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出版者:清华大学

作者:陆宗骐，金登男 编著

出品人:

页数:441

译者:

出版时间:2006-3

价格:42.00元

装帧:

isbn号码:9787302125532

丛书系列:

图书标签:

• 1
• Visual C++
• NET
• 图像处理
• 编程
• 计算机视觉
• 图像分析
• 图像识别
• 开发
• 技术
• 书籍
• 算法

《数字影像导航：从原理到应用》 本书是一本系统阐述数字影像处理核心理论与实践的指南，旨在为读者构建一个坚实的基础，使其能够深入理解影像数据背后的奥秘，并灵活运用相关技术解决实际问题。我们不局限于任何特定的编程语言或开发平台，而是着重于揭示影像处理的普适性算法与核心思想，让读者掌握跨越技术的通用知识体系。 内容梗概： 第一部分：数字影像的基石 影像的本质与表示： 我们将从最基础的概念入手，深入剖析数字影像在计算机中的表示方式，包括像素、灰度级、颜色空间（如RGB、CMYK、HSV等）的构成原理和相互转换。理解不同颜色空间在图像处理中的作用和适用场景。 影像的几何变换： 探索影像在空间上的各种变换，如缩放、平移、旋转、裁剪、仿射变换、透视变换等。详细讲解这些变换背后的数学原理，以及如何在像素层面实现这些操作，并讨论其在影像校正、拼接等领域的应用。 影像的颜色处理： 深入研究颜色在影像中的表现和处理方法。包括亮度、对比度、色调、饱和度的调整原理，以及直方图均衡化、自适应直方图均衡化等图像增强技术。讨论颜色映射、伪彩色技术及其应用。 第二部分：影像增强与复原 空间域滤波技术： 系统介绍基于像素邻域操作的滤波技术，包括平滑滤波（如均值滤波、高斯滤波、中值滤波）和锐化滤波（如Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、Canny算子）。深入分析不同滤波器的特性、适用范围以及参数选择的影响。 频率域滤波技术： 引入傅里叶变换等数学工具，讲解影像在频率域的表示，以及如何通过频率域滤波来去除噪声、锐化图像或实现其他增强效果。涵盖低通滤波、高通滤波、带通滤波以及同态滤波等。 影像复原技术： 探讨影像退化的原因，如模糊、噪声、几何畸变等，并介绍相应的复原方法。重点讲解逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等复原算法，以及它们在图像去模糊、去噪声方面的应用。 第三部分：影像分析与特征提取 边缘检测与线段提取： 详细讲解各种经典的边缘检测算子，分析其优缺点，并介绍如何从图像中提取有用的线段信息。 特征点检测与描述： 介绍SIFT、SURF、ORB等经典的特征点检测与描述算法，深入理解其原理，以及如何在不同尺度、旋转和光照条件下鲁棒地提取和匹配特征点。 图像分割技术： 探索将图像划分为不同区域或对象的各种技术。包括基于阈值的方法（全局阈值、局部阈值、 Otsu法）、区域生长法、分水岭算法、以及基于图论的分割方法。 形态学图像处理： 介绍腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本的形态学操作，以及它们在去噪、连接组件、提取物体轮廓等方面的应用。 第四部分：高级影像处理技术与应用 小波变换与多分辨率分析： 引入小波变换的概念，讲解其在图像压缩、去噪、特征提取等方面的优势，以及如何利用多分辨率分析来处理不同尺度的图像信息。 影像融合： 探讨如何将来自不同传感器或不同时间获取的影像进行融合，以获得更丰富、更准确的信息。介绍多分辨率融合、基于像素的融合、基于特征的融合等方法。 运动分析与目标跟踪： 介绍基于光流法的运动估计，以及各种目标跟踪算法，如卡尔曼滤波跟踪、均值漂移跟踪、粒子滤波跟踪等，并讨论其在视频分析领域的应用。 计算机视觉基础： 简要介绍计算机视觉领域中的一些重要概念，如三维重建、立体视觉、场景理解等，为读者进一步探索更高级的应用打下基础。 本书特点： 理论与实践并重： 在深入讲解算法原理的同时，我们也注重引导读者思考如何在实际应用中实现和优化这些技术。虽然不限定特定语言，但我们将通过清晰的逻辑和实例说明，帮助读者理解算法的计算过程，为后续的编程实现奠定基础。 循序渐进，结构清晰： 内容组织由浅入深，从基础概念到高级应用，每个章节都围绕一个核心主题展开，逻辑严谨，易于理解。 概念阐释透彻： 强调对核心概念的深入理解，避免浮于表面的技术堆砌。通过对数学原理的解析，让读者知其然更知其所以然。 普适性强： 所介绍的技术原理和算法是独立于具体编程语言和平台的，读者可以将其应用于 C++、Python、Java 等任何熟悉的开发环境中。 启发性与应用性： 本书不仅教授技术，更注重培养读者的分析问题和解决问题的能力，启发读者将所学知识应用到更广泛的领域，如医学影像、遥感影像、工业检测、艺术创作等。 《数字影像导航：从原理到应用》将是您探索数字影像处理世界的理想伙伴，无论您是初学者还是有一定基础的开发者，都能从中获益，开启您的影像处理之旅。

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从排版和示例代码的清晰度来看，这本书的编辑工作做得还算细致，插图也比较直观，这对于学习任何一门新技术都是一个加分项。我欣赏它对基本概念的解释，比如RGB色彩空间和灰度转换的基础流程，这些在第一遍接触图像处理时是至关重要的知识点。但是，当我试图将书中的示例代码应用到我实际负责的工业检测项目中时，我发现这些代码的“健壮性”和“扩展性”存在严重不足。例如，书中涉及的错误处理机制非常初级，很多异常情况（如文件损坏、内存溢出预警）都没有被充分考虑。更关键的是，书中所有的图像操作似乎都针对标准格式的位图文件（BMP/JPG），对于更复杂的医学影像格式（如DICOM）或者需要特定元数据解析的场景，完全没有提供任何指导性的框架。一个真正的工程项目需要的是一套可扩展的、能处理各种数据源的架构，而这本书的示例代码更像是孤立的小品文，每一个例子都运行得很好，但它们之间缺乏一个统一的、可继承的设计思想。如果能看到一个完整的、逐步迭代的、包含模块化设计和严格错误处理的综合性项目案例，这本书的实用价值会大大提升。

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我接触计算机图形学领域已经有相当长一段时间了，尤其偏爱C++这种能够直接操作内存和发挥硬件性能的语言。因此，当我看到“Visual C++”与“图像处理编程”这样的组合时，我本能地期待这本书能深入探讨托管代码与非托管代码之间的桥接技术，比如P/Invoke的使用范例，或者更先进的C++/CLI混合编程在加速图像预处理管线中的具体实践。我的关注点在于如何用C++的效率来驱动.NET的便利性，尤其是在处理大量数据时如何最小化GC（垃圾回收）的干预。遗憾的是，全书给我的印象是，它几乎完全沉浸在.NET Framework提供的托管环境内，用最“安全”也最“慢速”的方式来处理图像数据。读完整本书，我没有找到任何关于如何编写高效的非托管代码来加速关键算法的章节，更不用说涉及SIMD指令集优化（如SSE/AVX）在C++代码中的应用了。对于图像处理这种对计算密集度要求极高的领域，这种“原地踏步”的编程方式无疑是一种性能上的妥协。我需要的是榨干CPU潜能的方法，而不是一套标准化的UI控件操作指南。如果作者的目标群体是刚刚接触编程的新手，也许这本书合格，但对于资深的C++开发者而言，这本书的价值几乎可以忽略不计，因为它完全没有触及到性能优化的核心壁垒。

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这本《Visual C++.NET图像处理编程》听名字就让人觉得既专业又充满潜力，我本来是带着对.NET平台下图像处理技术的强烈好奇心和解决实际工程问题的迫切需求来翻阅它的。然而，实际的阅读体验却让我感到了一丝微妙的失落。我期望看到的是关于.NET Framework底层GDI+或者更高级的DirectX/OpenGL在C++环境下的集成应用，尤其是针对高性能图像滤波、变换算法的C++实现细节。这本书似乎更侧重于一个高层API的介绍和基础操作的演示，例如如何调用OpenFileDialog打开一张图片，如何在PictureBox上显示它，以及一些非常基础的像素级读写操作。对于那些真正想深入理解卷积核的数学原理、如何手动优化矩阵运算以应对实时视频流处理的读者来说，这本书提供的深度远远不够。我尝试寻找关于自定义着色器语言（Shader Language）在C++环境下如何与.NET接口配合的章节，或者更进一步，关于OpenCV等主流开源库在.NET封装下的性能瓶颈分析与优化策略，但这些核心内容仿佛被有意无意地跳过了。它更像是一本面向初学者的“如何使用工具箱”手册，而不是一本指导工程师“如何设计和优化图像引擎”的工具书。对于我这样有一定基础，追求极致性能和底层控制的开发者来说，这本书的价值主要停留在入门级的应用演示层面，缺乏对核心算法和性能瓶颈的深刻剖析。

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我购买这本书的出发点是希望能够掌握如何利用C++的强大能力来构建复杂的图像分析系统，不仅仅是简单的显示和裁剪，而是涉及到特征提取、模式识别等“智能”环节。我非常期待看到书中能有关于形态学操作（如腐蚀、膨胀）的底层C++实现，以及如何用矩阵运算来高效地实现高斯模糊或边缘检测（如Sobel算子）。然而，全书大部分篇幅似乎都在围绕着Visual Studio IDE的菜单操作和.NET的基本控件进行讲解，图像处理本身仿佛成了次要的背景板。当我翻到涉及“滤波”的部分时，我发现作者只是调用了一个高层库函数，然后简单展示了处理前后的效果对比，却完全没有剖析这个底层函数是如何用C++实现的，它依赖于什么数学模型，以及如何在不依赖这个预设函数的情况下，用纯C++代码来实现同样的甚至更优化的效果。这种“黑箱式”的教学方法，对于立志成为图像处理专家的读者而言，是不可接受的。它培养的是“API使用者”，而非“算法实现者”。缺乏对核心算法的深入剖析，使得这本书的知识保质期非常短，一旦.NET平台或底层图形库更新，书中的很多操作细节可能立即过时。

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从一个侧重于跨平台和未来技术趋势的角度来看，这本书的定位显得有些滞后。虽然它聚焦于Visual C++.NET，但现代的C++图像处理解决方案越来越倾向于使用Qt、或者直接基于原生API（如Vulkan/Metal）进行开发，以确保代码能够在Windows、Linux乃至移动平台上无缝运行。这本书的内容完全被限制在了Windows的.NET生态圈内，这在一定程度上限制了读者的视野和未来职业发展的广度。我希望能看到至少一个章节讨论如何将核心的C++图像处理算法编译成可供.NET调用的DLL，并探讨跨平台部署的挑战与策略。此外，在人工智能和深度学习日益主导图像分析的今天，书中对于CUDA加速或者OpenCL并行计算在C++图像处理流程中的结合应用是完全空白的。这本书似乎将C++与.NET的结合点定格在了十多年前的主流技术栈上，对于关注高性能计算和通用性解决方案的当代工程师来说，它提供的视角过于狭隘和陈旧。它更像是对一个特定历史时期技术的总结，而不是一本面向未来的编程指南。

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CImage类算是将的多的书了；但是例程编的不好呢。。。

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很久之前看的一本书了。。。。。

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CImage类算是将的多的书了；但是例程编的不好呢。。。

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CImage类算是将的多的书了；但是例程编的不好呢。。。

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CImage类算是将的多的书了；但是例程编的不好呢。。。