数字图像处理(第三版)(英文版) (美)Rafael C. Gonzalez(拉斐尔 C pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Rafael C. Gonzalez(拉斐尔 著

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121305405

商品编码：25892278733

包装：平装-胶订

出版时间：2017-01-01

基本信息

书名:数字图像处理(第三版)(英文版)

定价：89.00元

售价：51.6元,便宜37.4元,折扣57

作者:(美)Rafael C. Gonzalez(拉斐尔 C. 冈萨雷

出版社：电子工业出版社

出版日期：2017-01-01

ISBN：9787121305405

字数：1776000

页码：976

版次：3

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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本书是数字图像处理的经典教材，内容涵盖数字图像基础、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、目标识别等，全球近700所高校采用为教材。

内容提要

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本书是关于数字图像处理的经典著作，作者在对32个国家的134所院校和研究所的教师、学生及自学者进行广泛调查的基础上编写了第三版。除保留第二版的大部分主要内容外，还根据收集的建议从13个方面进行了修订，新增了400多幅图像、200多个图表和80多道习题，同时融入了近年来本科学领域的重要发展，使本书具有鲜明的特色与时效性。全书共分12章，包括绪论、数字图像基础、灰度变换与空间滤波、频域滤波、图像复原与重建、彩色图像处理、小波及多分辨率处理、图像压缩、形态学图像处理、图像分割、表现与描述、目标识别。

目录

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Preface 15
Acknowledgments 19
The Book Web Site 20
About the Authors 21

Chapter 1 Introduction 23
1.1 What Is Digital Image Processing 23
1.2 The Origins of Digital Image Processing 25
1.3 Examples of Fields that Use Digital Image Processing 29
1.3.1 Gamma-Ray Imaging 30
1.3.2 X-Ray Imaging 31
1.3.3 Imaging in the Ultraviolet Band 33
1.3.4 Imaging in the Visible and Infrared Bands 34
1.3.5 Imaging in the Microwave Band 40
1.3.6 Imaging in the Radio Band 42
1.3.7 Examples in which Other Imaging Modalities Are Used 42
1.4 Fundamental Steps in Digital Image Processing 47
1.5 Components of an Image Processing System 50
Summary 53
References and Further Reading 53

Chapter 2 Digital Image Fundamentals 57
2.1 Elements of Visual Perception 58
2.1.1 Structure of the Human Eye 58
2.1.2 Image Formation in the Eye 60
2.1.3 Brightness Adaptation and Discrimination 61
2.2 Light and the Electromagic Spectrum 65
2.3 Image Sensing and Acquisition 68
2.3.1 Image Acquisition Using a Single Sensor 70
2.3.2 Image Acquisition Using Sensor Strips 70
2.3.3 Image Acquisition Using Sensor Arrays 72
2.3.4 A Simple Image Formation Model 72
2.4 Image Sampling and Quantization 74
2.4.1 Basic Concepts in Sampling and Quantization 74
2.4.2 Representing Digital Images 77
2.4.3 Spatial and Intensity Resolution 81
2.4.4 Image Interpolation 87
2.5 Some Basic Relationships between Pixels 90
2.5.1 Neighbors of a Pixel 90
2.5.2 Adjacency, Connectivity, Regions, and Boundaries 90
2.5.3 Distance Measures 93
2.6 An Introduction to the Mathematical Tools Used in Digital Image Processing 94
2.6.1 Array versus Matrix Operations 94
2.6.2 Linear versus Nonlinear Operations 95
2.6.3 Arithmetic Operations 96
2.6.4 Set and Logical Operations 102
2.6.5 Spatial Operations 107
2.6.6 Vector and Matrix Operations 114
2.6.7 Image Transforms 115
2.6.8 Probabilistic Methods 118
Summary 120
References and Further Reading 120
Problems 121

Chapter 3 Intensity Transformations and Spatial Filtering 126
3.1 Background 127
3.1.1 The Basics of Intensity Transformations and Spatial Filtering 127
3.1.2 About the Examples in This Chapter 129
3.2 Some Basic Intensity Transformation Functions 129
3.2.1 Image Negatives 130
3.2.2 Log Transformations 131
3.2.3 Power-Law (Gamma) Transformations 132
3.2.4 Piecewise-Linear Transformation Functions 137
3.3 Histogram Processing 142
3.3.1 Histogram Equalization 144
3.3.2 Histogram Matching (Specification) 150
3.3.3 Local Histogram Processing 161
3.3.4 Using Histogram Statistics for Image Enhancement 161
3.4 Fundamentals of Spatial Filtering 166
3.4.1 The Mechanics of Spatial Filtering 167
3.4.2 Spatial Correlation and Convolution 168
3.4.3 Vector Representation of Linear Filtering 172
3.4.4 Generating Spatial Filter Masks 173
3.5 Smoothing Spatial Filters 174
3.5.1 Smoothing Linear Filters 174
3.5.2 Order-Statistic (Nonlinear) Filters 178
3.6 Sharpening Spatial Filters 179
3.6.1 Foundation 180
3.6.2 Using the Second Derivative for Image Sharpening-The Laplacian 182
3.6.3 Unsharp Masking and Highboost Filtering 184
3.6.4 Using First-Order Derivatives for (Nonlinear) Image Sharpening—The Gradient 187
3.7 Combining Spatial Enhancement Methods 191
3.8 Using Fuzzy Techniques for Intensity Transformations and Spatial Filtering 195
3.8.1 Introduction 195
3.8.2 Principles of Fuzzy Set Theory 196
3.8.3 Using Fuzzy Sets 200
3.8.4 Using Fuzzy Sets for Intensity Transformations 208
3.8.5 Using Fuzzy Sets for Spatial Filtering 211
Summary 214
References and Further Reading 214
Problems 215

Chapter 4 Filtering in the Frequency Domain 221
4.1 Background 222
4.1.1 A Brief History of the Fourier Series and Transform 222
4.1.2 About the Examples in this Chapter 223
4.2 Preliminary Concepts 224
4.2.1 Complex Numbers 224
4.2.2 Fourier Series 225
4.2.3 Impulses and Their Sifting Property 225
4.2.4 The Fourier Transform of Functions of One Continuous Variable 227
4.2.5 Convolution 231
4.3 Sampling and the Fourier Transform of Sampled Functions 233
4.3.1 Sampling 233
4.3.2 The Fourier Transform of Sampled Functions 234
4.3.3 The Sampling Theorem 235
4.3.4 Aliasing 239
4.3.5 Function Reconstruction (Recovery) from Sampled Data 241
4.4 The Discrete Fourier Transform (DFT) of One Variable 242
4.4.1 Obtaining the DFT from the Continuous Transform of a Sampled Function 243
4.4.2 Relationship Between the Sampling and Frequency Intervals 245
4.5 Extension to Functions of Two Variables 247
4.5.1 The 2-D Impulse and Its Sifting Property 247
4.5.2 The 2-D Continuous Fourier Transform Pair 248
4.5.3 Two-Dimensional Sampling and the 2-D Sampling Theorem 249
4.5.4 Aliasing in Images 250
4.5.5 The 2-D Discrete Fourier Transform and Its Inverse 257
4.6 Some Properties of the 2-D Discrete Fourier Transform 258
4.6.1 Relationships Between Spatial and Frequency Intervals 258
4.6.2 Translation and Rotation 258
4.6.3 Periodicity 259
4.6.4 Symmetry Properties 261
4.6.5 Fourier Spectrum and Phase Angle 267
4.6.6 The 2-D Convolution Theorem 271
4.6.7 Summary of 2-D Discrete Fourier Transform Properties 275
4.7 The Basics of Filtering in the Frequency Domain 277
4.7.1 Additional Characteristics of the Frequency Domain 277
4.7.2 Frequency Domain Filtering Fundamentals 279
4.7.3 Summary of Steps for Filtering in the Frequency Domain 285
4.7.4 Correspondence Between Filtering in the Spatial and Frequency Domains 285
4.8 Image Smoothing Using Frequency Domain Filters 291
4.8.1 Ideal Lowpass Filters 291
4.8.2 Butterworth Lowpass Filters 295
4.8.3 Gaussian Lowpass Filters 298
4.8.4 Additional Examples of Lowpass Filtering 299
4.9 Image Sharpening Using Frequency Domain Filters 302
4.9.1 Ideal Highpass Filters 303
4.9.2 Butterworth Highpass Filters 306
4.9.3 Gaussian Highpass Filters 307
4.9.4 The Laplacian in the Frequency Domain 308
4.9.5 Unsharp Masking, Highboost Filtering, and High-Frequency-Emphasis Filtering 310
4.9.6 Homomorphic Filtering 311
4.10 Selective Filtering 316
4.10.1 Bandreject and Bandpass Filters 316
4.10.2 Notch Filters 316
4.11 Implementation 320
4.11.1 Separability of the 2-D DFT 320
4.11.2 Computing the IDFT Using a DFT Algorithm 321
4.11.3 The Fast Fourier Transform (FFT) 321
4.11.4 Some Comments on Filter Design 325
Summary 325
References and Further Reading 326
Problems 326

Chapter 5 Image Restoration and Reconstruction 333
5.1 A Model of the Image Degradation/Restoration Process 334
5.2 Noise Models 335
5.2.1 Spatial and Frequency Properties of Noise 335
5.2.2 Some Important Noise Probability Density Functions 336
5.2.3 Periodic Noise 340
5.2.4 Estimation of Noise Parameters 341
5.3 Restoration in the Presence of Noise Only—Spatial Filtering 344
5.3.1 Mean Filters 344
5.3.2 Order-Statistic Filters 347
5.3.3 Adaptive Filters 352
5.4 Periodic Noise Reduction by Frequency Domain Filtering 357
5.4.1 Bandreject Filters 357
5.4.2 Bandpass Filters 358
5.4.3 Notch Filters 359
5.4.4 Optimum Notch Filtering 360
5.5 Linear, Position-Invariant Degradations 365
5.6 Estimating the Degradation Function 368
5.6.1 Estimation by Image Observation 368
5.6.2 Estimation by Experimentation 369
5.6.3 Estimation by Modeling 369
5.7 Inverse Filtering 373
5.8 Minimum Mean Square Error (Wiener) Filtering 374
5.9 Constrained Least Squares Filtering 379
5.10 Geometric Mean Filter 383
5.11 Image Reconstruction from Projections 384
5.11.1 Introduction 384
5.11.2 Principles of Computed Tomography (CT) 387
5.11.3 Projections and the Radon Transform 390
5.11.4 The Fourier-Slice Theorem

作者介绍

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　　　　Rafael C. Gonzalez（拉婓尔.冈萨雷斯）：美国田纳西大学电气和计算机工程系教授、田纳西大学图像和模式分析实验室、机器人和计算机视觉实验室创始人、IEEE会士，研究领域为模式识别、图像处理和机器人，其著作已被全球范围内的600多所大学和研究所采用。
　　　　Richard E. Woods 美国田纳西大学电气工程系博士，IEEE会员。

文摘

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序言

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《数字图像处理》(第三版)(英文版) (美) Rafael C. Gonzalez 前言 在这瞬息万变的数字时代，图像已成为我们获取信息、理解世界的重要媒介。从科学研究到日常生活，数字图像无处不在，深刻地影响着我们的认知方式和互动模式。然而，图像的获取、存储、传输和应用过程中，往往会面临各种挑战：噪声的干扰、分辨率的限制、信息的冗余、以及对特定信息的提取需求等。正是在这样的背景下，数字图像处理技术应运而生，并以前所未有的速度发展壮大，成为连接现实世界与数字世界的关键桥梁。 本书，《数字图像处理》(第三版)(英文版)，由享誉盛名的图像处理专家 Rafael C. Gonzalez 博士倾力打造，凝聚了作者多年的学术研究和实践经验。它不仅仅是一本教科书，更是一份关于数字图像处理的全面指南，旨在为读者构建一个扎实而深刻的理论基础，并引导大家掌握实用的处理技术和方法。本书致力于将抽象的数学概念与生动的图像案例相结合，让读者在理解原理的同时，也能感受到图像处理的魅力和力量。 本书核心理念与结构安排 本书的核心理念在于系统地阐述数字图像处理的各个方面，从最基础的概念入手，逐步深入到复杂的算法和应用。作者的叙事方式清晰流畅，逻辑严谨，力求让每一位读者都能循序渐进地掌握知识。 全书大致可分为以下几个核心模块： 第一部分：绪论与基础 数字图像与数字图像处理的定义： 这一部分将带领读者踏入数字图像处理的殿堂，明确什么是数字图像，以及数字图像处理在现代技术中的重要地位。我们将探讨数字图像的形成过程，以及数字图像处理与计算机视觉、模式识别等相关领域的关系。 图像传感与获取： 在进行任何处理之前，我们首先需要获取数字图像。本章将深入探讨各种图像传感器的原理，包括 CCD、CMOS 等，以及图像数字化过程，如采样和量化。我们将理解这些基础步骤如何将现实世界的模拟信号转化为计算机可以理解的数字信息。 图像的表示与模型： 数字图像究竟是如何在计算机中表示的？本章将详细介绍数字图像的数学模型，包括灰度图像、彩色图像、以及它们在存储和处理中的不同形式。我们会学习到像素、分辨率、位深度等基本概念，为后续的图像操作奠定基础。 第二部分：图像增强 图像增强是数字图像处理中最常见也是最直观的应用之一。它的目标是在不引入失真的前提下，突出图像中某些感兴趣的特征，或者抑制某些不希望出现的特征。 空间域增强： 这一部分将介绍直接在图像像素上进行操作的增强技术。我们将学习如何使用点处理技术，如灰度变换（对数变换、幂律变换等），来调整图像的对比度和亮度。同时，我们也会探索空间滤波器，包括平滑滤波器（均值滤波、高斯滤波）用于去噪，以及锐化滤波器（拉普拉斯算子、Sobel 算子）用于增强边缘和细节。 频率域增强： 图像在频域中也蕴含着丰富的空间信息。本章将引导读者理解傅里叶变换在图像处理中的应用，并介绍如何在频域中进行增强，例如高通滤波器用于锐化，低通滤波器用于平滑，以及同态滤波用于同时调整亮度和对比度。 第三部分：图像复原 与图像增强侧重于改善视觉效果不同，图像复原旨在尽可能地恢复原始图像，即消除或减弱图像退化（如噪声、模糊）带来的影响。 噪声的类型与模型： 了解噪声的来源和特性是有效去噪的前提。本章将介绍常见的噪声类型，如高斯噪声、椒盐噪声、周期噪声等，并讨论它们在图像中的统计模型。 噪声的平均滤波： 基于统计学的思想，平均滤波是最基础的去噪方法。我们将学习算术平均滤波、几何平均滤波、均值滤波等。 序次统计量滤波器： 当图像中存在椒盐噪声等突变时，平均滤波效果不佳。序次统计量滤波器，如中值滤波器，在这种情况下表现出色，能够有效地去除孤立的噪声点。 周期噪声的抑制： 周期性噪声通常来源于成像设备或环境干扰。本章将介绍如何在频域中检测和抑制周期性噪声，例如使用陷波滤波器。 运动模糊的复原： 运动模糊是图像中常见的退化现象。我们将学习如何利用逆滤波、维纳滤波等方法来尝试复原因运动而模糊的图像。 第四部分：色彩图像处理 彩色图像提供了比灰度图像更丰富的信息，但也带来了更多的处理复杂性。 彩色模型： 在深入彩色图像处理之前，理解不同的彩色模型至关重要。本章将介绍 RGB、CMY、HSV、HSI 等常用的彩色模型，以及它们在图像显示、打印和处理中的应用。 全彩色图像的增强： 如何在彩色图像中进行增强？我们将学习如何在不同彩色模型下进行增强，以及如何利用彩色信息来突出特定的细节。 彩色图像的分割： 分割彩色图像以提取感兴趣的区域是许多应用的关键。本章将介绍基于颜色阈值、聚类等方法的彩色图像分割技术。 第五部分：小波变换与多分辨率处理 小波变换为图像处理带来了新的视角，它能够同时在时间和频率（或空间和尺度）上对图像进行分析。 多分辨率分析： 本章将介绍多分辨率分析的概念，以及如何通过分解和重构图像来实现不同尺度的分析。 小波变换： 我们将深入理解一维和二维小波变换的原理，以及它在图像压缩、去噪和特征提取方面的优势。 第六部分：图像压缩 图像压缩的目的是在尽可能减少存储空间或传输带宽的同时，保持图像的质量。 无损压缩与有损压缩： 本章将区分这两种主要的压缩策略，并介绍它们各自的应用场景。 预测编码： 基于相邻像素值的相关性，预测编码能够有效地减少冗余。 变换编码： 利用离散余弦变换（DCT）、小波变换等，将图像变换到另一个域，然后在该域进行量化和编码，是现代图像压缩的核心技术。 统计编码： 例如霍夫曼编码、算术编码等，用于对编码后的数据进行进一步压缩。 第七部分：形态学处理 形态学处理是一种基于图像中物体形状和结构的数学工具，常用于图像的预处理、分割和特征提取。 膨胀与腐蚀： 这两种基本形态学运算能够改变图像中物体的形状和大小，分别用于连接断裂的区域和去除小的物体。 开运算与闭运算： 这两种组合运算能够去除小的噪声点、连接靠近的物体，或填补小的空洞。 骨架提取： 通过形态学算法，我们可以提取出图像中物体的骨架，用于识别和分析。 形态学梯度： 利用形态学运算来检测图像的边缘。 第八部分：图像分割 图像分割是图像处理中最重要的任务之一，其目标是将图像划分为若干个有意义的、不重叠的区域，每个区域代表一个物体或背景。 阈值处理： 基于像素值之间的差异，选择合适的阈值来分割图像是最简单有效的分割方法。 区域分割： 例如区域生长、区域分裂与合并等方法，通过合并具有相似属性的相邻像素来形成区域。 边缘检测： 识别图像中的边缘，并将边缘连接起来形成物体的边界。 分水岭变换： 一种基于地形学的图像分割方法，通过模拟水流漫过地形来分割图像。 基于纹理的分割： 利用图像的纹理特征来区分不同的区域。 第九部分：特征提取与描述 一旦图像被分割，我们就需要从中提取出有意义的特征，并对其进行描述，以便进行识别和分析。 点、线、边缘检测： 识别图像中的基本几何元素。 轮廓提取与表示： 描述物体的外形。 形状特征： 如面积、周长、紧密度、矩等，用于描述物体的几何形状。 纹理特征： 描述图像的表面性质，如对比度、能量、熵等。 全局特征与局部特征： 了解不同尺度的特征提取方法。 第十部分：目标识别与应用 本书的最后部分将把前面学到的技术整合起来，介绍在实际应用中的挑战与解决方案。 模式识别基础： 介绍模式识别的基本概念和分类。 图像识别系统的构成： 如何设计一个完整的图像识别系统。 应用领域： 重点关注一些典型的应用场景，例如医学图像分析、遥感图像处理、工业自动化、人脸识别等，展示数字图像处理技术的强大能力和广泛影响力。 学习本书的价值与读者收益 《数字图像处理》(第三版)(英文版) 是一本内容丰富、体系完整的著作。通过系统学习本书，您将能够： 建立坚实的理论基础： 深入理解数字图像处理的数学原理和算法基础，为进一步的学习和研究打下坚实根基。 掌握核心处理技术： 熟练掌握图像增强、复原、压缩、分割、特征提取等一系列核心图像处理技术。 理解实际应用： 了解这些技术如何在实际问题中得到应用，并能从中获得启发。 提升解决问题的能力： 能够运用所学知识分析和解决实际的图像处理问题。 培养批判性思维： 认识到不同算法的优缺点，并能根据具体需求选择最合适的处理方法。 致谢 本书的完成离不开众多同行、学生和家人的支持与鼓励。作者在此对所有为此书做出贡献的人们表示衷心的感谢。 结语 数字图像处理是一个充满活力和潜力的领域。随着计算机性能的不断提升和算法的持续创新，数字图像处理的应用范围将不断拓展，对人类社会的影响也将愈加深远。希望本书能够成为您探索数字图像处理世界的理想起点，激发您对这一领域的浓厚兴趣，并为您在未来的学习和实践中提供宝贵的指导。

评分☆☆☆☆☆

在决定深入学习数字图像处理领域时，我经过多方比较，最终选择了这本《数字图像处理》(第三版，英文版)。事实证明，我的选择是无比正确的。这本书以其全面而深入的讲解，为我构建了一个坚实的技术基础。作者Rafael C. Gonzalez 以一种循序渐进的方式，从最基础的图像概念开始，逐步引导读者进入图像处理的各个核心环节。我尤其被书中对图像增强技术的阐述所折服，他不仅仅提供了各种增强算法的数学公式，更重要的是，他通过大量的实例和图例，生动地展示了不同算法的原理和效果，让我能够直观地理解这些技术是如何工作的。例如，他对傅里叶变换在频率域增强中的应用讲解，就帮助我理解了如何通过滤波来去除图像中的噪声或突出特定频率成分。书中对图像复原的讨论，也让我认识到图像质量下降的多种原因，以及如何运用各种数学模型和算法来尽可能地恢复图像的原始信息。此外，书中对形态学图像处理的详尽介绍，也让我看到了如何利用这些基于形状的操作来分析和提取图像中的结构特征，这对于后续的模式识别和目标检测至关重要。这本书的英文原版，其严谨的学术风格和清晰的逻辑结构，都为我提供了一个高标准的学习范例。我感觉，通过这本书的学习，我不仅获得了宝贵的知识，更重要的是，我培养了一种严谨的科学探究精神，这对于我未来在计算机视觉和人工智能领域的深造，将是极其宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字图像处理》(第三版，英文版) 让我彻底改变了对这个领域的看法。在此之前，我总觉得图像处理是一门枯燥、晦涩的技术，充斥着各种复杂的数学公式和算法，仿佛只属于那些理论派的学者。然而，当我翻开这本书，立刻被其条理清晰的叙述和深入浅出的讲解所吸引。作者Rafael C. Gonzalez 的功力可见一斑，他能够将看似高深的理论，用生动形象的比喻和贴近实际的例子娓娓道来，让我这个初学者也能迅速理解并产生浓厚的兴趣。书中对于基本概念的介绍，例如像素、灰度、颜色空间等，都做了详尽的阐述，并且配以大量的图示，使得抽象的概念变得可视化，易于接受。更让我印象深刻的是，作者并没有止步于理论的介绍，而是花了不少篇幅讲解各种图像处理技术的原理及其应用场景。从图像增强到图像复原，再到形态学处理和图像分割，每一个章节都像是一次精心设计的探索之旅，带领我一步步深入图像处理的核心。我特别喜欢书中对每一种算法的介绍，不仅仅是给出公式，更重要的是解释了算法背后的逻辑和它在解决实际问题中的作用。这种“知其然，更知其所以然”的学习方式，极大地提升了我对知识的理解深度，也让我看到了图像处理在现实世界中的巨大价值，比如医疗影像分析、安防监控、以及我们每天都在使用的社交媒体滤镜等等。这本书就像一位经验丰富的向导，在我探索数字图像处理的广阔世界时，为我指明了方向，点亮了道路。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对人工智能和计算机视觉领域抱有浓厚兴趣的爱好者，我一直在寻找一本能够系统性地为我打下坚实基础的教材。而这本《数字图像处理》(第三版，英文版) 无疑成为了我学习旅程中的一盏明灯。 Gonzalez 在书中展现了非凡的教学能力，他将复杂的概念分解成易于理解的部分，并通过大量的图解和实例，将抽象的理论变得生动有趣。我特别喜欢他对图像增强和图像复原的讲解，他不仅仅介绍了各种技术，更重要的是，他深入探讨了这些技术背后的数学原理和直观的几何意义，让我能够深刻理解每一种方法是如何工作的，以及它对图像会产生什么样的影响。比如，在讲解直方图均衡化时，他不仅仅给出了公式，还展示了直方图的变化过程，让我一目了然地看到了如何通过这种方法来改善图像的对比度。书中对形态学处理的介绍，也让我看到了图像处理在特征提取和对象识别方面的巨大潜力。作者的讲解方式非常注重理论与实践的结合，他总是在介绍完一项技术后，会引导读者思考它在实际应用中的价值。虽然我还没有机会将书中的算法亲自实现，但通过书中的描述和分析，我仿佛已经能够预见到这些技术在现实世界中扮演的重要角色，例如在自动驾驶、人脸识别等前沿领域。这本书为我打开了一扇通往更高级图像分析和理解的大门，让我对未来的学习和研究充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

我在寻找关于数字图像处理的权威资料时，偶然发现了这本《数字图像处理》(第三版，英文版)。这本书的质量远远超出了我的预期，可以说是一部涵盖了数字图像处理核心概念和技术的经典之作。作者Rafael C. Gonzalez 拥有深厚的学术造诣和丰富的教学经验，他将一个庞杂的学科领域，以一种极其精炼和系统的方式呈现给读者。书中对图像增强的阐述，从空间域和频率域的各种技术，都进行了深入的剖析。我特别欣赏他对不同滤波器的解释，不仅说明了它们的数学原理，还通过图示展示了它们对图像的实际影响，让我能够清晰地辨别它们的优劣和适用性。此外，书中对图像复原的讲解，也让我对如何处理模糊、噪声等问题有了更深刻的认识。他详细地介绍了各种退化模型和逆滤波、维纳滤波等复原技术，并分析了它们在不同场景下的表现。让我印象深刻的是，作者并没有停留在对经典技术的介绍，还涵盖了形态学处理、图像分割等更具挑战性的内容，这些都是实现更高级图像分析的基础。这本书的英文原版，语言严谨而流畅，即使对于非英语专业背景的读者，其清晰的逻辑和丰富的插图也能提供极大的帮助。我感觉，通过阅读这本书，我不仅学习到了技术，更重要的是，我建立起了一种科学的、系统性的图像处理思维方式。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，在入手这本《数字图像图像处理》(第三版，英文版) 之前，我曾对市面上充斥的各种技术书籍感到些许迷茫。但当我开始阅读Gonzalez 的这部作品时，我才意识到，这不仅仅是一本技术手册，更是一部富有洞察力的学术专著，它以一种极其系统和严谨的方式，构建了我对数字图像处理的整体认知框架。作者在开篇就为读者描绘了一个宏大的图景，清晰地梳理了图像处理的学科定位、发展历程以及其在现代科技中的关键作用。随后，书中便循序渐进地深入到各个技术层面。我尤其欣赏其对图像增强技术的处理方式，它并非简单地罗列各种滤波器，而是深入剖析了不同增强方法（如对比度拉伸、直方图均衡化）的数学原理，并详细解释了它们各自的优劣势以及适用的场景。这种细致入微的讲解，让我能够根据实际需求，灵活地选择和应用最适合的技术。书中对图像复原部分的处理同样令人称道，作者通过对噪声模型、退化函数等概念的深入剖析，使得我能够理解为什么某些图像会失真，以及如何通过各种滤波器和算法来尽量恢复其原始质量。此外，形态学处理和图像分割章节的内容，更是将图像处理的应用推向了更深的层次，让我看到了如何通过这些技术来提取图像中的关键信息，实现对图像内容的更精细化分析。整本书的编排结构合理，逻辑严密，语言精准，虽然是英文原版，但其清晰的论述风格，使得非英语母语的读者也能较好地理解。