Digital Image Processing (3rd Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:[美]Rafael C. Gonzalez

出品人:

页数:976

译者:

出版时间:2007-8-31

价格:USD 204.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780131687288

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
• ImageProcessing
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《先进光学成像系统设计与应用》 内容简介 本书深入探讨了现代光学成像系统的原理、设计、制造与前沿应用。全书结构严谨，内容涵盖了从基础光学理论到复杂系统集成的广阔领域，旨在为光学工程师、研究人员以及高年级学生提供一套全面且实用的技术参考和学习指南。 第一部分：基础理论与成像物理 本书首先回顾了电磁波理论在光学中的应用，重点阐述了光的波动性与粒子性在成像过程中的体现。详细分析了傍轴近似下的几何光学，包括透镜的成像规律、像差的产生机理（如球差、彗差、像散、场曲和色差）及其校正方法。 随后，内容深入到物理光学领域，详细讲解了衍射理论、夫琅禾费衍射和菲涅尔衍射，并重点分析了光瞳函数（Pupil Function）和点扩散函数（Point Spread Function, PSF）在决定成像质量中的核心作用。书中引入了调制传递函数（Modulation Transfer Function, MTF）作为量化系统性能的关键工具，并通过傅里叶光学的方法，清晰地展示了系统带宽限制与成像保真度之间的关系。对于相干成像与非相干成像的差异，本书提供了详尽的数学模型和实验案例进行对比阐述。 第二部分：光学系统设计与建模 本部分是本书的实践核心，系统地介绍了现代光学设计流程。从明确系统规格（如视场角、放大倍率、分辨率要求和工作波长）开始，逐步引导读者掌握镜头的设计技巧。 像差控制与优化： 详细剖析了各种初级和高阶像差的修正策略。针对复杂系统（如变焦镜头或微型化镜头），介绍了如何利用非球面元件和衍射光学元件（DOE）来有效压制像差，同时保持紧凑的结构。书中提供了大量的优化算例，展示了如何使用商业光学设计软件（如Zemax或OSLO）进行迭代设计和公差分析。 光线追迹与公差分析： 深入讲解了蒙特卡洛光线追迹方法在评估系统性能中的重要性。特别强调了公差分析环节，包括对制造误差、装配误差和环境变化（如温度漂移）的敏感性评估，确保设计方案能够在实际生产环境中稳定工作。 照明系统设计： 涵盖了照明光学设计，包括均匀照明（如LED阵列的匀光设计）、聚光系统（如投影仪的光学引擎）以及无阴影照明在机器视觉中的应用。 第三部分：先进探测器与数据采集 本书紧密结合了现代电子探测技术，分析了不同类型探测器的工作原理及其对成像性能的影响。 传感器技术： 对电荷耦合器件（CCD）和互补金属氧化物半导体（CMOS）传感器进行了详尽的比较，涵盖了量子效率（QE）、噪声模型（暗电流、读出噪声、散粒噪声）和动态范围等关键参数。此外，还讨论了红外焦平面阵列（FPA）的工作原理及其在热成像中的应用。 系统集成与噪声管理： 阐述了如何将光学前端与电子后端有效集成。重点分析了系统级信噪比（SNR）的计算，以及在信号处理链中如何最小化噪声引入，特别是针对低光照条件下的成像挑战。 第四部分：特定应用光学系统 本部分聚焦于当前高新技术领域中具有代表性的光学成像系统，展示了理论知识在实际工程中的落地。 显微成像技术： 详细介绍了宽场显微镜、共聚焦显微镜（Confocal Microscopy）的设计原理，特别是激光扫描共聚焦系统的节流效应和轴向分辨率增强机制。此外，还探讨了超分辨成像（如STED, SIM）的物理基础和实验搭建要求。 远程与环境监测光学： 涵盖了远距离成像中的大气湍流效应模型、自适应光学（AO）系统的工作流程，以及如何设计高灵敏度的遥感成像系统，包括对辐射传输方程的分析。 眼科与医疗成像： 讨论了眼底相机、裂隙灯的设计规范，以及如何利用光学相干层析成像（OCT）技术实现高分辨率的生物组织三维成像，包括伪彩和偏振敏感OCT的原理。 第五部分：计算光学与新兴趋势 最后一部分展望了计算驱动下的未来光学发展方向。 计算成像： 深入解析了基于计算的成像范式，如单像素相机（Single-Pixel Camera）的压缩感知原理、计算全息术（Computational Holography）以及利用深度学习技术进行图像复原（去模糊、去噪）和超分辨率重建。 新兴光学元件： 详细介绍了超表面（Metasurfaces）和超透镜（Metalenses）的电磁场调控机制，及其在实现超薄、多功能集成光学器件方面的巨大潜力。 本书通过大量的图示、设计案例和数学推导，力求使读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”，为推动下一代光学成像技术的发展提供坚实的知识储备。

评分☆☆☆☆☆

因为电子版的图片实在不清楚，就买了纸质的，然后从头到尾读了一遍，感觉比第二版好了很多，但是原则性的错误还是存在，尤其是后面几章。 在此列一些出错的页，仅供参考。 P459,460,461,465,468,501,531,532,545,578,529  

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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  

评分☆☆☆☆☆

毫无疑问，这本书是我进行数字图像处理项目时的“圣经”。书中关于图像分割的章节尤其令我受益匪浅。作者详细介绍了阈值分割、区域增长、边缘检测以及基于模型的方法，并对每种方法的优缺点进行了客观的评价。我曾尝试使用分水岭算法进行图像分割，书中提供的详细步骤和注意事项帮助我成功地实现了对复杂图像中物体的精确分割。此外，书中关于图像形态学处理的讲解也十分到位，腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本操作的应用场景都解释得非常清晰，为我后续的图像分析打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计非常人性化，使得阅读和学习过程非常流畅。作者在介绍图像特征提取时，涵盖了从传统的SIFT、SURF特征到新兴的深度学习特征提取方法。我特别关注了书中关于局部不变性特征的讲解，如SIFT特征的尺度不变性和旋转不变性，这对于我理解图像匹配和目标识别至关重要。书中提供的多种特征描述子的比较分析，也帮助我根据不同的应用场景选择最合适的特征提取方法。这本书的实用性和前瞻性，使其成为我解决图像分析问题的有力武器。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我在数字图像处理领域遇到的最全面、最深入的著作之一。从基础的像素操作到复杂的机器学习算法，作者都进行了详尽的阐述，并且逻辑清晰，循序渐进。我尤其欣赏作者在解释那些看似晦涩的概念时所采用的类比和可视化方法，它们极大地帮助我理解了诸如傅里叶变换、小波分析等核心理论。书中提供的伪代码和算法描述也十分详尽，为我动手实践提供了坚实的基础。我尝试着书中提到的几种边缘检测算法，并且能够根据代码实现并观察其效果，这让我对图像处理的原理有了更直观的认识。

评分☆☆☆☆☆

对于我这个刚接触数字图像处理的初学者来说，这本书简直是福音。它并没有一开始就抛出大量的数学公式，而是从图像的基本概念讲起，逐步引导我进入更高级的主题。作者在讲解图像增强时，详细介绍了不同滤波器的原理和应用场景，比如高斯滤波、中值滤波在去噪方面的效果差异，以及如何根据具体的图像质量问题选择合适的滤波器。书中还深入探讨了图像复原的各种方法，包括逆滤波、维纳滤波等，并且解释了这些方法在实际应用中可能遇到的问题和解决方案。我尤其喜欢作者在每一章节末尾提出的思考题，它们能够激发我对知识的深入探索。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都令人印象深刻。作者不仅涵盖了经典的图像处理技术，还对近年来发展迅速的机器学习在图像处理中的应用进行了深入探讨。从图像分类、目标检测到图像分割，书中都提供了详细的算法介绍和案例分析。我特别关注了关于深度学习在图像识别中的应用部分，作者详细解释了卷积神经网络（CNN）的结构和工作原理，并提供了如何构建和训练CNN模型的基础知识。这些内容对于我想要将深度学习技术应用于我的研究项目非常有帮助，让我能够更自信地去探索这个前沿领域。

评分☆☆☆☆☆

这本书不仅仅是一本教材，更是一本激发思考的读物。作者在讲解颜色模型和颜色空间时，不仅仅介绍了RGB、HSV、CMYK等基本模型，还深入探讨了CIELAB等感知均匀颜色空间，以及它们在图像处理和计算机视觉中的重要作用。我曾尝试在项目中应用XYZ颜色空间进行颜色匹配，书中提供的详细数学公式和转换方法对我帮助巨大。此外，书中关于色彩平衡和色彩校正的章节也为我提供了实用的技巧，让我能够更好地处理和分析具有复杂色彩信息的图像。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于任何希望深入理解数字图像处理背后的数学原理的人来说，都是一个绝佳的选择。作者在讲解图像变换时，详细推导了二维傅里叶变换的性质，并阐述了其在图像滤波、特征提取等方面的应用。我特别欣赏书中关于小波变换的讲解，它不仅解释了小波的基本概念，还深入分析了不同类型的小波函数及其在图像分析中的优势。书中提供的示例代码和详细的数学推导，让我能够更透彻地理解这些复杂的变换过程，并能将其应用到我的实际问题中。

评分☆☆☆☆☆

我是一名从事计算机视觉研究的研究生，这本书为我提供了宝贵的理论支持和实践指导。作者在解释图像变换和表示方法时，深入剖析了二维离散傅里叶变换、离散余弦变换以及小波变换的数学原理，并详细阐述了它们在图像压缩、特征提取等方面的应用。我特别喜欢书中对图像纹理分析的讲解，作者介绍了多种纹理描述子，如灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等，并分析了它们在图像分类和检索中的有效性。这些内容与我的研究方向息息相关，极大地拓宽了我的视野。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在学术界工作的研究者，我深知一本优秀的教材能够极大地影响一个领域的发展。这本书正是这样一本著作。它不仅在理论深度上达到了专业水准，而且在内容组织和教学方法上都非常出色。作者在讲解图像编码和压缩时，深入剖析了无损压缩和有损压缩的原理，如霍夫曼编码、算术编码、JPEG压缩标准等。我尤其欣赏书中关于JPEG压缩的详细解析，它帮助我理解了离散余弦变换、量化和熵编码在减小图像文件大小中的关键作用。这本书的严谨性和全面性，使其成为任何致力于数字图像处理领域研究的人的必备参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的魅力在于其对细节的关注和对概念的清晰阐释。我一直对图像复原和噪声抑制技术很感兴趣，这本书在这方面提供了极其详尽的解释。从线性滤波到非线性滤波，从频率域滤波到空间域滤波，作者都进行了深入的分析，并给出了具体的算法实现。我特别喜欢书中对维纳滤波的讲解，它详细说明了如何通过考虑图像和噪声的统计特性来优化复原效果。此外，书中对小波变换在去噪方面的应用也进行了深入的介绍，这为我提供了一种新的解决思路。

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从零开始的感觉真美好。F。

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杂而不精