Image Processing

出版者:Thomson-Engineering

作者:Milan Sonka

页数:0

出版时间:1998-09-30

价格:USD 124.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780534953935

具体描述

This robust text provides deep and wide coverage of the full range of topics encountered in the field of image processing and machine vision. As a result, it can serve undergraduates, graduates, researchers, and professionals looking for a readable reference. The book's encyclopedic coverage of topics is wider than that found in any competing book, and it can be used in more than one course (both image processing and machine vision classes). In addition, while advanced mathematics is not needed to understand basic concepts (making this a good choice for undergraduates), rigorous mathematical coverage is included for more advanced readers. This text is especially strong and up-to-date in its treatment of 3D vision, with many topics not covered at all in competing books. It is also distinguished by its easy-to-understand algorithm descriptions of difficult concepts, and a wealth of carefully selected problems and examples that can be worked with any general-purpose image processing software package or programming environment.

用户评价

我拿到这本《Image Processing》的时候，就被它的“研究深度”所吸引。它不是一本面向普通大众的科普读物，而是一本更偏向于学术研究和工程实践的著作。书中的内容涵盖了图像处理的多个重要分支，例如“图像复原”和“图像分割”等章节，都进行了非常详尽的论述。我尤其对关于“图像分割”的章节印象深刻。作者详细介绍了基于阈值的方法、基于区域生长的方法、基于边缘检测的方法，以及一些更先进的基于图论和机器学习的分割技术。在解释分水岭算法时，作者不仅给出了算法的原理，还详细讨论了其可能出现的过分割问题，以及如何通过引入层次分割等方法来加以解决。这让我明白了，即使是看似简单的图像分割任务，背后也蕴含着复杂的理论和精巧的算法设计。书中还穿插了一些关于“计算成像”和“三维视觉”的介绍，这让我了解到图像处理技术在现代科技中的广泛应用，比如自动驾驶、医学影像分析以及虚拟现实等领域。这本书给我的感觉是，它是一本能够激发你探索欲望的学术著作，它为你打开了一扇通往更深层次研究的大门。

读这本书，我最大的感受就是它的“厚重感”。它不是那种能够让你在短时间内快速浏览完的书，也不是那种能够让你轻松上手就写出神奇代码的书。它需要耐心，需要思考，更需要一定的数学基础。我记得我尝试去理解“图像复原”那一部分的数学模型时，就被那些傅里叶变换、卷积运算搞得晕头转向。作者在介绍这些内容时，并没有回避其复杂性，而是尽可能地详细阐述每一步的推导过程，并给出了相应的注解。虽然有时候我需要反复阅读好几遍，甚至查阅一些其他的数学参考资料，才能勉强跟上作者的思路，但我能感受到，作者在努力地将复杂的概念用最清晰的方式呈现出来。书中还包含了很多算法的伪代码，这对于我这样的实践者来说，是非常宝贵的。通过这些伪代码，我能够将抽象的算法转化为具体的编程实现，从而验证理论的有效性。例如，在关于“图像分割”的章节中，我尝试着去理解分水岭算法的原理，它涉及到图像的拓扑结构和局部极值，作者通过大量的图示和文字解释，让我对其分割过程有了大致的了解。这本书给我带来的，更多的是一种“学究式”的学习体验，它像一位严谨的导师，一步步地引导我走向知识的深处，而不是急于求成地给出答案。

我一直觉得，有些书买回来，只是为了满足一种“拥有”的心理，而这本书，在我看来，却有着实实在在的价值，尽管我目前还没有能力完全消化它。它的编排方式非常严谨，从最基础的图像模型讲起，一点点深入到复杂的算法。比如，在讲到图像增强时，作者先是回顾了点运算和灰度变换的基本概念，然后才引出直方图均衡化、对比度拉伸等方法，并详细讨论了它们的优缺点以及适用场景。我特别喜欢其中关于“边缘检测”的章节，它不仅介绍了Sobel、Prewitt、Canny等经典算子，还探讨了高斯模糊、拉普拉斯算子等在边缘检测中的作用。作者在解释Canny算子时，详细分析了其多步优化的过程，包括高斯滤波抑制噪声、计算梯度幅度和方向、非极大值抑制以及滞后阈值处理，这让我对一个看似简单的边缘检测过程有了全新的认识。而且，这本书的排版也相当精良，大量的公式和图表都清晰易懂，不会因为格式问题而影响阅读的流畅性。我甚至尝试着根据书中的算法描述，在我的编程环境中实现了一些简单的图像处理操作，虽然效果不尽如人意，但过程本身就充满了学习的乐趣。这本书更像是一本“武功秘籍”，里面记载了无数招式，我需要反复揣摩、练习，才能真正掌握其中的精髓。

这本《Image Processing》给我最直观的感受就是它的“系统性”。它不是零散地堆砌各种技术，而是将图像处理的整个流程，从数据的获取到最终的理解，都进行了连贯而深入的阐述。我记得我曾经对“图像压缩”这一概念感到困惑，不知道它是如何实现的，也不知道有哪些不同的方法。而这本书，专门用了一个或几个章节来详细讲解。它从无损压缩和有损压缩的概念讲起，然后深入到JPEG、PNG等常见格式的编码原理，包括离散余弦变换（DCT）、量化、霍夫曼编码等核心技术。作者在解释DCT时，花费了大量篇幅来阐述其将图像数据从空间域转换到频率域的作用，以及如何利用人类视觉系统对高频信息的敏感度较低的特点来实现数据压缩。这让我对我们日常使用的图片文件大小的差异有了更深刻的理解。此外，书中还涉及到了一些高级的压缩技术，比如基于小波变换的压缩方法，以及针对视频图像的运动估计和补偿技术。这本书给我带来的，是一种“全局观”的认识，它帮助我将图像处理的各个环节联系起来，理解它们之间的相互关系和作用。

我在阅读这本书时，最直观的感受就是它在“理论与实践”之间找到了很好的平衡点。它不是一本只讲理论不谈应用的学术论文集，也不是一本仅仅罗列代码的编程指南。作者在讲解每一个算法和技术时，都会深入到其背后的数学原理，同时也会通过大量的实例和图示来展示其在实际应用中的效果。我记得我尝试去理解“图像配准”这一章节的内容，它涉及到如何将两张或多张图像对齐，以便进行比较或融合。作者详细介绍了基于特征的配准方法和基于灰度直方图匹配的方法，并分析了它们的优缺点和适用场景。例如，在讲解基于特征的配准时，作者介绍了如何提取图像的特征点，如何计算特征描述子，以及如何利用匹配算法来找到对应的特征点，从而计算出图像之间的变换关系。这让我明白了，为什么在一些多模态图像融合、目标跟踪等应用中，图像配准是必不可少的关键步骤。这本书给我的感觉是，它是一本“桥梁”，它连接了抽象的理论和具体的实践，帮助我将学到的知识转化为解决实际问题的能力。

我当时购买这本书，主要是因为它被誉为“图像处理领域的经典之作”。拿到手后，我确实感受到了它的“经典”之处。书中的内容，从最基础的像素操作，到复杂的算法模型，都进行了系统的讲解。我记得我花了很多时间去研究“图像增强”那部分的内容，因为它直接关系到图像的视觉效果。作者详细讲解了点运算、灰度变换、空间域滤波等多种增强方法，并给出了它们的应用场景和优缺点。例如，在讲解高斯滤波时，作者不仅给出了滤波器的原理，还分析了不同核大小对图像平滑程度的影响。这让我明白了，为什么在实际应用中，需要根据具体的图像质量和处理目的来选择合适的滤波器。此外，书中还详细介绍了频域增强方法，比如傅里叶变换在图像去噪和锐化中的应用。通过这些内容，我不仅仅是学会了如何操作，更重要的是理解了这些操作背后的数学原理和物理意义。这本书给我的感觉是，它是一本“宝藏”，里面蕴藏着图像处理领域的核心知识，需要我花时间去挖掘和学习。

我拿到这本《Image Processing》的时候，就预感它会是一本“硬核”的读物。翻开目录，我看到诸如“多尺度分析”、“小波变换”、“形态学处理”等章节，就知道这本书的内容绝非浅尝辄止。我尤其对“形态学处理”那部分印象深刻，它涉及到腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本操作，以及如何利用这些操作来去除噪声、连接断裂的线段、识别图像中的特定形状等。作者通过大量的实例和图示，清晰地展示了这些形态学操作的几何意义和应用效果。例如，在讲解开运算时，作者解释了它是先腐蚀后膨胀，其作用是去除小的物体并保留大的物体，以及平滑物体的轮廓。这让我明白了，为什么在一些图像预处理的场景下，形态学处理能够起到如此重要的作用。此外，书中还介绍了一些更复杂的形态学算法，比如骨架提取、击中/不击中变换等，这些内容对于我理解一些图像分析和理解任务非常关键。这本书给我的感觉是，它是一本“技术手册”，它为你提供了解决各种图像处理问题的工具和方法。

这本书，我拿到手的时候，就觉得它是一本很有分量的学术著作。封面设计简洁大气，虽然没有华丽的插图，但那种沉甸甸的质感，已经预示了其内容的深度。翻开书页，首先映入眼帘的是目录，密密麻麻的章节标题，每一个都显得那么专业，涉及了图像的采集、增强、复原、分割、编码，甚至还有三维视觉和模式识别等前沿领域。我尤其关注了关于“图像复原”的那几章，因为我在实际工作中经常会遇到模糊、噪声严重的图像，一直希望能找到系统性的解决方案。作者在这一部分，详细地阐述了各种复原模型，从经典的维纳滤波到近年来的盲复原技术，都给出了详尽的数学推导和算法分析。虽然有些数学公式看得我有点头疼，但配合着作者的文字解释，还是能逐渐理解其背后的原理。书中还穿插了一些案例研究，通过分析实际图像处理过程中遇到的问题，来展示理论知识的应用。比如，在介绍JPEG压缩算法时，作者详细讲解了离散余弦变换（DCT）的原理，以及如何通过量化和熵编码来减小图像数据量，这让我对日常使用的图像格式有了更深刻的认识。整本书给我的感觉是，它不仅仅是一本技术手册，更是一本能够引领读者深入探索图像处理世界的研究指南。我还在犹豫是否要开始啃读那些数学推导部分，但仅仅是浏览一下章节标题和内容概述，就已经让我对这个领域充满了敬畏和好奇。

我拿到这本书之后，就觉得它是一份非常全面的“参考宝典”。它不像是一些入门级的读物，仅仅介绍一些基础的概念和简单的应用，而是深入到图像处理的各个细分领域，并且提供了大量的理论支持和技术细节。我尤其对书中关于“图像特征提取”的部分印象深刻。作者详细介绍了SIFT、SURF、ORB等经典的特征点检测和描述算法，并分析了它们在尺度不变性、旋转不变性等方面的优缺点。我曾经在自己的项目中遇到过需要进行图像匹配的问题，一直苦于找不到合适的算法，而这本书则为我提供了详尽的指导。它不仅讲解了算法的原理，还分析了它们在不同场景下的适用性，甚至还提及了一些优化和改进的策略。我尝试着去理解SIFT算法中的高斯差分（DoG）算子是如何找到尺度空间极值的，以及如何通过梯度方向直方图来构建特征描述符。虽然理解起来需要花费不少时间和精力，但我能感觉到，一旦掌握了这些核心算法，就能够解决很多实际问题。这本书更像是一本“工具箱”，里面装满了各种各样的工具，我需要根据不同的任务，去选择和使用最合适的工具，并且了解它们的性能和局限性。

我购买这本书，是为了更深入地理解“图像识别”和“模式识别”的底层技术。翻开书页，我发现它并没有直接跳到高级的神经网络模型，而是从最基础的图像特征提取和分析讲起，这让我觉得非常扎实。我记得我认真阅读了关于“图像特征”的章节，作者详细介绍了各种形状、纹理和颜色的描述子，以及如何利用这些特征来进行图像的匹配和分类。例如，在讲解纹理特征时，作者介绍了灰度共生矩阵（GLCM）等统计方法，以及如何通过计算能量、对比度、相关性等统计量来刻画图像的纹理特性。这让我对如何量化和描述图像的视觉信息有了更深的认识。书中还包含了关于“形状分析”的内容，比如如何计算图像的轮廓、区域属性，以及如何利用形状描述子进行形状匹配。这对于我理解一些目标检测和物体识别的算法非常有帮助。这本书给我的感觉是，它是一本“基础扎实”的教材，它为你打下坚实的理论基础，让你在后续学习更高级算法时，能够事半功倍。