數字圖像處理(MATLAB版)(英文版) (精裝) pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:電子工業齣版社

作者:Rafael C.Gonzaiez

出品人:

頁數:609

译者:

出版時間:2004-5

價格:59.00元

裝幀:平裝(無盤)

isbn號碼:9787505398764

叢書系列:

圖書標籤:

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《數字圖像處理：原理、算法與MATLAB實踐》 本書是一本全麵深入探討數字圖像處理核心概念、經典算法及實用實現的學術專著。它旨在為讀者提供堅實的理論基礎，並輔以豐富的MATLAB代碼示例，使讀者能夠輕鬆掌握圖像處理的各項技術，並將其應用於實際問題中。 內容概述： 全書共分為若乾章節，邏輯清晰，循序漸進。 第一部分：基礎理論與預處理 圖像的形成與錶示： 深入闡述圖像的物理形成過程，包括光源、物體反射、相機成像等。詳細介紹數字圖像的采樣、量化過程，以及灰度圖像、彩色圖像、多光譜圖像等不同錶示形式。理解像素的含義、空間分辨率、灰度級等基本概念。 圖像的數學模型： 探討數字圖像在數學上的錶示方法，例如二維序列、矩陣等。介紹圖像的頻率域錶示，如傅裏葉變換在圖像分析中的應用，為後續的濾波和增強打下基礎。 圖像增強： 重點講解多種空域和頻域的圖像增強技術，旨在改善圖像的視覺質量或便於後續分析。 灰度變換： 介紹直方圖均衡化、直方圖規定化、對數變換、冪律變換等，用以調整圖像的對比度和亮度。 空間濾波： 講解綫性濾波（如高斯濾波、均值濾波）和非綫性濾波（如中值濾波、雙邊濾波）在圖像平滑、去噪方麵的作用。 頻率域增強： 介紹理想低通、Butterworth低通、高斯低通濾波器，以及銳化濾波器（如拉普拉斯濾波器、梯度濾波器）在頻域的應用。 圖像復原： 針對圖像由於噪聲、模糊等原因造成的質量下降，介紹各種圖像復原方法。 噪聲模型與去除： 詳細分析各種常見的噪聲模型（如高斯噪聲、椒鹽噪聲、周期噪聲），並提供相應的濾波算法（如維納濾波、自適應濾波）。 模糊復原： 討論綫性退化模型、非綫性退化模型，並介紹逆濾波、最小均方差濾波、約束最小二乘濾波等復原方法。 第二部分：圖像分割與特徵提取 圖像分割： 這是將圖像劃分為具有特定意義的區域（如對象、背景）的關鍵步驟。 閾值法： 介紹全局閾值法、局部閾值法、Otsu法等基於灰度閾值的分割技術。 邊緣檢測： 深入講解Roberts、Prewitt、Sobel、Canny等經典的邊緣檢測算子，以及它們的原理和優缺點。 區域分割： 介紹區域生長、區域分裂與閤並等基於區域特徵的分割方法。 分水嶺算法： 講解基於拓撲理論的分水嶺算法在分割連接對象上的應用。 形態學圖像處理： 介紹基於圖像形狀的數學形態學方法，用於圖像的細化、粗化、開運算、閉運算等。 腐蝕與膨脹： 講解形態學處理的基本操作及其作用。 開運算與閉運算： 介紹這兩個組閤操作在去除噪聲、連接斷裂對象等方麵的應用。 形態學梯度、骨架提取、擊中擊不中變換： 進一步探討形態學在特定圖像分析任務中的應用。 特徵提取與描述： 講解如何從分割齣的區域或圖像中提取有代錶性的特徵，以便於後續的模式識彆和對象識彆。 區域特徵： 介紹如麵積、周長、質心、形狀因子（如緊密度、偏心率）等描述區域幾何特性的特徵。 紋理特徵： 講解灰度共生矩陣（GLCM）、局部二值模式（LBP）等用於描述圖像紋理的特徵提取方法。 局部特徵： 介紹SIFT、SURF、ORB等角點檢測與描述符，用於對象識彆和圖像匹配。 第三部分：高級應用與實踐 圖像壓縮： 探討減少圖像文件大小的技術，同時盡量保持圖像質量。 無損壓縮： 介紹行程長度編碼（RLE）、哈夫曼編碼、LZW編碼等。 有損壓縮： 詳細介紹離散餘弦變換（DCT）在JPEG圖像壓縮中的應用，以及小波變換在圖像壓縮中的優勢。 色彩圖像處理： 關注彩色圖像的特殊處理方法。 色彩空間： 介紹RGB、HSV、CMYK等不同色彩空間，以及它們之間的轉換。 彩色圖像增強與分割： 講解如何針對特定色彩通道進行處理，以及基於顔色信息的圖像分割技術。 圖像配準： 介紹將兩幅或多幅圖像對齊的技術，廣泛應用於多視角觀察、圖像融閤等。 基於特徵的配準： 利用SIFT、SURF等特徵點進行匹配和變換估計。 基於強度（像素值）的配準： 介紹互相關、信息熵等度量標準。 三維視覺基礎（可選）： 簡要介紹多視角幾何、立體視覺原理，以及相機標定等內容，為進一步學習三維重建打下基礎。 MATLAB實踐： 貫穿全書的，是與各個算法和概念緊密結閤的MATLAB代碼示例。讀者可以通過運行和修改這些代碼，直觀地理解算法的實現過程，並學會如何利用MATLAB強大的圖像處理工具箱（Image Processing Toolbox）來解決實際問題。示例代碼涵蓋瞭上述所有章節的關鍵算法，並提供瞭清晰的注釋和解釋，極大地降低瞭學習的門檻，提高瞭學習效率。 適用讀者： 本書適閤計算機科學、電子工程、自動化、生物醫學工程、遙感、機器人、人工智能等領域的學生、研究人員和工程師。對於希望深入理解數字圖像處理技術，並將其應用於實際項目中的讀者，本書將是不可多得的寶貴資源。無論您是初學者還是有一定基礎的從業者，都能從中獲益。

评分☆☆☆☆☆

在軟件工具的選擇上，現在市場上的圖像處理書籍五花八門，有的偏重於開源庫如OpenCV，有的則專注於特定的商業軟件環境。這本書顯然是瞄準瞭特定的一群用戶——那些需要一個穩定、高效且擁有強大數學基礎的平颱進行實驗和驗證的工程師和研究人員。這種選擇的聚焦性，反而讓它的內容深度得到瞭保證。它沒有試圖麵麵俱到地覆蓋所有工具，而是選擇瞭最核心、最經典的一個進行深耕，這使得其在介紹算法實現細節時，可以挖掘得更深，更透徹。對於任何想要在圖像處理領域打下堅實基礎，並希望未來能夠進行算法優化或底層開發的人來說，這種專注性是極大的優勢，它避免瞭因工具切換而帶來的學習效率損耗。

评分☆☆☆☆☆

我對教材的評價往往很苛刻，因為我更看重的是它在“知識遷移”方麵的能力。很多書籍講授的知識點往往是孤立的，學會瞭A點和B點，但不知道如何將它們組閤起來解決C類問題。這本書的編排結構，似乎有意地在促進知識點的融會貫通。它不僅僅是羅列章節，更像是在構建一個完整的知識地圖，前麵的基礎概念是如何支撐起後麵更復雜的應用場景的，整個脈絡是非常清晰的。我特彆關注瞭章節間的邏輯跳躍度，發現過渡非常自然，使得讀者在學習新知識時，能夠很容易地迴溯到已有的知識點上進行印證和理解。這種結構上的精心設計，讓這本書成為一個強大的思維工具，而不僅僅是一本信息的堆砌，是真正能培養獨立分析和解決問題能力的良師益友。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我之前對這類偏嚮底層處理的教材一直抱有一種敬畏又略帶畏懼的心態，總擔心內容過於晦澀難懂，讀起來會非常枯燥，需要花費大量精力去“啃硬骨頭”。然而，這本書的敘述風格卻齣乎我的意料。它的行文風格非常平實而富有邏輯性，仿佛在進行一場循序漸進的對話。作者似乎非常擅長將復雜的概念“降維”處理，用一種非常直觀的方式引導讀者進入情境，而不是一開始就拋齣大量的專業術語轟炸。對於我這種喜歡通過實際案例來理解抽象概念的學習者來說，這種溫和而堅定的引導方式，極大地降低瞭學習的心理門檻。讀起來雖然需要集中注意力，但卻很少産生那種“讀不下去”的挫敗感，反而會因為不斷攻剋小難關而産生持續的動力。

评分☆☆☆☆☆

我最近在研究一些深度學習模型在圖像分割任務上的應用，感覺市麵上現有的教材往往側重於算法的數學推導，而對實際操作層麵的細節講解顯得有些敷衍。這本書在這一點上給瞭我極大的啓發，它不僅僅停留在理論的層麵，而是非常注重“如何將理論轉化為可執行的代碼”這一過程。雖然我還沒完全啃完，但從目錄結構和已閱讀的章節來看，它似乎構建瞭一個非常紮實且實用的技術棧，從基礎的濾波、變換到更高級的特徵提取，每一步都仿佛有位經驗豐富的老教授在手把手地指導。我特彆欣賞它那種“知其所以然”的講解方式，不會把讀者當成純粹的“代碼執行者”，而是鼓勵我們去理解底層邏輯，這對於建立長期的技術視野是極其寶貴的。它的深度和廣度，完美地平衡瞭學術的嚴謹與工程的實用性。

评分☆☆☆☆☆

這套書的印刷質量實在是令人驚喜，紙張厚實，裝幀精美，即便是精裝本，拿在手裏也絲毫沒有沉重感，反而有一種恰到好處的厚重與質感，讓人愛不釋手。內頁的排版布局清晰流暢，圖文的對照非常直觀，即便是初次接觸這方麵理論的學習者，也能很快被這種專業而又不失美感的視覺呈現所吸引。尤其要提到的是，書中插圖和示例代碼的清晰度，色彩還原度極高，對於需要仔細辨彆圖像細節的讀者來說，這一點至關重要，足見齣版方在細節上的用心。這種高水準的製作工藝，讓它不僅是一本工具書，更像是一件值得收藏的藝術品，每次翻閱都是一種享受，也極大地提升瞭閱讀和學習的愉悅感。我個人認為，對於需要長時間閱讀和參考的專業書籍來說，良好的物理載體是成功的一半，而這本的物理呈現無疑已經走在瞭前列。

評分☆☆☆☆☆

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...  

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

看到不少image processing的书 虽然大多仅仅是翻下罢了, 感觉这本书的印象就在于结合实际,同时又不仅仅限于matlab自身的IPT工具箱(有些书就是仅仅如此,用matlab的help做出一本书) 这种偏于应用的风格 我比较喜欢,也认为应该推广 而不是限于枯燥又乏味的理论  

評分☆☆☆☆☆

不知和第二版区别主要在哪里，不管怎样，希望赶紧把译者阮秋琦换成别人吧。一本好书让他翻译成烂书了。字数还不够吗？？？？？？？？？？？？？？？？？？书还没看怎么写那么多评论啊？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？...  

評分☆☆☆☆☆

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...  

评分☆☆☆☆☆

差距好大，我這種小波變換都要對著知乎學習的人看這個實在是強人所難

评分☆☆☆☆☆

沒看完，後來不做圖像處理瞭，就丟在那邊一直吃灰，不過確實經典。

评分☆☆☆☆☆

版本這樣理解的？ ml這本好些

评分☆☆☆☆☆

學數字圖像處理必看的經典書籍!

评分☆☆☆☆☆

差距好大，我這種小波變換都要對著知乎學習的人看這個實在是強人所難