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[美] 拉斐尔·C·冈萨雷斯(RafaelC.Gon 著

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• 图像识别
• 图像增强
• 图像分割
• 图像复原
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店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121313837

商品编码：12771123594

出版时间：2017-05-01

作  者:(美)拉斐尔·C·冈萨雷斯(Rafael C.Gonzalez),(美)理查德·E·伍兹(Richard E.Woods) 著；阮秋琦 等 译 定  价:89 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2017年05月01日 页  数:633 装  帧:平装 ISBN:9787121313837 ●第1章  绪论 1
●引言1
●1.1  什么是数字图像处理1
●1.2  数字图像处理的起源2
●1.3  使用数字图像处理领域的实例4
●1.3.1  伽马射线成像5
●1.3.2  X射线成像5
●1.3.3  紫外波段成像7
●1.3.4  可见光及红外波段成像7
●1.3.5  微波波段成像10
●1.3.6  无线电波段成像10
●1.3.7  使用其他成像方式的例子11
●1.4  数字图像处理的基本步骤14
●1.5  图像处理系统的组成15
●小结17
●参考文献17
● 第2章  数字图像基础 20
●引言20
●2.1  视觉感知要素20
●2.1.1  人眼的结构20
●部分目录

内容简介

在数字图像处理领域，本书作为主要教材已有30多年。这一版本是作者在前两版的基础上修订而成的，是前两版的发展与延续。除保留了前两版的大部分内容外，根据读者的反馈，作者在13个方面对本书进行了修订，新增了400多幅图像、200多幅图表及80多道习题，融入了近年来数字图像处理领域的重要进展，因而本书特色鲜明且与时俱进。全书仍分为12章，即绪论、数字图像基础、灰度变换与空间滤波、频率域滤波、图像复原与重建、彩色图像处理、小波和多分辨率处理、图像压缩、形态学图像处理、图像分割、表示与描述、目标识别。 (美)拉斐尔·C·冈萨雷斯(Rafael C.Gonzalez),(美)理查德·E·伍兹(Richard E.Woods) 著；阮秋琦 等 译 阮秋琦，教授、博士生导师、重量教学名师、信息科学研究所所长、部级重点实验室主任。长期从事信号与信息处理领域的教学和科研工作。曾获北京市很好教师称号、重量有突出贡献的中青年专家称号、詹天佑北方交通大学奖、茅以升科技奖、詹天佑科技人才奖并享受国家政府津贴。其科研成果曾获国家教委科技进步二等奖、铁道部科技进步二等奖及八项校级学术成果奖。著作曾获铁道部很好教材二等奖。学术兼职有：学位委员会学科评议组成员、IEEE不错会员、中国通信学会理事、中国人工智能学会常务理事、中国电子学会不错会员、北京图像图形学学会常务理事、中国图像图形学学会铁道专业委员会主任委员、北京研窬生教育研究会主任委员等。

《光影的魔法：色彩、形状与纹理的解析》 本书将带领读者深入探索视觉世界的奥秘，揭示我们如何通过眼睛感知并理解周围的环境，以及这些感知是如何被大脑处理和诠释的。我们将从最基础的光学原理出发，追溯光线如何与物质相互作用，形成我们所见的色彩和明暗。 第一部分：视觉的基石——光与色的物理学 光的本质与传播： 深入了解光的波粒二象性，探索光的传播规律，例如反射、折射以及衍射现象。我们将剖析不同光源的特性，如日光、白炽灯、LED等，以及它们如何影响我们对颜色的感知。 色彩的形成与感知： 详细阐述可见光谱，从红到紫，理解不同波长的光与我们视觉系统的互动。我们将探讨三原色理论（红、绿、蓝）和减色法（青、品红、黄），解释颜色的混合原理，以及人眼对色彩的敏感度差异。色彩心理学也将被初步触及，探讨颜色如何引发情绪和联想。 纹理的触感与视觉： 纹理是图像的重要组成部分，它赋予物体表面独特的质感。我们将从物理学角度解析纹理的形成，例如表面粗糙度、材料结构等，并研究视觉系统如何识别和区分不同的纹理特征，如光滑、粗糙、凹凸、细腻等。 第二部分：形态的语言——形状的构建与识别 几何形状的绘制与分析： 从最简单的点、线、面开始，逐步构建出复杂的几何图形。我们将探讨各种二维和三维几何体的特性，以及它们在自然界和人造物中的普遍存在。 轮廓的勾勒与边界的确定： 形状的识别离不开清晰的轮廓。我们将研究如何精确地界定物体的边缘，分析轮廓的曲率、角度等特征，并了解这些特征如何帮助我们区分不同的物体。 结构的分解与组合： 复杂的形状往往是由更小的基本单元组合而成。我们将学习如何将复杂的形体分解为可识别的组成部分，并理解这些部分如何相互连接，形成整体的结构。对对称性、比例等几何概念的探讨也将贯穿其中。 第三部分：视觉的艺术——图像的构成与表达 空间构图的法则： 好的构图能够引导观众的视线，突出主体，并传达情感。我们将学习经典的构图法则，如三分法、黄金分割、引导线等，并分析它们如何影响图像的视觉平衡和叙事性。 明暗的对比与层次： 光影的变化是塑造图像立体感和氛围的关键。我们将探讨高光、阴影、反光等概念，以及它们如何共同作用，形成丰富的明暗层次，增强图像的表现力。 视觉元素的平衡与和谐： 图像中的所有视觉元素，包括颜色、形状、纹理、线条等，都需要达到一种平衡与和谐的状态。我们将探讨如何通过元素的布局、大小、对比等方式，创造出引人入胜且令人愉悦的视觉效果。 图像的情感传达： 图像不仅仅是客观的记录，更是情感的载体。我们将初步探讨艺术家如何运用光影、色彩、构图等技巧，来唤起观众的共鸣，传达喜悦、悲伤、宁静、紧张等各种情感。 《光影的魔法：色彩、形状与纹理的解析》 是一次对视觉世界深度探索的邀请。无论您是艺术爱好者、设计从业者，还是对我们如何感知世界充满好奇的读者，本书都将为您打开一扇全新的视野，让您以更敏锐的目光去欣赏周遭的每一帧光影，理解每一缕色彩，辨认每一处形状，触摸每一丝纹理。通过对这些基本元素的解析，您将能够更深刻地理解艺术作品的魅力，更巧妙地运用视觉语言来表达自己的思想和情感。

评分☆☆☆☆☆

《数字图像处理(第3版)》在讲述图像变换这部分，就像是在为我揭示图像的“另一面”。我之前从未想过，一个简单的图像可以通过数学变换，将其“隐藏”的信息展露出来。书中关于二维离散傅里叶变换（DFT）的讲解，非常详尽，它不仅解释了如何计算，更重要的是解释了变换后的频谱图所蕴含的信息。我学会了如何通过观察频谱图来理解图像的整体结构和纹理特征，例如，密集的高频分量通常意味着图像中存在大量的细节和边缘。而且，书中还讲解了如何利用傅里叶变换进行图像滤波，这让我看到了它在图像增强和去噪方面的巨大潜力。我还对书中关于小波变换的介绍非常感兴趣，它如何将图像分解成不同尺度和方向的子带，这在图像压缩、特征提取和多分辨率分析等方面都发挥着关键作用。这本书的讲解方式非常适合我这种需要直观理解的读者，大量的图示和清晰的解释，让我能够轻松地掌握这些复杂的概念。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都令我惊叹，特别是关于图像分割的部分，简直是把我对“识别”这件事的理解提升了一个维度。作者花了大量的篇幅来讲解区域生长、阈值分割、边缘检测等多种经典的分割方法，并且对每种方法的原理、优缺点以及适用场景都做了非常细致的区分。我之前一直认为分割就是简单地把图像分成不同的区域，但这本书让我了解到，这背后涉及到复杂的几何学和统计学原理。书中关于主动轮廓模型（Snake）的讲解尤其让我印象深刻，它如何通过能量函数的最小化来自动捕捉目标对象的边界，这个过程的精妙让我拍案叫绝。我还尝试着阅读了关于形态学图像处理的章节，那些膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等操作，虽然听起来简单，但它们在图像去噪、物体连接、边界提取等方面的应用却非常强大。书中列举了大量的实际案例，比如在工业检测中如何利用形态学操作去除杂质，或者在医学影像中如何提取血管网络，这些都让我看到了理论联系实际的强大生命力。这本书确实让我对图像处理的理解，从“做什么”上升到了“为什么这么做”以及“如何做得更好”。

评分☆☆☆☆☆

我一直对计算机视觉中的“识别”和“理解”充满好奇，而《数字图像处理(第3版)》这本书，在图像分割和特征提取方面，为我提供了坚实的基础。书中对边缘检测的讲解，从最基本的Roberts、Prewitt、Sobel算子，到更复杂的Canny算子，都做了详细的原理分析和性能比较。我尤其喜欢作者对Canny边缘检测算法的讲解，它如何结合高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和滞后阈值等步骤，从而实现鲁棒的边缘提取，这个过程的精妙让我赞叹不已。此外，关于特征提取的部分，书中介绍了诸如Harris角点检测、SIFT（尺度不变特征变换）等经典算法，它们如何从图像中提取具有代表性的特征点，并为后续的图像匹配、目标识别等任务奠定基础。我尝试着在书中学习的算法基础上，对一些图片进行处理，效果比我之前自己摸索要好得多，而且我能更清楚地理解其中的原理。这本书的实用性和理论深度并存，让我对图像处理的未来充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

《数字图像处理(第3版)》给我带来的，是一种沉浸式的学习体验。我常常会花费好几个小时，沉迷于书中对各种图像增强技术的详细阐述。例如，对比度拉伸和直方图均衡化，这两个看似简单的概念，书中却从原理到实现，再到不同场景下的适用性，都做了极为详尽的分析。我特别喜欢作者在讲解这些算法时，总是会配上大量的对比鲜明的图像示例，直观地展示了不同算法对图像质量的影响。当我看到那些原本模糊不清的图像，在经过书中介绍的算法处理后，细节变得清晰锐利，色彩也更加饱满生动时，我内心充满了一种征服感。书中的另一个亮点是关于图像复原的章节，无论是退化模型的设计，还是各种复原算法的优劣分析，都写得非常透彻。我尝试着将书中介绍的维纳滤波和约束最小二乘滤波应用到一些有噪声的图片上，效果确实非常显著，大大改善了图像的可视性。而且，作者在讲解过程中，并没有回避那些复杂的数学推导，而是用一种“讲故事”的方式，将这些公式和定理融入到图像处理的逻辑中，让人在不知不觉中就掌握了核心要领。这本书不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，引领着我在图像处理的海洋中探索前行。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书中关于图像复原的章节，简直是欲罢不能。我之前总以为图像一旦模糊或者有噪声，就很难再恢复，但这本书彻底颠覆了我的认知。作者详细地讲解了各种退化模型的建立，以及基于这些模型如何设计复原算法。我特别对书中关于维纳滤波的讲解印象深刻，它如何在噪声和退化两者之间找到一个最佳的权衡点，从而实现图像的有效复原。此外，书中还介绍了约束最小二乘滤波、最大熵法等多种复原技术，并对它们各自的优缺点进行了深入的分析。最让我兴奋的是，书中还探讨了“盲去卷积”的问题，即在不知道退化模型的情况下进行图像复原，虽然这部分内容难度较大，但作者的讲解思路非常清晰，为我打开了新的研究视角。这本书的价值在于，它不仅仅提供了一些“特效”般的复原方法，更是让我理解了复原背后的科学原理和数学基础，这对于我未来深入研究图像处理领域至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书在描述图像分割方法时，简直是将我之前模糊的认知打磨得棱角分明。从简单的阈值分割，到基于区域的分割方法，再到更复杂的基于边缘和基于模型的分割，作者都进行了深入的剖析。我尤其被书中关于K-Means聚类在图像分割中的应用所吸引，它如何通过迭代的方式将像素点分配到不同的簇，从而实现图像的区域划分，这个过程的清晰展示让我茅塞顿开。此外，关于图割（Graph Cut）在图像分割中的讲解，虽然数学上比较复杂，但作者的讲解思路非常清晰，将图像看作一个图，然后通过最小割问题来寻找最优的分割线，这个思想的巧妙让我印象深刻。书中还提到了很多前沿的分割技术，比如基于深度学习的分割方法，虽然书中可能没有过于深入的细节，但已经为我打开了新的研究方向。这本书的价值在于，它不仅涵盖了经典的图像分割算法，还为读者提供了对更先进技术的初步了解，这对于想要在图像处理领域深入发展的读者来说，无疑是一份宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

《数字图像处理(第3版)》就像一扇通往奇妙视觉世界的窗户，让我得以窥探那些隐藏在像素背后的复杂逻辑。我之前对图像压缩的理解仅停留在JPEG格式，但这本书让我深入了解了无损压缩和有损压缩的原理，以及它们在不同应用场景下的权衡。从哈夫曼编码到算术编码，再到小波变换在图像压缩中的应用，作者都进行了细致的讲解。我特别喜欢作者在讲解JPEG压缩原理时，通过对DCT变换、量化、霍夫曼编码等步骤的层层剖析，让我清晰地看到了图像数据是如何被高效地编码和存储的。同时，书中也讨论了视频压缩的基本原理，这让我对接下来的视频处理学习有了初步的认识。另外，关于图像复原的章节，尤其是对盲去卷积的探讨，虽然难度较大，但作者的讲解方式非常有条理，让我能够一步步地理解这种解决未知退化问题的挑战。这本书的内容丰富且条理清晰，无论是想要深入理解图像处理理论的专业人士，还是对图像背后的技术感到好奇的爱好者，都能从中受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字图像处理(第3版)》真是打开了我对图像世界的新认知大门！我之前对图像处理的理解仅停留在简单的滤镜和美颜，但这本书让我看到了更深层次的奥秘。从基础的像素点到复杂的算法，作者用一种循序渐进的方式，将抽象的概念变得可视化。尤其让我印象深刻的是关于图像变换的部分，傅里叶变换、小波变换这些原本听起来十分“高大上”的理论，在书中被拆解得非常细致，配合大量的图示和例子，我竟然真的理解了它们是如何改变图像的频谱，从而实现诸如降噪、增强等效果的。而且，书中不仅仅是理论的堆砌，还穿插了很多实际的应用场景，比如医学影像的分析、卫星遥感的处理，甚至是在电影特效制作中的作用，这让我觉得图像处理不再是冰冷的数学公式，而是能够解决实际问题的强大工具。我之前以为学习这类技术需要深厚的数学功底，但这本书在讲解过程中，会巧妙地引导读者理解数学背后的逻辑，而不是死记硬背公式。每次读完一个章节，都有一种豁然开朗的感觉，迫不及待地想去尝试书中提到的算法。即使是对于那些在相关领域有一定经验的读者，相信也能从中获得不少新的启发和更深入的理解。

评分☆☆☆☆☆

我之前总觉得图像的“颜色”是一个非常直观的概念，但《数字图像处理(第3版)》这本书让我意识到，色彩的背后竟然蕴藏着如此丰富的理论和技术。书中对颜色空间的讲解，从RGB到CMYK，再到更复杂的HSV、Lab等，让我明白了不同颜色空间在图像处理中的不同作用和优势。我尤其对作者讲解的如何进行颜色空间的转换以及在不同颜色空间下进行图像处理的例子印象深刻，比如在HSV空间下进行肤色检测，或者在Lab空间下进行更精细的颜色增强。而且，书中关于图像增强的章节，除了前面提到的对比度、亮度调整，还深入探讨了锐化、去模糊等技术，特别是对拉普拉斯算子、Sobel算子等边缘检测算子的原理和应用的详细阐述，让我对如何让图像细节更突出有了更深的认识。书中的配图非常丰富，能够直观地展示算法的效果，这一点对于初学者来说至关重要。这本书不仅教会我“怎么做”，更让我理解了“为什么这么做”，这种知识的深度和广度是我在其他地方很难获得的。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《数字图像处理(第3版)》在讲解图像变换部分，真是做到了极致的细致和易懂。我之前对傅里叶变换这类概念总是望而生畏，觉得非常抽象，但这本书通过大量的图示和类比，将原本复杂的数学公式变得生动起来。作者详细解释了如何将图像从空间域转换到频率域，以及频率域中的信息如何反映图像的特征，比如高频分量对应图像的细节和边缘，低频分量则对应图像的平滑区域。我特别喜欢书中关于如何利用傅里叶变换进行图像滤波的讲解，例如低通滤波可以实现图像平滑，高通滤波则可以突出边缘。此外，关于小波变换的部分，作者也做了非常深入的介绍，让我明白了它在图像去噪、压缩和多分辨率分析方面的强大能力。书中的每一个算法讲解，都伴随着清晰的数学推导和直观的图形演示，让我能够真正理解其背后的逻辑，而不是简单地套用公式。这本书的价值不仅仅在于提供了一堆算法，更在于它培养了读者对图像处理问题的分析和解决能力。