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出版者:Gatesmark Publishing

作者:Rafael C. Gonzalez

出品人:

页数:827

译者:

出版时间:2009

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780982085400

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
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《数字图像处理》的第二版，一本深入探索图像处理世界的权威指南，将引导读者穿越数字图像处理的广阔领域。本书不仅限于理论的阐述，更注重理论与实践的紧密结合，为读者提供了一套全面而实用的学习工具。 核心内容概览： 本书的核心在于系统地介绍数字图像处理的各个关键方面，从基础的概念到先进的技术，层层递进，确保读者能够建立起坚实而完整的知识体系。 图像基础理论： 开篇即为读者打下坚实的基础，详细阐述了数字图像的表示方式，包括像素、灰度级、分辨率等基本概念。此外，书中还深入探讨了图像的色彩模型，如RGB、CMYK、HSV等，解释了它们在不同应用中的原理与作用。对图像的获取、采样和量化过程进行了详尽的分析，为后续的图像处理奠定了理论基础。 图像增强： 这是图像处理中至关重要的一环。本书详细介绍了多种增强技术，旨在改善图像的视觉质量或为后续分析做准备。读者将学习到如何利用点处理技术，如灰度变换、直方图均衡化和规定化，来调整图像的对比度和亮度。此外，空间域滤波技术，包括平滑（如高斯滤波、中值滤波）和锐化（如拉普拉斯算子、Sobel算子），将被深入剖析，讲解它们在去除噪声、突出边缘等方面的原理和应用。 图像复原： 许多实际应用中的图像都存在噪声、模糊等失真。本书提供了系统的方法来处理这些问题。读者将学习到噪声的各种类型及其产生原因，并掌握多种噪声抑制技术，如均值滤波、中值滤波、维纳滤波等。对于图像模糊，书中详细介绍了各种复原技术，包括运动模糊、失焦模糊的建模以及相应的逆滤波、最小均方滤波等复原方法。 色彩图像处理： 随着色彩在现代图像应用中的日益重要，本书投入了大量篇幅讲解色彩图像的处理。读者将深入理解色彩空间的转换原理，以及如何在不同色彩空间中进行滤波、增强等操作。书中还将探讨伪彩色图像的应用，以及如何利用色彩信息进行图像分析和分割。 图像变换： 傅立叶变换是图像处理领域中最强大的工具之一。本书将详细介绍傅立叶变换的原理及其在图像处理中的应用，包括频率域的滤波，如低通滤波、高通滤波、带通滤波等，以及如何利用傅立叶变换进行图像去噪和增强。此外，离散余弦变换（DCT）、小波变换等重要变换技术也将得到深入讲解，展示它们在图像压缩、特征提取等领域的独特优势。 图像分割： 将图像划分为具有不同语义的区域是许多高级图像分析任务的前提。本书提供了多种分割策略。读者将学习到基于阈值的分割方法，包括全局阈值和局部阈值技术。连接组件分析、边缘检测（如Canny、Sobel、Prewitt算子）作为分割的重要辅助手段也将得到详细阐述。此外，区域生长、分水岭算法等更复杂的分割技术也将被一一介绍。 形态学图像处理： 形态学处理是处理图像形状和结构信息的有效手段。本书将详细介绍腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学操作，以及它们在去除噪声、连接断裂对象、提取物体轮廓等方面的应用。此外，骨架提取、击碎、填充等更高级的形态学算法也将被深入探讨。 图像压缩： 在数据存储和传输日益增长的需求下，图像压缩技术至关重要。本书将介绍无损压缩和有损压缩的基本原理。读者将学习到各种经典的压缩算法，如行程长度编码（RLE）、霍夫曼编码、算术编码等。对于有损压缩，JPEG标准中的关键技术，如离散余弦变换（DCT）、量化和熵编码，也将得到深入解析。 图像复原（续）与特例： 本书还可能包含对图像复原更深层次的探讨，例如利用多幅图像信息进行复原，或者针对特定应用场景的复原技术。 学习方法与特色： 本书的最大特色在于其理论与实践的完美融合。书中提供了大量的算法描述和伪代码，并紧密结合了强大的 MATLAB 编程环境。读者可以通过实际编程，将抽象的理论概念转化为可执行的代码，从而更直观地理解算法的运作原理，并能亲手实现各种图像处理任务。这种“动手实践”的学习方式，不仅能加深对知识的理解，更能培养解决实际问题的能力。 适用人群： 本书适合于计算机科学、电子工程、生物医学工程、自动化等相关专业的学生，以及从事图像处理、计算机视觉、模式识别、遥感、医学影像、工业检测等领域的研究人员和工程师。无论是初学者还是有一定基础的专业人士，都能从中受益匪浅。 通过对本书的学习，读者将能够系统地掌握数字图像处理的核心技术，并能够灵活运用这些技术解决各种实际的图像处理问题，为进一步深入研究或开发相关应用打下坚实的基础。

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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...  

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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？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？...  

评分☆☆☆☆☆

这本书作为入门书真的是很棒的，好吧，我就看过这一本。不过国内的书，大多数你懂的。有很多人骂中文版怎么怎么差，反正当时我是囫囵吞枣读了一遍。中文版的价值是什么？我的收获是让我了解了这个领域中的一些名词至少的；在我后来看这本书的MATLAB版（Digital Image Processin...

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本科计算机专业，研究生做图像处理模式识别方面，所以看了这本书，可能是基础原因，本科没有学过信号处理，看起来很吃力，要补一下基础了，另外，中文版千万别看，错误太多，误导人，比如中文版第三版第150页，“因为DFT和IDFT中的所有指数都是正的”，其中这个指数让我狂抓，...  

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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新版不错⋯⋯

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这一版完全是原版的MATLAB实现方法，基本省略了数学推导过程，简单粗暴告诉你code。两本对照着看比较好。另外不要去买中文版，我手里原版，MATLAB版，中文版都有，对比之后觉得中文版很多专业词汇翻译的怪怪的，反正都是英文coding，还不如顺着英文版一直做下来。(我手里的中文版是教学版，不知和普通中文版会不会有所不同?)

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这一版完全是原版的MATLAB实现方法，基本省略了数学推导过程，简单粗暴告诉你code。两本对照着看比较好。另外不要去买中文版，我手里原版，MATLAB版，中文版都有，对比之后觉得中文版很多专业词汇翻译的怪怪的，反正都是英文coding，还不如顺着英文版一直做下来。(我手里的中文版是教学版，不知和普通中文版会不会有所不同?)

评分☆☆☆☆☆

这一版完全是原版的MATLAB实现方法，基本省略了数学推导过程，简单粗暴告诉你code。两本对照着看比较好。另外不要去买中文版，我手里原版，MATLAB版，中文版都有，对比之后觉得中文版很多专业词汇翻译的怪怪的，反正都是英文coding，还不如顺着英文版一直做下来。(我手里的中文版是教学版，不知和普通中文版会不会有所不同?)