具体描述
《数字图象处理》一书分为基础篇和应用篇两部分。其执笔者均是多年从事图象处理研究的资深专家，本书内容是这些专家多年从事教学与科研实践工作的有机结合，故内容先进、实用性强。
应用篇共分十二章。本书在七姊妹篇（基础篇）内容的基础上进行了更深入的论述。主要内容有图象处理的信息环境，专用硬件配置，图象测量与遥感技术，医学生物组织的图象处理，医学映像诊断，计算机图形学，以及动态图象处理，混沌理论在土
作者简介
目录信息
1.1 图象处理专用硬件概述
1.2 基于X-WINDOWS的图象处理
1.3 AVS与SPIDER
1.4 IUE
1.5 图象处理方面的文献数据库
第2章 图象处理专用硬件装置
2.1 高速图象处理板卡实例
2.2 实现实时彩色图象处理的彩色信息提取结构
2.3 布料纬纱密度的光学测量系统的构成
第3章 图象测量与遥感技术
3.1 雨滴的形状及
· · · · · · (收起)
读后感
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用户评价
从一个对图像内容分析充满好奇的角度来看，这本书为我打开了一扇新的大门。作者不仅讲解了基础的图像处理技术，更重要的是，他将这些技术与高级的图像内容分析联系起来。我特别欣赏书中关于图像特征提取的部分，无论是SIFT、SURF等传统特征，还是深度学习时代的特征表示，作者都进行了详实的介绍和比较。这让我明白，如何从原始的像素信息中提取出有意义的特征，是进行后续内容分析的关键。 书中关于图像分类和目标识别的部分，更是让我对如何让计算机“看懂”图像有了更深刻的理解。作者通过大量的实例，展示了如何利用提取到的特征来训练分类器，从而实现对图像内容的识别。我尝试着按照书中的方法，对一些简单的图像数据集进行分类，看到了计算机通过学习能够识别出不同类别的图像，这种成就感是前所未有的。这本书让我意识到，数字图像处理不仅仅是技术的堆砌，更是通过技术来理解和解析世界的重要工具。
评分作为一个在工业自动化领域工作的工程师，我一直密切关注图像处理在机器视觉中的应用。这本书在这方面的内容给我带来了极大的启发。作者详细阐述了图像处理在目标检测、特征提取、以及质量控制等方面的作用，并提供了许多实际的工业案例。我特别关注书中关于模板匹配和边缘检测在缺陷检测中的应用，这些技术正是我目前项目中最需要解决的问题。 书中关于光学字符识别（OCR）的部分也让我受益匪浅。作者不仅介绍了OCR的传统方法，还探讨了基于深度学习的OCR技术。我尝试着将书中介绍的传统OCR技术应用到我处理的工业产品信息识别上，取得了不错的效果。这本书让我对机器视觉在工业自动化中的潜力和应用有了更清晰的认识，也为我未来的技术升级和项目开发提供了宝贵的参考。
评分这本书绝对是我近期阅读过的最令人惊艳的技术书籍之一！它以一种前所未有的深度和广度，将“数字图像处理”这个复杂而迷人的领域呈现在读者面前。我是一名对计算机视觉和人工智能充满热情的在校大学生，一直以来都希望能够系统地学习图像处理的理论和实践。翻开这本书，我首先被其清晰的章节划分和逻辑严谨的结构所吸引。作者没有直接陷入晦涩的数学公式，而是循序渐进地从最基础的概念讲起，例如像素的表示、图像的灰度化、色彩空间等等。我尤其喜欢作者在解释这些基础概念时所使用的类比和图示，它们帮助我快速建立起直观的理解，避免了初学者常见的“不知所云”的困境。 更让我惊喜的是，这本书不仅仅停留在理论层面，它还非常注重实践。每一个章节都配有精心设计的代码示例，并且提供了详细的解释，告诉我为什么需要这样做，以及代码的每一个部分是如何工作的。我尝试着按照书中的代码，在自己的电脑上运行了一些例子，看着那些原本静止的图像在我手中变得生动起来，感受到的不仅仅是技术实现的成就感，更是对图像处理原理的深刻印证。作者在书中推荐使用的编程语言和库也十分实用，都是当前行业内广泛应用的工具，这让我觉得学到的知识非常有价值，可以直接应用到我的项目和未来的职业发展中。
评分这本书对于我这个刚刚接触“数字图像处理”的新手来说，简直就是一盏明灯。我之前对这个领域一无所知，甚至觉得它离我的生活很遥远。但这本书用一种非常易懂和生动的方式，把我带入了数字图像处理的世界。开篇就从我们日常生活中常见的拍照、修图讲起，让我觉得这些技术并不神秘。然后，循序渐进地讲解了图像的构成、色彩的原理，我这才明白原来我们看到的每一张照片背后，都隐藏着如此多的科学知识。 我尤其喜欢书中关于图像增强的部分，作者讲解了各种滤镜效果的原理，例如锐化、模糊、对比度调整等等，让我终于明白了为什么那些滤镜能让照片变得更好看。我尝试着跟着书中的步骤，用简单的代码实现了一些增强效果，看着图像一点点地发生变化，感觉非常奇妙。这本书让我开始用一种全新的视角去看待我手机里的每一张照片，也让我对科技的魅力有了更深的认识。
评分作为一名多年从事图像处理的工程师，我一直在寻找一本能够真正填补我知识空白的书籍，而这本《数字图像处理》无疑做到了。市面上充斥着各种介绍图像处理的书籍，但大多数要么过于理论化，要么过于浅显，都无法满足我对深入理解算法底层逻辑的需求。这本书的作者显然对这个领域有着非常深厚的积累，他不仅详细阐述了各种经典图像处理算法的原理，还深入探讨了它们的优缺点、适用场景以及在实际应用中可能遇到的挑战。我特别欣赏作者在讨论傅里叶变换、小波变换以及各种滤波技术时所展现出的严谨和透彻，他能够用非常清晰的方式解释这些复杂的数学概念，并将其与实际的图像增强、降噪等任务联系起来。 书中的案例分析也做得非常出色。作者通过大量的实际案例，展示了如何运用书中所学的知识来解决各种复杂的图像处理问题，例如医学影像分析、遥感图像处理、以及工业视觉检测等。这些案例不仅拓宽了我的视野，也激发了我新的思考方向。我尝试着将书中介绍的某些高级技术应用到我目前正在负责的一个项目中，取得了非常显著的效果。这让我更加坚信，这本书不仅仅是一本教材，更是一本能够指导实践、解决实际问题的宝典。
评分我原本以为“数字图像处理”是一个枯燥的技术领域，但阅读完这本书后，我的看法彻底改变了。作者用一种非常生动有趣的方式，将这个领域变得引人入胜。他将复杂的数学理论和算法，巧妙地融入到对图像美学的解读中。例如，在讲解边缘检测技术时，他不仅介绍了Sobel算子、Canny算子等算法的原理，还探讨了不同算子产生的边缘效果在视觉上的差异，以及如何通过调整参数来达到最佳的艺术表现。这种将技术与艺术相结合的视角，让我耳目一新。 书中对于图像复原和图像恢复部分的论述尤其令我印象深刻。作者详细介绍了各种退化模型的建立，以及针对这些模型的逆滤波、维纳滤波等恢复方法。我尝试着对一些有损的图像进行恢复，取得了令人惊喜的效果。这本书让我意识到，图像处理不仅仅是为了让图像“好看”，更是为了挖掘图像中隐藏的信息，以及恢复那些由于各种原因而丢失的细节。作者在书中穿插的一些历史故事和技术发展脉络，也增加了阅读的趣味性，让我对这个领域有了更深层次的理解。
评分这本书的编排和内容设计，尤其是对于初学者而言，简直是太友好了。我之前一直被“数字图像处理”这个标题吓退，以为里面充斥着复杂的数学公式和晦涩难懂的概念。然而，当我翻开这本书，我才发现它完全颠覆了我的认知。作者以一种非常平易近人的方式，从最基础的像素概念讲起，一步一步地引导读者进入这个领域。我尤其喜欢书中那些生动的类比和图解，它们帮助我快速理解了像图像滤波、边缘检测这样的核心概念。 更让我欣喜的是，这本书还非常注重实践。书中提供了大量的代码示例，并且都配有详细的注释，让我可以轻松地复制、运行和修改。我尝试着跟着书中的代码，对自己的照片进行一些简单的处理，例如调整亮度、对比度，或者添加一些滤镜效果。看着图像在我手中发生奇妙的变化，我感受到了一种前所未有的学习乐趣和成就感。这本书让我觉得，原来学习一门技术可以如此有趣和有成就感。
评分作为一名对图像配准技术颇感兴趣的研究者，我发现这本书在这一特定领域的内容非常详实和前沿。作者不仅系统地梳理了各种图像配准的方法，从基于特征的配准到基于优化的配准，再到深度学习驱动的配准，都进行了深入的分析。我特别欣赏他对不同配准算法的比较和评价，这对于我在研究中选择最合适的方法至关重要。例如，在讲解刚性配准和非刚性配准时，作者详细阐述了它们适用的场景和区别，以及在实际应用中可能遇到的挑战。 书中关于多模态图像配准的章节更是我的研究重点。作者介绍了多种将不同来源、不同传感器采集的图像进行对齐的方法，并提供了相应的案例分析。我尝试着将书中的一种基于互信息的配准算法应用到我的研究数据上，效果远超我之前的尝试。此外，作者还探讨了配准精度评估的方法，以及如何提高配准的鲁棒性，这些都是我后续研究中需要重点考虑的问题。这本书为我的研究提供了一个坚实的基础和新的思路。
评分我对医学影像的处理和分析一直抱有浓厚的兴趣，而这本书在这方面的内容恰好满足了我的好奇心。作者深入探讨了CT、MRI、X光等不同医学影像的特点，以及如何运用数字图像处理技术对其进行增强、分割、配准和量化分析。我特别欣赏作者在讲解图像分割技术时，对各种算法的深入剖析，例如阈值分割、区域生长、以及更先进的基于深度学习的分割方法，并详细说明了它们在不同医学影像分析任务中的应用。 书中关于医学图像增强的部分，例如去噪、对比度增强，也让我对如何更清晰地观察医学影像有了新的认识。我尝试着将书中介绍的某些算法应用到我所接触的医学影像数据上，看到了非常显著的改进。这本书不仅让我对医学影像处理的技术有了更全面的了解，也让我看到了技术在改善人类健康方面所发挥的重要作用。
评分作为一名对计算机图形学和三维重建领域有浓厚兴趣的爱好者，我发现这本书在图像处理与三维重建的结合方面提供了非常宝贵的视角。作者在讲解相机模型、投影几何以及多视图几何学时，都以清晰的语言和丰富的插图，将复杂的概念变得易于理解。我特别欣赏他在讲解三角测量和立体视觉时，如何利用多张二维图像来重建三维场景。 书中关于图像去模糊和超分辨率的部分，也让我对如何从低质量的图像中恢复更多细节有了新的认识。我尝试着将书中介绍的去模糊算法应用到一些模糊的图像上，得到了显著的改善。这本书为我理解计算机如何从二维信息构建三维世界提供了坚实的基础，也激发了我进一步探索三维重建和虚拟现实领域的兴趣。
评分简略，太简略了都
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