图像处理、分析与机器视觉(第2版) (平装)

出版者:人民邮电出版社

作者:桑肯

页数:770

出版时间:2002-1

价格:67.0

装帧:平装

isbn号码:9787115097712

丛书系列:国外著名高等院校信息科学与技术优秀教材（英文版）

用户评价

一直以来，我对数学在各个领域的应用都充满了浓厚的兴趣，而图像处理和机器视觉无疑是数学理论与工程实践结合得最为紧密的领域之一。《图像处理、分析与机器视觉(第2版)》这本平装书，恰好满足了我对数学在视觉计算中应用的探索欲。我迫不及待地翻阅了书中关于图像变换的部分，尤其是傅里叶变换和离散余弦变换的讲解。书中不仅详细地阐述了这些变换的数学原理，更重要的是，它解释了这些变换在图像压缩、滤波和特征提取等方面是如何发挥作用的。看到抽象的数学公式能够转化为解决实际问题的强大工具，让我感到由衷的兴奋。我尤其喜欢书中关于图像表示的部分，它详细介绍了像素、颜色空间等概念，以及它们是如何被量化和存储的，这让我对数字图像的本质有了更深的理解。此外，书中对各种滤波器的数学推导和效果展示，也让我领略到了数学的精妙和力量。我相信，通过深入研读这本书，我不仅能够掌握图像处理和机器视觉的核心算法，更能深刻理解这些算法背后所依赖的数学基础，从而在未来的学习和研究中，能够更加得心应手。

拿到这本《图像处理、分析与机器视觉(第2版)》平装本，我第一时间就被它厚实的纸张和精美的排版所吸引。封面设计简洁大气，透着一股专业与严谨的气息，让人心生期待。我本身是计算机科学领域的研究生，一直对计算机视觉方向抱有浓厚的兴趣，但市面上相关的书籍良莠不齐，很多都过于偏重理论而忽略实践，或是过于浅显，无法满足深入研究的需求。这次选择这本，也是经过多方比较和咨询，据说这本更新后的第二版在内容上做了大量的补充和修订，更加贴近最新的技术发展。我迫不及待地翻开，虽然还未深入研读，但从目录结构和章节标题来看，本书覆盖的范围相当广泛，从基础的图像采集、增强、复原，到复杂的特征提取、目标识别，再到高级的立体视觉、运动分析，以及与机器视觉紧密相关的机器学习和深度学习方法，都做了详细的梳理。我尤其关注其在实操层面的讲解，不知道它是否能提供清晰的代码示例和实际案例，帮助我更好地理解抽象的算法原理，并将理论知识转化为解决实际问题的能力。这本书的出现，无疑为我深入探索计算机视觉的奥秘提供了一个坚实的理论基础和实践指导，我非常期待能通过它，将我的研究推向新的高度。

我是一名来自艺术学院的学生，虽然我的专业不是工程技术，但我一直对那些能够提升艺术创作的工具和技术很感兴趣。偶然的机会，我了解到图像处理和机器视觉在数字艺术、动画制作以及增强现实等领域有着广泛的应用，于是便购入了这本《图像处理、分析与机器视觉(第2版)》平装书，希望能从中获得一些灵感和知识。我特别阅读了关于图像分割和目标识别的部分，它揭示了计算机是如何“理解”图像内容的，这让我联想到在进行数字绘画或者特效制作时，如何更智能地对图像进行操作。书中对各种特征提取方法，如边缘检测、角点检测等的介绍，让我看到了计算机如何从海量的像素数据中提取出有用的信息，这对于我理解如何使数字艺术作品更具表现力非常有启发。我喜欢它在介绍这些技术时，会引用一些实际的艺术作品或应用场景作为例子，这使得原本偏技术性的内容变得更加生动有趣，也更容易被我这样的非技术背景人士所理解。我期待通过这本书，能够将技术与艺术巧妙地结合起来，创造出更多具有创新性和视觉冲击力的作品。

我是一个在校的博士生，研究方向与计算机视觉相关，一直都在寻找一本能够作为我研究过程中重要参考的书籍。在众多选择中，《图像处理、分析与机器视觉(第2版)》这本平装书因其内容的前沿性和系统性而脱颖而出。我尤其关注了书中关于立体视觉和多视图几何的章节，这些内容对于我当前的研究课题至关重要。书中对相机标定、三角测量、深度估计等关键技术的讲解，不仅提供了详实的数学推导，还结合了实际的实验数据和结果分析，这对于我验证自己的研究思路和方法非常有帮助。我喜欢它在介绍复杂算法时，往往会追溯到其理论根源，并分析其在不同应用场景下的优劣，这种深度和广度的结合，是我在其他书籍中很少见到的。此外，书中对最新深度学习方法的整合，也让我看到了传统计算机视觉与现代AI技术的融合趋势，这为我的研究提供了新的方向和灵感。我相信，这本书将成为我博士研究生涯中不可或缺的助手，帮助我攻克学术难题，取得突破性的研究成果。

我是一个对科技产品充满热情的设计师，平时关注很多前沿技术，尤其是那些能够与视觉艺术结合的领域。当我在书店看到《图像处理、分析与机器视觉(第2版)》这本书时，我的目光立刻被它吸引住了。虽然我并非直接从事算法研发，但我对图像背后的原理和技术进步非常感兴趣，因为它们直接影响着我所从事的设计工作，比如摄影后期处理、数字艺术创作，甚至用户界面的交互设计。我尝试阅读了书中关于图像复原和增强的部分，发现它介绍的各种滤波器和算法，如高斯滤波、拉普拉斯算子等，是如何在保留图像重要信息的同时，去除不必要的噪点和失真。这让我联想到在进行照片修复或者提升图片质量时，这些底层技术是如何发挥作用的。这本书的语言风格非常学术化，但同时又努力做到通俗易懂，我尤其喜欢它在介绍复杂概念时，会引用实际的图像例子来辅助说明，这对于我这样注重视觉化学习的人来说，非常有帮助。我相信，通过阅读这本书，我不仅能够更深入地理解图像处理背后的科学原理，还能从中获得一些启发，将这些技术知识与我的设计创意相结合，创造出更具表现力和技术含量的作品。

我是一名在职的软件开发工程师，平时主要负责与后端业务逻辑相关的开发，但公司近来在人工智能领域加大投入，尤其是计算机视觉方向，这促使我需要学习相关的知识来跟上公司的发展步伐。《图像处理、分析与机器视觉(第2版)》这本平装书，在我同事的推荐下购入。我被它涵盖的深度和广度所折服，内容从基本的图像采集和增强，到高级的运动分析和3D视觉，再到与深度学习的结合，都做了详尽的介绍。我特别关注了书中关于物体检测和图像分割的部分，因为这在很多实际应用场景中都至关重要，比如自动驾驶中的障碍物识别，或者医学影像中的病灶检测。书中对YOLO、Mask R-CNN等主流模型的介绍，以及对它们的原理和实现细节的阐述，都非常有价值。我喜欢它不仅仅停留在理论层面，还会结合实际的应用场景来讲解，这让我能够更好地理解这些技术是如何解决现实世界中的问题的。我相信，通过学习这本书，我能够快速掌握计算机视觉的核心技术，为公司在AI领域的项目贡献力量，同时也能够提升我个人的职业技能和竞争力。

作为一名有多年图像处理经验的工程师，我一直在寻找一本能够真正提升我技能的书籍。市面上很多同类书籍，要么更新不够及时，要么过于陈旧，对新兴的技术和算法提及甚少。因此，当我看到《图像处理、分析与机器视觉(第2版)》这本书时，我立刻被它“第2版”的字样所吸引。在我看来，一个“第2版”的出版，往往意味着作者对内容进行了审慎的更新和优化，以适应快速发展的技术领域。我翻阅了其中关于深度学习在计算机视觉中应用的部分，发现它对卷积神经网络、循环神经网络等主流模型进行了详细的介绍，并且结合了最新的研究成果，这正是当前行业最热门、也最需要深入了解的方向。书中对算法的解释不仅深入到数学原理层面，更重要的是，它还提供了如何将这些理论转化为实际应用的代码实现思路。我特别留意了其在特征匹配和目标跟踪等章节的论述，感觉其方法论非常扎实，逻辑严谨。对于我这样需要不断学习和适应新技术的从业者来说，这本书提供了一个宝贵的学习资源，能够帮助我巩固现有知识，同时拓展新的视野，为我解决更复杂、更前沿的图像分析和机器视觉问题提供了理论指导和实践参考。

说实话，我之前对机器视觉这个领域一直有一种“只可远观而不可亵玩焉”的感觉，总觉得它离我的日常生活有些遥远，更多的是出现在科幻电影或者工业自动化领域。但这次购入《图像处理、分析与机器视觉(第2版)》平装本，很大程度上是出于一种好奇心的驱使，想了解一下这个被誉为“机器的眼睛”的领域究竟是如何运作的。拿到书后，我尝试性地阅读了其中的几个章节，比如关于图像增强的部分。我一直以为图像处理就是简单的调亮、对比度调整，但这本书却详细地介绍了傅里叶变换、空域滤波等多种方法，并解释了它们在去除噪声、突出细节方面的原理。这让我感到非常惊奇，原来一个小小的图像背后蕴含着如此复杂的数学和算法。书中对各种概念的阐述都力求清晰易懂，即使对于我这样的初学者，也能大致理解其核心思想。我特别喜欢它在介绍算法时，往往会穿插一些直观的图示和比喻，这大大降低了学习门槛，让原本枯燥的理论变得生动有趣。我隐约感觉到，通过这本书，我不仅能了解机器视觉的基本原理，更有可能发现它在很多我们日常生活中意想不到的应用，比如智能手机的人脸识别、自动驾驶汽车的环境感知等等，这让我对这本书充满了探索的欲望。

作为一名对计算机科学充满好奇心的学生，我一直在寻找能够系统性地学习图像处理和机器视觉知识的教材。经过一番搜索和比较，我最终选择了《图像处理、分析与机器视觉(第2版)》这本平装书。它的内容相当全面，从基础的图像表示到复杂的3D重建，几乎涵盖了该领域的所有重要方面。我特别喜欢它在讲解过程中，不仅注重理论的严谨性，还穿插了大量的算法示例和伪代码，这对于我这样的初学者来说，是理解和掌握算法的关键。我尝试着阅读了其中关于特征提取的章节，比如SIFT、SURF等算法的介绍，以及它们在图像匹配和目标识别中的应用。书中对这些算法的推导过程和实现细节都解释得非常清晰，让我能够一步步地理解它们是如何工作的。而且，它还提供了关于这些算法的优缺点分析，以及它们在不同场景下的适用性，这对于我将来进行项目开发非常有指导意义。我感觉这本书就像一个循序渐进的导游，带领我一步步深入探索计算机视觉的奇妙世界，让我对这个领域充满了学习的动力和信心。

作为一名对人工智能领域充满热情的爱好者，我一直希望能够系统地学习图像处理和机器视觉方面的知识，以便更好地理解和参与到AI技术的实践中。《图像处理、分析与机器视觉(第2版)》这本平装书，为我提供了一个绝佳的学习平台。我被它严谨的学术风格和丰富的内容所吸引，尤其是关于机器学习在视觉任务中的应用的章节。书中对支持向量机、决策树、随机森林等传统机器学习算法的讲解，以及它们如何应用于图像分类、特征选择等问题，都让我受益匪浅。更重要的是，它还详细介绍了卷积神经网络（CNN）等深度学习模型在图像识别、物体检测和分割等方面的突破性进展。我喜欢书中对这些模型的原理、结构和训练过程的详细阐述，并提供了相关的数学公式和伪代码，这使得我能够深入理解其工作机制。我还在书中看到了关于图像检索和内容分析的内容，这让我对如何让计算机“看懂”并“理解”图像信息有了更清晰的认识。我相信，通过这本书的学习，我能够为参与到更复杂的AI项目打下坚实的基础，并对未来的技术发展有更深刻的洞察。

内容虽多，但太杂了，也不太全

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