數字圖像處理(第三版)(英文版) (美)Rafael C. Gonzalez(拉斐爾 C pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Rafael C. Gonzalez(拉斐爾 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 圖像處理
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• Gonzalez
• 圖像分析
• 計算機視覺
• 圖像識彆
• 數字信號處理
• 模式識彆
• 圖像增強
• 圖像復原

店鋪： 北尚圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121305405

商品編碼：25892278733

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-01-01

基本信息

書名:數字圖像處理(第三版)(英文版)

定價：89.00元

售價：51.6元,便宜37.4元,摺扣57

作者:(美)Rafael C. Gonzalez(拉斐爾 C. 岡薩雷

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2017-01-01

ISBN：9787121305405

字數：1776000

頁碼：976

版次：3

裝幀：平裝-膠訂

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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本書是數字圖像處理的經典教材，內容涵蓋數字圖像基礎、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、目標識彆等，全球近700所高校采用為教材。

內容提要

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本書是關於數字圖像處理的經典著作，作者在對32個國傢的134所院校和研究所的教師、學生及自學者進行廣泛調查的基礎上編寫瞭第三版。除保留第二版的大部分主要內容外，還根據收集的建議從13個方麵進行瞭修訂，新增瞭400多幅圖像、200多個圖錶和80多道習題，同時融入瞭近年來本科學領域的重要發展，使本書具有鮮明的特色與時效性。全書共分12章，包括緒論、數字圖像基礎、灰度變換與空間濾波、頻域濾波、圖像復原與重建、彩色圖像處理、小波及多分辨率處理、圖像壓縮、形態學圖像處理、圖像分割、錶現與描述、目標識彆。

目錄

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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

作者介紹

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　　　　Rafael C. Gonzalez（拉婓爾.岡薩雷斯）：美國田納西大學電氣和計算機工程係教授、田納西大學圖像和模式分析實驗室、機器人和計算機視覺實驗室創始人、IEEE會士，研究領域為模式識彆、圖像處理和機器人，其著作已被全球範圍內的600多所大學和研究所采用。
　　　　Richard E. Woods 美國田納西大學電氣工程係博士，IEEE會員。

文摘

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序言

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《數字圖像處理》(第三版)(英文版) (美) Rafael C. Gonzalez 前言 在這瞬息萬變的數字時代，圖像已成為我們獲取信息、理解世界的重要媒介。從科學研究到日常生活，數字圖像無處不在，深刻地影響著我們的認知方式和互動模式。然而，圖像的獲取、存儲、傳輸和應用過程中，往往會麵臨各種挑戰：噪聲的乾擾、分辨率的限製、信息的冗餘、以及對特定信息的提取需求等。正是在這樣的背景下，數字圖像處理技術應運而生，並以前所未有的速度發展壯大，成為連接現實世界與數字世界的關鍵橋梁。 本書，《數字圖像處理》(第三版)(英文版)，由享譽盛名的圖像處理專傢 Rafael C. Gonzalez 博士傾力打造，凝聚瞭作者多年的學術研究和實踐經驗。它不僅僅是一本教科書，更是一份關於數字圖像處理的全麵指南，旨在為讀者構建一個紮實而深刻的理論基礎，並引導大傢掌握實用的處理技術和方法。本書緻力於將抽象的數學概念與生動的圖像案例相結閤，讓讀者在理解原理的同時，也能感受到圖像處理的魅力和力量。 本書核心理念與結構安排 本書的核心理念在於係統地闡述數字圖像處理的各個方麵，從最基礎的概念入手，逐步深入到復雜的算法和應用。作者的敘事方式清晰流暢，邏輯嚴謹，力求讓每一位讀者都能循序漸進地掌握知識。 全書大緻可分為以下幾個核心模塊： 第一部分：緒論與基礎 數字圖像與數字圖像處理的定義： 這一部分將帶領讀者踏入數字圖像處理的殿堂，明確什麼是數字圖像，以及數字圖像處理在現代技術中的重要地位。我們將探討數字圖像的形成過程，以及數字圖像處理與計算機視覺、模式識彆等相關領域的關係。 圖像傳感與獲取： 在進行任何處理之前，我們首先需要獲取數字圖像。本章將深入探討各種圖像傳感器的原理，包括 CCD、CMOS 等，以及圖像數字化過程，如采樣和量化。我們將理解這些基礎步驟如何將現實世界的模擬信號轉化為計算機可以理解的數字信息。 圖像的錶示與模型： 數字圖像究竟是如何在計算機中錶示的？本章將詳細介紹數字圖像的數學模型，包括灰度圖像、彩色圖像、以及它們在存儲和處理中的不同形式。我們會學習到像素、分辨率、位深度等基本概念，為後續的圖像操作奠定基礎。 第二部分：圖像增強 圖像增強是數字圖像處理中最常見也是最直觀的應用之一。它的目標是在不引入失真的前提下，突齣圖像中某些感興趣的特徵，或者抑製某些不希望齣現的特徵。 空間域增強： 這一部分將介紹直接在圖像像素上進行操作的增強技術。我們將學習如何使用點處理技術，如灰度變換（對數變換、冪律變換等），來調整圖像的對比度和亮度。同時，我們也會探索空間濾波器，包括平滑濾波器（均值濾波、高斯濾波）用於去噪，以及銳化濾波器（拉普拉斯算子、Sobel 算子）用於增強邊緣和細節。 頻率域增強： 圖像在頻域中也蘊含著豐富的空間信息。本章將引導讀者理解傅裏葉變換在圖像處理中的應用，並介紹如何在頻域中進行增強，例如高通濾波器用於銳化，低通濾波器用於平滑，以及同態濾波用於同時調整亮度和對比度。 第三部分：圖像復原 與圖像增強側重於改善視覺效果不同，圖像復原旨在盡可能地恢復原始圖像，即消除或減弱圖像退化（如噪聲、模糊）帶來的影響。 噪聲的類型與模型： 瞭解噪聲的來源和特性是有效去噪的前提。本章將介紹常見的噪聲類型，如高斯噪聲、椒鹽噪聲、周期噪聲等，並討論它們在圖像中的統計模型。 噪聲的平均濾波： 基於統計學的思想，平均濾波是最基礎的去噪方法。我們將學習算術平均濾波、幾何平均濾波、均值濾波等。 序次統計量濾波器： 當圖像中存在椒鹽噪聲等突變時，平均濾波效果不佳。序次統計量濾波器，如中值濾波器，在這種情況下錶現齣色，能夠有效地去除孤立的噪聲點。 周期噪聲的抑製： 周期性噪聲通常來源於成像設備或環境乾擾。本章將介紹如何在頻域中檢測和抑製周期性噪聲，例如使用陷波濾波器。 運動模糊的復原： 運動模糊是圖像中常見的退化現象。我們將學習如何利用逆濾波、維納濾波等方法來嘗試復原因運動而模糊的圖像。 第四部分：色彩圖像處理 彩色圖像提供瞭比灰度圖像更豐富的信息，但也帶來瞭更多的處理復雜性。 彩色模型： 在深入彩色圖像處理之前，理解不同的彩色模型至關重要。本章將介紹 RGB、CMY、HSV、HSI 等常用的彩色模型，以及它們在圖像顯示、打印和處理中的應用。 全彩色圖像的增強： 如何在彩色圖像中進行增強？我們將學習如何在不同彩色模型下進行增強，以及如何利用彩色信息來突齣特定的細節。 彩色圖像的分割： 分割彩色圖像以提取感興趣的區域是許多應用的關鍵。本章將介紹基於顔色閾值、聚類等方法的彩色圖像分割技術。 第五部分：小波變換與多分辨率處理 小波變換為圖像處理帶來瞭新的視角，它能夠同時在時間和頻率（或空間和尺度）上對圖像進行分析。 多分辨率分析： 本章將介紹多分辨率分析的概念，以及如何通過分解和重構圖像來實現不同尺度的分析。 小波變換： 我們將深入理解一維和二維小波變換的原理，以及它在圖像壓縮、去噪和特徵提取方麵的優勢。 第六部分：圖像壓縮 圖像壓縮的目的是在盡可能減少存儲空間或傳輸帶寬的同時，保持圖像的質量。 無損壓縮與有損壓縮： 本章將區分這兩種主要的壓縮策略，並介紹它們各自的應用場景。 預測編碼： 基於相鄰像素值的相關性，預測編碼能夠有效地減少冗餘。 變換編碼： 利用離散餘弦變換（DCT）、小波變換等，將圖像變換到另一個域，然後在該域進行量化和編碼，是現代圖像壓縮的核心技術。 統計編碼： 例如霍夫曼編碼、算術編碼等，用於對編碼後的數據進行進一步壓縮。 第七部分：形態學處理 形態學處理是一種基於圖像中物體形狀和結構的數學工具，常用於圖像的預處理、分割和特徵提取。 膨脹與腐蝕： 這兩種基本形態學運算能夠改變圖像中物體的形狀和大小，分彆用於連接斷裂的區域和去除小的物體。 開運算與閉運算： 這兩種組閤運算能夠去除小的噪聲點、連接靠近的物體，或填補小的空洞。 骨架提取： 通過形態學算法，我們可以提取齣圖像中物體的骨架，用於識彆和分析。 形態學梯度： 利用形態學運算來檢測圖像的邊緣。 第八部分：圖像分割 圖像分割是圖像處理中最重要的任務之一，其目標是將圖像劃分為若乾個有意義的、不重疊的區域，每個區域代錶一個物體或背景。 閾值處理： 基於像素值之間的差異，選擇閤適的閾值來分割圖像是最簡單有效的分割方法。 區域分割： 例如區域生長、區域分裂與閤並等方法，通過閤並具有相似屬性的相鄰像素來形成區域。 邊緣檢測： 識彆圖像中的邊緣，並將邊緣連接起來形成物體的邊界。 分水嶺變換： 一種基於地形學的圖像分割方法，通過模擬水流漫過地形來分割圖像。 基於紋理的分割： 利用圖像的紋理特徵來區分不同的區域。 第九部分：特徵提取與描述 一旦圖像被分割，我們就需要從中提取齣有意義的特徵，並對其進行描述，以便進行識彆和分析。 點、綫、邊緣檢測： 識彆圖像中的基本幾何元素。 輪廓提取與錶示： 描述物體的外形。 形狀特徵： 如麵積、周長、緊密度、矩等，用於描述物體的幾何形狀。 紋理特徵： 描述圖像的錶麵性質，如對比度、能量、熵等。 全局特徵與局部特徵： 瞭解不同尺度的特徵提取方法。 第十部分：目標識彆與應用 本書的最後部分將把前麵學到的技術整閤起來，介紹在實際應用中的挑戰與解決方案。 模式識彆基礎： 介紹模式識彆的基本概念和分類。 圖像識彆係統的構成： 如何設計一個完整的圖像識彆係統。 應用領域： 重點關注一些典型的應用場景，例如醫學圖像分析、遙感圖像處理、工業自動化、人臉識彆等，展示數字圖像處理技術的強大能力和廣泛影響力。 學習本書的價值與讀者收益 《數字圖像處理》(第三版)(英文版) 是一本內容豐富、體係完整的著作。通過係統學習本書，您將能夠： 建立堅實的理論基礎： 深入理解數字圖像處理的數學原理和算法基礎，為進一步的學習和研究打下堅實根基。 掌握核心處理技術： 熟練掌握圖像增強、復原、壓縮、分割、特徵提取等一係列核心圖像處理技術。 理解實際應用： 瞭解這些技術如何在實際問題中得到應用，並能從中獲得啓發。 提升解決問題的能力： 能夠運用所學知識分析和解決實際的圖像處理問題。 培養批判性思維： 認識到不同算法的優缺點，並能根據具體需求選擇最閤適的處理方法。 緻謝 本書的完成離不開眾多同行、學生和傢人的支持與鼓勵。作者在此對所有為此書做齣貢獻的人們錶示衷心的感謝。 結語 數字圖像處理是一個充滿活力和潛力的領域。隨著計算機性能的不斷提升和算法的持續創新，數字圖像處理的應用範圍將不斷拓展，對人類社會的影響也將愈加深遠。希望本書能夠成為您探索數字圖像處理世界的理想起點，激發您對這一領域的濃厚興趣，並為您在未來的學習和實踐中提供寶貴的指導。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，在入手這本《數字圖像圖像處理》(第三版，英文版) 之前，我曾對市麵上充斥的各種技術書籍感到些許迷茫。但當我開始閱讀Gonzalez 的這部作品時，我纔意識到，這不僅僅是一本技術手冊，更是一部富有洞察力的學術專著，它以一種極其係統和嚴謹的方式，構建瞭我對數字圖像處理的整體認知框架。作者在開篇就為讀者描繪瞭一個宏大的圖景，清晰地梳理瞭圖像處理的學科定位、發展曆程以及其在現代科技中的關鍵作用。隨後，書中便循序漸進地深入到各個技術層麵。我尤其欣賞其對圖像增強技術的處理方式，它並非簡單地羅列各種濾波器，而是深入剖析瞭不同增強方法（如對比度拉伸、直方圖均衡化）的數學原理，並詳細解釋瞭它們各自的優劣勢以及適用的場景。這種細緻入微的講解，讓我能夠根據實際需求，靈活地選擇和應用最適閤的技術。書中對圖像復原部分的處理同樣令人稱道，作者通過對噪聲模型、退化函數等概念的深入剖析，使得我能夠理解為什麼某些圖像會失真，以及如何通過各種濾波器和算法來盡量恢復其原始質量。此外，形態學處理和圖像分割章節的內容，更是將圖像處理的應用推嚮瞭更深的層次，讓我看到瞭如何通過這些技術來提取圖像中的關鍵信息，實現對圖像內容的更精細化分析。整本書的編排結構閤理，邏輯嚴密，語言精準，雖然是英文原版，但其清晰的論述風格，使得非英語母語的讀者也能較好地理解。

評分☆☆☆☆☆

這本《數字圖像處理》(第三版，英文版) 讓我徹底改變瞭對這個領域的看法。在此之前，我總覺得圖像處理是一門枯燥、晦澀的技術，充斥著各種復雜的數學公式和算法，仿佛隻屬於那些理論派的學者。然而，當我翻開這本書，立刻被其條理清晰的敘述和深入淺齣的講解所吸引。作者Rafael C. Gonzalez 的功力可見一斑，他能夠將看似高深的理論，用生動形象的比喻和貼近實際的例子娓娓道來，讓我這個初學者也能迅速理解並産生濃厚的興趣。書中對於基本概念的介紹，例如像素、灰度、顔色空間等，都做瞭詳盡的闡述，並且配以大量的圖示，使得抽象的概念變得可視化，易於接受。更讓我印象深刻的是，作者並沒有止步於理論的介紹，而是花瞭不少篇幅講解各種圖像處理技術的原理及其應用場景。從圖像增強到圖像復原，再到形態學處理和圖像分割，每一個章節都像是一次精心設計的探索之旅，帶領我一步步深入圖像處理的核心。我特彆喜歡書中對每一種算法的介紹，不僅僅是給齣公式，更重要的是解釋瞭算法背後的邏輯和它在解決實際問題中的作用。這種“知其然，更知其所以然”的學習方式，極大地提升瞭我對知識的理解深度，也讓我看到瞭圖像處理在現實世界中的巨大價值，比如醫療影像分析、安防監控、以及我們每天都在使用的社交媒體濾鏡等等。這本書就像一位經驗豐富的嚮導，在我探索數字圖像處理的廣闊世界時，為我指明瞭方嚮，點亮瞭道路。

評分☆☆☆☆☆

我在尋找關於數字圖像處理的權威資料時，偶然發現瞭這本《數字圖像處理》(第三版，英文版)。這本書的質量遠遠超齣瞭我的預期，可以說是一部涵蓋瞭數字圖像處理核心概念和技術的經典之作。作者Rafael C. Gonzalez 擁有深厚的學術造詣和豐富的教學經驗，他將一個龐雜的學科領域，以一種極其精煉和係統的方式呈現給讀者。書中對圖像增強的闡述，從空間域和頻率域的各種技術，都進行瞭深入的剖析。我特彆欣賞他對不同濾波器的解釋，不僅說明瞭它們的數學原理，還通過圖示展示瞭它們對圖像的實際影響，讓我能夠清晰地辨彆它們的優劣和適用性。此外，書中對圖像復原的講解，也讓我對如何處理模糊、噪聲等問題有瞭更深刻的認識。他詳細地介紹瞭各種退化模型和逆濾波、維納濾波等復原技術，並分析瞭它們在不同場景下的錶現。讓我印象深刻的是，作者並沒有停留在對經典技術的介紹，還涵蓋瞭形態學處理、圖像分割等更具挑戰性的內容，這些都是實現更高級圖像分析的基礎。這本書的英文原版，語言嚴謹而流暢，即使對於非英語專業背景的讀者，其清晰的邏輯和豐富的插圖也能提供極大的幫助。我感覺，通過閱讀這本書，我不僅學習到瞭技術，更重要的是，我建立起瞭一種科學的、係統性的圖像處理思維方式。

評分☆☆☆☆☆

在決定深入學習數字圖像處理領域時，我經過多方比較，最終選擇瞭這本《數字圖像處理》(第三版，英文版)。事實證明，我的選擇是無比正確的。這本書以其全麵而深入的講解，為我構建瞭一個堅實的技術基礎。作者Rafael C. Gonzalez 以一種循序漸進的方式，從最基礎的圖像概念開始，逐步引導讀者進入圖像處理的各個核心環節。我尤其被書中對圖像增強技術的闡述所摺服，他不僅僅提供瞭各種增強算法的數學公式，更重要的是，他通過大量的實例和圖例，生動地展示瞭不同算法的原理和效果，讓我能夠直觀地理解這些技術是如何工作的。例如，他對傅裏葉變換在頻率域增強中的應用講解，就幫助我理解瞭如何通過濾波來去除圖像中的噪聲或突齣特定頻率成分。書中對圖像復原的討論，也讓我認識到圖像質量下降的多種原因，以及如何運用各種數學模型和算法來盡可能地恢復圖像的原始信息。此外，書中對形態學圖像處理的詳盡介紹，也讓我看到瞭如何利用這些基於形狀的操作來分析和提取圖像中的結構特徵，這對於後續的模式識彆和目標檢測至關重要。這本書的英文原版，其嚴謹的學術風格和清晰的邏輯結構，都為我提供瞭一個高標準的學習範例。我感覺，通過這本書的學習，我不僅獲得瞭寶貴的知識，更重要的是，我培養瞭一種嚴謹的科學探究精神，這對於我未來在計算機視覺和人工智能領域的深造，將是極其寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對人工智能和計算機視覺領域抱有濃厚興趣的愛好者，我一直在尋找一本能夠係統性地為我打下堅實基礎的教材。而這本《數字圖像處理》(第三版，英文版) 無疑成為瞭我學習旅程中的一盞明燈。 Gonzalez 在書中展現瞭非凡的教學能力，他將復雜的概念分解成易於理解的部分，並通過大量的圖解和實例，將抽象的理論變得生動有趣。我特彆喜歡他對圖像增強和圖像復原的講解，他不僅僅介紹瞭各種技術，更重要的是，他深入探討瞭這些技術背後的數學原理和直觀的幾何意義，讓我能夠深刻理解每一種方法是如何工作的，以及它對圖像會産生什麼樣的影響。比如，在講解直方圖均衡化時，他不僅僅給齣瞭公式，還展示瞭直方圖的變化過程，讓我一目瞭然地看到瞭如何通過這種方法來改善圖像的對比度。書中對形態學處理的介紹，也讓我看到瞭圖像處理在特徵提取和對象識彆方麵的巨大潛力。作者的講解方式非常注重理論與實踐的結閤，他總是在介紹完一項技術後，會引導讀者思考它在實際應用中的價值。雖然我還沒有機會將書中的算法親自實現，但通過書中的描述和分析，我仿佛已經能夠預見到這些技術在現實世界中扮演的重要角色，例如在自動駕駛、人臉識彆等前沿領域。這本書為我打開瞭一扇通往更高級圖像分析和理解的大門，讓我對未來的學習和研究充滿瞭期待。