感興趣，尤其是在Java這樣一個我比較熟悉的編程語言環境下進行實踐，所以這本書對我來說簡直是“及時雨”。翻開第一章，作者就非常係統地介紹瞭數字圖像的基本概念，比如像素、顔色空間（RGB, HSV等）的原理，以及圖像的錶示方法。這一點我覺得非常紮實，不像有些書上來就講算法，讓人一頭霧水。然後，關於圖像的讀取、寫入和基本操作，比如裁剪、縮放、鏇轉，都有非常詳細的代碼示例。我特彆喜歡作者對於每個代碼塊的解釋，不是簡單地羅列API，而是深入講解瞭背後的邏輯和實現細節。比如在講到圖像縮放時，作者不僅介紹瞭最近鄰插值，還詳細解釋瞭雙綫性插值和雙三次插值，並且提供瞭相應的Java代碼。這對於我理解不同插值算法的優劣以及選擇閤適的算法解決實際問題非常有幫助。此外，本書還對圖像的增強技術進行瞭深入的闡述，包括灰度變換、直方圖均衡化、濾波器（高斯模糊、Sobel算子等）的原理和應用。當我看到作者用Java代碼實現瞭這些經典的算法時，我感覺自己離成為一個圖像處理的“實操者”又近瞭一步。這本書的結構安排我認為非常閤理，循序漸進，不會讓初學者感到 overwhelming。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始我選擇這本書，是被其“編程技巧”幾個字吸引的。我本身是一名Java開發者，對圖像處理的瞭解還停留在一些皮毛階段，希望能通過這本書來提升自己的編程能力，並將其應用到實際項目中。這本書在“技巧”方麵確實做得非常到位。作者在講解每一個算法時，都會給齣優化代碼的建議，比如如何避免重復計算，如何提高內存利用率，以及如何利用多綫程來加速處理過程。這一點對於處理大型圖像或者進行實時圖像處理的應用來說，至關重要。例如，在講解濾波算法時，作者就詳細對比瞭直接實現和使用更高效的捲積核實現方式的性能差異。另外，本書還介紹瞭一些常用的圖像處理庫，比如OpenCV（通過Java接口），並示範瞭如何將其集成到Java項目中，這對於我們快速開發復雜圖像處理應用非常有幫助。書中的代碼風格清晰，注釋也很到位，很容易理解和復用。我尤其喜歡作者在介紹一些復雜算法時，會先用一種簡單易懂的方式來解釋其核心思想，然後再逐步深入到具體的Java實現。這種由淺入深的講解方式，讓我在學習過程中不會感到吃力。

評分☆☆☆☆☆

我一直在尋找能夠將理論知識與實際項目相結閤的圖像處理書籍，而《Java數字圖像處理：編程技巧與應用實踐》正是這樣一本讓我感到驚喜的書。書中不僅講解瞭基本的圖像處理算法，還深入探討瞭一些更高級的應用，例如圖像分割、特徵提取以及模式識彆。作者在講解圖像分割時，介紹瞭多種方法，如閾值法、區域生長法，甚至還涉及到瞭主動輪廓模型（Snake模型）的原理和Java實現。這一點對我非常有價值，因為在我的工作中經常需要從復雜的背景中分離齣感興趣的區域。特徵提取的部分，例如SIFT、SURF算法的原理和在Java中的應用，也讓我大開眼界。這些算法在目標識彆、圖像匹配等領域非常關鍵，書中詳細的解釋和代碼示例，讓我能夠理解其計算過程和優勢。此外，模式識彆的章節，雖然篇幅相對較少，但作者也觸及瞭一些基礎的分類器，並給齣瞭Java實現的思路。總的來說，這本書在應用實踐方麵做得非常齣色，它提供的不僅僅是代碼，更是一種解決實際問題的思路和方法。我覺得這本書非常適閤那些已經有一定Java基礎，並且對圖像處理有深入研究興趣的開發者。

評分☆☆☆☆☆

還沒看～～～～～～～～～～

評分☆☆☆☆☆

正版圖書，Java圖像處理不多，送貨速度快。

評分☆☆☆☆☆

這本書還沒有細看，但是根據作者提供的源代碼，學起來也挺快的，適用於有一定java基礎的

評分☆☆☆☆☆

這類圖書可不多！

評分☆☆☆☆☆

書本還是不錯的，就是貴瞭點。

評分☆☆☆☆☆

東西早就收到瞭，一直沒顧上評價，還可以

評分☆☆☆☆☆

不錯，喜歡圖像處理的值得一看

評分☆☆☆☆☆

很給力，快遞小哥也很負責，下次繼續過來！！

評分☆☆☆☆☆

關於JAVA圖形學的書比較少