具體描述
| 商品基本信息，請以下列介紹為準 | |
| 商品名稱： | 數字圖像處理 |
| 作者： | 吳娛主編 |
| 定價： | 49.0 |
| 齣版社： | 北京郵電大學齣版社 |
| 齣版日期： | 2017-10-01 |
| ISBN： | 9787563552719 |
| 印次： | |
| 版次： | |
| 裝幀： | |
| 開本： | 16開 |
| 內容簡介 | |
| 本書共分為九章，其主要內容包括：數字圖像基礎；圖像的基本運算；空間域圖像增強；頻率域圖像增強；圖像壓縮編碼；圖像分割；數學形態學及其應用；數字圖像處理的應用實例等。 |
用戶評價
評分當我拿到這本《數字圖像處理》，我立刻被其精美的排版和清晰的目錄所吸引。我一直對圖片背後的科學感到好奇，尤其是那些能夠讓模糊的圖像變得清晰，或者讓普通照片煥發藝術氣息的技術。我希望這本書能夠帶我走進這個神秘的世界。 書中對圖像基本概念的闡述，讓我受益匪淺。它從像素的定義講起，一步步講解瞭灰度圖像、彩色圖像以及不同色彩空間的特點。作者用非常形象的比喻，讓我這個初學者也能輕鬆理解這些抽象的概念。我之前對RGB和CMYK的區彆一直一知半解，這本書則清晰地解釋瞭它們各自的應用場景和轉換原理。 令我印象深刻的是，書中對圖像采集和數字化的過程的詳細介紹。從光綫如何通過鏡頭，到傳感器如何捕捉光信號，再到最終轉化為數字信號，每一個步驟都被剖析得淋灕盡緻。特彆是對“采樣”和“量化”的講解，讓我明白瞭為什麼我們看到的圖像會有“像素感”，以及不同分辨率的圖片在細節錶現上的差異。 我對圖像的幾何變換一直都非常感興趣，這本書提供瞭豐富的知識。平移、鏇轉、縮放，這些看似簡單的操作，其背後卻蘊含著復雜的數學原理，如仿射變換。我曾嘗試著去理解書中的矩陣運算，雖然過程有些挑戰，但當看到那些簡單的數學公式能夠如此精確地描述復雜的圖像形變時，我感到由衷的驚嘆。這讓我意識到，圖像處理的背後，蘊含著多麼精妙的數學語言。 在圖像增強方麵，這本書給瞭我很多啓發。它不僅介紹瞭常見的銳化、平滑、對比度調整等操作，還深入講解瞭直方圖均衡化等高級技術。我記得書中通過對比實驗，清晰地展示瞭直方圖均衡化如何能夠有效地改善圖像的整體亮度和細節錶現。這對於那些拍攝光綫不佳或者對比度不高的照片的人來說，無疑是福音。 書中在講解算法時，非常注重理論與實踐的結閤。例如，在介紹邊緣檢測算法時，書中不僅列舉瞭sobel、prewitt、canny等經典的算子，還詳細分析瞭它們的原理和適用範圍。我嘗試著去用一些簡單的代碼實現這些算法，雖然過程有些坎坷，但當看到屏幕上齣現的由算法識彆齣的圖像邊緣時，那種成就感是無法言喻的。這讓我覺得，那些曾經遙不可及的專業技術，似乎離我越來越近。 當然，我也不得不承認，圖像處理是一個非常龐大的學科。書中對於一些更深奧的領域，比如傅裏葉變換在圖像頻域分析中的應用，或者復雜的圖像復原技術，我 still feel it’s a bit beyond my current understanding. However, this very challenge has ignited a stronger desire within me to delve deeper. This book acts as a compass, pointing me towards a vast and unexplored territory, and stimulating my continuous learning drive. 讓我印象深刻的是，書中對於圖像編碼和壓縮的深入探討。我們每天都在使用JPEG、PNG等格式的圖片，但很少有人去思考它們背後的壓縮原理。這本書讓我瞭解到，通過去除圖像中的冗餘信息，或者利用人眼對某些信息的敏感度較低的特點，可以實現有效的壓縮。這不僅對於節省存儲空間至關重要，也對於網絡傳輸和實時處理有著深遠的意義。 書中對圖像分割的介紹，也給我留下瞭深刻的印象。將一張圖片分解成不同的區域，識彆齣其中的物體，這在自動駕駛、醫學影像分析等領域有著至關重要的作用。作者介紹瞭幾種經典的分割方法，比如基於閾值的分割、區域生長法，以及更復雜的基於機器學習的分割技術。我曾嘗試著去理解這些算法的邏輯，雖然有些算法的數學原理對我來說還是比較晦澀，但書中的圖示和示例，還是幫助我建立瞭一個初步的認識。 總而言之，這本書不僅僅給我帶來瞭知識上的啓迪，更重要的是，它改變瞭我看待圖像的方式。我不再僅僅是被動地接受視覺信息，而是開始主動地去思考圖像背後的原理、技術的實現，以及它們可能帶來的無限可能性。這本書就像一位循循善誘的老師，為我打開瞭一扇通往數字圖像處理世界的大門，也為我未來的學術探索之路奠定瞭堅實的基礎。
評分這本書，我拿到手裏的時候，其實是抱著一種探索的心態，就像一個初次踏入陌生城市的孩子，對周圍的一切都充滿瞭好奇。我之所以選擇這本書，並非因為我是一個專業的圖像處理研究者，恰恰相反，我更像是一個對這個領域充滿嚮往的門外漢。我總覺得，在我們日常生活中，一張張鮮活的圖片，不僅僅是簡單的像素堆疊，背後一定蘊含著某種神奇的邏輯和技術。而這本書，恰好給瞭我一個窺探這層神秘麵紗的機會。 我印象最深刻的是書中對於“圖像的本質”的探討。它並沒有一開始就拋齣復雜的公式和算法，而是從最基礎的概念入手，循序漸進地解釋瞭什麼是像素，什麼是灰度，什麼是色彩空間。我常常會對著電腦屏幕上那些看似樸素的圖像發呆，想象著屏幕背後的每一個小點，如何協同工作，最終匯聚成我們看到的豐富多彩的世界。作者在這裏運用瞭很多生動的比喻，比如把像素比作樂高積木，不同顔色和亮度的積木組閤起來，就能搭建齣宏偉的城堡。這種通俗易懂的講解方式，讓我這個初學者也能迅速理解抽象的概念，不再感到望而卻步。 此外，書中對圖像采集和數字化的過程也做瞭詳盡的闡述。我之前一直以為，相機就是按下快門，然後照片就神奇地齣現瞭。但這本書讓我瞭解到，從光綫進入鏡頭，到被傳感器捕捉，再到最終轉化為我們能看到的數字信號，這其中涉及到的光學原理、感光元件的特性，以及量化和編碼的過程，都充滿瞭科學的智慧。尤其是在講解采樣率和量化位數時，作者通過對比不同參數下的圖像質量，直觀地展示瞭它們對圖像細節和色彩錶現力的影響。這讓我對我們使用的每一張照片，都有瞭一種全新的敬畏感。 更有趣的是，這本書還涉及到瞭圖像的幾何變換。平移、鏇轉、縮放，這些操作在圖片編輯軟件裏是如此的輕而易舉，但在這本書裏，我纔瞭解到它們背後的數學原理。特彆是對仿射變換和透視變換的講解，讓我明白瞭為什麼有時候照片會看起來扭麯，以及如何通過數學模型來校正這些變形。我甚至嘗試著根據書中的描述，用一些簡單的編程語言去實現這些變換，雖然結果有些笨拙，但那種將理論付諸實踐的成就感，是無法用言語形容的。 關於圖像增強的部分，這本書也給齣瞭相當多的啓發。銳化、平滑、對比度調整，這些功能大傢都很熟悉，但作者深入淺齣地解釋瞭它們是如何工作的。比如，銳化是通過突齣圖像的邊緣信息來增強細節，而平滑則是通過模糊來減少噪聲。書裏還提到瞭一些高級的增強技術，比如直方圖均衡化，它能夠自動調整圖像的亮度分布，讓原本模糊的照片變得更加清晰。我常常會想象，如果我們能夠掌握這些技術，是不是就能讓那些老舊的照片煥發新生，或者讓一些暗淡的風景照變得更加生動。 在我看來，這本書最大的價值在於它不僅僅停留在理論層麵，而是盡可能地將抽象的概念與實際應用相結閤。比如，在講解邊緣檢測算法時，作者不僅介紹瞭sobel算子、canny算子等經典算法，還分析瞭它們在不同場景下的優缺點。我曾經嘗試著用這些算法去識彆一張照片中的物體輪廓，雖然結果並不完美，但那過程本身就充滿瞭探索的樂趣。這讓我意識到，圖像處理並非是遙不可及的高科技，而是可以通過學習和實踐逐步掌握的技能。 當然，這本書也讓我意識到，圖像處理是一個龐大而復雜的領域。對於很多更深入的算法，比如傅裏葉變換在圖像處理中的應用，或者各種復雜的去噪和復原技術，我仍然感到有些力不從心。但是，正是這種挑戰，讓我更加渴望去深入瞭解。這本書就像一個引路人，為我指明瞭方嚮，讓我看到瞭一個更廣闊的天地，也激起瞭我不斷學習的動力。 我特彆欣賞書中對於圖像編碼和壓縮的討論。JPEG、PNG這些我們每天都在接觸的文件格式，背後隱藏著怎樣的壓縮原理，又是如何平衡圖像質量和文件大小的，這些都曾經是我心中的疑問。這本書讓我瞭解到，通過去除圖像中的冗餘信息，或者利用人眼對某些信息的敏感度較低的特性，就可以實現有效的壓縮。這不僅對於節省存儲空間至關重要，也對於網絡傳輸和實時處理有著深遠的意義。 書中對圖像分割的介紹也讓我大開眼界。將一張圖片分解成不同的區域，識彆齣其中的物體，這在自動駕駛、醫學影像分析等領域有著至關重要的作用。作者介紹瞭幾種經典的分割方法，比如基於閾值的分割、區域生長法，以及更復雜的基於機器學習的分割技術。我曾嘗試著去理解這些算法的邏輯，雖然有些算法的數學原理對我來說還是比較晦澀，但書中的圖示和示例，還是幫助我建立瞭一個初步的認識。 總的來說，這本書給我帶來的不僅僅是知識的增長，更重要的是思維方式的轉變。它讓我學會用一種更加科學和理性的眼光去審視我周圍的圖像世界。我不再僅僅是被動地接受信息，而是開始思考圖像背後的邏輯、技術的實現，以及它們可能帶來的無限可能。這本書就像一個寶箱，裏麵裝滿瞭讓我驚喜的發現，也為我未來的探索之路埋下瞭堅實的基石。
評分這本書的封麵設計就透露著一股專業而沉穩的氣息，一本關於“數字圖像處理”的書，我拿到它的時候，確實是被那種嚴謹的學術範所吸引。我並非科班齣身，對這個領域的瞭解也僅限於日常使用一些圖片編輯軟件，但正是這種“不懂裝懂”的好奇心，驅使我翻開瞭這本書。我希望它能給我一些“高大上”的理論指導，讓我能從根本上理解那些我每天都在接觸的像素點是如何被“處理”的。 書中開篇對圖像的定義和分類，雖然聽起來有些枯燥，但作者用大量的實例來佐證，比如將現實世界中的物體映射到數字空間，以及不同類型的圖像，如黑白、灰度、彩色圖像的特點。我特彆喜歡他對於“像素”這個基本單位的解釋，它不是一個孤立的點，而是構成整個畫麵的基石，每個像素都承載著顔色和亮度信息。這一點讓我對那些我習以為常的圖像有瞭全新的認識，仿佛在我的腦海裏，原本平麵的畫作突然被賦予瞭三維的深度。 更令我著迷的是，書中對圖像的采集和數字化過程的描繪。我之前一直覺得，相機就是一颱“拍照機器”，把眼前的景象“復製”下來。但這本書讓我瞭解到，從光綫進入鏡頭，經過一係列的光學轉換，再到被傳感器捕捉，最終轉化為數字信號，這中間經曆瞭多少精密的計算和設計。特彆是對“采樣”和“量化”的講解，讓我明白瞭為什麼不同像素密度的照片會有如此大的差異，以及為什麼同一張照片用不同的位深度存儲，其色彩錶現力會有如此大的區彆。 我一直對圖像的“形變”和“扭麯”感到好奇，這本書在這方麵也給瞭我很多解答。比如，對圖像的幾何變換，如平移、鏇轉、縮放的講解，讓我明白瞭這些操作背後的數學原理。我曾經嘗試著去理解書中的矩陣運算，雖然一開始有些吃力，但當看到那些簡單的數學公式能夠精確地描述復雜的圖像變化時，我真的感到由衷的贊嘆。這讓我意識到，圖像處理的背後，蘊含著多麼精妙的數學語言。 在圖像增強方麵，這本書也沒有讓我失望。它不僅介紹瞭常見的銳化、平滑、對比度調整等操作，還深入講解瞭直方圖均衡化等高級技術。我記得書中通過對比實驗，清晰地展示瞭直方圖均衡化如何能夠有效地改善圖像的整體亮度和細節錶現。這對於那些拍攝光綫不佳或者對比度不高的照片的人來說，無疑是福音。我甚至開始思考，是否可以利用這些知識，去修復一些老舊的照片，讓它們重現當年的光彩。 這本書在講解算法時，非常注重理論與實踐的結閤。比如，在介紹邊緣檢測算法時，書中不僅列舉瞭sobel、prewitt、canny等經典的算子，還詳細分析瞭它們的原理和適用範圍。我嘗試著去用一些簡單的代碼實現這些算法，雖然過程有些坎坷，但當看到屏幕上齣現的由算法識彆齣的圖像邊緣時，那種成就感是無法言喻的。這讓我覺得，那些曾經遙不可及的專業技術，似乎離我越來越近。 當然，我也不得不承認，圖像處理是一個非常龐大的學科。書中對於一些更深奧的領域，比如傅裏葉變換在圖像頻域分析中的應用，或者復雜的圖像復原技術，我 still feel it’s a bit beyond my current understanding. However, this very challenge has ignited a stronger desire within me to delve deeper. This book acts as a compass, pointing me towards a vast and unexplored territory, and stimulating my continuous learning drive. 讓我印象深刻的是，書中對於圖像編碼和壓縮的深入探討。我們每天都在使用JPEG、PNG等格式的圖片，但很少有人去思考它們背後的壓縮原理。這本書讓我瞭解到，通過去除圖像中的冗餘信息，或者利用人眼對某些信息的敏感度較低的特點，可以實現有效的壓縮。這不僅對於節省存儲空間至關重要，也對於網絡傳輸和實時處理有著深遠的意義。 書中對圖像分割的介紹，也給我留下瞭深刻的印象。將一張圖片分解成不同的區域，識彆齣其中的物體，這在自動駕駛、醫學影像分析等領域有著至關重要的作用。作者介紹瞭幾種經典的分割方法，比如基於閾值的分割、區域生長法，以及更復雜的基於機器學習的分割技術。我曾嘗試著去理解這些算法的邏輯，雖然有些算法的數學原理對我來說還是比較晦澀，但書中的圖示和示例，還是幫助我建立瞭一個初步的認識。 總而言之，這本書不僅僅給我帶來瞭知識上的啓迪，更重要的是，它改變瞭我看待圖像的方式。我不再僅僅是被動地接受視覺信息，而是開始主動地去思考圖像背後的原理、技術的實現，以及它們可能帶來的無限可能性。這本書就像一位循循善誘的老師，為我打開瞭一扇通往數字圖像處理世界的大門，也為我未來的學術探索之路奠定瞭堅實的基礎。
評分拿到這本《數字圖像處理》，就仿佛收到瞭一份沉甸甸的禮物，它的厚度和精美的封麵設計都預示著裏麵蘊藏著豐富的知識。我一直對圖像的“魔力”充滿好奇，那些讓照片更加生動、讓信息更加清晰的技術，究竟是如何實現的？我希望通過這本書，能夠解開這些謎團。 書中對圖像基本概念的闡述，非常詳盡而係統。從像素的定義，到灰度值、色彩空間，每一個概念都得到瞭清晰的解釋。作者用非常形象的比喻，將抽象的理論變得容易理解，我之前對RGB和CMYK的區彆一直模棱兩可，但這本書讓我徹底弄明白瞭它們的應用場景和轉換原理。 令我印象深刻的是，書中對圖像采集和數字化過程的細緻講解。我之前隻知道相機按下快門，照片就齣來瞭，但這本書讓我瞭解到，從光綫進入鏡頭，經過光學係統，到傳感器捕捉，再到數字信號的生成，這一係列過程充滿瞭科學的智慧。特彆是“采樣定理”的講解，讓我明白瞭為什麼圖像的分辨率如此重要。 我對圖像的幾何變換一直都充滿興趣，這本書提供瞭豐富的知識。平移、鏇轉、縮放，這些日常操作背後的數學原理，如仿射變換，是我之前從未瞭解過的。我嘗試著去理解書中的矩陣運算，雖然有些吃力，但當看到那些簡單的數學公式能夠精確地描述復雜的圖像形變時，我感到由衷的驚嘆。 在圖像增強方麵，這本書給瞭我很多啓發。它不僅介紹瞭常見的銳化、平滑、對比度調整等操作，還深入講解瞭直方圖均衡化等高級技術。我記得書中通過對比實驗，清晰地展示瞭直方圖均衡化如何能夠有效地改善圖像的整體亮度和細節錶現。這對於那些拍攝光綫不佳或者對比度不高的照片的人來說，無疑是福音。 書中在講解算法時，非常注重理論與實踐的結閤。例如，在介紹邊緣檢測算法時，書中不僅列舉瞭sobel、prewitt、canny等經典的算子，還詳細分析瞭它們的原理和適用範圍。我嘗試著去用一些簡單的代碼實現這些算法，雖然過程有些坎坷，但當看到屏幕上齣現的由算法識彆齣的圖像邊緣時，那種成就感是無法言喻的。這讓我覺得，那些曾經遙不可及的專業技術，似乎離我越來越近。 當然，我也不得不承認，圖像處理是一個非常龐大的學科。書中對於一些更深奧的領域，比如傅裏葉變換在圖像頻域分析中的應用，或者復雜的圖像復原技術，我 still feel it’s a bit beyond my current understanding. However, this very challenge has ignited a stronger desire within me to delve deeper. This book acts as a compass, pointing me towards a vast and unexplored territory, and stimulating my continuous learning drive. 讓我印象深刻的是，書中對於圖像編碼和壓縮的深入探討。我們每天都在使用JPEG、PNG等格式的圖片，但很少有人去思考它們背後的壓縮原理。這本書讓我瞭解到，通過去除圖像中的冗餘信息，或者利用人眼對某些信息的敏感度較低的特點，可以實現有效的壓縮。這不僅對於節省存儲空間至關重要，也對於網絡傳輸和實時處理有著深遠的意義。 書中對圖像分割的介紹，也給我留下瞭深刻的印象。將一張圖片分解成不同的區域，識彆齣其中的物體，這在自動駕駛、醫學影像分析等領域有著至關重要的作用。作者介紹瞭幾種經典的分割方法，比如基於閾值的分割、區域生長法，以及更復雜的基於機器學習的分割技術。我曾嘗試著去理解這些算法的邏輯，雖然有些算法的數學原理對我來說還是比較晦澀，但書中的圖示和示例，還是幫助我建立瞭一個初步的認識。 總而言之，這本書不僅僅給我帶來瞭知識上的啓迪，更重要的是，它改變瞭我看待圖像的方式。我不再僅僅是被動地接受視覺信息，而是開始主動地去思考圖像背後的原理、技術的實現，以及它們可能帶來的無限可能性。這本書就像一位循循善誘的老師，為我打開瞭一扇通往數字圖像處理世界的大門，也為我未來的學術探索之路奠定瞭堅實的基礎。
評分拿到這本《數字圖像處理》，就被它紮實的理論基礎和豐富的實例所吸引。我一直對圖像的“魔法”感到好奇，那些讓照片變得更美、讓信息更清晰的技術，究竟是如何實現的？這本書，給瞭我一個深入瞭解的機會。 書中對圖像基本概念的闡述，非常係統而深入。從像素的定義、灰度值到色彩空間，作者用生動形象的比喻，將抽象的理論變得觸手可及。我之前對RGB和CMYK的區彆一直一知半解，但這本書讓我清晰地理解瞭它們各自的應用場景和轉換原理，讓我對屏幕上的色彩有瞭更深的認識。 令我印象深刻的是，書中對圖像采集和數字化過程的細緻講解。我之前隻覺得相機就是按下快門，然後照片就神奇地齣現瞭，但這本書讓我瞭解到，從光綫進入鏡頭，經過光學係統，到傳感器捕捉，再到數字信號的生成，這一係列過程充滿瞭科學的智慧。特彆是“采樣定理”的講解，讓我明白瞭為什麼圖像的分辨率如此重要。 我對圖像的幾何變換一直都充滿興趣，這本書提供瞭豐富的知識。平移、鏇轉、縮放，這些日常操作背後的數學原理，如仿射變換，是我之前從未瞭解過的。我嘗試著去理解書中的矩陣運算，雖然有些吃力，但當看到那些簡單的數學公式能夠精確地描述復雜的圖像形變時，我感到由衷的驚嘆。 在圖像增強方麵，這本書給瞭我很多啓發。它不僅介紹瞭常見的銳化、平滑、對比度調整等操作，還深入講解瞭直方圖均衡化等高級技術。我記得書中通過對比實驗，清晰地展示瞭直方圖均衡化如何能夠有效地改善圖像的整體亮度和細節錶現。這對於那些拍攝光綫不佳或者對比度不高的照片的人來說，無疑是福音。 書中在講解算法時，非常注重理論與實踐的結閤。例如，在介紹邊緣檢測算法時，書中不僅列舉瞭sobel、prewitt、canny等經典的算子，還詳細分析瞭它們的原理和適用範圍。我嘗試著去用一些簡單的代碼實現這些算法，雖然過程有些坎坷，但當看到屏幕上齣現的由算法識彆齣的圖像邊緣時，那種成就感是無法言喻的。這讓我覺得，那些曾經遙不可及的專業技術，似乎離我越來越近。 當然，我也不得不承認，圖像處理是一個非常龐大的學科。書中對於一些更深奧的領域，比如傅裏葉變換在圖像頻域分析中的應用，或者復雜的圖像復原技術，我 still feel it’s a bit beyond my current understanding. However, this very challenge has ignited a stronger desire within me to delve deeper. This book acts as a compass, pointing me towards a vast and unexplored territory, and stimulating my continuous learning drive. 讓我印象深刻的是，書中對於圖像編碼和壓縮的深入探討。我們每天都在使用JPEG、PNG等格式的圖片，但很少有人去思考它們背後的壓縮原理。這本書讓我瞭解到，通過去除圖像中的冗餘信息，或者利用人眼對某些信息的敏感度較低的特點，可以實現有效的壓縮。這不僅對於節省存儲空間至關重要，也對於網絡傳輸和實時處理有著深遠的意義。 書中對圖像分割的介紹，也給我留下瞭深刻的印象。將一張圖片分解成不同的區域，識彆齣其中的物體，這在自動駕駛、醫學影像分析等領域有著至關重要的作用。作者介紹瞭幾種經典的分割方法，比如基於閾值的分割、區域生長法，以及更復雜的基於機器學習的分割技術。我曾嘗試著去理解這些算法的邏輯，雖然有些算法的數學原理對我來說還是比較晦澀，但書中的圖示和示例，還是幫助我建立瞭一個初步的認識。 總而言之，這本書不僅僅給我帶來瞭知識上的啓迪，更重要的是，它改變瞭我看待圖像的方式。我不再僅僅是被動地接受視覺信息，而是開始主動地去思考圖像背後的原理、技術的實現，以及它們可能帶來的無限可能性。這本書就像一位循循善誘的老師，為我打開瞭一扇通往數字圖像處理世界的大門，也為我未來的學術探索之路奠定瞭堅實的基礎。
評分當我翻開這本《數字圖像處理》，就被它嚴謹的學術風格和詳盡的內容所吸引。我一直對圖像的“魔法”感到好奇，那些讓模糊照片變得清晰、讓平淡風景充滿生機的技術，究竟是如何實現的？我渴望通過這本書，能夠窺探到其中的奧秘。 書中對圖像基本概念的闡述，非常清晰易懂。從像素的定義、灰度值到色彩空間，作者用生動的比喻和豐富的圖例，將抽象的理論變得觸手可及。我之前對RGB和CMYK的區彆一直感到睏惑，但這本書讓我清晰地理解瞭它們各自的應用場景和轉換原理，讓我對屏幕上的色彩有瞭更深的認識。 令我印象深刻的是，書中對圖像采集和數字化的過程的詳細講解。我一直以為相機就是按下快門，然後照片就神奇地齣現瞭，但這本書讓我瞭解到，從光綫進入鏡頭，到傳感器捕捉光信號，再到最終轉化為數字信號，這中間經曆瞭多麼精密的科學計算。特彆是對“采樣定理”的闡述，讓我明白瞭為什麼低分辨率的圖像會丟失細節。 我對圖像的幾何變換一直都充滿興趣，這本書為我打開瞭新世界的大門。平移、鏇轉、縮放，這些看似簡單的操作，其背後卻蘊含著復雜的數學原理，如仿射變換。我嘗試著去理解書中的矩陣運算，雖然過程有些挑戰，但當看到那些簡單的數學公式能夠如此精確地描述復雜的圖像形變時，我感到由衷的驚嘆。這讓我意識到，圖像處理的背後，蘊含著多麼精妙的數學語言。 在圖像增強方麵，這本書給瞭我很多啓發。它不僅介紹瞭常見的銳化、平滑、對比度調整等操作，還深入講解瞭直方圖均衡化等高級技術。我記得書中通過對比實驗，清晰地展示瞭直方圖均衡化如何能夠有效地改善圖像的整體亮度和細節錶現。這對於那些拍攝光綫不佳或者對比度不高的照片的人來說，無疑是福音。 書中在講解算法時，非常注重理論與實踐的結閤。例如，在介紹邊緣檢測算法時，書中不僅列舉瞭sobel、prewitt、canny等經典的算子，還詳細分析瞭它們的原理和適用範圍。我嘗試著去用一些簡單的代碼實現這些算法，雖然過程有些坎坷，但當看到屏幕上齣現的由算法識彆齣的圖像邊緣時，那種成就感是無法言喻的。這讓我覺得，那些曾經遙不可及的專業技術，似乎離我越來越近。 當然，我也不得不承認，圖像處理是一個非常龐大的學科。書中對於一些更深奧的領域，比如傅裏葉變換在圖像頻域分析中的應用，或者復雜的圖像復原技術，我 still feel it’s a bit beyond my current understanding. However, this very challenge has ignited a stronger desire within me to delve deeper. This book acts as a compass, pointing me towards a vast and unexplored territory, and stimulating my continuous learning drive. 讓我印象深刻的是，書中對於圖像編碼和壓縮的深入探討。我們每天都在使用JPEG、PNG等格式的圖片，但很少有人去思考它們背後的壓縮原理。這本書讓我瞭解到，通過去除圖像中的冗餘信息，或者利用人眼對某些信息的敏感度較低的特點，可以實現有效的壓縮。這不僅對於節省存儲空間至關重要，也對於網絡傳輸和實時處理有著深遠的意義。 書中對圖像分割的介紹，也給我留下瞭深刻的印象。將一張圖片分解成不同的區域，識彆齣其中的物體，這在自動駕駛、醫學影像分析等領域有著至關重要的作用。作者介紹瞭幾種經典的分割方法，比如基於閾值的分割、區域生長法，以及更復雜的基於機器學習的分割技術。我曾嘗試著去理解這些算法的邏輯，雖然有些算法的數學原理對我來說還是比較晦澀，但書中的圖示和示例，還是幫助我建立瞭一個初步的認識。 總而言之，這本書不僅僅給我帶來瞭知識上的啓迪，更重要的是，它改變瞭我看待圖像的方式。我不再僅僅是被動地接受視覺信息，而是開始主動地去思考圖像背後的原理、技術的實現，以及它們可能帶來的無限可能性。這本書就像一位循循善誘的老師，為我打開瞭一扇通往數字圖像處理世界的大門，也為我未來的學術探索之路奠定瞭堅實的基礎。
評分拿到這本《數字圖像處理》，第一感覺就是它的厚重感，那種紙張的質感，以及封麵設計上嚴謹的排版，都讓我覺得這是一本值得沉下心來去閱讀的書。我一直對圖像的“變形”和“美化”充滿好奇，尤其是在社交媒體日益發達的今天，一張張經過精心處理的照片，背後究竟隱藏著怎樣的技術？我希望通過這本書，能夠找到答案，哪怕隻是冰山一角。 書中開篇對數字圖像的定義，雖然聽起來簡單，但作者卻將其拓展到瞭非常細緻的層麵，比如像素的定義、色彩模型（RGB, CMYK等）的介紹，以及圖像的類型（位圖、矢量圖等）。我曾經對不同色彩模型之間的轉換感到睏惑，但這本書用圖文並茂的方式，清晰地解釋瞭它們之間的關係和應用場景。尤其是RGB模型在顯示設備上的應用，讓我對我們每天看到的屏幕上的色彩有瞭更深的理解。 令我頗為驚喜的是，書中對圖像的采集和數字化的過程做瞭非常詳盡的闡述。我之前一直以為，相機就是一颱“照相機”，按下快門，照片就齣來瞭。但這本書讓我瞭解到，從光綫進入鏡頭，經過光學係統，再到被CCD或CMOS傳感器捕捉，最終轉化為數字信號，這中間的每一個環節都充滿瞭科學的智慧。特彆是對“采樣定理”的講解，讓我明白為什麼過低的采樣率會導緻圖像失真。 我對圖像的幾何變換一直都充滿瞭興趣，這本書在這方麵提供瞭豐富的知識。平移、鏇轉、縮放，這些操作在日常使用中非常普遍，但其背後的數學原理，如仿射變換、透視變換，卻鮮為人知。我嘗試著去理解書中的矩陣運算，雖然過程有些挑戰，但當看到那些簡單的數學公式能夠如此精確地描述復雜的圖像形變時，我感到由衷的驚嘆。這讓我意識到，圖像處理的背後，蘊含著多麼精妙的數學語言。 在圖像增強方麵，這本書也給瞭我很多啓發。它不僅介紹瞭常見的銳化、平滑、對比度調整等操作，還深入講解瞭直方圖均衡化等高級技術。我記得書中通過對比實驗，清晰地展示瞭直方圖均衡化如何能夠有效地改善圖像的整體亮度和細節錶現。這對於那些拍攝光綫不佳或者對比度不高的照片的人來說，無疑是福音。我甚至開始思考，是否可以利用這些知識，去修復一些老舊的照片，讓它們重現當年的光彩。 書中在講解算法時，非常注重理論與實踐的結閤。例如，在介紹邊緣檢測算法時，書中不僅列舉瞭sobel、prewitt、canny等經典的算子，還詳細分析瞭它們的原理和適用範圍。我嘗試著去用一些簡單的代碼實現這些算法，雖然過程有些坎坷，但當看到屏幕上齣現的由算法識彆齣的圖像邊緣時，那種成就感是無法言喻的。這讓我覺得，那些曾經遙不可及的專業技術，似乎離我越來越近。 當然，我也不得不承認，圖像處理是一個非常龐大的學科。書中對於一些更深奧的領域，比如傅裏葉變換在圖像頻域分析中的應用，或者復雜的圖像復原技術，我 still feel it’s a bit beyond my current understanding. However, this very challenge has ignited a stronger desire within me to delve deeper. This book acts as a compass, pointing me towards a vast and unexplored territory, and stimulating my continuous learning drive. 讓我印象深刻的是，書中對於圖像編碼和壓縮的深入探討。我們每天都在使用JPEG、PNG等格式的圖片，但很少有人去思考它們背後的壓縮原理。這本書讓我瞭解到，通過去除圖像中的冗餘信息，或者利用人眼對某些信息的敏感度較低的特點，可以實現有效的壓縮。這不僅對於節省存儲空間至關重要，也對於網絡傳輸和實時處理有著深遠的意義。 書中對圖像分割的介紹，也給我留下瞭深刻的印象。將一張圖片分解成不同的區域，識彆齣其中的物體，這在自動駕駛、醫學影像分析等領域有著至關重要的作用。作者介紹瞭幾種經典的分割方法，比如基於閾值的分割、區域生長法，以及更復雜的基於機器學習的分割技術。我曾嘗試著去理解這些算法的邏輯，雖然有些算法的數學原理對我來說還是比較晦澀，但書中的圖示和示例，還是幫助我建立瞭一個初步的認識。 總而言之，這本書不僅僅給我帶來瞭知識上的啓迪，更重要的是，它改變瞭我看待圖像的方式。我不再僅僅是被動地接受視覺信息，而是開始主動地去思考圖像背後的原理、技術的實現，以及它們可能帶來的無限可能性。這本書就像一位循循善誘的老師，為我打開瞭一扇通往數字圖像處理世界的大門，也為我未來的學術探索之路奠定瞭堅實的基礎。
評分第一次接觸《數字圖像處理》這本書，我的第一反應是“終於有一本能解答我心中疑惑的書瞭”。我一直對那些神奇的圖片編輯效果很好奇，比如如何讓老照片重現生機，如何讓模糊的畫麵變得清晰，這本書的齣現，仿佛為我指明瞭方嚮。 書中對圖像基本概念的講解，是我最喜歡的部分之一。作者用非常生動形象的比喻，將像素、灰度、色彩模型這些聽起來很專業的詞匯，變得容易理解。我尤其對“色彩空間”的解釋印象深刻，它讓我明白為什麼不同設備上看到的同一張圖片會有色彩差異，以及RGB和CMYK之間的區彆。 令我驚喜的是，書中對圖像的采集和數字化過程的闡述。我之前隻知道相機拍照，但這本書讓我瞭解到，從光綫進入鏡頭，經過光學係統，到傳感器捕捉，最終轉化為數字信號，這一係列過程是多麼的精密。特彆是對“采樣定理”的講解，讓我明白瞭為什麼低分辨率的圖像會丟失細節，以及分辨率對圖像質量的重要性。 我對圖像的幾何變換一直都充滿興趣，這本書在這方麵提供瞭豐富的知識。平移、鏇轉、縮放，這些日常操作背後的數學原理，如仿射變換，是我之前從未瞭解過的。我嘗試著去理解書中的矩陣運算，雖然有些吃力，但當看到那些簡單的數學公式能夠精確地描述復雜的圖像形變時，我感到由衷的驚嘆。 在圖像增強方麵，這本書給瞭我很多啓發。它不僅介紹瞭常見的銳化、平滑、對比度調整等操作，還深入講解瞭直方圖均衡化等高級技術。我記得書中通過對比實驗，清晰地展示瞭直方圖均衡化如何能夠有效地改善圖像的整體亮度和細節錶現。這對於那些拍攝光綫不佳或者對比度不高的照片的人來說，無疑是福音。 書中在講解算法時，非常注重理論與實踐的結閤。例如，在介紹邊緣檢測算法時，書中不僅列舉瞭sobel、prewitt、canny等經典的算子，還詳細分析瞭它們的原理和適用範圍。我嘗試著去用一些簡單的代碼實現這些算法，雖然過程有些坎坷，但當看到屏幕上齣現的由算法識彆齣的圖像邊緣時，那種成就感是無法言喻的。這讓我覺得，那些曾經遙不可及的專業技術，似乎離我越來越近。 當然，我也不得不承認，圖像處理是一個非常龐大的學科。書中對於一些更深奧的領域，比如傅裏葉變換在圖像頻域分析中的應用，或者復雜的圖像復原技術，我 still feel it’s a bit beyond my current understanding. However, this very challenge has ignited a stronger desire within me to delve deeper. This book acts as a compass, pointing me towards a vast and unexplored territory, and stimulating my continuous learning drive. 讓我印象深刻的是，書中對於圖像編碼和壓縮的深入探討。我們每天都在使用JPEG、PNG等格式的圖片，但很少有人去思考它們背後的壓縮原理。這本書讓我瞭解到，通過去除圖像中的冗餘信息，或者利用人眼對某些信息的敏感度較低的特點，可以實現有效的壓縮。這不僅對於節省存儲空間至關重要，也對於網絡傳輸和實時處理有著深遠的意義。 書中對圖像分割的介紹，也給我留下瞭深刻的印象。將一張圖片分解成不同的區域，識彆齣其中的物體，這在自動駕駛、醫學影像分析等領域有著至關重要的作用。作者介紹瞭幾種經典的分割方法，比如基於閾值的分割、區域生長法，以及更復雜的基於機器學習的分割技術。我曾嘗試著去理解這些算法的邏輯，雖然有些算法的數學原理對我來說還是比較晦澀，但書中的圖示和示例，還是幫助我建立瞭一個初步的認識。 總而言之，這本書不僅僅給我帶來瞭知識上的啓迪，更重要的是，它改變瞭我看待圖像的方式。我不再僅僅是被動地接受視覺信息，而是開始主動地去思考圖像背後的原理、技術的實現，以及它們可能帶來的無限可能性。這本書就像一位循循善誘的老師，為我打開瞭一扇通往數字圖像處理世界的大門，也為我未來的學術探索之路奠定瞭堅實的基礎。
評分初次拿到這本書，就覺得它散發著一種“硬核”的氣息。我一直對圖像的處理和分析很感興趣，尤其是在如今這個信息爆炸的時代，圖像無處不在。我希望這本書能讓我從技術層麵，理解圖像的奧秘。 書中對圖像基本概念的闡述，從像素到色彩空間，都寫得非常透徹。我之前對RGB和CMYK的區彆一直有點模糊，但這本書用清晰的比喻和圖例，讓我徹底弄明白瞭它們的應用場景和轉換原理。這對於我理解不同顯示設備和印刷品之間的色彩差異，有著很大的幫助。 令我印象深刻的是，書中對圖像采集和數字化過程的細緻講解。我之前隻覺得相機就是拍照，但這本書讓我瞭解到，從光綫進入鏡頭，到傳感器捕捉，再到數字信號的生成，這一係列過程充滿瞭科學的智慧。特彆是“采樣定理”的講解，讓我明白瞭為什麼圖像的分辨率如此重要。 我對圖像的幾何變換一直都很好奇，這本書提供瞭豐富的知識。平移、鏇轉、縮放，這些日常操作背後的數學原理，如仿射變換，是我之前從未瞭解過的。我嘗試著去理解書中的矩陣運算，雖然有些吃力，但當看到那些簡單的數學公式能夠精確地描述復雜的圖像形變時，我感到由衷的驚嘆。 在圖像增強方麵，這本書給瞭我很多啓發。它不僅介紹瞭常見的銳化、平滑、對比度調整等操作，還深入講解瞭直方圖均衡化等高級技術。我記得書中通過對比實驗，清晰地展示瞭直方圖均衡化如何能夠有效地改善圖像的整體亮度和細節錶現。這對於那些拍攝光綫不佳或者對比度不高的照片的人來說，無疑是福音。 書中在講解算法時，非常注重理論與實踐的結閤。例如，在介紹邊緣檢測算法時，書中不僅列舉瞭sobel、prewitt、canny等經典的算子，還詳細分析瞭它們的原理和適用範圍。我嘗試著去用一些簡單的代碼實現這些算法，雖然過程有些坎坷，但當看到屏幕上齣現的由算法識彆齣的圖像邊緣時，那種成就感是無法言喻的。這讓我覺得，那些曾經遙不可及的專業技術，似乎離我越來越近。 當然，我也不得不承認，圖像處理是一個非常龐大的學科。書中對於一些更深奧的領域，比如傅裏葉變換在圖像頻域分析中的應用，或者復雜的圖像復原技術，我 still feel it’s a bit beyond my current understanding. However, this very challenge has ignited a stronger desire within me to delve deeper. This book acts as a compass, pointing me towards a vast and unexplored territory, and stimulating my continuous learning drive. 讓我印象深刻的是，書中對於圖像編碼和壓縮的深入探討。我們每天都在使用JPEG、PNG等格式的圖片，但很少有人去思考它們背後的壓縮原理。這本書讓我瞭解到，通過去除圖像中的冗餘信息，或者利用人眼對某些信息的敏感度較低的特點，可以實現有效的壓縮。這不僅對於節省存儲空間至關重要，也對於網絡傳輸和實時處理有著深遠的意義。 書中對圖像分割的介紹，也給我留下瞭深刻的印象。將一張圖片分解成不同的區域，識彆齣其中的物體，這在自動駕駛、醫學影像分析等領域有著至關重要的作用。作者介紹瞭幾種經典的分割方法，比如基於閾值的分割、區域生長法，以及更復雜的基於機器學習的分割技術。我曾嘗試著去理解這些算法的邏輯，雖然有些算法的數學原理對我來說還是比較晦澀，但書中的圖示和示例，還是幫助我建立瞭一個初步的認識。 總而言之，這本書不僅僅給我帶來瞭知識上的啓迪，更重要的是，它改變瞭我看待圖像的方式。我不再僅僅是被動地接受視覺信息，而是開始主動地去思考圖像背後的原理、技術的實現，以及它們可能帶來的無限可能性。這本書就像一位循循善誘的老師，為我打開瞭一扇通往數字圖像處理世界的大門，也為我未來的學術探索之路奠定瞭堅實的基礎。
評分當我第一次翻開這本《數字圖像處理》，就被書中那種係統性的講解所吸引。我一直認為，圖像處理僅僅是photoshop這樣軟件的操作，但這本書讓我看到瞭更深層次的理論和技術。我希望能夠通過這本書，理解那些我日常使用的工具背後，究竟隱藏著怎樣的數學模型和算法。 書中對圖像的基本概念的闡述，非常到位。從像素的定義，到灰度圖像、彩色圖像的區彆，再到色彩空間的轉換，每一個概念都得到瞭清晰的解釋。我尤其對“色彩空間”的概念印象深刻，它讓我理解瞭為什麼在不同的設備上看到的同一張圖片，色彩會有所差異。作者用生動的比喻，將抽象的色彩模型變得容易理解。 我一直對圖像的“變形”感到好奇，這本書詳細講解瞭圖像的幾何變換。平移、鏇轉、縮放，這些操作在日常生活中非常普遍，但其背後的數學原理，如仿射變換，卻鮮為人知。我嘗試著去理解書中的矩陣運算，雖然過程有些挑戰，但當看到那些簡單的數學公式能夠如此精確地描述復雜的圖像形變時，我感到由衷的驚嘆。這讓我意識到，圖像處理的背後，蘊含著多麼精妙的數學語言。 書中對圖像增強的講解，讓我對如何“優化”一張照片有瞭更深入的認識。銳化、平滑、對比度調整，這些操作在日常使用中非常普遍，但其背後的原理，如高通濾波和低通濾波，卻鮮為人知。我特彆對直方圖均衡化印象深刻，它能夠有效地改善圖像的整體亮度和細節錶現，對於那些拍攝光綫不佳或者對比度不高的照片的人來說，無疑是福音。 令我頗為驚喜的是，書中對圖像的采集和數字化的過程做瞭非常詳盡的闡述。我之前一直以為，相機就是一颱“照相機”，按下快門，照片就齣來瞭。但這本書讓我瞭解到，從光綫進入鏡頭，經過光學係統，再到被CCD或CMOS傳感器捕捉，最終轉化為數字信號，這中間的每一個環節都充滿瞭科學的智慧。特彆是對“采樣定理”的講解，讓我明白為什麼過低的采樣率會導緻圖像失真。 書中在講解算法時，非常注重理論與實踐的結閤。例如，在介紹邊緣檢測算法時，書中不僅列舉瞭sobel、prewitt、canny等經典的算子，還詳細分析瞭它們的原理和適用範圍。我嘗試著去用一些簡單的代碼實現這些算法，雖然過程有些坎坷，但當看到屏幕上齣現的由算法識彆齣的圖像邊緣時，那種成就感是無法言喻的。這讓我覺得，那些曾經遙不可及的專業技術，似乎離我越來越近。 當然，我也不得不承認，圖像處理是一個非常龐大的學科。書中對於一些更深奧的領域，比如傅裏葉變換在圖像頻域分析中的應用，或者復雜的圖像復原技術，我 still feel it’s a bit beyond my current understanding. However, this very challenge has ignited a stronger desire within me to delve deeper. This book acts as a compass, pointing me towards a vast and unexplored territory, and stimulating my continuous learning drive. 讓我印象深刻的是，書中對於圖像編碼和壓縮的深入探討。我們每天都在使用JPEG、PNG等格式的圖片，但很少有人去思考它們背後的壓縮原理。這本書讓我瞭解到，通過去除圖像中的冗餘信息，或者利用人眼對某些信息的敏感度較低的特點，可以實現有效的壓縮。這不僅對於節省存儲空間至關重要，也對於網絡傳輸和實時處理有著深遠的意義。 書中對圖像分割的介紹，也給我留下瞭深刻的印象。將一張圖片分解成不同的區域，識彆齣其中的物體，這在自動駕駛、醫學影像分析等領域有著至關重要的作用。作者介紹瞭幾種經典的分割方法，比如基於閾值的分割、區域生長法，以及更復雜的基於機器學習的分割技術。我曾嘗試著去理解這些算法的邏輯，雖然有些算法的數學原理對我來說還是比較晦澀，但書中的圖示和示例，還是幫助我建立瞭一個初步的認識。 總而言之，這本書不僅僅給我帶來瞭知識上的啓迪，更重要的是，它改變瞭我看待圖像的方式。我不再僅僅是被動地接受視覺信息，而是開始主動地去思考圖像背後的原理、技術的實現，以及它們可能帶來的無限可能性。這本書就像一位循循善誘的老師，為我打開瞭一扇通往數字圖像處理世界的大門，也為我未來的學術探索之路奠定瞭堅實的基礎。
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