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出版社： 北京邮电大学出版社

ISBN：9787563552719

商品编码：29890409787

商品基本信息，请以下列介绍为准
商品名称：	数字图像处理 电子与通信 书籍
作者：	吴娱主编
定价：	49.0
出版社：	北京邮电大学出版社
出版日期：	2017-10-01
ISBN：	9787563552719
印次：
版次：
装帧：
开本：	16开

内容简介

本书共分为九章，其主要内容包括：数字图像基础；图像的基本运算；空间域图像增强；频率域图像增强；图像压缩编码；图像分割；数学形态学及其应用；数字图像处理的应用实例等。

《光影的对话：图像的奥秘与表达》 导言 在信息爆炸的时代，图像早已超越了简单的视觉信息载体，成为我们理解世界、沟通情感、传承文化的强大媒介。从社交媒体上瞬间刷新的生活片段，到科学研究中揭示的微观奥秘，再到艺术创作中表达的无限可能，图像无处不在，深刻地影响着我们的认知和生活方式。然而，我们看到的每一张清晰、生动、富有表现力的图像，背后都凝聚着人类对光影、色彩、空间以及信息编码的深刻理解和精湛技艺。《光影的对话：图像的奥秘与表达》正是这样一本旨在带领读者深入探索图像本质、揭示其生成、处理与分析背后原理的著作。它并非一本仅关注冰冷技术参数的教科书，而是一场邀请你与光影进行深度对话的旅程，让你理解那些潜藏在像素背后，将平淡转化为精彩的奥秘。 第一篇：图像的诞生——从现实到数字的桥梁 本篇将系统性地介绍图像是如何从三维的现实世界被捕捉、记录并转化为计算机可以理解的数字信息的。我们将首先回顾历史上感光材料的发展，了解胶片时代是如何通过化学反应记录光线的。随后，重点深入探讨现代数字成像技术的核心——数码传感器。 CCD与CMOS：捕捉光线的“眼睛” 我们将详细解析两种主流的数码传感器技术：Charge-Coupled Device（CCD）和Complementary Metal-Oxide-Semiconductor（CMOS）。读者将了解到它们的内部结构，如像素阵列、光电转换原理（光子如何转化为电子信号）、电荷的传输机制（CCD的逐行转移与CMOS的并行读取），以及各自在性能上的优劣势，例如感光度、噪音抑制、功耗和读出速度等。我们会深入剖析每个像素如何测量光强度，并解释其如何影响最终图像的亮度。 色彩的魔法：滤色阵列与色彩空间 单色的传感器如何捕捉丰富的色彩？本篇将揭示Bayer滤色阵列（或其他色彩滤波技术）的巧妙设计，解释为何每个像素只捕捉红、绿、蓝三种颜色中的一种，以及相机内部是如何通过插值算法（Demosaicing）重建出完整的彩色图像的。我们还会介绍不同色彩空间的概念，如RGB（红绿蓝）、CMYK（青品红黄黑）以及更专业的Lab、HSV等，阐述它们在图像表示、显示和印刷上的不同作用与转换原理。读者将理解不同色彩空间如何描述色彩的色调、饱和度和亮度，以及在图像处理中选择合适的色彩空间的重要性。 从模拟到数字：采样与量化 连续的模拟光信号如何转化为离散的数字信号？本篇将详细阐述采样（Sampling）和量化（Quantization）这两个关键过程。我们将解释采样率（Spatial Sampling）如何决定图像的空间分辨率，即单位长度内包含多少像素点，以及过采样和欠采样的影响。量化过程则涉及将连续的光强度值映射到有限的离散数值级别，我们将会讨论位深度（Bit Depth）的概念，例如8位、10位、12位，以及它如何决定图像的灰度级或色彩丰富度，并探讨过量化和量化误差（Quantization Error）的概念。 图像的基因：像素与数字表示 本章将定义“像素”作为数字图像的最基本单元，并解释如何通过二维数组来表示一张数字图像。读者将了解图像的尺寸（宽度和高度）、分辨率（Resolution）与像素密度（Pixels Per Inch, PPI）的区别和联系，以及它们如何影响图像的打印尺寸和显示效果。我们还会介绍常见的图像文件格式，如JPEG、PNG、TIFF、BMP等，简要说明它们的文件结构、压缩方式（有损与无损）和各自的适用场景，让读者明白同一幅图像在不同格式下可能存在的差异。 第二篇：图像的重塑——操控与优化的艺术 一旦图像被转化为数字形式，我们便获得了前所未有的控制力。本篇将深入探讨各种图像处理技术，这些技术旨在改善图像质量、增强视觉效果、提取有用信息，甚至实现艺术化的创作。 点运算的魅力：像素级的变换 我们将从最基础的点运算开始，解释如何对图像中的每一个像素进行独立的操作。这包括亮度调整（Brightness Adjustment）、对比度增强（Contrast Enhancement）、伽马校正（Gamma Correction）等，读者将理解这些操作如何通过改变像素的灰度值来影响图像的整体明暗和细节表现。此外，还会介绍直方图（Histogram）的概念，以及如何通过直方图均衡化（Histogram Equalization）来自动调整图像的对比度，使其细节更加丰富。 邻域操作的智慧：滤波与卷积 图像的许多信息并非孤立存在，而是与其他像素相关联。本篇将重点讲解基于邻域操作（Neighborhood Operations）的滤波技术。读者将深入理解卷积（Convolution）这一核心数学概念，它如何通过一个小的“卷积核”（Kernel）在图像上滑动，对每个像素及其邻域进行加权求和，从而实现各种效果。我们会详细介绍： 平滑滤波（Smoothing Filters）：如均值滤波（Mean Filter）、高斯滤波（Gaussian Filter），它们如何去除图像中的噪声，但可能导致细节模糊。 锐化滤波（Sharpening Filters）：如拉普拉斯算子（Laplacian Operator）、Sobel算子，它们如何增强图像的边缘和细节，使图像看起来更清晰。 形态学处理（Morphological Operations）：如腐蚀（Erosion）、膨胀（Dilation）、开运算（Opening）、闭运算（Closing），这些操作在二值图像处理中尤为重要，用于去除小的噪声点、连接断开的区域或填充小的孔洞，在对象识别和分割中扮演关键角色。 色彩的魔术师：颜色空间转换与调整 除了RGB空间，我们还会深入探讨其他颜色空间的转换和应用。例如，在HSV（Hue, Saturation, Value）或HSL（Hue, Saturation, Lightness）空间中，我们可以独立地调整色调、饱和度和亮度，这使得色彩的编辑更加直观和可控。本章将讲解如何进行色彩平衡（Color Balancing）、色调分离（Colorize）、移除色彩（Desaturate）等操作，以及如何使用色彩映射（Color Mapping）技术为图像赋予新的视觉风格。 几何变换的魔力：变形与校正 本篇还将介绍改变图像空间结构的几何变换。读者将学习仿射变换（Affine Transformation）和透视变换（Perspective Transformation）的原理，理解如何进行平移（Translation）、旋转（Rotation）、缩放（Scaling）、剪切（Shearing）等操作。这不仅用于调整图像的朝向和大小，还包括图像的校正，例如纠正倾斜或形变的建筑物照片，以及实现全景图像的拼接。 图像修复与增强：让“瑕疵”消失 我们将探讨一些高级的图像修复技术，例如使用内容感知的填充（Content-Aware Fill）来移除不想要的物体，或者修复照片中的划痕和污点。读者将了解这些技术背后的一些基本原理，例如像素的传播和纹理的合成，以及如何利用局部纹理和结构信息来填补缺失的区域，从而实现“无痕修复”。 第三篇：图像的洞察——分析与理解的旅程 图像不仅是信息的载体，更是蕴含丰富知识的宝库。本篇将引导读者探索如何从图像中提取有价值的信息，进行深入的分析，甚至理解图像背后的语义。 特征提取：图像的“指纹” 本章将介绍如何从图像中提取代表性的特征，这些特征能够区分不同的图像或物体。我们将讨论边缘检测（Edge Detection）算法，如Canny边缘检测，它们如何识别出图像中最显著的轮廓。还会介绍角点检测（Corner Detection），如Harris角点检测，以及SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）和SURF（Speeded Up Robust Features）等尺度不变特征描述子，它们如何提取出对尺度、旋转和光照变化鲁棒的关键点，这些特征在物体识别、图像匹配和三维重建中至关重要。 图像分割：将图像拆解成有意义的区域 图像分割（Image Segmentation）是将图像划分为不同具有语义意义的区域或对象的任务。本章将介绍多种分割方法，从传统的阈值分割（Thresholding），到基于区域生长的算法（Region Growing），以及更先进的基于图割（Graph Cut）和深度学习（Deep Learning）的分割技术。读者将理解不同分割方法的原理、优缺点以及它们在医学影像分析、自动驾驶车辆感知等领域的应用。 物体识别与检测：让机器“看见” 物体识别（Object Recognition）和检测（Object Detection）是计算机视觉的核心任务。我们将介绍经典的机器学习方法，如支持向量机（SVM）与HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征的结合，以及近年来在深度学习浪潮下兴起的卷积神经网络（CNN）。读者将了解CNN如何通过多层卷积和池化操作自动学习图像的层级特征，并实现高效的物体分类和定位。我们会简要介绍一些知名的物体检测模型，如R-CNN系列、YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector），揭示它们如何快速准确地在图像中找到目标。 图像检索与相似度比较：找到“像”的它 本章将探讨如何构建图像检索系统，使得用户可以通过一张示例图片来搜索相似的图像。我们将介绍内容基图像检索（Content-Based Image Retrieval, CBIR）的基本流程，包括特征提取、特征描述和相似度度量。读者将了解如何使用诸如颜色直方图、纹理描述子或深度学习提取的特征向量来计算图像间的相似度。 图像的测量与分析：从像素到数据的转化 本篇的最后，我们将讨论如何利用图像进行定量分析。在科学研究和工程领域，图像分析常用于测量尺寸、计数对象、分析纹理、评估形变等。我们将介绍如何通过标定（Calibration）来将像素坐标转换为实际物理单位，如何使用图像处理技术来量化特定区域的颜色、亮度或形状特征，以及如何利用图像序列进行运动分析。 结语 《光影的对话：图像的奥秘与表达》是一扇通往数字图像世界的大门。它力求以清晰的逻辑、生动的语言和丰富的案例，带领读者理解图像从生成到处理、再到分析的整个生命周期。无论是对计算机科学、电子信息工程、通信工程的学生，还是对摄影、设计、艺术、医学影像等领域感兴趣的探索者，本书都将为你提供一个坚实的理论基础和广阔的视野。通过与光影的这场深度对话，你将不仅学会如何“看”图像，更能学会如何“理解”和“驾驭”图像，发掘其无限的潜能，并将其转化为强大的工具，去创造、去发现、去表达。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字图像处理》真的是一本让我头疼欲裂的书。我当初抱着学习最新的AI图像生成技术的期望买下它，想着能够快速掌握一些炫酷的算法，做出惊艳的作品。然而，当我翻开第一页，迎接我的却是密密麻麻的数学公式和冗长的理论推导。傅里叶变换、小波变换、傅里叶描述子……这些概念对我来说就像天书一样，虽然我知道它们是数字图像处理的基础，但书中对它们的讲解过于抽象，缺乏生动的类比和直观的图示。我尝试着去理解，却发现自己陷入了一个逻辑死循环，每一个概念都建立在更前面、更晦涩的概念之上，仿佛一座摇摇欲坠的数学大厦，稍不留神就会被压垮。更令我沮丧的是，书中举例的场景和应用，很多都停留在上个世纪的科研论文中，与我想要学习的现代图像处理技术相去甚远。我花了大量时间去查阅各种资料，希望能找到一些能够帮助我理解书本内容的补充解释，但效果甚微。这本书更像是一本给数学家和理论研究者准备的参考书，对于一个想要快速入门并应用到实际项目中的读者来说，它实在太过劝退了。我不得不承认，在看了前几章后，我感觉自己的热情被一点点消磨殆尽，甚至开始怀疑自己是否真的适合这个领域。这本书的内容深度确实很高，但对于我这样期望快速上手、解决实际问题的读者而言，它的内容深度反而成了一种障碍，让我望而却步。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的书名《数字图像处理 电子与通信 书籍》确实吸引了我，但当我真正开始阅读后，我发现它的内容与我期望的“电子与通信”的结合点相去甚远。我原本以为这本书会深入探讨如何将图像信号在电子通信系统中进行高效的编码、传输和解码，例如如何针对通信信道的特点来设计图像压缩算法，或者如何利用通信网络的架构来支持大规模的分布式图像处理。我期望书中能有关于图像在不同通信介质（如光纤、无线电波）上传输时的特性分析，以及如何通过信号处理技术来增强图像在传输过程中的鲁棒性。然而，书中关于“电子与通信”的部分，更多地停留在非常基础的通信理论层面，例如香农定理、信道容量等，这些内容虽然是通信的基础，但与图像处理的结合点却显得比较薄弱。它并没有深入探讨如何在通信链路中实现对图像数据的有效管理和优化，也没有介绍一些专门针对图像通信的先进技术，例如基于内容的自适应传输、多视角图像的协同传输等。这本书给我的感觉是，它只是将两个相对独立的领域强行地并列在一起，而没有真正做到内容的深度融合。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，这本书的内容，对于我这样一个希望在“电子与通信”领域内，利用“数字图像处理”来解决实际问题的读者来说，提供的帮助非常有限。我一直在寻找如何在无线通信环境中，通过优化图像处理算法来提高通信质量，或者如何设计一种低功耗、高效率的图像编码方案，以便在带宽有限的移动设备上实现流畅的图像传输。我期望书中能有关于图像在不同无线信道（如Wi-Fi, 4G, 5G）下的传输特性分析，以及如何利用信号处理技术来应对信道衰落、干扰等问题。我也希望书中能介绍一些图像在嵌入式通信设备上的实时处理技术，比如如何将图像采集、预处理、编码、传输等环节进行协同优化。然而，这本书的内容更多的是对数字图像处理的通用算法进行介绍，例如图像的滤波、变换、特征提取、目标识别等。虽然这些算法是图像处理的基础，但它并没有深入探讨如何在电子通信的特定场景下应用它们，也没有给出任何具体的工程实现建议。书中关于电子与通信的部分，也仅仅是一些非常基础的通信原理，与图像处理的结合点显得非常薄弱。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我购买这本书的初衷，是希望能够学习到如何在电子通信领域内，利用数字图像处理技术来解决一些实际问题。我特别关注的是在通信系统中，如何实现对图像数据的快速检索、识别和分类，以满足智能监控、自动驾驶等新兴应用的需求。我期待书中能介绍一些将图像特征提取与通信信道特性相结合的算法，比如如何设计一种低复杂度、高鲁棒性的图像特征，使其能够在噪声干扰严重的通信环境中依然保持有效的识别能力。我也希望书中能有关于如何利用通信网络来构建分布式图像处理系统的内容，比如如何将图像数据分散到不同的节点进行处理，然后将处理结果汇聚起来，以提高处理效率和可扩展性。然而，这本书的内容更多地集中在对图像处理算法本身的理论介绍，例如图像的增强、复原、分割、识别等，这些内容虽然是数字图像处理的基础，但并没有很好地与电子通信的实际应用场景联系起来。书中缺乏具体的案例分析，没有展示如何在真实的通信系统中应用这些图像处理技术来解决实际问题，这让我觉得这本书的实用性大打折扣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容，我只能说是“理论性很强，但实操性不强”。我是一名正在学习数字图像处理的在校学生，我希望能在这本书中找到一些能够指导我进行实验和开发的实践性内容。例如，我希望能有具体的代码示例，展示如何用Python或MATLAB等工具实现书中的各种算法。我也希望书中能提供一些真实或模拟的图像数据集，方便我进行算法的测试和验证。更重要的是，我希望能有关于如何将这些算法应用于实际工程问题的指导，比如如何选择合适的算法来解决一个特定的图像处理任务，或者如何对算法进行优化以提高效率和精度。然而，这本书的内容几乎全部是理论推导和概念阐述，很少有实际的代码实现和案例分析。它更像是一本教科书，适合用来学习理论知识，但对于需要动手实践的读者来说，它提供的帮助非常有限。我尝试着根据书中的理论自己去编写代码，但由于缺乏具体的指导和示例，过程显得异常艰难，常常会遇到一些意想不到的问题，而书中又没有提供任何解决思路。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的体验，可以说是“高开低走”。一开始，我被书名中“数字图像处理 电子与通信”所吸引，我以为它会是一本能够将这两个领域深度融合，并提供前沿技术介绍的权威著作。我期望能在这本书中了解到，在5G、6G等新一代通信技术背景下，数字图像处理将会迎来怎样的变革，或者如何利用通信网络来构建更智能、更高效的图像分析系统。然而，当我深入阅读后，却发现这本书的内容更多地停留在比较基础的图像处理概念和通用的通信原理上，缺乏对前沿技术和未来发展趋势的深入探讨。书中关于图像处理的部分，虽然涵盖了许多经典算法，但更新的速度似乎跟不上技术的迭代；而关于电子与通信的部分，则更多地侧重于一些基础理论，并没有很好地与图像处理的最新应用相结合。我没有看到关于深度学习在图像处理和通信领域交叉应用的最新研究进展，也没有看到关于如何利用AI赋能图像通信的详细介绍。这让我感觉这本书的内容有些陈旧，并没有真正抓住“数字图像处理 电子与通信”这个主题所蕴含的未来潜力。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是，它试图涵盖的范围过于广泛，但又不够深入，导致在“电子与通信”这个方向上，显得有些“瘸腿”。我购买这本书，是希望能够深入了解数字图像处理技术是如何在电子通信系统中得到应用的，比如在通信系统的设计中，如何利用图像处理来监测和评估信号质量，或者如何在通信协议的设计中，考虑图像数据的传输特性，以达到最优的传输效率。我期待书中能够有关于图像在通信链路中的信道编码、误码纠正、信息隐藏等方面的详细介绍，或者关于如何利用图像处理技术来实现通信节点的自适应配置和资源管理。然而，这本书的内容更多地集中在对图像处理算法本身的理论推导和数学公式的讲解，而对于这些算法在电子通信系统中的具体应用，则提及甚少。它并没有提供一些实际的案例研究，来展示数字图像处理如何在电子通信领域解决实际问题，例如在雷达信号处理、卫星通信图像传输、物联网传感器网络中的图像数据处理等。这让我感觉这本书的内容比较“空中楼阁”，理论性很强，但与实际应用脱节。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的“数字图像处理”部分，虽然内容非常丰富，但我总觉得它缺少了点“灵魂”。我一直在寻找一种能够让我真正理解图像背后原理，并能灵活运用的方法。例如，我非常想了解为什么某种滤波算法在处理特定类型的噪声时效果特别好，或者某种特征提取方法为什么能更好地捕捉到图像中的关键信息。书里给出了大量的公式和算法流程，但对于这些“为什么”的解释却相当有限。它更多的是在陈述“是什么”和“怎么做”，而不是“为什么这么做”。例如，在讲解边缘检测的时候，它列举了Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等，并给出了它们各自的数学形式和处理步骤，但它没有深入解释不同算子在检测不同类型边缘时的优劣势，也没有提供一些实际案例来对比它们的表现。这种“知其然，不知其所以然”的学习体验，让我觉得非常被动。我希望这本书能够引导我主动去思考，去探索，而不是仅仅被动地接受信息。它更像是一本“工具书”，提供了一堆工具，但却没有教我如何巧妙地使用这些工具来解决更复杂的问题。

评分☆☆☆☆☆

我实在太失望了。买这本书完全是冲着“电子与通信”这个标签来的，我以为它能结合电子通信的原理，讲解一些在通信系统中如何高效传输和处理图像的技术。比如，我一直对低比特率图像压缩在通信带宽受限情况下的应用很感兴趣，或者是在无线通信中如何处理信号噪声对图像质量的影响，这些都是非常实际且重要的课题。然而，当我打开这本书，却发现它更多地在讲一些基础的图像处理理论，什么灰度变换、直方图均衡化、边缘检测等等，这些内容在网上随便搜一下都能找到很多详细的教程，而且通常都比书里讲得更易于理解，配有丰富的代码示例。书里对这些基础概念的讲解虽然也算详尽，但缺乏一些在电子通信背景下的应用场景分析，没有给我一种“哇，原来图像处理和通信还能这么结合！”的惊喜感。例如，书中提到了图像的编码，但对编码效率与通信带宽、误码率之间的关系并没有深入探讨，这让我感觉非常遗憾。我也期望它能介绍一些图像在不同通信协议下的传输特性，或者如何利用通信系统的特点来优化图像的处理算法，但这些内容几乎没有体现。总的来说，这本书的内容虽然可能在理论上很扎实，但它并没有成功地将“数字图像处理”与“电子与通信”这两个概念有机地结合起来，没有给我提供一些独特且有价值的视角。

评分☆☆☆☆☆

我只能说，这本书的内容，尤其是其中关于“电子与通信”的部分，完全没有触及到我最感兴趣的点。我之前从事的是嵌入式系统开发，我对数字图像处理的兴趣主要来源于将其应用于物联网设备上的实时图像采集与分析，比如一些安防监控、智能交通、工业检测等场景。我希望能在这本书里看到如何将图像处理算法优化到能够在资源受限的嵌入式芯片上高效运行，如何处理传感器带来的噪声和畸变，如何设计低功耗的图像处理流程，甚至是如何利用FPGA等硬件加速图像处理。然而，这本书的“电子与通信”部分，更多的是在谈论一些非常宏观的通信原理，例如信道编码、调制解调、多址技术等，这些内容对于我理解如何在嵌入式设备上处理图像几乎没有任何帮助。它似乎把“电子与通信”理解成了一个非常宽泛的概念，然后把一些通用的图像处理算法塞了进去，但两者之间的联系却显得非常牵强。我花了很多时间去寻找书中能够与我的实际工作相结合的部分，但最终的收获甚微。这本书给我一种感觉，它是在堆砌知识点，却没有真正将不同领域的知识融会贯通，形成一种有机的整体。