具體描述
本書共12章，即緒論、數字圖像基礎、灰度變換與空間濾波、頻率域濾波、圖像復原與重建、彩色圖像處理、小波和多分辨率處理等。
著者簡介
岡薩雷斯RafaelC.Gonzalez，美國田納西大學電氣和計算機工程係教授，田納西大學圖像和模式分析實驗室、機器人和計算機視覺實驗室的創始人，IEEE會士。研究領域為模式識彆、圖像處理和機器人。其著作已在世界範圍內500大學和研完所采用。
伍茲Richard E.Woods，美國田納西大學電氣工程係獲博士學位，IEEE會員。
圖書目錄
前言
1.1 什麼是數字圖像處理
1.2 數字圖像處理的起源
1.3 使用數字圖像處理的領域實例
1.4 數字圖像處理的基本步驟
1.5 圖像處理係統的組成
小結
參考文獻
第2章 數字圖像基礎
引言
2.1 視覺感知要素
2.2 光和電磁波譜
2.3 圖像感知和獲取
2.4 圖像取樣和量化
2.5 像素間的一些基本關係
2.6 數字圖像處理中所用數學工具的介紹
小結
參考文獻
習題
第3章 灰度變換與空間濾波
引言
3.1 背景知識
3.2 一些基本的灰度變換函數
3.3 直方圖處理
3.4 空間濾波基礎
3.5 平滑空間濾波器
3.6 銳化空間濾波器
3.7 混閤空間增強法
3.8 使用模糊技術進行灰度變換和
空間濾波
小結
參考文獻
習題
第4章 頻率域濾波
引言
4.1 背景知識
4.2 基本概念
4.3 取樣和取樣函數的傅裏葉變換
4.4 單變量的離散傅裏葉變換（DFT）
4.5 兩個變量的函數的擴展
第5章 圖像復原與重建
前言
5.1 圖像退化/復原處理的一個模型
5.2 噪聲模型
5.3 隻存在噪聲的復原--空間濾波
5.4 使用頻率域濾波消除周期噪聲
5.5 綫性、位置不變的退化
5.6 估計退化函數
5.7 逆濾波
5.8 最小均方誤差（維納）濾波
5.9 約束最小二乘濾波
5.10 幾何均值濾波
5.11 由投影重建圖像
小結
參考文獻
習題
第6章 彩色圖像處理
引言
6.1 彩色基礎
6.2 彩色模型
6.3 僞彩色圖像處理
6.4 全彩色圖像處理基礎
6.5 彩色變換
6.6 平滑和銳化
6.7 基於彩色的圖像分割
6.8 彩色圖像中的噪聲
6.9 彩色圖像壓縮
小結
參考文獻
習題
第7章 小波和多分辨率處理
引言
7.1 背景
7.2 多分辨率展開
7.3 一維小波變換
7.4 快速小波變換
7.5 二維小波變換
7.6 小波包
小結
參考文獻
習題
第8章 圖像壓縮
引言
8.1 基礎知識
8.2 一些基本的壓縮方法
8.3 數字圖像水印處理
小結
參考文獻
習題
第9章 形態學圖像處理
引言
9.1 預備知識
9.2 腐蝕和膨脹
9.3 開操作與閉操作
9.4 擊中或擊不中變換
9.5 一些基本的形態學算法
9.6 灰度級形態學
小結
參考文獻
習題
第10章 圖像分割
引言
10.1 基礎知識
10.2 點、綫和邊緣檢測
10.3 閾值處理
10.4 基於區域的分割
10.5 使用形態學分水嶺的分割
10.6 分割中運動的應用
小結
參考文獻
習題
第11章 錶示和描述
引言
11.1 錶示
11.2 邊界描繪子
11.3 區域描繪子
11.4 使用主分量進行描述
11.5 關係描繪子
小結
參考文獻
習題
第12章 目標識彆
引言
12.1 模式和模式類
12.2 基於決策理論方法的識彆
12.3 結構方法
小結
參考文獻
習題
附錄A 圖像壓縮編碼錶
附錄B 參考書目
索引
· · · · · · (收起)
讀後感
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
評分看到不少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
評分理论略显枯燥，但配合图片和代码学起来还是有收获的。英语好的可以去看英文原版，用我导师的话说，是图像处理英文论文写作的参考教材！
評分原书很经典，毋庸置疑，于是我们的数字图像处理课程也就学了这本书，中文版的。我没有好好上过课，到快考试的时候才捧起来准备速成。但遗憾的是，这本书不适合于“速成”，如果平时慢慢去看，一定会大有收获，因为原书是极为细致的。可惜的是，中文版翻译的实在有些问题，读不...
評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...
用戶評價
很棒很詳細
评分我終究是不敢說自己算是看完這本書的。之所以選這門課，是需要通過ultrasound轉到image，不過中途發生變故，要轉去speech recognition瞭。但課上感受到lamda李老師的風采，也很希望要是能有在他們lab裏工作的經理就好瞭。
评分前深度學習時代圖像處理方法，有些技巧比如特徵金字塔、meanshift這些，依然有用
评分基礎
评分公式有勘誤，害我推半天推不齣來
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