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朱虹等 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030148353

商品编码：29729016691

包装：平装

出版时间：2016-02-01

基本信息

书名：数字图像处理基础

定价：28.5元

作者：朱虹等

出版社：科学出版社

出版日期：2016-02-01

ISBN：9787030148353

字数：333900

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：B5

商品重量：0.281kg

编辑推荐

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导语_点评_推荐词

内容提要

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本书是作者在经过近十年在数字处理方面的研究，以及近5年的数字图像处理的本科教育及研究生教育所得到经验基础上编写的。本书特点是阐述清楚“是什么”—》“怎么实现”—》“能干什么”—》“为什么能干这些”—》“实用范围”—》“简单的具体例子来验证前面的过程”本书的内容有：基本概念、图像的灰度级变换、图像的几何变换、图像噪声的抑制、图像的锐化处理、图像的分割、二值图像的处理，以及彩色图像处理、图像的变换、图像的压缩编码。本书还配备有课件。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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序言

《算法工程师的进阶之路：从理论到实践的深度探索》 引言： 在当今数据驱动的世界中，算法工程师扮演着至关重要的角色。他们是技术创新的心脏，驱动着从智能手机的推荐系统到自动驾驶汽车的感知决策，再到金融市场的风险评估等一系列革新。然而，成为一名真正优秀的算法工程师，远不止于掌握基础的编程技能和理解一些常见的算法模型。它需要对算法背后深邃的数学原理有透彻的理解，对不同算法的适用场景有敏锐的洞察，更重要的是，能够将抽象的理论转化为稳定、高效、可扩展的实际解决方案。 本书正是为有志于在算法领域深耕的工程师们量身打造的一本进阶指南。我们不满足于仅仅列举各种算法的“是什么”，而是着重于“为什么”和“如何做”。本书旨在帮助读者跨越从理论学习到工程实践的鸿沟，培养解决复杂算法问题的能力，并掌握构建高性能算法系统的核心技术。我们将深入探讨算法设计的核心思想，剖析各类经典算法的内在机制，并结合实际工程中的挑战，分享行之有效的工程实践方法。 第一部分：算法思维的深度重塑 在这一部分，我们将从根本上重塑读者对算法的认知。我们认为，算法不仅仅是一系列的指令，更是一种解决问题的思维模式。 理解计算的本质与复杂度： 在深入算法之前，理解计算的底层逻辑至关重要。我们将回顾图灵机模型，探讨可计算性与不可计算性的边界。在此基础上，我们将详细讲解算法复杂度分析的理论基础，包括时间复杂度和空间复杂度，以及Big O、Omega、Theta符号的严格定义和应用。我们将通过大量实例，展示如何从源代码级别分析算法的复杂度，并重点讨论如何通过优化数据结构和算法设计来降低复杂度，以应对海量数据的挑战。例如，我们将对比不同的排序算法（如冒泡排序、插入排序、归并排序、快速排序、堆排序）在不同数据集上的实际性能差异，并深入分析它们复杂度背后的原因。 数学基础的夯实与算法的关联： 许多算法的优雅与强大，源于其背后精妙的数学支撑。我们将系统性地回顾与算法设计紧密相关的数学分支，并详细阐述它们在算法中的应用。 线性代数： 向量空间、矩阵运算、特征值与特征向量、奇异值分解（SVD）等概念，它们是理解降维技术（如PCA）、推荐系统中的协同过滤、以及机器学习模型（如线性回归、支持向量机）的基础。我们将深入讲解矩阵的分解与重构如何影响算法的性能和鲁棒性。 概率论与数理统计： 概率分布（如高斯分布、泊松分布）、贝叶斯定理、期望、方差、最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP）等，是理解随机算法、概率图模型（如HMM、贝叶斯网络）、统计推断以及评估模型性能的基石。我们将探讨概率模型在序列分析、分类问题和异常检测中的应用。 微积分与优化理论： 导数、梯度、Hessian矩阵、泰勒展开等，是理解梯度下降及其变种（如SGD、Adam、RMSprop）等迭代优化算法的核心。我们将详细讲解如何利用微积分原理来寻找函数的最小值或最大值，这对于训练各种机器学习模型至关重要。我们还将介绍凸优化与非凸优化的区别，以及它们在算法设计中的意义。 抽象与建模：将现实问题转化为算法模型： 优秀的算法工程师能够敏锐地从现实世界的问题中提取关键要素，并将其抽象成清晰的算法模型。本节将指导读者掌握将模糊需求转化为精确模型的方法。我们将探讨如何识别问题的核心约束、定义输入输出、以及选择合适的数据结构来表示问题状态。通过案例分析，例如如何将一个复杂的调度问题建模为图论问题，或将一个文本分类任务建模为概率模型，来演示这一关键能力。 第二部分：经典算法的深度剖析与工程实践 在扎实的理论基础之上，我们将深入剖析一系列经典且应用广泛的算法，并重点讨论如何在实际工程中高效地实现和优化它们。 数据结构与算法的工程化选择： 高级数据结构： 除了基础的数组、链表、栈、队列，我们将深入讲解树（如AVL树、红黑树、B树、Trie树）、图（如邻接矩阵、邻接表）、哈希表（及其冲突解决策略）、堆（如二叉堆、斐波那契堆）等数据结构的设计原理、时间复杂度以及它们在不同场景下的最优选择。例如，我们将分析在海量数据中进行快速查找时，哈希表和B树的权衡。 图算法的工程化应用： 除了深度讲解Dijkstra、Floyd-Warshall、Prim、Kruskal等经典图算法，我们将重点关注图算法在社交网络分析、路线规划、依赖关系分析等实际问题中的应用。我们将讨论图的表示方式、稀疏图与稠密图的处理、以及如何利用图算法进行社区检测、最短路径查找等。 动态规划的工程化思维： 我们将通过一系列经典问题（如背包问题、最长公共子序列、编辑距离）来阐述动态规划的“状态定义”、“状态转移方程”和“边界条件”的思考过程。更重要的是，我们将探讨如何识别问题中的重叠子问题和最优子结构，以及如何利用记忆化搜索或自底向上的方式来构建DP解法。我们将讨论动态规划在序列比对、资源分配等问题中的广泛应用。 搜索与优化算法的工程实践： 高效搜索算法： 除了二分查找，我们将深入讲解广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）在图和树的遍历中的应用，以及它们在路径查找、连通分量计算等问题中的作用。我们将讨论如何利用BFS进行最短路径查找，以及如何用DFS来解决迷宫问题或进行拓扑排序。 近似算法与启发式搜索： 在NP-hard问题面前，精确求解往往不可行。我们将介绍近似算法的设计思想，如贪心算法、局部搜索、模拟退火、遗传算法等。我们将重点讲解它们如何通过牺牲最优性来换取计算效率，并在实际问题中找到令人满意的近似解。例如，我们将探讨如何使用贪心算法解决旅行商问题的一个简化版本。 字符串匹配与文本处理算法： 经典匹配算法： 除了朴素的字符串匹配，我们将深入剖析KMP（Knuth-Morris-Pratt）和Boyer-Moore算法的原理，以及它们如何通过预处理模式串来避免不必要的比较，从而实现线性时间复杂度的匹配。 正则表达式与模式识别： 我们将探讨正则表达式的强大表达能力，以及如何构建和解析复杂的模式。我们将介绍有限状态自动机（FSA）和有限状态机（NFA）在正则表达式匹配中的作用。 文本索引与信息检索： 我们将简要介绍倒排索引、后缀树/后缀数组等文本索引结构，它们是现代搜索引擎和信息检索系统的基石。 第三部分：算法工程化构建与质量保障 理论的掌握是基础，但将算法转化为稳定可靠的工程实现，是衡量一个算法工程师能力的关键。 代码实现与性能调优： 编程范式与代码风格： 我们将讨论面向对象、函数式编程等不同的编程范式，以及如何选择最适合算法实现的范式。我们将强调清晰、可读、可维护的代码风格的重要性，并提供代码优化的具体技巧，例如减少内存分配、利用缓存、选择高效的库函数等。 性能分析与剖析工具： 我们将介绍常用的性能分析工具（如gprof、perf），以及如何利用它们来定位代码中的性能瓶颈。我们将分享性能调优的系统性方法，包括算法层面的优化、数据结构的选择、以及底层实现的改进。 算法的测试与验证： 单元测试与集成测试： 我们将强调为算法编写全面单元测试的重要性，并指导读者如何设计有效的测试用例，包括边界条件、异常情况和典型场景。我们将讨论集成测试如何在算法模块之间协同工作时发挥作用。 性能测试与基准测试： 我们将介绍如何进行性能测试，包括定义合适的性能指标（如吞吐量、延迟），以及如何进行基准测试来衡量算法在不同硬件和配置下的表现。 失效分析与调试技巧： 当算法出现问题时，如何快速有效地定位和修复bug至关重要。我们将分享调试的系统性方法，以及如何利用日志、断点等工具进行故障排查。 算法的部署与监控： 模型部署策略： 我们将探讨算法在不同环境下的部署策略，例如批处理、实时服务、嵌入式设备等，以及在不同场景下的考量。 可扩展性与并发设计： 随着数据量的增长和请求量的增加，算法系统需要具备良好的可扩展性和并发处理能力。我们将讨论如何设计支持高并发的算法服务，以及如何利用分布式系统来处理大规模计算。 持续监控与反馈： 算法上线后，持续的监控是必不可少的。我们将介绍如何建立有效的监控体系，包括性能指标、错误率、资源使用情况等，以及如何利用监控数据来发现潜在问题并进行迭代优化。 结语： 《算法工程师的进阶之路：从理论到实践的深度探索》并非一本浅尝辄止的算法手册，而是一次深入的思考之旅。我们希望通过本书，读者能够真正理解算法的灵魂，掌握构建强大算法系统的工程能力，并在快速发展的技术浪潮中，成为一名自信、高效、富有创造力的算法工程师。算法的世界是广阔而迷人的，让我们一起踏上这段探索的征程，去发掘无限可能。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对图像质量提升技术有着强烈兴趣的业余爱好者，主要关注如何通过后处理手段来优化老旧照片或低质量采集图像的效果。翻开这本书，我立刻被其中关于图像复原和去噪技术的部分所吸引。我注意到它不仅涵盖了经典的空域和频域滤波方法，还深入探讨了一些更现代、更复杂的迭代算法和基于统计模型的复原技术。比如，关于盲解卷积和逆滤波的章节，作者没有停留在理论的描述上，而是非常详细地分析了不同算法在处理真实世界噪声和模糊时的优缺点以及适用场景。这种务实到位的分析，对于像我一样需要解决实际问题的人来说，简直是太宝贵了。我尤其喜欢它对每种技术局限性的坦诚剖析——它没有把任何一种方法描绘成万能灵药，而是客观地指出其在特定条件下的不足，这使得读者在选择和应用技术时能够做出更明智的判断。这本书提供的知识体系，无疑能帮助我超越简单的滤镜操作，真正理解图像“内在缺陷”的本质，并有能力设计出更精细化的处理流程。

评分☆☆☆☆☆

我是一名忙碌的工程师，阅读时间非常零碎，所以我对书籍的“可检索性”和“信息密度”有极高的要求。这本《数字图像处理基础》在这方面做得非常出色。我发现书中的术语定义清晰、精准，几乎每一页都能找到可以被快速引用的关键信息点。更让我感到惊喜的是，它在附录部分提供的那些关于常用算法复杂度分析和常见参数选择的总结表格，简直是救星。在项目紧急需要快速验证某个滤波器的性能时，我不再需要翻阅好几页的推导过程，可以直接查阅表格，快速确定一个合理的初始参数范围。这种对实用工具属性的重视，显示了作者的成熟和专业视角——他们深知读者在真实工作场景中对效率的渴望。因此，这本书不仅仅是一本学习教材，更像是一本随时待命的、高质量的技术参考手册。它在保持学术严谨性的同时，完美地兼顾了工程实践中对速度和准确性的双重需求，这一点值得高度称赞。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节组织逻辑，给我的感觉就像是在进行一次精心策划的探险旅程。它不像某些教材那样，把所有相关的概念堆砌在一起，而是构建了一个清晰的知识地图。从最基础的图像表示、数字化过程开始，一步步引向更高级的特征提取和图像分割。我特别欣赏它在引入“特征”这个核心概念时的处理方式。作者用了相当大的篇幅来讲解不同特征描述符（比如角点、边缘、纹理描述符）背后的几何意义和数学基础，而不是简单地罗列公式。比如，讲解HOG（方向梯度直方图）时，它不仅仅是给出了梯度计算的方法，更深入地剖析了为什么这种描述符能有效地捕捉到物体的形状信息，并对光照变化具有一定的鲁棒性。这种深入到“为什么”层面的探讨，极大地提升了阅读体验的深度。它促使我不断思考：这个工具的本质是什么？它在解决哪个维度的问题？这种思维方式的训练，远比记住一堆API调用要重要得多。这本书培养的是一种分析问题的能力，而非仅仅是解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对市面上那些充斥着大量晦涩数学公式和抽象概念的教材一直心存芥蒂，总觉得读起来像在啃一本天书，很难真正理解其精髓。然而，这本书在处理这些难点时展现出了惊人的耐心和巧妙的表达方式。我特别留意了其中关于傅里叶变换在频域滤波中的应用那几章。通常这个部分是初学者的“拦路虎”，但这里的讲解，仿佛有一个经验丰富、极富耐心的老师在旁边循循善诱，它没有急于抛出复杂的公式，而是先用直观的比喻和图示来构建起对频域概念的感性认识，然后才逐步引入数学推导。这种由浅入深、注重直觉构建的叙事方式，极大地降低了学习的心理门槛。我发现自己竟然没有产生那种强烈的抵触情绪，反而是产生了一种“原来如此”的豁然开朗的感觉。这种教学上的匠心独运，体现了作者对教学法深刻的理解，远超出了单纯的技术知识传授层面。这本书的价值，很大一部分就在于它成功地将“晦涩”转化为“可理解”，这对于提升读者的学习效率和自信心是至关重要的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装设计真是令人眼前一亮，简洁大方的封面让人一看就知道是专业领域的力作。拿到手里沉甸甸的感觉，就知道内容一定非常扎实。我主要关注的是那些关于色彩空间理论和图像增强算法的部分，翻阅了一下目录，感觉结构安排得非常合理，从基础概念的铺陈到复杂算法的讲解，循序渐进，非常适合我们这种想系统学习的入门者。尤其欣赏的是，作者似乎非常注重理论与实践的结合，书里提到的那些案例分析，虽然我还没来得及完全深入研究，但从标题就能感受到其贴近实际工程应用。市面上很多同类书籍要么过于偏重理论的艰深晦涩，让人望而却步；要么就是代码堆砌，缺乏对底层原理的深入剖析，而这本似乎找到了一个绝佳的平衡点。我期待着能跟着这本书的脉络，一步步把那些复杂的数学模型和算法逻辑彻底搞懂，而不是停留在调包侠的层面。这本书的排版也十分清晰，图文并茂，即便是初次接触这个领域的读者，想必也能顺利跟上节奏，不会感到信息过载或抓不住重点。总体来说，我对它的内容深度和广度保持着很高的期待值，相信它能成为我未来工作中不可或缺的参考工具书。