數字圖像處理基礎 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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硃虹等 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 圖像處理
• 圖像分析
• 計算機視覺
• 圖像算法
• 圖像技術
• 數字媒體
• 模式識彆
• MATLAB
• OpenCV

店鋪： 夜語笙簫圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030148353

商品編碼：29729016691

包裝：平裝

齣版時間：2016-02-01

基本信息

書名：數字圖像處理基礎

定價：28.5元

作者：硃虹等

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2016-02-01

ISBN：9787030148353

字數：333900

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：B5

商品重量：0.281kg

編輯推薦

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導語_點評_推薦詞

內容提要

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本書是作者在經過近十年在數字處理方麵的研究，以及近5年的數字圖像處理的本科教育及研究生教育所得到經驗基礎上編寫的。本書特點是闡述清楚“是什麼”—》“怎麼實現”—》“能乾什麼”—》“為什麼能乾這些”—》“實用範圍”—》“簡單的具體例子來驗證前麵的過程”本書的內容有：基本概念、圖像的灰度級變換、圖像的幾何變換、圖像噪聲的抑製、圖像的銳化處理、圖像的分割、二值圖像的處理，以及彩色圖像處理、圖像的變換、圖像的壓縮編碼。本書還配備有課件。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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序言

《算法工程師的進階之路：從理論到實踐的深度探索》 引言： 在當今數據驅動的世界中，算法工程師扮演著至關重要的角色。他們是技術創新的心髒，驅動著從智能手機的推薦係統到自動駕駛汽車的感知決策，再到金融市場的風險評估等一係列革新。然而，成為一名真正優秀的算法工程師，遠不止於掌握基礎的編程技能和理解一些常見的算法模型。它需要對算法背後深邃的數學原理有透徹的理解，對不同算法的適用場景有敏銳的洞察，更重要的是，能夠將抽象的理論轉化為穩定、高效、可擴展的實際解決方案。 本書正是為有誌於在算法領域深耕的工程師們量身打造的一本進階指南。我們不滿足於僅僅列舉各種算法的“是什麼”，而是著重於“為什麼”和“如何做”。本書旨在幫助讀者跨越從理論學習到工程實踐的鴻溝，培養解決復雜算法問題的能力，並掌握構建高性能算法係統的核心技術。我們將深入探討算法設計的核心思想，剖析各類經典算法的內在機製，並結閤實際工程中的挑戰，分享行之有效的工程實踐方法。 第一部分：算法思維的深度重塑 在這一部分，我們將從根本上重塑讀者對算法的認知。我們認為，算法不僅僅是一係列的指令，更是一種解決問題的思維模式。 理解計算的本質與復雜度： 在深入算法之前，理解計算的底層邏輯至關重要。我們將迴顧圖靈機模型，探討可計算性與不可計算性的邊界。在此基礎上，我們將詳細講解算法復雜度分析的理論基礎，包括時間復雜度和空間復雜度，以及Big O、Omega、Theta符號的嚴格定義和應用。我們將通過大量實例，展示如何從源代碼級彆分析算法的復雜度，並重點討論如何通過優化數據結構和算法設計來降低復雜度，以應對海量數據的挑戰。例如，我們將對比不同的排序算法（如冒泡排序、插入排序、歸並排序、快速排序、堆排序）在不同數據集上的實際性能差異，並深入分析它們復雜度背後的原因。 數學基礎的夯實與算法的關聯： 許多算法的優雅與強大，源於其背後精妙的數學支撐。我們將係統性地迴顧與算法設計緊密相關的數學分支，並詳細闡述它們在算法中的應用。 綫性代數： 嚮量空間、矩陣運算、特徵值與特徵嚮量、奇異值分解（SVD）等概念，它們是理解降維技術（如PCA）、推薦係統中的協同過濾、以及機器學習模型（如綫性迴歸、支持嚮量機）的基礎。我們將深入講解矩陣的分解與重構如何影響算法的性能和魯棒性。 概率論與數理統計： 概率分布（如高斯分布、泊鬆分布）、貝葉斯定理、期望、方差、最大似然估計（MLE）、最大後驗概率估計（MAP）等，是理解隨機算法、概率圖模型（如HMM、貝葉斯網絡）、統計推斷以及評估模型性能的基石。我們將探討概率模型在序列分析、分類問題和異常檢測中的應用。 微積分與優化理論： 導數、梯度、Hessian矩陣、泰勒展開等，是理解梯度下降及其變種（如SGD、Adam、RMSprop）等迭代優化算法的核心。我們將詳細講解如何利用微積分原理來尋找函數的最小值或最大值，這對於訓練各種機器學習模型至關重要。我們還將介紹凸優化與非凸優化的區彆，以及它們在算法設計中的意義。 抽象與建模：將現實問題轉化為算法模型： 優秀的算法工程師能夠敏銳地從現實世界的問題中提取關鍵要素，並將其抽象成清晰的算法模型。本節將指導讀者掌握將模糊需求轉化為精確模型的方法。我們將探討如何識彆問題的核心約束、定義輸入輸齣、以及選擇閤適的數據結構來錶示問題狀態。通過案例分析，例如如何將一個復雜的調度問題建模為圖論問題，或將一個文本分類任務建模為概率模型，來演示這一關鍵能力。 第二部分：經典算法的深度剖析與工程實踐 在紮實的理論基礎之上，我們將深入剖析一係列經典且應用廣泛的算法，並重點討論如何在實際工程中高效地實現和優化它們。 數據結構與算法的工程化選擇： 高級數據結構： 除瞭基礎的數組、鏈錶、棧、隊列，我們將深入講解樹（如AVL樹、紅黑樹、B樹、Trie樹）、圖（如鄰接矩陣、鄰接錶）、哈希錶（及其衝突解決策略）、堆（如二叉堆、斐波那契堆）等數據結構的設計原理、時間復雜度以及它們在不同場景下的最優選擇。例如，我們將分析在海量數據中進行快速查找時，哈希錶和B樹的權衡。 圖算法的工程化應用： 除瞭深度講解Dijkstra、Floyd-Warshall、Prim、Kruskal等經典圖算法，我們將重點關注圖算法在社交網絡分析、路綫規劃、依賴關係分析等實際問題中的應用。我們將討論圖的錶示方式、稀疏圖與稠密圖的處理、以及如何利用圖算法進行社區檢測、最短路徑查找等。 動態規劃的工程化思維： 我們將通過一係列經典問題（如背包問題、最長公共子序列、編輯距離）來闡述動態規劃的“狀態定義”、“狀態轉移方程”和“邊界條件”的思考過程。更重要的是，我們將探討如何識彆問題中的重疊子問題和最優子結構，以及如何利用記憶化搜索或自底嚮上的方式來構建DP解法。我們將討論動態規劃在序列比對、資源分配等問題中的廣泛應用。 搜索與優化算法的工程實踐： 高效搜索算法： 除瞭二分查找，我們將深入講解廣度優先搜索（BFS）和深度優先搜索（DFS）在圖和樹的遍曆中的應用，以及它們在路徑查找、連通分量計算等問題中的作用。我們將討論如何利用BFS進行最短路徑查找，以及如何用DFS來解決迷宮問題或進行拓撲排序。 近似算法與啓發式搜索： 在NP-hard問題麵前，精確求解往往不可行。我們將介紹近似算法的設計思想，如貪心算法、局部搜索、模擬退火、遺傳算法等。我們將重點講解它們如何通過犧牲最優性來換取計算效率，並在實際問題中找到令人滿意的近似解。例如，我們將探討如何使用貪心算法解決旅行商問題的一個簡化版本。 字符串匹配與文本處理算法： 經典匹配算法： 除瞭樸素的字符串匹配，我們將深入剖析KMP（Knuth-Morris-Pratt）和Boyer-Moore算法的原理，以及它們如何通過預處理模式串來避免不必要的比較，從而實現綫性時間復雜度的匹配。 正則錶達式與模式識彆： 我們將探討正則錶達式的強大錶達能力，以及如何構建和解析復雜的模式。我們將介紹有限狀態自動機（FSA）和有限狀態機（NFA）在正則錶達式匹配中的作用。 文本索引與信息檢索： 我們將簡要介紹倒排索引、後綴樹/後綴數組等文本索引結構，它們是現代搜索引擎和信息檢索係統的基石。 第三部分：算法工程化構建與質量保障 理論的掌握是基礎，但將算法轉化為穩定可靠的工程實現，是衡量一個算法工程師能力的關鍵。 代碼實現與性能調優： 編程範式與代碼風格： 我們將討論麵嚮對象、函數式編程等不同的編程範式，以及如何選擇最適閤算法實現的範式。我們將強調清晰、可讀、可維護的代碼風格的重要性，並提供代碼優化的具體技巧，例如減少內存分配、利用緩存、選擇高效的庫函數等。 性能分析與剖析工具： 我們將介紹常用的性能分析工具（如gprof、perf），以及如何利用它們來定位代碼中的性能瓶頸。我們將分享性能調優的係統性方法，包括算法層麵的優化、數據結構的選擇、以及底層實現的改進。 算法的測試與驗證： 單元測試與集成測試： 我們將強調為算法編寫全麵單元測試的重要性，並指導讀者如何設計有效的測試用例，包括邊界條件、異常情況和典型場景。我們將討論集成測試如何在算法模塊之間協同工作時發揮作用。 性能測試與基準測試： 我們將介紹如何進行性能測試，包括定義閤適的性能指標（如吞吐量、延遲），以及如何進行基準測試來衡量算法在不同硬件和配置下的錶現。 失效分析與調試技巧： 當算法齣現問題時，如何快速有效地定位和修復bug至關重要。我們將分享調試的係統性方法，以及如何利用日誌、斷點等工具進行故障排查。 算法的部署與監控： 模型部署策略： 我們將探討算法在不同環境下的部署策略，例如批處理、實時服務、嵌入式設備等，以及在不同場景下的考量。 可擴展性與並發設計： 隨著數據量的增長和請求量的增加，算法係統需要具備良好的可擴展性和並發處理能力。我們將討論如何設計支持高並發的算法服務，以及如何利用分布式係統來處理大規模計算。 持續監控與反饋： 算法上綫後，持續的監控是必不可少的。我們將介紹如何建立有效的監控體係，包括性能指標、錯誤率、資源使用情況等，以及如何利用監控數據來發現潛在問題並進行迭代優化。 結語： 《算法工程師的進階之路：從理論到實踐的深度探索》並非一本淺嘗輒止的算法手冊，而是一次深入的思考之旅。我們希望通過本書，讀者能夠真正理解算法的靈魂，掌握構建強大算法係統的工程能力，並在快速發展的技術浪潮中，成為一名自信、高效、富有創造力的算法工程師。算法的世界是廣闊而迷人的，讓我們一起踏上這段探索的徵程，去發掘無限可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的包裝設計真是令人眼前一亮，簡潔大方的封麵讓人一看就知道是專業領域的力作。拿到手裏沉甸甸的感覺，就知道內容一定非常紮實。我主要關注的是那些關於色彩空間理論和圖像增強算法的部分，翻閱瞭一下目錄，感覺結構安排得非常閤理，從基礎概念的鋪陳到復雜算法的講解，循序漸進，非常適閤我們這種想係統學習的入門者。尤其欣賞的是，作者似乎非常注重理論與實踐的結閤，書裏提到的那些案例分析，雖然我還沒來得及完全深入研究，但從標題就能感受到其貼近實際工程應用。市麵上很多同類書籍要麼過於偏重理論的艱深晦澀，讓人望而卻步；要麼就是代碼堆砌，缺乏對底層原理的深入剖析，而這本似乎找到瞭一個絕佳的平衡點。我期待著能跟著這本書的脈絡，一步步把那些復雜的數學模型和算法邏輯徹底搞懂，而不是停留在調包俠的層麵。這本書的排版也十分清晰，圖文並茂，即便是初次接觸這個領域的讀者，想必也能順利跟上節奏，不會感到信息過載或抓不住重點。總體來說，我對它的內容深度和廣度保持著很高的期待值，相信它能成為我未來工作中不可或缺的參考工具書。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節組織邏輯，給我的感覺就像是在進行一次精心策劃的探險旅程。它不像某些教材那樣，把所有相關的概念堆砌在一起，而是構建瞭一個清晰的知識地圖。從最基礎的圖像錶示、數字化過程開始，一步步引嚮更高級的特徵提取和圖像分割。我特彆欣賞它在引入“特徵”這個核心概念時的處理方式。作者用瞭相當大的篇幅來講解不同特徵描述符（比如角點、邊緣、紋理描述符）背後的幾何意義和數學基礎，而不是簡單地羅列公式。比如，講解HOG（方嚮梯度直方圖）時，它不僅僅是給齣瞭梯度計算的方法，更深入地剖析瞭為什麼這種描述符能有效地捕捉到物體的形狀信息，並對光照變化具有一定的魯棒性。這種深入到“為什麼”層麵的探討，極大地提升瞭閱讀體驗的深度。它促使我不斷思考：這個工具的本質是什麼？它在解決哪個維度的問題？這種思維方式的訓練，遠比記住一堆API調用要重要得多。這本書培養的是一種分析問題的能力，而非僅僅是解決問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對圖像質量提升技術有著強烈興趣的業餘愛好者，主要關注如何通過後處理手段來優化老舊照片或低質量采集圖像的效果。翻開這本書，我立刻被其中關於圖像復原和去噪技術的部分所吸引。我注意到它不僅涵蓋瞭經典的空域和頻域濾波方法，還深入探討瞭一些更現代、更復雜的迭代算法和基於統計模型的復原技術。比如，關於盲解捲積和逆濾波的章節，作者沒有停留在理論的描述上，而是非常詳細地分析瞭不同算法在處理真實世界噪聲和模糊時的優缺點以及適用場景。這種務實到位的分析，對於像我一樣需要解決實際問題的人來說，簡直是太寶貴瞭。我尤其喜歡它對每種技術局限性的坦誠剖析——它沒有把任何一種方法描繪成萬能靈藥，而是客觀地指齣其在特定條件下的不足，這使得讀者在選擇和應用技術時能夠做齣更明智的判斷。這本書提供的知識體係，無疑能幫助我超越簡單的濾鏡操作，真正理解圖像“內在缺陷”的本質，並有能力設計齣更精細化的處理流程。

評分☆☆☆☆☆

我是一名忙碌的工程師，閱讀時間非常零碎，所以我對書籍的“可檢索性”和“信息密度”有極高的要求。這本《數字圖像處理基礎》在這方麵做得非常齣色。我發現書中的術語定義清晰、精準，幾乎每一頁都能找到可以被快速引用的關鍵信息點。更讓我感到驚喜的是，它在附錄部分提供的那些關於常用算法復雜度分析和常見參數選擇的總結錶格，簡直是救星。在項目緊急需要快速驗證某個濾波器的性能時，我不再需要翻閱好幾頁的推導過程，可以直接查閱錶格，快速確定一個閤理的初始參數範圍。這種對實用工具屬性的重視，顯示瞭作者的成熟和專業視角——他們深知讀者在真實工作場景中對效率的渴望。因此，這本書不僅僅是一本學習教材，更像是一本隨時待命的、高質量的技術參考手冊。它在保持學術嚴謹性的同時，完美地兼顧瞭工程實踐中對速度和準確性的雙重需求，這一點值得高度稱贊。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我對市麵上那些充斥著大量晦澀數學公式和抽象概念的教材一直心存芥蒂，總覺得讀起來像在啃一本天書，很難真正理解其精髓。然而，這本書在處理這些難點時展現齣瞭驚人的耐心和巧妙的錶達方式。我特彆留意瞭其中關於傅裏葉變換在頻域濾波中的應用那幾章。通常這個部分是初學者的“攔路虎”，但這裏的講解，仿佛有一個經驗豐富、極富耐心的老師在旁邊循循善誘，它沒有急於拋齣復雜的公式，而是先用直觀的比喻和圖示來構建起對頻域概念的感性認識，然後纔逐步引入數學推導。這種由淺入深、注重直覺構建的敘事方式，極大地降低瞭學習的心理門檻。我發現自己竟然沒有産生那種強烈的抵觸情緒，反而是産生瞭一種“原來如此”的豁然開朗的感覺。這種教學上的匠心獨運，體現瞭作者對教學法深刻的理解，遠超齣瞭單純的技術知識傳授層麵。這本書的價值，很大一部分就在於它成功地將“晦澀”轉化為“可理解”，這對於提升讀者的學習效率和自信心是至關重要的。