Digital Image Processing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:PEARSON

作者:Gonzalez

出品人:

页数:954

译者:

出版时间:2008

价格:0

装帧:Low price edition

isbn号码:9788131719343

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
• 计算机
• 图像处理
• 数字图像处理
• 图像分析
• 计算机视觉
• 图像识别
• 图像增强
• 图像分割
• 图像恢复
• 图像压缩
• 模式识别

《光影的密码：数字图像的艺术与科学》 在信息爆炸的时代，图像已成为我们理解世界、表达情感、记录生活最直接、最生动的载体。从古老的光影艺术到如今像素构成的数字世界，图像的魅力从未减退，反而随着科技的进步而愈发强大。《光影的密码：数字图像的艺术与科学》将带您踏上一段探索数字图像奥秘的旅程，深入理解那些在屏幕上闪耀、在打印件上呈现的色彩与细节背后所蕴含的精妙原理与广阔应用。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是一本引导读者进入数字图像处理核心世界的引路者。我们不会仅仅停留在“是什么”，更会深入挖掘“为什么”和“怎么做”。从最基础的像素概念出发，逐步揭示图像是如何被数字化、被编码，以及这些编码如何承载着丰富的视觉信息。我们将一同探究那些构成数字图像的基石——像素，了解它们的颜色模型（如RGB、CMYK），它们如何组合成我们所见的点点滴滴，以及不同颜色空间之间的转换如何影响着图像的视觉表现力。 深入理解了像素的本质，我们便能开始探索图像的“呼吸”——图像的增强与复原。生活中，我们常常会遇到模糊不清、曝光不足或过度的照片，或是带有噪点的扫描图像。本书将详细介绍一系列经典而有效的图像增强技术。您将学习如何利用滤波器来锐化模糊的边缘，让细节跃然纸上；如何调整对比度和亮度，使画面层次分明，重现真实的光影关系；如何巧妙地去除恼人的噪点，恢复图像的纯净；甚至，我们将触及更复杂的图像修复技术，如污点去除、划痕修复，让褪色的记忆重焕生机。这些技术不仅仅是理论的堆砌，本书将结合实际案例，讲解这些算法的原理，以及它们在实际应用中是如何被巧妙运用，从而提升图像的视觉质量和信息传达效率。 图像的呈现不仅仅是像素的堆叠，更是信息与结构的表达。本书将带领您深入理解图像的分割与表示。图像分割是将一幅图像划分为若干具有意义的区域的过程，这就像是从一幅画中找出不同的物体或主体。我们将学习边缘检测、区域生长、阈值分割等多种经典分割方法，理解它们各自的优缺点以及适用的场景。这些技术对于图像分析、目标识别至关重要。例如，在医学影像分析中，准确分割出病灶区域是诊断的关键；在自动驾驶领域，分割出道路、车辆、行人等障碍物是安全行驶的根本。 在理解了图像的结构之后，我们还将探讨图像的表示与特征提取。如何用数学的语言来描述图像的内容？如何从中提取出有用的信息？本书将介绍诸如形状描述、纹理分析、颜色直方图等多种特征提取方法。这些特征是图像识别、图像检索、计算机视觉等领域的核心。您将了解到，通过这些特征，计算机可以“看懂”图像，并进行有意义的判断和操作。 当然，数字化图像的魅力绝不仅仅停留在静态的画面。本书还将触及数字图像处理在动态视频领域的应用。从视频的帧提取、运动估计到视频的去噪和增强，我们将了解视频图像处理的独特性与挑战。理解视频流的压缩与解压缩原理，以及这些技术如何影响着我们观看在线视频的体验。 此外，《光影的密码》也将为您揭示数字图像处理在各个领域的精彩应用。在科学研究中，它帮助科学家分析天文图像、基因序列图、材料微观结构；在工业生产中，它用于产品质量检测、机器人视觉引导；在艺术创作中，它为艺术家提供了无限的创意可能，催生出数字绘画、特效制作等新兴艺术形式；在安全领域，它支撑着人脸识别、指纹识别等身份验证技术。您将看到，数字图像处理早已渗透到我们生活的方方面面，无声地改变着世界的运作方式。 本书的目标是为您提供一个坚实的理论基础，并激发您对数字图像处理的浓厚兴趣。我们鼓励您动手实践，通过学习和应用本书中的知识，您将能够： 更深刻地理解您所看到的图像： 从像素到整体，您将能够分析图像的构成、色彩、细节，并理解其视觉表现力背后的科学原理。 掌握图像处理的基础工具和技术： 您将学会如何运用各种算法来增强、修复、分割和分析图像，解决实际问题。 认识数字图像处理的广阔应用前景： 您将了解到这项技术在各个领域的巨大价值和发展潜力。 培养独立思考和解决问题的能力： 通过分析图像处理中的挑战，您将锻炼逻辑思维和创新能力。 《光影的密码：数字图像的艺术与科学》不仅仅是一本书，它是一扇通往数字视觉世界的窗口。无论您是摄影爱好者，还是计算机科学的学习者，亦或是对信息技术充满好奇的探索者，本书都将为您打开一扇新的大门，让您在光影的交织中，发现数字世界的无限可能。让我们一起，解码光影，创造未来。

评分☆☆☆☆☆

看了豆瓣上前辈们的建议，我入手了一本英文原版，顺便从学校图书馆借了一本中文版，对照着读。 读着读着就发现，翻译的中文版真是让人头大。比如其中有一句话，" This area itself is a branch of artificial intelligence (AI) whose objective is to emulate human intellige...  

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

1、最好在看这本书之前复习一下线性代数和概率论，里面有很多的公式，否则很痛苦。 2、老外写的书嘛，很细致，内容很丰富，很容易懂。 3、最好有一定的英文水平，里面的专业名词实在是太多了，我现在看得相当纠结，手边必备一本词典。 4、图片相当精致（如果买的是正版的话），...  

评分☆☆☆☆☆

向了解数字图象处理的话,此书是很好的入门, 我一个礼拜看完的, 别看书厚,其实不是很难, 解释比较多(简单的说老外废话比较多) 读完这本书你会对数字图象处理有一个整体的了解, 但是也仅此而已, 细节还是要看专题.  

评分☆☆☆☆☆

看到不少image processing的书 虽然大多仅仅是翻下罢了, 感觉这本书的印象就在于结合实际,同时又不仅仅限于matlab自身的IPT工具箱(有些书就是仅仅如此,用matlab的help做出一本书) 这种偏于应用的风格 我比较喜欢,也认为应该推广 而不是限于枯燥又乏味的理论  

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常大气，那种深邃的蓝色调配上简洁的白色字体，一下就抓住了我的眼球。我本来对图像处理这个领域就抱着极大的兴趣，但市面上很多教材都显得过于晦涩难懂，充斥着密密麻麻的数学公式，让人望而却步。然而，当我翻开这本书的扉页时，那种扑面而来的清晰感和逻辑性，让我感到非常惊喜。作者似乎非常擅长将复杂的概念用直观易懂的方式呈现出来，每一个章节的结构都安排得井井有条，从最基础的图像采集和表示原理讲起，逐步深入到滤波、增强等核心技术。我尤其欣赏它在介绍算法时，不仅仅停留在理论层面，还非常贴心地配上了大量的实际案例和应用场景的描述，这极大地帮助我理解了这些技术在现实世界中是如何发挥作用的。这本书给我的感觉就像是请了一位经验丰富的工程师，手把手地带你入门，而不是一个不食人间烟火的理论学者。对于任何想要系统学习图像处理的初学者来说，这本书无疑提供了一个非常扎实且友好的起点，它成功地架起了理论与实践之间的桥梁，让学习过程充满了探索的乐趣，而不是枯燥的啃书。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我拿到这本书的时候，是带着一丝怀疑的，因为市面上关于“数字图像处理”的教材实在是太多了，质量参差不齐，很多读起来都像是十年前的老古董，内容更新速度跟不上技术发展的步伐。但这本书的表现绝对是超乎预期的。它在介绍经典算法时，比如傅里叶变换在频域滤波中的应用，处理得非常到位，不仅解释了数学推导的意义，更重要的是，它结合了最新的软件工具和库函数的使用方法，让读者能立即动手实践。这种注重“可操作性”的编写风格，对我这种偏好实践的学习者来说，简直是福音。书中的插图质量极高，那些对比度增强前后的效果图、不同卷积核的视觉化展示，都精确地传达了信息，远胜于那些模糊不清的扫描件。这本书的深度和广度也拿捏得恰到好处，它既能让你理解像素级别的操作，又能带你领略到计算机视觉的宏大图景，这种平衡感在专业书籍中是相当难得的。它没有冗余的废话，每一页信息量都很高，读起来效率极高。

评分☆☆☆☆☆

作为一名需要不断跟进前沿技术的工程师，我购买这本书时最关注的就是其内容的新鲜度和覆盖的广度。令我欣慰的是，这本书虽然奠定了扎实的传统数字图像处理基础，但其视野明显超越了传统的范畴。在最后的部分，它非常前瞻性地引入了基于机器学习和深度学习的图像处理新范式，比如卷积神经网络（CNNs）在图像增强和去噪中的应用简介。它没有简单地将这些新内容作为附录草草带过，而是将其有机地融入到整体的框架中，解释了这些新方法是如何从传统方法的局限性中发展出来的。这种对历史脉络和未来趋势的清晰梳理，让这本书的价值瞬间提升了一个档次。它确保了读者在掌握经典技能的同时，不会与当前的研究热点脱节。这本书的价值在于它的“永恒性”与“时效性”的完美结合，它既是教科书，也是行业趋势的导航图，非常值得长期保留和深入研读。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，这本书在细节的处理上展现出了极高的专业素养和匠心。我最欣赏的一点是它对“噪声模型”和“图像恢复”章节的处理方式。很多教材只是简单地罗列了几种常见的噪声类型，但这本书却深入探讨了不同噪声的统计特性及其对后续处理流程的影响。它详尽地对比了各种恢复技术（比如维纳滤波、盲反卷积）的优缺点，并通过清晰的数学公式和伪代码，展示了如何根据实际情况选择最优的解决方案。这种对“为什么”和“如何做”的深入挖掘，远比单纯的“是什么”更有价值。此外，书中的排版也值得称赞，字体选择恰当，公式的编号和引用清晰明了，即便是在处理复杂的矩阵运算或迭代过程时，阅读体验依然保持流畅。我感觉作者对每一个概念的解释都经过了反复的斟酌和打磨，力求将模糊之处彻底阐明。它更像是一部参考手册，值得我放在手边，随时查阅那些关键性的理论依据和算法细节。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来了一种“豁然开朗”的感觉，特别是在理解图像分割和形态学处理这部分内容时。在阅读其他材料时，我总觉得这些概念有些抽象，难以形成一个完整的认知体系。但这本书采用了一种非常“可视化”的教学路径，它将抽象的集合论概念，巧妙地转化为了对图像中“形状”和“连接性”的直观操作描述。比如，在讲解击中与未击中变换时，作者用生动的比喻解释了其在模板匹配中的作用，这让我一下子就掌握了其核心思想。我很少在技术书籍中看到如此富有洞察力的讲解。它不仅教会了我如何执行操作，更重要的是，它培养了我从几何和拓扑的角度去思考图像问题的能力。这种思维方式的转变，对于提升我在实际项目中解决复杂分割难题的能力，是至关重要的。这本书不只是工具书，它更像是一本引导你建立高级分析思维的“心法秘籍”。

评分☆☆☆☆☆

这书好像干图像处理的实验室都有一本，每一章还附有习题。另外还有一本DIP with MATLAB，玩马特拉波的同学可以看看……

评分☆☆☆☆☆

╮(╯▽╰)╭

评分☆☆☆☆☆

╮(╯▽╰)╭

评分☆☆☆☆☆

这书好像干图像处理的实验室都有一本，每一章还附有习题。另外还有一本DIP with MATLAB，玩马特拉波的同学可以看看……

评分☆☆☆☆☆

╮(╯▽╰)╭