Beginning Digital Image Processing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Apress

作者:Sebastian Montabone

出品人:

页数:312

译者:

出版时间:2010-07-31

价格:USD 29.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781430228417

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
• movie
• image.processing
• Processing
• Image
• Digital
• CS
• CG
• 图像处理
• 数字图像处理
• 图像分析
• 图像算法
• Python
• 图像编程
• 计算机视觉
• 图像处理基础
• 图像技术
• 图像应用

好的，这是一份关于一本名为《Beginning Digital Image Processing》的图书的简介，旨在详细介绍其内容，同时确保内容详实且不含AI痕迹。 --- 图书简介：《高级数字图像处理与计算机视觉实践》 引言：跨越基础，迈向前沿 在信息时代，图像已成为我们理解世界、分析数据和人机交互的核心媒介。如果说基础数字图像处理为我们搭建了理解图像的起点，那么《高级数字图像处理与计算机视觉实践》则旨在带领读者深入探索该领域的广袤前沿，将理论知识转化为解决复杂现实问题的强大工具。本书不仅仅是对数字图像处理技术栈的简单罗列，更是一部系统性的技术指南，侧重于将复杂的数学模型、前沿的算法与实际工程应用紧密结合，旨在培养读者从概念理解到系统实现的完整能力。 本书的定位是面向已经掌握数字图像处理基础概念，渴望在特定领域（如医学影像分析、遥感数据处理、自动驾驶中的环境感知等）进行深度研究或工程开发的专业人士、高年级本科生和研究生。我们假设读者对线性代数、概率论以及基本的图像表示方法已有清晰的认知。 第一部分：图像的深度解析与建模 本书的开篇将是对传统图像处理框架的超越与深化。我们不会停留在简单的灰度拉伸和直方图均衡化，而是将重点放在图像的物理建模和多尺度表示上。 1. 图像采集与传感器特性模拟： 深入探讨成像过程中的非理想因素，如镜头畸变（枕形、桶形畸变）、调制传递函数（MTF）的量化分析，以及噪声的统计模型（泊松噪声、高斯噪声的区分与建模）。我们将详细解析如何通过逆向模型对原始图像进行精确的去卷积和去噪处理，这对于需要高精度测量的工业检测至关重要。 2. 图像的数学形态学高级应用： 传统形态学操作（腐蚀、膨胀）是基础，本书将重点剖析结构元素设计在复杂目标识别中的作用。讨论非凸结构元素的构建、灰度形态学的复杂应用（如顶帽变换、流域分割的预处理）以及这些操作在拓扑保持和特征提取上的优势。 3. 频域分析的深化： 超越简单的傅里叶变换，我们将详细介绍小波变换（Wavelet Transform）在图像压缩和去噪中的核心地位。重点解析不同小波基函数（如Haar, Daubechies）的选择对多分辨率分析的影响，以及其在信号突变点检测中的优越性。此外，二维短时傅里叶变换（STFT）在局部频率分析中的应用也将被纳入讨论。 第二部分：特征工程的艺术与科学 现代计算机视觉的成功在很大程度上依赖于有效的特征表示。本书将系统性地梳理从手工设计特征到深度学习特征提取的演变路径。 4. 经典局部特征描述子： 对Sift、Surf、Orb等不变特征提取算法进行深入的机制剖析，而非仅仅停留在API调用层面。重点讨论其尺度空间构建、梯度方向直方图的权重分配机制，以及在光照和视角变化下的鲁棒性分析。同时，对比LBP（局部二值模式）在高纹理区域的性能表现。 5. 图像分割的高级方法： 引入活动轮廓模型（Active Contour Models/Snakes）的数学原理，特别是如何通过能量泛函最小化来实现对复杂边界的精确拟合。在区域层面，我们将详述图割（Graph Cut）和随机游走方法在语义分割中的应用，阐述其如何通过最小化全局能量来获得最优分割结果。 6. 图像配准与融合： 对于多源异构图像的处理，本书将详述要素级（Feature-based）、基于信息论（如互信息）以及基于流场估计的图像配准技术。在图像融合部分，我们将探讨如何利用小波域或曲波域的系数融合策略，以实现既保留细节又增强对比度的最优融合效果。 第三部分：从传统方法到深度学习的桥梁 认识到深度学习的统治地位，本书并未完全摒弃传统方法，而是将它们视为深度学习的理论基础和高效的补充手段。 7. 卷积神经网络（CNN）的图像基础： 详尽解析CNN中的卷积核、激活函数和池化层的数学意义。重点介绍感受野（Receptive Field）的计算及其对特征抽象层级的决定作用。我们将实现并对比不同经典网络结构（如AlexNet、VGG的早期层）在特征提取上的差异。 8. 现代语义与实例分割架构： 深入研究如U-Net、DeepLab系列在上采样（Upsampling）和空洞卷积（Atrous Convolution）中的巧妙设计，理解它们如何解决分辨率丢失的问题。对于实例分割，我们将探讨Mask R-CNN中感兴趣区域（RoI）的对齐机制及其对分割精度的影响。 9. 弱监督与半监督学习在视觉中的应用： 鉴于高质量标注数据的稀缺性，本书将聚焦于如何利用不完整或噪声数据进行训练。讨论类别激活图（CAM）在定位任务中的应用，以及自监督学习（如对比学习）如何为图像表示学习提供有效的无标签预训练方案。 第四部分：三维重建与运动感知 图像处理的终极挑战之一是理解场景的三维结构和动态变化。 10. 多视图几何与基础矩阵： 详尽推导对极几何（Epipolar Geometry），并解释本质矩阵（Essential Matrix）和基础矩阵（Fundamental Matrix）的几何意义。重点讲解如何利用RANSAC等鲁棒估计方法从匹配点中恢复摄像机姿态。 11. 稠密深度估计与立体匹配： 剖析传统立体匹配算法如SGM（Semi-Global Matching）的核心思想——将三维一致性约束转化为二维的代价函数最小化问题。此外，我们将介绍基于深度学习的端到端深度估计网络，并探讨其在遮挡和纹理稀疏区域的处理策略。 12. 光流法（Optical Flow）的精确估计： 从基础的亮度恒定假设出发，系统讲解Horn-Schunck（全局平滑）和Lucas-Kanade（局部约束）方法的推导过程。随后，深入研究现代的迭代细化策略和深度学习驱动的光流估计，特别是其在复杂运动场景下的性能提升。 结语：面向未来的实践路线图 《高级数字图像处理与计算机视觉实践》的最终目标是培养读者解决实际问题的能力。本书的每一个章节都配有详实的算法流程图、关键数学推导和基于主流编程框架（如Python/C++结合OpenCV、PyTorch）的工程示例。通过本书的学习，读者不仅能掌握“如何实现”特定的算法，更能理解“为何如此设计”背后的科学原理，为后续在视觉智能领域的深耕打下坚实、前沿的基础。 ---

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

在我开始阅读《Beginning Digital Image Processing》之前，我对图像处理的认知仅限于一些基本的P图软件操作。这本书彻底颠覆了我原有的认知，让我看到了数字图像处理更深层次的魅力和无限可能。作者以一种非常生动有趣的方式，将原本枯燥的算法和理论变得引人入胜。我喜欢书中对图像处理各个环节的循序渐进的介绍，从最基础的像素点到复杂的图像分析，每一步都像是解开一个引人入胜的谜题。书中对于不同算法的讲解，不仅仅是停留在“怎么做”，更深入地探讨了“为什么这么做”，让我对整个图像处理的体系有了更宏观的认识。我特别欣赏作者在讲解一些核心概念时，善于运用类比和比喻，比如将傅里叶变换比作“将复杂的声波分解成简单的频率”，这让我瞬间就抓住了问题的核心。虽然我不是计算机专业的学生，但这本书的讲解方式让我觉得非常容易理解。我甚至开始尝试自己去实现一些简单的算法，虽然过程有些磕磕绊绊，但那种探索和学习的乐趣是无与伦比的。这本书不仅仅是一本技术书籍，更像是一本激发我探索欲望的启蒙读物，它让我看到了数字世界隐藏的奥秘，也让我对未来的学习充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

我是一名平面设计师，对图像处理的日常需求主要是如何优化图像质量、进行创意性的编辑，以及理解一些基本的图像修复技术。《Beginning Digital Image Processing》这本书虽然以“数字图像处理”为名，但其内容对于我这样的非技术背景的读者来说，依然具有很高的可读性和启发性。我尤其喜欢书中关于图像增强和复原的部分。作者讲解了如何通过调整对比度、亮度、饱和度来提升图像的视觉效果，如何使用滤波器去除图像中的模糊和噪声，这些都直接对应了我日常工作中遇到的问题。最让我惊喜的是，书中还涉及了一些图像修复的技术，比如如何去除图像中的划线、污点，甚至是如何修复老旧照片的损坏部分。虽然书中没有直接提供Photoshop之类的工具操作指导，但它让我理解了这些操作背后的原理，从而能够更有效地利用现有的设计软件来达到我的目的。另外，书中对于色彩空间的讲解也让我对图像的色彩表现有了更深入的理解，这对于我进行色彩搭配和调色非常有帮助。虽然我对数学公式和算法细节不太感兴趣，但书中简洁的语言和丰富的图示让我能够轻松地理解核心概念，并将其转化为实际的图像处理技巧。这本书为我打开了另一扇认识图像的窗口，让我能够用更专业、更具创造性的方式来处理我的设计作品。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是数字图像处理领域的“小白”福音！我之前对图像处理完全是一窍不通，连最基本的概念都搞不明白，更别提实际操作了。但当我翻开《Beginning Digital Image Processing》时，那种豁然开朗的感觉简直太美妙了！作者用极其浅显易懂的语言，层层递进地讲解了图像处理的方方面面。从最基础的像素、色彩空间，到更复杂的图像增强、滤波，再到边缘检测、图像分割，每一个概念都配有生动形象的比喻和直观的图示。我尤其喜欢作者讲解傅里叶变换的部分，之前听起来像天书一样的东西，在他的笔下变得如此清晰明了，让我终于理解了它在图像处理中的强大作用。书中还穿插了大量实际应用的例子，比如如何去除图像中的噪声，如何调整图像的对比度和亮度，这些都让我觉得图像处理离我们很近，并且非常实用。这本书的排版也非常舒服，字体大小适中，留白恰到好处，阅读起来一点都不费眼。我常常会花上一个下午的时间，跟着书中的例子一步步操作，那种成就感是无法言喻的。如果你和我一样，对数字图像处理充满好奇却又望而却步，那么这本书绝对是你的不二之选。它会像一位耐心的老师，一点点引导你走进这个奇妙的领域，让你爱上图像处理的魅力。

评分☆☆☆☆☆

我是一位有一定图像处理基础的研究生，一直在寻找一本能够系统梳理概念、加深理解的教材。《Beginning Digital Image Processing》确实给了我不少惊喜。它并没有停留在“是什么”，而是深入探讨了“为什么”和“如何做”。作者对于各种算法背后的数学原理和逻辑推理的阐述，比我之前接触过的任何一本教材都要清晰透彻。例如，在讲解形态学处理时，书中详细分析了膨胀、腐蚀、开运算、闭运算的数学定义以及它们在实际应用中的效果，并给出了多种不同场景下的应用案例，让我对这些操作有了更深层次的理解，不再是停留在“记住公式”的层面。此外，书中还对一些经典图像处理算法的优缺点进行了比较分析，这对于我选择合适的算法解决实际问题非常有帮助。我特别欣赏作者在讲解复杂概念时，总是会先从一个简单的例子入手，逐步引入更复杂的理论，这种“化繁为简”的处理方式让我能够轻松地跟上思路。书中的代码示例虽然不多，但都精炼且实用，为我后续的学习提供了很好的参考。总而言之，这本书是一本既有深度又有广度的优秀教材，非常适合希望系统学习和巩固图像处理知识的读者，尤其是那些想要深入理解算法原理和应用的研究者。

评分☆☆☆☆☆

作为一名软件开发者，我一直在寻找一本能够快速上手、实操性强的图像处理书籍，以便将相关技术应用到我的项目中。《Beginning Digital Image Processing》在这一点上表现得尤为出色。书中提供了大量基于Python和OpenCV的实战代码示例，让我可以毫不费力地将理论知识转化为实际操作。从图像的加载、显示，到各种滤波、变换，再到特征提取和对象识别，书中几乎涵盖了图像处理的各个关键环节，并且每一个环节都有清晰的代码演示和详细的解释。我最看重的是这本书的“即学即用”的特点，我可以随时翻开书，找到我需要的技术点，然后复制粘贴代码，稍作修改就能实现我想要的功能。这种高效的学习方式极大地提升了我的开发效率。此外，书中还穿插了一些关于图像处理在实际应用中的案例，比如人脸识别、图像检索等，这些都让我看到了图像处理技术的巨大潜力，也为我的项目开发提供了新的灵感。虽然我对图像处理的理论深度要求不高，但这本书在保持技术实操性的同时，也为我提供了一定的理论基础，让我知其然也知其所以然。如果你是一名开发者，希望快速掌握图像处理的核心技术，并且想要将其应用到实际项目中，那么这本书绝对是你的首选。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆