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《图像处理和分析基础》由高等教育出版社出版。
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这本书最吸引我的地方在于它对“分析”二字的侧重。图像处理往往侧重于对图像进行修改和增强，而图像分析则更侧重于从图像中提取有用的信息，并进行理解和解释。我一直觉得，真正有价值的图像处理，是能够为后续的分析和决策提供支持的。因此，我非常期待书中在图像分析方面的内容。例如，关于图像的量化和分类，书中是否会介绍一些经典的分类器，如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等，以及它们在图像分类中的应用？我希望能够理解这些分类器的工作原理，并知道如何选择合适的分类器来解决特定的问题。同时，我也对图像的聚类分析很感兴趣。例如，无监督学习中的聚类算法，如层次聚类、DBSCAN等，以及它们在图像分割、异常检测等方面的应用。我希望能够理解这些聚类算法是如何发现数据中的模式，并将其应用于图像分析。另外，书中关于图像检索的内容也让我充满期待。如何构建一个高效的图像数据库，并实现基于内容的图像检索？这涉及到特征提取、索引构建、相似度度量等多个方面。如果书中能够对此进行详细的介绍，并提供一些实际的案例，那将是极具价值的。这本书能够深入讲解图像分析的原理和方法，并展示其在各个领域的应用，无疑将极大地提升我对图像数据的理解能力。
评分我对这本书的期待，主要集中在它如何将理论知识与实际应用相结合。图像处理和分析，说到底是为了解决实际问题而生的。我希望这本书不仅能教会我“是什么”和“为什么”，更重要的是能够教我“怎么用”。例如，在讲解特征检测和描述算法时，我期待看到它们在物体识别、图像检索、人脸识别等具体场景中的实际应用。书中是否会提供一些典型的应用案例，并分析这些算法在不同场景下的优缺点？这对我理解算法的适用性至关重要。我还对书中关于图像分割的内容抱有很大的希望。不仅仅是简单的二值化，我更希望看到像分水岭算法、图割算法（Graph Cut）等更复杂的分割技术。这些算法在医学图像分割、自动驾驶中的场景分割等领域有着广泛的应用。如果书中能够深入讲解这些算法的原理，并提供一些相关的代码实现思路，那将是极大的福音。此外，我对图像的纹理分析也颇感兴趣。如何量化和描述图像的纹理特征？书中是否会介绍像灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等纹理描述算子，以及它们在材质识别、图像检索等方面的应用？如果这本书能够提供丰富的应用案例和实践指导，那么它将不仅仅是一本技术手册，更是一本能够指导我进行实际项目开发的工具书。
评分翻开这本书，首先映入眼帘的是密密麻麻的公式和算法描述，这让我稍微有些紧张。我一直觉得数学是图像处理的灵魂，没有扎实的数学功底，想要真正理解这个领域是很难的。不过，这本书的作者似乎意识到了这一点，在每一章节的开头都进行了必要的数学概念铺垫，比如线性代数中的矩阵运算、微积分在图像梯度计算中的应用等等。这让我感到很贴心，虽然这些数学知识我可能在其他地方也接触过，但在这里被系统地整合进图像处理的语境中，理解起来似乎更加顺畅。我尤其关注关于图像特征提取的部分，例如SIFT、SURF这些经典的算法，我一直对它们如何从图像中“识别”出关键点和描述符感到好奇。书中的讲解，我希望能够深入到算法的每一个步骤，解释清楚为什么要这样做，以及这些步骤背后的数学原理是什么。例如，SIFT算法中高斯模糊和拉普拉斯算子在尺度空间中的应用，我希望能够看到详细的推导过程，以及它们如何帮助检测到不同尺度下的特征。同时，我也希望书中能提供一些实际的例子，展示这些特征提取算法在图像匹配、目标识别等任务中的应用效果。例如，当我们将两张不同角度拍摄的同一物体图片进行匹配时，书本能否通过理论和代码结合的方式，展示如何利用SIFT特征来实现精准的匹配？这对我来说非常有价值，因为我更倾向于理论与实践相结合的学习方式。此外，对于一些图像分割算法，如K-means聚类在图像分割中的应用，我希望能够看到具体的算法流程图，以及如何选择合适的K值，并理解其在不同场景下的优缺点。这本书的数学严谨性，让我看到它是一本能够真正帮助读者深入理解图像处理核心机制的作品。
评分拿到这本书，我首先关注的是它的结构和组织方式。我希望看到一个清晰、逻辑严谨的章节安排，能够循序渐进地引导读者掌握图像处理的知识体系。这本书在这方面做得相当不错，它从最基础的图像表示（像素、灰度、颜色空间）开始，逐步深入到图像变换、滤波、特征提取、分割、识别等核心技术。让我特别欣喜的是，它在讲解每个章节时，都清晰地指出了该章节与前后章节的联系，以及它在整个图像处理流程中的作用。我一直在思考，如何才能系统地学习图像处理，而不是零散地掌握一些孤立的算法。这本书的结构，似乎正是我所需要的。我非常期待书中关于图像复原的章节。例如，运动模糊、高斯模糊等常见的退化模型，以及如何利用逆滤波、维纳滤波等方法来恢复原始图像。理解这些复原技术，对于处理模糊的照片非常有价值。另外，书中关于图像变换的讲解，比如小波变换，我也希望能有深入的介绍。小波变换相比于傅里叶变换，在局部化特征的表示上具有优势，不知道这本书是否会详细阐述小波变换在图像去噪、图像压缩等方面的应用？我同样对书中关于图像金字塔（Image Pyramids）的讲解很感兴趣。它是如何通过多尺度的图像表示来加速算法运算，或者实现一些特殊的图像分析任务的？这本书能够提供这样全面且结构化的知识体系，对我系统学习图像处理无疑具有巨大的帮助。
评分这本书的封面设计相当朴实，我猜想内容也应该是那种脚踏实地、注重基础的风格。拿到手里沉甸甸的，厚度也还可以，这让我对它的内容容量充满了期待。我一直觉得，图像处理和分析这个领域，就像一门精密的科学，需要扎实的理论功底作为支撑，没有捷径可走。所以，当看到“基础”这个词时，我心里暗自窃喜，这正是我所需要的。我并非科班出身，对这个领域接触不多，很多概念都停留在比较模糊的认知层面。比如，我一直对傅里叶变换在图像去噪中的应用感到好奇，但又苦于找不到一个既能解释清楚原理，又能结合实际操作的书籍。这本书的名字让我看到了希望，我希望它能像一位循循善诱的老师，从最基本的像素点讲起，一步步引导我理解图像的本质，以及如何通过数学的语言来描述和操作这些像素。我尤其期待书中能够有清晰的图示，因为图像处理本身就是视觉化的过程，好的图解能够极大地帮助理解抽象的概念。例如，在讲解滤波器时，我希望能够看到卷积核在图像上滑动的具体过程，以及不同核对图像产生的不同效果。同时，我也希望能学习到一些基本的图像增强技术，比如亮度、对比度的调整，以及如何处理图像的噪声，这些都是我们在日常生活中经常会遇到的问题，如果能从理论层面理解其背后原理，并学习到如何用代码实现，那将是相当有成就感的事情。另外，我还想了解一下图像分割的基本概念，例如阈值分割、区域生长等，知道如何将一张图片中的不同物体区分开来，这在很多应用场景下都至关重要。这本书的“基础”二字，在我看来，是它最大的亮点，它承诺了一种循序渐进的学习路径，而不是上来就堆砌复杂的算法，这对于我这样的初学者来说，无疑是雪中送炭。我希望这本书能够帮助我建立起对图像处理和分析的全面认知，为我今后深入学习更高级的主题打下坚实的基础。
评分我特别关注这本书在算法效率和计算复杂度方面的讲解。在实际应用中，算法的效率往往是决定其可行性的关键因素。我希望这本书不仅仅是介绍算法的原理，更能够对其计算复杂度进行分析，并提供一些优化算法性能的技巧。例如，在讲解傅里叶变换时，书中是否会对比离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）的效率差异，并解释FFT是如何通过分治法来大幅提升计算速度的？这对我理解算法的性能瓶颈非常有帮助。我还对一些涉及到大规模数据处理的图像分析技术感到好奇。例如，在处理高分辨率图像或者大量的图像数据集时，如何保证算法的实时性？书中是否会介绍一些并行计算或者分布式计算在图像处理中的应用，比如利用GPU加速图像处理的某些环节？我希望能够了解一些能够显著提升算法效率的策略和技术。另外，我也关注书中在近似算法或者启发式算法方面的介绍。在某些复杂问题上，找到最优解可能非常困难，此时近似算法往往能够提供一个可接受的次优解。例如，在图像配准中，如果需要处理海量图像，可能需要采用一些近似的匹配算法来提高效率。本书是否会触及这些方面的内容？如果能够对算法的效率和计算复杂度有深入的探讨，并提供相关的优化建议，那么这本书将成为我进行实际项目开发时不可或缺的参考书。
评分当我开始阅读这本书时，我预设了它可能会是一些枯燥的理论堆砌，但很快我便被打消了这个疑虑。作者在叙述方式上显得相当用心，将一些复杂的概念拆解得非常易于理解，并且大量运用类比和生活中的例子来阐释技术原理。例如，在解释图像的采样和量化时，书中并没有直接给出数学公式，而是用“拍照”这个过程来比喻，像素点就像相机的CCD传感器，量化就像记录下每个传感器接收到的光线强度。这种生动形象的讲解方式，让我这个非专业背景的读者也能轻松地进入状态。我尤其喜欢书中对图像压缩算法的讲解。JPEG、PNG这些我们日常接触最多的图像格式，背后隐藏着怎样的压缩原理？书中是否会深入到离散余弦变换（DCT）在JPEG压缩中的作用，以及霍夫曼编码如何实现数据的高效编码？我希望能够清晰地理解这些压缩算法是如何在保持视觉效果的前提下，大幅减小文件大小的。同时，我对无损压缩和有损压缩的区别以及各自的优缺点也充满了好奇。另外，书中关于图像配准的章节也让我眼前一亮。无论是刚体变换、相似变换还是仿射变换，我希望能够理解它们在图像对齐中的应用场景，以及如何利用特征点匹配或者像素强度信息来实现精确的配准。如果书中能结合一些实际的应用案例，比如卫星图像的拼接、医学影像的对齐等，那就更好了。这本书的叙述风格，让我觉得它不仅仅是一本技术手册，更像是一本引人入胜的科普读物，能够激发我持续探索的兴趣。
评分这本书给我的最大感受是，它在理论深度和实践可操作性之间找到了一个很好的平衡点。我曾经读过一些理论性很强的著作，虽然概念清晰，但缺乏实际代码的支撑，让我难以将其转化为实际应用；也接触过一些只注重代码实现的工具类书籍，虽然能快速上手，但对背后原理的理解却不够透彻。而这本《图像处理和分析基础》似乎恰好弥补了这一点。在讲解完某个算法的原理之后，书中往往会紧接着给出相应的伪代码或者实际的编程示例，这让我能够立刻将理论知识与实践联系起来。我尤其看好书中在图像修复和图像增强方面的章节。例如，在图像修复方面，我希望看到一些基于算法的修复技术，而不仅仅是简单的图章工具。书中是否会介绍一些经典的修复算法，比如基于内容感知的修复，以及如何利用周围像素信息来填充缺失的区域？这对于处理老照片或者有瑕疵的图像非常有帮助。在图像增强方面，除了传统的对比度、亮度调整，我更关注一些更具挑战性的增强技术。例如，如何实现图像的超分辨率重建？虽然这可能是一个相对高级的主题，但如果书中能够对其基本原理进行介绍，并给出一些简单的实现思路，对我来说就已经非常有启发了。我同样对图像的色彩空间转换非常感兴趣，例如从RGB到HSV，再到Lab等，并希望了解在不同色彩空间下进行图像处理的优势和适用场景。本书能够提供这样的内容，无疑将极大地拓宽我的图像处理视野。
评分读这本书，我希望能够获得一种“融会贯通”的感觉。很多时候，我们学习某个算法，只是看到了它的孤立应用，而不知道它与其他算法之间有什么联系，或者它在整个图像处理流程中扮演什么角色。这本书的名字《图像处理和分析基础》让我觉得，它可能会提供一个更宏观的视角。我希望它能够清晰地勾勒出图像处理的整个流程，从图像的获取、预处理，到特征提取、分割，再到识别和分析。并且，在讲解每个环节时，能够指出它与前后环节的联系。例如，在讲解图像滤波时，我希望看到它如何影响后续的边缘检测，或者如何为特征提取做准备。我同样期待书中能够介绍一些经典的图像处理流水线（pipeline），并分析其中的每一个步骤的作用。例如，一个典型的物体识别流程，可能包含特征提取、特征匹配、分类器训练和识别等多个环节。这本书是否会对此进行详细的阐述？另外，我对图像的几何变换也充满了兴趣。除了平移、旋转、缩放，书中是否会介绍更复杂的仿射变换、透视变换，以及它们在图像校正、三维重建等方面的应用？如果能够在一个章节中，系统地介绍这些变换，并阐述它们之间的关系，那将极大地帮助我建立起对图像几何操作的全面认识。这本书的“基础”二字，让我相信它能够为我构建一个坚实且完整的图像处理知识框架。
评分阅读这本书的过程中，我越来越体会到“基础”这个词的重要性。许多我曾经认为是“黑箱”的操作，在这本书里得到了清晰的解释。例如，关于图像的傅里叶变换，我之前一直以为它只是一个用来变换域的工具，但这本书详细阐述了它在频域中如何反映图像的纹理、边缘等信息，以及如何利用傅里叶变换来实现图像的滤波，比如低通滤波可以去除高频噪声，高通滤波可以增强边缘。我非常欣赏书中对这些概念的讲解，它不仅仅停留在“怎么做”，更深入地阐述了“为什么这么做”。例如，在讲解边缘检测时，书中详细介绍了Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等，并且对它们的原理、梯度计算方式以及阈值选择策略进行了详细的对比分析。我特别期待看到Canny边缘检测算法的详细步骤，它包含了高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制和滞后阈值等多个环节，如果书中能够通过图示和文字详细解释每一步的作用，我将受益匪浅。同时，我也希望了解图像二值化的一些高级方法，不仅仅是简单的全局阈值，而是能够介绍自适应阈值等更智能化的方法，并解释它们在处理光照不均的图像时是如何工作的。此外，书中关于图像形态学操作的介绍，例如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等，我也觉得非常实用。这些操作在图像预处理、噪声去除、形状分析等方面都有广泛的应用。我希望看到它们在实际应用中的具体案例，比如如何利用形态学操作来连接断裂的线条，或者去除图像中的细小颗粒。这本书对基础知识的深入挖掘，让我觉得它不仅仅是一本入门读物，更是一本可以反复研读、从中汲取知识的宝藏。
评分怀着对清华大学教授的敬佩的憧憬买了这本书的新版 章毓晋出的高教的这本图像处理与分析。。 翻译人家文献都能翻译错的。。 真无语 章教授 你好歹也把一本书错误都改过来呀。。 是没发现自己的书错误百出？ 还是为了赚钱没时间呢。。 把图像工程一套，缩编， 换名， 在不同出版社狂出。。 真为您感到丢人。。。
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评分适合小白入门，最经典教材。
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