计算机图像处理技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育

作者:汪可

出品人:

页数:202

译者:

出版时间:2007-1

价格:19.90元

装帧:

isbn号码:9787040206579

丛书系列:

图书标签:

• 设计
• 图像处理
• 计算机视觉
• 图像分析
• 数字图像处理
• 图像识别
• 图像增强
• 图像分割
• 模式识别
• 机器视觉
• 图像算法

《数字影像的秘密：从概念到应用》 内容概要： 本书深入探讨了数字影像的生成、处理、分析与应用，旨在为读者勾勒出一幅完整的数字图像技术全景图。我们从最基础的光学原理和数字化的概念出发，逐步剖析了图像采集、表示、存储等关键环节，然后重点阐述了图像增强、复原、分割、特征提取以及识别等核心处理技术。最后，本书还将目光投向了这些技术在现实世界中的广泛应用，包括医学影像、遥感、工业检测、计算机视觉以及多媒体娱乐等领域，揭示数字图像技术如何深刻地改变着我们的生活和工作。 详细章节介绍： 第一部分：数字影像的基石 第一章：光与视觉的数字化历程 本章将带领读者回顾人类视觉系统的工作原理，介绍光的基本性质，并阐述如何将连续的模拟信号转化为离散的数字信号。我们将讨论采样和量化的概念，以及它们在数字图像形成中的作用。 第二章：图像的数字表示与存储 本章详细介绍数字图像的二维阵列（像素）结构，以及不同色彩模型（如RGB、CMYK、HSV）的原理与应用。我们还将探讨常见的图像文件格式（如BMP、JPEG、PNG、TIFF）的特点、压缩机制和适用场景，以及图像在内存中的表示方式。 第二部分：核心图像处理技术 第三章：图像增强：让细节跃然纸上 本章聚焦于提升图像视觉质量的技术。我们将讲解点运算，如灰度变换、直方图均衡化和规定化，用于调整图像的对比度和亮度。此外，还会深入介绍空间域滤波，包括线性滤波（如均值滤波、高斯滤波）和非线性滤波（如中值滤波、最大/最小滤波），以及它们在降噪、锐化方面的应用。 第四章：图像复原：重塑失真的图像 本章探讨如何恢复因噪声、模糊或其他失真而退化的图像。我们将介绍噪声模型及其去除方法，例如维纳滤波、约束最小二乘滤波等。同时，还将讲解逆滤波、伪逆滤波等模型，用于处理运动模糊、离焦模糊等引起的图像失真。 第五章：图像分割：分离兴趣区域 图像分割是识别图像中特定对象或区域的关键步骤。本章将介绍基于阈值的方法，包括全局阈值和自适应阈值技术。我们还将探讨区域生长、区域分裂与合并等方法。此外，边缘检测技术，如Sobel、Prewitt、Canny算子，以及它们在分割中的作用也将被详细讲解。 第六章：图像特征提取与描述 本章讲解如何从图像中提取有意义的特征，以便进行后续的分析和识别。我们将介绍点特征（如Harris角点）、线特征和区域特征的检测与描述方法。尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）等局部特征描述子也将被深入探讨。 第三部分：高级图像分析与应用 第七章：图像识别与分类 本章将介绍如何利用提取的特征来识别图像中的对象或对图像进行分类。我们将讲解传统的模式识别方法，如模板匹配、支持向量机（SVM）和K近邻（KNN）算法。同时，也会简要介绍深度学习在图像识别领域的最新进展。 第八章：计算机视觉基础 本章将介绍计算机视觉的一些基础概念和技术，为理解更复杂的应用打下基础。我们将讨论摄像机模型、投影几何、立体视觉和运动估计等内容。 第九章：医学影像处理 本章将展示数字图像处理技术在医疗领域的应用。我们将讨论X射线、CT、MRI、超声等医学影像的特点，以及图像增强、分割、配准和三维重建等技术在疾病诊断、手术规划中的作用。 第十章：遥感影像处理 本章关注遥感数据的处理。我们将介绍卫星和航空影像的特点，以及大气校正、几何校正、地物分类和变化检测等技术在环境监测、资源调查、城市规划等方面的应用。 第十一章：工业图像处理与质量检测 本章将探讨图像处理在工业自动化和质量控制中的应用。我们将讨论机器视觉系统的工作原理，以及在缺陷检测、尺寸测量、装配验证等方面的技术实现。 第十二章：多媒体与图形学中的图像处理 本章将目光转向数字媒体和图形学领域。我们将介绍图像压缩算法（如JPEG2000）、图像滤波与渲染技术，以及它们在视频编码、图像编辑、虚拟现实等方面的作用。 目标读者： 本书适合计算机科学、软件工程、电子工程、自动化、生物医学工程、地理信息科学等相关专业的本科生、研究生，以及从事图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能等领域的研究人员和工程师。对数字图像技术感兴趣的专业人士，希望系统性了解图像处理原理和应用的读者，也将从中受益。 本书特色： 本书内容循序渐进，从基础概念到高级应用，结构清晰，逻辑严谨。通过丰富的理论讲解和实例分析，帮助读者建立扎实的理论基础，掌握实用的技术方法。本书力求语言精炼，避免过度学术化，旨在让读者能够直观地理解和掌握数字图像处理的核心思想。

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这本书的语言风格非常学术化，几乎完全采用了严谨的、带有浓厚科研论文色彩的陈述方式，几乎没有出现任何“口语化”的解释或者类比来帮助读者理解抽象的概念。例如，在解释“信息熵”与图像去噪关系时，作者直接引用了信息论的定义，然后就跳到了算法的应用，中间没有穿插任何形象的比喻，比如用“信息混乱度”来比喻噪声的随机性。这使得很多初学者在面对诸如“最小二乘法在图像配准中的应用”这类标题时，会感到一种强烈的距离感和压迫感。我感觉作者的写作目的更像是为了证明自己对该领域的掌握程度，而非真心想让读者掌握这项技术。一个优秀的教程应该能“翻译”晦涩的术语，将复杂的数学语言转化为直观的思维模型，但这本书在这方面做得非常欠缺。它假设了读者已经具备了深厚的数学和信号处理背景，对于一个自学者来说，阅读体验无疑是相当吃力的，需要不断地查阅其他领域的书籍来补充背景知识，这大大降低了学习效率。

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读完前几章后，我最大的感受是：这本书对“技术”的理解非常偏向底层和理论基础，对于实际应用层的描述显得力不从心。例如，在讲解色彩空间转换时，它花了大量的篇幅去阐述人眼视觉生理学和色彩模型的数学模型，这固然严谨，但对我来说，我更想知道的是，在实际的打印输出中，如何准确地将sRGB转换为CMYK，以及在不同显示器上保持视觉一致性的行业标准和最佳实践。书中对这些应用层面的讨论非常简略，仿佛这些“脏活累活”不值得被深入探讨一样。我甚至没找到任何关于如何处理图像压缩失真（比如JPEG的块效应）的深度分析，更不用说现代深度学习在图像超分辨率或去噪中的应用了。它似乎停留在上个世纪末的经典图像处理方法上，对近十年来的技术飞跃几乎是绝口不提。对于一个希望跟上时代步伐的读者来说，这本书的知识体系显得有些陈旧和滞后，更像是一部经典理论的汇编，而不是一本与时俱进的技术指南。

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这本书的排版和插图质量，老实说，让我有点提不起精神来。很多关键的算法流程图，看起来就像是直接从早期的技术文档里截图粘贴进来的，线条模糊，对比度极低。特别是涉及到复杂的几何变换和投影的章节，由于缺乏清晰的三维模型示意图，我完全无法直观地理解这些数学运算是如何作用于像素点的。对比市面上一些设计精良的技术书籍，这本书在视觉呈现上显得非常粗糙和不专业。再说说阅读体验，大量的公式都是用行内文本格式表示的，符号堆砌在一起，看得人眼花缭乱，根本无法快速抓住核心思想。如果作者能在关键概念处配上彩色的、高分辨率的对比图——比如，展示不同滤波器处理后的效果差异，或者不同量化方法的视觉损失——那学习效果一定会大大提升。目前的这种黑白、低对比度的呈现方式，极大地削弱了理解复杂概念的效率，让人不得不频繁地停下来，自己动手在草稿纸上画图来辅助理解，这无疑增加了阅读的疲惫感。

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这本书的封面设计，说实话，第一眼看过去就给我一种很“硬核”的感觉，那种深蓝配上银灰色的字体，让人联想到精密仪器的刻度盘，而不是什么轻松愉快的读物。我本来是想找一本可以快速入门的图像处理书籍，毕竟我只是想做一些基础的校色和滤镜处理，但翻开目录后，我的期望值立刻被拉低了。里面充斥着大量的傅里叶变换、小波分析、以及复杂的矩阵运算，这些内容对于我这种非科班出身，只是业余爱好者的来说，简直就是天书。我尝试着去理解关于“频率域滤波”的那一章，结果花了足足两个小时，脑子里还是一片浆糊。书里给出的例程代码似乎也是面向专业研究人员的，充满了晦涩难懂的数学公式推导，而不是那种“把代码复制粘贴就能出效果”的友好教程。我实在找不到关于如何使用某个特定软件（比如Photoshop或Lightroom）进行日常修图的直观步骤，更别提那些针对数码照片后期处理的实用技巧了。这本书更像是给计算机图形学研究生准备的教材，而不是给普通爱好者准备的工具书。我希望它能多一些实际案例和图形化的解释，而不是仅仅停留在理论层面。

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我购买这本书的初衷，是希望它能作为一个可靠的参考手册，能在工作中遇到特定图像处理难题时，能够迅速定位到解决方案或理论依据。然而，这本书的索引和章节划分逻辑似乎更偏向于学术逻辑，而不是工程应用的查找习惯。比如，我可能只关心“边缘检测”这一块，但涉及到的各种方法（Sobel, Canny, Laplacian of Gaussian）被分散在了不同的理论背景下进行阐述，缺乏一个集中对比和总结的章节。当你需要快速比较不同算法的优缺点，或者它们的计算复杂度时，你必须穿梭于好几个章节之间进行碎片化的信息整合。这种结构使得它作为一本“工具书”的实用性大打折扣。如果能有一个清晰的“应用场景对策”部分，比如专门针对“低光照图像增强”或“运动模糊去除”设立专题，并汇总相关的理论方法及其局限性，那么这本书的价值会更高。现在它更像是一部教科书，需要系统地、按部就班地从头读到尾，缺乏快速检索的便利性。

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