图形图像处理实用教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育出版社

作者:柳青

出品人:

页数:221

译者:

出版时间:2004-1

价格:20.00元

装帧:

isbn号码:9787040123364

丛书系列:

图书标签:

• 图形图像处理
• 图像处理
• 图形学
• 实用教程
• 计算机视觉
• 数字图像处理
• 图像分析
• 算法
• 编程
• MATLAB

好的，这是一份不包含《图形图像处理实用教程》内容的图书简介，内容详实，力求自然流畅： 《精妙算法解析：从理论到实践的深度探索》 图书简介 在信息时代的浪潮中，算法已不再是计算机科学的专属领域，而是渗透到我们生活的方方面面，从搜索引擎的优化到金融市场的预测，无不依赖于其背后精妙的逻辑结构。然而，许多经典的算法书籍往往过于侧重理论的严谨性，使得初学者望而却步，而另一些实践指南则可能对基础原理的阐述不够深入。 《精妙算法解析：从理论到实践的深度探索》旨在架起理论深度与工程应用之间的桥梁。本书并非一本枯燥的公式堆砌，而是一次引人入胜的思维漫游，带领读者系统地剖析一系列核心算法的设计思想、数学基础以及在实际工程中的优化策略。我们深信，理解“为什么”比单纯记住“怎么做”更为重要。 核心内容与结构 本书的结构围绕算法的“思想脉络”展开，共分为六大部分，层层递进： 第一部分：基础结构与复杂度分析的哲学 本部分是理解后续复杂算法的基石。我们不满足于仅仅介绍时间复杂度和空间复杂度，而是深入探讨渐近分析背后的数学直觉。重点剖析了大O、Ω、Θ记号的实际意义，并首次引入了随机化算法的期望分析框架，解释了如何在概率论的视角下评估算法的性能。此外，我们详细探讨了摊还分析法（Amortized Analysis），并通过动态数组和斐波那契堆等经典案例，展示了如何评估一系列操作的平均成本，而非单个操作的峰值成本。这部分内容强调了对算法效率进行“哲学式”思考的能力。 第二部分：排序与搜索的演进 排序算法是算法学习的起点，但本书将其提升到了一个新的高度。除了快速排序、归并排序等标准算法外，我们着重分析了内省排序（Introsort）的实现细节，揭示了它是如何结合快速排序的平均性能和堆排序的最坏情况保证的。在搜索领域，本书深入剖析了B+树和B树在数据库索引中的关键作用，解释了为什么它们能有效应对磁盘I/O的延迟，以及它们与内存数据结构（如Trie树）在应用场景上的根本区别。 第三部分：图论算法的深度剖析 图算法是复杂系统建模的核心工具。本书聚焦于非平面图的特殊挑战，并详细解析了欧拉路径与汉密尔顿回路的判定复杂度。在最短路径方面，我们不仅详述了Dijkstra算法和Bellman-Ford算法，更重要的是，我们引入了A搜索算法，并详细讨论了启发式函数的构造原则，如曼哈顿距离和欧几里得距离在不同环境下的适用性与局限性。对于网络流问题，本书以最大流最小割定理为核心，深入讲解了Ford-Fulkerson方法和Edmonds-Karp算法，并引入了 Dinic 算法，阐述其在分层图构建上的效率优势。 第四部分：动态规划的模式识别 动态规划（DP）常被认为是算法学习中的“高墙”。本书采取自底向上（Bottom-Up）与自顶向下（Top-Down，带有备忘录）相结合的教学方法，旨在帮助读者识别DP问题的典型结构。我们选取了背包问题（0/1、完全、有界）、最长公共子序列，并引入了上下文相关的文法解析中的CYK算法，展示DP在形式语言处理中的应用。特别地，我们用大量篇幅讨论了如何通过四边形不等式优化某些二维DP问题的计算复杂度。 第五部分：贪心策略与局部最优的陷阱 贪心算法以其简洁高效著称，但其正确性往往难以证明。本书通过分析霍夫曼编码的构造过程，严谨地证明了贪心选择的“最优子结构”和“贪心选择性质”。随后，我们对比分析了最小生成树（Prim与Kruskal）的贪心选择逻辑，并深入探讨了Matroid理论在证明贪心算法正确性方面的应用，帮助读者区分哪些问题可以采用贪心，哪些则需要更强大的优化方法。 第六部分：高级主题与现代挑战 最后一部分将视野投向前沿和交叉领域。我们探讨了计算几何基础，包括凸包的Graham扫描法和快速凸壳算法，以及判断点在多边形内外的技术。此外，本书还专门开辟章节讨论了概率算法，如米勒-拉宾素性测试，并简要介绍了计算复杂性理论的核心概念，如P、NP、NP完全问题，帮助读者理解当前计算能力的理论边界。 本书的特点 本书的编写风格注重清晰的逻辑推导和丰富的实例支撑。每一章都包含多个精心设计的“思维陷阱”，这些陷阱旨在暴露初学者在应用算法时常犯的错误。代码实现部分（主要使用C++语言）不仅展示了算法的逻辑，更强调了内存布局、缓存局部性等系统级优化对最终性能的影响，确保读者能将理论知识转化为高效的工程代码。 《精妙算法解析》是一本为志在深入理解计算本质的工程师、科学家和高级学生量身打造的深度指南。它将引导您不再仅仅“使用”算法，而是真正“理解”并“设计”算法。

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这本书的语言风格十分严谨，作者在描述技术概念时，力求精准到位，没有使用太多华而不实的辞藻，这一点我很欣赏。但或许是过于追求技术层面的精确性，导致某些章节的叙述方式显得有些生硬和刻板，读起来缺少了一些亲切感。例如，在介绍一些经典滤波器的原理时，如果能穿插一些历史背景或者实际应用中遇到的挑战，也许能让读者在学习技术的同时，对该技术的发展脉络有一个更全面的认识。我注意到书中的示例代码虽然功能完整，但注释相对较少，对于习惯于“边读边敲”的实践型读者来说，可能会感觉在调试和理解代码逻辑时稍微有些吃力。希望未来的修订版能增加一些更具引导性的注释，帮助读者快速上手调试。

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从一个资深从业者的角度来看，这本书最大的价值在于它对基础理论概念的阐述极其扎实和全面，几乎涵盖了传统数字图像处理领域所有重要的理论基石，这一点值得肯定。不过，对于那些已经具备一定编程基础和理论背景的读者来说，这本书的“实用性”可能没有想象中那么突出。它的侧重点似乎更偏向于学术理论的介绍而非工程实现上的优化和效率考量。例如，在讨论某些运算的复杂度或者并行化处理的技巧时，篇幅明显不足，很多实际工业应用中需要考虑的性能瓶颈和优化策略，这本书都没有深入展开。总而言之，它更像是一本扎实的参考手册，而非一本能手把手教你快速构建高性能系统的操作指南。

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这本书的排版和设计真的让人眼前一亮，封面设计简洁大气，内页的纸张质量也很不错，阅读起来非常舒适，不会有那种廉价感。装帧很扎实，感觉能经受住长时间的翻阅和使用。不过，我个人觉得在一些关键算法的推导过程上，如果能配上更详尽的图示辅助说明，可能会更利于理解。特别是涉及到一些复杂的数学公式推导时，当前版本的解释略显单薄，对于初学者来说，可能需要额外花费时间去查阅其他参考资料才能完全跟上作者的思路。整体来说，作为一本入门级的教材，它的基础知识梳理得是相当到位和清晰的，为后续深入学习打下了坚实的基础。我期待未来能看到更多结合实际项目案例的深度解析，这样能更好地将理论知识与工程实践联系起来。

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我非常赞赏作者在内容组织上的逻辑性。全书的章节安排层层递进，从最基础的像素操作和颜色空间转换开始，逐步过渡到复杂的变换和分析技术，结构清晰，脉络分明。这种结构使得读者可以非常系统地建立起对整个领域的认知框架。然而，在涉及一些前沿或新兴的技术领域时，我感觉内容稍微有些保守和滞后了。比如，对于近年来快速发展的基于深度学习的图像增强和分割方法，书中几乎没有提及或仅是一笔带过，这让希望紧跟时代步伐的读者感到有些美中不足。毕竟，在信息技术飞速发展的今天，一本“实用教程”理应包含当前行业内主流且高效的解决方案，而不仅仅是经典的传统算法回顾。

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这本书的配图质量和数量倒是无可挑剔，许多关键的图像处理效果对比图都非常清晰直观，色彩还原准确，这对于视觉化的学习至关重要。但是，我发现书中有一些图例的标注似乎存在小小的瑕疵，比如某些处理前后的对比图中，可能缺少了对所使用参数的具体说明，这使得读者在试图复现这些效果时，无法得知具体的输入条件，无疑增加了实验的难度。此外，书中关于软件环境配置和工具链选择的部分介绍得相对简略，对于完全零基础的初学者而言，如何将书中的理论知识转化为实际运行的程序，这中间的“桥梁”搭建得不够稳固。建议增加一章专门指导读者搭建完整的实验环境，并提供一些基础的编译和运行指南。

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