数字图像处理(MATLAB版)(英文版) (精装)

出版者:电子工业出版社

作者:Rafael C.Gonzaiez

页数:609

出版时间:2004-5

价格:59.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787505398764

具体描述

《数字图像处理》(MATLAB版)(英文版)集成了冈萨雷斯和伍兹所著的《数字图像处理》一书中重要的原文材料和MathWorks公司的图像处理工具箱，MathWorks公司是公认的科学计算方面的引领者。图像处理工具箱在数字图像处理方面提供了一个稳定的、在很宽的应用领域可选择的软件工具支持集。《数字图像处理》(MATLAB版)(英文版)的特色在于它重点强调怎样通过开发新代码来加强这些软件工具。为了得到满意的解决问题的方法，需要拓宽实验工作，这在图像处理中是很重要的。《数字图像处理》(MATLAB版)(英文版)在介绍MATLAB编程基础知识之后，讲述了图像处理的主干内容，包括：灰度变换、线性和非线性空间滤波、频率域滤波、图像恢复与配准、彩色图像处理、小波、图像数据压缩、形态学图像处理、图像分割、区域和边界表示与描述，以及目标识别。

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

1 introduction
2 fundamentals
3 intensity transformations and spatial filtering
4 frequency domain processing
5 image restoration
6 color image processing
7 wavelets
8 image compression
9 morphological image processing
10 image segmentation
11 representation and description
12 object receognition
· · · · · · (收起)

读后感

翻译错误百出，无力吐槽，完全毁了看这么一本好书应有的畅快感觉 我还没看多少就发现不少错误，比如“数字图像表示”那节，最后说“注意，大小为1024 x 1024的8比特图像的存储是必要的，并且再高就没有意义了”，好奇怪啊，再高怎么就没有意义了……原文是“No...  

1、最好在看这本书之前复习一下线性代数和概率论，里面有很多的公式，否则很痛苦。 2、老外写的书嘛，很细致，内容很丰富，很容易懂。 3、最好有一定的英文水平，里面的专业名词实在是太多了，我现在看得相当纠结，手边必备一本词典。 4、图片相当精致（如果买的是正版的话），...  

用几个月的时间，大体看了一遍，总体感受是一本好书被翻译成了垃圾 建议大家去读原版 另外，原书又发布了第4版，大家可以去下载，是2018年刚刚新鲜出炉的哟 第4版改动比较大，多了神经网络的内容，建议大家不要再读第3版了 链接：https://pan.baidu.com/s/1uWnysDUVW3dm68e4ZCo...  

因为电子版的图片实在不清楚，就买了纸质的，然后从头到尾读了一遍，感觉比第二版好了很多，但是原则性的错误还是存在，尤其是后面几章。 在此列一些出错的页，仅供参考。 P459,460,461,465,468,501,531,532,545,578,529  

用户评价

这套书的印刷质量实在是令人惊喜，纸张厚实，装帧精美，即便是精装本，拿在手里也丝毫没有沉重感，反而有一种恰到好处的厚重与质感，让人爱不释手。内页的排版布局清晰流畅，图文的对照非常直观，即便是初次接触这方面理论的学习者，也能很快被这种专业而又不失美感的视觉呈现所吸引。尤其要提到的是，书中插图和示例代码的清晰度，色彩还原度极高，对于需要仔细辨别图像细节的读者来说，这一点至关重要，足见出版方在细节上的用心。这种高水准的制作工艺，让它不仅是一本工具书，更像是一件值得收藏的艺术品，每次翻阅都是一种享受，也极大地提升了阅读和学习的愉悦感。我个人认为，对于需要长时间阅读和参考的专业书籍来说，良好的物理载体是成功的一半，而这本的物理呈现无疑已经走在了前列。

在软件工具的选择上，现在市场上的图像处理书籍五花八门，有的偏重于开源库如OpenCV，有的则专注于特定的商业软件环境。这本书显然是瞄准了特定的一群用户——那些需要一个稳定、高效且拥有强大数学基础的平台进行实验和验证的工程师和研究人员。这种选择的聚焦性，反而让它的内容深度得到了保证。它没有试图面面俱到地覆盖所有工具，而是选择了最核心、最经典的一个进行深耕，这使得其在介绍算法实现细节时，可以挖掘得更深，更透彻。对于任何想要在图像处理领域打下坚实基础，并希望未来能够进行算法优化或底层开发的人来说，这种专注性是极大的优势，它避免了因工具切换而带来的学习效率损耗。

我最近在研究一些深度学习模型在图像分割任务上的应用，感觉市面上现有的教材往往侧重于算法的数学推导，而对实际操作层面的细节讲解显得有些敷衍。这本书在这一点上给了我极大的启发，它不仅仅停留在理论的层面，而是非常注重“如何将理论转化为可执行的代码”这一过程。虽然我还没完全啃完，但从目录结构和已阅读的章节来看，它似乎构建了一个非常扎实且实用的技术栈，从基础的滤波、变换到更高级的特征提取，每一步都仿佛有位经验丰富的老教授在手把手地指导。我特别欣赏它那种“知其所以然”的讲解方式，不会把读者当成纯粹的“代码执行者”，而是鼓励我们去理解底层逻辑，这对于建立长期的技术视野是极其宝贵的。它的深度和广度，完美地平衡了学术的严谨与工程的实用性。

我对教材的评价往往很苛刻，因为我更看重的是它在“知识迁移”方面的能力。很多书籍讲授的知识点往往是孤立的，学会了A点和B点，但不知道如何将它们组合起来解决C类问题。这本书的编排结构，似乎有意地在促进知识点的融会贯通。它不仅仅是罗列章节，更像是在构建一个完整的知识地图，前面的基础概念是如何支撑起后面更复杂的应用场景的，整个脉络是非常清晰的。我特别关注了章节间的逻辑跳跃度，发现过渡非常自然，使得读者在学习新知识时，能够很容易地回溯到已有的知识点上进行印证和理解。这种结构上的精心设计，让这本书成为一个强大的思维工具，而不仅仅是一本信息的堆砌，是真正能培养独立分析和解决问题能力的良师益友。

说实话，我之前对这类偏向底层处理的教材一直抱有一种敬畏又略带畏惧的心态，总担心内容过于晦涩难懂，读起来会非常枯燥，需要花费大量精力去“啃硬骨头”。然而，这本书的叙述风格却出乎我的意料。它的行文风格非常平实而富有逻辑性，仿佛在进行一场循序渐进的对话。作者似乎非常擅长将复杂的概念“降维”处理，用一种非常直观的方式引导读者进入情境，而不是一开始就抛出大量的专业术语轰炸。对于我这种喜欢通过实际案例来理解抽象概念的学习者来说，这种温和而坚定的引导方式，极大地降低了学习的心理门槛。读起来虽然需要集中注意力，但却很少产生那种“读不下去”的挫败感，反而会因为不断攻克小难关而产生持续的动力。

不用说了吧，经典教材

没看完，后来不做图像处理了，就丢在那边一直吃灰，不过确实经典。

版本这样理解的？ ml这本好些

版本这样理解的？ ml这本好些

不用说了吧，经典教材