图像工程（上册） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:章毓晋

出品人:

页数:445

译者:

出版时间:2006-3

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787302124450

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
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• 工程应用

计算机视觉与图像处理前沿探索：理论基础与实践应用 图书名称： 计算机视觉与图像处理前沿探索：理论基础与实践应用（上下册） 图书简介 本书聚焦于当代计算机视觉与数字图像处理领域最核心、最前沿的理论知识与工程实践。全书共分上下两册，旨在为从事人工智能、机器人、医学影像、遥感技术等相关领域的科研人员、工程师以及高年级本科生和研究生提供一本全面、深入且具有高度实践指导价值的参考手册。 上册：基础理论与经典算法的深度剖析 上册着重于构建坚实的理论基石，系统地梳理了图像获取、表示、增强、恢复、变换等基础模块，并对经典计算机视觉任务的理论框架进行了细致入微的讲解。 第一部分：数字图像的本质与表达 本部分从物理光学层面切入，探讨了光与物质的相互作用如何转化为可量化的数字信号。详细阐述了人眼视觉系统的工作原理及其对图像感知的局限性，为后续的信号处理奠定了生物学基础。我们深入分析了不同类型的采样与量化技术，包括高动态范围（HDR）成像的原理和多光谱、高光谱数据的采集与预处理。 核心内容包括： 图像数学基础： 傅里叶变换、小波变换及其在图像域和变换域中的应用。重点解析了二维离散傅里叶变换（DFT）在周期性分析和频率滤波中的关键作用，并引入了多分辨率分析的理论框架。 图像表示与存储： 探讨了从传统位图、矢量图到更现代的神经辐射场（NeRF）表示的演进。讨论了不同色彩空间（如RGB、HSV、Lab）的数学关系、转换方法及其在色彩平衡与校正中的应用场景。 噪声模型与抑制： 全面分析了影响图像质量的各类噪声来源（如散粒噪声、高斯噪声、椒盐噪声），并详细推导了线性滤波（均值、高斯）、非线性滤波（中值滤波、双边滤波）的数学性能，尤其强调了在保持图像边缘细节方面的权衡。 第二部分：图像增强、复原与形态学 本部分转向对图像质量的直接干预和改善。我们不仅覆盖了基础的对比度拉伸和直方图均衡化，更深入探讨了适应性增强方法和盲复原技术。 空间域与频率域增强： 详细对比了不同增强算法对图像局部和全局特性的影响。引入了Retinex理论在光照不均场景下的应用。 图像复原（Image Restoration）： 专注于解决由成像系统退化（如模糊）引起的图像质量下降问题。全面讲解了点扩散函数（PSF）的估计方法，并深入剖析了维纳滤波、Lucy-Richardson迭代算法等经典复原技术的数学原理、收敛性分析及其在实际去模糊任务中的适用性。 形态学处理： 基于集合论的图像处理方法。详细讲解了腐蚀、膨胀、开运算、闭运算的几何意义，并展示了如何利用这些操作进行边缘提取、孔洞填充和目标骨架化。 第三部分：特征提取与经典几何变换 本部分是连接低级图像处理与高级视觉理解的桥梁。我们着重讲解了如何从像素数据中提炼出具有鲁棒性和区分度的信息。 边缘与角点检测： 从梯度理论出发，详细推导了Sobel、Prewitt算子，并重点分析了Canny算子的多阶段优化流程。对Harris角点检测器的响应函数和非极大值抑制机制进行了深入分析。 局部特征描述符： 全面梳理了S0FT、SIFT、SURF等尺度不变特征的提取过程，并讨论了它们在旋转、缩放、光照变化下的几何不变性原理。 图像变换与配准： 探讨了仿射变换、透视变换的矩阵表示及求解方法。重点介绍了基于特征点匹配的图像配准（Image Registration）流程，包括RANSAC算法在鲁棒估计中的应用。 下册：现代计算机视觉与深度学习范式 下册聚焦于基于数据驱动的现代计算机视觉范式，详细阐述了深度学习在解决复杂视觉任务中的核心技术、架构设计与性能优化。 第四部分：深度学习基础与卷积网络架构 本部分为深度学习在视觉领域的应用奠定技术基础，侧重于网络结构的构建与训练策略。 卷积神经网络（CNN）的理论基石： 详细解释了卷积层的数学操作、反向传播算法在多层网络中的应用，以及优化器（如SGD、Adam）的选择对训练稳定性的影响。 经典网络架构解析： 系统分析了LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）以及ResNet、DenseNet等里程碑式网络的设计思想。重点分析了残差连接、多尺度特征融合等关键创新点如何解决了深度网络的退化问题。 高效网络设计： 探讨了MobileNet、ShuffleNet等轻量级网络的设计理念，主要关注深度可分离卷积和通道混洗等技术如何有效降低计算复杂度，实现移动端部署。 第五部分：核心视觉任务的深度实现 本部分深入讲解了当前视觉领域最热门的几大任务的深度学习解决方案。 目标检测（Object Detection）： 区分单阶段（YOLO系列、SSD）与双阶段（R-CNN系列）检测器的原理。详细解析了Anchor机制、NMS（非极大值抑制）的优化，并讨论了Transformer在检测任务中的最新应用。 语义分割与实例分割： 深入剖析了全卷积网络（FCN）的基本思想。重点讲解了U-Net结构在医学图像分割中的优势，以及Mask R-CNN在实例分割中如何实现像素级掩膜的生成。 姿态估计与三维重建： 讲解了基于深度学习的人体关键点检测方法。在三维重建部分，系统阐述了从单目、双目视觉中恢复深度信息的方法，包括立体匹配算法的深度学习化改进。 第六部分：前沿与交叉领域探索 本部分展望了深度学习在更复杂、更开放场景下的应用，以及跨模态、生成模型的前沿进展。 视觉注意力机制与Transformer： 详细介绍自注意力机制（Self-Attention）如何在视觉任务中替代或补充卷积操作。深入探讨Vision Transformer（ViT）及其变体如何处理全局上下文信息。 生成模型（Generative Models）： 全面介绍生成对抗网络（GANs）的原理、结构（如DCGAN, WGAN）及其在图像合成、超分辨率重建（SRGAN）中的应用。同时，对扩散模型（Diffusion Models）的数学框架和在高质量图像生成中的最新突破进行了详尽论述。 多模态学习与可解释性： 探讨了图像-文本对齐（如CLIP模型）的原理，以及如何利用可解释性方法（如Grad-CAM）来分析和验证深度模型决策的依据。 本书特色 本书的编写注重理论的严谨性与工程实现的关联性。每一章节都包含了大量的数学推导，同时结合了大量的伪代码和算法流程图，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。对于每一个关键算法，本书都力求揭示其背后的核心思想和局限性，帮助读者在面对实际复杂问题时，能够做出最合理的算法选型和优化决策。 目标读者 本书适合具备高等数学、线性代数和概率论基础，并对数字信号处理或机器学习有初步了解的专业人士和学生。它既是计算机视觉和图像处理专业研究生的必备参考书，也是希望快速掌握前沿技术的行业工程师的优秀实践指南。

评分☆☆☆☆☆

有以下缺点： 1. 广而糙。 感觉什么都说，但都讲的不细。只能够用来做普及型的书，不适合研究生以上的人读。 2. 内容陈旧。 图像分析和图像理解，05年和07年出版的，怎么里面的内容全是2000年前的呢？ 极少数是00年后的。图像处理发展那么快，章教授的东西太旧了...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就足以让人眼前一亮，那种低饱和度的色彩搭配，配合着恰到好处的留白，营造出一种既专业又不失艺术感的氛围。虽然我还没来得及深入阅读，但仅仅是翻看目录，就足以感受到编著者在内容组织上的匠心独运。那些充满学术气息的词汇，比如“空间域变换”、“频率域滤波”等等，虽然听起来有些高深，但我相信在书籍的引导下，它们会逐渐变得清晰起来。我特别期待能够理解图像处理背后的数学原理，以及这些原理是如何在实际应用中发挥作用的。这本书的厚度也说明了其内容的翔实程度，这对于我这样一个渴望系统学习图像工程的读者来说，无疑是一份宝贵的财富。我计划将这本书作为我学习图像处理的“圣经”，每天抽出固定的时间来研读，争取将里面的知识点融会贯通，并且能够尝试着去实现一些书中的算法，看看理论是如何转化为实践的。我非常看重书籍在理论深度和实践指导之间的平衡，而这本书目前的呈现，似乎在这方面做得相当不错。我希望这本书能够成为我打开图像工程大门的钥匙，让我能够在这个充满魅力的领域里，探索出属于自己的方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书页纸张厚实，不易泛黄，即使长时间翻阅，也能保持良好的状态。我一直对图像的形态学处理，比如膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等非常感兴趣。我希望这本书能够详细解释这些操作的原理，以及它们在图像分析和分割中的应用。我还对书中可能涉及的图像去噪算法感到好奇，因为噪声是影响图像质量的重要因素。我希望能够理解各种去噪算法的工作机制，比如中值滤波、高斯滤波等。我计划在阅读过程中，会尝试自己动手实现一些简单的算法，即使是在纸上画图来模拟。我相信，实践是检验真理的唯一标准，只有亲手实践，才能真正理解。这本书在我看来，是一本值得反复研读的经典之作，它能够引领我深入探索图像工程的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

当翻开书的第一页，一股淡淡的书香就扑鼻而来，这种感觉是电子书无法比拟的。我对书中关于图像压缩的原理和技术非常感兴趣。在信息爆炸的时代，如何高效地存储和传输图像数据是一个至关重要的问题。我希望这本书能够详细介绍各种图像压缩算法，比如无损压缩和有损压缩，以及它们在实际应用中的优劣。我希望能够理解它们背后的数学模型和编码方式。我还对书中可能涉及的图像特征描述方法感到好奇，因为这关系到我们如何从图像中提取有用的信息，并进行后续的分析。我计划在阅读过程中，会经常做笔记，并且会尝试自己画一些示意图来帮助理解抽象的概念。我相信，通过勤奋的学习和反复的思考，我一定能够掌握书中传授的知识。这本书的出现，对于我来说，就像是在茫茫知识海洋中找到了一座灯塔，指引着我前进的方向。我对这本书充满信心，相信它能够帮助我在这个领域取得突破。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧工艺堪称精美，封面采用了硬壳精装，触感厚实，书页边缘也处理得十分平整，给人一种高品质的艺术品的感觉。我一直对图像处理的数学基础感到好奇，特别是傅里叶变换在图像处理中的应用。我希望这本书能够用一种清晰易懂的方式来解释这些复杂的数学概念，并展示它们是如何在图像处理中发挥关键作用的。我特别期待书中关于图像增强的章节，比如如何通过各种滤波技术来改善图像的视觉效果，或者如何消除图像中的噪声。在我看来，图像增强是图像处理中最直观、最容易看到效果的部分，也是最能激发学习兴趣的部分。我计划在阅读这本书的同时，也会尝试使用一些图像处理的软件工具，比如MATLAB或者Python的OpenCV库，来实践书中所讲的算法。我希望通过理论与实践的结合，能够更深刻地理解图像工程的精髓。这本书不仅仅是一本教材，更像是一个通往图像世界大门的邀请函，我迫不及待地想要推开这扇门，一探究竟。

评分☆☆☆☆☆

纸张的触感非常好，不是那种廉价的漂白纸，而是略带韧性，墨迹清晰不晕染，即使是印刷的图表和公式，也细节分明。我一直在寻找一本能够全面、深入地讲解图像工程的教材，而《图像工程（上册）》似乎恰恰满足了我的需求。我尤其对书中关于图像分割的内容充满期待，因为图像分割是许多高级图像处理任务的基础，比如目标识别、医学影像分析等等。我希望通过阅读这本书，能够清晰地理解各种图像分割算法的原理，并能够掌握它们的优缺点以及适用场景。另外，书中是否有关于图像特征提取的章节也让我非常感兴趣，因为特征提取是图像分析和理解的关键步骤。我计划将这本书放在我的书架最显眼的位置，随时翻阅，当作一本可以信赖的参考书。我希望通过这本书的学习，能够培养自己独立分析和解决图像处理问题的能力，而不是仅仅停留在表面。我期待这本书能够帮助我提升我的专业技能，并为我的职业发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

书本的封面触感光滑，带有微磨砂的质感，细节之处尽显用心。我一直对图像的颜色空间转换以及色彩管理非常感兴趣。我希望这本书能够深入讲解不同颜色空间的原理，比如RGB、CMYK、HSV等，以及它们之间的转换关系。我还对书中可能涉及的图像量化技术感到好奇，因为这直接关系到图像的存储和表示的精度。我希望能够理解不同的量化方法及其对图像质量的影响。我计划在阅读过程中，会尝试将书中的概念与我在实际工作中遇到的问题联系起来，看看是否能够找到解决问题的思路。我相信，这本书不仅仅是一本知识的载体，更是一个启发思考的平台。我对这本书寄予厚望，希望它能够帮助我提升在图像处理领域的专业能力，并为我带来新的视角和启发。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书脊设计非常有质感，触感温润，让人不忍释手。当我拿到这本书的时候，一种沉甸甸的专业感扑面而来，这种感觉很奇妙，仿佛握住的不是一本普通的书，而是一个知识的宝库。我了解到图像工程是一个涉及多学科的领域，包括计算机科学、数学、光学等等，而这本书似乎能够将这些复杂的概念巧妙地融合在一起，为读者勾勒出一幅完整的图像工程蓝图。我特别好奇书中关于图像复原的章节，因为在日常生活中，我们经常会遇到模糊、噪声等问题，如果能够掌握有效的图像复原技术，无疑能为很多应用场景带来福音。我一直对计算机视觉领域抱有浓厚的兴趣，而图像工程无疑是计算机视觉的基石。我希望这本书能够帮助我建立起扎实的理论基础，为我日后深入研究计算机视觉的相关算法打下坚实的基础。我计划在阅读过程中，积极地在网上搜索相关的技术论文和开源代码，尝试将书中的理论与实际项目结合起来，我相信这样的学习方式会更加高效和有趣。我对这本书的期待值非常高，希望它能成为我学术道路上的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本《图像工程（上册）》的排版设计简洁大方，字体清晰易读，即使是密集的公式和图表，也能够保持很好的可读性。我一直对图像变换在图像处理中的作用非常着迷，尤其是尺度变换、旋转变换等。我希望这本书能够详细阐述这些变换的数学原理，以及它们在图像处理中的应用，比如几何校正、图像拼接等。我还对书中可能涉及的图像纹理分析感到好奇，因为纹理是图像的重要组成部分，对图像的识别和分类具有重要意义。我计划在阅读过程中，会尝试着去理解每一个算法的推导过程，而不仅仅是记住结论。我相信，只有深入理解其背后的原理，才能更好地运用这些知识。这本书在我看来，是一本非常扎实的学术著作，它不仅提供了理论知识，更重要的是，它能够启发读者进行深入的思考。我对这本书的价值深信不疑，它将成为我学术研究中不可或缺的一部分。

评分☆☆☆☆☆

书的重量适中，握在手中有一种恰到好处的沉甸感，传递着内容的分量。我一直对图像滤波在图像处理中的应用着迷，特别是低通滤波和高通滤波。我希望这本书能够详细阐述这些滤波器的原理，以及它们如何影响图像的频率成分。我还对书中可能涉及的边缘检测算法感到好奇，因为边缘是图像中最基本的特征之一。我希望能够理解Canny、Sobel等算法的实现细节和优缺点。我计划在阅读过程中，会经常暂停下来，思考书中所讲的内容，并尝试用自己的语言来复述。我相信，通过这样的主动学习方式，我能够更好地内化知识。这本书在我眼中，是一份厚礼，它承载着图像工程领域的智慧和经验。我对这本书的含金量非常看好，相信它能够为我打开更广阔的学习空间。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计十分别致，采用了抽象的图形元素，寓意着图像的无限可能。我一直对图像的几何变换，如仿射变换、透视变换等非常着迷。我希望这本书能够清晰地阐述这些变换的数学基础，以及它们在图像处理和计算机视觉中的实际应用，例如图像矫正、三维重建等。我还对书中可能涉及的图像特征描述方法感到好奇，例如SIFT、SURF等，因为这些特征是进行图像匹配和识别的关键。我计划在阅读过程中，会积极地寻求相关的学术资料和研究论文，将书本知识与前沿研究相结合，努力拓展我的知识视野。我相信，这本书不仅仅是一本技术手册，更是一个激发创新思维的源泉。我对这本书寄予厚望，它将成为我进一步深造和研究图像工程领域的重要基石。

评分☆☆☆☆☆

通俗易懂 言简意赅 内容也很全面 适合初学者

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入门书籍 人手一册

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懂了个皮毛！

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至少知道了些原理

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比较喜欢图像