具体描述
《数字图像处理基础》是依据作者近几年的教学与研究过程中重要的基础部分编写的，书中主要介绍数字图像处理的基础方法，其中不仅包括经典的方法，而且包括近几年在研究中所提出的方法。《数字图像处理基础》共分为11章，重点介绍图像的基本概念、图像增强、图像几何变换、图像去噪、图像锐化、图像分割、二值图像处理、彩色图像处理、图像变换以及图像压缩编码等。
编写时作者特别注意了读者对《数字图像处理基础》的理解、掌握。《数字图像处理基础》可以作为高等学校信息与通信工程，信号与信息处理，应用数学，电子，自动化类各专业本科生或研究生的教材或参考书，也可作为工程技术人员和从事相关研究与应用研究人员的参考用书。
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用户评价
我购买《数字图像处理基础》这本著作，完全是出于一种“学术探索”的冲动。我是一名在读的研究生，专业方向是模式识别，而数字图像处理无疑是这个领域的基础和核心。我之前在本科阶段接触过一些基础的图像处理概念，但总觉得不够系统和深入。我希望这本书能够填补我知识体系中的空白，为我后续的论文研究打下坚实的基础。我特别期待书中能够详细阐述图像变换的数学原理，比如拉普拉斯变换、小波变换等，理解它们是如何将图像从空间域转换到其他域，以及在这些域中进行处理的优势。我还希望能够深入学习边缘检测的各种算子，如Sobel、Canny、Laplacian等，理解它们在识别图像轮廓方面的不同侧重点和优劣势。同时，我非常关注图像复原技术，例如维纳滤波、逆滤波等，希望能了解如何利用这些方法来去除图像中的模糊和噪声，提高图像的质量。对于形态学图像处理，如膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等，我也希望能有深入的学习，理解它们在图像分割、连接组件分析等方面的应用。此外，我非常希望书中能包含一些关于图像特征描述符的介绍，比如HOG、LDB等，以及它们在物体识别和匹配中的作用。我期待这本书能够引领我进入一个更加广阔的学术视野，激发我的研究灵感，为我未来的学术生涯提供有力的支持。
评分拿到《数字图像处理基础》这本书，我的第一感觉是“触手可及”。我长期在从事嵌入式系统开发，尤其是在一些需要处理图像的硬件设备上，比如智能摄像头、医疗设备等。我常常需要在资源受限的环境下，对图像进行实时的处理和分析。因此，我非常需要一本能够深入讲解图像处理算法在计算效率和内存占用方面考量的书籍。我希望书中能够详细介绍各种算法的时间复杂度和空间复杂度，并给出一些优化策略，例如如何利用并行计算、查找表等技术来加速图像处理过程。我还非常关注书中对于图像压缩和编码技术的讲解，比如了解不同压缩算法的原理，以及如何在保证图像质量的前提下，尽可能地减小图像数据的大小，以便于在嵌入式设备上传输和存储。此外，我希望书中能介绍一些针对特定硬件平台的图像处理加速技术，比如GPU加速、DSP加速等，了解如何将图像处理算法移植到这些硬件上，以提高处理速度。我还对实时图像处理的挑战和解决方案感兴趣，例如如何处理视频流中的每一帧图像，并保证较低的延迟。总之，我希望这本书能够为我提供实用的算法和技术，帮助我在有限的硬件条件下，高效地实现各种图像处理功能。
评分我之所以会入手《数字图像处理基础》这本书，是出于一种“工具主义”的考虑。我在一家网络安全公司工作，日常工作中需要处理大量的网络日志和流量数据，其中就包含了一些图像格式的文件，比如用户上传的图片、屏幕截图等。我希望能通过这本书，学习一些基本的图像分析和识别技术，以便于在安全分析时，能够快速地识别出图像中的潜在威胁，比如恶意水印、隐藏信息等。我希望书中能介绍一些关于图像水印检测和提取的技术，了解不同的水印隐藏方式以及相应的检测方法。我还对图像的隐藏信息技术（Steganography）感兴趣，希望书中能提及一些常见的隐写术原理和检测方法。此外，我还需要学习一些基本的图像处理技术，以便于对可疑图像进行预处理，比如裁剪、缩放、去噪等，以增强图像的可读性，从而更好地进行人工分析。我希望书中能提供一些实用的代码示例，让我能够快速地将学到的技术应用到实际工作中。总之，我希望这本书能够为我的网络安全工作提供一些有力的技术支持。
评分我拿到《数字图像处理基础》这本厚厚的书籍，首先映入眼帘的是它那严谨的排版和丰富的图示，这让我对其内容的深度和广度充满了期待。我是一名多年从事图像分析的工程师，在工作中接触过各种各样的图像处理任务，但总觉得自己的理论功底不够扎实，遇到一些疑难杂症时，往往只能依靠经验去摸索。我希望这本书能够系统性地梳理我现有的知识体系，并为我补充一些我可能忽略的细节和前沿进展。我特别关注书中对于图像几何变换和代数变换的深入讲解，例如如何理解透视变换的数学模型，以及它在三维重建中的作用。我还期待书中能详细介绍图像的纹理分析技术，比如灰度共生矩阵（GLCM）的应用，以及如何利用纹理特征来区分不同的材料或区域。对于图像的分割技术，我希望书中能包含更多的算法，比如基于阈值分割、区域生长法、图割法等，并分析它们各自的适用场景和局限性。我还对图像的配准技术非常感兴趣，比如如何将不同时间、不同视角的图像进行对齐，这在医学影像分析和遥感图像处理中至关重要。此外，我希望书中能提及一些最新的深度学习在图像处理领域的应用，比如生成对抗网络（GANs）在图像生成和超分辨率方面的进展。总之，我希望这本书能够成为我技术上的“百科全书”，帮助我解决工作中的实际问题，并不断提升我的专业能力。
评分这本书的标题让我充满了好奇，我本来就对计算机视觉和图像分析领域的研究有着浓厚的兴趣，尤其是如何让机器“看懂”和理解图像，这其中的奥妙总是让我着迷。这本书名《数字图像处理基础》恰好点燃了我深入探究的火花，我期待着能在这本书中找到打开这个复杂世界大门的钥匙。我希望它不仅仅是枯燥的算法堆砌，而是能以一种清晰、循序渐进的方式，引导我理解图像的本质，比如像素的意义，颜色的表示，以及不同颜色空间的转换原理。我希望能了解图像采集的物理过程，了解噪声是如何产生的，以及各种降噪技术背后的数学原理和实际应用。更重要的是，我渴望理解图像增强的技术，如何让模糊的图像变得清晰，如何调整对比度和亮度来突出细节，这些对于后续的图像分析至关重要。我希望书中能详细介绍傅里叶变换在图像处理中的应用，比如低通滤波和高通滤波是如何工作的，它们在去除噪声和锐化图像方面的作用。此外，我非常期待能够学习到图像分割的技术，如何将一幅图像分成不同的区域，比如前景和背景，或者识别出不同的物体，这在我进行目标检测和识别的研究时会非常有帮助。我还希望书中能够涉及图像压缩的原理，了解JPEG和PNG等常见格式是如何工作的，它们在保证图像质量和减小文件大小之间是如何权衡的。总之，我对这本书的期待是，它能成为我踏入数字图像处理领域的坚实基石，让我不仅知其然，更能知其所以然，为我未来的深入学习和研究打下坚实的基础。
评分我之所以选择《数字图像处理基础》这本书，完全是源于我对“可视化数据”的强烈兴趣。作为一名数据分析师，我经常需要将复杂的数据集转化为直观的图表，以便于理解和沟通。而图像处理技术，在某种程度上，也是在将“视觉信息”进行量化和分析。我希望这本书能帮助我理解，如何从像素层面去理解图像中的信息，比如如何分析图像的亮度分布、色彩直方图等。我还对图像的特征提取和描述感兴趣，比如如何提取图像的颜色特征、纹理特征、形状特征等，并将其转化为可以用于数据分析的数值向量。我希望书中能介绍一些常用的特征描述符，以及如何利用这些特征来对图像进行分类和聚类。此外，我非常期待书中能提及一些将图像分析技术应用于非传统数据可视化场景的例子，比如如何利用图像处理技术来分析文本图片、图表图片等。我希望这本书能拓展我的思维，让我看到图像处理技术在数据分析领域的更多可能性。
评分当我看到《数字图像处理基础》这本书的时候，我最先想到的是我那堆积如山的数码照片。作为一个摄影爱好者，我花费了大量的时间和精力去拍摄，但每次看到那些照片，总觉得它们离我心中理想的效果还有距离。我渴望通过这本书，掌握一些基本的后期处理技巧，让我的照片更加出彩。我希望书中能详细讲解照片的色彩校正，比如如何调整白平衡、色温、饱和度，让照片的色彩更加自然准确。我还想了解如何进行曝光补偿，让亮部不过曝，暗部有细节。对于照片的锐化和降噪，我也非常期待，希望书中能提供一些实用的方法，去除照片中的噪点，让画面更加清晰。我还对照片的构图分析和优化感兴趣，虽然这可能不完全是“图像处理”的范畴，但我希望书中能有一些关于如何利用图像处理技术来增强构图，比如通过裁剪、拉伸等方式来优化照片的视觉效果。此外，我特别希望书中能介绍一些关于人像处理的技巧，比如磨皮、瘦脸、眼部放大等，这些都是我经常会用到的功能，但一直不知道背后的原理。我希望这本书能够帮助我理解这些操作是如何实现的，从而让我能更自信、更高效地处理我的摄影作品。
评分我购买这本《数字图像处理基础》纯粹是出于一种“好奇心驱使”的探索欲。我从事的行业和图像处理似乎没有什么直接的关联，但生活中总是会遇到一些与图像相关的场景，比如修照片、看监控视频、甚至玩一些有复杂画面特效的游戏，这些都让我开始思考，这些“看起来”很简单的事情背后，究竟隐藏着怎样的技术逻辑。我希望这本书能以一种“非技术性”的、更偏向于“科普”的方式，来介绍数字图像处理这个概念。我不需要深入到复杂的数学公式，但希望能理解图像是如何被数字化、被存储、被操作的。例如，RGB色彩模型是如何工作的？为什么不同的显示器会呈现出略微不同的颜色？我希望了解一些基本的图像操作，比如旋转、缩放、裁剪，以及它们是如何在计算机层面实现的。我还对图像滤镜的效果非常感兴趣，那些一键美颜、风格迁移的效果，背后究竟有哪些算法在支撑？我希望这本书能至少粗略地介绍一些基础的滤镜类型，比如高斯模糊、马赛克、锐化等，并简要说明它们的作用原理。此外，如果书中能提到一些图像修复或者去水印的技术，哪怕只是概念性的介绍，也会让我觉得非常有趣。总而言之，我购买这本书是抱着一种“开阔眼界”、“增长见识”的心态，希望能从中了解到一些平时接触不到的技术知识，满足我的好奇心。
评分对于《数字图像处理基础》这本书，我的期望值非常高，我把它看作是我职业生涯中一次重要的“技能升级”。我是一名软件开发工程师，目前的工作主要集中在后端服务和数据库管理，但我的公司最近正在探索将图像识别和分析技术应用到现有产品中，我作为技术团队的一员，深感自己的知识储备不足。我希望这本书能够为我提供一个系统性的学习框架，从最基本的概念入手，逐步深入到核心算法和技术。我非常需要了解图像的几何变换，比如仿射变换、透视变换，以及它们在图像校正、图像拼接等方面的应用。我还希望能够深入学习特征提取技术，例如SIFT、SURF、ORB等算法，理解它们是如何在图像中找到具有代表性的关键点，并为后续的物体识别和匹配奠定基础。更重要的是，我希望能详细学习图像分类和物体检测的常用模型，比如CNN（卷积神经网络）的原理，以及在实际应用中如何使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架来实现这些模型。我期待书中能包含丰富的代码示例，最好是用Python语言，这样我就可以直接上手实践，将理论知识转化为实际能力。我还需要了解一些评估图像处理模型性能的指标，比如准确率、召回率、F1分数等，以及如何进行模型调优。总而言之，我希望这本书能让我快速掌握数字图像处理的核心技术，并能将其应用到我的工作中，为公司的产品创新贡献力量。
评分当我在书店看到《数字图像处理基础》时，我的内心涌起了一股“怀旧”的情感。我曾经在大学时学习过一些关于图像处理的课程，但当时接触到的技术和现在相比，已经有了巨大的进步。我购买这本书，是希望能够重新回顾和梳理那些基础概念，同时了解当前图像处理领域的发展现状。我希望书中能从最基础的图像形成过程讲起，比如光电转换、模数转换等，让我对图像的本质有一个更深刻的理解。我期待书中能详细讲解图像的灰度变换，比如对数变换、幂律变换等，以及它们在调整图像对比度方面的作用。对于图像的空间域滤波，我希望能深入学习各种滤波器，比如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，理解它们是如何通过卷积操作来平滑图像、去除噪声的。我还希望书中能提及一些经典的图像分割算法，比如Otsu阈值法，以及它在自动分割图像方面的优势。此外，我非常期待书中能包含一些关于图像变换的介绍，比如傅里叶变换在图像去周期性噪声方面的应用。总之，我希望这本书能让我重温那些经典的技术，并在此基础上，为我了解更现代的图像处理技术打下坚实的基础。
评分很基础，适合没基础的阅读。
评分很基础，适合没基础的阅读。
评分坑爹
评分坑爹
评分很基础，适合没基础的阅读。
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