數字圖像處理 電子與通信 書籍 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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店鋪： 青草書店專營店

齣版社： 北京郵電大學齣版社

ISBN：9787563552719

商品編碼：29890409787

商品基本信息，請以下列介紹為準
商品名稱：	數字圖像處理 電子與通信 書籍
作者：	吳娛主編
定價：	49.0
齣版社：	北京郵電大學齣版社
齣版日期：	2017-10-01
ISBN：	9787563552719
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版次：
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開本：	16開

內容簡介

本書共分為九章，其主要內容包括：數字圖像基礎；圖像的基本運算；空間域圖像增強；頻率域圖像增強；圖像壓縮編碼；圖像分割；數學形態學及其應用；數字圖像處理的應用實例等。

《光影的對話：圖像的奧秘與錶達》 導言 在信息爆炸的時代，圖像早已超越瞭簡單的視覺信息載體，成為我們理解世界、溝通情感、傳承文化的強大媒介。從社交媒體上瞬間刷新的生活片段，到科學研究中揭示的微觀奧秘，再到藝術創作中錶達的無限可能，圖像無處不在，深刻地影響著我們的認知和生活方式。然而，我們看到的每一張清晰、生動、富有錶現力的圖像，背後都凝聚著人類對光影、色彩、空間以及信息編碼的深刻理解和精湛技藝。《光影的對話：圖像的奧秘與錶達》正是這樣一本旨在帶領讀者深入探索圖像本質、揭示其生成、處理與分析背後原理的著作。它並非一本僅關注冰冷技術參數的教科書，而是一場邀請你與光影進行深度對話的旅程，讓你理解那些潛藏在像素背後，將平淡轉化為精彩的奧秘。 第一篇：圖像的誕生——從現實到數字的橋梁 本篇將係統性地介紹圖像是如何從三維的現實世界被捕捉、記錄並轉化為計算機可以理解的數字信息的。我們將首先迴顧曆史上感光材料的發展，瞭解膠片時代是如何通過化學反應記錄光綫的。隨後，重點深入探討現代數字成像技術的核心——數碼傳感器。 CCD與CMOS：捕捉光綫的“眼睛” 我們將詳細解析兩種主流的數碼傳感器技術：Charge-Coupled Device（CCD）和Complementary Metal-Oxide-Semiconductor（CMOS）。讀者將瞭解到它們的內部結構，如像素陣列、光電轉換原理（光子如何轉化為電子信號）、電荷的傳輸機製（CCD的逐行轉移與CMOS的並行讀取），以及各自在性能上的優劣勢，例如感光度、噪音抑製、功耗和讀齣速度等。我們會深入剖析每個像素如何測量光強度，並解釋其如何影響最終圖像的亮度。 色彩的魔法：濾色陣列與色彩空間 單色的傳感器如何捕捉豐富的色彩？本篇將揭示Bayer濾色陣列（或其他色彩濾波技術）的巧妙設計，解釋為何每個像素隻捕捉紅、綠、藍三種顔色中的一種，以及相機內部是如何通過插值算法（Demosaicing）重建齣完整的彩色圖像的。我們還會介紹不同色彩空間的概念，如RGB（紅綠藍）、CMYK（青品紅黃黑）以及更專業的Lab、HSV等，闡述它們在圖像錶示、顯示和印刷上的不同作用與轉換原理。讀者將理解不同色彩空間如何描述色彩的色調、飽和度和亮度，以及在圖像處理中選擇閤適的色彩空間的重要性。 從模擬到數字：采樣與量化 連續的模擬光信號如何轉化為離散的數字信號？本篇將詳細闡述采樣（Sampling）和量化（Quantization）這兩個關鍵過程。我們將解釋采樣率（Spatial Sampling）如何決定圖像的空間分辨率，即單位長度內包含多少像素點，以及過采樣和欠采樣的影響。量化過程則涉及將連續的光強度值映射到有限的離散數值級彆，我們將會討論位深度（Bit Depth）的概念，例如8位、10位、12位，以及它如何決定圖像的灰度級或色彩豐富度，並探討過量化和量化誤差（Quantization Error）的概念。 圖像的基因：像素與數字錶示 本章將定義“像素”作為數字圖像的最基本單元，並解釋如何通過二維數組來錶示一張數字圖像。讀者將瞭解圖像的尺寸（寬度和高度）、分辨率（Resolution）與像素密度（Pixels Per Inch, PPI）的區彆和聯係，以及它們如何影響圖像的打印尺寸和顯示效果。我們還會介紹常見的圖像文件格式，如JPEG、PNG、TIFF、BMP等，簡要說明它們的文件結構、壓縮方式（有損與無損）和各自的適用場景，讓讀者明白同一幅圖像在不同格式下可能存在的差異。 第二篇：圖像的重塑——操控與優化的藝術 一旦圖像被轉化為數字形式，我們便獲得瞭前所未有的控製力。本篇將深入探討各種圖像處理技術，這些技術旨在改善圖像質量、增強視覺效果、提取有用信息，甚至實現藝術化的創作。 點運算的魅力：像素級的變換 我們將從最基礎的點運算開始，解釋如何對圖像中的每一個像素進行獨立的操作。這包括亮度調整（Brightness Adjustment）、對比度增強（Contrast Enhancement）、伽馬校正（Gamma Correction）等，讀者將理解這些操作如何通過改變像素的灰度值來影響圖像的整體明暗和細節錶現。此外，還會介紹直方圖（Histogram）的概念，以及如何通過直方圖均衡化（Histogram Equalization）來自動調整圖像的對比度，使其細節更加豐富。 鄰域操作的智慧：濾波與捲積 圖像的許多信息並非孤立存在，而是與其他像素相關聯。本篇將重點講解基於鄰域操作（Neighborhood Operations）的濾波技術。讀者將深入理解捲積（Convolution）這一核心數學概念，它如何通過一個小的“捲積核”（Kernel）在圖像上滑動，對每個像素及其鄰域進行加權求和，從而實現各種效果。我們會詳細介紹： 平滑濾波（Smoothing Filters）：如均值濾波（Mean Filter）、高斯濾波（Gaussian Filter），它們如何去除圖像中的噪聲，但可能導緻細節模糊。 銳化濾波（Sharpening Filters）：如拉普拉斯算子（Laplacian Operator）、Sobel算子，它們如何增強圖像的邊緣和細節，使圖像看起來更清晰。 形態學處理（Morphological Operations）：如腐蝕（Erosion）、膨脹（Dilation）、開運算（Opening）、閉運算（Closing），這些操作在二值圖像處理中尤為重要，用於去除小的噪聲點、連接斷開的區域或填充小的孔洞，在對象識彆和分割中扮演關鍵角色。 色彩的魔術師：顔色空間轉換與調整 除瞭RGB空間，我們還會深入探討其他顔色空間的轉換和應用。例如，在HSV（Hue, Saturation, Value）或HSL（Hue, Saturation, Lightness）空間中，我們可以獨立地調整色調、飽和度和亮度，這使得色彩的編輯更加直觀和可控。本章將講解如何進行色彩平衡（Color Balancing）、色調分離（Colorize）、移除色彩（Desaturate）等操作，以及如何使用色彩映射（Color Mapping）技術為圖像賦予新的視覺風格。 幾何變換的魔力：變形與校正 本篇還將介紹改變圖像空間結構的幾何變換。讀者將學習仿射變換（Affine Transformation）和透視變換（Perspective Transformation）的原理，理解如何進行平移（Translation）、鏇轉（Rotation）、縮放（Scaling）、剪切（Shearing）等操作。這不僅用於調整圖像的朝嚮和大小，還包括圖像的校正，例如糾正傾斜或形變的建築物照片，以及實現全景圖像的拼接。 圖像修復與增強：讓“瑕疵”消失 我們將探討一些高級的圖像修復技術，例如使用內容感知的填充（Content-Aware Fill）來移除不想要的物體，或者修復照片中的劃痕和汙點。讀者將瞭解這些技術背後的一些基本原理，例如像素的傳播和紋理的閤成，以及如何利用局部紋理和結構信息來填補缺失的區域，從而實現“無痕修復”。 第三篇：圖像的洞察——分析與理解的旅程 圖像不僅是信息的載體，更是蘊含豐富知識的寶庫。本篇將引導讀者探索如何從圖像中提取有價值的信息，進行深入的分析，甚至理解圖像背後的語義。 特徵提取：圖像的“指紋” 本章將介紹如何從圖像中提取代錶性的特徵，這些特徵能夠區分不同的圖像或物體。我們將討論邊緣檢測（Edge Detection）算法，如Canny邊緣檢測，它們如何識彆齣圖像中最顯著的輪廓。還會介紹角點檢測（Corner Detection），如Harris角點檢測，以及SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）和SURF（Speeded Up Robust Features）等尺度不變特徵描述子，它們如何提取齣對尺度、鏇轉和光照變化魯棒的關鍵點，這些特徵在物體識彆、圖像匹配和三維重建中至關重要。 圖像分割：將圖像拆解成有意義的區域 圖像分割（Image Segmentation）是將圖像劃分為不同具有語義意義的區域或對象的任務。本章將介紹多種分割方法，從傳統的閾值分割（Thresholding），到基於區域生長的算法（Region Growing），以及更先進的基於圖割（Graph Cut）和深度學習（Deep Learning）的分割技術。讀者將理解不同分割方法的原理、優缺點以及它們在醫學影像分析、自動駕駛車輛感知等領域的應用。 物體識彆與檢測：讓機器“看見” 物體識彆（Object Recognition）和檢測（Object Detection）是計算機視覺的核心任務。我們將介紹經典的機器學習方法，如支持嚮量機（SVM）與HOG（Histogram of Oriented Gradients）特徵的結閤，以及近年來在深度學習浪潮下興起的捲積神經網絡（CNN）。讀者將瞭解CNN如何通過多層捲積和池化操作自動學習圖像的層級特徵，並實現高效的物體分類和定位。我們會簡要介紹一些知名的物體檢測模型，如R-CNN係列、YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector），揭示它們如何快速準確地在圖像中找到目標。 圖像檢索與相似度比較：找到“像”的它 本章將探討如何構建圖像檢索係統，使得用戶可以通過一張示例圖片來搜索相似的圖像。我們將介紹內容基圖像檢索（Content-Based Image Retrieval, CBIR）的基本流程，包括特徵提取、特徵描述和相似度度量。讀者將瞭解如何使用諸如顔色直方圖、紋理描述子或深度學習提取的特徵嚮量來計算圖像間的相似度。 圖像的測量與分析：從像素到數據的轉化 本篇的最後，我們將討論如何利用圖像進行定量分析。在科學研究和工程領域，圖像分析常用於測量尺寸、計數對象、分析紋理、評估形變等。我們將介紹如何通過標定（Calibration）來將像素坐標轉換為實際物理單位，如何使用圖像處理技術來量化特定區域的顔色、亮度或形狀特徵，以及如何利用圖像序列進行運動分析。 結語 《光影的對話：圖像的奧秘與錶達》是一扇通往數字圖像世界的大門。它力求以清晰的邏輯、生動的語言和豐富的案例，帶領讀者理解圖像從生成到處理、再到分析的整個生命周期。無論是對計算機科學、電子信息工程、通信工程的學生，還是對攝影、設計、藝術、醫學影像等領域感興趣的探索者，本書都將為你提供一個堅實的理論基礎和廣闊的視野。通過與光影的這場深度對話，你將不僅學會如何“看”圖像，更能學會如何“理解”和“駕馭”圖像，發掘其無限的潛能，並將其轉化為強大的工具，去創造、去發現、去錶達。

评分☆☆☆☆☆

我隻能說，這本書的內容，尤其是其中關於“電子與通信”的部分，完全沒有觸及到我最感興趣的點。我之前從事的是嵌入式係統開發，我對數字圖像處理的興趣主要來源於將其應用於物聯網設備上的實時圖像采集與分析，比如一些安防監控、智能交通、工業檢測等場景。我希望能在這本書裏看到如何將圖像處理算法優化到能夠在資源受限的嵌入式芯片上高效運行，如何處理傳感器帶來的噪聲和畸變，如何設計低功耗的圖像處理流程，甚至是如何利用FPGA等硬件加速圖像處理。然而，這本書的“電子與通信”部分，更多的是在談論一些非常宏觀的通信原理，例如信道編碼、調製解調、多址技術等，這些內容對於我理解如何在嵌入式設備上處理圖像幾乎沒有任何幫助。它似乎把“電子與通信”理解成瞭一個非常寬泛的概念，然後把一些通用的圖像處理算法塞瞭進去，但兩者之間的聯係卻顯得非常牽強。我花瞭很多時間去尋找書中能夠與我的實際工作相結閤的部分，但最終的收獲甚微。這本書給我一種感覺，它是在堆砌知識點，卻沒有真正將不同領域的知識融會貫通，形成一種有機的整體。

评分☆☆☆☆☆

我實在太失望瞭。買這本書完全是衝著“電子與通信”這個標簽來的，我以為它能結閤電子通信的原理，講解一些在通信係統中如何高效傳輸和處理圖像的技術。比如，我一直對低比特率圖像壓縮在通信帶寬受限情況下的應用很感興趣，或者是在無綫通信中如何處理信號噪聲對圖像質量的影響，這些都是非常實際且重要的課題。然而，當我打開這本書，卻發現它更多地在講一些基礎的圖像處理理論，什麼灰度變換、直方圖均衡化、邊緣檢測等等，這些內容在網上隨便搜一下都能找到很多詳細的教程，而且通常都比書裏講得更易於理解，配有豐富的代碼示例。書裏對這些基礎概念的講解雖然也算詳盡，但缺乏一些在電子通信背景下的應用場景分析，沒有給我一種“哇，原來圖像處理和通信還能這麼結閤！”的驚喜感。例如，書中提到瞭圖像的編碼，但對編碼效率與通信帶寬、誤碼率之間的關係並沒有深入探討，這讓我感覺非常遺憾。我也期望它能介紹一些圖像在不同通信協議下的傳輸特性，或者如何利用通信係統的特點來優化圖像的處理算法，但這些內容幾乎沒有體現。總的來說，這本書的內容雖然可能在理論上很紮實，但它並沒有成功地將“數字圖像處理”與“電子與通信”這兩個概念有機地結閤起來，沒有給我提供一些獨特且有價值的視角。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的“數字圖像處理”部分，雖然內容非常豐富，但我總覺得它缺少瞭點“靈魂”。我一直在尋找一種能夠讓我真正理解圖像背後原理，並能靈活運用的方法。例如，我非常想瞭解為什麼某種濾波算法在處理特定類型的噪聲時效果特彆好，或者某種特徵提取方法為什麼能更好地捕捉到圖像中的關鍵信息。書裏給齣瞭大量的公式和算法流程，但對於這些“為什麼”的解釋卻相當有限。它更多的是在陳述“是什麼”和“怎麼做”，而不是“為什麼這麼做”。例如，在講解邊緣檢測的時候，它列舉瞭Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等，並給齣瞭它們各自的數學形式和處理步驟，但它沒有深入解釋不同算子在檢測不同類型邊緣時的優劣勢，也沒有提供一些實際案例來對比它們的錶現。這種“知其然，不知其所以然”的學習體驗，讓我覺得非常被動。我希望這本書能夠引導我主動去思考，去探索，而不是僅僅被動地接受信息。它更像是一本“工具書”，提供瞭一堆工具，但卻沒有教我如何巧妙地使用這些工具來解決更復雜的問題。

评分☆☆☆☆☆

我必須承認，這本書的書名《數字圖像處理 電子與通信 書籍》確實吸引瞭我，但當我真正開始閱讀後，我發現它的內容與我期望的“電子與通信”的結閤點相去甚遠。我原本以為這本書會深入探討如何將圖像信號在電子通信係統中進行高效的編碼、傳輸和解碼，例如如何針對通信信道的特點來設計圖像壓縮算法，或者如何利用通信網絡的架構來支持大規模的分布式圖像處理。我期望書中能有關於圖像在不同通信介質（如光縴、無綫電波）上傳輸時的特性分析，以及如何通過信號處理技術來增強圖像在傳輸過程中的魯棒性。然而，書中關於“電子與通信”的部分，更多地停留在非常基礎的通信理論層麵，例如香農定理、信道容量等，這些內容雖然是通信的基礎，但與圖像處理的結閤點卻顯得比較薄弱。它並沒有深入探討如何在通信鏈路中實現對圖像數據的有效管理和優化，也沒有介紹一些專門針對圖像通信的先進技術，例如基於內容的自適應傳輸、多視角圖像的協同傳輸等。這本書給我的感覺是，它隻是將兩個相對獨立的領域強行地並列在一起，而沒有真正做到內容的深度融閤。

评分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺是，它試圖涵蓋的範圍過於廣泛，但又不夠深入，導緻在“電子與通信”這個方嚮上，顯得有些“瘸腿”。我購買這本書，是希望能夠深入瞭解數字圖像處理技術是如何在電子通信係統中得到應用的，比如在通信係統的設計中，如何利用圖像處理來監測和評估信號質量，或者如何在通信協議的設計中，考慮圖像數據的傳輸特性，以達到最優的傳輸效率。我期待書中能夠有關於圖像在通信鏈路中的信道編碼、誤碼糾正、信息隱藏等方麵的詳細介紹，或者關於如何利用圖像處理技術來實現通信節點的自適應配置和資源管理。然而，這本書的內容更多地集中在對圖像處理算法本身的理論推導和數學公式的講解，而對於這些算法在電子通信係統中的具體應用，則提及甚少。它並沒有提供一些實際的案例研究，來展示數字圖像處理如何在電子通信領域解決實際問題，例如在雷達信號處理、衛星通信圖像傳輸、物聯網傳感器網絡中的圖像數據處理等。這讓我感覺這本書的內容比較“空中樓閣”，理論性很強，但與實際應用脫節。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我購買這本書的初衷，是希望能夠學習到如何在電子通信領域內，利用數字圖像處理技術來解決一些實際問題。我特彆關注的是在通信係統中，如何實現對圖像數據的快速檢索、識彆和分類，以滿足智能監控、自動駕駛等新興應用的需求。我期待書中能介紹一些將圖像特徵提取與通信信道特性相結閤的算法，比如如何設計一種低復雜度、高魯棒性的圖像特徵，使其能夠在噪聲乾擾嚴重的通信環境中依然保持有效的識彆能力。我也希望書中能有關於如何利用通信網絡來構建分布式圖像處理係統的內容，比如如何將圖像數據分散到不同的節點進行處理，然後將處理結果匯聚起來，以提高處理效率和可擴展性。然而，這本書的內容更多地集中在對圖像處理算法本身的理論介紹，例如圖像的增強、復原、分割、識彆等，這些內容雖然是數字圖像處理的基礎，但並沒有很好地與電子通信的實際應用場景聯係起來。書中缺乏具體的案例分析，沒有展示如何在真實的通信係統中應用這些圖像處理技術來解決實際問題，這讓我覺得這本書的實用性大打摺扣。

评分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的體驗，可以說是“高開低走”。一開始，我被書名中“數字圖像處理 電子與通信”所吸引，我以為它會是一本能夠將這兩個領域深度融閤，並提供前沿技術介紹的權威著作。我期望能在這本書中瞭解到，在5G、6G等新一代通信技術背景下，數字圖像處理將會迎來怎樣的變革，或者如何利用通信網絡來構建更智能、更高效的圖像分析係統。然而，當我深入閱讀後，卻發現這本書的內容更多地停留在比較基礎的圖像處理概念和通用的通信原理上，缺乏對前沿技術和未來發展趨勢的深入探討。書中關於圖像處理的部分，雖然涵蓋瞭許多經典算法，但更新的速度似乎跟不上技術的迭代；而關於電子與通信的部分，則更多地側重於一些基礎理論，並沒有很好地與圖像處理的最新應用相結閤。我沒有看到關於深度學習在圖像處理和通信領域交叉應用的最新研究進展，也沒有看到關於如何利用AI賦能圖像通信的詳細介紹。這讓我感覺這本書的內容有些陳舊，並沒有真正抓住“數字圖像處理 電子與通信”這個主題所蘊含的未來潛力。

评分☆☆☆☆☆

這本《數字圖像處理》真的是一本讓我頭疼欲裂的書。我當初抱著學習最新的AI圖像生成技術的期望買下它，想著能夠快速掌握一些炫酷的算法，做齣驚艷的作品。然而，當我翻開第一頁，迎接我的卻是密密麻麻的數學公式和冗長的理論推導。傅裏葉變換、小波變換、傅裏葉描述子……這些概念對我來說就像天書一樣，雖然我知道它們是數字圖像處理的基礎，但書中對它們的講解過於抽象，缺乏生動的類比和直觀的圖示。我嘗試著去理解，卻發現自己陷入瞭一個邏輯死循環，每一個概念都建立在更前麵、更晦澀的概念之上，仿佛一座搖搖欲墜的數學大廈，稍不留神就會被壓垮。更令我沮喪的是，書中舉例的場景和應用，很多都停留在上個世紀的科研論文中，與我想要學習的現代圖像處理技術相去甚遠。我花瞭大量時間去查閱各種資料，希望能找到一些能夠幫助我理解書本內容的補充解釋，但效果甚微。這本書更像是一本給數學傢和理論研究者準備的參考書，對於一個想要快速入門並應用到實際項目中的讀者來說，它實在太過勸退瞭。我不得不承認，在看瞭前幾章後，我感覺自己的熱情被一點點消磨殆盡，甚至開始懷疑自己是否真的適閤這個領域。這本書的內容深度確實很高，但對於我這樣期望快速上手、解決實際問題的讀者而言，它的內容深度反而成瞭一種障礙，讓我望而卻步。

评分☆☆☆☆☆

我不得不說，這本書的內容，對於我這樣一個希望在“電子與通信”領域內，利用“數字圖像處理”來解決實際問題的讀者來說，提供的幫助非常有限。我一直在尋找如何在無綫通信環境中，通過優化圖像處理算法來提高通信質量，或者如何設計一種低功耗、高效率的圖像編碼方案，以便在帶寬有限的移動設備上實現流暢的圖像傳輸。我期望書中能有關於圖像在不同無綫信道（如Wi-Fi, 4G, 5G）下的傳輸特性分析，以及如何利用信號處理技術來應對信道衰落、乾擾等問題。我也希望書中能介紹一些圖像在嵌入式通信設備上的實時處理技術，比如如何將圖像采集、預處理、編碼、傳輸等環節進行協同優化。然而，這本書的內容更多的是對數字圖像處理的通用算法進行介紹，例如圖像的濾波、變換、特徵提取、目標識彆等。雖然這些算法是圖像處理的基礎，但它並沒有深入探討如何在電子通信的特定場景下應用它們，也沒有給齣任何具體的工程實現建議。書中關於電子與通信的部分，也僅僅是一些非常基礎的通信原理，與圖像處理的結閤點顯得非常薄弱。

评分☆☆☆☆☆

這本書的內容，我隻能說是“理論性很強，但實操性不強”。我是一名正在學習數字圖像處理的在校學生，我希望能在這本書中找到一些能夠指導我進行實驗和開發的實踐性內容。例如，我希望能有具體的代碼示例，展示如何用Python或MATLAB等工具實現書中的各種算法。我也希望書中能提供一些真實或模擬的圖像數據集，方便我進行算法的測試和驗證。更重要的是，我希望能有關於如何將這些算法應用於實際工程問題的指導，比如如何選擇閤適的算法來解決一個特定的圖像處理任務，或者如何對算法進行優化以提高效率和精度。然而，這本書的內容幾乎全部是理論推導和概念闡述，很少有實際的代碼實現和案例分析。它更像是一本教科書，適閤用來學習理論知識，但對於需要動手實踐的讀者來說，它提供的幫助非常有限。我嘗試著根據書中的理論自己去編寫代碼，但由於缺乏具體的指導和示例，過程顯得異常艱難，常常會遇到一些意想不到的問題，而書中又沒有提供任何解決思路。