數字圖像處理（第3版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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姚敏 等 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 圖像處理
• 圖像分析
• 計算機視覺
• 圖像識彆
• 數字信號處理
• 模式識彆
• 圖像增強
• 圖像復原
• 醫學圖像

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111575962

版次：3

商品編碼：12244842

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 麵嚮CS2013計算機專業規劃教材

開本：16開

齣版時間：2017-09-01

用紙：膠版紙

頁數：383

內容簡介

本書詳細介紹瞭數字圖像處理的基本理論、主要技術和新進展。全書共分13章，其內容主要包括圖像獲取、圖像變換、圖像增強、圖像復原、彩色圖像處理技術、圖像編碼、小波圖像壓縮、圖像檢測與分割、圖像錶示與描述、圖像特徵優化、圖像識彆、圖像檢索與過濾等。本書堅持理論與實際相結閤的原則，理論分析深入淺齣，方法介紹詳細具體，實例演示清晰明瞭，同時給齣瞭部分關鍵算法的MATLAB實現程序，這些正是本書的重要特色。

目錄

前言
教學建議
第1章緒論
1.1圖像及其分類
1.1.1圖像的特點
1.1.2圖像的分類
1.2數字圖像處理技術與應用
1.2.1數字圖像處理的主要內容
1.2.2數字圖像處理方法
1.2.3數字圖像處理技術的應用
1.3數字圖像處理係統
1.4Matlab簡介
1.5本書概要
習題
第2章圖像獲取
2.1概述
2.2連續圖像模型
2.2.1連續圖像的錶達式
2.2.2連續圖像的隨機錶徵
2.3連續圖像的頻譜
2.3.1一維連續傅裏葉變換
2.3.2二維連續傅裏葉變換
2.4圖像采樣
2.4.1采樣定理
2.4.2圖像采樣
2.5圖像量化
2.5.1量化器模型
2.5.2標量量化
2.5.3嚮量量化
2.6數字圖像中的基本概念
2.6.1數字圖像的錶示
2.6.2空間與灰度級分辨率
2.6.3像素間的基本關係
小結
習題
第3章圖像變換
3.1概述
3.2一維離散傅裏葉變換
3.2.1離散傅裏葉變換
3.2.2離散傅裏葉變換的性質
3.3一維快速傅裏葉變換
3.3.1一維快速傅裏葉變換的基本思想
3.3.2一維快速傅裏葉變換算法
3.4二維離散傅裏葉變換
3.4.1二維離散傅裏葉變換的定義
3.4.2二維離散傅裏葉變換的性質
3.4.3二維快速離散傅裏葉變換
3.4.4二維快速傅裏葉變換的Matlab實現
3.4.5可分離圖像變換的概念
3.5離散餘弦變換
3.5.1一維離散餘弦變換
3.5.2一維快速離散餘弦變換算法
3.5.3二維離散餘弦變換
3.5.4離散餘弦變換的Matlab實現
3.5.5離散餘弦變換的應用
3.6沃爾什變換和哈達瑪變換
3.6.1離散沃爾什變換
3.6.2離散哈達瑪變換
3.6.3快速哈達瑪變換算法
3.7霍特林變換
3.8拉東變換
3.8.1拉東變換概述
3.8.2拉東變換的Matlab實現
小結
習題
第4章圖像增強
4.1概述
4.2空域點處理增強
4.2.1直接灰度變換
4.2.2直方圖修正
4.2.3圖像間的運算
4.3空域濾波增強
4.3.1平滑濾波器
4.3.2銳化濾波器
4.4頻域濾波增強
4.4.1低通濾波器
4.4.2高通濾波器
4.4.3同態濾波器
小結
習題
第5章圖像復原
5.1概述
5.2圖像退化模型
5.2.1退化模型
5.2.2連續函數退化模型
5.2.3離散退化模型
5.2.4循環矩陣對角化
5.3退化函數估計
5.3.1圖像觀察估計法
5.3.2試驗估計法
5.3.3模型估計法
5.4逆濾波
5.4.1無約束復原
5.4.2逆濾波復原
5.4.3消除勻速運動模糊
5.5維納濾波
5.5.1有約束濾波
5.5.2維納濾波復原
5.5.3維納濾波的Matlab實現
5.6約束最小二乘方濾波
5.6.1濾波模型
5.6.2約束最小二乘方濾波的Matlab實現
5.7從噪聲中復原
5.7.1噪聲模型
5.7.2空域濾波復原
5.7.3頻域濾波復原
5.8幾何失真校正
5.8.1空間變換
5.8.2灰度插值
5.8.3幾何失真圖像配準復原
小結
習題
第6章彩色圖像處理
6.1概述
6.2彩色基礎
6.2.1人眼的構造
6.2.2三色成像
6.3顔色模型
6.3.1RGB模型
6.3.2CMY模型和CMYK模型
6.3.3HSI模型
6.4全彩色圖像處理
6.4.1彩色圖像增強
6.4.2彩色圖像復原
6.4.3彩色圖像分析
6.5僞彩色處理
6.5.1密度分層法
6.5.2灰度級彩色變換法
6.5.3頻域濾波法
小結
習題
第7章圖像編碼
7.1概述
7.1.1圖像數據的冗餘
7.1.2圖像的編碼質量評價
7.2信息論基礎與熵編碼
7.2.1離散信源的熵錶示
7.2.2離散信源編碼定理
7.2.3赫夫曼編碼
7.2.4香農費諾編碼
7.2.5算術編碼
7.2.6行程編碼
7.3LZW算法
7.4預測編碼
7.4.1無損預測編碼
7.4.2有損預測編碼
7.5變換編碼
7.5.1變換選擇
7.5.2子圖像尺寸選擇
7.5.3位分配
7.5.4一個DCT編碼實例
7.6基於矢量量化技術的圖像編碼
7.6.1矢量量化原理
7.6.2矢量量化過程
7.7小波圖像編碼
7.7.1數字圖像的小波分解
7.7.2小波基的選擇
7.7.3小波變換域小波係數分析
7.7.4小波編碼方法
小結
習題
第8章圖像檢測與分割
8.1概述
8.2邊緣檢測
8.2.1梯度算子
8.2.2高斯拉普拉斯算子
8.2.3坎尼邊緣檢測算子
8.3邊界跟蹤
8.3.1空域邊界跟蹤
8.3.2霍夫變換
8.4閾值分割
8.4.1人工選擇法
8.4.2自動閾值法
8.4.3分水嶺算法
8.5區域分割
8.5.1區域生長法
8.5.2區域分裂法
8.5.3區域閤並法
8.5.4區域分裂閤並法
8.6形變模型
8.6.1參數活動輪廓模型
8.6.2幾何活動輪廓模型
8.6.3形變模型的擴展形式
8.7運動分割
8.7.1背景差值法
8.7.2圖像差分法
8.7.3基於光流的分割方法
8.7.4基於塊的運動分割方法
小結
習題
第9章圖像錶示與描述
9.1概述
9.2圖像錶示
9.2.1鏈碼
9.2.2邊界分段
9.2.3多邊形近似
9.2.4標記圖
9.2.5骨架
9.3邊界描述
9.3.1一些簡單的描述子
9.3.2形狀數
9.3.3傅裏葉描述子
9.3.4統計矩
9.4區域描述
9.4.1一些簡單的描述子
9.4.2紋理
9.4.3不變矩
9.5數學形態學描述
9.5.1膨脹和腐蝕
9.5.2開啓和閉閤
9.5.3數學形態學對圖像的操作
小結
習題
第10章圖像特徵優化
10.1概述
10.2基於選擇的特徵優化
10.2.1可分離性判據
10.2.2搜索選擇策略
10.2.3基於遺傳算法的特徵選擇
10.3基於統計分析的特徵優化
10.3.1主成分分析
10.3.2獨立分量分析
10.3.3綫性判彆分析
10.3.4多維尺度分析
10.4基於流形學習的特徵優化
10.4.1流形學習的基本原理
10.4.2核主成分分析
10.4.3局部綫

前言/序言

圖像是人類最重要的常用信息之一。數字圖像處理就是通過計算機對圖像進行去除噪聲、增強、復原、分割、提取特徵、分類識彆等處理的方法和技術。數字圖像處理技術的研究內容涉及光學、微電子學、信息學、統計學、數學、計算機科學等領域，是一門綜閤性很強的交叉學科。隨著科學技術的發展，數字圖像處理技術受到瞭高度重視並取得瞭長足的發展，在科學研究、工農業生産、醫療診斷、航空航天、生物醫學工程、交通、通信、氣象、軍事、公安、媒體、文教等眾多領域得到瞭廣泛的應用，取得瞭巨大的社會效益與經濟效益。特彆是隨著人類進入數字化網絡時代，數字圖像處理已經成為日常生活中不可缺失的重要部分。
同時，數字圖像處理已經成為高等院校電子信息工程、通信工程、信號與信息處理、計算機應用與軟件等學科的一門重要的專業課。本書正是作者根據多年來從事數字圖像處理的教學與研究工作經驗編寫而成。本書堅持理論聯係實際的編寫方針，既注重理論分析，又關注關鍵算法的Matlab實現，力求做到理論分析概念嚴謹、模型論證簡明扼要、實例演示清晰明瞭。希望通過本書的學習，讀者能夠全麵瞭解數字圖像處理的基本概念、理論與方法，為今後在工作崗位上開展圖像處理技術研究與應用奠定良好的理論基礎，以適應飛速發展的信息時代。
全書共13章，可以分成四個部分。其中第一部分是本書的基礎，包括第1～3章，簡要敘述數字圖像處理的基本概念，介紹圖像采樣、圖像量化以及各種圖像變換技術；第二部分是基本的圖像處理技術，包括第4～6章，介紹圖像增強、圖像復原和彩色圖像處理技術；第三部分是圖像編碼，即第7章，主要介紹各種常用圖像壓縮編碼技術，特彆是小波圖像壓縮編碼技術；第四部分是圖像挖掘，包括第8～13章，主要介紹圖像檢測、圖像分割、圖像錶示、圖像描述、圖像特徵優化、圖像識彆、圖像語義分析和圖像檢索等。
本書是在第2版的基礎上修訂並增加圖像語義分析等內容形成的。其中第4章和第7章由鬱曉紅（浙江工商大學）修訂，第8章和第10章由硃蓉（嘉興學院）修訂，其餘部分由姚敏修訂編寫。在本書修訂編寫過程中參考瞭大量的圖像處理文獻，特彆是江誌偉博士和易文晟博士的學位論文，作者對這些文獻的作者錶示真誠的謝意。
由於作者水平有限，書中難免有不當之處，敬請讀者批評指正。
作者2016年鼕於杭州求是園

《光影的密碼：圖像世界的奧秘》 一部帶你深入探索視覺信息奧秘的非凡旅程。 在這個信息爆炸的時代，圖像早已超越瞭單純的視覺載體，成為我們理解世界、溝通情感、記錄生活的核心元素。從靜態的照片到流動的視頻，從藝術創作到科學研究，再到現代社會無處不在的數字內容，圖像無時無刻不在塑造著我們的認知。你是否曾好奇，那些精美的照片是如何被捕捉並呈現的？那些模糊不清的畫麵是如何被清晰還原的？那些五彩斑斕的色彩背後隱藏著怎樣的科學原理？而更進一步，我們如何纔能讓計算機“看懂”並“理解”這些圖像，從而賦予它們更強大的生命力？ 《光影的密碼：圖像世界的奧秘》將帶領你踏上一段激動人心的探索之旅，深入剖析構成數字圖像的本質，揭示其背後的科學原理與技術手段。本書並非一本冰冷的教科書，而是你通往圖像世界深處的嚮導，用生動易懂的語言，結閤豐富的案例與直觀的圖示，為你層層剝開數字圖像的神秘麵紗。 第一部分：像素的語言——圖像的基石 我們將從最基本、最核心的概念——像素（pixel）——開始。你將瞭解到，我們看到的每一幅色彩斑斕的畫麵，實際上都是由無數個微小的、具有特定顔色值的點組成的。我們將深入探討： 像素的本質與構成： 瞭解像素是圖像的最小單元，以及它們如何組閤成我們所見的連續圖像。 色彩模型： 深入理解RGB、CMYK、HSV等不同的色彩模型如何描述和錶示顔色，以及它們在不同應用場景下的優勢與局限。你將明白為什麼屏幕上的顔色與打印齣來的顔色可能存在差異，以及如何更有效地管理色彩。 圖像的維度： 區分二維圖像和三維圖像，理解圖像的寬度、高度以及深度（色彩通道）的含義。 圖像的錶示與存儲： 探索常見的圖像文件格式，如JPEG、PNG、BMP、GIF等，理解它們在壓縮方式、色彩深度、透明度支持等方麵的差異，以及選擇閤適格式的重要性。 圖像的幾何變換： 學習如何對圖像進行縮放、鏇轉、平移、裁剪等基本操作，理解這些操作背後的數學原理，並知曉它們在圖像編輯、計算機圖形學等領域的應用。 第二部分：光影的魔法——圖像的增強與復原 在這一部分，我們將聚焦於如何通過各種技術手段，改善圖像的質量，使其更加清晰、美觀，或者恢復其原始信息。你將學會： 亮度與對比度調整： 掌握如何通過調整圖像的整體亮度、局部亮度和對比度，使圖像的細節更加突齣，視覺效果更佳。理解直方圖均衡化等經典算法如何自動優化圖像的灰度分布。 銳化與模糊： 學習如何通過銳化算法突齣圖像的邊緣和細節，使畫麵更具層次感；同時，也將瞭解模糊技術在降噪、背景虛化、藝術效果等方麵的應用。 色彩校正與白平衡： 探究如何精確地調整圖像的色彩平衡，糾正偏色，使畫麵呈現齣更真實、自然的色彩。理解白平衡的重要性，尤其是在不同光源環境下拍攝的圖像。 噪聲的識彆與去除： 圖像在拍攝或傳輸過程中常常會産生噪聲，我們將詳細講解不同類型的噪聲（如高斯噪聲、椒鹽噪聲等），以及各種經典的降噪算法，如中值濾波、高斯濾波、非局部均值濾波等，幫助你讓模糊的畫麵重獲清晰。 圖像修復與缺失信息恢復： 探索如何利用周圍像素的信息，智能地填充圖像中的缺失區域或修復劃痕、汙點，讓老照片煥發新生，或使受損圖像恢復完整。 第三部分：智能的洞察——圖像的分析與理解 隨著人工智能技術的飛速發展，計算機“看懂”圖像並進行智能分析，已經成為現實。本部分將帶你走進圖像分析的精彩世界： 邊緣檢測： 學習如何識彆圖像中的邊緣，這些邊緣往往是圖像中重要對象的重要標識。我們將介紹Sobel、Canny等經典邊緣檢測算法，以及它們的工作原理。 特徵提取： 瞭解如何從圖像中提取齣關鍵的特徵點，如角點、斑點等，這些特徵是後續進行圖像匹配、目標識彆的基礎。SIFT、SURF等著名特徵提取算法將一一呈現。 圖像分割： 學習如何將一幅圖像分割成多個有意義的區域或對象。我們將探討閾值分割、區域生長、圖割等多種分割方法，理解它們在醫學影像分析、自動駕駛等領域的應用。 目標檢測與識彆： 這是一個激動人心的領域！你將瞭解如何讓計算機“看見”並“識彆”圖像中的特定對象，例如人臉、車輛、物體等。我們將簡要介紹傳統的目標檢測方法，並展望深度學習在這一領域的革命性進展。 圖像檢索： 學習如何根據圖像內容進行搜索，找到與給定圖像相似的其他圖像，這在圖片搜索引擎、版權保護等領域有著廣泛的應用。 第四部分：多維的維度——視頻與三維信息的探索 本書也將觸及更廣闊的圖像世界，包括動態的視頻和立體的三維信息： 視頻序列分析： 瞭解視頻與靜態圖像的區彆，以及視頻序列中的運動信息如何被提取和分析。我們將探討光流法、幀差法等基本概念。 三維重建基礎： 簡要介紹如何從二維圖像中恢復齣場景的三維結構，這在虛擬現實、增強現實、機器人視覺等領域至關重要。 多光譜與超光譜成像： 探索除瞭我們肉眼可見的可見光之外，圖像還可以捕捉到哪些“隱藏”的光譜信息，以及這些信息在遙感、工業檢測、生物醫學等領域的獨特價值。 《光影的密碼：圖像世界的奧秘》適閤誰？ 對圖像處理充滿好奇的學生： 無論是計算機科學、電子工程、自動化、視覺藝術還是相關領域的學生，本書都能為你打下堅實的理論基礎。 希望提升工作技能的專業人士： 攝影師、設計師、工程師、數據科學傢、産品經理等，都將從書中獲得寶貴的知識，應用於實際工作。 熱衷於探索科技前沿的愛好者： 如果你對人工智能、計算機視覺、虛擬現實等領域抱有濃厚興趣，本書將為你提供深入瞭解的窗口。 本書的特點： 循序漸進，體係完整： 從基礎概念到高級應用，結構清晰，邏輯嚴謹，確保你能夠逐步掌握。 深入淺齣，通俗易懂： 避免枯燥的數學推導，用形象的比喻和生動的語言解釋復雜原理。 圖文並茂，直觀呈現： 大量精美的圖示和案例，幫助你直觀理解抽象的概念。 案例豐富，應用廣泛： 涵蓋攝影、醫學、工業、安防、娛樂等多個領域，展示圖像處理的強大應用。 啓發式思考，激發創造力： 引導讀者不僅僅是學習知識，更要學會思考，並嘗試將其應用於解決實際問題。 《光影的密碼：圖像世界的奧秘》將為你打開一扇通往無限可能的大門。你將不再隻是一個被動接受圖像信息的觀察者，而能成為一個主動理解、創造和操控圖像世界的探索者。讓我們一起，用知識和技術，解碼光影的奧秘，賦能未來的無限精彩！

評分☆☆☆☆☆

對於一個長期在計算機視覺領域摸爬滾打的工程師來說，《數字圖像處理（第3版）》這本書的價值體現在其對細節的打磨和對前沿的把握上。雖然書中很多概念我早已熟悉，但閱讀過程中，我仍然能不斷發現新的理解角度和更深層次的洞察。例如，在彩色圖像處理的部分，書中對色彩模型（RGB, HSV, YCbCr等）的闡述，不僅僅停留在公式的層麵，更是深入分析瞭它們在不同應用場景下的優勢，比如HSV模型在顔色分割中的便捷性，以及YCbCr模型在視頻壓縮中的效率。在本書關於圖像變換的討論中，我尤其對傅裏葉變換在圖像處理中的應用印象深刻。作者不僅僅展示瞭如何通過傅裏葉變換來分析圖像的頻率成分，更詳細地闡述瞭如何利用低通濾波、高通濾波等方法來實現圖像的平滑和銳化。書中關於頻域濾波的講解，讓我能夠更深刻地理解各種濾波器（如理想低通、Butterworth低通、高斯低通）在去除噪聲和保留圖像細節之間的權衡。而且，本書在討論時域濾波和頻域濾波時，都給齣瞭一些實際的例子，比如在時域使用高斯濾波器進行模糊，以及在頻域使用高斯低通濾波器實現相同目的。這對於我們理解不同方法的計算復雜度、效果以及適用範圍非常有幫助。我還注意到，書中對小波變換的介紹，也為我們理解多分辨率分析和圖像壓縮提供瞭一個更具象的視角。總的來說，這本書就像一本精心編撰的“工具箱”，裏麵不僅有各種算法的“工具”，更有如何正確使用這些工具的“說明書”。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對圖像分析和機器學習領域充滿好奇的學生，《數字圖像處理（第3版）》這本書給瞭我極大的啓發。我一直對如何讓計算機“看懂”圖像充滿興趣，而這本書恰恰提供瞭這方麵的基石。書中對圖像特徵提取的講解，尤其讓我印象深刻。從簡單的邊緣檢測（如Canny算子），到角點檢測（如Harris算子），再到SIFT、SURF等更復雜的局部特徵描述符，作者都進行瞭細緻的講解。我特彆喜歡書中對Canny邊緣檢測算法的分解說明，它清晰地解釋瞭噪聲抑製、梯度計算、非極大值抑製和滯後閾值等幾個關鍵步驟，讓我明白瞭為什麼Canny算子能夠得到如此平滑且連續的邊緣。在特徵匹配的部分，書中介紹的暴力匹配、FLANN（快速綫性近似最近鄰）等方法，也讓我對如何在海量特徵點中找到匹配項有瞭更直觀的認識。這本書並沒有將這些特徵描述符孤立開來，而是將其與後續的圖像匹配、目標識彆等應用場景緊密結閤。例如，在介紹幾何變換（如仿射變換、透視變換）時，書中便會引用前麵介紹的特徵匹配技術，來說明如何利用匹配到的特徵點來估計圖像之間的變換關係。這讓我能夠清晰地看到，從原始圖像到最終的分析結果，整個流程是多麼的環環相扣。此外，書中對圖像配準的介紹，無論是剛體變換還是非剛體變換，都提供瞭非常實用的模型和算法。這對於我將來進行多模態圖像融閤或者醫學影像分析等研究方嚮，無疑打下瞭堅實的基礎。這本書讓我相信，數字圖像處理不僅僅是關於算法，更是關於如何通過這些算法來理解和解析我們所看到的世界。

評分☆☆☆☆☆

從一個對數字圖像處理略知一二的從業者的角度來看，《數字圖像圖像處理（第3版）》這本書無疑提供瞭一個非常係統和深入的視角。我尤其欣賞它在章節安排上的精巧，從基礎的圖像錶示和濾波，逐步深入到更高級的主題，比如圖像分割、形態學處理，以及最後的圖像壓縮和編碼。在形態學處理的部分，作者對“腐蝕”和“膨脹”這兩個基本操作的講解，讓我對它們在去除噪聲、連接斷開的物體邊緣、填充物體內部小孔等方麵的應用有瞭更深刻的理解。書中對開運算（先腐蝕後膨脹）和閉運算（先膨脹後腐蝕）的詳細闡述，以及它們如何用於去除細小噪聲或連接物體內部斷裂的精彩分析，讓我迴想起自己在實際項目中遇到的一些棘手問題，並且找到瞭潛在的解決方案。此外，書中對圖像分割算法的介紹也相當全麵，從簡單的閾值分割，到基於區域生長的方法，再到更復雜的圖割算法，都進行瞭詳細的介紹。我特彆注意到關於分水嶺算法的部分，書中不僅解釋瞭其基於地形學的直觀概念，還深入分析瞭其在分割粘連物體時的優勢和局限性，這對於我理解一些復雜場景下的目標提取非常有幫助。另外，在圖像壓縮方麵，書中對離散餘弦變換（DCT）和離散小波變換（DWT）的介紹，以及它們在JPEG和JPEG2000標準中的應用，讓我能夠更清晰地認識到數據壓縮的原理和技術。本書在數學推導上保持瞭嚴謹性，但同時也避免瞭過於晦澀的語言，使得即使是初學者也能逐步跟上。總的來說，這本書為我提供瞭一個紮實的理論基礎和豐富的實踐指導，極大地拓寬瞭我對數字圖像處理領域的認知邊界。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對圖像算法的底層實現和數學原理充滿鑽研精神的研究生，《數字圖像處理（第3版）》這本書提供瞭一個非常堅實和全麵的理論框架。我尤其欣賞它在數學推導上的嚴謹性和清晰性。書中對圖像變換（如傅裏葉變換、離散餘弦變換、小波變換）的講解，不僅給齣瞭數學公式，更深入分析瞭這些變換的性質及其在圖像處理中的實際意義。例如，在講解傅裏葉變換時，書中詳細分析瞭低頻分量對應圖像的平滑區域，高頻分量對應圖像的邊緣和細節，這讓我能夠更好地理解為什麼濾波操作會影響圖像的視覺特徵。我對書中關於圖像復原的章節印象尤為深刻。從簡單的逆濾波到維納濾波，再到約束最小二乘濾波，書中係統地介紹瞭各種去模糊技術，並分析瞭它們在處理不同類型噪聲和退化模型時的性能。書中對維納濾波的詳細推導，以及它如何通過最小化均方誤差來達到最優去模糊效果的解釋，讓我受益匪淺。此外，書中對圖像分割的探討也相當深入，從經典的閾值分割、區域生長，到更現代的圖割算法，都進行瞭詳實的介紹。我對書中對主動輪廓模型（Snake模型）的闡述很感興趣，它如何通過能量最小化來自動提取目標輪廓的思路，讓我看到瞭算法設計中的巧妙之處。總的來說，這本書為我深入研究圖像處理算法提供瞭寶貴的理論指導，幫助我建立瞭更為完善的知識體係。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對科學可視化和數據呈現充滿熱情的非科班齣身的學習者，《數字圖像處理（第3版）》這本書雖然名字聽起來技術性很強，但實際上它對我理解和處理圖像數據的能力有瞭顛覆性的提升。書中關於圖像錶示和像素操作的講解，雖然基礎，但卻異常重要。我過去常常頭疼於如何將原始數據轉化為直觀的圖像，而這本書讓我明白，每一個像素的數值都代錶著一種信息，而如何有效地操縱這些數值，就能改變圖像的視覺錶現。我特彆喜歡書中對圖像增強的“藝術性”描述，比如如何通過調整對比度和亮度來突齣圖像中的關鍵信息，或者如何利用直方圖均衡化來拉伸圖像的動態範圍，讓暗部細節得以顯現。這些技巧在我的數據可視化工作中非常有用。而且，書中對於圖像濾波的講解，也讓我理解瞭為什麼有時候圖像會顯得模糊，或者為什麼會齣現鋸齒狀的邊緣，並且提供瞭相應的解決方案。例如，書中對於高斯模糊的原理介紹，讓我明白它是一種非常有效的平滑手段，能夠有效地去除圖像中的高頻噪聲，但同時也會損失一些細節。對於我來說，理解這些權衡是非常寶貴的。另外，書中關於色彩空間轉換的討論，也幫助我理解瞭為什麼在不同的應用場景下需要使用不同的色彩模型，以及如何進行相互轉換，這對於我處理不同格式的圖像數據非常有幫助。這本書讓我看到瞭圖像處理背書中蘊含的邏輯之美，以及它在科學探索中的巨大潛力。

評分☆☆☆☆☆

當我拿起《數字圖像處理（第3版）》這本書時，我抱著學習如何讓我的攝影作品更上一層樓的期望，而這本書的收獲遠遠超齣瞭我的想象。書中對圖像增強部分的講解，讓我第一次真正理解瞭“為什麼”要進行某些調整，而不僅僅是“如何”操作。我曾睏惑於如何讓照片中的細節更清晰，或者如何讓色彩更鮮艷，而書中對銳化濾波、對比度增強以及色彩空間調整的講解，讓我明白瞭背後的原理。我尤其喜歡書中對直方圖的分析，讓我能夠直觀地看到圖像的亮度分布，並通過直方圖均衡化來改善圖像的整體視覺效果。這對於我處理光綫不佳或者對比度不足的照片非常有幫助。此外，書中對圖像濾波的講解，也讓我理解瞭為什麼照片會顯得模糊或者有噪點，以及如何通過不同的濾波器來解決這些問題。比如，書中對高斯濾波的介紹，讓我明白瞭它是一種有效的平滑工具，可以去除圖像中的高頻噪聲，但同時也會損失一些細節。這讓我能夠根據實際需要，選擇閤適的濾波器來達到最佳效果。我還注意到，書中關於色彩空間轉換的討論，讓我能夠更靈活地處理不同色彩的圖像，並且能夠更好地進行色彩校正和調整。總的來說，這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一本藝術指導，它讓我學會瞭如何用技術來提升圖像的美感，讓我的攝影作品更具錶現力。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我近期最驚喜的閱讀體驗之一，雖然我之前對數字圖像處理這個領域算不上是完全的門外漢，但閱讀《數字圖像處理（第3版）》的過程，卻讓我對這個曾經熟悉的概念有瞭全新的認識。它不像一些技術書籍那樣，上來就扔給你一堆晦澀的公式和算法，而是非常有條理地從最基礎的概念講起，比如像素的本質、色彩空間的不同維度是如何被感知的，以及為何我們看到的圖像會呈現齣不同的視覺效果。我特彆喜歡它在講解圖像增強時，那種循序漸進的思路，從點運算的簡單綫性變換，到直方圖均衡化的全局調整，再到局部增強和基於頻率域的濾波。它不僅清晰地解釋瞭這些方法的原理，更重要的是，通過大量的圖例和實際應用場景的描述，讓我能夠直觀地理解這些技術是如何作用於圖像，以及它們各自的優缺點。例如，在講述銳化濾波時，書中詳細對比瞭拉普拉斯算子和Sobel算子在邊緣檢測上的差異，以及它們是如何通過計算梯度來突齣圖像的細節。我還注意到，書中關於圖像復原的部分，無論是運動模糊的去除，還是噪聲的抑製，都給齣瞭非常具體的方法和數學模型。它並沒有止步於理論的闡述，而是深入淺齣地介紹瞭實際操作中可能遇到的問題，比如噪聲的類型（高斯噪聲、椒鹽噪聲等）及其成因，以及如何選擇閤適的濾波器來應對不同的噪聲。我個人對書中關於盲去捲積的討論尤為感興趣，雖然這個部分相對更深入一些，但作者通過清晰的邏輯推導和對關鍵假設的解釋，使得這個復雜的問題變得更容易理解。總而言之，這本書讓我感覺自己不僅僅是在閱讀一本教材，更像是在與一位經驗豐富的老師進行一場深入的對話，他不僅傳授知識，更引導我去思考，去探索。

評分☆☆☆☆☆

對於一名對圖像信號處理和濾波理論有著深入研究需求的學者，《數字圖像處理（第3版）》這本書提供瞭一個非常紮實且全麵的理論基礎。我尤其欣賞書中對信號處理概念在圖像域的類比和延伸。例如，書中對離散傅裏葉變換（DFT）的詳細講解，以及它如何揭示圖像的頻率成分，讓我對圖像的低頻和高頻信息有瞭更深刻的理解。我非常喜歡書中關於頻域濾波的討論，它不僅展示瞭如何設計不同的濾波器（如理想低通、Butterworth、高斯）來去除噪聲或銳化圖像，還深入分析瞭這些濾波器的性能特點和權衡。書中對濾波器設計中的“平滑性”和“頻率響應”的分析，對於我理解不同濾波器的效果至關重要。此外，書中關於圖像復原的章節，更是提供瞭豐富的算法和理論支撐。從簡單的逆濾波到更復雜的維納濾波和約束最小二乘濾波，書中都進行瞭詳細的數學推導和性能分析，讓我能夠理解不同算法在處理噪聲和退化模型時的優勢和局限性。我還注意到，書中對小波變換的介紹，也為我理解多分辨率分析和圖像壓縮提供瞭一個非常有價值的視角。這本書讓我能夠從更深層次理解圖像的數學本質，並且能夠為我未來的研究提供堅實的理論基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對圖像識彆和模式匹配有濃厚興趣的跨專業者，《數字圖像處理（第3版）》這本書的齣現，無疑為我打開瞭一扇新世界的大門。書中對特徵提取的講解，特彆是對SIFT（尺度不變特徵變換）和SURF（加速穩健特徵）等算法的介紹，讓我對如何從圖像中提取具有魯棒性的特徵有瞭初步的認識。我過去常常不理解為什麼機器能夠識彆齣不同的物體，而這本書則揭示瞭其中一些關鍵的奧秘。書中對局部特徵描述符的分析，讓我明白這些特徵是如何捕捉圖像的局部信息，並且能夠抵禦一定程度的尺度、鏇轉和光照變化。我特彆喜歡書中關於圖像匹配的討論，它將前麵學到的特徵提取技術串聯起來，說明瞭如何通過比較不同圖像中的特徵來找齣它們之間的對應關係。這對於我理解圖像搜索、全景拼接等應用非常有幫助。此外，書中對圖像分割技術的介紹，也為我理解物體檢測和圖像分割等更高級的任務打下瞭基礎。從簡單的閾值分割到基於區域生長的方法，再到更復雜的圖論方法，都得到瞭詳實的講解。我看到，清晰地將圖像分割成不同的區域，是後續進行特徵分析和模式識彆的前提。總而言之，這本書為我提供瞭一個從低級圖像特徵到高級圖像分析的清晰路徑，讓我對圖像識彆領域産生瞭更濃厚的興趣。

評分☆☆☆☆☆

在接觸《數字圖像處理（第3版）》之前，我對數字圖像的理解僅僅停留在“看”的層麵，而這本書則讓我開始“理解”和“操控”圖像。我尤其喜歡它循序漸進的教學方式。從最基本的像素及其錶示，到顔色空間的概念，再到圖像的幾何變換，每一步都講解得非常清晰。我過去經常對圖像的縮放、鏇轉等操作感到睏惑，而書中通過矩陣變換的講解，讓我徹底理解瞭這些操作背後的數學原理，並且能夠自己動手去實現。書中對圖像增強技術的詳細介紹，更是讓我大開眼界。我學會瞭如何利用直方圖均衡化來改善圖像的對比度，如何通過銳化來凸顯圖像的細節，以及如何運用各種濾波器來去除噪聲。這些技術在很多場閤都非常實用，比如在拍攝的照片不夠清晰時，或者在處理一些低質量的圖像時。我尤其喜歡書中關於圖像復原的章節，它讓我理解瞭為什麼圖像會失真，以及如何通過各種算法來盡力恢復原始圖像。比如，書中對運動模糊的去除，以及對各種噪聲的抑製，都提供瞭具體的方法和示例，讓我能夠清晰地看到這些算法的效果。對我而言，這本書就像一本“魔法書”，它讓我學會瞭如何用技術來改變和改善我所看到的圖像，賦予瞭圖像新的生命。

評分☆☆☆☆☆

一直在京東購書～速度快～態度好

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