数字图像处理（第3版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

姚敏 等 著

图书标签:

• 数字图像处理
• 图像处理
• 图像分析
• 计算机视觉
• 图像识别
• 数字信号处理
• 模式识别
• 图像增强
• 图像复原
• 医学图像

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111575962

版次：3

商品编码：12244842

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 面向CS2013计算机专业规划教材

开本：16开

出版时间：2017-09-01

用纸：胶版纸

页数：383

内容简介

本书详细介绍了数字图像处理的基本理论、主要技术和新进展。全书共分13章，其内容主要包括图像获取、图像变换、图像增强、图像复原、彩色图像处理技术、图像编码、小波图像压缩、图像检测与分割、图像表示与描述、图像特征优化、图像识别、图像检索与过滤等。本书坚持理论与实际相结合的原则，理论分析深入浅出，方法介绍详细具体，实例演示清晰明了，同时给出了部分关键算法的MATLAB实现程序，这些正是本书的重要特色。

目录

前言
教学建议
第1章绪论
1.1图像及其分类
1.1.1图像的特点
1.1.2图像的分类
1.2数字图像处理技术与应用
1.2.1数字图像处理的主要内容
1.2.2数字图像处理方法
1.2.3数字图像处理技术的应用
1.3数字图像处理系统
1.4Matlab简介
1.5本书概要
习题
第2章图像获取
2.1概述
2.2连续图像模型
2.2.1连续图像的表达式
2.2.2连续图像的随机表征
2.3连续图像的频谱
2.3.1一维连续傅里叶变换
2.3.2二维连续傅里叶变换
2.4图像采样
2.4.1采样定理
2.4.2图像采样
2.5图像量化
2.5.1量化器模型
2.5.2标量量化
2.5.3向量量化
2.6数字图像中的基本概念
2.6.1数字图像的表示
2.6.2空间与灰度级分辨率
2.6.3像素间的基本关系
小结
习题
第3章图像变换
3.1概述
3.2一维离散傅里叶变换
3.2.1离散傅里叶变换
3.2.2离散傅里叶变换的性质
3.3一维快速傅里叶变换
3.3.1一维快速傅里叶变换的基本思想
3.3.2一维快速傅里叶变换算法
3.4二维离散傅里叶变换
3.4.1二维离散傅里叶变换的定义
3.4.2二维离散傅里叶变换的性质
3.4.3二维快速离散傅里叶变换
3.4.4二维快速傅里叶变换的Matlab实现
3.4.5可分离图像变换的概念
3.5离散余弦变换
3.5.1一维离散余弦变换
3.5.2一维快速离散余弦变换算法
3.5.3二维离散余弦变换
3.5.4离散余弦变换的Matlab实现
3.5.5离散余弦变换的应用
3.6沃尔什变换和哈达玛变换
3.6.1离散沃尔什变换
3.6.2离散哈达玛变换
3.6.3快速哈达玛变换算法
3.7霍特林变换
3.8拉东变换
3.8.1拉东变换概述
3.8.2拉东变换的Matlab实现
小结
习题
第4章图像增强
4.1概述
4.2空域点处理增强
4.2.1直接灰度变换
4.2.2直方图修正
4.2.3图像间的运算
4.3空域滤波增强
4.3.1平滑滤波器
4.3.2锐化滤波器
4.4频域滤波增强
4.4.1低通滤波器
4.4.2高通滤波器
4.4.3同态滤波器
小结
习题
第5章图像复原
5.1概述
5.2图像退化模型
5.2.1退化模型
5.2.2连续函数退化模型
5.2.3离散退化模型
5.2.4循环矩阵对角化
5.3退化函数估计
5.3.1图像观察估计法
5.3.2试验估计法
5.3.3模型估计法
5.4逆滤波
5.4.1无约束复原
5.4.2逆滤波复原
5.4.3消除匀速运动模糊
5.5维纳滤波
5.5.1有约束滤波
5.5.2维纳滤波复原
5.5.3维纳滤波的Matlab实现
5.6约束最小二乘方滤波
5.6.1滤波模型
5.6.2约束最小二乘方滤波的Matlab实现
5.7从噪声中复原
5.7.1噪声模型
5.7.2空域滤波复原
5.7.3频域滤波复原
5.8几何失真校正
5.8.1空间变换
5.8.2灰度插值
5.8.3几何失真图像配准复原
小结
习题
第6章彩色图像处理
6.1概述
6.2彩色基础
6.2.1人眼的构造
6.2.2三色成像
6.3颜色模型
6.3.1RGB模型
6.3.2CMY模型和CMYK模型
6.3.3HSI模型
6.4全彩色图像处理
6.4.1彩色图像增强
6.4.2彩色图像复原
6.4.3彩色图像分析
6.5伪彩色处理
6.5.1密度分层法
6.5.2灰度级彩色变换法
6.5.3频域滤波法
小结
习题
第7章图像编码
7.1概述
7.1.1图像数据的冗余
7.1.2图像的编码质量评价
7.2信息论基础与熵编码
7.2.1离散信源的熵表示
7.2.2离散信源编码定理
7.2.3赫夫曼编码
7.2.4香农费诺编码
7.2.5算术编码
7.2.6行程编码
7.3LZW算法
7.4预测编码
7.4.1无损预测编码
7.4.2有损预测编码
7.5变换编码
7.5.1变换选择
7.5.2子图像尺寸选择
7.5.3位分配
7.5.4一个DCT编码实例
7.6基于矢量量化技术的图像编码
7.6.1矢量量化原理
7.6.2矢量量化过程
7.7小波图像编码
7.7.1数字图像的小波分解
7.7.2小波基的选择
7.7.3小波变换域小波系数分析
7.7.4小波编码方法
小结
习题
第8章图像检测与分割
8.1概述
8.2边缘检测
8.2.1梯度算子
8.2.2高斯拉普拉斯算子
8.2.3坎尼边缘检测算子
8.3边界跟踪
8.3.1空域边界跟踪
8.3.2霍夫变换
8.4阈值分割
8.4.1人工选择法
8.4.2自动阈值法
8.4.3分水岭算法
8.5区域分割
8.5.1区域生长法
8.5.2区域分裂法
8.5.3区域合并法
8.5.4区域分裂合并法
8.6形变模型
8.6.1参数活动轮廓模型
8.6.2几何活动轮廓模型
8.6.3形变模型的扩展形式
8.7运动分割
8.7.1背景差值法
8.7.2图像差分法
8.7.3基于光流的分割方法
8.7.4基于块的运动分割方法
小结
习题
第9章图像表示与描述
9.1概述
9.2图像表示
9.2.1链码
9.2.2边界分段
9.2.3多边形近似
9.2.4标记图
9.2.5骨架
9.3边界描述
9.3.1一些简单的描述子
9.3.2形状数
9.3.3傅里叶描述子
9.3.4统计矩
9.4区域描述
9.4.1一些简单的描述子
9.4.2纹理
9.4.3不变矩
9.5数学形态学描述
9.5.1膨胀和腐蚀
9.5.2开启和闭合
9.5.3数学形态学对图像的操作
小结
习题
第10章图像特征优化
10.1概述
10.2基于选择的特征优化
10.2.1可分离性判据
10.2.2搜索选择策略
10.2.3基于遗传算法的特征选择
10.3基于统计分析的特征优化
10.3.1主成分分析
10.3.2独立分量分析
10.3.3线性判别分析
10.3.4多维尺度分析
10.4基于流形学习的特征优化
10.4.1流形学习的基本原理
10.4.2核主成分分析
10.4.3局部线

前言/序言

图像是人类最重要的常用信息之一。数字图像处理就是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征、分类识别等处理的方法和技术。数字图像处理技术的研究内容涉及光学、微电子学、信息学、统计学、数学、计算机科学等领域，是一门综合性很强的交叉学科。随着科学技术的发展，数字图像处理技术受到了高度重视并取得了长足的发展，在科学研究、工农业生产、医疗诊断、航空航天、生物医学工程、交通、通信、气象、军事、公安、媒体、文教等众多领域得到了广泛的应用，取得了巨大的社会效益与经济效益。特别是随着人类进入数字化网络时代，数字图像处理已经成为日常生活中不可缺失的重要部分。
同时，数字图像处理已经成为高等院校电子信息工程、通信工程、信号与信息处理、计算机应用与软件等学科的一门重要的专业课。本书正是作者根据多年来从事数字图像处理的教学与研究工作经验编写而成。本书坚持理论联系实际的编写方针，既注重理论分析，又关注关键算法的Matlab实现，力求做到理论分析概念严谨、模型论证简明扼要、实例演示清晰明了。希望通过本书的学习，读者能够全面了解数字图像处理的基本概念、理论与方法，为今后在工作岗位上开展图像处理技术研究与应用奠定良好的理论基础，以适应飞速发展的信息时代。
全书共13章，可以分成四个部分。其中第一部分是本书的基础，包括第1～3章，简要叙述数字图像处理的基本概念，介绍图像采样、图像量化以及各种图像变换技术；第二部分是基本的图像处理技术，包括第4～6章，介绍图像增强、图像复原和彩色图像处理技术；第三部分是图像编码，即第7章，主要介绍各种常用图像压缩编码技术，特别是小波图像压缩编码技术；第四部分是图像挖掘，包括第8～13章，主要介绍图像检测、图像分割、图像表示、图像描述、图像特征优化、图像识别、图像语义分析和图像检索等。
本书是在第2版的基础上修订并增加图像语义分析等内容形成的。其中第4章和第7章由郁晓红（浙江工商大学）修订，第8章和第10章由朱蓉（嘉兴学院）修订，其余部分由姚敏修订编写。在本书修订编写过程中参考了大量的图像处理文献，特别是江志伟博士和易文晟博士的学位论文，作者对这些文献的作者表示真诚的谢意。
由于作者水平有限，书中难免有不当之处，敬请读者批评指正。
作者2016年冬于杭州求是园

《光影的密码：图像世界的奥秘》 一部带你深入探索视觉信息奥秘的非凡旅程。 在这个信息爆炸的时代，图像早已超越了单纯的视觉载体，成为我们理解世界、沟通情感、记录生活的核心元素。从静态的照片到流动的视频，从艺术创作到科学研究，再到现代社会无处不在的数字内容，图像无时无刻不在塑造着我们的认知。你是否曾好奇，那些精美的照片是如何被捕捉并呈现的？那些模糊不清的画面是如何被清晰还原的？那些五彩斑斓的色彩背后隐藏着怎样的科学原理？而更进一步，我们如何才能让计算机“看懂”并“理解”这些图像，从而赋予它们更强大的生命力？ 《光影的密码：图像世界的奥秘》将带领你踏上一段激动人心的探索之旅，深入剖析构成数字图像的本质，揭示其背后的科学原理与技术手段。本书并非一本冰冷的教科书，而是你通往图像世界深处的向导，用生动易懂的语言，结合丰富的案例与直观的图示，为你层层剥开数字图像的神秘面纱。 第一部分：像素的语言——图像的基石 我们将从最基本、最核心的概念——像素（pixel）——开始。你将了解到，我们看到的每一幅色彩斑斓的画面，实际上都是由无数个微小的、具有特定颜色值的点组成的。我们将深入探讨： 像素的本质与构成： 了解像素是图像的最小单元，以及它们如何组合成我们所见的连续图像。 色彩模型： 深入理解RGB、CMYK、HSV等不同的色彩模型如何描述和表示颜色，以及它们在不同应用场景下的优势与局限。你将明白为什么屏幕上的颜色与打印出来的颜色可能存在差异，以及如何更有效地管理色彩。 图像的维度： 区分二维图像和三维图像，理解图像的宽度、高度以及深度（色彩通道）的含义。 图像的表示与存储： 探索常见的图像文件格式，如JPEG、PNG、BMP、GIF等，理解它们在压缩方式、色彩深度、透明度支持等方面的差异，以及选择合适格式的重要性。 图像的几何变换： 学习如何对图像进行缩放、旋转、平移、裁剪等基本操作，理解这些操作背后的数学原理，并知晓它们在图像编辑、计算机图形学等领域的应用。 第二部分：光影的魔法——图像的增强与复原 在这一部分，我们将聚焦于如何通过各种技术手段，改善图像的质量，使其更加清晰、美观，或者恢复其原始信息。你将学会： 亮度与对比度调整： 掌握如何通过调整图像的整体亮度、局部亮度和对比度，使图像的细节更加突出，视觉效果更佳。理解直方图均衡化等经典算法如何自动优化图像的灰度分布。 锐化与模糊： 学习如何通过锐化算法突出图像的边缘和细节，使画面更具层次感；同时，也将了解模糊技术在降噪、背景虚化、艺术效果等方面的应用。 色彩校正与白平衡： 探究如何精确地调整图像的色彩平衡，纠正偏色，使画面呈现出更真实、自然的色彩。理解白平衡的重要性，尤其是在不同光源环境下拍摄的图像。 噪声的识别与去除： 图像在拍摄或传输过程中常常会产生噪声，我们将详细讲解不同类型的噪声（如高斯噪声、椒盐噪声等），以及各种经典的降噪算法，如中值滤波、高斯滤波、非局部均值滤波等，帮助你让模糊的画面重获清晰。 图像修复与缺失信息恢复： 探索如何利用周围像素的信息，智能地填充图像中的缺失区域或修复划痕、污点，让老照片焕发新生，或使受损图像恢复完整。 第三部分：智能的洞察——图像的分析与理解 随着人工智能技术的飞速发展，计算机“看懂”图像并进行智能分析，已经成为现实。本部分将带你走进图像分析的精彩世界： 边缘检测： 学习如何识别图像中的边缘，这些边缘往往是图像中重要对象的重要标识。我们将介绍Sobel、Canny等经典边缘检测算法，以及它们的工作原理。 特征提取： 了解如何从图像中提取出关键的特征点，如角点、斑点等，这些特征是后续进行图像匹配、目标识别的基础。SIFT、SURF等著名特征提取算法将一一呈现。 图像分割： 学习如何将一幅图像分割成多个有意义的区域或对象。我们将探讨阈值分割、区域生长、图割等多种分割方法，理解它们在医学影像分析、自动驾驶等领域的应用。 目标检测与识别： 这是一个激动人心的领域！你将了解如何让计算机“看见”并“识别”图像中的特定对象，例如人脸、车辆、物体等。我们将简要介绍传统的目标检测方法，并展望深度学习在这一领域的革命性进展。 图像检索： 学习如何根据图像内容进行搜索，找到与给定图像相似的其他图像，这在图片搜索引擎、版权保护等领域有着广泛的应用。 第四部分：多维的维度——视频与三维信息的探索 本书也将触及更广阔的图像世界，包括动态的视频和立体的三维信息： 视频序列分析： 了解视频与静态图像的区别，以及视频序列中的运动信息如何被提取和分析。我们将探讨光流法、帧差法等基本概念。 三维重建基础： 简要介绍如何从二维图像中恢复出场景的三维结构，这在虚拟现实、增强现实、机器人视觉等领域至关重要。 多光谱与超光谱成像： 探索除了我们肉眼可见的可见光之外，图像还可以捕捉到哪些“隐藏”的光谱信息，以及这些信息在遥感、工业检测、生物医学等领域的独特价值。 《光影的密码：图像世界的奥秘》适合谁？ 对图像处理充满好奇的学生： 无论是计算机科学、电子工程、自动化、视觉艺术还是相关领域的学生，本书都能为你打下坚实的理论基础。 希望提升工作技能的专业人士： 摄影师、设计师、工程师、数据科学家、产品经理等，都将从书中获得宝贵的知识，应用于实际工作。 热衷于探索科技前沿的爱好者： 如果你对人工智能、计算机视觉、虚拟现实等领域抱有浓厚兴趣，本书将为你提供深入了解的窗口。 本书的特点： 循序渐进，体系完整： 从基础概念到高级应用，结构清晰，逻辑严谨，确保你能够逐步掌握。 深入浅出，通俗易懂： 避免枯燥的数学推导，用形象的比喻和生动的语言解释复杂原理。 图文并茂，直观呈现： 大量精美的图示和案例，帮助你直观理解抽象的概念。 案例丰富，应用广泛： 涵盖摄影、医学、工业、安防、娱乐等多个领域，展示图像处理的强大应用。 启发式思考，激发创造力： 引导读者不仅仅是学习知识，更要学会思考，并尝试将其应用于解决实际问题。 《光影的密码：图像世界的奥秘》将为你打开一扇通往无限可能的大门。你将不再只是一个被动接受图像信息的观察者，而能成为一个主动理解、创造和操控图像世界的探索者。让我们一起，用知识和技术，解码光影的奥秘，赋能未来的无限精彩！

评分☆☆☆☆☆

在接触《数字图像处理（第3版）》之前，我对数字图像的理解仅仅停留在“看”的层面，而这本书则让我开始“理解”和“操控”图像。我尤其喜欢它循序渐进的教学方式。从最基本的像素及其表示，到颜色空间的概念，再到图像的几何变换，每一步都讲解得非常清晰。我过去经常对图像的缩放、旋转等操作感到困惑，而书中通过矩阵变换的讲解，让我彻底理解了这些操作背后的数学原理，并且能够自己动手去实现。书中对图像增强技术的详细介绍，更是让我大开眼界。我学会了如何利用直方图均衡化来改善图像的对比度，如何通过锐化来凸显图像的细节，以及如何运用各种滤波器来去除噪声。这些技术在很多场合都非常实用，比如在拍摄的照片不够清晰时，或者在处理一些低质量的图像时。我尤其喜欢书中关于图像复原的章节，它让我理解了为什么图像会失真，以及如何通过各种算法来尽力恢复原始图像。比如，书中对运动模糊的去除，以及对各种噪声的抑制，都提供了具体的方法和示例，让我能够清晰地看到这些算法的效果。对我而言，这本书就像一本“魔法书”，它让我学会了如何用技术来改变和改善我所看到的图像，赋予了图像新的生命。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对图像分析和机器学习领域充满好奇的学生，《数字图像处理（第3版）》这本书给了我极大的启发。我一直对如何让计算机“看懂”图像充满兴趣，而这本书恰恰提供了这方面的基石。书中对图像特征提取的讲解，尤其让我印象深刻。从简单的边缘检测（如Canny算子），到角点检测（如Harris算子），再到SIFT、SURF等更复杂的局部特征描述符，作者都进行了细致的讲解。我特别喜欢书中对Canny边缘检测算法的分解说明，它清晰地解释了噪声抑制、梯度计算、非极大值抑制和滞后阈值等几个关键步骤，让我明白了为什么Canny算子能够得到如此平滑且连续的边缘。在特征匹配的部分，书中介绍的暴力匹配、FLANN（快速线性近似最近邻）等方法，也让我对如何在海量特征点中找到匹配项有了更直观的认识。这本书并没有将这些特征描述符孤立开来，而是将其与后续的图像匹配、目标识别等应用场景紧密结合。例如，在介绍几何变换（如仿射变换、透视变换）时，书中便会引用前面介绍的特征匹配技术，来说明如何利用匹配到的特征点来估计图像之间的变换关系。这让我能够清晰地看到，从原始图像到最终的分析结果，整个流程是多么的环环相扣。此外，书中对图像配准的介绍，无论是刚体变换还是非刚体变换，都提供了非常实用的模型和算法。这对于我将来进行多模态图像融合或者医学影像分析等研究方向，无疑打下了坚实的基础。这本书让我相信，数字图像处理不仅仅是关于算法，更是关于如何通过这些算法来理解和解析我们所看到的世界。

评分☆☆☆☆☆

当我拿起《数字图像处理（第3版）》这本书时，我抱着学习如何让我的摄影作品更上一层楼的期望，而这本书的收获远远超出了我的想象。书中对图像增强部分的讲解，让我第一次真正理解了“为什么”要进行某些调整，而不仅仅是“如何”操作。我曾困惑于如何让照片中的细节更清晰，或者如何让色彩更鲜艳，而书中对锐化滤波、对比度增强以及色彩空间调整的讲解，让我明白了背后的原理。我尤其喜欢书中对直方图的分析，让我能够直观地看到图像的亮度分布，并通过直方图均衡化来改善图像的整体视觉效果。这对于我处理光线不佳或者对比度不足的照片非常有帮助。此外，书中对图像滤波的讲解，也让我理解了为什么照片会显得模糊或者有噪点，以及如何通过不同的滤波器来解决这些问题。比如，书中对高斯滤波的介绍，让我明白了它是一种有效的平滑工具，可以去除图像中的高频噪声，但同时也会损失一些细节。这让我能够根据实际需要，选择合适的滤波器来达到最佳效果。我还注意到，书中关于色彩空间转换的讨论，让我能够更灵活地处理不同色彩的图像，并且能够更好地进行色彩校正和调整。总的来说，这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一本艺术指导，它让我学会了如何用技术来提升图像的美感，让我的摄影作品更具表现力。

评分☆☆☆☆☆

对于一个长期在计算机视觉领域摸爬滚打的工程师来说，《数字图像处理（第3版）》这本书的价值体现在其对细节的打磨和对前沿的把握上。虽然书中很多概念我早已熟悉，但阅读过程中，我仍然能不断发现新的理解角度和更深层次的洞察。例如，在彩色图像处理的部分，书中对色彩模型（RGB, HSV, YCbCr等）的阐述，不仅仅停留在公式的层面，更是深入分析了它们在不同应用场景下的优势，比如HSV模型在颜色分割中的便捷性，以及YCbCr模型在视频压缩中的效率。在本书关于图像变换的讨论中，我尤其对傅里叶变换在图像处理中的应用印象深刻。作者不仅仅展示了如何通过傅里叶变换来分析图像的频率成分，更详细地阐述了如何利用低通滤波、高通滤波等方法来实现图像的平滑和锐化。书中关于频域滤波的讲解，让我能够更深刻地理解各种滤波器（如理想低通、Butterworth低通、高斯低通）在去除噪声和保留图像细节之间的权衡。而且，本书在讨论时域滤波和频域滤波时，都给出了一些实际的例子，比如在时域使用高斯滤波器进行模糊，以及在频域使用高斯低通滤波器实现相同目的。这对于我们理解不同方法的计算复杂度、效果以及适用范围非常有帮助。我还注意到，书中对小波变换的介绍，也为我们理解多分辨率分析和图像压缩提供了一个更具象的视角。总的来说，这本书就像一本精心编撰的“工具箱”，里面不仅有各种算法的“工具”，更有如何正确使用这些工具的“说明书”。

评分☆☆☆☆☆

对于一名对图像信号处理和滤波理论有着深入研究需求的学者，《数字图像处理（第3版）》这本书提供了一个非常扎实且全面的理论基础。我尤其欣赏书中对信号处理概念在图像域的类比和延伸。例如，书中对离散傅里叶变换（DFT）的详细讲解，以及它如何揭示图像的频率成分，让我对图像的低频和高频信息有了更深刻的理解。我非常喜欢书中关于频域滤波的讨论，它不仅展示了如何设计不同的滤波器（如理想低通、Butterworth、高斯）来去除噪声或锐化图像，还深入分析了这些滤波器的性能特点和权衡。书中对滤波器设计中的“平滑性”和“频率响应”的分析，对于我理解不同滤波器的效果至关重要。此外，书中关于图像复原的章节，更是提供了丰富的算法和理论支撑。从简单的逆滤波到更复杂的维纳滤波和约束最小二乘滤波，书中都进行了详细的数学推导和性能分析，让我能够理解不同算法在处理噪声和退化模型时的优势和局限性。我还注意到，书中对小波变换的介绍，也为我理解多分辨率分析和图像压缩提供了一个非常有价值的视角。这本书让我能够从更深层次理解图像的数学本质，并且能够为我未来的研究提供坚实的理论基础。

评分☆☆☆☆☆

从一个对数字图像处理略知一二的从业者的角度来看，《数字图像图像处理（第3版）》这本书无疑提供了一个非常系统和深入的视角。我尤其欣赏它在章节安排上的精巧，从基础的图像表示和滤波，逐步深入到更高级的主题，比如图像分割、形态学处理，以及最后的图像压缩和编码。在形态学处理的部分，作者对“腐蚀”和“膨胀”这两个基本操作的讲解，让我对它们在去除噪声、连接断开的物体边缘、填充物体内部小孔等方面的应用有了更深刻的理解。书中对开运算（先腐蚀后膨胀）和闭运算（先膨胀后腐蚀）的详细阐述，以及它们如何用于去除细小噪声或连接物体内部断裂的精彩分析，让我回想起自己在实际项目中遇到的一些棘手问题，并且找到了潜在的解决方案。此外，书中对图像分割算法的介绍也相当全面，从简单的阈值分割，到基于区域生长的方法，再到更复杂的图割算法，都进行了详细的介绍。我特别注意到关于分水岭算法的部分，书中不仅解释了其基于地形学的直观概念，还深入分析了其在分割粘连物体时的优势和局限性，这对于我理解一些复杂场景下的目标提取非常有帮助。另外，在图像压缩方面，书中对离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）的介绍，以及它们在JPEG和JPEG2000标准中的应用，让我能够更清晰地认识到数据压缩的原理和技术。本书在数学推导上保持了严谨性，但同时也避免了过于晦涩的语言，使得即使是初学者也能逐步跟上。总的来说，这本书为我提供了一个扎实的理论基础和丰富的实践指导，极大地拓宽了我对数字图像处理领域的认知边界。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我近期最惊喜的阅读体验之一，虽然我之前对数字图像处理这个领域算不上是完全的门外汉，但阅读《数字图像处理（第3版）》的过程，却让我对这个曾经熟悉的概念有了全新的认识。它不像一些技术书籍那样，上来就扔给你一堆晦涩的公式和算法，而是非常有条理地从最基础的概念讲起，比如像素的本质、色彩空间的不同维度是如何被感知的，以及为何我们看到的图像会呈现出不同的视觉效果。我特别喜欢它在讲解图像增强时，那种循序渐进的思路，从点运算的简单线性变换，到直方图均衡化的全局调整，再到局部增强和基于频率域的滤波。它不仅清晰地解释了这些方法的原理，更重要的是，通过大量的图例和实际应用场景的描述，让我能够直观地理解这些技术是如何作用于图像，以及它们各自的优缺点。例如，在讲述锐化滤波时，书中详细对比了拉普拉斯算子和Sobel算子在边缘检测上的差异，以及它们是如何通过计算梯度来突出图像的细节。我还注意到，书中关于图像复原的部分，无论是运动模糊的去除，还是噪声的抑制，都给出了非常具体的方法和数学模型。它并没有止步于理论的阐述，而是深入浅出地介绍了实际操作中可能遇到的问题，比如噪声的类型（高斯噪声、椒盐噪声等）及其成因，以及如何选择合适的滤波器来应对不同的噪声。我个人对书中关于盲去卷积的讨论尤为感兴趣，虽然这个部分相对更深入一些，但作者通过清晰的逻辑推导和对关键假设的解释，使得这个复杂的问题变得更容易理解。总而言之，这本书让我感觉自己不仅仅是在阅读一本教材，更像是在与一位经验丰富的老师进行一场深入的对话，他不仅传授知识，更引导我去思考，去探索。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对图像识别和模式匹配有浓厚兴趣的跨专业者，《数字图像处理（第3版）》这本书的出现，无疑为我打开了一扇新世界的大门。书中对特征提取的讲解，特别是对SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等算法的介绍，让我对如何从图像中提取具有鲁棒性的特征有了初步的认识。我过去常常不理解为什么机器能够识别出不同的物体，而这本书则揭示了其中一些关键的奥秘。书中对局部特征描述符的分析，让我明白这些特征是如何捕捉图像的局部信息，并且能够抵御一定程度的尺度、旋转和光照变化。我特别喜欢书中关于图像匹配的讨论，它将前面学到的特征提取技术串联起来，说明了如何通过比较不同图像中的特征来找出它们之间的对应关系。这对于我理解图像搜索、全景拼接等应用非常有帮助。此外，书中对图像分割技术的介绍，也为我理解物体检测和图像分割等更高级的任务打下了基础。从简单的阈值分割到基于区域生长的方法，再到更复杂的图论方法，都得到了详实的讲解。我看到，清晰地将图像分割成不同的区域，是后续进行特征分析和模式识别的前提。总而言之，这本书为我提供了一个从低级图像特征到高级图像分析的清晰路径，让我对图像识别领域产生了更浓厚的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对科学可视化和数据呈现充满热情的非科班出身的学习者，《数字图像处理（第3版）》这本书虽然名字听起来技术性很强，但实际上它对我理解和处理图像数据的能力有了颠覆性的提升。书中关于图像表示和像素操作的讲解，虽然基础，但却异常重要。我过去常常头疼于如何将原始数据转化为直观的图像，而这本书让我明白，每一个像素的数值都代表着一种信息，而如何有效地操纵这些数值，就能改变图像的视觉表现。我特别喜欢书中对图像增强的“艺术性”描述，比如如何通过调整对比度和亮度来突出图像中的关键信息，或者如何利用直方图均衡化来拉伸图像的动态范围，让暗部细节得以显现。这些技巧在我的数据可视化工作中非常有用。而且，书中对于图像滤波的讲解，也让我理解了为什么有时候图像会显得模糊，或者为什么会出现锯齿状的边缘，并且提供了相应的解决方案。例如，书中对于高斯模糊的原理介绍，让我明白它是一种非常有效的平滑手段，能够有效地去除图像中的高频噪声，但同时也会损失一些细节。对于我来说，理解这些权衡是非常宝贵的。另外，书中关于色彩空间转换的讨论，也帮助我理解了为什么在不同的应用场景下需要使用不同的色彩模型，以及如何进行相互转换，这对于我处理不同格式的图像数据非常有帮助。这本书让我看到了图像处理背书中蕴含的逻辑之美，以及它在科学探索中的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对图像算法的底层实现和数学原理充满钻研精神的研究生，《数字图像处理（第3版）》这本书提供了一个非常坚实和全面的理论框架。我尤其欣赏它在数学推导上的严谨性和清晰性。书中对图像变换（如傅里叶变换、离散余弦变换、小波变换）的讲解，不仅给出了数学公式，更深入分析了这些变换的性质及其在图像处理中的实际意义。例如，在讲解傅里叶变换时，书中详细分析了低频分量对应图像的平滑区域，高频分量对应图像的边缘和细节，这让我能够更好地理解为什么滤波操作会影响图像的视觉特征。我对书中关于图像复原的章节印象尤为深刻。从简单的逆滤波到维纳滤波，再到约束最小二乘滤波，书中系统地介绍了各种去模糊技术，并分析了它们在处理不同类型噪声和退化模型时的性能。书中对维纳滤波的详细推导，以及它如何通过最小化均方误差来达到最优去模糊效果的解释，让我受益匪浅。此外，书中对图像分割的探讨也相当深入，从经典的阈值分割、区域生长，到更现代的图割算法，都进行了详实的介绍。我对书中对主动轮廓模型（Snake模型）的阐述很感兴趣，它如何通过能量最小化来自动提取目标轮廓的思路，让我看到了算法设计中的巧妙之处。总的来说，这本书为我深入研究图像处理算法提供了宝贵的理论指导，帮助我建立了更为完善的知识体系。

评分☆☆☆☆☆

一直在京东购书～速度快～态度好

评分☆☆☆☆☆

一直在京东购书～速度快～态度好

评分☆☆☆☆☆

一直在京东购书～速度快～态度好

评分☆☆☆☆☆

一直在京东购书～速度快～态度好

评分☆☆☆☆☆

一直在京东购书～速度快～态度好

评分☆☆☆☆☆

一直在京东购书～速度快～态度好

评分☆☆☆☆☆

一直在京东购书～速度快～态度好

评分☆☆☆☆☆

一直在京东购书～速度快～态度好

评分☆☆☆☆☆

一直在京东购书～速度快～态度好