具体描述
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适读人群 ：本书的读者对象主要是从事信号与信息处理、通信工程、电子科学与技术、信息工程、自动化、计算机科学与技术、地球物理、生物工程、生物医学工程、物理、化学、医学、遥感等领域的大学教师和科技工作者、研究生、大学本科高年级学生及工程技术人员。Rafael C. Gonzalez(拉斐尔?C?冈萨雷斯)
1965于美国迈阿密大学获电气工程学士学位；1967年和1970年于美国佛罗里达大学盖恩斯维尔分校分别获电气工程硕士学位和博士学位。1970年，加盟田纳西大学诺克斯维尔分校(UTK)电机和计算机工程系。1973年晋升为副教授，1978年晋升为教授，1984年被授予“杰出贡献教授”。1994年到1997年任系主任，现为UTK名誉教授。
1977年获UTK工学院职员成就奖；1978年获UTK校长研究学者奖；1980年获Magnavox工程教授奖；1980年获M. E. Brooks杰出教授奖；1981年，成为田纳西大学的IBM教授并于1984年被授予杰出成就教授；1985年，被迈阿密大学授予杰出男毕业生奖；1986年，被授予Phi Kappa Phi学者奖；1992年，获田纳西大学Nathan W. Dougherty工程优秀奖。
Richard E. Woods(理查德?E?伍兹)
理查德?E?伍兹，UTK电气工程系学士、硕士和博士。从业经历包括企业家、大学教师、咨询、企业管理和工业工程。最近创立了专门开发医用手持式计算机系统的MedData Interactive公司。他还是感知公司的创始人和副总载，负责公司的定量图像分析和自动决策产品的开发工作。
内容简介
在数字图像处理领域，本书作为主要教材已有30多年。这一版本是作者在前两版的基础上修订而成的，是前两版的发展与延续。除保留了前两版的大部分内容外，根据读者的反馈，作者在13个方面对本书进行了修订，新增了400多幅图像、200多幅图表及80多道习题，融入了近年来数字图像处理领域的重要进展，因而本书特色鲜明且与时俱进。全书仍分为12章，即绪论、数字图像基础、灰度变换与空间滤波、频率域滤波、图像复原与重建、彩色图像处理、小波和多分辨率处理、图像压缩、形态学图像处理、图像分割、表示与描述、目标识别。
作者简介
Rafael C. Gonzalez(拉斐尔?C?冈萨雷斯): 1965于美国迈阿密大学获电气工程学士学位；1967年和1970年于美国佛罗里达大学盖恩斯维尔分校分别获电气工程硕士学位和博士学位。1970年，加盟田纳西大学诺克斯维尔分校(UTK)电机和计算机工程系。1973年晋升为副教授，1978年晋升为教授，1984年被授予“杰出贡献教授”。1994年到1997年任系主任，现为UTK名誉教授。
阮秋琦: 1969年毕业于北方交通大学并留校任教,1981年于北方交通大学研究生毕业获工学硕士学位.1987年1月至1990年5月赴美国匹兹堡大学及辛辛那提大学访问进修,主修图像处理和计算机视觉科学。
目录
第1章 绪论 1
引言 1
1．1 什么是数字图像处理 1
1．2 数字图像处理的起源 2
1．3 使用数字图像处理领域的实例 4
1．3．1 伽马射线成像 5
1．3．2 X射线成像 5
1．3．3 紫外波段成像 7
1．3．4 可见光及红外波段成像 7
1．3．5 微波波段成像 10
1．3．6 无线电波段成像 10
1．3．7 使用其他成像方式的例子 11
1．4 数字图像处理的基本步骤 14
1．5 图像处理系统的组成 15
小结 17
参考文献 17
第2章 数字图像基础 20
引言 20
2．1 视觉感知要素 20
2．1．1 人眼的结构 20
2．1．2 眼睛中图像的形成 22
2．1．3 亮度适应和辨别 22
2．2 光和电磁波谱 24
2．3 图像感知和获取 26
2．3．1 使用单个传感器获取图像 27
2．3．2 使用条带传感器获取图像 27
2．3．3 使用传感器阵列获取图像 28
2．3．4 简单的图像形成模型 28
2．4 图像取样和量化 30
2．4．1 取样和量化的基本概念 30
2．4．2 数字图像表示 31
2．4．3 空间和灰度分辨率 34
2．4．4 图像内插 36
2．5 像素间的一些基本关系 38
2．5．1 相邻像素 38
2．5．2 邻接性、连通性、区域和边界 38
2．5．3 距离度量 40
2．6 数字图像处理中所用数学工具的介绍 41
2．6．1 阵列与矩阵操作 41
2．6．2 线性操作与非线性操作 42
2．6．3 算术操作 42
2．6．4 集合和逻辑操作 46
2．6．5 空间操作 49
2．6．6 向量与矩阵操作 53
2．6．7 图像变换 54
2．6．8 概率方法 56
小结 57
参考文献 58
习题 58
第3章 灰度变换与空间滤波 62
引言 62
3．1 背景知识 62
3．1．1 灰度变换和空间滤波基础 62
3．1．2 关于本章中的例子 63
3．2 一些基本的灰度变换函数 64
3．2．1 图像反转 64
3．2．2 对数变换 64
3．2．3 幂律(伽马)变换 66
3．2．4 分段线性变换函数 68
3．3 直方图处理 72
3．3．1 直方图均衡 72
3．3．2 直方图匹配(规定化) 77
3．3．3 局部直方图处理 83
3．3．4 在图像增强中使用直方图统计 85
3．4 空间滤波基础 88
3．4．1 空间滤波机理 88
3．4．2 空间相关与卷积 89
3．4．3 线性滤波的向量表示 92
3．4．4 空间滤波器模板的产生 93
3．5 平滑空间滤波器 93
3．5．1 平滑线性滤波器 93
3．5．2 统计排序(非线性)滤波器 96
3．6 锐化空间滤波器 97
3．6．1 基础 97
3．6．2 使用二阶微分进行图像锐化――
拉普拉斯算子 99
3．6．3 非锐化掩蔽和高提升滤波 100
3．6．4 使用一阶微分对(非线性)图像锐
化――梯度 101
3．7 混合空间增强法 103
3．8 使用模糊技术进行灰度变换和
空间滤波 105
3．8．1 引言 106
3．8．2 模糊集合论原理 106
3．8．3 模糊集合应用 110
3．8．4 使用模糊集合进行灰度变换 116
3．8．5 使用模糊集合进行空间滤波 117
小结 119
参考文献 119
习题 120
第4章 频率域滤波 124
引言 124
4．1 背景 124
4．1．1 傅里叶级数和变换简史 124
4．1．2 关于本章中的例子 125
4．2 基本概念 125
4．2．1 复数 125
4．2．2 傅里叶级数 126
4．2．3 冲激及其取样特性 126
4．2．4 连续变量函数的傅里叶变换 128
4．2．5 卷积 130
4．3 取样和取样函数的傅里叶变换 131
4．3．1 取样 131
4．3．2 取样函数的傅里叶变换 132
4．3．3 取样定理 134
4．3．4 混淆 135
4．3．5 由取样后的数据重建(复原)函数 137
4．4 单变量的离散傅里叶变换(DFT) 138
4．4．1 由取样后的函数的连续变换得
到DFT 138
4．4．2 取样和频率间隔间的关系 140
4．5 两个变量的函数的扩展 141
4．5．1 二维冲激及其取样特性 141
4．5．2 二维连续傅里叶变换对 141
4．5．3 二维取样和二维取样定理 142
4．5．4 图像中的混淆 143
4．5．5 二维离散傅里叶变换及其反变换 147
4．6 二维离散傅里叶变换的一些性质 148
4．6．1 空间和频率间隔的关系 148
4．6．2 平移和旋转 148
4．6．3 周期性 148
4．6．4 对称性 150
4．6．5 傅里叶谱和相角 154
4．6．6 二维卷积定理 157
4．6．7 二维离散傅里叶变换性质的小结 159
4．7 频率域滤波基础 161
4．7．1 频率域的其他特性 161
4．7．2 频率域滤波基础 162
4．7．3 频率域滤波步骤小结 165
4．7．4 空间和频率域滤波间的对应 166
4．8 使用频率域滤波器平滑图像 169
4．8．1 理想低通滤波器 169
4．8．2 布特沃斯低通滤波器 172
4．8．3 高斯低通滤波器 173
4．8．4 低通滤波的其他例子 174
4．9 使用频率域滤波器锐化图像 176
4．9．1 理想高通滤波器 176
4．9．2 布特沃斯高通滤波器 178
4．9．3 高斯高通滤波器 178
4．9．4 频率域的拉普拉斯算子 179
4．9．5 钝化模板、高提升滤波和高频
强调滤波 180
4．9．6 同态滤波 182
4．10 选择性滤波 184
4．10．1 带阻滤波器和带通滤波器 184
4．10．2 陷波滤波器 185
4．11 实现 187
4．11．1 二维DFT的可分性 187
4．11．2 用DFT算法计算IDFT 187
4．11．3 快速傅里叶变换(FFT) 187
4．11．4 关于滤波器设计的一些注释 190
小结 190
参考文献 190
习题 191
第5章 图像复原与重建 196
引言 196
5．1 图像退化/复原过程的模型 197
5．2 噪声模型 197
5．2．1 噪声的空间和频率特性 197
5．2．2 一些重要的噪声概率密度函数 198
5．2．3 周期噪声 201
5．2．4 噪声参数的估计 202
5．3 只存在噪声的复原――空间滤波 203
5．3．1 均值滤波器 203
5．3．2 统计排序滤波器 205
5．3．3 自适应滤波器 208
5．4 用频率域滤波消除周期噪声 211
5．4．1 带阻滤波器 211
5．4．2 带通滤波器 211
5．4．3 陷波滤波器 212
5．4．4 最佳陷波滤波 213
5．5 线性、位置不变的退化 216
5．6 估计退化函数 218
5．6．1 图像观察估计 218
5．6．2 试验估计 218
5．6．3 建模估计 219
5．7 逆滤波 221
5．8 最小均方误差(维纳)滤波 222
5．9 约束最小二乘方滤波 224
5．10 几何均值滤波 227
5．11 由投影重建图像 228
5．11．1 引言 228
5．11．2 计算机断层(CT)原理 230
5．11．3 投影和雷登变换 232
5．11．4 傅里叶切片定理 235
5．11．5 使用平行射线束滤波反投影的重建 236
5．11．6 使用扇形射线束滤波反投影的重建 240
小结 244
参考文献 244
习题 245
第6章 彩色图像处理 249
引言 249
6．1 彩色基础 249
6．2 彩色模型 254
6．2．1 RGB彩色模型 254
6．2．2 CMY和CMYK彩色模型 257
6．2．3 HSI彩色模型 257
6．3 伪彩色图像处理 262
6．3．1 灰度分层 262
6．3．2 灰度到彩色的变换 265
6．4 全彩色图像处理基础 267
6．5 彩色变换 268
6．5．1 公式 269
6．5．2 补色 271
6．5．3 彩色分层 271
6．5．4 色调和彩色校正 273
6．5．5 直方图处理 275
6．6 平滑和锐化 276
6．6．1 彩色图像平滑 276
6．6．2 彩色图像锐化 278
6．7 基于彩色的图像分割 279
6．7．1 HSI彩色空间的分割 279
6．7．2 RGB向量空间中的分割 279
6．7．3 彩色边缘检测 281
6．8 彩色图像中的噪声 283
6．9 彩色图像压缩 284
小结 285
参考文献 285
习题 286
第7章 小波和多分辨率处理 289
引言 289
7．1 背景 289
7．1．1 图像金字塔 290
7．1．2 子带编码 292
7．1．3 哈尔变换 297
7．2 多分辨率展开 300
7．2．1 级数展开 300
7．2．2 尺度函数 301
7．2．3 小波函数 304
7．3 一维小波变换 306
7．3．1 小波级数展开 306
7．3．2 离散小波变换 308
7．3．3 连续小波变换 309
7．4 快速小波变换 311
7．5 二维小波变换 317
7．6 小波包 322
小结 330
参考文献 330
习题 331
第8章 图像压缩 334
引言 334
8．1 基础知识 335
8．1．1 编码冗余 336
8．1．2 空间冗余和时间冗余 337
8．1．3 不相关的信息 337
8．1．4 图像信息的度量 338
8．1．5 保真度准则 340
8．1．6 图像压缩模型 341
8．1．7 图像格式、容器和压缩标准 343
8．2 一些基本的压缩方法 345
8．2．1 霍夫曼编码 345
8．2．2 Golomb编码 346
8．2．3 算术编码 350
8．2．4 LZW编码 351
8．2．5 行程编码 353
8．2．6 基于符号的编码 357
8．2．7 比特平面编码 359
8．2．8 块变换编码 361
8．2．9 预测编码 373
8．2．10 小波编码 387
8．3 数字图像水印 394
小结 398
参考文献 398
习题 399
第9章 形态学图像处理 402
引言 402
9．1 预备知识 402
9．2 腐蚀和膨胀 404
9．2．1 腐蚀 404
9．2．2 膨胀 406
9．2．3 对偶性 407
9．3 开操作与闭操作 407
9．4 击中或击不中变换 411
9．5 一些基本的形态学算法 412
9．5．1 边界提取 412
9．5．2 孔洞填充 413
9．5．3 连通分量的提取 414
9．5．4 凸壳 416
9．5．5 细化 417
9．5．6 粗化 418
9．5．7 骨架 418
9．5．8 裁剪 420
9．5．9 形态学重建 421
9．5．10 二值图像形态学操作小结 426
9．6 灰度级形态学 428
9．6．1 腐蚀和膨胀 428
9．6．2 开操作和闭操作 430
9．6．3 一些基本的灰度级形态学算法 431
9．6．4 灰度级形态学重建 435
小结 437
参考文献 437
习题 438
第10章 图像分割 443
引言 443
10．1 基础知识 443
10．2 点、线和边缘检测 445
10．2．1 背景知识 445
10．2．2 孤立点的检测 447
10．2．3 线检测 449
10．2．4 边缘模型 450
10．2．5 基本边缘检测 454
10．2．6 更先进的边缘检测技术 459
10．2．7 边缘连接和边界检测 467
10．3 阈值处理 476
10．3．1 基础知识 476
10．3．2 基本的全局阈值处理 478
10．3．3 用Otsu方法的最佳全局阈值处理 479
10．3．4 用图像平滑改善全局阈值处理 483
10．3．5 利用边缘改进全局阈值处理 484
10．3．6 多阈值处理 487
10．3．7 可变阈值处理 488
10．3．8 多变量阈值处理 492
10．4 基于区域的分割 493
10．4．1 区域生长 493
10．4．2 区域分裂与聚合 495
10．5 用形态学分水岭的分割 497
10．5．1 背景知识 497
10．5．2 水坝构建 498
10．5．3 分水岭分割算法 499
10．5．4 标记的使用 501
10．6 分割中运动的应用 502
10．6．1 空间域技术 502
10．6．2 频率域技术 504
小结 507
参考文献 507
习题 508
第11章 表示和描述 514
引言 514
11．1 表示 514
11．1．1 边界追踪 514
11．1．2 链码 516
11．1．3 使用最小周长多边形的多边形近似 518
11．1．4 其他多边形近似方法 522
11．1．5 标记图 523
11．1．6 边界线段 525
11．1．7 骨架 525
11．2 边界描绘子 527
11．2．1 一些简单的描绘子 527
11．2．2 形状数 528
11．2．3 傅里叶描绘子 529
11．2．4 统计矩 531
11．3 区域描绘子 532
11．3．1 一些简单的描绘子 532
11．3．2 拓扑描绘子 532
11．3．3 纹理 534
11．3．4 不变矩 542
11．4 使用主分量进行描绘 544
11．5 关系描绘子 550
小结 553
参考文献 553
习题 554
第12章 目标识别 557
引言 557
12．1 模式和模式类 557
12．2 基于决策理论方法的识别 560
12．2．1 匹配 560
12．2．2 最佳统计分类器 564
12．2．3 神经网络 570
12．3 结构方法 585
12．3．1 匹配形状数 585
12．3．2 串匹配 586
小结 587
参考文献 588
习题 588
附录A 图像压缩编码表 591
附录B 参考书目 595
索引 620
前言/序言
前 言
When something can be read without effort, great effort has gone into its writing.
Enrique Jardiel Poncela
第三版是本书的一次重要修订。如同由Gonzalez和Wintz编写的1977年版和1988年版，以及由Gonzalez和Woods编写的1992年版和2002年版那样，这一版同样是为学生和教师考虑而准备的。本书的主要目的仍是介绍数字图像处理的基本概念和方法，并为读者在该领域进一步学习和研究打下坚实的基础。为实现这一目的，我们仍将重点放在基础知识和普通应用上。本书要求读者的数学知识具备大学本科高年级和研究生一年级的水平，即需要掌握数学分析、向量、矩阵、概率、统计、线性系统和计算机编程方面的基本知识。本书的Web网站为读者提供了所需背景知识的回顾指南。
本书在数字图像处理领域处于引领地位30多年的主要原因是，我们对读者不断变化的教育需求给予了极大的关注。第三版是在我们广泛调查的基础上编写的，这些调查涉及32个国家的134所高校和研究机构的教师、学生与自学者。根据调查的反馈情况，本书做了如下修订：
? 更早、更全面地介绍了图像处理中所用的数学工具。
? 扩充说明了直方图处理技术。
? 逐步叙述了复杂的算法。
? 扩充说明了空间相关和卷积的内容。
? 介绍了模糊集合理论及其在图像处理中的应用。
? 修订了频率域处理的内容，从基本原理开始，说明了如何从数据取样得出离散傅里叶变换。
? 覆盖了关于计算机断层（CT）的内容。
? 清楚地叙述了小波的基本概念。
? 修订了关于数据压缩的内容，包含了更多的视频压缩技术、标准和水印。
? 扩充了形态学的章节，包含了形态学重建的内容，修订了灰度形态学的内容。
? 扩充了图像分割的内容，包含了更先进的技术，如坎尼算法的边缘检测技术，更全面地探讨了图像的阈值处理。
? 更新了图像表示与描述章节的内容。
? 精简了关于结构目标识别的内容。
第三版中的新内容和重新组织的内容试图在论述的严密性、描述的清晰性和市场调查的反馈之间保持平衡，同时尽量将篇幅控制在合理的范围内。第三版的主要改动如下。
第1章：更新了图片，并根据后续章节的变化重写了正文部分。
第2章：本章约修订了50%的内容，包含了新图像和更清晰的说明。主要修订包括：新增了关于图像内插的一节，以及综述本书所用主要数学工具的一节。此前分散在全书中的大量图像处理应用现在整合到了第2章中。例如，我们把图像平均和图像相减移到了这一章。这遵循了我们在第二版中就开始的做法，即在讨论中尽可能把许多应用前移，以便更好地引导读者。学完重新组织的第2章后，读者可基本了解数字图像加工和处理的方式。本章是编写本书其余章节的坚实基础。
第3章：本章的主要修订是，详细探讨了空间相关、卷积及利用空间模板对图像滤波的应用。我们在进行市场调查时发现了读者普遍关心的一个问题，即要求用大量实例来说明直方图均衡化和规定化，对这一问题的回应是，我们增加了一些说明这些处理工具的例子。模糊集合及其在图像处理中的应用也是调查反馈普遍要求的内容，因此本章中纳入了模糊集合理论基础及其在灰度变换与空间滤波两种图像处理中的主要应用。
第4章：过去4年，读者抱怨得最多的是对第一版和第二版的第4章所做的更改。当时做出这些改变时，目的是为了简化傅里叶变换和频率域的表述。显然，我们走得太远，因为读者抱怨新内容太浅。第三版纠正了这一问题。现在的内容从连续变量的傅里叶变换开始，再用取样和卷积的基本概念进一步推导了离散傅里叶变换。这种变化的优点是，更直观地引入了取样定理。然后，我们将一维情形推广到了二维情形，并给出了说明数字图像取样效果的一些例子。再后，我们介绍了二维离散傅里叶变换，推导和总结了一些重要性质。这些概念是频率域滤波的基础。最后，我们讨论了问题实现，如变换分解和快速傅里叶变换算法的推导。学完本章后，读者可掌握从一维函数的取样到离散傅里叶变换基础的清晰推导过程，以及其在数字图像处理中的某些重要应用。
第5章：本章增加了关于从投影重建图像的一节，重点在于计算机断层(CT)。CT的内容用投影重建图像的基本原理和实践中所用成像模型的例子开始。然后，推导了雷登变换和傅里叶切片定理，并以它们为基础清楚地说明了滤波反投影的概念。讨论了平行光束和扇形光束重建，并用一些例子进行了说明。这些内容较老，但对本书是重要的补充。
第6章：本章只做了符号表示的澄清和更正，未增加新内容。
第7章：读者反馈从前一章过渡到小波对初学者来说较为困难，因此我们重写了一些基础内容。
第8章：为使内容跟上发展形势，本章已完全重写。新编码技术内容扩展到了视频，修订了标准，介绍了图像水印处理。这种新的编排方式更易于学生掌握。
第9章：本章的主要变化是包含了形态学重建的新内容，修订了灰度级形态学的内容，并详细介绍了二值图像和灰度级图像的形态学重建，以便学生开发出更复杂、更有用的形态学算法。
第10章：本章做了大量修订。组织方式与之前相同，但新增了关于分割技术的内容，详细讨论并说明了边缘模型及其性质。介绍先进的边缘检测技术时，包含了Marr-Hildreth边缘检测器和坎尼边缘检测器。重写了关于阈值处理的一节，包含了较为流行的Otsu方法，这种方法易于理解和实现，且应用广泛。关于贝叶斯方法的内容则移到第12章介绍，那时还会详细探讨贝叶斯决策规则。此外，还讨论了如何利用边缘信息来改进阈值处理，并给出了自适应阈值处理的新例子。关于形态学分水岭和运动分割应用的内容，除阐述更为清楚外，基本上未做改动。
第11章：本章的主要变化是边界跟踪算法，详细推导了用最小周长多边形拟合数字边界的算法，增加了用于纹理描述的共生矩阵内容。与11.4节的所有例子一样，11.2节和11.3节中的许多例子都是新的。
第12章：本章的变化是，新增了关于相关匹配的内容，以及用贝叶斯分类器识别多光谱图像中感兴趣区的新例子。结构分类方面的章节只限于讨论串匹配。
以上修订，导致了本书新增了400多幅图像、200多幅图表和80多道习题。书中适当的位置给出了复杂处理过程的逐步算法。同时，更新了参考文献。
本书的Web网站在第二版发行期间就已完成，并取得了很大的成功，每月的访问量都在20 000以上。相应于第三版本，我们重新设计和升级了这一网站。关于该网站的详细功能和内容，请读者参阅后面的“本书网站”和“致谢”部分。
第三版反映了2002年以来读者不断变化的需求。自1977年首次出版以来，本书在全球范围内被读者广泛接受的原因之一是，本书一直强调基本概念，包括试图提供尽快引出知识主体的稳定方法。我们遵循相同的原则编写了本书的第三版。
Rafael C. Gonzalez
Richard E. Woods
用户评价
这本书的语言风格非常专业且严谨，这对于一本技术书籍来说是必不可少的。作者使用精准的术语，清晰地表达每一个概念，避免了含糊不清的表述。然而，令人欣慰的是，尽管语言专业，作者并没有牺牲易读性。在解释一些复杂的技术术语时，书中往往会提供简洁的定义或类比，帮助读者理解。我注意到，作者在写作时，非常注重逻辑的连贯性，句子与句子之间，段落与段落之间，都衔接得非常自然流畅，不会让人觉得突兀或跳跃。这种精心打磨的语言，使得我能够更轻松地沉浸在知识的世界里，专注于理解内容本身，而不是被晦涩的表达所困扰。即使遇到一些我不太熟悉的术语，也能通过上下文和作者的解释，逐步理解其含义。这体现了作者深厚的学术功底和高超的教学能力。
评分这本书的包装和印刷质量给我留下了深刻的印象。精装的封面坚固耐用，即使经常翻阅也不会轻易损坏，内页的纸张厚实且触感细腻，油墨印刷清晰锐利，色彩还原度也很高，这对于一本图文并茂的专业书籍来说至关重要。在阅读过程中，那些精美的插图和图表，无论是对算法的原理示意，还是对实际处理效果的对比展示，都显得格外清晰生动，细节之处尽显用心。我尤其欣赏的是，作者在排版上做的努力，文字大小适中，行间距合理，使得长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。每一个公式、每一个代码片段都被妥善地放置在易于理解的位置，方便我跟随作者的思路进行学习。这种对细节的极致追求，无疑提升了整体的阅读体验，让学习过程变得更加愉悦和高效。我曾购买过一些技术书籍，但很少有能达到这样令人满意的物理质量。这本书的触感和视觉享受，本身就是一种无声的专业性体现，让人在拿到手的那一刻就充满信心，迫不及待地想要深入探索其中的知识宝藏。
评分我在阅读过程中，深刻体会到作者在知识更新和前沿性方面的考量。虽然书中主要讲解的是经典的数字图像处理理论和技术，但作者并没有回避近年来在这一领域取得的重大进展。我能感受到，书中在一些关键章节，会对一些新兴的技术或研究方向进行简要的提及，例如深度学习在图像识别领域的应用，或者一些新的图像复原技术等等。虽然篇幅可能不长，但这种“点到为止”的处理方式，为我打开了了解这些前沿领域的窗口，让我意识到图像处理技术的快速发展和无限可能。这对于我保持知识的 актуальность，以及在未来的学习和研究中做出更明智的选择，提供了宝贵的启示。我知道，技术书籍的出版周期往往跟不上技术的迭代速度，但作者在这本书中融入的这种前瞻性，无疑大大提升了它的价值。
评分这本书在内容组织的逻辑性和层次感上，可以说做得相当出色。作者似乎非常有条理地梳理了整个数字图像处理的知识体系，并将其分解成易于消化的小单元。从基础概念的引入，到核心算法的讲解，再到高级应用的介绍，每一步都铺垫得恰到好处，没有跳跃感。我喜欢的是，在开始一个新章节之前，作者通常会回顾前一章的内容，并介绍本章将要学习的内容，以及它与之前知识的联系。这种“承上启下”的设计，让我能够始终保持对整体知识结构的清晰认知，不至于在学习过程中迷失方向。而且，每章结尾处的总结，也帮助我巩固了本章的学习要点，确保我真正掌握了所学内容。这种精心设计的结构，极大地提升了我的学习效率和信心。
评分这本书在实践性方面的设计，真的让我眼前一亮。它不仅仅是纸上谈兵，更提供了大量与实际操作紧密结合的内容。书中不仅有对算法原理的详细讲解，还包含了如何将这些理论转化为实际代码的指导。我特别欣赏的是，作者提供了一些伪代码或者结合了特定编程语言（例如Python）的示例代码片段，虽然没有要求必须是某个特定库，但其逻辑清晰，易于移植和理解。这些代码示例，让我能够快速地将学到的算法在自己的开发环境中进行验证和实践，亲自感受算法的运行过程和效果。书中还包含了一些针对常见图像处理任务的案例研究，例如如何使用滤波去除噪声、如何实现简单的图像增强等，这些都为我的项目开发提供了直接的参考和借鉴。此外，书中还可能涉及到一些常用的图像处理工具或库的介绍（虽然具体内容没有提到，但其风格暗示了这一点），这对于我快速上手实际开发非常有帮助。
评分这本书在理论与实践的结合上，给我留下了深刻的印象。它不仅仅是枯燥的理论讲解，更注重将理论知识转化为实际应用。我注意到，书中在介绍完某个算法的原理后，往往会紧接着探讨其在实际应用中的注意事项，或者可能遇到的问题以及解决方案。例如，在讨论滤波算法时，除了讲解不同的滤波器类型和数学公式，还会提及在实际图像去噪时，如何选择合适的滤波器、如何调整参数以达到最佳效果。这种“理论+实践”的模式，让我能够更好地理解算法的适用场景，以及如何在真实世界中运用这些知识。我尤其喜欢的是，书中可能包含一些“挑战”或“思考题”，鼓励读者动手实践，用自己的方式去解决问题，这不仅能加深对知识的理解，还能培养解决问题的能力。
评分这本书的章节安排和知识体系的构建，是我最看重的一点。它并没有一开始就抛出晦涩难懂的复杂理论，而是循序渐进地引导读者进入数字图像处理的世界。从最基础的图像表示、像素操作，到中层的滤波、边缘检测，再到高级的图像分割、特征提取，整个脉络清晰明了，逻辑性极强。我喜欢的是，每一章的开始都会对本章的内容进行简要概括，并说明其在整个图像处理领域中的重要性，这让我能快速把握学习的重点。更令人惊喜的是，书中大量的例证和案例分析，都紧密结合了实际应用场景，比如人脸识别、医学影像分析、遥感图像处理等等，这让抽象的算法理论变得生动具体，我能真切地感受到这些知识的价值和力量。作者在解释复杂概念时，往往会采用多种方式，有时是数学推导，有时是通俗的比喻，有时是代码示例，极大地降低了理解门槛。这种多维度、多层次的讲解方式，使得即使是初学者也能克服初期的畏难情绪，逐步建立起扎实的理论基础和实践能力。
评分这本书的图表和插图质量，是我阅读体验中不可或缺的一部分。无论是原理示意图、流程图，还是算法运行效果的对比图，都清晰、直观且信息量丰富。作者非常善于利用视觉元素来辅助文字的解释，将复杂的概念变得易于理解。例如，在讲解卷积操作时，一个精心绘制的示意图能够胜过千言万语，让我瞬间明白像素和卷积核之间的交互过程。在展示算法效果时，对比鲜明的图像能够直观地展现出不同算法的优劣，让我能够清晰地看到噪声去除的效果、边缘检测的精度等等。这些图表不仅是装饰，更是教学工具，它们将抽象的数学公式和逻辑过程具象化，极大地降低了学习的难度，也让阅读过程变得更加生动有趣。
评分我特别欣赏这本书在鼓励自主学习和探索方面所做的努力。它并没有仅仅停留在“告知”的层面，而是更多地启发读者进行“思考”和“实践”。我注意到，书中在讲解完一些核心算法后，可能会提供一些开放性的问题，引导读者去思考算法的改进空间，或者探讨在不同场景下如何调整算法。此外，书中可能还会提供一些参考文献或者推荐进一步阅读的书籍和论文，这为我提供了深入研究的途径。通过这些方式，这本书不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的导师，它鼓励我主动去发掘知识的奥秘，培养独立解决问题的能力。这种“授人以渔”的教学理念，让我从中获益匪浅，为我未来的学习和工作打下了坚实的基础。
评分对于我这样一名希望深入理解算法背后原理的读者来说，这本书在理论深度上的处理堪称完美。它并没有仅仅停留在“怎么做”，而是着重解释了“为什么这么做”。作者在介绍各种算法时，会详细阐述其数学基础、推导过程以及其优势和局限性。我尤其喜欢书中对一些经典算法的详尽剖析，比如傅里叶变换在图像处理中的应用，梯度下降法在优化中的原理，以及各种滤波器的数学特性等等。每一次公式的出现，都会伴随着清晰的解释，说明每个变量的意义和整个公式的含义，避免了生搬硬套。而且，书中还经常会将不同算法进行对比分析，指出它们在效率、准确性、鲁棒性等方面的异同，这对于我选择和应用合适的算法至关重要。有时，作者还会对一些前沿的研究方向进行简要介绍，虽然不深入，但能让我对这个领域的发展趋势有所了解，激发起我进一步探索的兴趣。这种对理论的严谨和深入，为我构建了一个坚实的知识框架。
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评分给家人买的，还没看，相信京东
评分是很不错，京东很快，第二天就到了
评分这书可以的，可以的，可以的
评分崭新的书，内容很深奥，上学时就是最头疼的一门课，现在回头再读，感觉还是有很多的新发现。
评分已经收到货了，看了一下，才来评论，质量不错，内容很详细，和第二版一块看
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