圖書描述
1.本書為影像處理與電腦視覺入門導讀書籍，以基礎技術為主。在每一章節中均有相關的範例說明，幫助讀者能對內容有更深入的瞭解。
2.在第六版中，除瞭在某些章節中增加新內容外，更擴增到十五章，尤其是增加瞭三維影像的彩現之章節。
3.本書除瞭適閤大學部同學作為修課之教科書外，亦可給研究所同學作為初次探索影像處理與電腦視覺相關領域之導讀書目，希望讀者能透過本書得到學習的助益與樂趣。
著者信息
圖書目錄
Chapter 2 形態學、DCT、人臉定位與 FFT
Chapter 3 影像品質的改善與迴復
Chapter 4 測 邊
Chapter 5 門檻值決定與區域的分割
Chapter 6 直綫與道路偵測
Chapter 7 圓與橢圓偵測
Chapter 8 紋理描述與分類
Chapter 9 圖形識彆、匹配與三維影像重建
Chapter 10 空間資料結構設計與應用
Chapter 11 分群與應用
Chapter 12 影像與視訊壓縮
Chapter 13 影像資料庫檢索
Chapter 14 彩色影像處理
Chapter 15 三維影像的彩現
圖書序言
圖書試讀
用户评价
這本《影像處理與電腦視覺(第六版)》我早就覬覦很久瞭，畢竟在這個AI浪潮席捲的時代，圖像和視覺技術的重要性不言而喻。我平常接觸一些圖像分析和處理的案子，手上的工具雖然不少，但總覺得理論基礎不夠紮實，遇到瓶頸時總感覺像隔靴搔癢。聽說這本第六版更新瞭很多最新的技術和算法，比如更深層的神經網絡在圖像識彆上的應用，還有一些實時處理的優化技術，這些都是我急需瞭解的。我特彆關注它在物體檢測、分割以及圖像生成方麵的介紹，因為我的工作會經常涉及到這些方麵，希望能從中找到一些突破性的思路和實用的技巧。過去我讀過的幾本相關書籍，有些過於理論化，推導過程讓人頭大，有些又過於碎片化，缺乏係統性。我期待這本《影像處理與電腦視覺(第六版)》能夠提供一個既有深度又不失廣度的視角，讓我在理論和實踐之間找到一個很好的平衡點。尤其是我對書中關於多光譜和高光譜影像分析的部分很感興趣，這在遙感和環境監測領域有著廣泛的應用，希望能從中學習到一些先進的處理方法和分析框架。總而言之，這本書對我來說，更像是一本“武功秘籍”，希望能助我提升功力，在影像處理和電腦視覺的道路上走得更遠。
评分說實話，《影像處理與電腦視覺(第六版)》這本書，我拿到手裏的時候，感覺它的分量就不一般。它給我的第一印象是那種“厚實”的學術著作，不是那種快餐式的、隻講皮毛的書。我之所以對它感興趣，是因為我在實際工作中經常會遇到一些很棘手的問題，比如在低光照、有遮擋或者視角變化很大的情況下，圖像識彆的準確率會大幅下降。我希望這本書能夠提供一些更深入的理論指導，幫助我理解這些問題的根源，並且找到更有效的解決方案。我特彆關注書中關於圖像增強、去噪以及目標跟蹤的章節，因為這些都是我經常需要麵對的挑戰。此外，我一直對3D視覺技術抱有濃厚的興趣，尤其是從2D圖像重建3D模型的技術，這在虛擬現實、增強現實以及機器人導航等領域有著巨大的潛力。我期待第六版在這方麵能有更詳盡的介紹，包括最新的SLAM算法和多視角立體匹配技術。如果書中能提供一些關於如何處理大規模數據集、如何進行模型評估和選擇的實用建議，那就更完美瞭。這本書對我來說，更像是一個“軍火庫”，希望從中能找到各種先進的“武器”來武裝我的研究和工作。
评分拿到《影像處理與電腦視覺(第六版)》這本書，我的第一感覺就是“硬核”！它絕對不是一本輕鬆讀物，而是那種需要沉下心來，一點點啃的學術經典。我之所以選擇它，主要是想彌補自己在計算機視覺領域理論知識的不足。雖然我平時也會用到一些現成的圖像處理庫，比如OpenCV，也接觸過一些深度學習框架，但是對於背後的原理，總感覺隔靴搔癢，不夠深入。這本書的第六版，我聽說在內容上做瞭大量的更新，特彆是在引入深度學習方麵，應該會有更係統、更前沿的介紹。我非常期待它能夠詳細講解捲積神經網絡（CNNs）的各種變體，以及如何利用它們來解決圖像分類、物體檢測、語義分割等問題。同時，我也希望能從書中瞭解到一些關於圖像配準、特徵匹配以及立體視覺方麵的內容，這些都是我經常需要用到的技術。我希望這本書不僅僅停留在理論層麵，最好還能提供一些如何將這些理論轉化為實際應用的代碼示例，或者至少有一些關於算法效率和計算復雜度的分析，這樣我就能更好地權衡不同的算法，選擇最適閤我需求的。總而言之，我把這本書看作是一個“知識寶庫”，希望能夠從中汲取養分，夯實我在影像處理和電腦視覺領域的基礎。
评分說實話，當初會注意到《影像處理與電腦視覺(第六版)》，很大一部分原因是身邊不少學界的朋友都推薦。他們覺得第六版在理論深度和算法的更新上做得相當不錯，尤其是在深度學習對傳統影像處理方法帶來的顛覆性影響方麵，有很詳盡的闡述。我自己在工作之餘，也一直對計算機視覺的未來發展充滿好奇，特彆是AI如何賦能自動駕駛、醫療影像診斷這些前沿領域。這本書的目錄看起來就相當豐富，涵蓋瞭從基礎的圖像濾波、邊緣檢測，到高級的圖像分割、三維重建，再到近年來備受矚目的深度學習在視覺任務中的應用。我特彆想瞭解書中關於生成對抗網絡（GANs）在圖像閤成和風格遷移方麵的最新進展，這對我目前正在研究的一個藝術創作輔助項目非常有啓發。另外，對於那些對數學公式感到畏懼的讀者，我倒是覺得可以放下心來，通常這類經典教材在講解理論時，都會盡量用比較直觀的方式來解釋，並且提供豐富的實例來輔助理解。這本書如果能在我理解一些復雜的深度學習模型（比如Transformer在視覺領域的應用）時，提供清晰的脈絡和代碼實現上的提示，那就真的太棒瞭。希望它能夠幫助我建立起更完整的知識體係，不至於在快速發展的技術浪潮中感到迷失。
评分我拿到這本《影像處理與電腦視覺(第六版)》的時候，就衝著它“經典”的名號來的。畢竟，市麵上關於影像處理和電腦視覺的書籍不少，但能經過幾代人更新迭代，並且依然保持高水準的，真的不多。我一直覺得，要真正掌握一個領域，就必須迴溯它的經典之作，理解其發展脈絡和核心思想。第六版更新的內容，我最期待的莫過於它對於最新的深度學習模型架構，例如Transformer在視覺任務中的應用，以及一些更高效的圖像分割和目標檢測算法的解讀。我平時的工作會接觸到一些需要精確識彆和分析圖像的場景，比如工業檢測或者安防監控，這些都需要非常魯棒和準確的算法。這本書如果能提供一些關於模型魯棒性、泛化能力以及實時性方麵的考量和優化方法，對我來說價值就非常大瞭。當然，我也很想看看書中對於一些傳統但依然重要的算法，如SIFT、SURF等，是如何與現代深度學習方法進行結閤或者對比的，這有助於我更全麵地理解整個領域的發展。我尤其希望書中能有配套的代碼示例，或者至少有清晰的僞代碼，這樣我就可以在學習理論的同時，嘗試去實現和驗證，從而加深理解。畢竟，光看理論，如果不能實際操作，總感覺隔瞭一層。
相关图书
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 twbook.tinynews.org All Rights Reserved. 灣灣書站 版權所有