具体描述
《数字图像处理(MATLAB版)》是把图像处理基础理论论述与软件实践方法相结合的第一本书，它集成了冈萨雷斯和伍兹所著的《数字图像处理》一书中的重要内容和MathWorks公司的图像处理工具箱。本书的特色在于它重点强调了怎样通过开发新代码来增强这些软件工具。本书在介绍MATLAB编程基础知识之后，讲述了图像处理的主要内容，具体包括亮度变换、线性和非线性空间滤波、频率域滤波、图像复原与配准、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对象识别等。
作者简介
rafael c.conzalez：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，他的书已被世界500多所和研究所采用。
richard e.woods：于田纳西大学电气工程系获博士学位，IEEE会员。
目录信息
前言
1.1 背景知识
1.2 什么是数字图像处理
1.3 MATLAB和图像处理工具箱的背景知识
1.4 本书涵盖的图像处理范围
1.5 本书的Web站点
1.6 MATLAB工作环境
1.6.1 MATLAB桌面
1.6.2 使用MATLAB编辑器创建M文件
1.6.3 获得帮助
1.6.4 保存和检索工作会话
1.7 参考文献的组织方式
小结
第2章 基本原理
前言
2.1 数字图像的表示
2.1.1 坐标约定
2.1.2 图像的矩阵表示
2.2 读取图像
2.3 显示图像
2.4 保存图像
2.5 数据类
2.6 图像类型
2.6.1 亮度图像
2.6.2 二值图像
2.6.3 术语注释
2.7 数据类与图像类型间的转换
2.7.1 数据类间的转换
2.7.2 图像类和类型间的转换
2.8 数组索引
2.8.1 向量索引
2.8.2 矩阵索引
2.8.3 选择数组的维数
2.9 一些重要的标准数组
2.10 M函数编程简介
2.10.1 M文件
2.10.2 运算符
2.10.3 流控制
2.10.4 代码优化
2.10.5 交互式I/O
2.10.6 单元数组与结构简介
小结
第3章 亮度变换与空间滤波
前言
3.1 背景知识
3.2 亮度变换函数
3.2.1 函数imadjust
3.2.2 对数和对比度拉伸变换
3.2.3 亮度变换的一些实用M函数
3.3 直方图处理与函数绘图
3.3.1 生成并绘制图像的直方图
3.3.2 直方图均衡化
3.3.3 直方图匹配（规定化）
3.4 空间滤波
3.4.1 线性空间滤波
3.4.2 非线性空间滤波
3.5 图像处理工具箱的标准空间滤波器
3.5.1 线性空间滤波器
3.5.2 非线性空间滤波器
小结
第4章 频域处理
前言
4.1 二维离散傅里叶变换
4.2 在MATLAB中计算并可视化二维DFT
4.3 频域滤波
4.3.1 基本概念
4.3.2 DFT滤波的基本步骤
4.3.3 用于频域滤波的M函数
4.4 从空间滤波器获得频域滤波器
4.5 在频域中直接生成滤波器
4.5.1 建立用于实现频域滤波器的网格数组
4.5.2 低通频域滤波器
4.5.3 线框图与表面图
4.6 锐化频域滤波器
4.6.1 基本的高通滤波器
4.6.2 高频强调滤波
小结
第5章 图像复原
前言
5.1 图像退化/复原处理的模型
5.2 噪声模型
5.2.1 使用函数imnoise添加噪声
5.2.2 使用指定的分布产生空间随机噪声
5.2.3 周期噪声
5.2.4 估计噪声参数
5.3 仅有噪声的复原：空间滤波
5.3.1 空间噪声滤波器
5.3.2 自适应空间滤波器
5.4 通过频域滤波来降低周期噪声
5.5 退化函数建模
5.6 直接逆滤波
5.7 维纳滤波
5.8 约束的最小二乘方（正则）滤波
5.9 使用Lucy-Richardson算法的迭代非线性复原
5.10 盲去卷积
5.11 几何变换与图像配准
5.11.1 空间几何变换
5.11.2 对图像应用空间变换
5.11.3 图像配准
小结
第6章 彩色图像处理
前言
6.1 MATLAB中彩色图像的表示方法
6.1.1 RGB图像
6.1.2 索引图像
6.1.3 用来处理RGB图像和索引图像的IPT函数
6.2 转换至其他彩色空间
6.2.1 NTSC彩色空间
6.2.2 YCbCr彩色空间
6.2.3 HSV彩色空间
6.2.4 CMY和CMYK彩色空间
6.2.5 HSI彩色空间
6.3 彩色图像处理基础
6.4 彩色变换
6.5 彩色图像的空间滤波
6.5.1 彩色图像平滑
6.5.2 彩色图像锐化
6.6 在RGB向量空间直接处理
6.6.1 使用梯度的彩色边缘检测
6.6.2 RGB向量空间中的图像分割
小结
第7章 小波
前言
7.1 背景知识
7.2 快速小波变换
7.2.1 使用小波工具箱的快速小波变换
7.2.2 不使用小波工具箱的快速小波变换
7.3 小波分解结构的运算
7.3.1 不使用小波工具箱编辑小波分解系数
7.3.2 显示小波分解系数
7.4 快速小波反变换
7.5 图像处理中的小波
小结
第8章 图像压缩
前言
8.1 背景知识
8.2 编码冗余
8.2.1 霍夫曼码
8.2.2 霍夫曼编码
8.2.3 霍夫曼解码
8.3 像素间的冗余
8.4 心理视觉冗余
8.5 JPEG压缩
8.5.1 JPEG
8.5.2 JPEG 2000
小结
第9章 形态学图像处理
前言
9.1 预备知识
9.1.1 集合论中的基本概念
9.1.2 二值图像、集合和逻辑运算符
9.2 膨胀和腐蚀
9.2.1 膨胀
9.2.2 结构元素的分解
9.2.3 函数strel
9.2.4 腐蚀
9.3 膨胀与腐蚀的组合
9.3.1 开运算和闭运算
9.3.2 击中或击不中变换
9.3.3 使用查找表
9.3.4 函数bwmorph
9.4 标注连接分量
9.5 形态学重构
9.5.1 由重构做开运算
9.5.2 填充孔洞
9.5.3 清除边界对象
9.6 灰度图像形态学
9.6.1 膨胀和腐蚀
9.6.2 开运算和闭运算
9.6.3 重构
小结
第10章 图像分割
前言
10.1 点、线和边缘检测
10.1.1 点检测
10.1.2 线检测
10.1.3 使用edge函数的边缘检测
10.2 使用Hough变换的线检测
10.2.1 使用Hough变换做峰值检测
10.2.2 使用Hough变换做线检测和链接
10.3 阈值处理
10.3.1 全局阈值处理
10.3.2 局部阈值处理
10.4 基于区域的分割
10.4.1 基础公式
10.4.2 区域生长
10.4.3 区域分离和合并
10.5 使用分水岭变换的分割
10.5.1 使用距离变换的分水岭分割
10.5.2 使用梯度的分水岭分割
10.5.3 控制标记符的分水岭分割
小结
第11章 表示与描述
前言
11.1 背景知识
11.1.1 单元数组与结构
11.1.2 本章中使用的其他一些MATLAB和IPT 函数
11.1.3 一些基本的M函数
11.2 表示
11.2.1 链码
11.2.2 使用最小周长多边形的多边形近似
11.2.3 标记
11.2.4 边界片断
11.2.5 骨骼
11.3 边界描绘子
11.3.1 一些简单的描绘子
11.3.2 形状数
11.3.3 傅里叶描绘子
11.3.4 统计矩
11.4 区域描绘子
11.4.1 函数regionprops
11.4.2 纹理
11.4.3 不变矩
11.5 主分量描述
小结
第12章 对象识别
前言
12.1 背景知识
12.2 在MATLAB中计算距离度量
12.3 基于决策理论方法的识别
12.3.1 形成模式向量
12.3.2 使用最小距离分类器的模式匹配
12.3.3 相关匹配
12.3.4 最优统计分类器
12.3.5 自适应学习系统
12.4 结构识别
12.4.1 MATLAB中的串操作
12.4.2 串的匹配
小结
附录A 函数汇总
附录B ICE和MATLAB图形用户界面
附录C M函数
参考文献
索引
· · · · · · (收起)
读后感
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...
评分理论略显枯燥，但配合图片和代码学起来还是有收获的。英语好的可以去看英文原版，用我导师的话说，是图像处理英文论文写作的参考教材！
评分理论略显枯燥，但配合图片和代码学起来还是有收获的。英语好的可以去看英文原版，用我导师的话说，是图像处理英文论文写作的参考教材！
评分做了一段时间的图像处理 但要说起系统学习还真就只看了一两本书（还没怎么吃透）， 推荐两本书 一本是张正友的 还有就是这本老冈的书了 另：最好不要看中文版 反正我是看不懂中文版（阮秋琦翻译那版）
评分用户评价
从作者的语言风格来看，可以明显感受到一种深厚的学术底蕴和对教学艺术的精妙把握。他的叙述精准而不呆板，严谨却不失亲和力。在处理那些复杂的数学推导时，他总能找到一种恰到好处的平衡点，既保证了推导的严密性，又避免了让非数学专业背景的读者感到压迫。这种行文的“温度”非常重要，它决定了读者能否长时间地保持专注和兴趣。我尤其欣赏书中那些看似不经意间流露出的个人见解和经验之谈，这些“非标准”的内容往往是教科书中最有价值的部分，它们反映了作者多年来在研究和教学中的沉淀，是任何算法手册都无法替代的财富。这本书读起来更像是与一位经验丰富的导师进行深入的、一对一的交流，而不是面对一本冰冷的参考书。
评分初接触这领域时，我最大的困惑是如何将那些抽象的数学概念和实际的图像操作联系起来，很多教材在这方面做得非常生硬。然而，这本书在阐述卷积、傅里叶变换这类核心工具时，展现了惊人的洞察力。它不仅仅是罗列了公式，而是深入剖析了这些数学工具背后的物理意义和在像素层面上到底发生了什么。举个例子，在讲解滤波器的设计时，作者花了大量的篇幅去对比不同滤波器对图像边缘和噪声的影响，并且通过对比不同参数设置下的效果图，直观地展示了“为什么”要这样设计，而不是“怎么”设计。这种由表及里、由浅入深的叙述方式，极大地增强了我的理解深度。我感觉自己不再是简单地记忆操作步骤，而是真正开始理解图像处理的底层逻辑了。这种教学方法的转变，是这本书给我带来的最宝贵的收获，它真正培养了我独立思考和解决新问题的能力。
评分我过去尝试过好几本关于图像分析的书籍，但往往在实操环节就戛然而止，留下一堆看不懂的代码或者运行结果不对的脚本。这本教材的突出特点就在于它对实践环节的无缝衔接。作者在每一章节的末尾都设计了结构严谨的实验指导，这些指导不仅是简单的命令堆砌，而是包含了完整的项目背景、预期的输出效果以及常见错误的排查指南。更重要的是，它似乎预设了读者可能会遇到的各种“坑”，提前给出了规避方案。这对于那些希望通过动手实践来巩固理论知识的读者来说，简直是雪中送炭。我照着书上的步骤一步步操作下来，每一步都有明确的反馈和验证机制，极大地提升了我的学习效率和自信心。它成功地架起了理论知识与工程应用之间的鸿沟，让学习曲线变得平滑而富有成就感。
评分这套书的排版和装帧确实值得称赞，纸张的质感非常舒服，拿在手里有一种沉甸甸的满足感，那种厚实感让阅读过程本身就变成了一种享受。封面设计得也很现代，配色沉稳大气，即便是放在书架上，也显得很有档次。我特别喜欢它在章节划分上的细致处理，每一部分知识点的过渡都非常自然，不会让人感到突兀或者信息量过载。比如，在讲解一些复杂的算法原理时，作者并没有直接堆砌公式，而是先用清晰的图示或生活中的类比来铺垫，这点对于初学者来说简直是福音。作者似乎深谙读者的“痛点”，总能在关键时刻提供及时的理论支撑和实践指导，这让我在面对那些看似晦涩难懂的理论时，心里踏实了许多。而且，书中的案例选择也非常贴合实际应用场景，不是那种脱离实际的纯理论探讨，而是紧密围绕着图像处理的核心任务展开，让人读完后立刻有“学以致用”的冲动。整体来看，这本书在视觉呈现和内容组织上都达到了一个很高的水准，让人愿意花时间去细细品味其中的每一页内容。
评分这本书的深度和广度是令人敬佩的，它不像市面上一些教材那样只停留在基础的边缘检测或形态学操作，而是勇敢地触及了更前沿、更复杂的课题。比如，在介绍特征提取和模式识别时，作者没有回避近年来深度学习对传统方法的冲击，而是将它们放在一个历史的脉络中进行对比和阐述。这种全景式的视角，让读者能更全面地把握整个学科的发展趋势和技术栈。阅读过程中，我能感受到作者在知识体系构建上的匠心，他巧妙地将经典算法与现代方法熔于一炉，让读者在掌握了基石之后，能够很自然地向更高级的领域迈进。它不是一本“快餐式”的入门手册，而更像是一份系统性的“修炼指南”，指引着学习者如何建立一个全面、稳固且与时俱进的知识架构。
评分理论和实践相结合
评分毕设参考书
评分翻译水平有待提高
评分bit
评分大牛的牛作
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