国外电子与通信教材系列：数字图像处理（MATLAB版）（第2版）（本科教学版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] R.C.冈萨雷斯（Rafael C. Gonzalez），R.E.伍兹（Richard E. Woods），S.L.艾丁斯（Steven L. Eddins） 著，阮秋琦 译

图书标签:

• 数字图像处理
• MATLAB
• 电子与通信
• 教材
• 本科
• 图像处理
• 信号处理
• 通信工程
• 模式识别
• 计算机视觉
• 高等教育

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121201974

版次：2

商品编码：11385902

包装：平装

丛书名： 国外电子与通信教材系列

开本：16开

出版时间：2014-01-01

用纸：胶版纸

页数：400

正文语种：中文

编辑推荐

　　《国外电子与通信教材系列：数字图像处理（MATLAB版）（第2版）（本科教学版）》将图像处理基础理论论述与以MATLAB为主要工具的软件实践方法相对照，集成了冈萨雷斯和伍兹所著的《数字图像处理（第三版）》一书中的重要内容和MathWorks公司的图像处理工具箱，特色在于重点强调了怎样通过开发新代码来增强这些软件工具的功能。全书在介绍MATLAB编程基础知识之后，讲述了图像处理的主要内容，具体包括灰度变换、线性和非线性空间滤波、频率域滤波、图像复原与重建、彩色图像处理、图像压缩、图像分割、区域和边界表示与描述等。
　　《国外电子与通信教材系列：数字图像处理（MATLAB版）（第2版）（本科教学版）》根据一般学校的授课侧重进行了适当缩减，以更好地适应教学需求，其中删除了原著中几何变换和图像配准、小波、形态学图像处理等内容，形成了适合本科教学层次的该版本。
　　《国外电子与通信教材系列：数字图像处理（MATLAB版）（第2版）（本科教学版）》的主要特色：
　　1、《》自成体系并以工具书的风格书写
　　2、开发了100多个图像处理函数，在图像处理工具箱中现有函数的基础上增加了40%
　　3、讨论和实现了数字图像处理主流内容中的算法和MATLAB函数
　　4、除了对主要议题加以修订以外，本版本的特点涵盖了雷登变换、几何变换、图像配准、彩色剖面和独立于设备的彩色变换、针对于视频的压缩函数、自适应阈值算法等
　　5、包含了与MATLAB一起使用的详细的C代码
　　6、包含了图形用户界面（GUI）的详细设计
　　原书作者RafaelC.Gonzalez是数字图像处理领域的人物，他在模式识别、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、《国外电子与通信教材系列：数字图像处理（MATLAB版）（第2版）（本科教学版）》和5本教材。冈萨雷斯博士的著作已被世界1000多所大学和研究所采用，深受读者喜爱。

内容简介

　　《国外电子与通信教材系列：数字图像处理（MATLAB版）（第2版）（本科教学版）》的特色在于重点强调怎样通过开发新代码来加强这些软件工具。《国外电子与通信教材系列：数字图像处理（MATLAB版）（第2版）（本科教学版）》在介绍MATLAB编程基础知识之后，讲述了图像处理的主干内容，包括灰度变换、线性和非线性空间滤波、频率域滤波、图像复原与重建、彩色图像处理、图像压缩、图像分割、区域和边界表示与描述。《国外电子与通信教材系列：数字图像处理（MATLAB版）（第2版）（本科教学版）》已针对本科教学需求对超出教学范围的部分内容进行了删减。

作者简介

冈萨雷斯，1965年毕业于美国迈阿密大学，获得电气工程学士学位；1967年和1970年在美国佛罗里达大学盖恩斯维尔分校分别获得电气工程硕士学位和博士学位，现为田纳西大学诺克斯维尔分校教授。冈萨雷斯是田纳西大学“图像与模式分析实验室”和“机器人与计算机视觉实验室”的创建人。他还频繁地为模式识别、图像处理和机器学习领域的业界和政府提供咨询服务。在业界取得的成就有：1987年因田纳西的商业开发获IEEE杰出工程人员奖；1988年因商业图像处理获Albert Rose Nat奖；1989年因其在技术转化方面的贡献获Otto Wheeley奖；1989年获Coopers和Lybrand Entrepreneur年度奖；1993年因其技术开发贡献获自动成像协会国家奖。冈萨雷斯在模式识别、图像处理和机器人领域发表了100多篇论文，出版了两本专著及4本教材。他的图书已被全球1000多所大学和研究机构使用。他还是IEEE会士。

内页插图

目录

第1章 绪言
前言
1.1 背景
1.2 什么是数字图像处理
1.3 MATLAB和图像处理工具箱基础
1.4 本书涵盖的图像处理范围
1.5 本书的网站
1.6 符号
1.7 基本原理
1.7.1 MATLAB桌面
1.7.2 使用MATLAB编辑器/调试器
1.7.3 获取帮助
1.7.4 保存和检索工作会话数据
1.7.5 数字图像表示
1.7.6 图像的输入/输出和显示
1.7.7 类和图像类型
1.7.8 M函数编程
1.8 怎样组织本书的参考文献
小结

第2章 灰度变换与空间滤波
前言
2.1 背景
2.2 灰度变换函数
2.2.1 函数imadjust和stretchlim
2.2.2 对数及对比度拉伸变换
2.2.3 指定任意灰度变换
2.2.4 用于灰度变换的一些实用M函数
2.3 直方图处理与函数绘图
2.3.1 生成并绘制图像直方图
2.3.2 直方图均衡
2.3.3 直方图匹配（规定化）
2.3.4 函数adapthisteq
2.4 空间滤波
2.4.1 线性空间滤波
2.4.2 非线性空间滤波
2.5 图像处理工具箱的标准空间滤波器
2.5.1 线性空间滤波器
2.5.2 非线性空间滤波器
小结

第3章 频率域滤波
前言
3.1 二维离散傅里叶变换
3.2 在MATLAB中计算和观察二维DFT
3.3 频率域滤波
3.3.1 基础
3.3.2 DFT滤波的基本步骤
3.3.3 用于频率域滤波的M函数
3.4 从空间滤波器获得频率域滤波器
3.5 在频率域中直接生成滤波器
3.5.1 创建用于实现频率域滤波器的网格数组
3.5.2 低通（平滑）频率域滤波器
3.5.3 绘制线框图和表面图
3.6 高通（锐化）频率域滤波器
3.6.1 一个用于高通滤波的函数
3.6.2 高频强调滤波
小结

第4章 图像复原和重建
前言
4.1 图像退化/复原处理的模型
4.2 噪声模型
4.2.1 使用函数imnoise对图像添加噪声
4.2.2 使用规定分布生成空间随机噪声
4.2.3 周期噪声
4.2.4 估计噪声参数
4.3 仅有噪声的复原——空间滤波
4.3.1 空间噪声滤波器
4.3.2 自适应空间滤波器
4.4 使用频率域滤波降低周期噪声
4.5 退化函数建模
4.6 直接逆滤波
4.7 维纳滤波
4.8 由投影重建图像
4.8.1 背景
4.8.2 平行射线束投影和雷登变换
4.8.3 傅里叶切片定理与滤波反投影
4.8.4 滤波器实现
4.8.5 使用扇形射线束滤波反投影的重建
4.8.6 函数radon
4.8.7 函数iradon
4.8.8 处理扇形射线束数据
小结

第5章 彩色图像处理
前言
5.1 MATLAB中彩色图像的表示
5.1.1 RGB图像
5.1.2 索引图像
5.1.3 处理RGB和索引图像的函数
5.2 彩色空间转换
5.2.1 NTSC彩色空间
5.2.2 YCbCr彩色空间
5.2.3 HSV彩色空间
5.2.4 CMY和CMYK彩色空间
5.2.5 HSI彩色空间
5.2.6 与设备无关的彩色空间
5.3 彩色图像处理基础
5.4 彩色变换
5.5 彩色图像的空间滤波
5.5.1 彩色图像平滑
5.5.2 彩色图像锐化
5.6 直接在RGB向量空间的处理
5.6.1 使用梯度进行彩色边缘检测
5.6.2 在RGB向量空间中进行图像分割
小结

第6章 图像压缩
前言
6.1 背景
6.2 编码冗余
6.2.1 霍夫曼码
6.2.2 霍夫曼编码
6.2.3 霍夫曼解码
6.3 空间冗余
6.4 不相关信息
6.5 JPEG压缩
6.5.1 JPEG
6.5.2 JPEG
6.6 视频压缩
6.6.1 MATLAB图像序列和电影
6.6.2 时间冗余和运动补偿
小结

第7章 图像分割
前言
7.1 点、线和边缘检测
7.1.1 点检测
7.1.2 线检测
7.1.3 使用函数edge检测边缘
7.2 使用霍夫变换进行线检测
7.2.1 背景知识
7.2.2 工具箱霍夫函数
7.3 阈值处理
7.3.1 基础知识
7.3.2 基本的全局阈值处理
7.3.3 使用Otsu方法进行最佳全局阈值处理
7.3.4 使用图像平滑改进全局阈值处理
7.3.5 使用边缘改进全局阈值处理
7.3.6 基于局部统计的可变阈值处理
7.3.7 使用移动平均的图像阈值处理
7.4 基于区域的分割
7.4.1 基本表达式
7.4.2 区域生长
7.4.3 区域分离与聚合
7.5 使用分水岭变换的分割
7.5.1 使用距离变换的分水岭分割
7.5.2 使用梯度的分水岭分割
7.5.3 标记符控制的分水岭分割
小结

第8章 表示与描述
前言
8.1 背景
8.1.1 提取区域及其边界的函数
8.1.2 本章中使用的其他MATLAB和工具箱函数
8.1.3 一些基本的实用M函数
8.2 表示
8.2.1 链码
8.2.2 使用最小周长多边形的多边形近似
8.2.3 标记
8.2.4 边界线段
8.2.5 骨骼
8.3 边界描绘子
8.3.1 一些简单的描绘子
8.3.2 形状数
8.3.3 傅里叶描绘子
8.3.4 统计矩
8.3.5 拐角
8.4 区域描绘子
8.4.1 函数regionprops
8.4.2 纹理
8.4.3 不变矩
8.5 使用主分量进行描述
小结
附录A M函数汇总
附录B ICE和MATLAB图形用户界面
附录C 附加的自定义M函数
参考文献
索引

《数字图像处理（MATLAB版）（第2版）（本科教学版）》图书简介 一、本书定位与价值 本书是一部面向本科生教学的数字图像处理领域经典教材，经过精心修订和完善，已至第二版。它以MATLAB作为主要的实践工具，旨在为读者提供一个坚实而全面的数字图像处理理论基础，并辅以丰富的实践操作，使其能够熟练运用现代计算工具解决实际的图像处理问题。本书内容详实，逻辑严谨，既适合作为高等院校计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程等相关专业本科生的教材，也可作为从事图像处理相关工作的工程师和研究人员的参考手册。 二、核心内容概览 本书围绕数字图像处理的各个关键环节展开，系统性地介绍了从图像基础到高级应用的全过程。 1. 图像基础与预处理： 图像的形成与表示： 深入剖析了图像的物理形成过程，包括光照、物体反射、传感器成像等，并详细介绍了数字图像的数学表示，如像素、灰度级、彩色模型（RGB、HSV、CMYK等）。 图像增强： 涵盖了点运算（亮度、对比度调整、直方图均衡化）和空间域滤波（平滑滤波、锐化滤波）等基础但至关重要的技术，使读者掌握如何改善图像的视觉质量，突出重要特征。 图像变换： 介绍了傅里叶变换、离散余弦变换（DCT）、小波变换等，揭示了图像在频域或其他变换域的特性，为后续的滤波和分析奠定基础。 2. 图像复原： 图像退化模型： 阐述了导致图像质量下降的各种退化因素，如模糊、噪声、几何失真等，并建立相应的数学模型。 逆滤波与维纳滤波： 介绍了恢复退化图像的经典方法，分析了不同滤波器的优缺点和适用场景。 噪声的估计与去除： 详细讨论了各种类型的噪声（高斯噪声、椒盐噪声等）及其在图像中的表现，并提供了多种有效的噪声抑制技术。 3. 彩色图像处理： 彩色模型与变换： 深入讲解了不同彩色模型的特性及其相互转换，如RGB到HSI的转换，以及在不同彩色空间下的图像增强和分析。 彩色图像平滑与锐化： 探讨了如何在保持彩色信息的同时进行图像的空间域处理。 4. 图像分割： 边缘检测： 介绍了多种经典的边缘检测算子（Sobel、Prewitt、Canny等），解释了边缘的定义及其在图像分析中的重要性。 阈值分割： 详细讲解了全局阈值和局部阈值技术，包括 Otsu 法等自动阈值确定方法。 区域分割： 涵盖了区域生长、区域分裂与合并等方法，用于将图像划分为具有相似特性的互不重叠区域。 分水岭变换： 介绍了一种强大的基于拓扑理论的分割技术。 5. 形态学图像处理： 腐蚀与膨胀： 介绍了二值图像形态学的基本运算，以及如何通过它们实现对图像结构的改变。 开运算与闭运算： 讲解了如何结合腐蚀和膨胀来去除噪声、连接对象或分离物体。 骨架提取、击中/不击中变换： 进一步介绍了形态学在形状分析中的高级应用。 6. 图像复原与压缩： 图像压缩基础： 介绍无损压缩和有损压缩的基本原理，以及它们在存储和传输中的意义。 JPEG图像压缩： 详细讲解了JPEG压缩标准的工作流程，包括DCT变换、量化、编码等关键步骤。 其他压缩技术： 提及了如小波变换压缩等其他先进的压缩方法。 7. 图像复用与高级应用： 图像复用基础： 介绍了图像复用的概念，即从图像中提取有用的信息。 特征提取： 讲解了如何提取图像中的关键特征，如角点、边缘、纹理等。 图像识别与模式识别： 简要介绍了基于提取特征的图像识别原理，为更高级的应用打下基础。 MATLAB在图像处理中的应用： 本书贯穿始终地展示了如何使用MATLAB的强大工具箱（如Image Processing Toolbox）来实现上述的各种算法，提供了大量的代码示例和调试指导。 三、特色与亮点 1. MATLAB为核心的实践导向： 本书最大的特色在于将抽象的理论与具体的MATLAB实现紧密结合。书中提供了大量清晰、可执行的MATLAB代码，并配有详细的注释和运行说明，使读者能够亲手实践，加深对算法的理解。 2. 内容编排的逻辑性与递进性： 全书内容按照数字图像处理的典型流程进行组织，从基础概念到高级算法，层层递进，循序渐进，易于学习和掌握。 3. 概念解释的清晰度与深度： 对每一个算法和概念的解释都力求清晰易懂，同时又不乏深度，能够满足本科教学的要求，并为读者提供深入研究的基础。 4. 丰富和典型的算例： 书中包含了大量的实际图像处理算例，覆盖了图像增强、复原、分割、特征提取等多个方面，有助于读者理解理论知识在实际问题中的应用。 5. 为教学量身定制： 本书考虑到本科教学的特点，在内容的详略、难易程度以及示例的选择上都经过了精心的考量，特别适合课堂教学和课后练习。 6. 更新与完善： 第二版在第一版的基础上进行了修订和补充，反映了数字图像处理领域的新进展和MATLAB工具箱的更新，确保了内容的先进性和实用性。 四、学习本书的收获 通过学习本书，读者将能够： 理解数字图像的形成、表示和基本性质。 掌握各种图像增强和复原技术，改善图像质量。 熟悉图像分割和形态学处理的原理及应用。 了解图像压缩的基本概念及其实现方法。 熟练运用MATLAB及其图像处理工具箱实现各种数字图像处理算法。 具备分析和解决实际图像处理问题的能力，为后续更深入的学习或研究奠定坚实的基础。 本书是开启数字图像处理学习之旅的理想选择，它将理论知识、实践技能和问题解决能力有机地结合在一起，为读者在数字图像处理领域的发展铺平道路。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在图像处理领域摸索多年的在职工程师，我一直对能够将理论与实践无缝衔接的教材抱有极高的期望。这本书《数字图像处理（MATLAB版）（第2版）（本科教学版）》很大程度上满足了我的这一需求。相较于一些仅停留在理论层面的学术著作，本书最大的特色在于其对MATLAB实践应用的深度整合。书中对数字图像处理的各个关键技术，例如图像增强、去噪、分割、特征提取等，都进行了系统性的讲解。在每个技术点上，作者都提供了详实的数学原理阐述，并在此基础上，给出了一系列高效的MATLAB代码实现。这些代码不仅可以直接用于学习和实验，而且结构清晰，注释详尽，能够帮助读者快速理解算法的实现细节。我特别欣赏书中对于一些复杂算法的讲解方式。例如，在讲解边缘检测算法时，作者并没有止步于Sobel算子或Canny算子，而是深入探讨了它们的数学基础，以及在不同应用场景下的优劣势。并且，书中提供的MATLAB代码，能够让我方便地调整参数，观察不同参数对边缘检测效果的影响，从而更深入地理解算法的鲁棒性和局限性。此外，本书在图像复原和图像压缩等章节的讲解也十分到位。在图像复原方面，书中不仅介绍了经典的Wiener滤波，还探讨了更先进的盲去卷积和基于学习的复原方法，并提供了相应的MATLAB实现。在图像压缩方面，书中详细阐述了JPEG压缩算法的原理，并讲解了如何利用MATLAB实现DCT变换和量化过程。这些内容对于我在实际工作中优化图像处理流程，提高算法效率，具有极大的参考价值。这本书的出版，无疑为我提供了一个将学术理论转化为实际工程应用的有效平台，我从中获益良多。

评分☆☆☆☆☆

我从一个计算机视觉的初学者角度来审视这本《数字图像处理（MATLAB版）（第2版）（本科教学版）》，可以说，它为我打开了一扇通往更深层次理解的大门。在学习初期，我曾尝试过一些其他国家的经典教材，虽然理论扎实，但往往过于抽象，缺乏与实际操作的紧密联系，让我常常陷入“知其然不知其所以然”的困境。而这本书的出现，恰好弥补了这一遗憾。它在介绍每一项图像处理技术时，都巧妙地将理论推导、数学模型与MATLAB的实际编程实现相结合。例如，在讲解图像去噪的部分，书中不仅详细阐述了高斯滤波、中值滤波、双边滤波等经典算法的原理，还提供了相应的MATLAB代码实现，并且对代码中的每一个函数、每一个参数的含义都做了清晰的解释。通过运行这些代码，我能够直观地看到不同滤波算法对图像噪声的抑制效果，以及它们对图像细节的保留程度。这种“理论+实践”的学习模式，让我能够将抽象的数学概念转化为具象的图像变化，从而加深了对算法本质的理解。书中还特别强调了MATLAB在图像处理中的优势，例如其强大的矩阵运算能力和丰富的图像处理工具箱。作者在讲解过程中，充分利用了MATLAB的这些特性，使得代码编写更加简洁高效。我印象最深刻的是关于形态学处理章节的讲解。作者通过生动形象的图形演示，解释了腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等操作的几何意义，并结合MATLAB的函数，展示了它们在图像去噪、物体提取等方面的应用。我利用书中的代码，对一些二值图像进行了形态学处理，效果立竿见影，让我深刻体会到了这些简单操作背后蕴含的强大图像分析能力。总而言之，这本书的教学设计非常人性化，对于想要快速掌握数字图像处理核心技术，并将其应用于实际的读者来说，是一本不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

我以一个对人工智能，特别是计算机视觉领域充满兴趣的跨学科学习者的身份，来评价《数字图像处理（MATLAB版）（第2版）（本科教学版）》这本书。我并非直接的电子与通信专业的学生，但深知理解图像处理是深入学习人工智能视觉模型的基础。这本书的出版，如同一座连接理论与实践的桥梁，让我能够更有效地跨越学科界限。书中对于数字图像处理核心算法的讲解，都力求做到既有数学上的严谨性，又不失工程上的实用性。例如，在讲解图像分割的多种方法时，书中不仅详细阐述了阈值法、区域生长法、边缘检测法等传统方法，还对它们各自的优缺点以及适用场景进行了深入分析。更重要的是，作者提供了配套的MATLAB代码，让我能够亲自去实现这些算法，并通过调整参数，观察不同方法对图像分割效果的影响。我尝试着利用书中关于阈值分割的代码，对一张包含复杂背景的图片进行前景物体提取，通过对阈值进行精细调整，我竟然能够比较清晰地分离出目标物体，这种实践的成就感，是单纯阅读理论文章难以比拟的。书中对于图像特征提取部分的讲解，也让我印象深刻。例如，SIFT、SURF等特征提取算法，虽然概念复杂，但在书中通过清晰的流程图和MATLAB代码实现，让我能够逐步理解其背后的原理，并学会如何利用这些特征来描述和匹配图像。这对于我后续学习更高级的图像识别和目标检测算法，打下了坚实的基础。这本书的另一个优点在于其对“Matlab版”的定位。Matlab强大的矩阵运算能力和丰富的图像处理工具箱，使得它成为学习图像处理的理想平台。书中充分发挥了Matlab的优势，提供了大量可以直接运行的代码，这对于零散学习者来说，极大地降低了入门门槛，也节省了大量自己从零开始编写代码的时间。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字图像处理（MATLAB版）（第2版）（本科教学版）》在我眼中，是一部集学术严谨性与教学实用性于一身的杰作。我并非电子与通信专业的科班出身，而是因为工作需要，在业余时间开始涉足这一领域。起初，我对图像处理的世界充满了陌生和畏惧，各种复杂的数学公式和晦涩的术语让我望而却步。然而，当我接触到这本书时，我欣喜地发现，它以一种非常友好的方式，引导我一步步走进这个迷人的领域。书中对于数学原理的讲解，并非简单地罗列公式，而是深入浅出地阐述了公式背后的物理意义和几何解释，这对于非专业背景的我来说，至关重要。例如，在讲解傅里叶变换时，作者并没有直接跳到复杂的二维傅里叶变换，而是从一维信号的傅里叶级数和傅里叶变换开始，逐步过渡到二维图像的频谱分析，并通过大量生动的插图，形象地展示了图像在频域中的表现形式，以及不同频率分量对图像细节的影响。这一点让我茅塞顿开，对原本抽象的频域概念有了具象的理解。此外，书中对MATLAB的应用讲解，也并非照搬官方文档，而是结合图像处理的实际需求，精选了最具代表性的函数和工具箱，并给出了完整的实现流程。我尝试着利用书中的代码，对一些实际拍摄的图像进行处理，比如对一张模糊的照片进行去模糊操作，或者对一张低对比度的图片进行增强。令人惊喜的是，通过简单的参数调整，我竟然能够获得相当不错的效果，这让我切实感受到了数字图像处理技术的强大力量。这本书的另一个亮点在于其案例的丰富性。书中不仅仅是理论和代码的堆砌，还穿插了大量的实际应用案例，从医学影像分析到遥感图像处理，再到人脸识别等，这些案例的引入，极大地拓展了我的视野，让我看到了数字图像处理技术在各个领域的广阔前景，也激发了我进一步深入学习的动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，无疑为国内电子与通信领域的教学和研究带来了新的活力。我作为一名正在学习数字图像处理的学生，在翻阅了大量的相关教材后，最终选择了这一本。首先，从装帧设计上，就能感受到出版社的用心，纸张的质感，印刷的清晰度，都显得非常专业和考究。打开书本，排版清晰，章节划分逻辑性强，让初学者能够循序渐进地理解复杂的概念。书中对于数字图像处理的各个基础模块，例如图像增强、图像复原、图像分割、形态学处理、图像压缩以及图像变换等等，都进行了详尽的阐述。尤其是作者在引入每一个新概念时，都会先给出直观的数学原理推导，然后辅以清晰易懂的图示，这对于我这种更偏向于直观理解的学习者来说，极大地降低了学习的门槛。而且，书中强调了MATLAB的应用，这一点对于当前高校教学的普遍需求来说，是非常契合的。MATLAB作为一种强大的数值计算和数据可视化工具，其在图像处理领域的广泛应用，让理论知识的学习能够与实际操作紧密结合，大大提高了学习效率和趣味性。作者在章节的最后，通常会给出相关的MATLAB代码示例，这些代码不仅可以直接运行，而且结构清晰，注释详尽，为我动手实践提供了极大的便利。我尝试着将书中的一些算法在MATLAB环境中实现，运行结果与书中给出的示例图几乎完全一致，这让我对算法的理解更加深刻，也增强了我学习的信心。这本书的理论深度和实践广度的结合，使得它不仅仅是一本教科书，更是一本能够指导我进行初步科研探索的参考书。我特别喜欢书中对于一些经典算法的讲解，例如拉普拉斯算子在边缘检测中的应用，傅里叶变换在图像滤波中的原理，以及小波变换在图像压缩中的优势等等。这些内容都写得非常到位，既有理论上的深度，又不失逻辑上的清晰。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次拿到这本《数字图像处理（MATLAB版）（第2版）（本科教学版）》时，我的第一感觉就是“厚重”。它并非那种轻薄的入门读物，而是充满了扎实的知识体系。作为一名在读的通信工程研究生，我对数字图像处理有着比较深入的学习需求，需要更具学术深度和研究指导性的教材。这本书在这方面做得非常出色。书中对于图像变换的讲解，例如离散余弦变换（DCT）和小波变换，都进行了详尽的数学推导，并结合在图像压缩、图像增强等领域的应用进行了深入阐述。我特别喜欢书中关于小波变换的讲解，它从多分辨率分析的角度，深刻地揭示了小波变换在信号和图像处理中的优势，并提供了相应的MATLAB代码，让我能够通过实践来体会其性能。此外，书中在图像复原和图像重建方面的讨论，也为我进行相关的研究提供了宝贵的参考。例如，在讲解图像复原时，书中不仅介绍了经典的逆滤波和最小均方误差滤波，还探讨了更高级的正则化方法和基于模型的方法，并提供了相应的MATLAB实现。这对于我撰写研究论文，寻找新的研究方向，起到了重要的启发作用。本书的语言风格也比较学术化，但并不晦涩难懂，作者在保证学术严谨性的同时，也兼顾了教学的易懂性。章节之间的逻辑关联性非常强，能够帮助读者构建完整的知识体系。我尤其看重书中对于一些前沿技术和方法的提及，虽然篇幅可能不长，但足以引起我的兴趣，并引导我进一步去查阅相关的学术文献。总体而言，这本书为我提供了一个非常全面的数字图像处理知识框架，是进行深入学习和研究的优秀参考。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对机器学习和人工智能领域充满热情的研究生，我深知理解数字图像处理是进行计算机视觉研究的基础。《数字图像处理（MATLAB版）（第2版）（本科教学版）》这本书，为我系统学习这一领域提供了极佳的平台。书中对数字图像处理的各个方面，从基础概念到高级应用，都进行了全面而深入的讲解。我特别喜欢书中关于图像特征提取的章节。它详细阐述了 Harr、LBP、SIFT、SURF 等经典的特征提取算法，并提供了配套的MATLAB代码实现。我利用这些代码，成功地提取了图像的特征，并尝试将其用于简单的图像匹配和分类任务。这种从特征提取到应用实践的完整流程，让我能够更深入地理解特征在计算机视觉中的重要性。书中还对图像分割和目标检测的部分进行了详细的介绍，例如 R-CNN、YOLO 等深度学习模型的基础原理。虽然书中并未深入讲解这些深度学习模型，但它为理解这些模型的输入和输出，以及它们在图像处理中的作用，打下了坚实的基础。我尝试着利用书中关于边缘检测和轮廓提取的代码，为我后续的深度学习模型预处理图像，这大大简化了我的工作流程。这本书的另一个优点是其“本科教学版”的定位，这意味着它的内容相对系统，逻辑清晰，非常适合初学者入门。但我认为，即使是对于有一定基础的研究生来说，这本书仍然具有很高的参考价值，因为它能够帮助我们梳理知识体系，巩固基础。通过阅读这本书，我不仅掌握了数字图像处理的核心技术，还对其在人工智能领域的应用有了更深的认识，这对我未来的研究方向产生了积极的影响。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对于我这样渴望系统学习数字图像处理的电子信息工程专业学生而言，无疑是及时雨。在大学课堂上，虽然我们接触了数字图像处理的基础知识，但往往限于理论讲解，缺乏与实际编程操作的紧密结合。而这本书，以其“MATLAB版”的鲜明特色，成功地弥合了这一鸿沟。我翻阅这本书，最直观的感受就是其内容编排的合理性。从最基础的图像表示、像素操作，到中级的图像增强、滤波、变换，再到高级的图像分割、特征提取和图像识别，章节的循序渐进性非常强。每一章节的开始，都会清晰地引出新的概念，然后是深入的理论讲解，紧接着便是与MATLAB紧密结合的实践演示。例如，在讲解图像增强章节时，作者详细介绍了直方图均衡化、灰度拉伸等方法，并且提供了相应的MATLAB代码，我可以直接在MATLAB中运行，观察不同增强方法对图像对比度和亮度的影响，这种直观的感受，比单纯的理论学习要深刻得多。书中对于MATLAB函数的讲解也极其细致，对于一些常用的函数，如`imread`, `imshow`, `imhist`, `rgb2gray`等，作者都给出了详细的解释和使用示例。对于一些更复杂的算法，例如小波变换在图像去噪中的应用，书中不仅讲解了小波变换的原理，还提供了完整的MATLAB实现代码，包括小波分解、阈值处理和重构等步骤。我尝试着利用这些代码，处理了一些带有噪声的医学图像，效果令人满意，这让我对小波变换在图像去噪方面的强大能力有了更深的认识。这本书的另一个优点是其丰富的图例。各种算法的流程图、数学公式的几何解释图、以及处理前后的图像对比图，都清晰易懂，极大地帮助了我理解抽象的理论概念。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一名在职的图像处理算法工程师而言，寻找一本既有深度又不失实用性的技术书籍，一直是我的一个追求。《数字图像处理（MATLAB版）（第2版）（本科教学版）》这本书，可以说很好地满足了我的需求。我尤其欣赏书中在讲解复杂算法时，能够提供清晰的数学推导，并且在此基础上，给出可以直接运行的MATLAB代码。例如，在讲解图像复原技术时，书中不仅介绍了传统的Wiener滤波和约束最小二乘滤波，还深入探讨了基于模型的方法和盲去卷积技术，并且提供了相应的MATLAB代码实现，方便我进行算法的验证和调优。我尝试着利用书中提供的代码，对一些模糊不清的图像进行复原，通过调整滤波器的参数，我能够观察到不同参数对复原效果的影响，这对于我理解算法的鲁棒性和局限性非常有帮助。书中在形态学图像处理方面的讲解也十分到位，它不仅详细阐述了腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本操作的原理，还介绍了更复杂的骨架提取、区域填充等算法，并提供了相应的MATLAB实现。我利用这些代码，对一些二值图像进行了处理，例如去除小的噪声点、连接断开的线条等，效果非常显著。这本书最大的亮点在于其将学术理论与工程实践完美结合。它能够帮助我巩固已有的知识，学习新的算法，并且能够直接应用于实际工作中，这对我来说，是非常宝贵的。我也会将这本书推荐给我的同事，相信他们也会从中获益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

作为一名电子工程专业的本科生，我一直觉得数字图像处理是一门既迷人又具有挑战性的学科。在接触到《数字图像处理（MATLAB版）（第2版）（本科教学版）》这本书之前，我曾尝试过几本国外的经典教材，但总感觉有些脱离实际，理论性过强，与实际编程操作联系不够紧密。这本书的出版，恰好填补了这一空白。它以MATLAB为平台，将复杂的数字图像处理算法以生动形象的方式呈现出来。书中对图像增强的讲解，从最基础的灰度变换到更复杂的局部增强技术，都进行了详实的介绍，并且配套提供了大量的MATLAB代码示例。我尝试着利用书中的代码，对一些低质量的图像进行增强处理，例如提升暗部细节、抑制高光溢出等，通过简单地修改参数，我竟然能够获得令人满意的效果，这让我对图像增强技术有了更直观的认识。在图像分割方面，书中详细介绍了阈值分割、区域分割、基于边缘的分割等多种方法，并给出了相应的MATLAB实现。我利用书中的代码，对一些包含特定目标的图像进行分割，例如从一张包含多个物体的图片中提取出某个特定形状的物体。通过调整阈值或者选择合适的分割算法，我成功地将目标物体从背景中分离出来，这让我深刻体会到了图像分割技术在目标识别和分析中的关键作用。此外，书中对图像变换（如傅里叶变换、离散余弦变换）的讲解也十分精彩，它不仅仅停留在数学公式层面，更是通过MATLAB的可视化工具，形象地展示了图像在频域的表现，以及不同频域操作对图像的影响。这种“理论+实践”的学习模式，极大地提升了我学习的兴趣和效率。

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还可以

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很经典的教材，很好不错，不错

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包装不错，物流快，还算满意

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帮别人买的，送货很快哦

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很给力，谢谢卖家！

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老师推荐买的书。收到书后，看了一下，是新书，应该是正版，而且也没有异味，而且快递到的很快很准时，很满意的一次购物。

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很值得的一本书

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感觉还是不错的，应该是正版，实验正好用到！

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可以