计算机图像处理与识别技术

出版者:高等教育

作者:王耀南

页数:283

出版时间:2001-6

价格:21.00元

isbn号码:9787040094688

具体描述

《计算机图像处理与识别技术》系统地介绍了计算机图像处理与识别的基本概念、基本理论与方法、技术和应用实例。《计算机图像处理与识别技术》共分九章，内容包括计算机图像处理与识别技术综述、MATLAB编程语言、图像预处理、图像分割、图像恢复与校正、图像特征提取、图像识别、图像数据压缩编码以及图像工程技术在工业自动检测、智能机器人视觉检测、智能交通监控与管理、卫星遥感图像识别等方面的应用实例，并附有MATLAB图像处理函数库和图像工程技术领域专业词汇的汉英对照。

《计算机图像处理与识别技术》取材新颖，论述深入浅出，图例程序丰富，注重理论与实践相结合，力求使读者尽快掌握和应用这门高新技术。《计算机图像处理与识别技术》可作为计算机应用、自动化、图像处理与模式识别、通信与电子系统、信号与信息处理、机电一体化等专业高年级本科生的教材和参考书，也可供从事图像处理与识别技术的研究人员和工程技术人员作参考书。

读后感

这本书我看的比较浅，主要是想了解一下图像处理的有关知识。 书里对图像恢复，图像分割，图像识别，图像压缩等都做了简单的介绍。

这本书我看的比较浅，主要是想了解一下图像处理的有关知识。 书里对图像恢复，图像分割，图像识别，图像压缩等都做了简单的介绍。

这本书我看的比较浅，主要是想了解一下图像处理的有关知识。 书里对图像恢复，图像分割，图像识别，图像压缩等都做了简单的介绍。

这本书我看的比较浅，主要是想了解一下图像处理的有关知识。 书里对图像恢复，图像分割，图像识别，图像压缩等都做了简单的介绍。

这本书我看的比较浅，主要是想了解一下图像处理的有关知识。 书里对图像恢复，图像分割，图像识别，图像压缩等都做了简单的介绍。

用户评价

最让我感到意外的是，这本书的内容走向了**纯粹的认知心理学和人眼视觉系统的生理学研究**。它花费了几乎所有篇幅来解析人类是如何感知光线、大脑皮层如何处理边缘、纹理和运动信息的生物学机制。书中详细描述了视网膜感光细胞的工作原理、视觉通路中的神经元放电模式，以及著名的视觉错觉现象背后的神经回路解释。我甚至读到了一段关于色觉缺陷者如何通过特定频率的光刺激进行感官补偿的实验记录。如果说这是一本关于“如何设计使人眼舒适的显示器”的书，或许还能勉强理解，但它对“计算机处理”的“处理”二字几乎避而不谈。它没有提供任何关于如何用数字方法模拟或超越这些生物过程的算法，没有讨论任何卷积核的设计哲学，也没有任何关于图像特征量化的数学工具。这本书更像是一篇为生物学期刊准备的综述，它解释了“看”是如何发生的，但完全没有教我如何用代码去“计算”和“识别”图像。这使我产生一种强烈的落差感，因为我买到的书名指向的是技术，而我得到的却是生物学的深度剖析。

这部名为《计算机图像处理与识别技术》的书籍，坦白说，我抱着极大的期待翻开了它，希望能在图像处理和模式识别的领域获得更深入的理解和实用的工具。然而，当我沉浸其中时，却发现这本书的内容似乎将我引向了一个完全不同的方向。它花了大篇幅去探讨**经典物理学中的光线追踪算法的数学原理与迭代优化过程**。书中详细推导了蒙特卡洛方法在渲染复杂表面反射时的收敛速度，并且引入了大量的微分几何和张量分析来描述光的传播路径。我原以为会有关于现代深度学习框架如TensorFlow或PyTorch在图像分类任务中的应用实例，或者至少是关于卷积神经网络（CNN）的结构设计，但这本书的内容却显得异常“复古”和理论化。例如，它用了整整三章来论述**基于傅里叶变换的图像去噪方法**，从理论上证明了在特定噪声模型下的最优滤波器参数选取，而不是我们现在更常使用的基于小波变换或非局部均值的现代方法。对于一个渴望了解如何用最新技术解决实际计算机视觉问题的读者来说，这种偏离核心主题的深度探讨，虽然在数学上严谨，但实用性却大打折扣，让我感觉像是误入了一本高级光学物理教材而非前沿的计算机图像处理手册。

这本书的整体架构和内容布局，让我感觉更像是**一本深入探讨数据库管理系统（DBMS）底层结构与查询优化理论的学术专著**。书中大篇幅地介绍了B+树索引在处理大规模二维数据时的效率瓶颈，以及如何设计一套用于空间数据索引（如R树或四叉树）的事务并发控制机制。作者热衷于讨论磁盘I/O次数如何影响图像特征向量的检索速度，并推导出在特定查询负载下最优的缓存替换策略。我原本期望看到的是图像特征提取后的向量空间建模，或者在使用GPU进行并行计算加速的实践案例，但书中却充斥着锁粒度、死锁检测和日志恢复等数据库核心概念的深度讲解。例如，关于图像匹配，书中并没有讲K-Nearest Neighbors或近似最近邻搜索（ANN），而是详细分析了如何在分布式文件系统中高效地存储和检索大量的特征点数据，并对比了不同数据分片策略的性能。这种将图像数据简单抽象为“海量二维记录”进行数据库优化的处理方式，虽然有其理论深度，但完全忽略了图像数据特有的空间连续性和局部相关性，使得阅读体验非常晦涩且偏离了“图像处理”的本义。

阅读这本书的过程，体验非常奇特，它给我一种强烈的错位感，仿佛我拿到了一本**关于文艺复兴时期版画制作工艺的历史文献**。全书洋溢着对传统媒介和手工技艺的崇敬与细致入微的描述。书中详尽地分析了不同木刻刀具的锐角如何影响线条的粗细和深浅，以及如何通过手工研磨颜料来调配出特定色阶的“图像”。它甚至花了一章去讨论不同纸张纤维对油墨渗透性的影响，以及在不同湿度环境下进行“图像”曝光的注意事项。这种对物理实体艺术的执着，使得书中完全没有提及任何与数字图像、像素阵列、矩阵运算相关的内容。我原以为我会接触到诸如SIFT、HOG等经典的特征描述子，或者至少是关于矩阵分解在图像压缩中的应用，但取而代之的是对雕刻深度和墨水渗透率的冗长论述。这绝对是一本关于“艺术的诞生”的书，但绝对不是一本关于“计算机处理”的书，它与我预期的技术范畴相去甚远，像是一场精彩但方向完全跑偏的展览。

这本书的叙事风格和内容深度，更像是一本**关于电子电路设计与信号完整性的专业手册**，而不是我期待的软件层面的图像识别技术指南。作者似乎对图像的数字表示和处理流程本身兴趣寥寥，反而将重点放在了**图像传感器（如CMOS或CCD）的底层噪声抑制和电荷-电压转换电路的设计规范**上。书中花了大量篇幅讨论了电源纹波如何影响像素的动态范围，以及如何通过优化PCB布局来减少串扰，甚至详细给出了特定型号运算放大器在处理弱信号时的噪声系数计算公式。这部分内容对于硬件工程师或许是宝贵的财富，但对于我——一个专注于算法实现和模型训练的软件开发者而言，简直是天书。我找不到关于图像分割算法（如U-Net或Mask R-CNN）的任何描述，更别提那些关于特征提取、目标跟踪的现代方法论了。与其说是“计算机图像处理与识别技术”，不如说它是《高精度图像采集系统的设计与优化》，内容上的偏差实在太大，让我不得不频繁地查阅其他资料来弥补我真正想学的内容。

比较基础

比较基础

蛋疼的错别字

比较基础

比较基础