具体描述
《国外电子与通信教材系列·数字图像处理(第2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《国外电子与通信教材系列·数字图像处理(第2版)》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。
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
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）
评分看了豆瓣上前辈们的建议，我入手了一本英文原版，顺便从学校图书馆借了一本中文版，对照着读。 读着读着就发现，翻译的中文版真是让人头大。比如其中有一句话，" This area itself is a branch of artificial intelligence (AI) whose objective is to emulate human intellige...
评分翻译错误百出，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...
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...
用户评价
这本书，让我重新认识了“图像”这两个字。我一直以为，图像就是我们眼睛看到的那个样子，是屏幕上呈现的彩色像素点。然而，这本书让我明白，图像背后隐藏着更为复杂的数学语言和精密的算法。书中对于图像的纹理分析和特征描述部分，尤其让我着迷。它不仅仅是告诉你如何提取图像的边缘或角点，而是深入探讨了如何用数学模型来描述图像的“质感”，比如 Gabor 滤波器和局部二值模式（LBM）等。我曾经尝试着去编写代码实现这些算法，去感受不同纹理特征提取算法带来的差异，那种过程充满了乐趣。让我印象深刻的是，书中还对图像的非线性变换进行了深入的探讨，比如直方图均衡化，它能有效地增强图像的对比度，让原本模糊不清的图像变得更加清晰。而且，书中还详细介绍了各种去噪算法，比如高斯平滑、中值滤波，以及更高级的非局部均值滤波（NL-means）等，让我明白原来去除图像中的“颗粒感”也有如此多的方法。这本书的知识密度非常大，但结构清晰，循序渐进，即使是初学者也能在老师的带领下，一步步揭开图像处理的神秘面纱。它让我看到了一个全新的世界，一个由算法和数据构成的、充满无限可能的世界。
评分这本书，让我深刻地体验到了“化繁为简”的艺术。在接触这本书之前，我总是觉得图像处理是一件非常复杂的事情，需要高深的数学知识和精密的算法。然而，这本书用非常直观和易懂的方式，将这些复杂的概念一一呈现。我尤其喜欢书中关于图像颜色空间转换的讲解，从 RGB 到 HSV，再到 YUV，每一种颜色空间都有其独特的优势和应用场景。书中用了很多生动的比喻来解释这些颜色空间的差异，让我能够轻松地理解它们之间的联系。让我印象深刻的是，书中还对图像的增强和修复进行了详细的介绍，比如对比度拉伸、直方图均衡化，以及更高级的去噪和去模糊算法。这些技术在实际应用中非常广泛，能够极大地提升图像的视觉效果。我尝试着将书中的一些算法应用到我的照片上，看到了惊人的效果，那种将一张普通的照片变得更加生动和富有表现力的感觉，简直太棒了。这本书让我觉得，图像处理不仅仅是科学家的专属，更是普通人也可以掌握的强大工具。它为我打开了一个全新的世界，让我看到了图像背后无限的创意和可能性。
评分这本书，就像一本“图像的说明书”，它揭示了我们每天看到的图像背后的秘密。我一直对图像的“信息量”感到好奇，为什么有些图像看起来细节丰富，有些则显得平淡无奇？这本书的出现，让我找到了答案。书中关于图像熵的计算和分析，让我明白了图像信息量的数学定义，以及如何通过信息论的视角来理解图像的复杂度。我尤其喜欢书中关于图像检索的部分，它介绍了一些基于内容的图像检索（CBIR）技术，比如如何提取图像的颜色、纹理和形状特征，然后利用这些特征来进行相似图像的搜索。这让我意识到，原来我们平时使用的“以图搜图”功能，背后有着如此精妙的算法。而且，书中还对图像的压缩和编码进行了深入的探讨，特别是对无损压缩和有损压缩的原理和应用进行了详细的介绍，让我明白为什么我们可以用更小的文件来存储信息量巨大的图像。我尝试着用书中的一些方法来实现一个简单的图像压缩程序，虽然结果并不完美，但这个过程让我深刻地体会到了算法的强大和魅力。这本书让我对图像有了全新的认识，也让我对未来的图像技术发展充满了期待。
评分作为一个对计算机图形学略有涉猎的人，我一直对“图像”这个概念有着模糊的认识。而《数字图像处理》这本书，就像是一本“图像的解码器”，让我看到了隐藏在像素背后的奥秘。我特别喜欢书中关于图像重建的章节，它不仅仅是告诉你如何“画”出一个物体，而是如何从一系列二维图像中“还原”出一个三维模型。书中对投影几何、相机标定以及立体视觉原理的讲解，让我对三维重建有了更深入的理解。让我印象深刻的是，书中还介绍了多种图像分割技术，比如基于图的分割，它能将图像看作一个图，然后根据节点之间的相似性来划分区域，这种方法在很多实际应用中都非常有效。而且，书中还对运动图像的处理进行了探讨，比如帧间预测和运动补偿，这对于视频压缩和目标跟踪至关重要。我尝试着用书中提供的算法来实现一个简单的视频目标跟踪器，虽然过程遇到了很多困难，但最终看到自己编写的程序能够成功地跟踪一个移动的物体时，那种成就感是无与伦比的。这本书让我深刻地认识到，数字图像处理不仅仅是关于“看”，更是关于“理解”和“重构”。它是一门连接物理世界与数字世界的科学，也是一门充满创造力的学科。
评分作为一个在光学领域摸爬滚打了多年的老兵，我总以为自己对图像的理解已经 cukup 够深了。然而，《数字图像处理》这本书，彻底颠覆了我的认知。它所探讨的并非简单的图像叠加或色彩调整，而是直击图像本质的科学。书中对于图像的数学模型、傅里叶变换在图像分析中的应用，以及小波变换的原理和实现，都进行了极其深入且富有洞察力的分析。我特别欣赏书中关于图像复原部分，它不仅仅停留在理论层面，而是详细地讲解了各种退化模型，如运动模糊、大气扰动等，并给出了相应的逆滤波、维纳滤波等解算方法。这让我意识到，许多我们日常看到的“模糊”或“失真”的图像，并非不可救药，而是可以通过精密的数学工具来“还原”其真实面貌。书中的算法推导严谨而不失逻辑，每一部推导过程都清晰可见，让你能够理解公式背后的物理意义和数学原理。而且，书中还引入了一些前沿的图像处理技术，比如基于机器学习的图像分割和目标识别，这让我感受到了这个学科与时俱进的活力。虽然我暂时还没有完全消化所有内容，但每一次翻阅，都能从中汲取新的养分。这本书的深度和广度，让我深感震撼，也更加坚定了我继续在这个领域深耕下去的决心。它不仅仅是一本书，更像是一位严谨而睿智的导师，引领我一步步走向更广阔的知识海洋。
评分这本书，我简直是爱不释手，虽然我之前对数字图像处理这个领域只是略知一二，抱着一颗好奇心翻开了它，却一头扎进了这个奇妙的世界，再也无法自拔。书的开篇并没有上来就用枯燥的公式和复杂的算法轰炸读者，而是从最基础的概念讲起，比如像素、分辨率、色彩模型等等，用生动形象的比喻和清晰易懂的图示，将这些抽象的概念具象化，让我这个门外汉也能快速掌握。我尤其喜欢它在讲解过程中穿插的案例分析，不仅仅是理论的罗列，而是将理论与实际应用紧密结合，比如在介绍图像增强时，它就详细解析了如何利用算法来消除照片中的噪点，让模糊的照片变得清晰锐利，这让我意识到，原来那些在专业摄影师手中神奇的修图效果，背后竟然有着如此严谨的科学原理。书中对于不同图像处理技术的阐述也十分细致，从几何变换到灰度变换，再从滤波到边缘检测，每一步都讲解得深入浅出，配合着大量的代码示例，让我能够亲手去实践，去感受算法的魅力。我甚至尝试着自己修改了一些代码，去观察不同参数对处理结果的影响，这种边学边做的过程，极大地激发了我学习的兴趣和动力。而且，这本书的排版设计也相当出色，章节划分清晰，重点突出，即使是篇幅较长的章节，也不会让人感到阅读疲惫。总而言之，这是一本非常适合初学者入门的佳作，它不仅传授了知识，更重要的是点燃了我对数字图像处理的热情，让我看到了这个领域广阔的潜力和无限的可能。我迫不及待地想继续深入学习，去探索更复杂的算法，去解决更实际的问题。
评分说实话，当初拿到这本书的时候，我只是觉得这个名字听起来挺“硬核”的，担心会很难懂。没想到，它却给了我一个大大的惊喜。这本书最大的亮点在于它的“实用性”和“可视化”。它并没有回避那些复杂的数学公式，但同时又用非常接地气的方式来解释它们。比如，在讲解图像滤波时，它不仅仅是给出卷积核，还会让你直观地看到滤波前后的图像对比，让你切身体会到高斯滤波的平滑效果，以及拉普拉斯算子锐化边缘的威力。书中大量的图例和示意图，简直就是图像处理过程的“活地图”，让我能够轻松地理解各种算法的工作原理。我尤其喜欢它在介绍图像变换的部分，比如傅里叶变换，书中并没有只是给你展示变换后的频谱图，而是详细解释了频谱图上的每一个“点”和“线”代表的意义，让你明白低频分量代表图像的整体轮廓，高频分量则代表图像的细节和边缘。这种“可视化”的讲解方式，极大地降低了理解门槛，让我能够快速地掌握这些原本可能让人望而生畏的理论。而且，书中还包含了许多Python或MATLAB的代码片段，这些代码不仅可以直接运行，还能让你方便地进行修改和调试，从而深入理解算法的每一个细节。我尝试着将书中的代码应用到我自己的图片上，看到了意想不到的效果，那种成就感是无与伦比的。这本书让我觉得，数字图像处理并不是只有科学家才能玩转的“高科技”，而是每个人都可以通过努力去掌握和运用的强大工具。
评分这本书，我只能用“震撼”两个字来形容。作为一名在计算机视觉领域摸爬滚打多年的开发者，我一直认为自己对图像处理的理解已经 cukup 深刻了。然而，这本书中的某些章节，特别是关于图像特征提取和描述的部分，完全刷新了我的认知。书中对于 SIFT、SURF、ORB 等经典特征提取算法的原理和实现，都进行了极其详尽的分析，让我明白了为什么这些算法能够如此鲁棒地应对图像的尺度、旋转和光照变化。我尤其欣赏书中对于特征匹配算法的阐述，比如暴力匹配、FLANN 匹配等，以及如何利用 RANSAC 等算法来剔除误匹配，从而实现可靠的图像配准。这让我意识到，我们日常看到的很多“精准对齐”的图像，背后隐藏着如此复杂的计算和精密的算法。而且，书中还触及了一些更高级的话题，比如立体视觉中的深度估计，以及基于深度学习的图像处理技术。虽然我对深度学习的了解还比较有限，但书中对相关算法的初步介绍，让我看到了未来图像处理发展的方向。这本书的深度和广度，让我叹为观止，也让我更加深刻地认识到，在人工智能蓬勃发展的今天，数字图像处理的重要性将愈发凸显。它不仅仅是计算机视觉的基础，更是连接现实世界与数字世界的桥梁。
评分我是一名刚刚步入研究生阶段的学生，对于数字图像处理的研究方向充满了迷茫。在导师的推荐下，我翻开了《数字图像处理》。这本书，真的就像是一盏指路明灯，为我打开了新的视野。书中对于图像压缩的讲解，让我对 JPEG 和 PNG 等常用格式有了更深刻的理解，特别是对离散余弦变换（DCT）在 JPEG 压缩中的作用，进行了非常清晰的阐述，让我明白为什么我们可以用更少的存储空间来保存清晰的图像。让我印象深刻的是，书中还详细讲解了图像的形态学处理，比如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等，这些操作在图像去噪、连通分量分析等方面有着广泛的应用。书中用了很多直观的例子来解释这些操作，比如将一个形状的图像进行膨胀，就像是给它“加了一层厚厚的边框”，而腐蚀则像是“削去了边缘”。这种形象的比喻，让原本抽象的形态学操作变得生动有趣。此外，书中关于图像分割的部分，也给了我很大的启发，特别是对阈值分割、区域生长和边缘检测等方法的介绍，让我对如何将图像分解成有意义的区域有了初步的认识。我甚至尝试着用书中的方法来实现一个简单的目标检测小程序，虽然结果并不完美，但这个过程让我体会到了算法的魅力和挑战。这本书为我后续的深入研究奠定了坚实的基础，让我不再感到无从下手，而是充满了信心去探索这个充满魅力的领域。
评分这本书，与其说是一本技术书籍，不如说是一部关于“视觉语言”的百科全书。它以一种非常独特的方式，将我们习以为常的图像，抽丝剥茧，展现在我们面前的是一串串冰冷的数字，以及控制这些数字变化的一系列精妙的算法。我被书中对于图像的“感知”和“理解”部分的探讨深深吸引。它不仅仅停留在像素层面，而是深入探讨了人类视觉系统的特性，以及如何将这些特性融入到图像处理算法的设计中。例如，在讲解人脸识别时，书中不仅仅介绍了特征提取的方法，还分析了人脸的几何结构和纹理特征，以及如何利用这些信息来准确地定位和识别出人脸。这让我意识到，图像处理不仅仅是技术的堆砌，更是对人类视觉认知和信息处理方式的模仿与延伸。书中的案例研究也非常丰富，从医学影像的增强和分析，到遥感图像的解译和应用，再到工业生产中的质量检测，几乎涵盖了图像处理的各个领域。每一个案例都详细地阐述了背景、挑战、解决方案以及最终的效果，让我看到了图像处理在现实世界中的巨大价值和影响力。读这本书，就像是在进行一次思维的“洗礼”，它让我重新审视了我过去对图像的认识，也让我对未来的发展充满了期待。
评分见过。
评分见过。
评分经典图形学教材
评分经典图形学教材
评分见过。
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