PCI图像处理教程

作者:赵文吉

页数:475

出版时间:2007-4

价格:66.00元

isbn号码:9787802093386

具体描述

全书共分四篇：Geomatica入门与进阶、OrthoEngine 攻略、高光谱数据分析理论与实践、实用空间分析。“Geomatica入门与进阶”讲述如何使用Geomatica软件进行遥感图像数据和矢量数据的浏览与处理、利用算法库进行高级计算、可视化脚本建模、制图输出和三维场景漫游等。“OrthoEngine攻略”重点介绍应用OrghoEngine的多种数学模型进行多种类型的航空遥感和卫星遥感影像的高精度的正射校正和几何校正、建立DEM及DEM修正、立体像对三维测图和影像镶嵌等。“高光谱数据分析理论与实践”包括使用Geomatica软件行高光谱数据的预处理、显示与浏览、数据压缩、大气校正、地物识别和信息提取等内容。“实用空间分析”介绍如何应用Geomatica软件进行矢量图形编辑、属性编辑、属性管理以及利用可视化脚本进行空间分析等，还安排了大量空间分析实例供读者参考。

用户评价

我最近在从事一些与医学影像分析相关的工作，因此对于处理图像的稳定性和准确性有着极高的要求。我本期望这本书能提供一些前沿的深度学习在图像分割或目标识别上的实战案例，但坦率地说，这本书的侧重点似乎更偏向于传统的、基于经典算法的图像增强和复原技术。例如，它花了很大篇幅讲解直方图均衡化、Retinex理论在光照校正中的应用，以及各种去模糊算法的数学原理。这些内容固然是图像处理的基石，对于理解底层机制非常有帮助，但在我急需解决的复杂场景识别问题上，提供的直接指导相对有限。不过，书中对于噪声模型（如高斯噪声、椒盐噪声）的分类和针对性的抑制方法进行了详尽的论述，这对于任何需要进行预处理的工程师都是宝贵的财富。我尤其喜欢其中关于图像配准章节的深度，它不仅仅停留在简单的互相关计算，还深入探讨了基于特征点的仿射变换和非线性形变模型的建立过程，这对于处理多源异构图像数据时，提供了坚实的数学支撑。

这本书在图像处理领域，展现出一种扎实的、不追逐短期热点的学术严谨性。它似乎更注重于构建一个完整的知识体系框架，而不是简单罗列最新的、尚未被时间检验的技术。其中关于色彩空间转换的部分，我发现其深度远超一般入门书籍。它不仅对比了RGB、CMY等常见模型，还细致阐述了CIE L*a*b* 空间在人眼感知均匀性上的优势，以及HSI模型在特定色调分离任务中的应用价值。作者对这些理论的阐释，充分体现了对颜色科学的深刻理解。这种对基础理论的固执坚守，使得即使几年后，书中的核心原理依然不过时。它成功地避免了陷入当前流行的、可能很快被迭代更新的技术浪潮中。阅读下来，我感觉自己获得的是一种“内功心法”，而不是一套“招式套路”。对于希望建立深厚专业素养、未来能从事图像算法底层研发工作的人士来说，这本书无疑是提供了一个绝佳的起点和坚实的理论后盾。

这本书的排版和图示设计，可以说是我近期阅读技术书籍中最舒服的体验之一。大量的流程图和算法伪代码被清晰地组织起来，使得复杂的操作步骤一目了然。我之前尝试过一些网络上的零散教程，常常因为图表质量差或者代码块混乱而感到挫败，但这本教材在视觉呈现上做到了专业水准。尤其值得称赞的是，作者在解释那些涉及多维数组和矩阵运算的算法时，总能配上恰到好处的二维投影示意图，极大地缓解了读者的空间想象压力。例如，在讲解形态学处理——腐蚀与膨胀时，书中通过不同形状的结构元素（Structuring Element）在不同背景图像上滑动的动态演示（虽然是静态图，但想象空间巨大），清晰地展示了像素值变化的边界效应。此外，书中对不同算法的计算复杂度分析也非常到位，这对于我们评估算法在嵌入式设备上部署的可行性至关重要。这不仅仅是一本告诉你如何“操作”的书，更是一本教你如何“设计”和“评估”算法的参考手册。

作为一名资深软件工程师，我更关注的是算法在实际编程环境中的落地性。这本书在理论深度上令人满意，但在实际工程代码实现的可操作性方面，略显不足。它更多地提供了数学公式和算法描述，而真正可以即插即用的代码示例相对较少，而且主要聚焦于C/C++基础框架下的实现思路，对于现代主流的Python/OpenCV环境下的快速原型构建指导不够充分。例如，当讨论到边缘检测时，书本详尽地推导了Sobel、Prewitt算子的梯度计算，并给出了离散化的具体步骤，但这部分内容如果能辅以现代库中高效实现的对比，将会更有价值。我需要花额外的时间去将这些数学模型转化为我熟悉的面向对象代码结构，这无疑增加了一定的学习迁移成本。总而言之，它更像是一本扎实的“教科书”而非一本实用的“工具书”，适合系统学习者，对于急需解决特定工程难题的开发者来说，可能需要结合其他资源进行补充。

这本关于图像处理的著作，从一开始就展现出一种深入浅出的讲解风格，尤其是在基础理论的构建上，下了不少功夫。作者并没有急于展示那些炫酷的算法效果，而是花了大量篇幅去剖析数字图像的本质，比如采样、量化这些看似枯燥，实则至关重要的概念。我特别欣赏作者在解释傅里叶变换和频域分析时所采用的类比，它让那些抽象的数学工具变得直观易懂。对于一个初学者来说，能够建立起扎实的理论基础，远比直接堆砌代码来得重要，这本书显然深谙此道。它引导读者思考“为什么”要进行某种变换，而不是简单地告诉“怎么做”。比如，在讨论滤波器的设计时，书中细致地对比了空间域和频域处理各自的优缺点，甚至追溯到不同滤波器在实际工程应用中对噪声特性的不同抑制效果。这种层层递进的逻辑，让整个学习过程显得有条不紊，每翻过一章，都能感觉到自己对图像信息内在结构的理解又深了一层。尽管某些高级章节涉及到了一些偏向于数学推导的内容，但作者总能及时提供一个实际的例子来佐证理论的有效性，使得理论与实践之间的衔接非常自然流畅。