数字图像处理（第二版）

出版者:电子工业出版社

作者:Rafael C.Gonzalez

页数:668

译者:阮秋琦

出版时间:2003-3-1

价格:59.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787505382367

丛书系列:国外电子与通信教材系列

具体描述

本书是数字图像处理领域的一本新著，是1977年问世的《数字图像处理（第一版）》的重要修订与扩充。较上一版，啬了关于小波变换、图像形态学和彩色图像处理的章节，并新增了500多幅图像、200多幅图表。该书是近20年来此领域最权威的教材之一。全书共分12章，首先介绍了数字图像基础、空间域和频域的图像增强；然后讨论了图像复原、彩色图像处理、小波变换及多分辨率处理和图像压缩；最后讲述了形态学图像处理、图像分割、表示与描述和对象识别等。本书侧重于对数字图像处理基本概念和方法的介绍，并为本领域的进一步学习和研究奠定了坚实的基础。全书概念清楚、深入浅出、图文并茂，并且反映了近10年来数字图像处理领域的最新发展情况。

本书主要适用于信号与信息处理、计算机科学与技术、自动化、电子科学与技术、通信工程、地球物理、生物工程、物理、化学、医学、遥感等领域的大学教师、科技工作者、研究生、大学本科高年级学生以及工程技术人员。

作者简介

Rafael C.Gonzalez于佛罗里达大学电气工程系获博士学位，田纳西大学电气和计算机工程系教授，田纳西大学图像和模式分析实验室、机器人和计算机视觉实验室的创始人及ieee会士。冈萨雷斯博士在模式识别、图像处理和机器人领域编写或与人合著了100多篇技术文章、两本书和4本教材，他的书已在世界500多所大学和研究所使用。

目录信息

第1章 绪论
第2章 数字图像基础
第3章 空间域图像增强
第4章 频率域图像增强
第5章 图像复原
第6章 彩色图像处理
第7章 小波变换和多分辨率处理
第8章 图像压缩
第9章 形态学图像处理
第10章 图像发割
第11章 表示与描述
第12章 对象识别
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

向了解数字图象处理的话,此书是很好的入门, 我一个礼拜看完的, 别看书厚,其实不是很难, 解释比较多(简单的说老外废话比较多) 读完这本书你会对数字图象处理有一个整体的了解, 但是也仅此而已, 细节还是要看专题.  

看了豆瓣上前辈们的建议，我入手了一本英文原版，顺便从学校图书馆借了一本中文版，对照着读。 读着读着就发现，翻译的中文版真是让人头大。比如其中有一句话，" This area itself is a branch of artificial intelligence (AI) whose objective is to emulate human intellige...  

向了解数字图象处理的话,此书是很好的入门, 我一个礼拜看完的, 别看书厚,其实不是很难, 解释比较多(简单的说老外废话比较多) 读完这本书你会对数字图象处理有一个整体的了解, 但是也仅此而已, 细节还是要看专题.  

用户评价

坦白说，我是一个对数学公式有些畏惧的人，但《数字图像处理（第二版）》这本书却让我对数学在图像处理中的应用产生了浓厚的兴趣。作者非常巧妙地将复杂的数学概念与直观的图像处理操作联系起来，让原本抽象的公式变得易于理解。比如，在讲解图像的几何变换时，作者不仅给出了齐次坐标和变换矩阵的数学表示，还通过生动的旋转、缩放、平移的例子，让我能够清晰地看到这些变换如何作用于图像。书中对于色彩空间的讲解也让我大开眼界，我之前只知道RGB，但这本书让我了解了YUV、HSV等多种色彩空间，并且理解了它们在不同应用场景下的优势。此外，书中关于图像水印和隐藏技术的部分也让我感到非常新颖，它让我了解到原来图像还可以承载着如此多的秘密信息。这本书不仅提升了我对数字图像处理技术的认识，更重要的是，它让我看到了数学在解决实际问题中的强大力量，从而激发了我对数学学习的兴趣。

我是一名在校研究生，正在进行计算机视觉相关的研究。我发现《数字图像处理（第二版）》这本书对于我的学习和研究起到了至关重要的作用。这本书的知识体系非常完善，涵盖了数字图像处理的各个方面，从基础理论到高级应用，都讲解得非常细致。我尤其喜欢书中对于各种图像变换的讲解，包括离散傅里叶变换、离散余弦变换、小波变换等等，这些变换在图像压缩、去噪和特征提取等方面都有广泛的应用。作者对每一种变换的数学原理和实际效果都进行了深入的分析，并且提供了丰富的示例，让我能够清晰地理解它们的作用。此外，书中关于图像压缩的章节也让我大开眼界，它详细介绍了各种无损和有损压缩算法，以及它们在实际应用中的优缺点。这对于我理解和优化图像存储和传输效率非常有帮助。这本书的理论深度和实践指导性都非常强，它不仅帮助我巩固了课堂上的知识，更重要的是，它为我指明了进一步研究的方向，让我能够更有针对性地投入到我的研究课题中。

我从事计算机视觉相关的开发工作已经有几年了，虽然接触过一些图像处理的技术，但总感觉理论基础不够扎实。《数字图像处理（第二版）》这本书，恰好弥补了我的这一不足。它系统地梳理了数字图像处理的整个流程，并且对每一个环节都进行了深入的探讨。我尤其对书中关于图像分割的讲解非常推崇，它详细介绍了基于区域的分割方法，比如区域生长和区域分裂合并，以及基于边缘的分割方法，如Hough变换。书中对这些算法的实现细节和参数选择也进行了深入的分析，这对我实际开发中优化分割效果非常有帮助。此外，书中关于图像识别和特征提取的部分，也为我提供了宝贵的思路。它介绍了SIFT、SURF等经典的特征提取算法，并且对它们的原理和应用场景进行了详细的介绍。这让我能够更好地理解和应用这些算法，提升我的开发效率。这本书的理论性和实践性都非常强，它不仅让我对数字图像处理有了更全面的认识，更重要的是，它为我提供了解决实际问题的工具和方法。

我是一名业余摄影爱好者，一直对如何通过技术手段优化照片有着浓厚的兴趣。《数字图像处理（第二版）》这本书，虽然标题听起来非常专业，但实际上它非常适合像我这样的非专业人士阅读。书中关于图像增强的章节，我反复看了很多遍。它详细介绍了如何调整图像的亮度、对比度、色彩饱和度等参数，以及如何使用各种滤镜来达到不同的艺术效果。我最喜欢的部分是关于局部调整的讲解，作者解释了如何通过对图像特定区域的修改来突出主体、消除瑕疵，这让我的照片质量有了质的飞跃。书中也提到了关于图像修复的一些技巧，虽然我没有实际操作的机会，但了解这些方法也让我对数字图像的“可塑性”有了全新的认识。这本书没有那些晦涩的数学公式，更多的是通过图示和文字的结合，让我能够轻松理解各种操作的原理和效果。它就像一本“数码暗房”的秘籍，让我能够更好地驾驭数码相机，后期处理出更令人满意的作品。我非常感激作者能够将如此专业的知识，用如此通俗易懂的方式呈现出来，让我能够享受到数字图像处理带来的乐趣。

这本书最让我欣喜的是，它没有陈旧过时的内容。虽然是第二版，但书中涵盖的技术和方法都非常前沿，而且作者的讲解方式也充满了现代感。我特别喜欢书中关于形态学图像处理的章节，它介绍了腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学操作，并且详细讲解了它们在图像去噪、物体识别和特征提取方面的应用。这些操作看似简单，但其蕴含的数学原理和应用价值却非常深厚。书中还介绍了连通分量分析，这是一种非常有效的图像分割和分析技术，它能够帮助我识别图像中的独立对象。此外，书中关于图像压缩的章节，也让我对JPEG、MPEG等压缩标准有了更深入的了解，这对于我理解和优化多媒体数据的传输和存储非常有帮助。总而言之，《数字图像处理（第二版）》是一本集理论深度、实践指导和前沿技术于一体的优秀著作，它为我打开了数字图像处理领域的一扇新世界的大门，我将继续深入研读，探索更多精彩。

这本书最让我印象深刻的是其结构设计的精巧。它并没有上来就抛出复杂的算法，而是循序渐进，从最基础的数字图像表示方法讲起，逐步深入到各种处理技术。第一部分系统地介绍了数字图像的基本概念，包括像素的构成、图像的数字化过程、采样和量化等，这些内容为后续的深入学习打下了坚实的基础。随后，书中详细阐述了图像增强的技术，从空间域到频率域，各种常用的增强方法都被一一介绍，并且深入分析了它们的作用机制和适用场景。我尤其对书中关于图像复原的章节非常感兴趣，它介绍了各种退化模型以及相应的复原算法，这对于理解真实世界中受损图像的处理非常有帮助。书中对于图像分割的讲解也非常到位，各种经典的分割算法，如阈值分割、边缘检测、区域生长等，都进行了详细的介绍，并且对它们的优缺点进行了比较分析。最后，书中还涉及了图像压缩和形态学处理等内容，为读者提供了一个全面而深入的数字图像处理知识体系。整本书的逻辑清晰，脉络分明，每一章都承接上一章的内容，让读者在学习过程中能够感受到知识的层层递进，而不是突兀的跳跃。这种严谨的编排方式，使得本书成为了我案头必备的参考书，每当我遇到图像处理方面的问题时，总能从中找到有价值的指导。

《数字图像处理（第二版）》这本书，我从翻开第一页起，就被它深深地吸引住了。它的语言风格非常平实，没有那些晦涩难懂的专业术语堆砌，对于我这样一个初学者来说，简直是福音。作者仿佛一位耐心的老师，一步步引导我进入数字图像处理的奇妙世界。我特别喜欢书中对基础概念的讲解，比如像素、灰度、颜色空间等等，都阐述得非常透彻，而且配以大量的图示，让原本抽象的理论变得生动形象。我记得书中有一节是关于图像增强的，它详细介绍了不同的增强方法，比如对比度拉伸、直方图均衡化等等，并且在讲解过程中，还提供了大量的实际应用案例，让我能够直观地感受到这些技术是如何改善图像质量的。更让我惊喜的是，书中并没有仅仅停留在理论层面，而是引入了许多实际操作的建议，虽然这本书本身不包含代码，但它提供的思路和方法，让我能够非常自信地去尝试用各种编程语言实现这些算法。这本书让我对图像处理的理解不再是零散的点，而是形成了一个完整的知识体系，我感觉自己真的在学习一门实用的技术，而不是死记硬背一些枯燥的公式。从这本书中，我学到的不仅仅是技术，更是一种解决问题的思维方式，这对我日后的学习和工作都大有裨益。我强烈推荐这本书给任何对数字图像处理感兴趣的朋友，无论是学生还是已经从事相关领域工作的专业人士，都能从中获益匪浅。

这本书的价值不仅仅在于它所教授的技术知识，更在于它培养了一种严谨的科学思维方式。作者在讲解每一个算法时，都会先介绍其提出的背景、解决的问题，然后详细阐述其原理，最后分析其优缺点和适用范围。这种“知其然，更知其所以然”的学习过程，让我受益匪浅。我记得书中关于图像去噪的章节，作者介绍了多种去噪方法，比如高斯滤波、中值滤波、维纳滤波等，并且对它们在不同噪声类型下的去噪效果进行了详细的比较。这让我能够根据实际情况选择最适合的去噪方法，而不是盲目套用。书中还介绍了图像复原的技术，比如基于退化模型的复原和基于盲复原的方法。这让我能够理解如何处理那些由于各种原因而失真的图像。这本书的每一个章节都像一个独立的研究课题，作者都能够将其讲解得清晰透彻，并且引人入胜。我感觉我不仅仅是在学习一本技术书，更像是在与一位经验丰富的导师进行一次深入的交流。

作为一名已经工作多年的工程师，我一直对数字图像处理领域保持着浓厚的兴趣，而《数字图像处理（第二版）》这本书，无疑是我近年来读过的最令人满意的一本专业书籍。它没有那种“灌水”式的冗长叙述，每一句话、每一个公式都直指核心，充满了智慧的闪光。书中对于算法的阐述，不仅仅是停留在理论层面，更多的是对算法背后原理的深入剖析，以及对不同算法适用性的细致考量。我尤其欣赏作者在讲解复杂算法时，能够用通俗易懂的语言将其拆解，并且通过精妙的比喻和图示，让读者能够快速抓住其精髓。比如，在讲解傅里叶变换在图像处理中的应用时，作者并没有仅仅罗列数学公式，而是通过解释频率域的意义，以及低频和高频分量对图像的影响，让我能够更直观地理解它在图像平滑和锐化中的作用。书中对图像分析和识别的章节也让我受益匪浅，它介绍了各种特征提取和模式识别的方法，这对于我理解和应用计算机视觉技术非常有帮助。这本书的深度和广度都给我留下了深刻的印象，它不仅为我提供了解决实际问题的理论基础，更激发了我对这个领域更深层次的探索欲望。

这本书的阅读体验可谓是“欲罢不能”。它不仅仅是一本技术手册，更像是一部引人入胜的知识探索之旅。作者的叙述方式极具感染力，他能够将枯燥的技术概念，用充满趣味性的语言和生动的案例来呈现。我记得书中有一个章节是关于边缘检测的，作者用一个生动的比喻，将边缘检测的过程比作“捕捉图像中的轮廓线”，让我瞬间就明白了它的核心思想。随后，书中对Canny边缘检测算法的详细讲解，更是让我叹为观止，从梯度计算到非极大值抑制，再到滞后阈值处理，每一步都解释得清晰明了，并且配以相应的效果图，让我能够直观地感受到算法的强大之处。这本书还让我对图像的“纹理”有了更深刻的理解，它介绍了各种纹理描述子，以及如何利用它们来分析和识别图像中的纹理特征。这对于我理解医学影像、遥感图像等专业领域的图像分析非常有帮助。这本书的知识密度非常大，但由于其出色的组织结构和精彩的讲解，我从来没有感到过疲惫，反而总是期待着下一页的内容。

之前主要是做形态学处理这一块的腐蚀、膨胀、开、闭、细化，然后发现所有的都很有意思。

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之前主要是做形态学处理这一块的腐蚀、膨胀、开、闭、细化，然后发现所有的都很有意思。

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