图像处理和分析教程

作者:章毓晋

页数:334

出版时间:2009-11

价格:35.00元

isbn号码:9787115213563

具体描述

《图像处理和分析教程》系统地介绍图像处理和分析的一些基本原理、典型方法和实用技术。内容包括图像采集、空域图像增强、彩色图像增强、图像变换、频域图像增强、图像恢复、图像投影重建、图像编码和国际标准、图像分割原理和典型方法、目标表达描述、特征提取和测量误差、数学形态学方法。读者可从中了解图像处理和分析的基本原理和典型技术并应能据此解决实际图像应用中的一些具体问题。《图像处理和分析教程》包括许多讲解例题，每章均有要点小结、参考文献介绍和练习题（部分练习题还提供了解答）。

《图像处理和分析教程》可作为信号与信息处理、通信与信息系统、电子与通信工程、模式识别与智能系统、计算机科学及计算机视觉等学科大学本科专业基础课教材，也适合作为远程教育或继续教育中电子技术、计算机应用等专业大学本科和研究生课程教材，还可供涉及图像技术应用行业（如生物医学、广播电视、工业自动化、文档识别、机器人、电子医疗设备、遥感测绘、智能交通、军事侦察等）的科技工作者自学和科研参考。

读后感

老章的书还是值得一读的 读过之后，对于图像处理有了新的了解，对这个领域越来越有兴趣 虽然以后要学的主要是RS的图像处理，但是还是受益匪浅 干嘛一定要写50个字 ！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！...

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用户评价

这本书的封面设计就足够吸引人，那种深邃的蓝色背景，配上抽象却又充满科技感的图像纹理，让人一眼就能感受到它所蕴含的知识深度。我是在一个偶然的机会下，在书店琳琅满目的技术类书籍中瞥见它的，当时就有一种强烈的冲动想把它带回家。拿到手里，触感也是相当不错的，纸张的质感很细腻，拿在手里沉甸甸的，仿佛捧着的是一个宝库。我本身就是一名对图像处理领域充满好奇的初学者，之前也断断续续地接触过一些相关的在线课程和博客文章，但总觉得零散不成体系，缺乏一个清晰的学习脉络。而这本书，从名字上看就非常直观地契合了我的需求——“图像处理和分析教程”，这简直就是为我量身定做的。我尤其期待书中能够从最基础的概念讲起，比如像素、颜色空间、图像的几何变换等等，这些都是后续深入学习的基石。同时，我也希望它能涵盖一些进阶的内容，比如滤波、边缘检测、特征提取，甚至是一些更复杂的图像分割和识别技术。毕竟，我不仅仅是想了解理论，更希望能掌握一些实用的技巧，能够亲手去实践，去解决一些实际问题。这本书的出现，让我看到了一个系统学习图像处理的希望，我迫不及待地想翻开它，开启我的探索之旅。我猜想，在作者的精心编排下，那些复杂的算法和原理，一定会被阐释得清晰易懂，让像我这样的新手也能迎刃而解，逐步建立起扎实的专业知识体系。

我是一位已经工作多年的软件工程师，近两年公司业务拓展到了人工智能和计算机视觉领域，我被临时抽调来负责一个图像识别相关的项目。说实话，我的背景主要集中在后端开发，对于图像处理这块了解得非常有限，可以说是从零开始。我之前也尝试过在网上找一些零散的教程和视频，但总感觉缺乏系统性，有时候会遇到一些理解上的瓶颈，不知道问题出在哪里。我拿到这本《图像处理和分析教程》纯粹是偶然，在一次技术交流会上，听到同行推荐，说这本书讲解得非常透彻，对于初学者和有一定基础的人都很有帮助。我特别期待书中能有一个清晰的知识结构，能够从图像的获取、预处理，到特征提取、分割，再到最后的识别和分析，形成一个完整的流程。我希望书中能详细讲解一些常用的算法，比如SIFT、SURF、HOG等特征提取算法，以及SVM、神经网络等分类算法在图像识别中的应用。同时，我也非常关心书中是否有关于图像处理的性能优化和实际应用案例的讨论，这对我目前的工作非常有指导意义。毕竟，在实际项目中，除了算法的正确性，效率和鲁棒性也是至关重要的考量因素。我希望这本书能够帮助我快速建立起对图像处理的认知框架，并且能够为我解决实际项目中的难题提供有效的思路和方法。

我是一位对摄影有着浓厚兴趣的爱好者，尤其喜欢研究照片后期处理的各种技巧。虽然我并非科班出身，但多年来，我一直对图像的色彩、细节、纹理等表现力有着敏锐的感知。我经常在思考，那些专业摄影师是如何通过各种软件将一张普通的照片变成艺术品的？后来我了解到，很多高级的后期技巧，其背后都离不开对图像处理原理的深刻理解。于是，我开始寻找一本能够解释这些原理的书籍，希望能从中找到一些理论上的支持，从而更好地指导我的实践。当我在书店看到《图像处理和分析教程》时，我眼前一亮。虽然书名听起来偏向技术性，但我相信，对于图像的理解，无论是从技术层面还是艺术层面，都存在着共通之处。我非常期待书中能够讲解一些关于图像增强、降噪、锐化等方面的技术，以及它们在美化照片中的作用。我也希望能了解到关于色彩空间转换、图像融合等概念，这或许能帮助我更深入地理解不同色彩风格的形成原因。此外，我还对图像的复原和修复技术感兴趣，比如如何去除照片上的划痕、污渍，甚至是修复老照片的细节。我希望这本书能够以一种相对容易理解的方式，将这些复杂的技术呈现出来，让像我这样的爱好者也能从中受益，并且能将学到的知识应用到我的摄影实践中，创作出更具表现力的作品。

我是一名即将毕业的大学生，正在为我的毕业设计搜集资料，偶然间在学校图书馆的书架上看到了这本《图像处理和分析教程》。当时我被它厚重的体量和严谨的排版所吸引，封面设计虽然不 flashy，但透露出一种专业和可靠的气质。我所在的专业虽然与计算机视觉沾边，但核心课程中关于图像处理的深度并不够，很多关键性的概念和算法都需要自己去摸索。我之前尝试过阅读一些国外的经典教材，虽然内容非常全面，但语言和风格对我来说有点过于晦涩，学习起来效率不高。而这本书，作为一本中文的教程，我更期待它能用更加贴合国内读者阅读习惯的方式来讲解。我尤其关心书中对于一些基础概念的解释是否清晰，比如图像的采样和量化过程，不同颜色模型的原理和应用，以及各种滤波器的数学原理和实际效果。此外，我也希望书中能够提供一些代码示例，最好是基于目前主流的图像处理库，比如OpenCV，这样我就可以对照着书本的内容进行实践，加深理解。毕业设计涉及到的图像去噪、特征提取和对象检测等问题，都需要扎实的图像处理基础作为支撑。如果这本书能够在这几个方面提供详实且易于上手的指导，那对我来说无疑是巨大的帮助。我设想，这本书的作者一定对图像处理领域有着深刻的理解，并且善于将复杂的知识转化为通俗易懂的语言，让读者能够循序渐进地掌握核心技术。

我是一个对图像处理的数学原理和算法实现都充满兴趣的编程爱好者。我之前尝试过自己动手写一些简单的图像处理小程序，但很多时候都卡在理论理解上，不知道为什么某些算法会那样工作，或者如何有效地实现它们。当我拿到《图像处理和分析教程》这本书的时候，我感觉我找到了我一直在寻找的宝藏。我期待书中能够详细地讲解图像处理的数学基础，比如线性代数、微积分在图像处理中的应用。我希望能够理解傅里叶变换是如何被用来分析图像的频率域信息的，以及它在滤波和压缩中的作用。我也非常想深入了解图像的卷积操作，以及各种滤波器（如拉普拉斯算子、LoG算子）的数学推导和它们在边缘检测、图像增强中的原理。对于图像的特征提取，我希望能详细学习SIFT、SURF、ORB等算法的实现细节，了解它们是如何从图像中提取出具有鲁棒性的关键点。我也希望书中能够提供一些伪代码或者实际的编程示例，最好是基于C++或者Python，这样我就可以对照着学习，并将这些算法融入到我自己的项目中。我希望这本书能够帮助我不仅知其然，更知其所以然，真正掌握图像处理的核心技术。

我是一名在校的图像显示技术研究者，主要关注如何更真实、更细腻地还原图像的色彩和细节。在我的研究领域，对图像质量的评估和提升是核心课题。我之前阅读过不少关于色彩科学和图像复原的学术论文，但很多时候，这些论文都依赖于一些更基础的图像处理理论，而这些理论的系统性学习，我一直觉得有所欠缺。当我在一个技术论坛上看到有人推荐《图像处理和分析教程》时，我立刻引起了我的注意。我期待这本书能够提供一个扎实的理论基础，从像素层面的数值表示，到各种图像变换的数学原理，都能够有详细的阐述。我特别希望书中能够深入讲解图像的采样、量化、插值等过程，以及它们对最终图像质量的影响。此外，我对于图像的感知编码和失真模型也充满兴趣，了解这些有助于我更科学地评估和优化图像处理算法。我也期待书中能够涵盖一些关于图像去模糊、去伪影等方面的技术，因为这些问题在我目前的研究中经常会遇到。我希望这本书能够帮助我建立起一个更加完善的理论框架，并且能够为我未来的研究方向提供一些新的灵感和启示。

我是一名热爱技术，同时又对科学普及充满热情的人。我一直认为，很多深奥的科学技术，如果能用更通俗易懂的方式呈现给大众，将极大地激发人们的学习兴趣，也能促进技术的传播和发展。当我偶然翻阅到《图像处理和分析教程》这本书时，我被它严谨而又不失趣味的风格所吸引。虽然书名听起来偏向专业，但我相信，好的教程一定能够做到深入浅出。我期待书中能够从最直观的图像概念讲起，比如我们每天看到的照片、屏幕上的图像，它们在计算机里是如何被存储和表示的。然后，我希望它能用生动形象的比喻，来解释一些基础的图像处理操作，比如“模糊”和“锐化”到底是什么意思，它们对图像有什么样的改变。我特别想了解，为什么我们看到的彩色照片，在计算机里其实是由红、绿、蓝三种颜色组成的，以及这些颜色是如何混合出万紫千红的。我也希望书中能够介绍一些有趣的图像分析应用，比如人脸识别、图像搜索等，它们是如何通过图像处理技术来实现的。如果书中还能加入一些简单的互动小实验，或者可以动手操作的例子，那就更好了。我希望这本书能够成为一本引人入胜的入门读物，让那些对图像处理感到好奇但又不知从何下手的人，能够轻松地迈出第一步。

我对人工智能，特别是计算机视觉领域的发展一直保持着高度的关注。作为一名喜欢紧跟技术潮流的读者，我深知图像处理是计算机视觉的基础。虽然我没有直接从事相关的开发工作，但我希望能够通过系统学习，理解AI在图像识别、图像生成等方面的核心技术是如何运作的。当我看到《图像处理和分析教程》这本书时，我觉得它是一个绝佳的学习机会。我期待书中能够从最基础的图像表示方法开始，比如位图和矢量图的区别，各种像素格式的含义。然后，我希望能够深入了解图像的滤波技术，比如高斯滤波、中值滤波等，它们是如何平滑图像，去除噪声的。此外，我非常想知道图像的边缘检测是如何实现的，比如Sobel算子、Canny算子等，它们在物体轮廓提取方面起着至关重要的作用。我也期待书中能够讲解图像的形态学处理，如膨胀、腐蚀等，这些操作在图像的细化和连接方面非常有用。更进一步，我希望书中能够介绍一些特征提取的方法，比如角点检测、纹理分析等，这些是实现更高级图像分析的前提。总而言之，我希望通过这本书，能够建立起一个清晰的图像处理知识体系，为我理解更深层次的AI应用打下坚实的基础。

我是一位长年从事科研工作的学者，研究方向涉及生物医学成像，特别是利用图像分析技术来解读生物组织的微观结构和病变信息。在我的工作中，高质量的图像采集和精确的图像分析是至关重要的。虽然我具备一定的图像处理基础，但一直以来，我都希望能有一本能够系统梳理图像处理原理，并将其与实际应用相结合的教程。当我看到《图像处理和分析教程》这本书时，我被它所承诺的“处理和分析”二元一体的定位所吸引。我期待书中能够深入讲解数字图像的形成过程，包括传感器的原理、采样和量化的技术细节，以及它们对最终图像质量的影响。我尤其关心书中对于图像增强和复原技术，比如去卷积、盲去卷积等算法的数学推导和实现方法。在生物医学成像领域，常常会遇到噪声大、分辨率低等问题，这些技术至关重要。此外，我也希望能详细了解图像分割的各种方法，特别是那些能够针对生物组织特定特征进行分割的算法，比如基于阈值分割、区域生长、或者更复杂的机器学习方法。我希望这本书能够为我提供一个坚实的理论基础，同时也能提供一些启发性的思路，帮助我解决在实际科研项目中遇到的图像处理难题。

作为一个对数据可视化和信息呈现充满追求的设计师，我一直对如何将复杂的数据以直观、易懂的方式展现出来非常着迷。图像处理技术，在我看来，就是将抽象的数据转化为视觉语言的关键。我拿到这本《图像处理和分析教程》，是抱着学习如何更有效地处理和分析图像信息，以服务于我的设计工作的目的。我期待书中能够详细介绍图像的色彩理论，包括不同色彩模型的原理（如RGB, CMYK, HSV），以及它们在不同应用场景下的选择和转换。我尤其关注书中关于图像增强和调整的部分，比如如何调整图像的亮度、对比度、饱和度，以及如何进行色彩校正，这些对我来说都是非常实用的技能。此外，我也对图像的分割和特征提取技术很感兴趣，如果我能理解如何从图像中提取出关键信息，也许能为我的信息图表设计提供新的思路。比如，如果我能分析出图像中物体的大小、形状、位置等信息，我就可以更精确地设计图示来表现这些数据。我也希望能了解一些关于图像修复和复原的技术，这或许能帮助我处理一些低质量的素材，提升设计作品的整体观感。总而言之，我希望这本书能够为我提供一套完整的图像处理理论和实践指导，让我能够将技术与设计巧妙地结合起来。

错误都没改，是没发现吧，稍微添了一点东西 一本误导学生的新书就出炉了。。

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