具體描述
編輯推薦
適讀人群 ：本書的讀者對象主要是從事信號與信息處理、通信工程、電子科學與技術、信息工程、自動化、計算機科學與技術、地球物理、生物工程、生物醫學工程、物理、化學、醫學、遙感等領域的大學教師和科技工作者、研究生、大學本科高年級學生及工程技術人員。Rafael C. Gonzalez(拉斐爾?C?岡薩雷斯)
1965於美國邁阿密大學獲電氣工程學士學位；1967年和1970年於美國佛羅裏達大學蓋恩斯維爾分校分彆獲電氣工程碩士學位和博士學位。1970年，加盟田納西大學諾剋斯維爾分校(UTK)電機和計算機工程係。1973年晉升為副教授，1978年晉升為教授，1984年被授予“傑齣貢獻教授”。1994年到1997年任係主任，現為UTK名譽教授。
1977年獲UTK工學院職員成就奬；1978年獲UTK校長研究學者奬；1980年獲Magnavox工程教授奬；1980年獲M. E. Brooks傑齣教授奬；1981年，成為田納西大學的IBM教授並於1984年被授予傑齣成就教授；1985年，被邁阿密大學授予傑齣男畢業生奬；1986年，被授予Phi Kappa Phi學者奬；1992年，獲田納西大學Nathan W. Dougherty工程優秀奬。
Richard E. Woods(理查德?E?伍茲)
理查德?E?伍茲，UTK電氣工程係學士、碩士和博士。從業經曆包括企業傢、大學教師、谘詢、企業管理和工業工程。最近創立瞭專門開發醫用手持式計算機係統的MedData Interactive公司。他還是感知公司的創始人和副總載，負責公司的定量圖像分析和自動決策産品的開發工作。
內容簡介
在數字圖像處理領域，本書作為主要教材已有30多年。這一版本是作者在前兩版的基礎上修訂而成的，是前兩版的發展與延續。除保留瞭前兩版的大部分內容外，根據讀者的反饋，作者在13個方麵對本書進行瞭修訂，新增瞭400多幅圖像、200多幅圖錶及80多道習題，融入瞭近年來數字圖像處理領域的重要進展，因而本書特色鮮明且與時俱進。全書仍分為12章，即緒論、數字圖像基礎、灰度變換與空間濾波、頻率域濾波、圖像復原與重建、彩色圖像處理、小波和多分辨率處理、圖像壓縮、形態學圖像處理、圖像分割、錶示與描述、目標識彆。
作者簡介
Rafael C. Gonzalez(拉斐爾?C?岡薩雷斯): 1965於美國邁阿密大學獲電氣工程學士學位；1967年和1970年於美國佛羅裏達大學蓋恩斯維爾分校分彆獲電氣工程碩士學位和博士學位。1970年，加盟田納西大學諾剋斯維爾分校(UTK)電機和計算機工程係。1973年晉升為副教授，1978年晉升為教授，1984年被授予“傑齣貢獻教授”。1994年到1997年任係主任，現為UTK名譽教授。
阮鞦琦: 1969年畢業於北方交通大學並留校任教,1981年於北方交通大學研究生畢業獲工學碩士學位.1987年1月至1990年5月赴美國匹茲堡大學及辛辛那提大學訪問進修,主修圖像處理和計算機視覺科學。
目錄
第1章 緒論 1
引言 1
1．1 什麼是數字圖像處理 1
1．2 數字圖像處理的起源 2
1．3 使用數字圖像處理領域的實例 4
1．3．1 伽馬射綫成像 5
1．3．2 X射綫成像 5
1．3．3 紫外波段成像 7
1．3．4 可見光及紅外波段成像 7
1．3．5 微波波段成像 10
1．3．6 無綫電波段成像 10
1．3．7 使用其他成像方式的例子 11
1．4 數字圖像處理的基本步驟 14
1．5 圖像處理係統的組成 15
小結 17
參考文獻 17
第2章 數字圖像基礎 20
引言 20
2．1 視覺感知要素 20
2．1．1 人眼的結構 20
2．1．2 眼睛中圖像的形成 22
2．1．3 亮度適應和辨彆 22
2．2 光和電磁波譜 24
2．3 圖像感知和獲取 26
2．3．1 使用單個傳感器獲取圖像 27
2．3．2 使用條帶傳感器獲取圖像 27
2．3．3 使用傳感器陣列獲取圖像 28
2．3．4 簡單的圖像形成模型 28
2．4 圖像取樣和量化 30
2．4．1 取樣和量化的基本概念 30
2．4．2 數字圖像錶示 31
2．4．3 空間和灰度分辨率 34
2．4．4 圖像內插 36
2．5 像素間的一些基本關係 38
2．5．1 相鄰像素 38
2．5．2 鄰接性、連通性、區域和邊界 38
2．5．3 距離度量 40
2．6 數字圖像處理中所用數學工具的介紹 41
2．6．1 陣列與矩陣操作 41
2．6．2 綫性操作與非綫性操作 42
2．6．3 算術操作 42
2．6．4 集閤和邏輯操作 46
2．6．5 空間操作 49
2．6．6 嚮量與矩陣操作 53
2．6．7 圖像變換 54
2．6．8 概率方法 56
小結 57
參考文獻 58
習題 58
第3章 灰度變換與空間濾波 62
引言 62
3．1 背景知識 62
3．1．1 灰度變換和空間濾波基礎 62
3．1．2 關於本章中的例子 63
3．2 一些基本的灰度變換函數 64
3．2．1 圖像反轉 64
3．2．2 對數變換 64
3．2．3 冪律(伽馬)變換 66
3．2．4 分段綫性變換函數 68
3．3 直方圖處理 72
3．3．1 直方圖均衡 72
3．3．2 直方圖匹配(規定化) 77
3．3．3 局部直方圖處理 83
3．3．4 在圖像增強中使用直方圖統計 85
3．4 空間濾波基礎 88
3．4．1 空間濾波機理 88
3．4．2 空間相關與捲積 89
3．4．3 綫性濾波的嚮量錶示 92
3．4．4 空間濾波器模闆的産生 93
3．5 平滑空間濾波器 93
3．5．1 平滑綫性濾波器 93
3．5．2 統計排序(非綫性)濾波器 96
3．6 銳化空間濾波器 97
3．6．1 基礎 97
3．6．2 使用二階微分進行圖像銳化――
拉普拉斯算子 99
3．6．3 非銳化掩蔽和高提升濾波 100
3．6．4 使用一階微分對(非綫性)圖像銳
化――梯度 101
3．7 混閤空間增強法 103
3．8 使用模糊技術進行灰度變換和
空間濾波 105
3．8．1 引言 106
3．8．2 模糊集閤論原理 106
3．8．3 模糊集閤應用 110
3．8．4 使用模糊集閤進行灰度變換 116
3．8．5 使用模糊集閤進行空間濾波 117
小結 119
參考文獻 119
習題 120
第4章 頻率域濾波 124
引言 124
4．1 背景 124
4．1．1 傅裏葉級數和變換簡史 124
4．1．2 關於本章中的例子 125
4．2 基本概念 125
4．2．1 復數 125
4．2．2 傅裏葉級數 126
4．2．3 衝激及其取樣特性 126
4．2．4 連續變量函數的傅裏葉變換 128
4．2．5 捲積 130
4．3 取樣和取樣函數的傅裏葉變換 131
4．3．1 取樣 131
4．3．2 取樣函數的傅裏葉變換 132
4．3．3 取樣定理 134
4．3．4 混淆 135
4．3．5 由取樣後的數據重建(復原)函數 137
4．4 單變量的離散傅裏葉變換(DFT) 138
4．4．1 由取樣後的函數的連續變換得
到DFT 138
4．4．2 取樣和頻率間隔間的關係 140
4．5 兩個變量的函數的擴展 141
4．5．1 二維衝激及其取樣特性 141
4．5．2 二維連續傅裏葉變換對 141
4．5．3 二維取樣和二維取樣定理 142
4．5．4 圖像中的混淆 143
4．5．5 二維離散傅裏葉變換及其反變換 147
4．6 二維離散傅裏葉變換的一些性質 148
4．6．1 空間和頻率間隔的關係 148
4．6．2 平移和鏇轉 148
4．6．3 周期性 148
4．6．4 對稱性 150
4．6．5 傅裏葉譜和相角 154
4．6．6 二維捲積定理 157
4．6．7 二維離散傅裏葉變換性質的小結 159
4．7 頻率域濾波基礎 161
4．7．1 頻率域的其他特性 161
4．7．2 頻率域濾波基礎 162
4．7．3 頻率域濾波步驟小結 165
4．7．4 空間和頻率域濾波間的對應 166
4．8 使用頻率域濾波器平滑圖像 169
4．8．1 理想低通濾波器 169
4．8．2 布特沃斯低通濾波器 172
4．8．3 高斯低通濾波器 173
4．8．4 低通濾波的其他例子 174
4．9 使用頻率域濾波器銳化圖像 176
4．9．1 理想高通濾波器 176
4．9．2 布特沃斯高通濾波器 178
4．9．3 高斯高通濾波器 178
4．9．4 頻率域的拉普拉斯算子 179
4．9．5 鈍化模闆、高提升濾波和高頻
強調濾波 180
4．9．6 同態濾波 182
4．10 選擇性濾波 184
4．10．1 帶阻濾波器和帶通濾波器 184
4．10．2 陷波濾波器 185
4．11 實現 187
4．11．1 二維DFT的可分性 187
4．11．2 用DFT算法計算IDFT 187
4．11．3 快速傅裏葉變換(FFT) 187
4．11．4 關於濾波器設計的一些注釋 190
小結 190
參考文獻 190
習題 191
第5章 圖像復原與重建 196
引言 196
5．1 圖像退化/復原過程的模型 197
5．2 噪聲模型 197
5．2．1 噪聲的空間和頻率特性 197
5．2．2 一些重要的噪聲概率密度函數 198
5．2．3 周期噪聲 201
5．2．4 噪聲參數的估計 202
5．3 隻存在噪聲的復原――空間濾波 203
5．3．1 均值濾波器 203
5．3．2 統計排序濾波器 205
5．3．3 自適應濾波器 208
5．4 用頻率域濾波消除周期噪聲 211
5．4．1 帶阻濾波器 211
5．4．2 帶通濾波器 211
5．4．3 陷波濾波器 212
5．4．4 最佳陷波濾波 213
5．5 綫性、位置不變的退化 216
5．6 估計退化函數 218
5．6．1 圖像觀察估計 218
5．6．2 試驗估計 218
5．6．3 建模估計 219
5．7 逆濾波 221
5．8 最小均方誤差(維納)濾波 222
5．9 約束最小二乘方濾波 224
5．10 幾何均值濾波 227
5．11 由投影重建圖像 228
5．11．1 引言 228
5．11．2 計算機斷層(CT)原理 230
5．11．3 投影和雷登變換 232
5．11．4 傅裏葉切片定理 235
5．11．5 使用平行射綫束濾波反投影的重建 236
5．11．6 使用扇形射綫束濾波反投影的重建 240
小結 244
參考文獻 244
習題 245
第6章 彩色圖像處理 249
引言 249
6．1 彩色基礎 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 僞彩色圖像處理 262
6．3．1 灰度分層 262
6．3．2 灰度到彩色的變換 265
6．4 全彩色圖像處理基礎 267
6．5 彩色變換 268
6．5．1 公式 269
6．5．2 補色 271
6．5．3 彩色分層 271
6．5．4 色調和彩色校正 273
6．5．5 直方圖處理 275
6．6 平滑和銳化 276
6．6．1 彩色圖像平滑 276
6．6．2 彩色圖像銳化 278
6．7 基於彩色的圖像分割 279
6．7．1 HSI彩色空間的分割 279
6．7．2 RGB嚮量空間中的分割 279
6．7．3 彩色邊緣檢測 281
6．8 彩色圖像中的噪聲 283
6．9 彩色圖像壓縮 284
小結 285
參考文獻 285
習題 286
第7章 小波和多分辨率處理 289
引言 289
7．1 背景 289
7．1．1 圖像金字塔 290
7．1．2 子帶編碼 292
7．1．3 哈爾變換 297
7．2 多分辨率展開 300
7．2．1 級數展開 300
7．2．2 尺度函數 301
7．2．3 小波函數 304
7．3 一維小波變換 306
7．3．1 小波級數展開 306
7．3．2 離散小波變換 308
7．3．3 連續小波變換 309
7．4 快速小波變換 311
7．5 二維小波變換 317
7．6 小波包 322
小結 330
參考文獻 330
習題 331
第8章 圖像壓縮 334
引言 334
8．1 基礎知識 335
8．1．1 編碼冗餘 336
8．1．2 空間冗餘和時間冗餘 337
8．1．3 不相關的信息 337
8．1．4 圖像信息的度量 338
8．1．5 保真度準則 340
8．1．6 圖像壓縮模型 341
8．1．7 圖像格式、容器和壓縮標準 343
8．2 一些基本的壓縮方法 345
8．2．1 霍夫曼編碼 345
8．2．2 Golomb編碼 346
8．2．3 算術編碼 350
8．2．4 LZW編碼 351
8．2．5 行程編碼 353
8．2．6 基於符號的編碼 357
8．2．7 比特平麵編碼 359
8．2．8 塊變換編碼 361
8．2．9 預測編碼 373
8．2．10 小波編碼 387
8．3 數字圖像水印 394
小結 398
參考文獻 398
習題 399
第9章 形態學圖像處理 402
引言 402
9．1 預備知識 402
9．2 腐蝕和膨脹 404
9．2．1 腐蝕 404
9．2．2 膨脹 406
9．2．3 對偶性 407
9．3 開操作與閉操作 407
9．4 擊中或擊不中變換 411
9．5 一些基本的形態學算法 412
9．5．1 邊界提取 412
9．5．2 孔洞填充 413
9．5．3 連通分量的提取 414
9．5．4 凸殼 416
9．5．5 細化 417
9．5．6 粗化 418
9．5．7 骨架 418
9．5．8 裁剪 420
9．5．9 形態學重建 421
9．5．10 二值圖像形態學操作小結 426
9．6 灰度級形態學 428
9．6．1 腐蝕和膨脹 428
9．6．2 開操作和閉操作 430
9．6．3 一些基本的灰度級形態學算法 431
9．6．4 灰度級形態學重建 435
小結 437
參考文獻 437
習題 438
第10章 圖像分割 443
引言 443
10．1 基礎知識 443
10．2 點、綫和邊緣檢測 445
10．2．1 背景知識 445
10．2．2 孤立點的檢測 447
10．2．3 綫檢測 449
10．2．4 邊緣模型 450
10．2．5 基本邊緣檢測 454
10．2．6 更先進的邊緣檢測技術 459
10．2．7 邊緣連接和邊界檢測 467
10．3 閾值處理 476
10．3．1 基礎知識 476
10．3．2 基本的全局閾值處理 478
10．3．3 用Otsu方法的最佳全局閾值處理 479
10．3．4 用圖像平滑改善全局閾值處理 483
10．3．5 利用邊緣改進全局閾值處理 484
10．3．6 多閾值處理 487
10．3．7 可變閾值處理 488
10．3．8 多變量閾值處理 492
10．4 基於區域的分割 493
10．4．1 區域生長 493
10．4．2 區域分裂與聚閤 495
10．5 用形態學分水嶺的分割 497
10．5．1 背景知識 497
10．5．2 水壩構建 498
10．5．3 分水嶺分割算法 499
10．5．4 標記的使用 501
10．6 分割中運動的應用 502
10．6．1 空間域技術 502
10．6．2 頻率域技術 504
小結 507
參考文獻 507
習題 508
第11章 錶示和描述 514
引言 514
11．1 錶示 514
11．1．1 邊界追蹤 514
11．1．2 鏈碼 516
11．1．3 使用最小周長多邊形的多邊形近似 518
11．1．4 其他多邊形近似方法 522
11．1．5 標記圖 523
11．1．6 邊界綫段 525
11．1．7 骨架 525
11．2 邊界描繪子 527
11．2．1 一些簡單的描繪子 527
11．2．2 形狀數 528
11．2．3 傅裏葉描繪子 529
11．2．4 統計矩 531
11．3 區域描繪子 532
11．3．1 一些簡單的描繪子 532
11．3．2 拓撲描繪子 532
11．3．3 紋理 534
11．3．4 不變矩 542
11．4 使用主分量進行描繪 544
11．5 關係描繪子 550
小結 553
參考文獻 553
習題 554
第12章 目標識彆 557
引言 557
12．1 模式和模式類 557
12．2 基於決策理論方法的識彆 560
12．2．1 匹配 560
12．2．2 最佳統計分類器 564
12．2．3 神經網絡 570
12．3 結構方法 585
12．3．1 匹配形狀數 585
12．3．2 串匹配 586
小結 587
參考文獻 588
習題 588
附錄A 圖像壓縮編碼錶 591
附錄B 參考書目 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
第三版是本書的一次重要修訂。如同由Gonzalez和Wintz編寫的1977年版和1988年版，以及由Gonzalez和Woods編寫的1992年版和2002年版那樣，這一版同樣是為學生和教師考慮而準備的。本書的主要目的仍是介紹數字圖像處理的基本概念和方法，並為讀者在該領域進一步學習和研究打下堅實的基礎。為實現這一目的，我們仍將重點放在基礎知識和普通應用上。本書要求讀者的數學知識具備大學本科高年級和研究生一年級的水平，即需要掌握數學分析、嚮量、矩陣、概率、統計、綫性係統和計算機編程方麵的基本知識。本書的Web網站為讀者提供瞭所需背景知識的迴顧指南。
本書在數字圖像處理領域處於引領地位30多年的主要原因是，我們對讀者不斷變化的教育需求給予瞭極大的關注。第三版是在我們廣泛調查的基礎上編寫的，這些調查涉及32個國傢的134所高校和研究機構的教師、學生與自學者。根據調查的反饋情況，本書做瞭如下修訂：
? 更早、更全麵地介紹瞭圖像處理中所用的數學工具。
? 擴充說明瞭直方圖處理技術。
? 逐步敘述瞭復雜的算法。
? 擴充說明瞭空間相關和捲積的內容。
? 介紹瞭模糊集閤理論及其在圖像處理中的應用。
? 修訂瞭頻率域處理的內容，從基本原理開始，說明瞭如何從數據取樣得齣離散傅裏葉變換。
? 覆蓋瞭關於計算機斷層（CT）的內容。
? 清楚地敘述瞭小波的基本概念。
? 修訂瞭關於數據壓縮的內容，包含瞭更多的視頻壓縮技術、標準和水印。
? 擴充瞭形態學的章節，包含瞭形態學重建的內容，修訂瞭灰度形態學的內容。
? 擴充瞭圖像分割的內容，包含瞭更先進的技術，如坎尼算法的邊緣檢測技術，更全麵地探討瞭圖像的閾值處理。
? 更新瞭圖像錶示與描述章節的內容。
? 精簡瞭關於結構目標識彆的內容。
第三版中的新內容和重新組織的內容試圖在論述的嚴密性、描述的清晰性和市場調查的反饋之間保持平衡，同時盡量將篇幅控製在閤理的範圍內。第三版的主要改動如下。
第1章：更新瞭圖片，並根據後續章節的變化重寫瞭正文部分。
第2章：本章約修訂瞭50%的內容，包含瞭新圖像和更清晰的說明。主要修訂包括：新增瞭關於圖像內插的一節，以及綜述本書所用主要數學工具的一節。此前分散在全書中的大量圖像處理應用現在整閤到瞭第2章中。例如，我們把圖像平均和圖像相減移到瞭這一章。這遵循瞭我們在第二版中就開始的做法，即在討論中盡可能把許多應用前移，以便更好地引導讀者。學完重新組織的第2章後，讀者可基本瞭解數字圖像加工和處理的方式。本章是編寫本書其餘章節的堅實基礎。
第3章：本章的主要修訂是，詳細探討瞭空間相關、捲積及利用空間模闆對圖像濾波的應用。我們在進行市場調查時發現瞭讀者普遍關心的一個問題，即要求用大量實例來說明直方圖均衡化和規定化，對這一問題的迴應是，我們增加瞭一些說明這些處理工具的例子。模糊集閤及其在圖像處理中的應用也是調查反饋普遍要求的內容，因此本章中納入瞭模糊集閤理論基礎及其在灰度變換與空間濾波兩種圖像處理中的主要應用。
第4章：過去4年，讀者抱怨得最多的是對第一版和第二版的第4章所做的更改。當時做齣這些改變時，目的是為瞭簡化傅裏葉變換和頻率域的錶述。顯然，我們走得太遠，因為讀者抱怨新內容太淺。第三版糾正瞭這一問題。現在的內容從連續變量的傅裏葉變換開始，再用取樣和捲積的基本概念進一步推導瞭離散傅裏葉變換。這種變化的優點是，更直觀地引入瞭取樣定理。然後，我們將一維情形推廣到瞭二維情形，並給齣瞭說明數字圖像取樣效果的一些例子。再後，我們介紹瞭二維離散傅裏葉變換，推導和總結瞭一些重要性質。這些概念是頻率域濾波的基礎。最後，我們討論瞭問題實現，如變換分解和快速傅裏葉變換算法的推導。學完本章後，讀者可掌握從一維函數的取樣到離散傅裏葉變換基礎的清晰推導過程，以及其在數字圖像處理中的某些重要應用。
第5章：本章增加瞭關於從投影重建圖像的一節，重點在於計算機斷層(CT)。CT的內容用投影重建圖像的基本原理和實踐中所用成像模型的例子開始。然後，推導瞭雷登變換和傅裏葉切片定理，並以它們為基礎清楚地說明瞭濾波反投影的概念。討論瞭平行光束和扇形光束重建，並用一些例子進行瞭說明。這些內容較老，但對本書是重要的補充。
第6章：本章隻做瞭符號錶示的澄清和更正，未增加新內容。
第7章：讀者反饋從前一章過渡到小波對初學者來說較為睏難，因此我們重寫瞭一些基礎內容。
第8章：為使內容跟上發展形勢，本章已完全重寫。新編碼技術內容擴展到瞭視頻，修訂瞭標準，介紹瞭圖像水印處理。這種新的編排方式更易於學生掌握。
第9章：本章的主要變化是包含瞭形態學重建的新內容，修訂瞭灰度級形態學的內容，並詳細介紹瞭二值圖像和灰度級圖像的形態學重建，以便學生開發齣更復雜、更有用的形態學算法。
第10章：本章做瞭大量修訂。組織方式與之前相同，但新增瞭關於分割技術的內容，詳細討論並說明瞭邊緣模型及其性質。介紹先進的邊緣檢測技術時，包含瞭Marr-Hildreth邊緣檢測器和坎尼邊緣檢測器。重寫瞭關於閾值處理的一節，包含瞭較為流行的Otsu方法，這種方法易於理解和實現，且應用廣泛。關於貝葉斯方法的內容則移到第12章介紹，那時還會詳細探討貝葉斯決策規則。此外，還討論瞭如何利用邊緣信息來改進閾值處理，並給齣瞭自適應閾值處理的新例子。關於形態學分水嶺和運動分割應用的內容，除闡述更為清楚外，基本上未做改動。
第11章：本章的主要變化是邊界跟蹤算法，詳細推導瞭用最小周長多邊形擬閤數字邊界的算法，增加瞭用於紋理描述的共生矩陣內容。與11.4節的所有例子一樣，11.2節和11.3節中的許多例子都是新的。
第12章：本章的變化是，新增瞭關於相關匹配的內容，以及用貝葉斯分類器識彆多光譜圖像中感興趣區的新例子。結構分類方麵的章節隻限於討論串匹配。
以上修訂，導緻瞭本書新增瞭400多幅圖像、200多幅圖錶和80多道習題。書中適當的位置給齣瞭復雜處理過程的逐步算法。同時，更新瞭參考文獻。
本書的Web網站在第二版發行期間就已完成，並取得瞭很大的成功，每月的訪問量都在20 000以上。相應於第三版本，我們重新設計和升級瞭這一網站。關於該網站的詳細功能和內容，請讀者參閱後麵的“本書網站”和“緻謝”部分。
第三版反映瞭2002年以來讀者不斷變化的需求。自1977年首次齣版以來，本書在全球範圍內被讀者廣泛接受的原因之一是，本書一直強調基本概念，包括試圖提供盡快引齣知識主體的穩定方法。我們遵循相同的原則編寫瞭本書的第三版。
Rafael C. Gonzalez
Richard E. Woods
用戶評價
這本書的語言風格非常專業且嚴謹，這對於一本技術書籍來說是必不可少的。作者使用精準的術語，清晰地錶達每一個概念，避免瞭含糊不清的錶述。然而，令人欣慰的是，盡管語言專業，作者並沒有犧牲易讀性。在解釋一些復雜的技術術語時，書中往往會提供簡潔的定義或類比，幫助讀者理解。我注意到，作者在寫作時，非常注重邏輯的連貫性，句子與句子之間，段落與段落之間，都銜接得非常自然流暢，不會讓人覺得突兀或跳躍。這種精心打磨的語言，使得我能夠更輕鬆地沉浸在知識的世界裏，專注於理解內容本身，而不是被晦澀的錶達所睏擾。即使遇到一些我不太熟悉的術語，也能通過上下文和作者的解釋，逐步理解其含義。這體現瞭作者深厚的學術功底和高超的教學能力。
評分這本書的圖錶和插圖質量，是我閱讀體驗中不可或缺的一部分。無論是原理示意圖、流程圖，還是算法運行效果的對比圖，都清晰、直觀且信息量豐富。作者非常善於利用視覺元素來輔助文字的解釋，將復雜的概念變得易於理解。例如，在講解捲積操作時，一個精心繪製的示意圖能夠勝過韆言萬語，讓我瞬間明白像素和捲積核之間的交互過程。在展示算法效果時，對比鮮明的圖像能夠直觀地展現齣不同算法的優劣，讓我能夠清晰地看到噪聲去除的效果、邊緣檢測的精度等等。這些圖錶不僅是裝飾，更是教學工具，它們將抽象的數學公式和邏輯過程具象化，極大地降低瞭學習的難度，也讓閱讀過程變得更加生動有趣。
評分這本書的章節安排和知識體係的構建，是我最看重的一點。它並沒有一開始就拋齣晦澀難懂的復雜理論，而是循序漸進地引導讀者進入數字圖像處理的世界。從最基礎的圖像錶示、像素操作，到中層的濾波、邊緣檢測，再到高級的圖像分割、特徵提取，整個脈絡清晰明瞭，邏輯性極強。我喜歡的是，每一章的開始都會對本章的內容進行簡要概括，並說明其在整個圖像處理領域中的重要性，這讓我能快速把握學習的重點。更令人驚喜的是，書中大量的例證和案例分析，都緊密結閤瞭實際應用場景，比如人臉識彆、醫學影像分析、遙感圖像處理等等，這讓抽象的算法理論變得生動具體，我能真切地感受到這些知識的價值和力量。作者在解釋復雜概念時，往往會采用多種方式，有時是數學推導，有時是通俗的比喻，有時是代碼示例，極大地降低瞭理解門檻。這種多維度、多層次的講解方式，使得即使是初學者也能剋服初期的畏難情緒，逐步建立起紮實的理論基礎和實踐能力。
評分這本書在理論與實踐的結閤上，給我留下瞭深刻的印象。它不僅僅是枯燥的理論講解，更注重將理論知識轉化為實際應用。我注意到，書中在介紹完某個算法的原理後，往往會緊接著探討其在實際應用中的注意事項，或者可能遇到的問題以及解決方案。例如，在討論濾波算法時，除瞭講解不同的濾波器類型和數學公式，還會提及在實際圖像去噪時，如何選擇閤適的濾波器、如何調整參數以達到最佳效果。這種“理論+實踐”的模式，讓我能夠更好地理解算法的適用場景，以及如何在真實世界中運用這些知識。我尤其喜歡的是，書中可能包含一些“挑戰”或“思考題”，鼓勵讀者動手實踐，用自己的方式去解決問題，這不僅能加深對知識的理解，還能培養解決問題的能力。
評分這本書在內容組織的邏輯性和層次感上，可以說做得相當齣色。作者似乎非常有條理地梳理瞭整個數字圖像處理的知識體係，並將其分解成易於消化的小單元。從基礎概念的引入，到核心算法的講解，再到高級應用的介紹，每一步都鋪墊得恰到好處，沒有跳躍感。我喜歡的是，在開始一個新章節之前，作者通常會迴顧前一章的內容，並介紹本章將要學習的內容，以及它與之前知識的聯係。這種“承上啓下”的設計，讓我能夠始終保持對整體知識結構的清晰認知，不至於在學習過程中迷失方嚮。而且，每章結尾處的總結，也幫助我鞏固瞭本章的學習要點，確保我真正掌握瞭所學內容。這種精心設計的結構，極大地提升瞭我的學習效率和信心。
評分我在閱讀過程中，深刻體會到作者在知識更新和前沿性方麵的考量。雖然書中主要講解的是經典的數字圖像處理理論和技術，但作者並沒有迴避近年來在這一領域取得的重大進展。我能感受到，書中在一些關鍵章節，會對一些新興的技術或研究方嚮進行簡要的提及，例如深度學習在圖像識彆領域的應用，或者一些新的圖像復原技術等等。雖然篇幅可能不長，但這種“點到為止”的處理方式，為我打開瞭瞭解這些前沿領域的窗口，讓我意識到圖像處理技術的快速發展和無限可能。這對於我保持知識的 актуальность，以及在未來的學習和研究中做齣更明智的選擇，提供瞭寶貴的啓示。我知道，技術書籍的齣版周期往往跟不上技術的迭代速度，但作者在這本書中融入的這種前瞻性，無疑大大提升瞭它的價值。
評分這本書的包裝和印刷質量給我留下瞭深刻的印象。精裝的封麵堅固耐用，即使經常翻閱也不會輕易損壞，內頁的紙張厚實且觸感細膩，油墨印刷清晰銳利，色彩還原度也很高，這對於一本圖文並茂的專業書籍來說至關重要。在閱讀過程中，那些精美的插圖和圖錶，無論是對算法的原理示意，還是對實際處理效果的對比展示，都顯得格外清晰生動，細節之處盡顯用心。我尤其欣賞的是，作者在排版上做的努力，文字大小適中，行間距閤理，使得長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞。每一個公式、每一個代碼片段都被妥善地放置在易於理解的位置，方便我跟隨作者的思路進行學習。這種對細節的極緻追求，無疑提升瞭整體的閱讀體驗，讓學習過程變得更加愉悅和高效。我曾購買過一些技術書籍，但很少有能達到這樣令人滿意的物理質量。這本書的觸感和視覺享受，本身就是一種無聲的專業性體現，讓人在拿到手的那一刻就充滿信心，迫不及待地想要深入探索其中的知識寶藏。
評分對於我這樣一名希望深入理解算法背後原理的讀者來說，這本書在理論深度上的處理堪稱完美。它並沒有僅僅停留在“怎麼做”，而是著重解釋瞭“為什麼這麼做”。作者在介紹各種算法時，會詳細闡述其數學基礎、推導過程以及其優勢和局限性。我尤其喜歡書中對一些經典算法的詳盡剖析，比如傅裏葉變換在圖像處理中的應用，梯度下降法在優化中的原理，以及各種濾波器的數學特性等等。每一次公式的齣現，都會伴隨著清晰的解釋，說明每個變量的意義和整個公式的含義，避免瞭生搬硬套。而且，書中還經常會將不同算法進行對比分析，指齣它們在效率、準確性、魯棒性等方麵的異同，這對於我選擇和應用閤適的算法至關重要。有時，作者還會對一些前沿的研究方嚮進行簡要介紹，雖然不深入，但能讓我對這個領域的發展趨勢有所瞭解，激發起我進一步探索的興趣。這種對理論的嚴謹和深入，為我構建瞭一個堅實的知識框架。
評分這本書在實踐性方麵的設計，真的讓我眼前一亮。它不僅僅是紙上談兵，更提供瞭大量與實際操作緊密結閤的內容。書中不僅有對算法原理的詳細講解，還包含瞭如何將這些理論轉化為實際代碼的指導。我特彆欣賞的是，作者提供瞭一些僞代碼或者結閤瞭特定編程語言（例如Python）的示例代碼片段，雖然沒有要求必須是某個特定庫，但其邏輯清晰，易於移植和理解。這些代碼示例，讓我能夠快速地將學到的算法在自己的開發環境中進行驗證和實踐，親自感受算法的運行過程和效果。書中還包含瞭一些針對常見圖像處理任務的案例研究，例如如何使用濾波去除噪聲、如何實現簡單的圖像增強等，這些都為我的項目開發提供瞭直接的參考和藉鑒。此外，書中還可能涉及到一些常用的圖像處理工具或庫的介紹（雖然具體內容沒有提到，但其風格暗示瞭這一點），這對於我快速上手實際開發非常有幫助。
評分我特彆欣賞這本書在鼓勵自主學習和探索方麵所做的努力。它並沒有僅僅停留在“告知”的層麵，而是更多地啓發讀者進行“思考”和“實踐”。我注意到，書中在講解完一些核心算法後，可能會提供一些開放性的問題，引導讀者去思考算法的改進空間，或者探討在不同場景下如何調整算法。此外，書中可能還會提供一些參考文獻或者推薦進一步閱讀的書籍和論文，這為我提供瞭深入研究的途徑。通過這些方式，這本書不僅僅是一本教材，更像是一位循循善誘的導師，它鼓勵我主動去發掘知識的奧秘，培養獨立解決問題的能力。這種“授人以漁”的教學理念，讓我從中獲益匪淺，為我未來的學習和工作打下瞭堅實的基礎。
評分整體還可以吧，質量還行。稍微慢瞭點
評分速度很快，質量也不錯～ 期待看看裏麵的內容
評分能說不好用嗎？那麼優秀的書，之前學過圖像處理，這次因為工作然後再次學瞭一變
評分書不錯，內容豐富，紙張質量還可以，印刷方麵後麵再來評論吧
評分物流很快，書本印刷清晰，是正版。
評分每天學習挺好的圖像處理非常好
評分書一直在京東上買，物流很快，就是沒有包裝。。
評分經典書籍，常備案頭翻一翻，學而時習之
評分正品！正品！正品！正品！正品！正品！正品！正品！
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