具体描述
《数字图像处理》(第2版)(英文版)是数字图像信息处理领域的一本经典著作，是20多年来此领域最权威的教材之一。与1977年问世的本书第一版相比，进行了重要修订和扩充，增加了关于小波变换、图像形态学和彩色图像处理的章节，并新增了500多幅图像和200多幅图表。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、表示与描述以及目标识别等。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，并且反映了数字图像处理领域的最新发展情况。
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
读后感
本科计算机专业，研究生做图像处理模式识别方面，所以看了这本书，可能是基础原因，本科没有学过信号处理，看起来很吃力，要补一下基础了，另外，中文版千万别看，错误太多，误导人，比如中文版第三版第150页，“因为DFT和IDFT中的所有指数都是正的”，其中这个指数让我狂抓，...
评分本科计算机专业，研究生做图像处理模式识别方面，所以看了这本书，可能是基础原因，本科没有学过信号处理，看起来很吃力，要补一下基础了，另外，中文版千万别看，错误太多，误导人，比如中文版第三版第150页，“因为DFT和IDFT中的所有指数都是正的”，其中这个指数让我狂抓，...
评分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.
评分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），...
评分看到不少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
用户评价
我一直认为，学习技术最重要的一点是“理解其本质”。《数字图像处理》这本书，恰恰给了我这种深刻的理解。它不是简单地罗列算法，而是将每一个算法都置于其产生和应用的背景下进行讲解，让我明白“为什么”要使用这种方法，以及它能解决什么问题。在阅读过程中，我被书中关于“图像小波变换”的章节所吸引。小波变换能够同时在时间和频率域上进行分析，相比于傅里叶变换，它能够更好地捕捉图像的局部特征和瞬态信息，这对于图像的去噪、压缩和分析都非常有优势。作者通过生动的图示和数学推导，将小波变换的原理阐述得非常清晰，让我对如何从多尺度、多分辨率的角度来分析图像有了全新的认识。我尝试着将小波变换应用到一些包含细微纹理或边缘的图像上，发现其效果确实优于传统的傅里叶变换。这本书的另一个亮点在于，它不仅讲解了理论，还提供了大量的参考文献和进一步阅读的指引，这为我后续深入研究打下了坚实的基础。
评分这本书的编排结构和内容深度，让我感觉作者是一位经验极其丰富的“图像魔法师”。他不仅掌握了各种“咒语”（算法），更懂得如何根据不同的“素材”（图像类型）来施展“魔法”。我印象最深刻的是书中关于图像复原的部分。面对模糊、噪声干扰甚至几何畸变的图像，作者通过对退化模型的深入剖析，一步步引导我们如何“逆转”这些不利因素。解卷积算法的介绍，从简单的维纳滤波到更复杂的盲复原，层层递进，让我对如何从“残缺”的信息中恢复“完整”的图像有了更清晰的认识。作者在讲解过程中，会引用大量的经典论文和研究成果，但又不会让人感到晦涩难懂，而是通过清晰的逻辑和图示，将复杂的概念转化为易于理解的知识。我特别欣赏书中关于“特征提取与描述”的章节，它让我理解了如何从图像中“抓住”关键信息，就像侦探从现场提取线索一样。SIFT、SURF、ORB等特征描述符的原理和实现，都被讲得非常透彻，并且提供了相应的代码示例，这对于我动手实践提供了极大的便利。我尝试着将书中的一些算法应用到我自己的项目中，比如对一些老旧照片进行修复，或者从监控录像中识别特定目标，这些尝试都取得了不错的效果，这让我对这本书的实用性有了更直观的体会。这本书不仅教授了“做什么”，更重要的是教会了“为什么这样做”，这种深入的理解让我受益匪浅。
评分作为一名对计算机视觉领域充满好奇的读者，我一直渴望找到一本能够系统性地引导我入门的著作。《数字图像处理》这本书，毫无疑问地满足了我的这个愿望。它不是一本速成的“秘籍”，而是一份详尽的“百科全书”。在阅读过程中，我被书中对图像分割技术的多样性和精妙性所折服。从简单的阈值分割，到基于区域生长，再到复杂的图割和深度学习方法，书中都进行了深入浅出的讲解。我特别喜欢关于Watershed算法的阐述，它将图像的边缘信息转化为“山脉”和“盆地”的概念，通过“洪水”淹没的过程来寻找分割边界，这种比喻生动而形象，让我瞬间理解了其核心思想。书中还详细介绍了各种分割算法的优缺点以及适用场景，这对于我选择合适的工具解决实际问题至关重要。此外，本书在图像压缩和编码方面的讲解也让我大开眼界。JPEG、MPEG等标准的原理，以及DCT变换、量化、熵编码等步骤，都被描绘得清晰明了。我意识到，正是这些巧妙的算法，才使得我们可以高效地存储和传输海量的图像和视频信息，这对于现代数字生活至关重要。这本书不仅传授了知识，更重要的是培养了我独立思考和解决问题的能力，我开始能够举一反三，将学到的知识运用到新的场景中。
评分这本《数字图像处理》如同一本珍贵的航海图，为我这个初涉数字图像处理领域的探索者指明了方向。在我眼中，它并非仅仅罗列枯燥的算法和公式，而是将图像的奥秘娓娓道来，让我如同亲手触摸到那些跳跃的像素。书中对图像的采集、增强、复原、编码、分割、表示与描述、以及识别等各个环节都进行了细致入微的讲解。尤其是在图像增强部分，我被书中介绍的各种滤波方法深深吸引，从简单的灰度变换到复杂的多尺度分析，每一种方法都有其独特的应用场景和背后的数学原理。作者并没有止步于理论的阐述，而是巧妙地结合了实际案例，让我看到了这些理论在现实世界中的强大生命力。例如，在医学影像分析的章节，我看到了如何利用这些处理技术来清晰化X光片，辅助医生做出更准确的诊断；在遥感图像处理的部分，我惊叹于如何通过这些技术来识别地表特征，监测环境变化。这种理论与实践的完美结合，极大地激发了我学习的兴趣和动力。我常常会花费大量时间去理解那些看似复杂的数学推导，但最终的收获是巨大的——我开始能够从更深层次去理解图像的本质，以及如何通过一系列操作来优化和解析它。这本书让我明白，数字图像处理不仅仅是一门技术，更是一门艺术，需要逻辑的严谨，也需要创意的挥洒。它为我打开了一扇通往全新世界的大门，让我看到了技术赋能视觉的无限可能，也让我对未来的研究方向充满了憧憬。我强烈推荐所有对数字图像处理感兴趣的朋友们，无论你是学生、研究人员还是工程师，这本书都将是你不可或缺的伙伴，它会带你踏上一段精彩的探索之旅。
评分我一直在寻找一本能够让我深刻理解“为什么”的书，而不是仅仅告诉我“怎么做”。《数字图像处理》这本书，恰恰做到了这一点。它就像一位耐心而博学的导师，不仅教授了我各种数字图像处理的技术，更重要的是，它引导我去思考这些技术背后的数学原理和设计理念。在阅读过程中，我被书中关于“图像识别”章节的广度和深度所震撼。从早期的模板匹配、特征匹配，到后来的机器学习方法，再到如今的深度学习驱动的识别技术，书中都进行了详尽的介绍。我特别欣赏作者对支持向量机（SVM）和神经网络在图像识别中的应用的阐述，以及它们如何处理高维度的图像数据。书中还强调了“数据”在图像识别中的重要性，以及如何进行数据预处理和特征工程，这让我明白了“好算法”离不开“好数据”的支持。我尝试着将书中的一些分类算法应用到我自己的图像数据集上，通过调整参数和优化模型，我能够显著提升识别的准确率，这让我深刻体会到了理论知识转化为实践成果的喜悦。这本书让我从一个被动的知识接受者，变成了一个主动的探索者，我开始能够独立分析图像处理问题，并设计出相应的解决方案。
评分这本书的价值，不仅仅在于它所包含的技术细节，更在于它所传达的一种“系统性”的思考方式。作者在讲解每一个处理环节时，都会将其置于整个数字图像处理流程的大背景下进行阐述，让我能够看到各个模块之间的相互联系和协同作用。我尤其被书中关于“图像质量评价”的章节所吸引。我们往往只关注如何“处理”图像，却很少去思考如何“评价”处理的效果。书中介绍了客观评价指标（如PSNR, SSIM）和主观评价方法，以及它们在不同场景下的适用性。这让我意识到，一个优秀的图像处理系统，不仅要有强大的处理能力，更要有科学的评价体系来指导和验证。在学习过程中，我发现作者非常注重细节，比如在讲解傅里叶变换在图像处理中的应用时，他不仅介绍了其在去噪和滤波方面的作用，还深入分析了频域分析的优势和局限性，让我能够更全面地理解这一工具。这本书的阅读体验非常流畅，让我能够沉浸其中，不断地去探索和学习，仿佛置身于一个知识的宝库之中。
评分这本书让我最深刻的感受是，它教会了我如何“看懂”图像，并从中“提取”有用的信息。在我看来，图像不仅仅是像素的集合，更是一个包含丰富信息的载体。作者在讲解“图像的几何变换”时，不仅仅是介绍了平移、旋转、缩放等操作，更深入地探讨了仿射变换、透视变换等更复杂的变换，以及它们在图像校正、三维重建等领域的应用。我特别欣赏书中关于“特征匹配”的讲解，它让我看到了如何通过寻找图像中的关键点和描述符，来实现不同图像之间的对应和对齐。SIFT、SURF等算法的介绍，让我对这些强大的特征提取和匹配技术有了全面的了解。我尝试着将这些技术应用到我收集的一些包含相同场景但拍摄角度不同的照片上，成功实现了照片的拼接，这让我对图像处理的强大能力有了更直观的体验。这本书的语言风格严谨而又不失亲切，让我能够在一个轻松愉快的氛围中学习到最前沿的知识。
评分这本书给我的感觉是，它不仅仅是一本关于“技术”的书，更像是一本关于“如何理解和操控视觉语言”的指南。在学习过程中，我发现作者在讲解抽象概念时，总是能够巧妙地运用类比和直观的图示，将深奥的数学原理变得触手可及。例如，在讨论图像的几何变换时，作者将平移、旋转、缩放等操作比作“搬动”和“调整”图像，并通过矩阵乘法来解释其数学本质，这让我轻松地理解了这些变换的数学基础。本书对“图像表示与描述”的部分，更是让我看到了图像信息的丰富性。从简单的颜色直方图到复杂的形状描述符，再到纹理特征的提取，我都学到了如何用不同的方式来“描述”图像的内容。我特别被书中关于纹理分析的章节所吸引，各种滤波器的组合，以及Gabor滤波器、LBP（局部二值模式）等特征的提取，都让我看到了如何从图像的“肌理”中提取有用的信息。这些特征对于图像检索、分类、甚至人脸识别等应用都起着至关重要的作用。这本书的强大之处在于，它不仅提供了“工具”，更重要的是教授了“思维方式”，让我能够从不同的角度去审视图像，并找到解决问题的最佳路径。
评分这本书给我最大的启发在于，它让我看到了数字图像处理不仅仅是一门技术，更是一门“如何与视觉信息进行交互”的艺术。作者在讲解“图像编码与压缩”时，不仅仅介绍了JPEG、MPEG等标准，还深入探讨了各种编码技术的原理和优缺点，以及它们如何在保证视觉质量的前提下，实现高效的数据压缩。我特别被书中关于“熵编码”的讲解所吸引，它让我明白了如何利用信息论的原理，将图像信息表示得更紧凑。我尝试着去理解哈夫曼编码和算术编码的原理，并尝试用它们来压缩一些简单的图像数据，发现效果显著。本书的另一个亮点在于，它对“图像复原”的讲解非常系统。从噪声的来源和类型，到各种去噪算法的原理和应用，都进行了详尽的阐述。我尝试着将书中介绍的维纳滤波和非局部均值滤波应用到一些有噪声的图像上，发现效果非常好，大大提高了图像的清晰度。这本书的写作风格严谨而生动，既有扎实的理论基础，又不乏形象的比喻和生动的例子，让我能够轻松地掌握复杂的概念。
评分当我翻开《数字图像处理》这本书时，我并没有想到它能带给我如此多的惊喜。它不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的向导，带领我深入探索数字图像处理的奇妙世界。书中对“图像分割”的阐述，让我看到了多种多样的分割方法，从简单阈值到复杂的图论方法。我特别被书中关于“图割”在图像分割中的应用所吸引，它将图像分割问题转化为一个图论问题，通过寻找最小割来完成分割，这是一种非常优雅且强大的解决方案。作者对算法的讲解细致入微，并提供了相关的数学推导和伪代码，让我能够清晰地理解每一步操作的原理。此外，书中还对“图像识别”中的机器学习方法进行了深入的介绍，从经典的SVM到现代的深度学习模型，都进行了详尽的阐述。我尝试着将书中介绍的SVM分类器应用到我的图像数据集上，通过调整核函数和参数，我取得了非常好的分类效果，这让我对机器学习在图像处理中的应用有了更深刻的认识。这本书的知识体系非常完整，从基础概念到前沿技术，都涵盖得非常全面，是一本非常值得反复阅读的宝典。
评分2013-2-21
评分2013-2-21
评分2013-2-21
评分2013-2-21
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