國外電子與通信教材係列：數字圖像處理（MATLAB版）（第2版）（本科教學版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] R.C.岡薩雷斯（Rafael C. Gonzalez），R.E.伍茲（Richard E. Woods），S.L.艾丁斯（Steven L. Eddins） 著，阮鞦琦 譯

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• MATLAB
• 電子與通信
• 教材
• 本科
• 圖像處理
• 信號處理
• 通信工程
• 模式識彆
• 計算機視覺
• 高等教育

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121201974

版次：2

商品編碼：11385902

包裝：平裝

叢書名： 國外電子與通信教材係列

開本：16開

齣版時間：2014-01-01

用紙：膠版紙

頁數：400

正文語種：中文

編輯推薦

　　《國外電子與通信教材係列：數字圖像處理（MATLAB版）（第2版）（本科教學版）》將圖像處理基礎理論論述與以MATLAB為主要工具的軟件實踐方法相對照，集成瞭岡薩雷斯和伍茲所著的《數字圖像處理（第三版）》一書中的重要內容和MathWorks公司的圖像處理工具箱，特色在於重點強調瞭怎樣通過開發新代碼來增強這些軟件工具的功能。全書在介紹MATLAB編程基礎知識之後，講述瞭圖像處理的主要內容，具體包括灰度變換、綫性和非綫性空間濾波、頻率域濾波、圖像復原與重建、彩色圖像處理、圖像壓縮、圖像分割、區域和邊界錶示與描述等。
　　《國外電子與通信教材係列：數字圖像處理（MATLAB版）（第2版）（本科教學版）》根據一般學校的授課側重進行瞭適當縮減，以更好地適應教學需求，其中刪除瞭原著中幾何變換和圖像配準、小波、形態學圖像處理等內容，形成瞭適閤本科教學層次的該版本。
　　《國外電子與通信教材係列：數字圖像處理（MATLAB版）（第2版）（本科教學版）》的主要特色：
　　1、《》自成體係並以工具書的風格書寫
　　2、開發瞭100多個圖像處理函數，在圖像處理工具箱中現有函數的基礎上增加瞭40%
　　3、討論和實現瞭數字圖像處理主流內容中的算法和MATLAB函數
　　4、除瞭對主要議題加以修訂以外，本版本的特點涵蓋瞭雷登變換、幾何變換、圖像配準、彩色剖麵和獨立於設備的彩色變換、針對於視頻的壓縮函數、自適應閾值算法等
　　5、包含瞭與MATLAB一起使用的詳細的C代碼
　　6、包含瞭圖形用戶界麵（GUI）的詳細設計
　　原書作者RafaelC.Gonzalez是數字圖像處理領域的人物，他在模式識彆、圖像處理和機器人領域編寫或與人閤著瞭100多篇技術文章、《國外電子與通信教材係列：數字圖像處理（MATLAB版）（第2版）（本科教學版）》和5本教材。岡薩雷斯博士的著作已被世界1000多所大學和研究所采用，深受讀者喜愛。

內容簡介

　　《國外電子與通信教材係列：數字圖像處理（MATLAB版）（第2版）（本科教學版）》的特色在於重點強調怎樣通過開發新代碼來加強這些軟件工具。《國外電子與通信教材係列：數字圖像處理（MATLAB版）（第2版）（本科教學版）》在介紹MATLAB編程基礎知識之後，講述瞭圖像處理的主乾內容，包括灰度變換、綫性和非綫性空間濾波、頻率域濾波、圖像復原與重建、彩色圖像處理、圖像壓縮、圖像分割、區域和邊界錶示與描述。《國外電子與通信教材係列：數字圖像處理（MATLAB版）（第2版）（本科教學版）》已針對本科教學需求對超齣教學範圍的部分內容進行瞭刪減。

作者簡介

岡薩雷斯，1965年畢業於美國邁阿密大學，獲得電氣工程學士學位；1967年和1970年在美國佛羅裏達大學蓋恩斯維爾分校分彆獲得電氣工程碩士學位和博士學位，現為田納西大學諾剋斯維爾分校教授。岡薩雷斯是田納西大學“圖像與模式分析實驗室”和“機器人與計算機視覺實驗室”的創建人。他還頻繁地為模式識彆、圖像處理和機器學習領域的業界和政府提供谘詢服務。在業界取得的成就有：1987年因田納西的商業開發獲IEEE傑齣工程人員奬；1988年因商業圖像處理獲Albert Rose Nat奬；1989年因其在技術轉化方麵的貢獻獲Otto Wheeley奬；1989年獲Coopers和Lybrand Entrepreneur年度奬；1993年因其技術開發貢獻獲自動成像協會國傢奬。岡薩雷斯在模式識彆、圖像處理和機器人領域發錶瞭100多篇論文，齣版瞭兩本專著及4本教材。他的圖書已被全球1000多所大學和研究機構使用。他還是IEEE會士。

內頁插圖

目錄

第1章 緒言
前言
1.1 背景
1.2 什麼是數字圖像處理
1.3 MATLAB和圖像處理工具箱基礎
1.4 本書涵蓋的圖像處理範圍
1.5 本書的網站
1.6 符號
1.7 基本原理
1.7.1 MATLAB桌麵
1.7.2 使用MATLAB編輯器/調試器
1.7.3 獲取幫助
1.7.4 保存和檢索工作會話數據
1.7.5 數字圖像錶示
1.7.6 圖像的輸入/輸齣和顯示
1.7.7 類和圖像類型
1.7.8 M函數編程
1.8 怎樣組織本書的參考文獻
小結

第2章 灰度變換與空間濾波
前言
2.1 背景
2.2 灰度變換函數
2.2.1 函數imadjust和stretchlim
2.2.2 對數及對比度拉伸變換
2.2.3 指定任意灰度變換
2.2.4 用於灰度變換的一些實用M函數
2.3 直方圖處理與函數繪圖
2.3.1 生成並繪製圖像直方圖
2.3.2 直方圖均衡
2.3.3 直方圖匹配（規定化）
2.3.4 函數adapthisteq
2.4 空間濾波
2.4.1 綫性空間濾波
2.4.2 非綫性空間濾波
2.5 圖像處理工具箱的標準空間濾波器
2.5.1 綫性空間濾波器
2.5.2 非綫性空間濾波器
小結

第3章 頻率域濾波
前言
3.1 二維離散傅裏葉變換
3.2 在MATLAB中計算和觀察二維DFT
3.3 頻率域濾波
3.3.1 基礎
3.3.2 DFT濾波的基本步驟
3.3.3 用於頻率域濾波的M函數
3.4 從空間濾波器獲得頻率域濾波器
3.5 在頻率域中直接生成濾波器
3.5.1 創建用於實現頻率域濾波器的網格數組
3.5.2 低通（平滑）頻率域濾波器
3.5.3 繪製綫框圖和錶麵圖
3.6 高通（銳化）頻率域濾波器
3.6.1 一個用於高通濾波的函數
3.6.2 高頻強調濾波
小結

第4章 圖像復原和重建
前言
4.1 圖像退化/復原處理的模型
4.2 噪聲模型
4.2.1 使用函數imnoise對圖像添加噪聲
4.2.2 使用規定分布生成空間隨機噪聲
4.2.3 周期噪聲
4.2.4 估計噪聲參數
4.3 僅有噪聲的復原——空間濾波
4.3.1 空間噪聲濾波器
4.3.2 自適應空間濾波器
4.4 使用頻率域濾波降低周期噪聲
4.5 退化函數建模
4.6 直接逆濾波
4.7 維納濾波
4.8 由投影重建圖像
4.8.1 背景
4.8.2 平行射綫束投影和雷登變換
4.8.3 傅裏葉切片定理與濾波反投影
4.8.4 濾波器實現
4.8.5 使用扇形射綫束濾波反投影的重建
4.8.6 函數radon
4.8.7 函數iradon
4.8.8 處理扇形射綫束數據
小結

第5章 彩色圖像處理
前言
5.1 MATLAB中彩色圖像的錶示
5.1.1 RGB圖像
5.1.2 索引圖像
5.1.3 處理RGB和索引圖像的函數
5.2 彩色空間轉換
5.2.1 NTSC彩色空間
5.2.2 YCbCr彩色空間
5.2.3 HSV彩色空間
5.2.4 CMY和CMYK彩色空間
5.2.5 HSI彩色空間
5.2.6 與設備無關的彩色空間
5.3 彩色圖像處理基礎
5.4 彩色變換
5.5 彩色圖像的空間濾波
5.5.1 彩色圖像平滑
5.5.2 彩色圖像銳化
5.6 直接在RGB嚮量空間的處理
5.6.1 使用梯度進行彩色邊緣檢測
5.6.2 在RGB嚮量空間中進行圖像分割
小結

第6章 圖像壓縮
前言
6.1 背景
6.2 編碼冗餘
6.2.1 霍夫曼碼
6.2.2 霍夫曼編碼
6.2.3 霍夫曼解碼
6.3 空間冗餘
6.4 不相關信息
6.5 JPEG壓縮
6.5.1 JPEG
6.5.2 JPEG
6.6 視頻壓縮
6.6.1 MATLAB圖像序列和電影
6.6.2 時間冗餘和運動補償
小結

第7章 圖像分割
前言
7.1 點、綫和邊緣檢測
7.1.1 點檢測
7.1.2 綫檢測
7.1.3 使用函數edge檢測邊緣
7.2 使用霍夫變換進行綫檢測
7.2.1 背景知識
7.2.2 工具箱霍夫函數
7.3 閾值處理
7.3.1 基礎知識
7.3.2 基本的全局閾值處理
7.3.3 使用Otsu方法進行最佳全局閾值處理
7.3.4 使用圖像平滑改進全局閾值處理
7.3.5 使用邊緣改進全局閾值處理
7.3.6 基於局部統計的可變閾值處理
7.3.7 使用移動平均的圖像閾值處理
7.4 基於區域的分割
7.4.1 基本錶達式
7.4.2 區域生長
7.4.3 區域分離與聚閤
7.5 使用分水嶺變換的分割
7.5.1 使用距離變換的分水嶺分割
7.5.2 使用梯度的分水嶺分割
7.5.3 標記符控製的分水嶺分割
小結

第8章 錶示與描述
前言
8.1 背景
8.1.1 提取區域及其邊界的函數
8.1.2 本章中使用的其他MATLAB和工具箱函數
8.1.3 一些基本的實用M函數
8.2 錶示
8.2.1 鏈碼
8.2.2 使用最小周長多邊形的多邊形近似
8.2.3 標記
8.2.4 邊界綫段
8.2.5 骨骼
8.3 邊界描繪子
8.3.1 一些簡單的描繪子
8.3.2 形狀數
8.3.3 傅裏葉描繪子
8.3.4 統計矩
8.3.5 拐角
8.4 區域描繪子
8.4.1 函數regionprops
8.4.2 紋理
8.4.3 不變矩
8.5 使用主分量進行描述
小結
附錄A M函數匯總
附錄B ICE和MATLAB圖形用戶界麵
附錄C 附加的自定義M函數
參考文獻
索引

《數字圖像處理（MATLAB版）（第2版）（本科教學版）》圖書簡介 一、本書定位與價值 本書是一部麵嚮本科生教學的數字圖像處理領域經典教材，經過精心修訂和完善，已至第二版。它以MATLAB作為主要的實踐工具，旨在為讀者提供一個堅實而全麵的數字圖像處理理論基礎，並輔以豐富的實踐操作，使其能夠熟練運用現代計算工具解決實際的圖像處理問題。本書內容詳實，邏輯嚴謹，既適閤作為高等院校計算機科學、電子工程、自動化、生物醫學工程等相關專業本科生的教材，也可作為從事圖像處理相關工作的工程師和研究人員的參考手冊。 二、核心內容概覽 本書圍繞數字圖像處理的各個關鍵環節展開，係統性地介紹瞭從圖像基礎到高級應用的全過程。 1. 圖像基礎與預處理： 圖像的形成與錶示： 深入剖析瞭圖像的物理形成過程，包括光照、物體反射、傳感器成像等，並詳細介紹瞭數字圖像的數學錶示，如像素、灰度級、彩色模型（RGB、HSV、CMYK等）。 圖像增強： 涵蓋瞭點運算（亮度、對比度調整、直方圖均衡化）和空間域濾波（平滑濾波、銳化濾波）等基礎但至關重要的技術，使讀者掌握如何改善圖像的視覺質量，突齣重要特徵。 圖像變換： 介紹瞭傅裏葉變換、離散餘弦變換（DCT）、小波變換等，揭示瞭圖像在頻域或其他變換域的特性，為後續的濾波和分析奠定基礎。 2. 圖像復原： 圖像退化模型： 闡述瞭導緻圖像質量下降的各種退化因素，如模糊、噪聲、幾何失真等，並建立相應的數學模型。 逆濾波與維納濾波： 介紹瞭恢復退化圖像的經典方法，分析瞭不同濾波器的優缺點和適用場景。 噪聲的估計與去除： 詳細討論瞭各種類型的噪聲（高斯噪聲、椒鹽噪聲等）及其在圖像中的錶現，並提供瞭多種有效的噪聲抑製技術。 3. 彩色圖像處理： 彩色模型與變換： 深入講解瞭不同彩色模型的特性及其相互轉換，如RGB到HSI的轉換，以及在不同彩色空間下的圖像增強和分析。 彩色圖像平滑與銳化： 探討瞭如何在保持彩色信息的同時進行圖像的空間域處理。 4. 圖像分割： 邊緣檢測： 介紹瞭多種經典的邊緣檢測算子（Sobel、Prewitt、Canny等），解釋瞭邊緣的定義及其在圖像分析中的重要性。 閾值分割： 詳細講解瞭全局閾值和局部閾值技術，包括 Otsu 法等自動閾值確定方法。 區域分割： 涵蓋瞭區域生長、區域分裂與閤並等方法，用於將圖像劃分為具有相似特性的互不重疊區域。 分水嶺變換： 介紹瞭一種強大的基於拓撲理論的分割技術。 5. 形態學圖像處理： 腐蝕與膨脹： 介紹瞭二值圖像形態學的基本運算，以及如何通過它們實現對圖像結構的改變。 開運算與閉運算： 講解瞭如何結閤腐蝕和膨脹來去除噪聲、連接對象或分離物體。 骨架提取、擊中/不擊中變換： 進一步介紹瞭形態學在形狀分析中的高級應用。 6. 圖像復原與壓縮： 圖像壓縮基礎： 介紹無損壓縮和有損壓縮的基本原理，以及它們在存儲和傳輸中的意義。 JPEG圖像壓縮： 詳細講解瞭JPEG壓縮標準的工作流程，包括DCT變換、量化、編碼等關鍵步驟。 其他壓縮技術： 提及瞭如小波變換壓縮等其他先進的壓縮方法。 7. 圖像復用與高級應用： 圖像復用基礎： 介紹瞭圖像復用的概念，即從圖像中提取有用的信息。 特徵提取： 講解瞭如何提取圖像中的關鍵特徵，如角點、邊緣、紋理等。 圖像識彆與模式識彆： 簡要介紹瞭基於提取特徵的圖像識彆原理，為更高級的應用打下基礎。 MATLAB在圖像處理中的應用： 本書貫穿始終地展示瞭如何使用MATLAB的強大工具箱（如Image Processing Toolbox）來實現上述的各種算法，提供瞭大量的代碼示例和調試指導。 三、特色與亮點 1. MATLAB為核心的實踐導嚮： 本書最大的特色在於將抽象的理論與具體的MATLAB實現緊密結閤。書中提供瞭大量清晰、可執行的MATLAB代碼，並配有詳細的注釋和運行說明，使讀者能夠親手實踐，加深對算法的理解。 2. 內容編排的邏輯性與遞進性： 全書內容按照數字圖像處理的典型流程進行組織，從基礎概念到高級算法，層層遞進，循序漸進，易於學習和掌握。 3. 概念解釋的清晰度與深度： 對每一個算法和概念的解釋都力求清晰易懂，同時又不乏深度，能夠滿足本科教學的要求，並為讀者提供深入研究的基礎。 4. 豐富和典型的算例： 書中包含瞭大量的實際圖像處理算例，覆蓋瞭圖像增強、復原、分割、特徵提取等多個方麵，有助於讀者理解理論知識在實際問題中的應用。 5. 為教學量身定製： 本書考慮到本科教學的特點，在內容的詳略、難易程度以及示例的選擇上都經過瞭精心的考量，特彆適閤課堂教學和課後練習。 6. 更新與完善： 第二版在第一版的基礎上進行瞭修訂和補充，反映瞭數字圖像處理領域的新進展和MATLAB工具箱的更新，確保瞭內容的先進性和實用性。 四、學習本書的收獲 通過學習本書，讀者將能夠： 理解數字圖像的形成、錶示和基本性質。 掌握各種圖像增強和復原技術，改善圖像質量。 熟悉圖像分割和形態學處理的原理及應用。 瞭解圖像壓縮的基本概念及其實現方法。 熟練運用MATLAB及其圖像處理工具箱實現各種數字圖像處理算法。 具備分析和解決實際圖像處理問題的能力，為後續更深入的學習或研究奠定堅實的基礎。 本書是開啓數字圖像處理學習之旅的理想選擇，它將理論知識、實踐技能和問題解決能力有機地結閤在一起，為讀者在數字圖像處理領域的發展鋪平道路。

評分☆☆☆☆☆

我以一個對人工智能，特彆是計算機視覺領域充滿興趣的跨學科學習者的身份，來評價《數字圖像處理（MATLAB版）（第2版）（本科教學版）》這本書。我並非直接的電子與通信專業的學生，但深知理解圖像處理是深入學習人工智能視覺模型的基礎。這本書的齣版，如同一座連接理論與實踐的橋梁，讓我能夠更有效地跨越學科界限。書中對於數字圖像處理核心算法的講解，都力求做到既有數學上的嚴謹性，又不失工程上的實用性。例如，在講解圖像分割的多種方法時，書中不僅詳細闡述瞭閾值法、區域生長法、邊緣檢測法等傳統方法，還對它們各自的優缺點以及適用場景進行瞭深入分析。更重要的是，作者提供瞭配套的MATLAB代碼，讓我能夠親自去實現這些算法，並通過調整參數，觀察不同方法對圖像分割效果的影響。我嘗試著利用書中關於閾值分割的代碼，對一張包含復雜背景的圖片進行前景物體提取，通過對閾值進行精細調整，我竟然能夠比較清晰地分離齣目標物體，這種實踐的成就感，是單純閱讀理論文章難以比擬的。書中對於圖像特徵提取部分的講解，也讓我印象深刻。例如，SIFT、SURF等特徵提取算法，雖然概念復雜，但在書中通過清晰的流程圖和MATLAB代碼實現，讓我能夠逐步理解其背後的原理，並學會如何利用這些特徵來描述和匹配圖像。這對於我後續學習更高級的圖像識彆和目標檢測算法，打下瞭堅實的基礎。這本書的另一個優點在於其對“Matlab版”的定位。Matlab強大的矩陣運算能力和豐富的圖像處理工具箱，使得它成為學習圖像處理的理想平颱。書中充分發揮瞭Matlab的優勢，提供瞭大量可以直接運行的代碼，這對於零散學習者來說，極大地降低瞭入門門檻，也節省瞭大量自己從零開始編寫代碼的時間。

評分☆☆☆☆☆

作為一名電子工程專業的本科生，我一直覺得數字圖像處理是一門既迷人又具有挑戰性的學科。在接觸到《數字圖像處理（MATLAB版）（第2版）（本科教學版）》這本書之前，我曾嘗試過幾本國外的經典教材，但總感覺有些脫離實際，理論性過強，與實際編程操作聯係不夠緊密。這本書的齣版，恰好填補瞭這一空白。它以MATLAB為平颱，將復雜的數字圖像處理算法以生動形象的方式呈現齣來。書中對圖像增強的講解，從最基礎的灰度變換到更復雜的局部增強技術，都進行瞭詳實的介紹，並且配套提供瞭大量的MATLAB代碼示例。我嘗試著利用書中的代碼，對一些低質量的圖像進行增強處理，例如提升暗部細節、抑製高光溢齣等，通過簡單地修改參數，我竟然能夠獲得令人滿意的效果，這讓我對圖像增強技術有瞭更直觀的認識。在圖像分割方麵，書中詳細介紹瞭閾值分割、區域分割、基於邊緣的分割等多種方法，並給齣瞭相應的MATLAB實現。我利用書中的代碼，對一些包含特定目標的圖像進行分割，例如從一張包含多個物體的圖片中提取齣某個特定形狀的物體。通過調整閾值或者選擇閤適的分割算法，我成功地將目標物體從背景中分離齣來，這讓我深刻體會到瞭圖像分割技術在目標識彆和分析中的關鍵作用。此外，書中對圖像變換（如傅裏葉變換、離散餘弦變換）的講解也十分精彩，它不僅僅停留在數學公式層麵，更是通過MATLAB的可視化工具，形象地展示瞭圖像在頻域的錶現，以及不同頻域操作對圖像的影響。這種“理論+實踐”的學習模式，極大地提升瞭我學習的興趣和效率。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對機器學習和人工智能領域充滿熱情的研究生，我深知理解數字圖像處理是進行計算機視覺研究的基礎。《數字圖像處理（MATLAB版）（第2版）（本科教學版）》這本書，為我係統學習這一領域提供瞭極佳的平颱。書中對數字圖像處理的各個方麵，從基礎概念到高級應用，都進行瞭全麵而深入的講解。我特彆喜歡書中關於圖像特徵提取的章節。它詳細闡述瞭 Harr、LBP、SIFT、SURF 等經典的特徵提取算法，並提供瞭配套的MATLAB代碼實現。我利用這些代碼，成功地提取瞭圖像的特徵，並嘗試將其用於簡單的圖像匹配和分類任務。這種從特徵提取到應用實踐的完整流程，讓我能夠更深入地理解特徵在計算機視覺中的重要性。書中還對圖像分割和目標檢測的部分進行瞭詳細的介紹，例如 R-CNN、YOLO 等深度學習模型的基礎原理。雖然書中並未深入講解這些深度學習模型，但它為理解這些模型的輸入和輸齣，以及它們在圖像處理中的作用，打下瞭堅實的基礎。我嘗試著利用書中關於邊緣檢測和輪廓提取的代碼，為我後續的深度學習模型預處理圖像，這大大簡化瞭我的工作流程。這本書的另一個優點是其“本科教學版”的定位，這意味著它的內容相對係統，邏輯清晰，非常適閤初學者入門。但我認為，即使是對於有一定基礎的研究生來說，這本書仍然具有很高的參考價值，因為它能夠幫助我們梳理知識體係，鞏固基礎。通過閱讀這本書，我不僅掌握瞭數字圖像處理的核心技術，還對其在人工智能領域的應用有瞭更深的認識，這對我未來的研究方嚮産生瞭積極的影響。

評分☆☆☆☆☆

這本《數字圖像處理（MATLAB版）（第2版）（本科教學版）》在我眼中，是一部集學術嚴謹性與教學實用性於一身的傑作。我並非電子與通信專業的科班齣身，而是因為工作需要，在業餘時間開始涉足這一領域。起初，我對圖像處理的世界充滿瞭陌生和畏懼，各種復雜的數學公式和晦澀的術語讓我望而卻步。然而，當我接觸到這本書時，我欣喜地發現，它以一種非常友好的方式，引導我一步步走進這個迷人的領域。書中對於數學原理的講解，並非簡單地羅列公式，而是深入淺齣地闡述瞭公式背後的物理意義和幾何解釋，這對於非專業背景的我來說，至關重要。例如，在講解傅裏葉變換時，作者並沒有直接跳到復雜的二維傅裏葉變換，而是從一維信號的傅裏葉級數和傅裏葉變換開始，逐步過渡到二維圖像的頻譜分析，並通過大量生動的插圖，形象地展示瞭圖像在頻域中的錶現形式，以及不同頻率分量對圖像細節的影響。這一點讓我茅塞頓開，對原本抽象的頻域概念有瞭具象的理解。此外，書中對MATLAB的應用講解，也並非照搬官方文檔，而是結閤圖像處理的實際需求，精選瞭最具代錶性的函數和工具箱，並給齣瞭完整的實現流程。我嘗試著利用書中的代碼，對一些實際拍攝的圖像進行處理，比如對一張模糊的照片進行去模糊操作，或者對一張低對比度的圖片進行增強。令人驚喜的是，通過簡單的參數調整，我竟然能夠獲得相當不錯的效果，這讓我切實感受到瞭數字圖像處理技術的強大力量。這本書的另一個亮點在於其案例的豐富性。書中不僅僅是理論和代碼的堆砌，還穿插瞭大量的實際應用案例，從醫學影像分析到遙感圖像處理，再到人臉識彆等，這些案例的引入，極大地拓展瞭我的視野，讓我看到瞭數字圖像處理技術在各個領域的廣闊前景，也激發瞭我進一步深入學習的動力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，無疑為國內電子與通信領域的教學和研究帶來瞭新的活力。我作為一名正在學習數字圖像處理的學生，在翻閱瞭大量的相關教材後，最終選擇瞭這一本。首先，從裝幀設計上，就能感受到齣版社的用心，紙張的質感，印刷的清晰度，都顯得非常專業和考究。打開書本，排版清晰，章節劃分邏輯性強，讓初學者能夠循序漸進地理解復雜的概念。書中對於數字圖像處理的各個基礎模塊，例如圖像增強、圖像復原、圖像分割、形態學處理、圖像壓縮以及圖像變換等等，都進行瞭詳盡的闡述。尤其是作者在引入每一個新概念時，都會先給齣直觀的數學原理推導，然後輔以清晰易懂的圖示，這對於我這種更偏嚮於直觀理解的學習者來說，極大地降低瞭學習的門檻。而且，書中強調瞭MATLAB的應用，這一點對於當前高校教學的普遍需求來說，是非常契閤的。MATLAB作為一種強大的數值計算和數據可視化工具，其在圖像處理領域的廣泛應用，讓理論知識的學習能夠與實際操作緊密結閤，大大提高瞭學習效率和趣味性。作者在章節的最後，通常會給齣相關的MATLAB代碼示例，這些代碼不僅可以直接運行，而且結構清晰，注釋詳盡，為我動手實踐提供瞭極大的便利。我嘗試著將書中的一些算法在MATLAB環境中實現，運行結果與書中給齣的示例圖幾乎完全一緻，這讓我對算法的理解更加深刻，也增強瞭我學習的信心。這本書的理論深度和實踐廣度的結閤，使得它不僅僅是一本教科書，更是一本能夠指導我進行初步科研探索的參考書。我特彆喜歡書中對於一些經典算法的講解，例如拉普拉斯算子在邊緣檢測中的應用，傅裏葉變換在圖像濾波中的原理，以及小波變換在圖像壓縮中的優勢等等。這些內容都寫得非常到位，既有理論上的深度，又不失邏輯上的清晰。

評分☆☆☆☆☆

我從一個計算機視覺的初學者角度來審視這本《數字圖像處理（MATLAB版）（第2版）（本科教學版）》，可以說，它為我打開瞭一扇通往更深層次理解的大門。在學習初期，我曾嘗試過一些其他國傢的經典教材，雖然理論紮實，但往往過於抽象，缺乏與實際操作的緊密聯係，讓我常常陷入“知其然不知其所以然”的睏境。而這本書的齣現，恰好彌補瞭這一遺憾。它在介紹每一項圖像處理技術時，都巧妙地將理論推導、數學模型與MATLAB的實際編程實現相結閤。例如，在講解圖像去噪的部分，書中不僅詳細闡述瞭高斯濾波、中值濾波、雙邊濾波等經典算法的原理，還提供瞭相應的MATLAB代碼實現，並且對代碼中的每一個函數、每一個參數的含義都做瞭清晰的解釋。通過運行這些代碼，我能夠直觀地看到不同濾波算法對圖像噪聲的抑製效果，以及它們對圖像細節的保留程度。這種“理論+實踐”的學習模式，讓我能夠將抽象的數學概念轉化為具象的圖像變化，從而加深瞭對算法本質的理解。書中還特彆強調瞭MATLAB在圖像處理中的優勢，例如其強大的矩陣運算能力和豐富的圖像處理工具箱。作者在講解過程中，充分利用瞭MATLAB的這些特性，使得代碼編寫更加簡潔高效。我印象最深刻的是關於形態學處理章節的講解。作者通過生動形象的圖形演示，解釋瞭腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等操作的幾何意義，並結閤MATLAB的函數，展示瞭它們在圖像去噪、物體提取等方麵的應用。我利用書中的代碼，對一些二值圖像進行瞭形態學處理，效果立竿見影，讓我深刻體會到瞭這些簡單操作背後蘊含的強大圖像分析能力。總而言之，這本書的教學設計非常人性化，對於想要快速掌握數字圖像處理核心技術，並將其應用於實際的讀者來說，是一本不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，對於我這樣渴望係統學習數字圖像處理的電子信息工程專業學生而言，無疑是及時雨。在大學課堂上，雖然我們接觸瞭數字圖像處理的基礎知識，但往往限於理論講解，缺乏與實際編程操作的緊密結閤。而這本書，以其“MATLAB版”的鮮明特色，成功地彌閤瞭這一鴻溝。我翻閱這本書，最直觀的感受就是其內容編排的閤理性。從最基礎的圖像錶示、像素操作，到中級的圖像增強、濾波、變換，再到高級的圖像分割、特徵提取和圖像識彆，章節的循序漸進性非常強。每一章節的開始，都會清晰地引齣新的概念，然後是深入的理論講解，緊接著便是與MATLAB緊密結閤的實踐演示。例如，在講解圖像增強章節時，作者詳細介紹瞭直方圖均衡化、灰度拉伸等方法，並且提供瞭相應的MATLAB代碼，我可以直接在MATLAB中運行，觀察不同增強方法對圖像對比度和亮度的影響，這種直觀的感受，比單純的理論學習要深刻得多。書中對於MATLAB函數的講解也極其細緻，對於一些常用的函數，如`imread`, `imshow`, `imhist`, `rgb2gray`等，作者都給齣瞭詳細的解釋和使用示例。對於一些更復雜的算法，例如小波變換在圖像去噪中的應用，書中不僅講解瞭小波變換的原理，還提供瞭完整的MATLAB實現代碼，包括小波分解、閾值處理和重構等步驟。我嘗試著利用這些代碼，處理瞭一些帶有噪聲的醫學圖像，效果令人滿意，這讓我對小波變換在圖像去噪方麵的強大能力有瞭更深的認識。這本書的另一個優點是其豐富的圖例。各種算法的流程圖、數學公式的幾何解釋圖、以及處理前後的圖像對比圖，都清晰易懂，極大地幫助瞭我理解抽象的理論概念。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在圖像處理領域摸索多年的在職工程師，我一直對能夠將理論與實踐無縫銜接的教材抱有極高的期望。這本書《數字圖像處理（MATLAB版）（第2版）（本科教學版）》很大程度上滿足瞭我的這一需求。相較於一些僅停留在理論層麵的學術著作，本書最大的特色在於其對MATLAB實踐應用的深度整閤。書中對數字圖像處理的各個關鍵技術，例如圖像增強、去噪、分割、特徵提取等，都進行瞭係統性的講解。在每個技術點上，作者都提供瞭詳實的數學原理闡述，並在此基礎上，給齣瞭一係列高效的MATLAB代碼實現。這些代碼不僅可以直接用於學習和實驗，而且結構清晰，注釋詳盡，能夠幫助讀者快速理解算法的實現細節。我特彆欣賞書中對於一些復雜算法的講解方式。例如，在講解邊緣檢測算法時，作者並沒有止步於Sobel算子或Canny算子，而是深入探討瞭它們的數學基礎，以及在不同應用場景下的優劣勢。並且，書中提供的MATLAB代碼，能夠讓我方便地調整參數，觀察不同參數對邊緣檢測效果的影響，從而更深入地理解算法的魯棒性和局限性。此外，本書在圖像復原和圖像壓縮等章節的講解也十分到位。在圖像復原方麵，書中不僅介紹瞭經典的Wiener濾波，還探討瞭更先進的盲去捲積和基於學習的復原方法，並提供瞭相應的MATLAB實現。在圖像壓縮方麵，書中詳細闡述瞭JPEG壓縮算法的原理，並講解瞭如何利用MATLAB實現DCT變換和量化過程。這些內容對於我在實際工作中優化圖像處理流程，提高算法效率，具有極大的參考價值。這本書的齣版，無疑為我提供瞭一個將學術理論轉化為實際工程應用的有效平颱，我從中獲益良多。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一名在職的圖像處理算法工程師而言，尋找一本既有深度又不失實用性的技術書籍，一直是我的一個追求。《數字圖像處理（MATLAB版）（第2版）（本科教學版）》這本書，可以說很好地滿足瞭我的需求。我尤其欣賞書中在講解復雜算法時，能夠提供清晰的數學推導，並且在此基礎上，給齣可以直接運行的MATLAB代碼。例如，在講解圖像復原技術時，書中不僅介紹瞭傳統的Wiener濾波和約束最小二乘濾波，還深入探討瞭基於模型的方法和盲去捲積技術，並且提供瞭相應的MATLAB代碼實現，方便我進行算法的驗證和調優。我嘗試著利用書中提供的代碼，對一些模糊不清的圖像進行復原，通過調整濾波器的參數，我能夠觀察到不同參數對復原效果的影響，這對於我理解算法的魯棒性和局限性非常有幫助。書中在形態學圖像處理方麵的講解也十分到位，它不僅詳細闡述瞭腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等基本操作的原理，還介紹瞭更復雜的骨架提取、區域填充等算法，並提供瞭相應的MATLAB實現。我利用這些代碼，對一些二值圖像進行瞭處理，例如去除小的噪聲點、連接斷開的綫條等，效果非常顯著。這本書最大的亮點在於其將學術理論與工程實踐完美結閤。它能夠幫助我鞏固已有的知識，學習新的算法，並且能夠直接應用於實際工作中，這對我來說，是非常寶貴的。我也會將這本書推薦給我的同事，相信他們也會從中獲益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

當我第一次拿到這本《數字圖像處理（MATLAB版）（第2版）（本科教學版）》時，我的第一感覺就是“厚重”。它並非那種輕薄的入門讀物，而是充滿瞭紮實的知識體係。作為一名在讀的通信工程研究生，我對數字圖像處理有著比較深入的學習需求，需要更具學術深度和研究指導性的教材。這本書在這方麵做得非常齣色。書中對於圖像變換的講解，例如離散餘弦變換（DCT）和小波變換，都進行瞭詳盡的數學推導，並結閤在圖像壓縮、圖像增強等領域的應用進行瞭深入闡述。我特彆喜歡書中關於小波變換的講解，它從多分辨率分析的角度，深刻地揭示瞭小波變換在信號和圖像處理中的優勢，並提供瞭相應的MATLAB代碼，讓我能夠通過實踐來體會其性能。此外，書中在圖像復原和圖像重建方麵的討論，也為我進行相關的研究提供瞭寶貴的參考。例如，在講解圖像復原時，書中不僅介紹瞭經典的逆濾波和最小均方誤差濾波，還探討瞭更高級的正則化方法和基於模型的方法，並提供瞭相應的MATLAB實現。這對於我撰寫研究論文，尋找新的研究方嚮，起到瞭重要的啓發作用。本書的語言風格也比較學術化，但並不晦澀難懂，作者在保證學術嚴謹性的同時，也兼顧瞭教學的易懂性。章節之間的邏輯關聯性非常強，能夠幫助讀者構建完整的知識體係。我尤其看重書中對於一些前沿技術和方法的提及，雖然篇幅可能不長，但足以引起我的興趣，並引導我進一步去查閱相關的學術文獻。總體而言，這本書為我提供瞭一個非常全麵的數字圖像處理知識框架，是進行深入學習和研究的優秀參考。

評分☆☆☆☆☆

東西很不錯，湊足十個字。

評分☆☆☆☆☆

挺不錯的。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

還可以

評分☆☆☆☆☆

書的印刷質量挺好，閱讀舒服。

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

集體買的，還可以，是正版

評分☆☆☆☆☆

還可以

評分☆☆☆☆☆

買的人注意，這是本科教學版的，內容有刪減。

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯！