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在我看来，《小波变换理论及在遥感影像压缩中的应用》这本书，是一部集学术严谨性与实用技术指导性于一体的佳作。作为一名在图像压缩领域深耕多年的工程师，我一直关注着小波变换的最新进展，而这本书的内容无疑为我带来了新的启发。书中对小波变换理论的阐述，不仅限于基础概念，更是深入到了其数学本质，例如关于小波变换的重构公式、不同小波基的性质及其对信号表示的影响，以及与多分辨分析的内在联系。作者在数学推导过程中，始终注重逻辑的连贯性和表达的准确性，让我能够清晰地把握每一个环节。我尤其欣赏书中关于小波变换与短时傅里叶变换（STFT）的对比分析，这有助于读者更深刻地理解小波变换在时间-频率分辨率上的优势。在遥感影像压缩的应用方面，本书的讲解更是详实到位。作者并没有简单地罗列算法，而是深入剖析了小波变换在遥感影像压缩中所扮演的角色，例如如何利用小波变换的时频局部化特性来有效地表示遥感影像中的边缘、纹理等重要信息。书中对基于小波变换的各类压缩算法，如JPEG2000标准的原理及其在遥感影像处理中的应用，以及各种改进型小波压缩算法的优缺点都进行了深入的探讨。我特别关注了书中关于如何根据遥感影像的特性（如光谱信息、空间分辨率等）来选择最优的小波基和压缩策略的讨论，这对于提升压缩效率和保护影像质量具有重要的指导意义。本书的图表丰富，数据翔实，能够帮助读者在理论与实践之间建立起紧密的联系。
评分拿到《小波变换理论及在遥感影像压缩中的应用》这本书，我第一时间就被它极具专业性的封面吸引了。作为一名正在攻读遥感信息处理方向的博士生，我对小波变换在影像压缩领域的应用一直有着浓厚的兴趣，而这本书恰恰填补了我对于这一主题深入研究的知识空白。阅读过程中，我发现本书在理论部分的讲解丝毫不含糊，它从最基础的数学原理出发，逐步构建起对小波变换的深刻理解。从离散傅里叶变换的“全局性”局限，到小波变换的“局部化”特性，再到多分辨率分析的思想，作者层层递进，逻辑清晰。我尤其喜欢书中对各种小波族（如Meyer小波、Symlets小波等）的详细介绍，包括它们的构造公式、支撑长度、消失矩等关键参数，以及这些参数如何影响小波在图像去噪和特征提取中的表现。这些细节对于选择最适合特定遥感影像类型的小波基至关重要。在应用部分，书中对小波变换在遥感影像压缩中的具体算法进行了详尽的阐述。从二维离散小波变换（DWT）的实现，到基于小波的编码技术（如EZW、SPIHT等），再到针对遥感影像特性的优化策略，内容覆盖全面。我特别关注了书中对不同压缩标准的比较，例如JPEG2000的原理及其与传统JPEG的区别，以及小波变换在其中的核心作用。书中通过大量的实验结果和图示，直观地展示了小波压缩相比于传统方法的优势，如更好的视觉质量和更高的压缩比。对于我而言，这本书不仅是一本理论参考书，更是一本实用的技术指南，为我的科研工作提供了坚实的基础和宝贵的启示。
评分读完《小波变换理论及在遥感影像压缩中的应用》，我最大的感受就是其内容的“厚重感”和“实用性”。作为一名在遥感领域从事数据处理的研究人员，我对小波变换早有耳闻，但一直苦于找不到一本能够系统、深入地阐述其理论并结合实际应用的书籍。这本书恰恰填补了这一空白。在理论部分，作者从数学的源头出发，对小波变换的起源、发展及其基本原理进行了详尽的介绍。从离散傅里叶变换到短时傅里叶变换，再到小波变换，作者层层递进，逻辑严谨，使得我能够清晰地理解为何需要小波变换，以及小波变换的核心优势所在。书中对连续小波变换和离散小波变换的数学推导，虽然复杂，但作者的讲解清晰明了，并且辅以大量的图示，帮助我直观地理解了小波变换在时间和频率域上的“局部化”特性。我尤其对书中关于不同小波基的构造和性质的深入探讨印象深刻，这对于理解小波变换在不同应用场景下的表现至关重要。在应用部分，本书将小波变换巧妙地应用于遥感影像压缩，这是本书最具吸引力的地方之一。作者详细阐述了小波变换在遥感影像压缩中的核心作用，例如如何利用其多分辨率分析的能力，将影像信息分解成不同尺度的子带，从而实现高效的数据压缩。书中对几种经典的小波压缩算法，如EZW（Embedded Zerotree Wavelet）、SPIHT（Set Partitioning In Hierarchical Trees）等，进行了详细的讲解，并对其在遥感影像上的性能进行了分析和比较。我从中学习到了如何根据遥感影像的特点，选择最优的小波变换方法和压缩策略，以达到最佳的压缩效果和影像质量。
评分对于我这种多年从事遥感数据处理的从业人员来说，《小波变换理论及在遥感影像压缩中的应用》这本书，与其说是一本学习教材，不如说是一本值得反复参阅的工具书。书中对于小波变换理论的深度挖掘，远远超出了我之前的认知。从数学严谨性角度，作者在讲解连续小波变换和离散小波变换时，对于傅里叶级数、傅里叶变换的理解进行了升华，并在此基础上引入了希尔伯特空间、内积等概念，使得整个理论体系更加完整。书中对各种小波族，如Biorthogonal小波、Meyer小波等，在数学构造和性质上的深入分析，为我们选择最适合特定遥感数据场景的小波基提供了坚实的理论依据。我尤其对书中关于小波变换在信号去噪、特征提取等方面的理论铺垫印象深刻，这些理论基础恰恰是实现高效影像压缩的关键。在遥感影像压缩的应用部分，本书的内容更是极具价值。作者详细阐述了小波变换如何利用其优良的时频局部化特性，有效地去除遥感影像中的冗余信息，并保留关键的细节特征。书中对多种小波压缩算法，包括但不限于JPEG2000标准，在遥感影像上的性能评估和比较，以及针对遥感影像自身特点（如多光谱、高分辨率等）进行算法优化和改进的策略，都提供了非常有价值的参考。我从中学习到了如何根据遥感影像的传感器类型、成像方式、以及所需的压缩质量来选择合适的小波变换方法和压缩参数，从而在保证影像信息完整性的前提下，最大程度地减小数据量。
评分在我看来，《小波变换理论及在遥感影像压缩中的应用》这本书，是一部从“为什么”到“怎么做”的完美结合。作为一名对信号处理和图像压缩有浓厚兴趣的电子工程专业学生，我一直在寻找一本能够系统地介绍小波变换并将其与实际应用相结合的书籍。这本书无疑满足了我的需求。从理论层面来看，作者以一种非常清晰的方式，解释了小波变换为何能够克服传统傅里叶变换在分析非平稳信号时的局限性。通过对“母小波”和“子波”的概念、尺度变换和时间变换的详细讲解，我深刻理解了小波变换是如何在时间和频率（或空间）两个维度上同时进行分析的。书中对离散小波变换（DWT）的原理，如Mallat算法的介绍，以及各种小波基（如Haar、Daubechies）的特性和选择依据，都提供了非常细致的说明。这些理论知识为我理解后续的压缩应用打下了坚实的基础。当本书进入到遥感影像压缩的应用部分时，我更是感觉豁然开朗。我了解到，由于遥感影像具有数据量大、空间相关性强等特点，传统的压缩方法往往难以达到理想的效果。而小波变换凭借其优良的局部化特性，能够有效地捕捉影像中的细节信息，并去除冗余，从而实现高效率的压缩。书中详细介绍了如何利用小波变换对遥感影像进行多层次的分解，以及如何对分解后的小波系数进行量化和编码。我特别关注了书中对几种经典的小波压缩算法，如EZW（Embedded Zerotree Wavelet）、SPIHT（Set Partitioning In Hierarchical Trees）等，以及JPEG2000标准的原理和在遥感影像压缩中的具体实现。这些算法的介绍和对比，让我对如何选择合适的压缩策略有了更深入的认识。
评分我最近有幸拜读了《小波变换理论及在遥感影像压缩中的应用》这本书，这是一部非常扎实的学术著作，内容之丰富、讲解之透彻，远超我的预期。从一个初学者，甚至是那些对信号处理和图像压缩仅有浅薄了解的读者角度来看，这本书无疑打开了一扇通往新世界的大门。首先，它系统地介绍了小波变换的基本概念，从傅里叶变换的局限性出发，循序渐进地引入了小波的概念，并详细阐述了连续小波变换和离散小波变换的数学原理。书中对于各种基础小波，如Haar小波、Daubechies小波、Morlet小波等的构造和性质都有深入的剖析，并且配以清晰的数学推导和图示，使得抽象的数学概念变得直观易懂。我尤其欣赏作者在解释小波基的选择对变换结果影响的部分，通过对比不同小波基在捕捉信号局部特征上的差异，让我深刻理解了“合适的小波”的重要性。随后，本书将理论巧妙地与遥感影像压缩这一实际应用场景相结合。遥感影像由于其数据的庞大性和包含的信息多样性，一直是图像压缩领域的研究热点。书中详细介绍了小波变换在遥感影像压缩中的具体实现流程，包括如何进行多分辨率分解、如何量化小波系数、以及如何进行编码。对于各种量化和编码策略，如基于阈值的方法、基于统计模型的方法等，作者都进行了详细的比较和分析，并给出了不同方法的优缺点。我特别留意了书中关于如何在保证影像视觉质量的同时，最大限度地减小文件大小的讨论，这对于实际的遥感数据存储和传输至关重要。整本书的语言严谨而又不失生动，即使是复杂的数学公式，在作者的引导下也显得不再晦涩难懂。
评分从一个对数学和信号处理有一定基础的读者角度，初次翻阅《小波变换理论及在遥感影像压缩中的应用》，我便被其宏大的理论体系和深厚的实践应用所折服。本书的理论部分，并非简单地罗列公式，而是从对傅里叶变换及其短时傅里叶变换（STFT）的深入剖析入手，指出了它们在分析非平稳信号时的局限性，从而引出了小波变换的革命性意义。书中对小波变换的数学框架，包括尺度函数、小波函数、多分辨分析的构成，以及连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）的数学推导，都进行了详尽而清晰的阐述。我尤其欣赏书中对于不同小波族（例如，Haar，Daubechies，Symlets，Coiflets）在数学特性（如消失矩、对称性、紧支撑性）上的详细比较，以及这些特性如何影响它们在实际应用中的表现。这些理论上的深度，为理解后续的应用部分奠定了坚实的基础。在应用部分，本书将小波变换巧妙地应用于遥感影像压缩，这是一个极具挑战性和实际意义的课题。书中详细介绍了如何利用二维离散小波变换对遥感影像进行多层次的分解，以及如何对分解后的小波系数进行量化和编码以实现压缩。我特别关注了书中关于几种主流的小波图像压缩算法，如EZW（Embedded Zerotree Wavelet）、SPIHT（Set Partitioning In Hierarchical Trees），以及JPEG2000标准的详细介绍。这些算法的原理、流程和优缺点都被作者进行了深入的剖析，并通过实验数据和图示进行佐证，极大地加深了我对这些算法的理解。
评分不得不说，《小波变换理论及在遥感影像压缩中的应用》这本书，从一个完全没有接触过小波变换的普通读者的角度来看，它的难度不亚于攀登一座高山。一开始，那些抽象的数学公式和概念，比如“多分辨率分析”、“尺度函数”、“小波函数”，确实让我感到有些不知所措。然而，作者并没有因此放弃读者，而是非常有耐心地从最基础的概念讲起，甚至回溯到了傅里叶变换的原理，帮助我们理解为什么需要小波变换。通过对傅里叶变换在处理非平稳信号和局部信息时的不足进行分析，作者巧妙地引出了小波变换的优势，即它能够同时捕捉信号的频率和时间（空间）信息。书中对于连续小波变换和离散小波变换的数学推导，虽然过程复杂，但作者的讲解条理清晰，并配以大量的几何解释和图例，帮助我理解了小波是如何像“小窗口”一样在信号上滑动，从而分析其局部特性。随后，当本书进入到遥感影像压缩的应用部分时，我才逐渐感受到小波变换的强大之处。书中详细介绍了如何利用小波变换对遥感影像进行多层次的分解，将影像信息分解成不同尺度和方向的子带。我了解到，通过对这些子带中的小波系数进行选择性地量化和编码，可以实现高效的影像压缩。书中对各种量化技术，如阈值量化、标量量化、矢量量化等，以及编码技术，如游程编码、算术编码等，都进行了详细的介绍和对比。我尤其对书中关于如何平衡压缩比和影像失真度的讨论印象深刻，这对于实际应用中的决策非常重要。总的来说，这本书虽然需要投入大量的时间和精力去研读，但它所带来的知识收获是巨大的。
评分作为一个在业余时间热衷于图像处理研究的爱好者，我一直对“小波变换”这个词充满了好奇，但苦于找不到一本能够真正让我入门的资料。《小波变换理论及在遥感影像压缩中的应用》这本书，恰好满足了我的需求。从我的角度来看，这本书的优势在于它既有深厚的理论基础，又有极具吸引力的应用背景。书的开头部分，作者并没有直接抛出复杂的公式，而是从一个引人入胜的视角，阐述了传统信号处理方法（如傅里叶变换）在面对现实世界复杂信号时的局限性，然后顺理成章地引出了小波变换的出现，以及它在解决这些问题上的独特性——即同时具备时域和频域的局部化能力。我对书中关于“母小波”和“子波”的概念有了更清晰的认识，以及如何通过伸缩和平移来构造不同尺度和位置的小波。我特别欣赏书中对几种常见小波（如Haar、Daubechies）的图形化展示，它们形状的差异直观地反映了它们在捕捉信号特征上的不同能力。进入到遥感影像压缩的应用部分，我更是大开眼界。书中详细介绍了如何将二维小波变换应用到遥感影像上，将影像分解成一系列不同分辨率的子带，并说明了为什么这些子带中的系数具有很高的冗余度，从而为压缩提供了可能。书中对几种经典的小波压缩算法，如EZW（Embedded Zerotree Wavelet）和SPIHT（Set Partitioning In Hierarchical Trees），进行了详细的讲解，这些算法的精妙之处让我惊叹于数学在实际问题中的强大力量。我了解到，通过精心设计的小波变换和编码策略，可以极大地减小遥感影像的文件大小，同时又不显著影响影像的视觉质量，这对于遥感数据的存储、传输和分析都具有极其重要的意义。
评分我是一名正在学习计算机视觉技术的学生，一直对图像压缩技术非常感兴趣。《小波变换理论及在遥感影像压缩中的应用》这本书，可以说是我目前为止接触到的关于小波变换最全面、最深入的书籍之一。从一个初学者的角度，我最先被吸引的是本书的“应用”部分，即它如何将抽象的数学理论应用到实际的遥感影像压缩中。但当我深入阅读后，才发现书中对于理论部分的讲解也同样精彩。作者从最基础的数学概念出发，例如线性代数、微积分，然后循序渐进地引入了小波变换的核心思想。我尤其欣赏书中对于“多分辨率分析”的阐述，它帮助我理解了小波变换如何能够同时捕捉到信号的粗略信息和细节信息。对于像我这样的初学者，理解“尺度函数”和“小波函数”的生成过程以及它们在信号分解和重构中的作用，是至关重要的。书中通过形象的比喻和清晰的图示，将这些复杂的概念变得易于理解。随后，当本书将理论应用到遥感影像压缩时，我才真正体会到小波变换的强大。书中详细介绍了如何利用小波变换将遥感影像分解成不同频率和方向的子带，然后对这些子带中的小波系数进行处理。我学到了如何利用小波变换的稀疏性来去除冗余信息，并通过量化和编码来减小数据量。书中对几种主流的小波压缩算法，如EZW和SPIHT，都进行了详细的算法流程解析，让我能够理解这些算法是如何巧妙地利用小波系数的统计特性来实现高效压缩的。整本书的逻辑结构非常清晰，从理论到应用，层层递进，使得读者能够逐步建立起对小波变换在遥感影像压缩中作用的全面认识。
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