數字圖像處理(第3版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 拉斐爾·C·岡薩雷斯(RafaelC.Gon 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 圖像處理
• 圖像分析
• 計算機視覺
• 圖像識彆
• 圖像增強
• 圖像分割
• 圖像復原
• DIP
• 圖像算法

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121313837

商品編碼：12771123594

齣版時間：2017-05-01

作  者:(美)拉斐爾·C·岡薩雷斯(Rafael C.Gonzalez),(美)理查德·E·伍茲(Richard E.Woods) 著；阮鞦琦 等 譯 定  價:89 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2017年05月01日 頁  數:633 裝  幀:平裝 ISBN:9787121313837 ●第1章  緒論 1
●引言1
●1.1  什麼是數字圖像處理1
●1.2  數字圖像處理的起源2
●1.3  使用數字圖像處理領域的實例4
●1.3.1  伽馬射綫成像5
●1.3.2  X射綫成像5
●1.3.3  紫外波段成像7
●1.3.4  可見光及紅外波段成像7
●1.3.5  微波波段成像10
●1.3.6  無綫電波段成像10
●1.3.7  使用其他成像方式的例子11
●1.4  數字圖像處理的基本步驟14
●1.5  圖像處理係統的組成15
●小結17
●參考文獻17
● 第2章  數字圖像基礎 20
●引言20
●2.1  視覺感知要素20
●2.1.1  人眼的結構20
●部分目錄

內容簡介

在數字圖像處理領域，本書作為主要教材已有30多年。這一版本是作者在前兩版的基礎上修訂而成的，是前兩版的發展與延續。除保留瞭前兩版的大部分內容外，根據讀者的反饋，作者在13個方麵對本書進行瞭修訂，新增瞭400多幅圖像、200多幅圖錶及80多道習題，融入瞭近年來數字圖像處理領域的重要進展，因而本書特色鮮明且與時俱進。全書仍分為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、圖像壓縮、形態學圖像處理、圖像分割、錶示與描述、目標識彆。 (美)拉斐爾·C·岡薩雷斯(Rafael C.Gonzalez),(美)理查德·E·伍茲(Richard E.Woods) 著；阮鞦琦 等 譯 阮鞦琦，教授、博士生導師、重量教學名師、信息科學研究所所長、部級重點實驗室主任。長期從事信號與信息處理領域的教學和科研工作。曾獲北京市很好教師稱號、重量有突齣貢獻的中青年專傢稱號、詹天佑北方交通大學奬、茅以升科技奬、詹天佑科技人纔奬並享受國傢政府津貼。其科研成果曾獲國傢教委科技進步二等奬、鐵道部科技進步二等奬及八項校級學術成果奬。著作曾獲鐵道部很好教材二等奬。學術兼職有：學位委員會學科評議組成員、IEEE不錯會員、中國通信學會理事、中國人工智能學會常務理事、中國電子學會不錯會員、北京圖像圖形學學會常務理事、中國圖像圖形學學會鐵道專業委員會主任委員、北京研窬生教育研究會主任委員等。

《光影的魔法：色彩、形狀與紋理的解析》 本書將帶領讀者深入探索視覺世界的奧秘，揭示我們如何通過眼睛感知並理解周圍的環境，以及這些感知是如何被大腦處理和詮釋的。我們將從最基礎的光學原理齣發，追溯光綫如何與物質相互作用，形成我們所見的色彩和明暗。 第一部分：視覺的基石——光與色的物理學 光的本質與傳播： 深入瞭解光的波粒二象性，探索光的傳播規律，例如反射、摺射以及衍射現象。我們將剖析不同光源的特性，如日光、白熾燈、LED等，以及它們如何影響我們對顔色的感知。 色彩的形成與感知： 詳細闡述可見光譜，從紅到紫，理解不同波長的光與我們視覺係統的互動。我們將探討三原色理論（紅、綠、藍）和減色法（青、品紅、黃），解釋顔色的混閤原理，以及人眼對色彩的敏感度差異。色彩心理學也將被初步觸及，探討顔色如何引發情緒和聯想。 紋理的觸感與視覺： 紋理是圖像的重要組成部分，它賦予物體錶麵獨特的質感。我們將從物理學角度解析紋理的形成，例如錶麵粗糙度、材料結構等，並研究視覺係統如何識彆和區分不同的紋理特徵，如光滑、粗糙、凹凸、細膩等。 第二部分：形態的語言——形狀的構建與識彆 幾何形狀的繪製與分析： 從最簡單的點、綫、麵開始，逐步構建齣復雜的幾何圖形。我們將探討各種二維和三維幾何體的特性，以及它們在自然界和人造物中的普遍存在。 輪廓的勾勒與邊界的確定： 形狀的識彆離不開清晰的輪廓。我們將研究如何精確地界定物體的邊緣，分析輪廓的麯率、角度等特徵，並瞭解這些特徵如何幫助我們區分不同的物體。 結構的分解與組閤： 復雜的形狀往往是由更小的基本單元組閤而成。我們將學習如何將復雜的形體分解為可識彆的組成部分，並理解這些部分如何相互連接，形成整體的結構。對對稱性、比例等幾何概念的探討也將貫穿其中。 第三部分：視覺的藝術——圖像的構成與錶達 空間構圖的法則： 好的構圖能夠引導觀眾的視綫，突齣主體，並傳達情感。我們將學習經典的構圖法則，如三分法、黃金分割、引導綫等，並分析它們如何影響圖像的視覺平衡和敘事性。 明暗的對比與層次： 光影的變化是塑造圖像立體感和氛圍的關鍵。我們將探討高光、陰影、反光等概念，以及它們如何共同作用，形成豐富的明暗層次，增強圖像的錶現力。 視覺元素的平衡與和諧： 圖像中的所有視覺元素，包括顔色、形狀、紋理、綫條等，都需要達到一種平衡與和諧的狀態。我們將探討如何通過元素的布局、大小、對比等方式，創造齣引人入勝且令人愉悅的視覺效果。 圖像的情感傳達： 圖像不僅僅是客觀的記錄，更是情感的載體。我們將初步探討藝術傢如何運用光影、色彩、構圖等技巧，來喚起觀眾的共鳴，傳達喜悅、悲傷、寜靜、緊張等各種情感。 《光影的魔法：色彩、形狀與紋理的解析》 是一次對視覺世界深度探索的邀請。無論您是藝術愛好者、設計從業者，還是對我們如何感知世界充滿好奇的讀者，本書都將為您打開一扇全新的視野，讓您以更敏銳的目光去欣賞周遭的每一幀光影，理解每一縷色彩，辨認每一處形狀，觸摸每一絲紋理。通過對這些基本元素的解析，您將能夠更深刻地理解藝術作品的魅力，更巧妙地運用視覺語言來錶達自己的思想和情感。

評分☆☆☆☆☆

《數字圖像處理(第3版)》在講述圖像變換這部分，就像是在為我揭示圖像的“另一麵”。我之前從未想過，一個簡單的圖像可以通過數學變換，將其“隱藏”的信息展露齣來。書中關於二維離散傅裏葉變換（DFT）的講解，非常詳盡，它不僅解釋瞭如何計算，更重要的是解釋瞭變換後的頻譜圖所蘊含的信息。我學會瞭如何通過觀察頻譜圖來理解圖像的整體結構和紋理特徵，例如，密集的高頻分量通常意味著圖像中存在大量的細節和邊緣。而且，書中還講解瞭如何利用傅裏葉變換進行圖像濾波，這讓我看到瞭它在圖像增強和去噪方麵的巨大潛力。我還對書中關於小波變換的介紹非常感興趣，它如何將圖像分解成不同尺度和方嚮的子帶，這在圖像壓縮、特徵提取和多分辨率分析等方麵都發揮著關鍵作用。這本書的講解方式非常適閤我這種需要直觀理解的讀者，大量的圖示和清晰的解釋，讓我能夠輕鬆地掌握這些復雜的概念。

評分☆☆☆☆☆

這本《數字圖像處理(第3版)》真是打開瞭我對圖像世界的新認知大門！我之前對圖像處理的理解僅停留在簡單的濾鏡和美顔，但這本書讓我看到瞭更深層次的奧秘。從基礎的像素點到復雜的算法，作者用一種循序漸進的方式，將抽象的概念變得可視化。尤其讓我印象深刻的是關於圖像變換的部分，傅裏葉變換、小波變換這些原本聽起來十分“高大上”的理論，在書中被拆解得非常細緻，配閤大量的圖示和例子，我竟然真的理解瞭它們是如何改變圖像的頻譜，從而實現諸如降噪、增強等效果的。而且，書中不僅僅是理論的堆砌，還穿插瞭很多實際的應用場景，比如醫學影像的分析、衛星遙感的處理，甚至是在電影特效製作中的作用，這讓我覺得圖像處理不再是冰冷的數學公式，而是能夠解決實際問題的強大工具。我之前以為學習這類技術需要深厚的數學功底，但這本書在講解過程中，會巧妙地引導讀者理解數學背後的邏輯，而不是死記硬背公式。每次讀完一個章節，都有一種豁然開朗的感覺，迫不及待地想去嘗試書中提到的算法。即使是對於那些在相關領域有一定經驗的讀者，相信也能從中獲得不少新的啓發和更深入的理解。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書中關於圖像復原的章節，簡直是欲罷不能。我之前總以為圖像一旦模糊或者有噪聲，就很難再恢復，但這本書徹底顛覆瞭我的認知。作者詳細地講解瞭各種退化模型的建立，以及基於這些模型如何設計復原算法。我特彆對書中關於維納濾波的講解印象深刻，它如何在噪聲和退化兩者之間找到一個最佳的權衡點，從而實現圖像的有效復原。此外，書中還介紹瞭約束最小二乘濾波、最大熵法等多種復原技術，並對它們各自的優缺點進行瞭深入的分析。最讓我興奮的是，書中還探討瞭“盲去捲積”的問題，即在不知道退化模型的情況下進行圖像復原，雖然這部分內容難度較大，但作者的講解思路非常清晰，為我打開瞭新的研究視角。這本書的價值在於，它不僅僅提供瞭一些“特效”般的復原方法，更是讓我理解瞭復原背後的科學原理和數學基礎，這對於我未來深入研究圖像處理領域至關重要。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都令我驚嘆，特彆是關於圖像分割的部分，簡直是把我對“識彆”這件事的理解提升瞭一個維度。作者花瞭大量的篇幅來講解區域生長、閾值分割、邊緣檢測等多種經典的分割方法，並且對每種方法的原理、優缺點以及適用場景都做瞭非常細緻的區分。我之前一直認為分割就是簡單地把圖像分成不同的區域，但這本書讓我瞭解到，這背後涉及到復雜的幾何學和統計學原理。書中關於主動輪廓模型（Snake）的講解尤其讓我印象深刻，它如何通過能量函數的最小化來自動捕捉目標對象的邊界，這個過程的精妙讓我拍案叫絕。我還嘗試著閱讀瞭關於形態學圖像處理的章節，那些膨脹、腐蝕、開運算、閉運算等操作，雖然聽起來簡單，但它們在圖像去噪、物體連接、邊界提取等方麵的應用卻非常強大。書中列舉瞭大量的實際案例，比如在工業檢測中如何利用形態學操作去除雜質，或者在醫學影像中如何提取血管網絡，這些都讓我看到瞭理論聯係實際的強大生命力。這本書確實讓我對圖像處理的理解，從“做什麼”上升到瞭“為什麼這麼做”以及“如何做得更好”。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，《數字圖像處理(第3版)》在講解圖像變換部分，真是做到瞭極緻的細緻和易懂。我之前對傅裏葉變換這類概念總是望而生畏，覺得非常抽象，但這本書通過大量的圖示和類比，將原本復雜的數學公式變得生動起來。作者詳細解釋瞭如何將圖像從空間域轉換到頻率域，以及頻率域中的信息如何反映圖像的特徵，比如高頻分量對應圖像的細節和邊緣，低頻分量則對應圖像的平滑區域。我特彆喜歡書中關於如何利用傅裏葉變換進行圖像濾波的講解，例如低通濾波可以實現圖像平滑，高通濾波則可以突齣邊緣。此外，關於小波變換的部分，作者也做瞭非常深入的介紹，讓我明白瞭它在圖像去噪、壓縮和多分辨率分析方麵的強大能力。書中的每一個算法講解，都伴隨著清晰的數學推導和直觀的圖形演示，讓我能夠真正理解其背後的邏輯，而不是簡單地套用公式。這本書的價值不僅僅在於提供瞭一堆算法，更在於它培養瞭讀者對圖像處理問題的分析和解決能力。

評分☆☆☆☆☆

我一直對計算機視覺中的“識彆”和“理解”充滿好奇，而《數字圖像處理(第3版)》這本書，在圖像分割和特徵提取方麵，為我提供瞭堅實的基礎。書中對邊緣檢測的講解，從最基本的Roberts、Prewitt、Sobel算子，到更復雜的Canny算子，都做瞭詳細的原理分析和性能比較。我尤其喜歡作者對Canny邊緣檢測算法的講解，它如何結閤高斯濾波、梯度計算、非極大值抑製和滯後閾值等步驟，從而實現魯棒的邊緣提取，這個過程的精妙讓我贊嘆不已。此外，關於特徵提取的部分，書中介紹瞭諸如Harris角點檢測、SIFT（尺度不變特徵變換）等經典算法，它們如何從圖像中提取具有代錶性的特徵點，並為後續的圖像匹配、目標識彆等任務奠定基礎。我嘗試著在書中學習的算法基礎上，對一些圖片進行處理，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。這本書的實用性和理論深度並存，讓我對圖像處理的未來充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

《數字圖像處理(第3版)》給我帶來的，是一種沉浸式的學習體驗。我常常會花費好幾個小時，沉迷於書中對各種圖像增強技術的詳細闡述。例如，對比度拉伸和直方圖均衡化，這兩個看似簡單的概念，書中卻從原理到實現，再到不同場景下的適用性，都做瞭極為詳盡的分析。我特彆喜歡作者在講解這些算法時，總是會配上大量的對比鮮明的圖像示例，直觀地展示瞭不同算法對圖像質量的影響。當我看到那些原本模糊不清的圖像，在經過書中介紹的算法處理後，細節變得清晰銳利，色彩也更加飽滿生動時，我內心充滿瞭一種徵服感。書中的另一個亮點是關於圖像復原的章節，無論是退化模型的設計，還是各種復原算法的優劣分析，都寫得非常透徹。我嘗試著將書中介紹的維納濾波和約束最小二乘濾波應用到一些有噪聲的圖片上，效果確實非常顯著，大大改善瞭圖像的可視性。而且，作者在講解過程中，並沒有迴避那些復雜的數學推導，而是用一種“講故事”的方式，將這些公式和定理融入到圖像處理的邏輯中，讓人在不知不覺中就掌握瞭核心要領。這本書不僅僅是一本教材，更像是一位經驗豐富的導師，引領著我在圖像處理的海洋中探索前行。

評分☆☆☆☆☆

我之前總覺得圖像的“顔色”是一個非常直觀的概念，但《數字圖像處理(第3版)》這本書讓我意識到，色彩的背後竟然蘊藏著如此豐富的理論和技術。書中對顔色空間的講解，從RGB到CMYK，再到更復雜的HSV、Lab等，讓我明白瞭不同顔色空間在圖像處理中的不同作用和優勢。我尤其對作者講解的如何進行顔色空間的轉換以及在不同顔色空間下進行圖像處理的例子印象深刻，比如在HSV空間下進行膚色檢測，或者在Lab空間下進行更精細的顔色增強。而且，書中關於圖像增強的章節，除瞭前麵提到的對比度、亮度調整，還深入探討瞭銳化、去模糊等技術，特彆是對拉普拉斯算子、Sobel算子等邊緣檢測算子的原理和應用的詳細闡述，讓我對如何讓圖像細節更突齣有瞭更深的認識。書中的配圖非常豐富，能夠直觀地展示算法的效果，這一點對於初學者來說至關重要。這本書不僅教會我“怎麼做”，更讓我理解瞭“為什麼這麼做”，這種知識的深度和廣度是我在其他地方很難獲得的。

評分☆☆☆☆☆

《數字圖像處理(第3版)》就像一扇通往奇妙視覺世界的窗戶，讓我得以窺探那些隱藏在像素背後的復雜邏輯。我之前對圖像壓縮的理解僅停留在JPEG格式，但這本書讓我深入瞭解瞭無損壓縮和有損壓縮的原理，以及它們在不同應用場景下的權衡。從哈夫曼編碼到算術編碼，再到小波變換在圖像壓縮中的應用，作者都進行瞭細緻的講解。我特彆喜歡作者在講解JPEG壓縮原理時，通過對DCT變換、量化、霍夫曼編碼等步驟的層層剖析，讓我清晰地看到瞭圖像數據是如何被高效地編碼和存儲的。同時，書中也討論瞭視頻壓縮的基本原理，這讓我對接下來的視頻處理學習有瞭初步的認識。另外，關於圖像復原的章節，尤其是對盲去捲積的探討，雖然難度較大，但作者的講解方式非常有條理，讓我能夠一步步地理解這種解決未知退化問題的挑戰。這本書的內容豐富且條理清晰，無論是想要深入理解圖像處理理論的專業人士，還是對圖像背後的技術感到好奇的愛好者，都能從中受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

這本書在描述圖像分割方法時，簡直是將我之前模糊的認知打磨得棱角分明。從簡單的閾值分割，到基於區域的分割方法，再到更復雜的基於邊緣和基於模型的分割，作者都進行瞭深入的剖析。我尤其被書中關於K-Means聚類在圖像分割中的應用所吸引，它如何通過迭代的方式將像素點分配到不同的簇，從而實現圖像的區域劃分，這個過程的清晰展示讓我茅塞頓開。此外，關於圖割（Graph Cut）在圖像分割中的講解，雖然數學上比較復雜，但作者的講解思路非常清晰，將圖像看作一個圖，然後通過最小割問題來尋找最優的分割綫，這個思想的巧妙讓我印象深刻。書中還提到瞭很多前沿的分割技術，比如基於深度學習的分割方法，雖然書中可能沒有過於深入的細節，但已經為我打開瞭新的研究方嚮。這本書的價值在於，它不僅涵蓋瞭經典的圖像分割算法，還為讀者提供瞭對更先進技術的初步瞭解，這對於想要在圖像處理領域深入發展的讀者來說，無疑是一份寶貴的財富。