具体描述
《数字图像处理》是数字图像处理领域理论与实践相结合的成功之作，也是经典之作。全书强调如何应用理论知识解决工业和科学研究中常见的实际问题，着重阐述了数字图像处理的基本概念和实用技术，使读者能够使用这些技术解决数字图像处理中所遇到的各种问题。全书首先讲述数字化图像及其显示以及图像处理软件，接着讲解点、代数和几何运算，之后讲解线性系统理论、傅里叶变换、离散图像变换和小波变换，再后讲解图像复原、图像压缩和模式识别，最后讲解彩色、多光谱图像处理和三维图像处理。
作者简介
Kenneth R.Castleman，于1967年和1970年在Texas大学Austin分校获电子工程硕士和生物医学工程博士学位，早年曾在CalTech任教和从事研究工作，讲授“数字图像处理”课程。其后的几十年里，曾在USC、UCLA、NASA/JPL等著名学校或重要机构任职，1991年至今任Perceptive Scientific Instruments（PSI）公司主管兄＆D的副总裁，从事医学图像研究和应用产品开发。
目录信息
1 IMAGES AND DIGITAL PROCESSING
1.1 Introduction
1.2 The Elements of Digital Image Processing
1.3 Philosophical Considerations
1.4 Digital Image Processing in Practice
Problems
References
2 DIGITIZING IMAGES
2.1 Introduction
2.2 Characteristics of an Image Digitizer
2.3 Types of Image Digitizers
2.4 Image-Digitizing Components
2.5 Electronic Image Tube Cameras
2.6 Solid-State Cameras
2.7 Film Scanning
2.8 Summary of Important Points
Problems
Projects
References
3 DIGITAL IMAGE DISPLAY
3.1 Introduction
3.2 Display Characteristics
3.3 Volatile Displays
3.4 Permanent Displays
3.5 Summary of Important Points
Problems
Projects
References
4 IMAGE-PROCESSING SOFTWARE
4.1 Introduction
4.2 Image-Processing Systems
4.3 The User Interface
4.4 The Software Development Process
4.5 Summary of Important Points
Problems
Projects
References
5 THE GRAY-LEVEL HISTOGRAM
5.1 Introduction
5.2 Uses of the Histogram
5.3 Relationship Between Histogram and Image
5.4 Summary of Important Points
Problems
Projects
References
6 POINT OPERATIONS
6.1 Introduction
6.2 Point Operations and the Histogram
6.3 Applications of Point Operations
6.4 Summary of Important Points
Problems
Projects
7 ALGEBRAIC OPERATIONS
7.1 Introduction
7.2 Algebraic Operations and the Histogram
8 GEOMETRIC OPERATIONS
……
Part Two
9 LINEAR SYSTEM THEORY
10 THE FOURIER TRANSFORM
11 FILTER DESIGN
12 PROCESSING SAMPLED DATA
13 DISCRETE IMAGE TRANSFORMS
14 WAVELET TRANSFORMS
15 OPTICS AND SYSTEM ANALYSIS
Part Three
16 IMAGE RESTORATION
17 IMAGE PRESSION
18 PATTERN RECOGNITION: IMAGE SEGMENTATION
19 PATTERN RECOGNITION: OBJECT MEASUREMENT
20 PATTERN RECOGNITION: CLASSIFICATION AND ESTIMATION
21 COLOR AND MULTISPECTRAL IMAGE PROCESSING
22 THREE-DIMENSIONAL IMAGE PROCESSING
A1 GLOSSARY OF IMAGE PROCESSING TERMS
A2 BIBLIOGRAPHY
A3 MATHEMATICAL BACKGROUND
INDEX
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
说实话，一开始我对《数字图像处理》这本书并没有抱太大的期望，我以为它会是一本晦涩难懂、充满专业术语的学术著作。然而，事实证明我错了，而且错得离谱！这本书的语言风格非常生动有趣，甚至带点幽默感，让我在阅读过程中丝毫不会感到枯燥。作者仿佛一个经验丰富的向导，带着我穿梭在数字图像的世界里。他用了很多形象的比喻来解释一些抽象的概念，比如将图像分割比作“给图像划地盘”，将边缘检测比作“寻找图像的轮廓线”。这些生动的描述让我能够轻松地理解原本可能让我望而却步的复杂理论。更难得的是，这本书在理论讲解之后，都会紧接着提供一些实际应用案例，从医学影像分析到计算机视觉，让我看到了这些技术是如何改变我们生活的。这本书的排版也非常人性化，图文并茂，清晰易懂，让我每次翻阅都能有新的收获。
我是一名正在准备毕业设计的学生，涉及到一些图像识别和分析的内容，所以一直在寻找一本能够提供扎实理论基础的书籍。《数字图像处理》这本书简直是为我量身打造的。它不仅内容全面，而且理论严谨，逻辑清晰。书中对于图像变换的讲解，比如傅里叶变换、离散余弦变换，都给出了详细的数学推导和在图像压缩、滤波中的具体应用。我尤其喜欢它关于图像分割的部分，它深入探讨了阈值分割、区域生长、边缘检测等多种方法，并且分析了各自的适用场景和局限性。这让我能够根据自己的项目需求，选择最合适的分割策略。这本书的深度和广度都非常令我满意，它让我能够将课堂上学到的理论知识与实际项目相结合，解决遇到的实际问题。而且，书中引用的参考文献也非常丰富，方便我进一步深入研究。
作为一个对计算机视觉领域充满好奇但技术功底尚浅的爱好者，《数字图像处理》这本书无疑是我的启蒙之作。我之前接触过一些零散的图像处理知识，但总感觉缺乏一条清晰的脉络。《数字图像处理》恰恰填补了这一空白。它系统地梳理了图像处理的整个流程，从图像的获取、增强、复原，到特征提取、图像分割，再到形态学处理等等，每一个环节都讲解得鞭辟入里。我特别欣赏书中对于图像复原的讲解，它详细分析了各种噪声的来源和特性，并提供了多种去噪方法的原理和优缺点对比，这对我理解如何“拯救”一张模糊不清的照片非常有启发。此外，书中还涉及了一些高级话题，例如图像压缩标准（如JPEG）的原理，以及彩色图像处理的特殊性，这些都大大拓宽了我的视野，让我对图像处理的潜力有了更深的认识。
我最近正在尝试用Python进行一些图像分析的项目，之前一直在网上找各种资料，但总觉得零散而且难以系统。直到我翻阅了《数字图像处理》这本书，才有一种茅塞顿开的感觉。它就像一本宝典，几乎涵盖了我想了解的所有核心知识点。从图像的几何变换，到灰度变换、直方图处理，再到复杂的滤波技术，每章都像是一个独立但又紧密相连的模块。让我印象深刻的是，书中对于小波变换的介绍，它不仅仅是给出公式，还深入分析了小波在图像压缩和去噪中的优势，并且对比了它与其他方法的差异。这一点对于我选择合适的算法来解决实际问题非常有帮助。而且，书中的例子非常贴近实际应用，很多场景都能在生活中找到原型，这让我对学习的动力倍增。我特别喜欢它在讲解每个算法时，都会先给出直观的解释，然后再深入数学原理，这种方式让我在理解概念的同时，也能把握其背后的理论基础。
天哪，我最近才发现一本叫做《数字图像处理》的书，简直是打开了新世界的大门！之前一直觉得图像处理这东西离我遥不可及，像是高科技实验室里的专属技能。但这本书完全颠覆了我的看法。它用一种非常循序渐进的方式，从最基础的概念讲起，比如像素是什么，颜色空间有哪些，然后逐步深入到一些更复杂的算法。我尤其喜欢它对于傅里叶变换的讲解，以前觉得这个东西听起来就头大，但作者通过大量的图示和形象的比喻，让我一下子就理解了它的原理和在图像去噪、边缘检测等方面的应用。而且，这本书不仅仅是理论堆砌，它还提供了很多代码示例，虽然我不是程序员，但看着那些代码，也能大致理解它是如何实现的。感觉这本书就像是一个非常耐心的老师，一点一点地引导我这个完全的“小白”走进数字图像处理的奇妙世界。强烈推荐给所有对图像处理感兴趣，但又觉得无从下手的朋友们，相信我，你们一定会有惊喜！
