数字图像处理(MATLAB版)(英文版) (精装) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:Rafael C.Gonzaiez

出品人:

页数:609

译者:

出版时间:2004-5

价格:59.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787505398764

丛书系列:

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《数字图像处理：原理、算法与MATLAB实践》 本书是一本全面深入探讨数字图像处理核心概念、经典算法及实用实现的学术专著。它旨在为读者提供坚实的理论基础，并辅以丰富的MATLAB代码示例，使读者能够轻松掌握图像处理的各项技术，并将其应用于实际问题中。 内容概述： 全书共分为若干章节，逻辑清晰，循序渐进。 第一部分：基础理论与预处理 图像的形成与表示： 深入阐述图像的物理形成过程，包括光源、物体反射、相机成像等。详细介绍数字图像的采样、量化过程，以及灰度图像、彩色图像、多光谱图像等不同表示形式。理解像素的含义、空间分辨率、灰度级等基本概念。 图像的数学模型： 探讨数字图像在数学上的表示方法，例如二维序列、矩阵等。介绍图像的频率域表示，如傅里叶变换在图像分析中的应用，为后续的滤波和增强打下基础。 图像增强： 重点讲解多种空域和频域的图像增强技术，旨在改善图像的视觉质量或便于后续分析。 灰度变换： 介绍直方图均衡化、直方图规定化、对数变换、幂律变换等，用以调整图像的对比度和亮度。 空间滤波： 讲解线性滤波（如高斯滤波、均值滤波）和非线性滤波（如中值滤波、双边滤波）在图像平滑、去噪方面的作用。 频率域增强： 介绍理想低通、Butterworth低通、高斯低通滤波器，以及锐化滤波器（如拉普拉斯滤波器、梯度滤波器）在频域的应用。 图像复原： 针对图像由于噪声、模糊等原因造成的质量下降，介绍各种图像复原方法。 噪声模型与去除： 详细分析各种常见的噪声模型（如高斯噪声、椒盐噪声、周期噪声），并提供相应的滤波算法（如维纳滤波、自适应滤波）。 模糊复原： 讨论线性退化模型、非线性退化模型，并介绍逆滤波、最小均方差滤波、约束最小二乘滤波等复原方法。 第二部分：图像分割与特征提取 图像分割： 这是将图像划分为具有特定意义的区域（如对象、背景）的关键步骤。 阈值法： 介绍全局阈值法、局部阈值法、Otsu法等基于灰度阈值的分割技术。 边缘检测： 深入讲解Roberts、Prewitt、Sobel、Canny等经典的边缘检测算子，以及它们的原理和优缺点。 区域分割： 介绍区域生长、区域分裂与合并等基于区域特征的分割方法。 分水岭算法： 讲解基于拓扑理论的分水岭算法在分割连接对象上的应用。 形态学图像处理： 介绍基于图像形状的数学形态学方法，用于图像的细化、粗化、开运算、闭运算等。 腐蚀与膨胀： 讲解形态学处理的基本操作及其作用。 开运算与闭运算： 介绍这两个组合操作在去除噪声、连接断裂对象等方面的应用。 形态学梯度、骨架提取、击中击不中变换： 进一步探讨形态学在特定图像分析任务中的应用。 特征提取与描述： 讲解如何从分割出的区域或图像中提取有代表性的特征，以便于后续的模式识别和对象识别。 区域特征： 介绍如面积、周长、质心、形状因子（如紧密度、偏心率）等描述区域几何特性的特征。 纹理特征： 讲解灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等用于描述图像纹理的特征提取方法。 局部特征： 介绍SIFT、SURF、ORB等角点检测与描述符，用于对象识别和图像匹配。 第三部分：高级应用与实践 图像压缩： 探讨减少图像文件大小的技术，同时尽量保持图像质量。 无损压缩： 介绍行程长度编码（RLE）、哈夫曼编码、LZW编码等。 有损压缩： 详细介绍离散余弦变换（DCT）在JPEG图像压缩中的应用，以及小波变换在图像压缩中的优势。 色彩图像处理： 关注彩色图像的特殊处理方法。 色彩空间： 介绍RGB、HSV、CMYK等不同色彩空间，以及它们之间的转换。 彩色图像增强与分割： 讲解如何针对特定色彩通道进行处理，以及基于颜色信息的图像分割技术。 图像配准： 介绍将两幅或多幅图像对齐的技术，广泛应用于多视角观察、图像融合等。 基于特征的配准： 利用SIFT、SURF等特征点进行匹配和变换估计。 基于强度（像素值）的配准： 介绍互相关、信息熵等度量标准。 三维视觉基础（可选）： 简要介绍多视角几何、立体视觉原理，以及相机标定等内容，为进一步学习三维重建打下基础。 MATLAB实践： 贯穿全书的，是与各个算法和概念紧密结合的MATLAB代码示例。读者可以通过运行和修改这些代码，直观地理解算法的实现过程，并学会如何利用MATLAB强大的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）来解决实际问题。示例代码涵盖了上述所有章节的关键算法，并提供了清晰的注释和解释，极大地降低了学习的门槛，提高了学习效率。 适用读者： 本书适合计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程、遥感、机器人、人工智能等领域的学生、研究人员和工程师。对于希望深入理解数字图像处理技术，并将其应用于实际项目中的读者，本书将是不可多得的宝贵资源。无论您是初学者还是有一定基础的从业者，都能从中获益。

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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...  

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这本书作为入门书真的是很棒的，好吧，我就看过这一本。不过国内的书，大多数你懂的。有很多人骂中文版怎么怎么差，反正当时我是囫囵吞枣读了一遍。中文版的价值是什么？我的收获是让我了解了这个领域中的一些名词至少的；在我后来看这本书的MATLAB版（Digital Image Processin...

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原书很经典，毋庸置疑，于是我们的数字图像处理课程也就学了这本书，中文版的。我没有好好上过课，到快考试的时候才捧起来准备速成。但遗憾的是，这本书不适合于“速成”，如果平时慢慢去看，一定会大有收获，因为原书是极为细致的。可惜的是，中文版翻译的实在有些问题，读不...  

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冈萨雷斯的《数字图像处理》是本经典之作，但中文版的翻译质量着实让人不敢恭维，浓厚的翻译腔不仅仅是让人阅读起来十分地生涩，而且有些地方即使你一个字一个字地去扣都不知道在说些什么，甚至我怀疑有翻译错误的地方。严重怀疑是研究生水品的翻译之作。当然我看的是第二版的...  

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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差距好大，我这种小波变换都要对着知乎学习的人看这个实在是强人所难

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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。

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不用说了吧，经典教材

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不用说了吧，经典教材

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版本这样理解的？ ml这本好些