具体描述
本书内容涵盖专业基础和专业知识，由浅入深，由单项到综合逐步提升；取材先进、新颖、实用，理论联系实际；技能培养由点及面到系统，摆脱简单的知识学习、理论验证等传统实践教学模式，积极引导学生独立钻研和相互协作，努力培养学生设计开发、实践创新和综合运用知识的能力。为学生学习后续课程奠定了扎实的基础。 本书不仅可以作为遥感科学与技术、计算机科学与技术、光学、电子、测绘、地理信息系统、通信和自动控制等专业的学生实习教材和参考资料，也可作为工程技术人员和科研人员进行数字图像处理研究和开发的技术资料。
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读后感
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用户评价
终于读完了这本《数字图像处理实习教程》，感觉自己对数字图像处理的理解又上了一个台阶。这本书最大的亮点在于，它不仅仅是理论的讲解，更是理论与实践的完美结合。作者在每一章节的结尾，都会提供相关的实习项目，让我能够亲自动手去实践所学知识。我印象特别深刻的是，在学习图像的几何变换时，作者提供了让我实现图像的缩放、旋转、裁剪等操作。我尝试着去修改代码中的变换参数，观察图像的变化，这个过程让我对这些变换的原理有了更直观的认识。而且，作者还结合了一些实际应用场景，比如如何利用几何变换来纠正倾斜的文档图像，或者如何利用几何变换来实现图像的拼接。这让我觉得学到的知识非常有用。书中关于图像增强的章节，也是我学习的重点。作者详细讲解了各种增强技术，比如灰度变换、直方图均衡化、局部增强等。我尝试着去使用书中提供的代码，对一张对比度较低的照片进行增强，结果发现照片的细节和层次感都得到了显著的提升。这让我对图像增强技术有了更深刻的认识。而且，作者还深入讲解了Retinex理论等更高级的图像增强技术，并给出了相应的实现示例。这让我觉得这本书的内容非常丰富和前沿。书中关于图像滤波的章节，也是我非常喜欢的部分。作者详细讲解了各种滤波器的原理和应用，比如高斯滤波、中值滤波、Sobel算子、Canny算子等。我尝试着去使用这些滤波器，对图像进行去噪和边缘检测，然后观察效果。这个过程让我对不同滤波器的特点和适用范围有了更清晰的认识。总而言之，这本书的优点在于它的讲解清晰、图文并茂、实践性强，是一本非常适合初学者入门数字图像处理技术的优质教材。
评分最近终于读完了这本《数字图像处理实习教程》，迫不及待地想和大家分享一下我的阅读感受。这本书的编排真的非常巧妙，不是那种枯燥的理论堆砌，而是循序渐进地引导读者进入数字图像处理的世界。从最基础的概念讲起，比如像素、色彩空间，到后面更复杂的图像增强、滤波、分割等算法，每一步都衔接得非常自然。我尤其喜欢它在讲解每一个算法时，都会配上清晰的图示和代码示例。这对于像我这样的初学者来说，简直是救星！以前看一些理论书籍，光是看公式就头大，更别提理解背后的原理了。但这本书不一样，它通过直观的图像变化，让我一下子就明白了一个算法的作用和效果。而且，它提供的代码，我亲测是可以直接运行的，调试起来也非常方便。我尝试着去修改一些参数，看看输出效果的变化，这个过程让我对算法有了更深刻的理解，不再是死记硬背。这本书的优点在于，它不仅仅教你“怎么做”，更让你明白“为什么这么做”。比如在讲解边缘检测时，它会先介绍不同的边缘检测算子（Sobel、Prewitt、Canny等），然后分析它们的优缺点，再通过实例展示它们在实际应用中的效果。这种深入浅出的讲解方式，让我觉得学习过程充满乐趣，而不是枯燥的任务。这本书的实习指导部分也非常实用，提供了很多可以动手实践的项目。我跟着书中的步骤，自己动手实现了几个小应用，比如简单的图像去噪、锐化等。这个过程让我非常有成就感，也让我对未来的学习和工作充满了信心。总而言之，这是一本非常值得推荐的数字图像处理入门书籍，无论你是学生、初学者还是想巩固基础的从业者，都能从中受益匪浅。
评分这本《数字图像处理实习教程》绝对是我想在数字图像处理领域扎根的必备利器。它不像是那种只讲理论的书，而是真正做到了“学以致用”。作者在讲解每一个算法的时候，都会非常细致地分析其背后的数学原理，但又不会让人感到枯燥。他会用非常形象的比喻来解释复杂的概念，比如在讲解傅里叶变换时，他将其比作将一首复杂的乐曲分解成不同频率的单音，这一下子就让我理解了频域分析的核心思想。我最喜欢的是，这本书的实践部分非常强大。每一个章节后面都跟着详细的实习指导，而且提供了可以直接运行的代码。我跟着书上的步骤，实现了一个简单的图像锐化程序，通过调整卷积核的参数，我能够清晰地看到图像细节的变化。这让我对锐化算法有了非常直观的理解。书中关于图像特征提取的章节，也让我大开眼界。作者详细讲解了SIFT、SURF、ORB等经典的特征点检测和描述算法，并解释了它们在图像匹配、目标识别等领域的应用。我尝试着去使用书中的代码，对两张包含相同物体的图片进行特征匹配，结果发现算法能够准确地找到匹配的特征点。这让我对特征提取算法的强大之处有了深刻的认识。而且，作者还深入讲解了霍夫变换等其他特征提取方法，并给出了相应的实现示例。这让我觉得这本书的内容非常全面和深入。总而言之，这本书的优点在于它的讲解清晰、图文并茂、实践性强，是一本非常适合初学者快速掌握数字图像处理技术的优秀教材。
评分《数字图像处理实习教程》这本书，真的给我带来了很多惊喜。它就像一本通俗易懂的“秘籍”，将复杂的数字图像处理技术一一揭示。作者的写作风格非常独特，他善于将抽象的概念用生动的语言和形象的比喻来解释，让我这个初学者也能够轻松理解。我印象最深刻的是，作者在讲解图像的二值化处理时，用了“黑白分明”的比喻，让我一下子就理解了二值化就是将图像的像素值只保留两个级别，通常是黑色和白色。而且，作者还详细讲解了不同的二值化方法，比如全局阈值法、Otsu法、自适应阈值法等，并给出了它们在不同场景下的应用效果。我尝试着去使用书中提供的代码，对一张包含文字的图片进行二值化，结果发现Otsu法能够很好地将文字和背景分离开来。书中关于图像去噪的章节，也是我学习的重点。作者详细讲解了各种去噪算法，比如均值滤波、高斯滤波、中值滤波、非局部均值滤波等。我尝试着去使用这些算法，对一张带有噪声的图片进行处理，然后观察效果。我发现，中值滤波对于去除椒盐噪声效果非常好，而高斯滤波则对于去除高斯噪声效果更佳。而且，作者还深入讲解了非局部均值滤波等更高级的去噪算法，并给出了相应的实现示例。这让我觉得这本书的内容非常全面和深入。这本书的实习部分也做得非常出色，提供了许多具有挑战性但又非常有价值的实验项目。我跟着书上的指导，完成了几个项目，比如一个简单的图像降噪程序，或者一个简单的物体识别程序。整个过程让我感觉自己就像一个真正的图像处理工程师，在解决实际问题。总而言之，这本书的优点在于它的讲解清晰、图文并茂、实践性强，是一本非常适合初学者快速掌握数字图像处理技术的优秀教材。
评分坦白说，在拿到《数字图像处理实习教程》这本书之前，我对数字图像处理这个领域是完全陌生的，甚至有些畏惧。但这本书的出现，彻底颠覆了我的看法。它就像一位经验丰富的向导，带领我一步步探索这个充满奥秘的世界。首先，在概念引入上，作者的处理非常到位。他没有上来就抛出一堆复杂的公式和术语，而是从最基础的“什么是图像”开始，然后层层递进，讲解了图像的数字化过程，包括采样、量化等等。我印象特别深刻的是，作者在讲解色彩空间的时候，用到了CMYK和RGB的对比，并且详细说明了它们在不同应用场景下的优缺点。这让我明白，原来我们平时看到的彩色图像，背后还有这么多的学问。书中的算法讲解更是细致入微。我曾经对傅里叶变换一直感到很困惑，总觉得它很抽象。但这本书用图形化的方式，将傅里叶变换的过程分解开来，并且通过在频域进行操作，再逆变换回空域，展示了它在图像去噪和纹理分析中的应用。这个过程让我茅塞顿开。我特别喜欢它在介绍卷积操作时，用了大量生动的例子，比如如何用一个“平均滤波”核来模糊图像，或者用一个“锐化”核来突出图像的细节。这些例子让我一下子就理解了滤波器的本质。而且，书中还提供了一部分使用MATLAB和Python实现的示例代码，我试着运行了其中的一些，发现效果非常直观。书中的图像增强部分，从最简单的对比度调整，到更复杂的直方图均衡化，再到一些高级的局部增强技术，作者都讲解得非常透彻。我尤其喜欢它在介绍局部增强技术时，结合了一些实际的照片，比如如何处理光照不均的室内照片。这让我觉得学到的知识离实际应用非常近。总而言之，这本书以其严谨的逻辑、清晰的讲解和丰富的实践内容，为我打开了数字图像处理的大门，是一本不可多得的优秀教材。
评分这本《数字图像处理实习教程》给我的感觉，就像是给数字图像处理领域量身定制的一本“武功秘籍”。它系统地介绍了各种图像处理的“招式”和“心法”，并且提供了大量的“实战演练”，让我这个初学者也能快速上手。作者在内容的编排上，非常有条理。他首先从图像的本质入手，讲解了数字图像的构成，包括像素、分辨率、色彩空间等基本概念。我印象特别深刻的是，作者在讲解色彩空间时，不仅仅介绍了RGB和CMYK，还引入了HSV、YUV等色彩空间，并且详细解释了它们在不同应用场景下的优缺点。这让我明白，原来选择合适的色彩空间对于图像处理任务至关重要。在图像增强方面，这本书也做了非常详细的介绍。从基础的对比度拉伸、直方图均衡化，到更高级的局部自适应增强技术，作者都讲解得非常透彻。我尝试着去使用书中提供的代码，对一张曝光不足的照片进行增强，结果发现效果出奇的好，照片的细节和层次感都得到了显著的提升。这让我对图像增强技术有了更深刻的认识。书中关于图像分割的章节，也是我学习的重点。作者从最简单的全局阈值分割，到更复杂的区域生长法、Watershed算法等，都做了详细的讲解。我最喜欢的是，作者在讲解Watershed算法时，用到了一个非常形象的比喻，将图像比作地形图，将灰度值比作海拔高度，然后通过“淹水”的过程来分割不同的区域。这个比喻让我一下子就理解了Watershed算法的原理。而且，作者还提供了一些图像分割的实际案例，比如如何分割医学图像中的病灶区域，或者如何分割遥感图像中的不同地物类别。这让我觉得这些技术非常实用。总而言之，这本书的优点在于它的讲解深入浅出、图文并茂、实践性强，是一本非常值得推荐的数字图像处理入门教材。
评分最近入手了这本《数字图像处理实习教程》，感觉打开了新世界的大门。这本书的叙述方式非常有感染力，它不是那种枯燥乏味的教科书，而是像一位经验丰富的老师，带着你一步步探索数字图像处理的奥秘。从最基础的图像表示，到复杂的图像分割和特征提取，每一个环节都讲解得非常到位。我尤其喜欢它在讲解图像的色彩空间时，没有仅仅停留在RGB的层面，而是深入探讨了HSV、Lab等其他色彩空间，并解释了它们在不同应用场景下的优势。这让我意识到，在图像处理任务中，选择合适的色彩空间至关重要。书中的图像增强章节，也让我印象深刻。作者不仅介绍了传统的增强方法，比如对比度拉伸和直方图均衡化，还深入讲解了一些更先进的局部增强技术，如Retinex理论。我尝试着去使用书中的代码，对一张光照不均的照片进行处理，结果发现照片的细节得到了显著改善，暗部区域也变得清晰可见。这让我对图像增强技术的强大之处有了更直观的认识。在图像分割方面，本书也做了非常全面的介绍。从简单的阈值分割，到复杂的区域生长法、Watershed算法，作者都做了详细的讲解，并配以大量的图示。我特别喜欢它在讲解Watershed算法时，用了一个非常形象的比喻，将图像比作一座山，灰度值比作海拔，然后通过模拟“淹水”的过程来寻找盆地，从而实现图像分割。这个生动形象的比喻，让我一下子就理解了这个算法的精髓。而且，书中还提供了很多实际的应用案例，比如如何分割医学影像中的肿瘤区域，或者如何分割遥感影像中的不同地物。这让我觉得这些技术离我们并不遥远。总而言之，这本书的优点在于它的讲解深入浅出、图文并茂、实践性强，是一本非常值得推荐的数字图像处理入门教材。
评分《数字图像处理实习教程》这本书，真的让我看到了数字图像处理的魅力所在。它不仅仅是一本技术手册，更像是一本引人入胜的故事书，每一页都充满了探索的乐趣。作者的叙述风格非常人性化，他会站在读者的角度，去思考哪些地方是大家容易感到困惑的，然后提前进行解释或者提供辅助性的说明。我非常喜欢它在讲解图像分割算法时，从最简单的阈值分割开始，然后逐步介绍 Otsu 方法、K-Means 聚类等更复杂的技术。而且，作者在讲解每一个算法时，都会配上大量的图例，比如各种分割算法在不同图像上的效果对比，这让我能够非常直观地感受到不同算法的特点和适用范围。我尝试着去修改书中提供的阈值分割的阈值参数，然后观察分割效果的变化，这个过程让我对阈值选择的重要性有了深刻的认识。书中关于形态学处理的部分，也是我学习的重点。我之前对腐蚀、膨胀、开运算、闭运算这些概念总觉得模糊不清，但这本书通过对图像进行一系列形态学操作，并展示操作前后的效果对比，让我一下子就理解了这些操作的作用，比如如何用开运算来去除细小的噪声点，或者用闭运算来连接断开的物体。而且，作者还结合了一些实际应用场景，比如如何利用形态学处理来识别图像中的连通区域，或者提取图像中的细长结构。这让我觉得这些技术非常实用。这本书的实习部分做得非常出色，它提供了一系列的实验项目，覆盖了图像的读取、显示、变换、增强、滤波、分割等各个方面。我跟着书中的步骤，一步步地实现了几个小项目，比如一个简单的图片滤镜应用，或者一个简单的物体检测程序。这个过程让我不仅巩固了书中的理论知识，也锻炼了自己的编程能力。总的来说，这本书的优点在于它的讲解深入浅出、图文并茂、实践性强，是一本非常适合初学者快速掌握数字图像处理技术的优秀教材。
评分我最近刚读完《数字图像处理实习教程》，感觉受益匪浅。这本书的整体结构安排得非常好，由浅入深，循序渐进。从最基础的数字图像概念讲起，比如像素、分辨率、色彩深度等，然后逐步深入到更复杂的图像处理技术。我特别喜欢它在讲解图像变换时，比如缩放、旋转、平移等，不仅提供了数学公式，还给出了直观的图形解释，让我很容易理解这些变换是如何改变图像的。而且，作者还强调了这些变换在实际应用中的作用，比如在图像配准、目标跟踪等场景下的应用。我尝试着去修改书中提供的图像缩放的插值算法（比如最近邻插值、双线性插值），并对比了不同算法带来的图像质量差异，这让我对插值算法有了更深入的理解。书中关于图像滤波的部分，也是我学习的重点。作者详细讲解了各种滤波器的原理和应用，比如均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。我印象特别深刻的是，作者在讲解中值滤波时，用到了一个非常形象的比喻，将滤波过程比作“给图像做体检”，找出像素值异常的点（噪声），然后用周围的像素值来“替换”它。这个比喻让我一下子就理解了中值滤波的原理。而且，作者还给出了不同滤波器在去除噪声、锐化图像等方面的效果对比图，让我对各种滤波器的优缺点有了清晰的认识。我尝试着在实际图像上应用不同的滤波器，然后观察效果，这让我对滤波器的选择和参数设置有了更直观的感受。这本书的实习部分也做得非常出色，提供了许多具有挑战性但又非常有价值的实验项目。我跟着书上的指导，完成了几个项目，比如一个简单的图像去噪程序，或者一个简单的边缘检测演示。整个过程让我感觉自己就像一个真正的图像处理工程师，在解决实际问题。总而言之，这本书的优点在于它的讲解清晰、图例丰富、实践性强，是一本非常适合初学者入门数字图像处理技术的优质教材。
评分这本书给我的感觉就像是一次精心策划的“数字图像处理之旅”。作者在内容的组织上，并没有急于求成，而是花了大量的篇幅来打下坚实的基础。我特别欣赏的是，它在介绍每一个新的概念时，都会用类比或者生活中的例子来帮助我们理解。例如，在讲到图像的采样和量化时，作者就将数字图像比作一张用小方格拼成的马赛克画，每一个小方格的颜色和亮度就是像素值，这让我瞬间就清晰地理解了数字图像的基本构成。在后面学习滤波器时，作者也花了很长时间来解释卷积操作，并且通过一个个生动的二维卷积核示例，让我们明白滤波器是如何“过滤”掉图像中的噪声或者增强图像的特征的。我当时尝试着将书中的滤波器代码稍作修改，比如增大高斯滤波器的标准差，然后观察图像的变化，结果发现图像变得更加模糊了，这让我对滤波器的作用有了更直观的认识。书中关于图像增强的章节，也是我非常喜欢的部分。它不仅介绍了直方图均衡化、对比度拉伸等基础方法，还深入讲解了Retinex理论等更高级的图像增强技术。最让我惊喜的是，作者在讲解这些技术时，还会穿插一些实际应用场景的讨论，比如如何利用这些技术来改善低照度或者高对比度图像的显示效果。这让我在学习理论知识的同时，也能感受到这些技术在现实世界中的价值。这本书的另一大亮点是它的实践导向性。每一个算法讲解完毕后，都会有配套的实习练习。这些练习不仅难度适中，而且覆盖了各个主要章节的核心内容。我跟着书上的提示，用Python调用OpenCV库，完成了好几个实验。从加载图像、显示图像，到实现各种滤波、边缘检测，再到最终的图像分割，整个过程都非常流畅。而且，作者在代码注释方面也做得非常到位，让我能够轻松地理解每一行代码的作用。总的来说，这本书的优点在于它的逻辑清晰、讲解生动、实践性强，是一本非常适合初学者入门的数字图像处理教材。
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