說實話,我一直在尋找一本能夠係統性梳理圖像處理脈絡的書籍,市麵上同類書籍不少,但往往要麼過於理論化,要麼過於碎片化,很難找到一個好的切入點。這次拿到《圖像工程·上冊:圖像處理(第4版)》後,我迫不及待地翻閱起來。這本書給我的第一印象是其結構非常清晰,從最基礎的圖像概念入手,逐步深入到各種處理技術。我尤其關注的是書中對於圖像錶示和顔色空間的內容,這部分往往是很多初學者容易忽略但又至關重要的環節。理解瞭像素的本質、不同的顔色模型(RGB、HSV、CMYK等)是如何工作的,對於後續理解圖像的各種變換和操作至關重要。我希望書中能詳細解釋各種顔色空間的轉換原理以及在不同應用場景下的選擇依據。此外,書中關於圖像變換(如傅裏葉變換、小波變換)的介紹也引起瞭我的興趣,這些變換能夠將圖像從空間域轉換到頻率域,從而實現更有效的分析和處理。我希望書中不僅提供理論推導,還能結閤實例說明這些變換的實際作用,例如在去噪或圖像壓縮中的應用。這本書的厚度也讓我感到安心,相信它能夠涵蓋足夠多的內容,滿足我深入探索的需求。
評分我最近花瞭些時間研究圖像處理的最新進展,偶然翻到瞭這本《圖像工程·上冊:圖像處理(第4版)》。拿到書的第一感覺就是厚重,這通常意味著內容的充實和體係的完整。我一直對數字圖像的構建、分析和理解過程很感興趣,尤其是那些能夠將模糊的、有噪聲的數據轉化為清晰、有意義信息的底層技術。這本書的封麵設計簡潔大氣,書名中的“第4版”也暗示瞭其內容的不斷更新和迭代,這在快速發展的科技領域是非常重要的。我尤其期待書中能夠深入講解圖像的濾波、增強、分割以及特徵提取等核心概念。我一直認為,理解這些基本操作的數學原理和算法實現,是進行更高級圖像分析和應用的基礎。例如,對於濾波,我希望看到不僅僅是常見的均值濾波、高斯濾波,還能深入到更復雜的如雙邊濾波、各嚮異性擴散等,理解它們在保留邊緣和細節方麵的差異。對於圖像增強,我也期待書中能夠介紹多種方法,並分析它們各自的適用場景和優缺點,比如直方圖均衡化、對比度拉伸等。總的來說,我對這本書充滿瞭期待,希望它能成為我深入學習圖像處理領域的一塊堅實基石。
評分最近在進行一個關於計算機視覺的項目,其中涉及到大量的圖像預處理和特徵提取工作,所以一直在尋找一本能夠提供理論指導和算法細節的書籍。《圖像工程·上冊:圖像處理(第4版)》這本書的齣現,可以說是雪中送炭。我最看重的是它能夠提供關於圖像恢復和重構方麵的知識。在實際項目中,我們經常會遇到模糊、噪聲、缺失等問題,如何有效地恢復原始圖像,是一項挑戰。我希望書中能夠詳細講解點擴散函數(PSF)、捲積以及逆濾波、維納濾波等經典恢復方法,並深入分析它們在不同噪聲模型下的錶現。同時,我也對書中可能介紹的更現代的圖像恢復技術,如基於學習的方法,抱有很大的期望,雖然這本是上冊,但對基礎的紮實講解,同樣能夠為學習更高級的內容打下堅實的基礎。此外,對於圖像分割,我也是非常感興趣的,如何準確地將圖像中的目標分割齣來,是後續識彆和分析的關鍵。我希望書中能夠涵蓋多種分割方法,從閾值分割、區域生長,到更高級的如邊緣檢測、圖割等,並分析它們各自的優劣勢及適用範圍。這本書的“第4版”標簽,讓我相信其內容是經過多年沉澱和更新的,能夠跟上時代的發展。
評分最近工作中需要接觸到一些圖像分析的場景,比如對醫學影像進行初步處理,或者對工業産品進行缺陷檢測,但發現自己對圖像處理的基礎知識掌握得不夠牢固。《圖像工程·上冊:圖像處理(第4版)》這本書的標題吸引瞭我,因為“圖像工程”這個詞意味著它可能包含更全麵的工程實踐和應用視角,而不僅僅是理論介紹。我尤其關注書中關於圖像壓縮的內容。雖然在日常使用中我們很少直接接觸圖像壓縮算法,但它是存儲、傳輸和處理海量圖像數據的關鍵技術。我希望書中能夠講解兩種主要的壓縮技術:無損壓縮(如Huffman編碼、LZW編碼)和有損壓縮(如DCT變換在JPEG中的應用)。我希望能理解它們各自的原理、壓縮效率以及對圖像質量的影響,並瞭解在不同應用場景下如何選擇閤適的壓縮方法。此外,書中關於圖像的形態學處理(如腐蝕、膨脹、開運算、閉運算)的內容也引起瞭我的興趣。這些操作在圖像分割、噪聲去除以及形狀分析等方麵有著廣泛的應用。我期待書中能夠通過清晰的圖示和實例,解釋這些形態學操作的原理,以及它們如何改變圖像的形狀和結構。總的來說,我希望這本書能夠讓我不僅理解“是什麼”,還能理解“為什麼”和“如何做”,從而更好地應用於實際工作中。
評分我最近在學習深度學習在圖像領域的應用,但發現很多時候缺乏對底層圖像處理技術的深入理解,這使得我在解釋模型行為時感到力不從心。因此,我一直在尋找一本能夠係統性地迴顧和講解圖像處理基礎的書籍,《圖像工程·上冊:圖像處理(第4版)》恰好滿足瞭我的需求。我特彆期待書中能夠對圖像的幾何變換進行詳細的闡述,例如鏇轉、縮放、平移、仿射變換以及透視變換。理解這些變換的數學原理和實現方式,對於進行圖像對齊、數據增強以及三維重建等任務至關重要。我希望書中能夠清晰地講解齊次坐標、變換矩陣的構建以及如何應用這些變換來修改圖像的幾何結構。另外,對於圖像量化和編碼的內容,我也非常感興趣。雖然在深度學習中我們通常處理的是浮點數,但理解圖像是如何從模擬信號采樣、量化並最終編碼成數字格式的,有助於我們更深刻地理解圖像的本質,以及在資源受限的場景下如何進行優化。這本書的“上冊”定位,讓我預期它將聚焦於圖像處理最核心的部分,為我後續學習更復雜的算法和技術打下堅實基礎。
本站所有內容均為互聯網搜尋引擎提供的公開搜索信息,本站不存儲任何數據與內容,任何內容與數據均與本站無關,如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度,google,bing,sogou 等
© 2025 book.teaonline.club All Rights Reserved. 圖書大百科 版權所有