具体描述
本书精选数字图像处理领域中的一些应用实例，以理论和实践相结合方式，系统地介绍了数字图像处理技术的基本原理及实现方法。书中各个应用实例都由“实例说明”、“设计思路”、“代码分析”、“程序实例”4个部分组成。这4个部分一脉相承，可以帮助读者全面系统地掌握该方法，灵活自如地运用该方法。
全书共分14章，分别讲述了 Visual C++.NET 数字图像处理编程基础、图像颜色处理、图像特效显示、图像几何变换、图像正交变换、图像增强、图像边缘检测、图像边界跟踪、图像分割、图像匹配、图像模糊与复原、图像形态学处理、图像格式应用等内容。
本书内容全面翔实，主要针数字图像处理工作人员和多媒体编程人员，也可作为大专院校计算机及相关专业师生的教学参考书。
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读后感
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用户评价
对于我这样在图像处理领域摸索多年的开发者来说，《Visual C++.NET数字图像处理实例与解析》这本书的出现，无疑是一股清流。我一直在寻找一本能够涵盖从基础到进阶，并且能够与我熟悉的C++.NET开发环境无缝对接的书籍。这本书恰恰做到了这一点。我最喜欢的是它对图像变换和几何校正的讲解。在实际的测量、校准或全景图像拼接等应用中，准确的几何变换是必不可少的。书中对仿射变换、透视变换等进行了深入浅出的讲解，并且提供了用C#.NET实现的详细代码。我跟着书中的例子，学习了如何从图像中提取控制点，然后应用这些变换来校正图像的畸变。这让我不仅掌握了理论知识，更重要的是，能够实际操作，解决实际问题。我尝试用书中的代码对一些带有透视畸变的图片进行校正，效果令人满意。另外，书中对图像特征提取和匹配的介绍也给了我很大的启发。虽然这部分内容可能还停留在基础层面，但它为我理解更复杂的物体识别和图像检索技术奠定了基础。我了解到了一些常用的特征点提取算法，如SIFT、SURF，以及它们的基本原理。虽然书中提供的代码可能不是最前沿的实现，但它足以让我理解这些算法的核心思想。这本书的价值在于它提供了一个坚实的起点，让我能够在此基础上继续深入研究。
评分这本书的专业性和实用性让我非常满意。我一直在寻找一本能够系统性地介绍数字图像处理技术，并且能够与C#.NET开发平台相结合的书籍。《Visual C++.NET数字图像处理实例与解析》完全满足了我的需求。我尤其欣赏书中对图像色彩空间的转换和处理的详细阐述。在实际的图像处理应用中，色彩的准确性和一致性至关重要。书中从最基础的RGB色彩空间，到HSV、CMYK等其他色彩空间，都进行了深入的讲解，并提供了相应的C#.NET实现。我跟着书中的例子，学习了如何进行色彩空间的转换，以及如何在不同的色彩空间中对图像进行增强和校正。这让我能够根据不同的应用需求，选择最合适的色彩处理方法。此外，书中对图像的二值化和阈值分割技术的讲解也让我受益匪浅。我了解到如何使用不同的阈值选择方法来将灰度图像转换为二值图像，以及这些方法在图像分割和特征提取中的应用。这本书的价值在于它提供了一个扎实的理论基础和丰富的实践经验，让我能够从容应对各种数字图像处理的挑战。
评分说实话，刚拿到《Visual C++.NET数字图像处理实例与解析》这本书的时候，我抱着试试看的心态。我之前接触过一些图像处理的知识，但总是感觉隔靴搔痒，缺乏一种能够融会贯通的感觉。这本书的标题吸引了我，特别是“实例与解析”这几个字，让我看到了将理论与实践结合的希望。阅读过程中，我最大的感受就是它的“接地气”。书中的每一个例子都非常贴近实际应用，作者没有回避那些可能让初学者感到困惑的细节，而是将它们一一剖析。例如，在讲解图像的颜色空间转换时，书中不仅给出了RGB到HSV的转换公式，还详细解释了为什么HSV模型在某些图像处理任务中比RGB更有效，以及如何在C++.NET中实现这些转换。这让我不再是机械地复制代码，而是真正理解了背后的逻辑。而且，书中的代码示例非常实用，很多都是可以直接应用到实际项目中的。我特别欣赏作者在介绍各种图像变换时，不仅提供了代码，还对变换的数学原理进行了深入浅出的讲解，例如仿射变换、透视变换等，让我能够清晰地看到变换是如何在像素层面实现的。这本书的排版也很清晰，图文并茂，让阅读过程更加轻松愉快。作者的语言风格也很平实，没有太多华丽的辞藻，而是用最直接、最易懂的方式将复杂的知识传达给读者。读完这本书，我感觉自己对数字图像处理的掌握程度有了质的飞跃，能够更加自信地进行图像的采集、处理、分析和应用。这本书绝对是我学习数字图像处理道路上的一笔宝贵财富。
评分这本书的实战性非常强，对于我这样希望将理论知识转化为实际应用的技术人员来说，简直是雪中送炭。《Visual C++.NET数字图像处理实例与解析》最吸引我的地方在于它对各种图像滤波技术的全面覆盖和深入解析。我一直对图像去噪和图像锐化很感兴趣，因为它们在实际应用中非常常见。书中从最基础的均值滤波、高斯滤波，到更复杂的双边滤波、中值滤波，都给出了详细的C#.NET代码实现和原理说明。我跟着书中的例子，尝试对一些带有噪声的图片进行去噪处理，效果令人惊喜。通过调整滤波器的参数，我能够找到一个平衡点，既能有效去除噪声，又能最大限度地保留图像的细节。此外，书中对图像锐化技术的讲解也让我受益匪浅。我了解到如何使用拉普拉斯算子、Sobel算子等来增强图像的边缘和细节，从而提升图像的清晰度。这本书的价值在于它不仅仅是告诉你“怎么做”，更是让你理解“为什么这么做”，这让我能够触类旁通，举一反三。
评分我一直认为，学习一门技术，最重要的就是要能够“玩”起来，而不是被动地接受。《Visual C++.NET数字图像处理实例与解析》这本书就完美地诠释了这一点。我喜欢它将复杂的图像处理算法通过生动的C#.NET实例呈现出来，让我能够在动手实践中学习。我尤其对书中关于图像几何变换的部分印象深刻。在很多计算机视觉应用中，例如全景图像拼接、物体跟踪等，准确的几何变换是必不可少的。书中对仿射变换、透视变换等进行了深入浅出的讲解，并提供了详细的C#.NET代码。我跟着书中的例子，学习了如何从图像中提取控制点，然后应用这些变换来校正图像的畸变，或者将图像映射到新的坐标系。这让我不仅掌握了理论知识，更重要的是，能够实际操作，解决实际问题。我尝试用书中的代码对一些带有透视畸变的图片进行校正，效果非常显著。这本书的价值在于它提供了一个动手实践的平台，让我能够在玩的过程中，不知不觉地掌握复杂的图像处理技术。
评分这本书的深度和广度都超出了我的预期！我之所以选择《Visual C++.NET数字图像处理实例与解析》，是因为我一直在寻找一本能够系统性地介绍数字图像处理技术，并且能与C++.NET开发平台相结合的书籍。这本书完全满足了我的需求，甚至在某些方面给了我惊喜。我尤其赞赏书中对图像复原技术（如去噪、去模糊）的详细阐述。在实际工作中，我们经常会遇到各种质量不佳的图像，如何有效地恢复图像的原始信息是一个关键问题。书中从经典的维纳滤波到更现代的基于稀疏表示的去噪方法，都进行了深入的讲解，并且提供了相应的C++.NET实现。我跟着书中的例子，尝试对一些有噪声的图片进行处理，效果非常显著。作者在讲解这些算法时，不仅仅是给出公式和代码，还会分析不同算法的优缺点，以及它们在不同场景下的适用性。这让我能够根据具体的图像质量问题，选择最合适的处理方法。此外，书中还涉及到了图像分割和对象识别的一些基本技术，虽然篇幅可能不如前述内容详尽，但为我打开了进一步学习的大门。我了解到了一些常用的分割算法，如Otsu阈值法、区域生长法，以及一些简单的特征提取方法。这些内容为我理解更复杂的计算机视觉应用打下了坚实的基础。总而言之，这本书不仅教授了我如何“做”，更让我明白了“为什么这样做”，这对我来说是至关重要的。
评分这本书的结构和内容安排堪称典范！我一直认为，学习一门技术，最重要的是要有一个清晰的脉络，能够循序渐进地掌握知识。《Visual C++.NET数字图像处理实例与解析》在这方面做得非常出色。它从最基础的图像概念、像素操作开始，逐步深入到各种复杂的图像处理算法。我尤其欣赏书中对图像增强技术的详细讲解。无论是亮度、对比度调整，还是直方图均衡化，书中都给出了清晰的代码示例和原理分析。我尝试着使用书中的代码对一些低对比度的图片进行增强，效果立竿见影。更重要的是，通过这些简单的例子，我开始理解图像增强的本质，也能够根据自己的需求，调整参数，达到最佳的增强效果。书中对色彩处理的讲解也非常到位，例如如何进行色彩空间转换，如何进行色彩平衡和色彩校正。这些内容对于需要进行图像色彩优化的应用来说，非常有价值。我跟着书中的例子，学习了如何将RGB图像转换为HSV，以及如何在HSV空间中调整饱和度和色调，以达到特定的视觉效果。这本书不仅仅是教我如何调用API，而是让我理解了每一个操作背后的原理，这让我能够举一反三，解决更复杂的问题。
评分我可以说，《Visual C++.NET数字图像处理实例与解析》是我近年来读过的最实用、最系统的数字图像处理书籍之一。我一直对计算机视觉领域很感兴趣，但苦于缺乏一个好的入门指导。这本书正好填补了我的空白。我最喜欢的是它对图像分割技术的深入探讨。在很多应用场景中，准确地将图像分割成不同的区域是至关重要的。书中从经典的阈值分割法（如Otsu方法）到基于区域生长的分割方法，都进行了详细的介绍和C#.NET的实现。我尝试着使用书中的代码对一些包含不同物体类别的图像进行分割，效果非常不错。通过这些实例，我深刻理解了不同分割算法的适用场景和优缺点。此外，书中对图像形态学处理的讲解也让我受益匪浅。例如，腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等操作，在去除噪声、连接断裂的线段、填充孔洞等方面有着重要的作用。书中都提供了清晰的代码示例，让我能够直观地理解这些操作的原理和效果。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，耐心地为我讲解每一个知识点，让我能够一步一个脚印地掌握数字图像处理的核心技术。
评分我不得不说，《Visual C++.NET数字图像处理实例与解析》这本书是我近年来学习数字图像处理过程中遇到的一个里程碑。这本书最大的优点在于它将抽象的理论知识与具体的C#.NET编程实践相结合，让读者在动手操作中理解图像处理的精髓。我特别喜欢书中对图像特征提取和描述的讲解。在计算机视觉领域，准确有效地提取图像特征是实现物体识别、图像检索等功能的基础。书中从SIFT、SURF等经典特征提取算法，到HOG等方向梯度直方图特征，都进行了深入的剖析，并提供了相应的C#.NET代码实现。我跟着书中的例子，尝试对一些图像进行特征提取和匹配，并观察不同特征描述符的效果。这让我深刻理解了特征提取的原理和在实际应用中的重要性。此外，书中对图像分割和目标检测的一些基础技术的介绍也为我打开了新的视野。虽然这些内容可能只是初步的介绍，但它为我进一步学习更复杂的计算机视觉算法奠定了坚实的基础。这本书不仅仅是一本技术书籍，更像是一位循循善诱的良师益友，引导我一步步探索数字图像处理的广阔天地。
评分这本书真是让我眼前一亮！我一直对数字图像处理领域充满好奇，但市面上很多书籍要么理论过于晦涩难懂，要么实例过于陈旧，难以跟上最新的技术潮流。直到我发现了《Visual C++.NET数字图像处理实例与解析》，才真正找到了那扇通往数字图像处理世界的钥匙。这本书最大的亮点在于它将抽象的理论知识与生动的实例紧密结合，让你在动手实践的过程中，深刻理解每一个算法背后的原理。我尤其喜欢书中对各种滤波算法的讲解，从最基础的均值滤波、高斯滤波，到更复杂的拉普拉斯滤波、Sobel算子，每一个都配有清晰的代码示例和详尽的原理分析。作者并没有简单地罗列代码，而是深入浅出地解释了这些算法是如何工作的，为什么它们能达到预期的效果。通过跟着书中的代码一步步调试，我不仅学会了如何实现这些功能，更重要的是，我开始能够根据实际需求，灵活地调整参数，优化处理效果。书中提供的源代码质量很高，结构清晰，注释详尽，即使是我这样初次接触C++.NET进行图像处理的读者，也能很快上手。而且，书中涵盖的知识点非常全面，不仅仅局限于基础的滤波和增强，还涉及到了边缘检测、形态学处理、颜色空间转换，甚至还有一些更高级的图像分割和特征提取的介绍。这让我觉得这本书的性价比非常高，可以作为我长期学习和研究的参考资料。它不仅仅是一本教程，更像是一位循循善诱的老师，耐心引导我一步步探索数字图像处理的奥秘。读完这本书，我对数字图像处理的理解达到了一个新的高度，也更有信心去应对未来工作中遇到的各种挑战。
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