具体描述
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
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
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...
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...
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
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？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？...
用户评价
我近期在看一本关于计算机图形学与渲染原理的深度探讨，它聚焦于光线追踪（Ray Tracing）和路径追踪（Path Tracing）的物理基础，如何准确模拟次表面散射（SSS）和焦散（Caustics）。这本书的叙事逻辑非常像一个严谨的物理学论文，从麦克斯韦方程组出发，逐步推导出渲染方程，最后再讨论如何用蒙特卡洛方法高效求解。我发现，这种对底层物理现象的深刻理解，对于处理那些高度依赖光照和材质交互的图像生成任务至关重要。如果一本图像处理教材仅仅停留在讲解如何使用现成的工具函数来改变图像的亮度或对比度，而没有触及光线与物质相互作用的本质，那么它对于那些追求极致视觉真实感或从事前沿渲染研究的人来说，深度是远远不够的。
说实话，我最近在看的一本关于计算摄影学的专著，其内容侧重于如何利用复杂的算法来重构和增强图像质量，比如高动态范围（HDR）合成、去模糊（Deblurring）以及三维重建技术。这本书的数学推导非常严谨，尤其是在变分法在图像恢复中的应用部分，讲解了如何构建合适的能量函数来平衡保真度和光滑性。这让我联想到，一本好的教材不仅要教“怎么做”（How-to），更要深挖“为什么”（Why）。如果一本图像处理教材只是罗列了一堆函数和命令，而没有清晰地梳理出每种处理方法背后的数学原理和局限性，那么它对于培养具有创新能力的研发人员作用就有限了。我更欣赏那些能够引导读者思考“在噪声模型未知的情况下，哪种鲁棒估计方法更适用”而非仅仅给出固定参数的教材。
我最近沉迷于一本关于实时嵌入式视觉系统的书籍，这本书完全是为资源受限环境下的应用而生的。它详细介绍了诸如SIMD指令集优化、定点运算代替浮点运算、以及如何使用OpenVINO或TensorRT进行模型量化和加速。这类书籍的叙事风格非常直接，强调性能指标，比如每秒帧数（FPS）和延迟（Latency）。这让我思考，如果一本教材还停留在PC端基于强大CPU进行逐像素运算的时代，恐怕就跟不上工业界的需求了。现在的趋势是把计算尽可能地下放到边缘设备，这就要求我们对算法的计算复杂度有极其敏锐的感知，而不仅仅是停留在理论正确性上。我期待的教材是能清晰地展示，如何用最少的计算量实现可接受的视觉效果。
最近我翻阅了一本专门针对生物医学图像分析的教程，它的重点完全放在了数据标注的挑战、跨模态图像配准的难度，以及如何处理高度不平衡的病灶数据集上。这本书的案例研究都是从真实世界科研论文中提炼出来的，充满了“脏数据”和不完美实验的现实感。这与我过去接触的那些图像处理教材形成了鲜明对比，那些教材里的样本图总是完美无瑕，噪声和伪影被处理得干干净净。我个人觉得，一本真正有价值的教材应该包含错误处理和不确定性量化的章节。读者需要学习如何在数据质量低下、标签稀疏的情况下，依然能提取出可靠的、可用于临床决策的信息，而不是仅仅学习在理想条件下如何应用一个标准的滤波器。
这部新版数字图像处理教材真是让人耳目一新，我特地去图书馆借阅了，虽然手头没有那本特定的MATLAB教材，但从其他几本图像处理的经典著作来看，当前这个领域的发展趋势和教学重点已经悄然发生变化。我最近在研读一本关于深度学习在图像分析中应用的著作，那本书深入探讨了卷积神经网络（CNN）如何从像素级别特征提取过渡到高层语义理解，书中详细阐述了ResNet、U-Net等架构在医学影像分割和自动驾驶感知中的实际部署细节，配有大量的Python代码示例，主要集中在TensorFlow和PyTorch框架下。对比起来，我感觉如果一本教材过于侧重基础的傅里叶变换、空域滤波这些传统理论，而对现代的基于大数据的学习范式介绍不足，那么它在快速迭代的工程实践中可能会显得有些滞后。现在的学生和工程师更需要的是如何快速搭建一个可用的模型，理解批标准化（Batch Normalization）和迁移学习的魔力，而不是花费大量时间去手工编写离散余弦变换（DCT）的实现细节。
新版不错⋯⋯
新版不错⋯⋯
新版不错⋯⋯
新版不错⋯⋯
新版不错⋯⋯
