具体描述
《国外经典教材•电子信息•形态学图像分析原理与应用(第2版)》是作者在多年从事形态学图像分析应用的基础上，吸取了众多形态学研究者的成果精华，重点从形态学图像分析的角度，全面介绍了形态学的基本理论。算法以及解决实际图像分析问题的方法。书中每一种理论方法和算法均有相应的应用示例，有助于读者理解并将其应用到实际问题的解决之中。
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用户评价
我对这本书的期望，很大程度上源于其“应用”二字。我希望书中能够展示形态学在各种实际图像分析场景中的强大威力，例如，在工业自动化中，如何利用形态学来检测产品缺陷；在医学影像分析中，如何利用形态学来分割器官或病灶；在遥感图像处理中，如何利用形态学来提取地物信息。我设想书中会包含大量来自不同领域的真实案例，并详细介绍这些案例是如何利用形态学方法来解决问题的。 但实际上，书中对应用案例的介绍，给我的感觉是“点到为止”。虽然提及了一些应用领域，但对于具体的应用细节和技术挑战，并没有进行深入的探讨。我期望书中能提供更详尽的案例分析，例如，在进行细胞图像分割时，如何根据细胞的形态特征选择合适的形态学操作，以及如何处理细胞之间的粘连问题。书中给出的例子，往往比较简单，未能充分展现形态学方法的复杂性和灵活性。
评分我购买这本书的初衷，是希望能够掌握一种强大的图像分析工具，并能将其应用于各种复杂的问题。我曾认为，书中会详细讲解如何根据图像的特点和分析目标，来选择合适的形态学算子，并对算子的参数进行优化。例如，在处理带有噪声的图像时，如何选择合适的结构元素和操作来去除噪声，同时又能保留图像的关键信息。 但这本书在参数优化和算子选择方面的指导，显得不够系统。它更多地是列举了不同的操作，并说明了它们的功能，而未能提供一套完整的、基于图像特征的算子选择和参数优化框架。我希望书中能提供一些关于如何根据图像的纹理、形状、尺度等特征来选择合适的形态学算子和结构元素的方法，以及如何利用交叉验证等技术来优化参数。
评分我之前对这本书的期望，是它能成为一本关于图像形态学技术在各个领域进行“实战”应用的详尽手册。我曾期望书中包含大量的代码示例，演示如何用流行的图像处理库（如 OpenCV, Scikit-image）来实现各种形态学算法，并将其应用于实际问题。例如，我希望看到用 Python 实现腐蚀、膨胀、开闭运算的代码，以及如何将这些操作应用于医学图像、遥感图像、工业图像等不同类型的图像。 然而，这本书在这方面显得不足。它更偏向于理论介绍，而缺乏实际的代码实现和操作指导。我期望书中能提供一些完整的代码片段，甚至是可运行的示例项目，以便读者能够快速上手，并将所学知识应用于实践。例如，如果书中能提供一个完整的例子，演示如何用形态学方法来检测PCB上的虚焊，包括图像的读取、预处理、形态学操作的应用、以及结果的可视化，那将会非常有帮助。
评分这本书的名称中“形态学”一词，让我联想到了关于图像的结构、形状、大小等几何特征的分析。我期望它能深入探讨如何从图像中提取这些几何信息，并将其应用于模式识别、物体检测、形状匹配等任务。例如，书中可能会介绍傅里叶变换、小波变换等与形状分析相关的信号处理技术，或者探讨如何利用图像的梯度信息来描述边缘和轮廓，进而进行形状描述。我曾希望看到一些关于形状描述符的讲解，比如 Hu 不变量、轮廓矩、傅里叶描述符等，以及它们在图像检索和识别中的应用。 但在阅读过程中，我发现书中对这些形状特征的量化和分析的篇幅相对较少。更多的是对形态学操作本身功能的描述，而非深入挖掘这些操作如何能够直接或间接地提取并量化图像的形状信息。例如，通过多次膨胀和腐蚀，可以实现对物体形状的“平滑”或“粗糙化”，但书中并没有深入解释如何通过测量这些变化来量化形状的复杂程度。我也期待能看到关于形状匹配的算法，比如基于描述符的匹配，或者基于轮廓的匹配，以及这些算法如何与形态学方法相结合，实现更鲁棒的形状识别。
评分我曾经认为，这本书会是一本关于如何利用形态学原理来“理解”图像内容的宝典。我设想它会涵盖诸如图像分割、对象识别、目标跟踪等高级图像分析任务，并详细说明形态学方法在这些任务中的具体作用和实现细节。例如，在进行二值图像分割时，我期望能看到如何利用形态学的开闭运算来分离相互连接的物体，或者如何利用形态学梯度来检测物体的边界。 然而，这本书在这些高级应用层面的阐述显得较为肤浅。虽然提及了一些应用领域，但对于如何具体运用形态学来解决这些问题，缺乏深入的指导。我曾期待书中能提供更详细的算法流程，例如，在进行物体跟踪时，如何结合形态学操作来更新目标的外观模型，或者如何利用形态学方法来处理遮挡问题。书中给出的例子，往往停留在概念层面，而未能提供可供实践的算法框架。
评分在阅读这本书之前，我最大的兴趣点在于探索形态学方法在图像特征提取方面的强大能力。我曾希望书中能够详细阐述如何利用形态学操作来生成各种高级的图像特征，例如纹理特征、边缘特征、或者区域特征。我设想书中会介绍一些基于形态学的特征描述子，以及它们在图像分类、物体识别等任务中的应用。例如，通过对图像进行一系列的形态学变换，可以提取出反映物体局部形状和结构的信息，这些信息可以作为输入给机器学习模型，从而提高模型的性能。 但实际阅读后，我发现书中对特征提取的讨论相对有限。它更多地聚焦于形态学操作本身，而非这些操作如何被用来生成有意义的、可用于机器学习的特征。我期待书中能有更多关于如何设计和提取基于形态学的特征的章节，例如，如何利用骨架提取、细化等形态学算法来提取物体的中心线或拓扑结构，以及如何将这些结构信息转化为向量表示。我也希望看到一些实际的特征工程案例，说明如何将形态学特征与颜色、纹理等其他特征融合，以获得更全面的图像描述。
评分我对本书的期待，很大程度上集中在它能否提供一套系统的、可操作的图像分析流程，尤其是在涉及复杂形貌识别的场景下。我设想书中会包含大量来自不同领域的实际案例，例如在生物医学成像中，如何利用形态学技术识别细胞核、血管网络，或者在材料科学中，分析微观结构的孔隙度和晶粒形态。我希望能看到针对这些具体问题的解决方案，包括如何预处理图像以适应形态学分析，如何选择合适的形态学算子及其参数，以及如何后处理形态学操作的结果以获得有意义的信息。例如，在分析印刷电路板（PCB）的缺陷时，我期待书中能展示如何利用形态学方法精确地检测焊锡桥、断线等微小缺陷，并且说明参数设置对检测精度的影响。 然而，这本书在这一点上，给我的感觉是“浮光掠影”。虽然提及了一些应用领域，但具体的实现细节和流程搭建方面显得不够充实。书中给出的例子，很多时候只是简单地展示了形态学操作的结果，而对于“为什么选择这个操作”、“如何调整参数以获得更好的效果”、“如何将多种形态学操作组合起来解决更复杂的问题”，这些关键性的指导性内容却显得不足。我希望书中能有更多的“如何做”的指导，而非仅仅是“可以这样做”的介绍。例如，在进行图像分割时，如果使用形态学方法，如何结合连通性分析、区域生长等技术，书中似乎没有提供一个清晰的整合框架。
评分这本书的内容，确切地说，并非如我最初所期待的那样，深入探讨“形态学”在图像分析中的具体应用。我原本以为会看到许多关于二值化形态学操作（如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算）如何被巧妙地应用于提取物体边界、连接断裂的区域、去除噪声、或者进行物体形状特征分析的案例。例如，对于医学影像中的细胞分割，我期望书中能详细解析如何利用形态学操作来分离相互接触的细胞，或者在工业质检中，如何通过形态学方法来检测产品表面的微小瑕疵。我更是期待能看到基于灰度形态学（如顶帽变换、黑帽变换）的处理技术，它们在增强图像对比度、突出局部细节、以及进行纹理分析方面有着独特的优势。比如，在遥感图像中，利用灰度形态学可以有效地识别出地物（如房屋、道路）的边缘和形状，即使这些地物在原始图像中对比度较低。 然而，阅读过程中我发现，书中对于这些核心的形态学算法的理论推导和数学模型讲解相对较为简略，更多的是对算法概念的介绍，而缺乏深入的原理剖析。对于初学者而言，理解这些算法的底层逻辑，例如腐蚀操作中最小化函数的作用，或者膨胀操作中最大化函数的设计思路，会感到有些吃力。我原本希望这本书能提供清晰的数学公式、详细的算法步骤分解，甚至是一些证明过程，来帮助读者建立起坚实的理论基础。但书中似乎更侧重于从宏观上描述形态学的作用，而未能提供足够的细节来支撑这种描述。这导致我在尝试将这些理论应用于实际问题时，常常因为不理解算法的精髓而感到困惑。比如，在选择合适的结构元素（Structuring Element）时，书中给出的建议更多是经验性的，而非基于对图像特征和算法特性的深度分析。
评分我的初步设想是，这本书应该是一本关于如何“理解”图像中物体形态的指南。它应该能教会我如何识别图像中的基本形状，如何区分不同物体的轮廓和内部结构，以及如何利用这些形态学信息来区分和识别不同的对象。我期望能看到关于各种形态学算子（腐蚀、膨胀、开、闭、梯度、顶帽、黑帽）如何对应于不同的形状特征的详细解释，例如，腐蚀可以用来消除小的突出部分，膨胀可以用来填充小的空洞。 然而，这本书给我的感觉更像是对一系列图像处理工具的介绍，而非对图像形态学本质的深入解析。它列举了各种操作，并说明了它们能做什么，但没有深入解释“为什么”它们能做这些事情，以及这些操作背后蕴含的几何和拓扑原理。我希望书中能提供更多关于形态学数学基础的介绍，比如集合论、格论等，以便我能更深刻地理解形态学操作的数学意义。例如，在解释开运算时，如果能结合集合的交集、差集等概念，会更容易理解它如何实现“消除小物体”的功能。
评分这本书的名称“形态学图像分析原理与应用”，让我对其内容的深度和广度充满了想象。我曾认为它会是一本在原理层面讲解形态学操作的数学基础，并在此基础上，详尽介绍其在各种图像分析任务中的具体应用。我期待书中能深入剖析形态学操作的数学模型，例如，如何将形态学操作看作是图像与结构元素之间的某种“卷积”或“滤波”，以及这些操作如何影响图像的几何和拓扑结构。 然而，这本书在原理层面的讲解，对我来说，有些过于概括。例如，在解释腐蚀操作时，书中仅仅提及了“移除边界像素”的功能，而未能深入解释其背后的数学原理，比如如何利用结构元素在图像上滑动，并对每个像素点进行最小化操作。我希望书中能提供更严谨的数学推导，并解释这些推导如何直接关联到算法的实现和效果。
评分国外的教材，很好
评分以前看分水岭参考用过的书。还是不错的，标记一下
评分很好很详细，很有帮助。
评分以前看分水岭参考用过的书。还是不错的，标记一下
评分很好很详细，很有帮助。
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