图象处理与分析

出版者:科学出版社

作者:崔屹

页数:171

出版时间:2000-1

价格:23.00元

isbn号码:9787030072313

具体描述

数学形态学是一门新兴的图象处理与分析学科，其基本理论和方法在视觉检测、生物医学图象分析、机器人视觉、图象压缩编码、纹理分析等诸多领域，都取得了非常成功的应用，创造了巨大的经济效益。

本书用浅显的语言，结合丰富的图示，详细、系统地介绍了数学形态学图象分析的理论和方法，并给出了大量的应用实例。对于书中所介绍的算法，基

目录信息

前言
第一章 绪论
1.1 数学形态学与图象处理
1.2 连续图象和数字图象
1.3 形态学基本运算及应用实例
1.4 本书的内容及安排
第二章 二值腐蚀和膨胀
2.1 腐蚀
2.2 膨胀
2.3 腐蚀和膨胀的代数性质
2.4 腐蚀和膨胀的滤波性质
2.5 与集合运算之间的关系
第三章 二值
· · · · · · (收起)

用户评价

这本书的装帧设计确实很吸引人，封面采用了抽象的几何图形，色彩搭配和谐，给人一种专业而又富有艺术感的感觉。翻开书页，纸质厚实，印刷清晰，目录的排版也很合理，章节划分清晰，条理分明，让人一眼就能大致了解本书的整体内容和结构。我特别喜欢它在一些关键概念的介绍上，并没有直接给出定义，而是通过一些生动形象的例子来引入，比如在讲到“图像增强”时，作者没有直接罗列各种算法，而是先描述了一个在弱光环境下拍摄的照片，然后引出如何通过局部对比度调整、直方图均衡化等方法来改善图像质量，这种方式让原本可能枯燥的技术概念变得生动易懂，也更容易激发读者的学习兴趣。

我对一些偏向理论的书籍常常感到晦涩难懂，但这本书却给了我一种耳目一新的感觉。它在讲解复杂的数学概念时，总是能巧妙地将其与直观的图像处理过程联系起来。例如，在介绍“小波变换”时，作者并没有直接抛出冗长的公式，而是通过一个“逐层分解”的形象比喻，来解释多尺度分析的思想。随后，再结合图像在不同频率下的表现，来阐述小波变换如何能够捕捉到图像中的细节和轮廓。这种“化繁为简”的处理方式，让我这个数学基础相对薄弱的读者也能轻松理解其中的精髓，并且能够将其运用到实际的学习和研究中。

我一直对如何将理论知识转化为实际应用非常关注，而这本书在这方面给了我很多启发。它不仅仅讲解了各种图像处理和分析的技术，更重要的是，它还提供了大量的实践案例和代码示例。我尤其对书中关于“视频分析”的章节印象深刻，它不仅介绍了视频流的处理方法，还讲解了如何进行运动目标跟踪、行为识别等。书中提供的代码示例，清晰易懂，可以直接在实际项目中进行参考和修改。这对于我这样需要快速将学习到的知识应用到实际工作中去的读者来说，无疑是一份宝贵的财富。

在我看来，一本有价值的技术书籍，应该能够引发读者的思考，而不是简单地灌输知识。这本书在这方面做得非常成功。在讲解“图像配准”时，作者并没有仅仅罗列各种配准算法，而是通过分析不同应用场景（例如医学影像的对比、卫星图片的拼接等）下对配准精度的要求，来引导读者思考如何根据实际需求选择合适的算法。书中还探讨了一些在配准过程中可能遇到的挑战，例如形变、遮挡等，并提出了一些相应的解决方法。这种“带着问题去学习”的方式，让我能够更深入地理解算法的原理和应用，并且能够举一反三。

我是一名刚刚接触图像分析的学生，对于如何构建一个完整的分析流程感到有些迷茫。这本书就像一盏明灯，为我指明了方向。它不仅仅是罗列各种算法，而是强调了整个分析过程的逻辑性。从图像的预处理，到特征的提取，再到模型的构建和结果的评估，每一个环节都讲解得非常细致。我特别喜欢其中关于“图像复原”的章节，它不仅介绍了常见的退化模型，还详细讲解了如何根据不同的退化原因选择合适的复原算法，例如维纳滤波、Lucy-Richardson算法等。更让我受益匪浅的是，书中还提供了一些关于如何评估复原效果的量化指标，以及一些实际应用案例，让我对图像复原有了更深刻的认识。

我一直认为，一本优秀的图书，不仅仅是内容的深度，更重要的是其思想的广度和前瞻性。这本书在这方面做得相当出色。它不仅仅停留在对现有技术的介绍，更是对未来发展趋势进行了展望。在探讨“医学图像分析”时，它并没有仅仅介绍一些基础的图像增强和分割技术，而是将目光投向了更前沿的领域，例如基于深度学习的影像诊断、三维重建与可视化等。书中还穿插了一些作者对这些前沿技术发展的思考和预测，以及一些前沿的研究论文的介绍，这让我能够站在更高的角度来审视整个领域，并激发了我对未来研究方向的思考。

我是一名对图像分析的数学原理充满好奇的读者，而这本书恰好满足了我的需求。在讲解每一个算法时，作者都非常细致地从数学原理出发，然后逐步过渡到算法的实现。例如，在介绍“傅里叶变换”时，作者不仅详细推导了其数学公式，还深入分析了其在图像处理中的意义，例如如何通过频域分析来去除噪声、锐化图像等。书中还提供了一些辅助理解的图示和公式推导过程，让我这个对数学有一定要求的人也能从中获得满足。这本书就像一位循循善诱的老师，将复杂的数学知识以一种有条理的方式呈现出来。

我一直认为，一本好的技术书籍，不仅要传授知识，更要培养读者的思考能力。这本书在这方面做得非常出色。在讨论“图像分割”时，作者并没有止步于介绍阈值分割、区域生长等基础方法，而是进一步引出了主动轮廓模型（Snake）和图割（Graph Cut）等更高级的技术。令人印象深刻的是，在讲解这些复杂算法时，作者并没有回避其背后的数学原理，而是用一种清晰易懂的方式进行阐述，并且还会探讨这些算法在实际应用中可能遇到的问题，例如噪声的影响、边界的模糊等，并给出相应的优化策略。这让我深刻体会到，理解算法的本质和局限性，是真正掌握一项技术的基础。

在工作中，我经常需要处理大量的图像数据，并且要从中提取有用的信息。这本书为我提供了一个非常宝贵的工具箱。它不仅仅介绍了各种图像处理的基础算法，更重要的是，它还深入探讨了如何在实际应用中选择和组合这些算法。我印象最深刻的是关于“目标检测”的章节，它不仅介绍了传统的基于模板匹配的方法，还详细讲解了基于深度学习的目标检测算法，例如Faster R-CNN、YOLO等。书中对于这些深度学习模型的原理、网络结构以及训练过程都进行了非常详尽的介绍，并且还提供了相关的代码实现指导。这对于我来说，无疑是一份极其有价值的参考资料。

虽然我不是图像处理领域的专业人士，但我对这个领域一直抱有浓厚的兴趣。这本书的内容深度和广度都让我感到惊喜。它不仅仅停留在理论的讲解，更重要的是，在每个章节的末尾都附带了相应的实践案例，并且提供了详细的代码实现思路。我尤其对书中关于“特征提取”部分的讲解印象深刻。作者从生物视觉系统的灵感出发，层层递进地介绍了SIFT、SURF等经典算法，并深入剖析了它们在不同场景下的优缺点。最令人称道的是，书中还穿插了作者自己在实际项目中遇到的挑战，以及如何运用这些算法巧妙解决问题的经验分享，这使得整个阅读过程充满了探索的乐趣，仿佛在跟随作者一起进行一场数字图像的“考古”之旅。