具体描述
数字图像处理（英文版），ISBN：9787505377981，作者：（美）Rafael C.Gonzalez，（美）Richard E.Woods著
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
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）
评分刚拿到书的时候觉得好丰富，面面俱到，可是实际开始做的时候觉得缺失的也不少，比如匹配滤波器就只是提到了一下而已。 学长见我抱着这本书从前言开始读，眉头一皱，说：“这是本字典，不是教材，不懂的概念看一下就好了。” 本书对图像的一些基础操作有简单的matlab的实现，也...
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
我对这本书的阅读体验是充满着一种探索新大陆般的激动与挫败感的交织。这本书的叙事风格极其古典和学院派，仿佛每一句话都经过了冗长的哲学思辨才被慎重地写下。它在描述图像的拓扑结构和形态学操作时，引用了大量的抽象数学语言，这对于习惯了现代编程手册那种直截了当风格的读者来说，可能是一次不小的挑战。我花了将近一个下午的时间，才真正消化了其中关于连通性和边界提取的那几个章节。书中的图表质量参差不齐，有些关键性的示意图分辨率不高，甚至有些模糊，这在处理细节丰富的图像处理算法时，确实影响了理解的效率。它更像是一部学术专著的精简版，旨在提供一个完整的知识体系蓝图，而不是一本手把手的操作指南。对于资深研究者来说，这也许是回顾和查阅标准定义的绝佳工具书，但对于刚踏入这个领域的新手来说，缺乏足够多的代码示例和实际操作建议，使得理论知识的转化过程显得漫长而崎岖。
评分读完这本书的感触是，作者明显是一位坚定的“先理论后实践”的信奉者。整本书的脉络清晰得像一张精确绘制的流程图，从像素的定义到空间域处理，再到频率域的转换，逻辑递进非常流畅。然而，这种极致的逻辑性也带来了一定的局限性——它似乎对那些新兴的、非传统的图像处理方法着墨不多。例如，在涉及到深度学习在图像增强方面的应用时，这本书的内容显得有些陈旧，更像是停留在上个世纪末或本世纪初的研究前沿。它对传统滤波器的介绍详尽到令人发指的地步，拉普拉斯算子、高斯核的参数选择，每一点都被剖析得淋漓尽致。如果你想知道如何用C语言从头实现一个维纳滤波器，这本书会给你所有的理论支撑。但如果你想知道如何在Python环境下，调用几个库函数快速实现一个边缘检测，你可能需要转而寻求其他更侧重工程实现的资料。它更偏向于“知识的深度挖掘”，而非“工具的广度覆盖”。
评分这本书的行文风格带着一种独特的、近乎诗意的冷静，它在讲解图像压缩标准（如JPEG的量化步骤）时，没有使用常见的“输入-输出”的描述方式，而是将其视为一个信息熵的优化过程。这种处理方式非常有启发性，它迫使读者跳出单纯的算法实现层面，去思考信息损失的本质。我尤其喜欢其中对人眼视觉系统特性的探讨，作者巧妙地将心理物理学的知识融入到图像处理的实际操作中，解释了为什么某些信息在人类感知中是冗余的。然而，这种高屋建瓴的视角也意味着，书中对具体软件工具链的介绍几乎为零。它没有提及任何主流的编程语言库，读者需要自行将书中的数学模型转化为可执行的代码，这对于时间宝贵的工程师来说，无疑增加了大量的前期准备工作。它更像是一部哲学著作，指导你思考“什么是好的图像处理”，而不是一本“如何快速做出图像处理结果”的实用手册。
评分这本书的特点在于其百科全书式的广博，但这种广博在深度上产生了稀释效应。它试图覆盖从基础的噪声模型到复杂的图像分割技术，涵盖了几乎所有重要的分支领域。比如，在描述形态学操作时，它同时介绍了结构元的定义、腐蚀与膨胀的原理，以及开闭运算的组合应用，这展示了作者知识面的宽泛。但是，当我尝试在书中寻找关于特定领域（例如医学图像的三维重建或遥感图像的辐射校正）的深入案例时，发现这些部分往往只有寥寥数语的概述，更像是目录性的介绍，缺乏深入的算法剖析和参数讨论。它更像是一位博学的教授在为你描绘整个学科的地图，地图的轮廓非常清晰，但许多重要城市的内部街道细节却被简化了。对于希望系统了解整个图像处理版图的初学者来说，它提供了一个绝佳的宏观视角，但对于寻求特定领域突破的专业人士而言，可能需要依赖其他更专注的文献来弥补细节上的不足。
评分这本书的装帧设计实在太让人眼前一亮了，封面的色彩搭配和排版简直就是艺术品级别的。我抱着极大的期待翻开内页，希望能看到同样精彩的内涵。然而，当我深入阅读后，发现它更像是一本专注于理论概念阐述的教材。内容上，它对图像采集、量化这些基础步骤的讲解非常详尽，几乎是手把手地带着读者理解每一个数学公式的推导过程。对于那些渴望深入理解底层原理的读者来说，这无疑是一座宝库。书中对傅里叶变换在图像滤波中的应用分析得尤为透彻，即便是初次接触这些复杂概念的人，也能通过作者精心设计的图示和解释，构建起清晰的认知框架。它侧重于“为什么”和“如何推导”，而非“如何快速应用”。对于希望快速上手编程实现某项功能的读者可能会感到略微枯燥，因为它花费了大量篇幅去夯实数学基础，这使得它在某些实战应用案例的篇幅上就显得有些捉襟见肘了。不过，作为一本打基础的经典读物，其严谨性和深度是毋庸置疑的。
评分最后三章草草的读过，总体觉得还是不错的，就是应该每章都有个作业什么的，自己试试，活学活用的效果会更好。中文版的粗略在书店翻过，自己看的是英文电子版。
评分我闲来无事搜了一下专业课的书，原来豆瓣还有这种书的。。。
评分糊弄过而已
评分糊弄过而已
评分沒啥心機看其實。。。不想搞這塊
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