数字图像处理及MATLAB实现 学习与实验指导（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杨杰 编

图书标签:

• 数字图像处理
• MATLAB
• 图像处理
• 实验指导
• 教材
• 学习
• 图像分析
• 模式识别
• 算法实现
• 第二版

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121296901

版次：2

商品编码：11965385

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-09-01

用纸：胶版纸

页数：200

字数：301000

正文语种：中文

内容简介

　　本书是我社畅销教材《数字图像处理及MATLAB实现（第二版）》配套的学习与实验指导书。在章节安排上与该教材相一致，各章内容主要有知识结构、知识要点、习题解答和实验指导。在实验指导中给出了实验题目、实验内容、实验原理、实验方法及程序、实验结果与分析以及思考题。

作者简介

　　杨杰，武汉理工大学教授，主讲本科生数字图像处理，模式识别，专业导论等课程；主讲硕士研究生模式识别，数字图像处理与分析，信息隐藏技术课程；主讲博士生信息传输理论及计算机视觉课程。
　　近几年先后承担了国家自然科学基金面上项目，湖北省科技攻关项目，海南科技厅项目，武汉市科技攻关项目，国家留学基金项目，交通部重点项目和企业合作项目30余项；在国内外学术刊物上发表学术论文60余篇，被SCI和EI收录论文40余篇，出版教材3部。获武汉理工大学优秀硕士学位论文奖，优秀博士论文奖。

目录

第1 章 概述 1
1．1 知识结构 ． 1
1．2 知识要点 ． 1
1．3 习题解答 ． 2
1．4 MATLAB 与数字图像处理 3
1．4．1 MATLAB 简介 ． 3
1．4．2 数字图像的表示和类别 4
1．4．3 数据类和图像类型间的转化 5
1．4．4 MATLAB7．0 图像处理工具箱 6
1．4．5 与图像处理相关的MATLAB 函数的使用 6
第2 章 数字图像处理的基础 ． 24
2．1 知识结构 ． 24
2．2 知识要点 ． 24
2．3 习题解答 ． 27
2．4 实验指导 ． 28
2．4．1 像素的4 连通和8 连通 28
2．4．2 图像采样 29
2．4．3 图像类型 31
第3 章 图像基本运算 33
3．1 知识结构 ． 33
3．2 知识要点 ． 33
3．3 补充内容 ． 37
3．4 习题解答 ． 38
3．5 实验指导 ． 40
3．5．1 图像的点运算 40
3．5．2 图像的代数运算 42
3．5．3 图像的缩放 45
3．5．4 图像的旋转 46
数字图像处理及MATLAB 实现――学习与实验指导（第2 版）
VI
第4 章 图像变换 ． 48
4．1 知识结构 ． 48
4．2 知识要点 ． 48
4．3 补充内容 ． 52
4．4 习题解答 ． 56
4．5 实验指导 ． 59
4．5．1 图像的傅里叶变换一（平移性质） 59
4．5．2 图像的傅里叶变换二（旋转性质） 62
4．5．3 图像的离散余弦变换一 64
4．5．4 图像的离散余弦变换二 65
4．5．5 图像的哈达玛变换 67
第5 章 图像增强 ． 70
5．1 知识结构 ． 70
5．2 知识要点 ． 70
5．3 补充内容 ． 71
5．3．1 基于模糊逻辑和直方图增强算法 71
5．3．2 基于模糊逻辑的自适应增强 74
5．4 习题解答 ． 78
5．5 实验指导 ． 82
5．5．1 基于幂次变换的图像增强 82
5．5．2 直方图规定化处理 83
5．5．3 灰度图像常用平滑、锐化滤波 85
第6 章 图像复原 ． 88
6．1 知识结构 ． 88
6．2 知识要点 ． 88
6．3 习题解答 ． 90
6．4 实验指导 ． 92
6．4．1 根据运动模型生成运动模糊图像 92
6．4．2 采用顺序统计滤波器对图像进行滤波 95
6．4．3 对已知噪声频率的含噪图像进行频域陷波滤波 96
VI I
第7 章 图像压缩编码 99
7．1 知识结构 ． 99
7．2 知识要点 ． 99
7．3 习题解答 ． 101
7．4 实验指导 ． 106
7．4．1 哈夫曼编码 106
7．4．2 算术编码 108
第8 章 图像分割 111
8．1 知识结构 ． 111
8．2 知识要点 ． 111
8．3 补充内容 ． 114
8．3．1 Canny 算子 ． 114
8．3．2 阈值分割的其他方法 116
8．3．3 分割算法评价及分类 117
8．4 习题解答 ． 117
8．5 实验指导 ． 123
8．5．1 用MATLAB 生成LOG 算子的图像 123
8．5．2 用分水岭算法分割图像 124
8．5．3 用区域生长法分割图像 126
8．5．4 用区域分裂合并法分割图像 128
第9 章 彩色基础 131
9．1 知识结构 ． 131
9．2 知识要点 ． 131
9．3 补充内容 ． 133
9．3．1 颜色科学发展简史 133
9．3．2 颜色的特性 134
9．3．3 颜色模型的分类 135
9．3．4 常用的颜色模型 135
9．3．5 色彩平衡 137
9．4 习题解答 ． 141
9．5 实验指导 ． 146
9．5．1 灰度级到彩色转换 146
数字图像处理及MATLAB 实现――学习与实验指导（第2 版）
VII I
9．5．2 彩色图像的两种平滑滤波 148
9．5．3 彩色图像的两种锐化滤波 150
9．5．4 彩色图像的边缘检测 152
第10 章 图像表示与描述 ． 154
10．1 知识结构 ． 154
10．2 知识要点 ． 154
10．3 补充内容 ． 156
10．3．1 颜色累加直方图 156
10．3．2 颜色主色特征 157
10．3．3 颜色―空间描述 157
10．3．4 灰度―梯度共生矩阵纹理描述 158
10．3．5 纹理谱 159
10．4 习题解答 ． 160
10．5 实验指导 ． 163
10．5．1 彩色图像颜色值的3 个中心矩计算 163
10．5．2 纹理的统计特征计算 165
10．5．3 图像边界的傅里叶描述子 167
10．5．4 图像区域基本特征计算 169
第11 章 小波变换 ． 172
11．1 知识结构 ． 172
11．2 知识要点 ． 172
11．3 补充内容 ． 173
11．4 习题解答 ． 178
11．5 实验指导 ． 181
11．5．1 图像压缩 181
11．5．2 图像滤噪 183
11．5．3 图像增强 185
第12 章 图像通信 ． 187
12．1 知识结构 ． 187
12．2 知识要点 ． 187
12．3 习题解答 ． 188
参考文献 191

前言/序言

　　数字图像处理又称计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程，是集计算机科学、电子学、信息论、光学、数学、控制论、物理学、心理学和生理学等学科为一体的综合性边缘学科。早在20世纪20年代，图像处理就已应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量，但直到50年代，数字计算机发展到一定水平后，数字图像处理才真正引起人们的兴趣。此后，数字图像处理的理论和方法进一步完善，逐步形成了一门新兴的学科，应用范围更加广泛。近年来，随着计算机和其他相关技术的迅速发展，数字图像处理已从一个专门的研究领域变成了科学研究和人机界面中的一种普遍应用的工具。
　　为配合教师教学，帮助学生学习，本书按照电子工业出版社出版的《数字图像处理及MATLAB实现（第2版）》教材的内容，从基本理论和基本方法出发，深入浅出、理论联系实际，注重学生动手能力的培养。本书对教材的各个章节的知识要点进行了概括，对教材中的习题和思考题给出了参考解答，供学生练习使用。对各章的要点内容给出了实验练习题和对应的MATLAB程序，以帮助学生进行图像处理算法的实践锻炼。书中还列出了相关的思考题，引导学生对实验结果做详细分析，以便学生对所学内容能更深入地理解。
　　本书第1章由杨杰编写，第2、11章由王昱编写，第3～4章由李庆编写，第5～6章由郑林编写，第7、12章由许建霞编写，第8～10章由黄朝兵编写。全书由杨杰统稿，李庆和黄朝兵对部分章节程序进行了整理。另外，李俊鹤、韩亚荣、张瑜、孙莹莹、陈奕蕾等参加了部分文字的输入、程序调试、插图和校对工作。在编写本书过程中参考了大量的图像处理文献，作者对这些文献的作者表示真诚的感谢。本书的编写得到了武汉理工大学信息工程学院的大力支持，作者在此表示衷心感谢。
　　由于作者水平有限，书中难免存在疏漏之处，恳请读者批评指正。
　　编者

《数字图像处理与MATLAB实践指南（第2版）》—— 开启你的视觉智能探索之旅 在信息爆炸的时代，图像作为信息传递的重要载体，其处理与分析技术已渗透到我们生活的方方面面，从医疗影像的诊断到自动驾驶的导航，从安防监控的识别到娱乐媒体的创作，数字图像处理的重要性不言而喻。本书《数字图像处理与MATLAB实践指南（第2版）》正是为你搭建一座通往数字图像处理世界的桥梁，让你在掌握核心理论的同时，也能在MATLAB这门强大的工程计算语言环境中进行深入的实践与探索。 本书并非枯燥的理论堆砌，而是力求将复杂的概念以清晰易懂的方式呈现，并辅以大量贴近实际的MATLAB代码示例，让你在动手实践中巩固理解，激发创新。我们相信，理论与实践的结合是学习任何一门技术最有效的方式。因此，本书在内容编排上，既有对数字图像处理基本原理的系统讲解，也有贯穿全书的MATLAB实现指导。 内容亮点，为你深度解析： 第一部分：数字图像处理基础理论与核心概念 绪论：图像的诞生与数字化的奥秘 我们将从最根本之处出发，探讨什么是数字图像，它如何由现实世界的光学信息转化而来，以及数字化的基本原理，包括采样与量化。你会了解到图像的像素化构成，以及不同类型的数字图像（如二值图像、灰度图像、彩色图像）的特性。 我们将深入解析图像在计算机中的表示方式，理解像素的坐标系、灰度值、颜色空间（如RGB, HSV, YCbCr）等基本概念，为你打下坚实的理论基础。 图像增强：让图像“说话”更清晰 图像增强是数字图像处理中最常用也最直观的技术之一。本书将系统介绍多种图像增强方法，帮助你改善图像的视觉质量，突出重要信息。 点运算增强： 我们将详细讲解点运算，包括图像的亮度和对比度调整（如线性变换、分段线性变换）、直方图均衡化及其原理，理解它如何重新分布图像的灰度级，从而达到增强图像对比度的目的。你将学习如何通过调整直方图来提升图像的视觉效果。 空间域滤波： 这一章节将带你走进空间域，学习如何利用邻域像素信息来改善图像。我们将重点介绍平滑滤波器（如均值滤波、高斯滤波）用于去除噪声，以及锐化滤波器（如Sobel算子、Laplacian算子）用于增强边缘和细节。我们将深入探讨滤波器的原理、核函数的设计以及不同滤波器的优缺点。 图像复原：还原失真图像的本来面貌 在实际应用中，图像往往会因为传输、采集等过程而发生失真，如模糊、噪声等。图像复原技术旨在尽可能地恢复图像的原始信息。 噪声模型与检测： 我们将首先介绍常见的噪声模型，如椒盐噪声、高斯噪声、周期噪声等，并学习如何检测和估计图像中的噪声。 噪声抑制： 针对不同类型的噪声，本书将详细介绍各种噪声抑制技术，包括线性滤波（如维纳滤波）、非线性滤波（如中值滤波、自适应滤波器）等。特别是维纳滤波，我们将深入讲解其理论基础，以及如何在已知噪声和退化模型的情况下进行最优估计。 运动模糊复原： 对于由运动引起的模糊，我们将介绍点扩散函数（PSF）的概念，以及逆滤波、维纳滤波等方法用于复原运动模糊图像。 彩色图像处理：点亮视觉世界的缤纷色彩 彩色图像的处理是数字图像处理的重要分支。本书将深入探讨彩色图像的特性与处理方法。 颜色空间： 我们将详细讲解RGB、HSV、YCbCr等常用的颜色空间，理解它们在图像表示和处理中的作用。你将学习如何在不同颜色空间之间进行转换，以及如何利用特定颜色空间来完成特定的任务，例如在HSV空间中分离颜色信息。 彩色图像增强与复原： 我们将介绍彩色图像的增强技术，如基于颜色空间的对比度增强，以及彩色图像的噪声抑制方法。 图像变换：从不同视角审视图像信息 图像变换能够将图像从空间域转换到另一个域（如频率域），从而揭示图像中隐藏的信息，并为后续处理提供新的手段。 傅里叶变换： 我们将重点讲解离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）。你将理解频率域表示的概念，掌握如何分析图像的频率成分，并学习在频率域进行图像滤波（如低通滤波、高通滤波）来达到平滑或锐化图像的目的。 其他变换： 我们还将简要介绍其他重要的图像变换，如离散余弦变换（DCT）、小波变换（Wavelet Transform）等，为你拓宽视野。 图像分割：解构图像，识别关键区域 图像分割是将图像划分为具有相似特征的若干个子区域（或对象）的过程，是图像理解的关键步骤。 阈值分割： 这是最简单也是最常用的分割方法之一。我们将详细介绍全局阈值法和局部阈值法，以及Otsu阈值法的原理和应用。 边缘检测： 边缘是图像中局部亮度值发生剧烈变化的地方，是分割的重要依据。我们将学习Canny边缘检测算法、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子等经典的边缘检测方法。 区域分割： 我们还将介绍区域生长法、区域分裂与合并法等基于区域的分割技术。 分水岭算法： 这是一个强大的分割方法，我们将深入讲解其原理，并探讨其在复杂场景下的应用。 图像特征提取与描述：让计算机“读懂”图像内容 提取图像的特征是实现图像识别、匹配和检索等高级功能的基础。 边缘、角点、纹理特征： 我们将介绍如何提取这些基本的图像特征。 SIFT/SURF等局部特征描述符： 这些是现代计算机视觉中非常重要的特征描述方法，我们将深入讲解其原理和应用。 HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征： HOG特征在行人检测等领域取得了巨大成功，我们将详细介绍其计算过程。 形态学图像处理：从形状入手，改造图像结构 形态学处理是基于图像的形状特征进行处理的技术，常用于图像的去噪、分割、骨架提取等。 基本运算： 我们将详细讲解腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学运算，理解它们如何改变图像的形状。 应用： 你将学习如何利用这些运算来实现去除小物体、连接断裂物体、提取连通分量等任务。 图像压缩：让图像“瘦身”，传输更高效 在传输和存储图像时，减小图像文件大小是至关重要的。 基本原理： 我们将介绍无损压缩和有损压缩的基本概念。 常用方法： 我们将讲解霍夫曼编码、行程长度编码（RLE）等无损压缩技术，以及基于DCT变换的有损压缩技术（如JPEG压缩原理）。 图像复原与重建：高级主题探索 我们将进一步探讨更复杂的图像复原问题，如图像去模糊的迭代方法，以及从不同角度拍摄的图像重建三维模型（如立体视觉基础）。 第二部分：MATLAB在数字图像处理中的实践应用 MATLAB基础与图像处理工具箱概览 在开始实践之前，我们将为你系统介绍MATLAB的入门知识，包括基本语法、矩阵运算、脚本编写等。 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）： 这是MATLAB进行图像处理的核心。我们将全面介绍该工具箱的强大功能，包括常用函数、图像数据类型、图像文件的读写等。 基于MATLAB的图像增强实现 我们将通过具体的MATLAB代码示例，演示如何实现前面理论介绍的各种图像增强技术，如直方图均衡化、对比度拉伸、空间域滤波（均值滤波、高斯滤波、Sobel算子锐化）等。你将学会如何调用MATLAB函数，并理解代码背后的逻辑。 基于MATLAB的图像复原实践 我们将用MATLAB代码实现图像噪声的添加与去除，包括椒盐噪声、高斯噪声的模拟，以及中值滤波、维纳滤波等复原算法的MATLAB实现。你将学会如何估计噪声参数，并比较不同滤波器的复原效果。 彩色图像处理的MATLAB实践 本书将演示如何在MATLAB中进行颜色空间的转换，以及如何实现彩色图像的增强和处理。你将学习如何读取和操作多通道的彩色图像数据。 图像变换与频率域滤波的MATLAB应用 我们将用MATLAB实现傅里叶变换（FFT），并在频率域进行图像滤波。你将学会如何可视化图像的频谱，并理解低通、高频滤波的效果。 图像分割的MATLAB编程 我们将通过MATLAB代码实现各种图像分割技术，包括基于阈值的分割（如Otsu法）、边缘检测（Canny算法）、区域生长等。你将学会如何利用MATLAB函数进行图像的区域划分。 形态学处理的MATLAB实现 本书将提供MATLAB代码来演示腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等形态学运算，以及它们在图像预处理和后处理中的应用。 特征提取与描述的MATLAB实践 我们将介绍如何使用MATLAB提取图像的边缘、角点等特征，并演示如何使用MATLAB的函数来计算和描述SIFT等局部特征。 图像压缩与信息隐藏的MATLAB探索 我们将用MATLAB实现简单的图像压缩算法，并探讨图像信息隐藏（Steganography）的基本原理和MATLAB实现思路。 综合案例分析与项目实践 为了让你更好地将所学知识融会贯通，本书将设计一系列综合性的案例，涵盖人脸识别、车牌识别、医学图像分析等实际应用场景。你将跟随指导，一步步完成这些项目，并在实践中锻炼解决实际问题的能力。 实验指导： 每个章节都配有详细的实验指导，清晰地列出实验目的、实验步骤、预期结果以及思考题，鼓励你动手操作，主动探索。 本书特色，让你学习更高效： 理论与实践深度融合： 每一项理论知识都伴随着清晰的MATLAB实现，让你在理解原理的同时，也能立即动手验证。 丰富的MATLAB代码示例： 代码结构清晰，注释详尽，可以直接运行，并提供修改和扩展的空间，帮助你快速上手。 循序渐进的学习路径： 从基础概念到高级应用，由浅入深，逐步引导，即使是初学者也能轻松掌握。 贴近实际的应用案例： 涵盖了诸多现实世界中的图像处理应用，让你了解技术的实际价值。 丰富的习题与实验： 帮助巩固所学知识，提升实践能力。 前沿技术的适度引入： 在基础理论之外，适度引入一些前沿概念，激发你的学习兴趣和探索欲。 为何选择《数字图像处理与MATLAB实践指南（第2版）》？ 无论你是计算机科学、电子工程、自动化、通信工程等相关专业的学生，还是对数字图像处理技术充满兴趣的开发者、研究人员，本书都将是你理想的学习伙伴。它将帮助你： 构建扎实的理论基础： 深入理解数字图像处理的各种核心算法和技术。 掌握强大的MATLAB实践技能： 能够熟练运用MATLAB实现各种图像处理任务。 提升解决实际问题的能力： 通过丰富的案例和实验，培养分析和解决复杂图像问题的能力。 为未来的深入研究或工作奠定坚实基础： 无论是继续深造还是投身于相关行业，本书都将为你提供宝贵的知识和技能。 踏上这段数字图像处理的旅程，打开全新的视觉智能世界。本书将是你最可靠的向导，陪伴你探索图像的奥秘，驾驭MATLAB的力量，创造属于你的视觉精彩！

评分☆☆☆☆☆

老实说，我对技术书籍的评价向来是比较挑剔的。很多所谓的“经典”教材，要么过于理论化，读起来像天书；要么过于实用化，但缺乏深度和系统性。《数字图像处理及MATLAB实现 学习与实验指导（第2版）》这本书，却在我心中找到了一个绝佳的平衡点。它在内容组织上显得非常有条理，从最基础的图像表示、像素操作，逐步深入到高级的图像分析和机器学习应用。书中对每一个概念的引入都非常自然，像是循循善诱的老师，引导读者一步步走进数字图像处理的奇妙世界。我印象深刻的是，书中对滤波器的讲解，不仅仅是罗列公式，而是通过大量的图示和直观的比喻，让我彻底理解了低通、高通、带通滤波各自的作用机理。更赞的是，书中提供的MATLAB代码，不仅仅是简单的调用函数，而是包含了对算法的详细解释和必要的注释，使得即使是编程新手，也能根据代码理解算法的实现细节。而且，实验部分的设计也十分巧妙，能够让我们在不同的参数设置下，观察算法对图像的影响，从而培养调试和优化的能力。这本书让我觉得，数字图像处理不再是枯燥的数学和代码的堆砌，而是一门充满创造力和乐趣的学科。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容安排，可以说是既有广度又不失深度，而且非常契合当前工程界和学术界对数字图像处理技能的需求。它并没有回避那些相对抽象的数学理论，但同时也用非常接地气的方式，将它们转化为可执行的MATLAB代码。我特别欣赏书中对图像分割算法的讲解，从传统的阈值法、区域生长法，到更高级的基于能量最小化的方法，讲解得条理清晰，并且提供了相应的MATLAB实现。这让我能够清晰地看到不同算法之间的优劣势，以及它们各自适用的场景。更重要的是，书中的实验指导，不仅仅是“跟着做”那么简单，而是鼓励读者进行参数的调整和结果的分析，这真正培养了我们解决实际问题的能力。我记得书中有一个关于小波变换用于图像去噪的实验，通过调整小波基和阈值，我竟然真的能够将一些模糊的照片变得清晰许多。这种成就感，是仅仅阅读理论所无法比拟的。这本书的语言风格也比较平实，没有华丽的辞藻，但字字珠玑，信息量非常大，读起来让人有一种充实感。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书在实操性上做得相当到位，完全摆脱了许多学术书籍“高高在上”的架子。打开这本书，你就能感受到它强烈的“动手”导向。每一章节的理论讲解，几乎都紧随其后地提供了相应的MATLAB代码示例，并且这些代码不仅可以运行，还附带了详细的解释，让你知道每一行代码的作用，以及它在算法中扮演的角色。这对于很多初学者来说，无疑是一盏指路明灯。我尤其喜欢书中关于图像复原的章节，比如维纳滤波、约束最小二乘滤波等，书中不仅介绍了这些方法的原理，还给出了MATLAB实现，并且通过实验指导，让我能够自己尝试不同的参数，观察复原效果。这种“即学即用”的学习模式，大大提高了我的学习效率，也让我对数字图像处理的理解更加深刻。而且，书中还涉及了一些更高级的图像特征提取和描述方法，例如SIFT、SURF等，这些都是目前计算机视觉领域非常重要的技术，能够通过这本书的学习，为我未来的研究或工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

对于想要系统学习数字图像处理，并且能够熟练运用MATLAB进行实践的读者来说，《数字图像处理及MATLAB实现 学习与实验指导（第2版）》这本书无疑是一个非常优秀的选择。它在内容编排上，遵循了从易到难、由浅入深的原则，使得即便是对数字图像处理领域不太熟悉的读者，也能够循序渐进地掌握相关知识。书中对每一个算法的介绍，都力求深入浅出，既保证了理论的严谨性，又便于理解。而MATLAB的实现部分，更是这本书的亮点之一。书中提供的代码，不仅可以直接运行，还配有详尽的注释和讲解，这让我在学习算法的同时，也能够学习到如何用MATLAB将算法落地。我尤其喜欢书中对图像分割和特征提取的讲解，这些内容在很多实际应用中都至关重要。通过书中的实验指导，我不仅能够巩固理论知识，还能亲手验证算法的效果，并从中获得宝贵的实践经验。总而言之，这本书在理论与实践之间搭建起了一座坚实的桥梁，对于想要在数字图像处理领域有所建树的学习者，这是一本值得反复研读的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字图像处理及MATLAB实现 学习与实验指导（第2版）》是我近来接触到的最扎实的教材之一。拿到书的那一刻，就被它厚实的体积和精美的排版所吸引。翻开目录，每一章都对应着数字图像处理领域的核心概念，从基础的图像增强、复原，到进阶的图像分割、特征提取，再到应用广泛的形态学处理、小波变换，简直是一应俱全。最令人惊喜的是，书中并没有仅仅停留在理论的讲解，而是紧密结合MATLAB这一强大的工具，为每个算法都提供了清晰的代码实现示例。这对于我们这些渴望将理论转化为实践的学习者来说，简直是福音。我特别喜欢书中对每一个算法的推导过程都循序渐进，逻辑严谨，不会让人感到突兀。即便是复杂的数学公式，也能通过图示和简洁的语言解释得明明白白。而且，书中每章末尾都配有精心设计的实验指导，这些实验不仅能帮助我们巩固课堂知识，更能让我们动手操作，亲身体验算法的效果，这对于加深理解和培养解决实际问题的能力至关重要。我个人觉得，对于想要深入掌握数字图像处理技术，并将其应用于实际项目的朋友们，这本书绝对是不可多得的学习宝典。它不仅教会你“是什么”，更教你“怎么做”，这才是真正的价值所在。

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