Digital Image Processing

出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Pratt, William K.

页数:812

出版时间:2007-2

价格:1108.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9780471767770

具体描述

A newly updated and revised edition of the classic introduction to digital image processing The Fourth Edition of Digital Image Processing provides a complete introduction to the field and includes new information that updates the state of the art. The text offers coverage of new topics and includes interactive computer display imaging examples and computer programming exercises that illustrate the theoretical content of the book. These exercises can be implemented using the Programmer's Imaging Kernel System (PIKS) application program interface included on the accompanying CD. Suitable as a textbook for students or as a reference for practitioners, this new edition provides a comprehensive treatment of these vital topics: Characterization of continuous images Image sampling and quantization techniques Two-dimensional signal processing techniques Image enhancement and restoration techniques Image analysis techniques Software implementation of image processing applications In addition, the bundled CD includes: A Solaris operating system executable version of the PIKS Scientific API A Windows operating system executable version of PIKS Scientific A Windows executable version of PIKSTool, a graphical user interface method of executing many of the PIKS Scientic operators without program compilation A PDF file format version of the PIKS Scientific C programmer's reference manual C program source demonstration programs A digital image database of most of the source images used in the book plus many others widely used in the literature Note: CD-ROM/DVD and other supplementary materials are not included as part of eBook file.

用户评价

我一直认为，一本优秀的图书，不仅仅是传授知识，更重要的是能够激发读者的思考。这本书恰恰做到了这一点。作者在讲解图像识别和分类的章节时，不仅介绍了传统的基于特征的方法，还深入探讨了基于深度学习的最新进展。他能够清晰地解释卷积神经网络（CNN）的基本结构和工作原理，以及如何利用它们来解决图像识别问题。我被书中对AlexNet、VGGNet等经典模型的介绍所吸引，并尝试着理解它们的设计思路。书中还提供了许多关于如何训练和优化模型的建议，这对于我进行实际的图像分类任务非常有帮助。

坦白说，在拿到这本书之前，我对图像处理的理解仅限于一些表面的操作。但这本书的出现，彻底改变了我的看法。它就像一把钥匙，为我打开了通往数字图像处理世界的大门。我被书中对图像分割技术的研究深深吸引。从简单的阈值分割到复杂的区域生长和边缘检测，每一个算法都讲解得淋漓尽致。书中提供的伪代码和算法流程图，让我能够清晰地理解每个步骤的逻辑。更重要的是，作者在讲解过程中，还会引导读者思考不同算法的优缺点以及适用场景，这对于我做出实际应用中的选择非常有帮助。我曾经在某个项目中遇到过图像分割的难题，当时束手无策，但阅读了这本书的这一章节后，我茅塞顿开，找到了解决问题的关键。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，在我遇到困难时，总能给予我及时的指引。

阅读这本书的过程，是一种智力上的享受。作者的文笔流畅而严谨，没有丝毫的拖泥带水，每一个字都充满了份量。我尤其喜欢书中关于图像复原的章节。模糊、噪声、退化等问题是数字图像处理中常见的挑战，而这本书提供了多种多样的解决方案。从简单的滤波器到复杂的机器学习方法，作者都进行了详尽的介绍和分析。我被书中对维纳滤波和盲去模糊算法的讲解所折服，它们精妙的数学推导和直观的解释，让我能够深刻理解其背后的原理。此外，书中还讨论了如何处理现实世界中复杂的图像退化问题，这对于我进行实际的图像修复工作提供了宝贵的经验。这本书让我意识到，图像复原并非简单的“美颜”，而是一门严谨的科学。

这是一本真正能激发读者探索欲望的书籍。作者的写作风格非常引人入胜，他能够将复杂的理论概念用生动形象的语言表达出来，仿佛在与我进行一场深入的对话。我尤其欣赏书中对于图像压缩算法的详细阐述。在如今信息爆炸的时代，高效的图像压缩技术至关重要，而这本书为我揭示了JPEG、PNG等主流压缩格式背后的奥秘。我不仅了解了它们的基本原理，还学习了如何通过调整参数来优化压缩效果。更令我惊喜的是，书中还探讨了一些前沿的压缩技术，这让我对未来的发展方向有了更清晰的认识。除了技术细节，作者还穿插了许多关于图像处理在实际应用中的案例分析，例如在医学影像、遥感以及安防监控等领域的应用。这些案例不仅拓宽了我的视野，也让我看到了数字图像处理技术巨大的潜力和价值。我感觉自己不再是孤立地学习理论，而是真正地将知识与现实世界联系起来。

这本书的深度和广度都超出了我的预期。作者在撰写过程中，无疑付出了巨大的努力，才能够将如此丰富的内容以如此精炼的方式呈现出来。我特别欣赏书中关于图像变换的章节。傅里叶变换、离散余弦变换等变换技术的原理和应用，被作者讲解得十分透彻。我理解了它们如何将图像从空间域转换到频率域，以及这些变换在图像压缩、滤波和特征提取等方面的作用。书中对傅里叶变换在图像去噪和边缘检测中的应用分析，让我眼前一亮。我甚至开始重新审视一些我曾经认为理所当然的图像处理操作，并从中发现了更深层次的数学原理。

这本书的价值体现在其无与伦比的实用性上。书中提供的算法和技术，可以直接应用于我正在进行的研究项目。我尤其受益于书中关于图像配准和三维重建的章节。这些技术在机器人导航、虚拟现实和医学影像等领域有着广泛的应用。作者详细介绍了各种配准算法的原理和实现细节，并提供了一些优化策略。我尝试着将书中的方法应用于我的数据集，并取得了非常好的结果。这本书就像一本宝贵的工具箱，为我提供了解决实际问题的各种利器。

我曾被一本平庸的图书所误导，花费了大量的时间却收获甚微。但这本书，让我重新燃起了对学习的热情。它的内容翔实，讲解清晰，并且充满了前沿的知识。我喜欢书中对图像量化和颜色空间的讲解。虽然这些内容看似基础，但它们却是理解更复杂图像处理技术的前提。作者对不同量化算法的比较分析，以及对RGB、HSV、YCbCr等颜色空间的详细介绍，让我对图像的色彩表示有了更深刻的认识。书中还提到了如何通过颜色空间的转换来实现一些特定的图像处理效果，这让我对图像的色彩操纵有了全新的理解。我感觉这本书不仅教授了“怎么做”，更重要的是教会了“为什么这样做”。

这本书的封面设计非常有吸引力，简洁而专业，立刻就吸引了我的注意。我一直对数字图像处理领域抱有浓厚的兴趣，也接触过一些相关的资料，但总感觉缺乏系统性的指导。当我翻开这本书时，首先映入眼帘的是其清晰的排版和高质量的插图。每一页都充满了信息，但却没有杂乱的感觉，作者显然在内容组织上花费了极大的心思。我特别喜欢书中对基本概念的深入浅出地讲解，即使是初学者也能很快理解。例如，在介绍图像增强的章节，书中不仅详细阐述了各种增强技术的原理，还配有直观的示例，让我能够清晰地看到不同算法对图像产生的具体效果。这种理论与实践相结合的方式，大大提升了我的学习效率。此外，书中对数学公式的推导也十分严谨，但又不至于过于枯燥，而是恰到好处地帮助读者理解背后的逻辑。我甚至可以想象，在未来的研究和工作中，这本书将成为我不可或缺的参考手册。它不仅提供了知识，更重要的是，它培养了我对这个领域的直觉和洞察力。

我是一位对计算机视觉领域充满热情的学习者，而这本书无疑是我探索这个迷人世界的最佳伴侣。书中对特征提取和描述的讲解，尤其令我印象深刻。Sift、Surf、Orb等特征算法的原理和实现，被作者清晰地阐述出来。我不仅了解了这些算法如何从图像中提取具有鲁棒性的特征点，还学习了它们如何用于图像匹配、目标识别和三维重建等任务。书中提供的代码示例，更是为我的学习提供了极大的便利。我能够将书中的理论知识直接转化为实际的代码，并在自己的项目中使用。这种循序渐进的学习方式，让我在短时间内就掌握了许多重要的计算机视觉技术。

这本书的结构设计堪称典范。每一章都围绕着一个核心主题展开，并层层递进，逻辑清晰。我被书中对形态学图像处理的深入讲解所震撼。这些操作，如膨胀、腐蚀、开运算和闭运算，虽然看起来简单，但其在图像分析和识别中的作用却至关重要。书中不仅详细解释了这些操作的数学原理，还通过大量的实例展示了它们在图像去噪、连接成分分析和物体轮廓提取等方面的应用。我甚至尝试着自己用书中提供的算法实现了一些简单的形态学操作，并取得了令人满意的效果。这种动手实践的乐趣，是单纯阅读理论知识无法比拟的。这本书真正做到了理论与实践的完美结合。