数字图像处理（MATLAB版）（第2版）（英文版） [Digital Image Processing Using MATLAB（Second Edition）] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Rafael C.Gonzalez，Richard E.Woods，Steven L.Eddins 著

图书标签:

• 数字图像处理
• MATLAB
• 图像处理
• 图像分析
• 计算机视觉
• 算法
• 第二版
• 英文教材
• 技术
• 科学计算
• 工程

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121195440

版次：2

商品编码：11245139

包装：平装

丛书名： 国外电子与通信教材系列

外文名称：Digital Image Processing Using MATLAB（Second Edition）

开本：16开

出版时间：2013-04-01

用纸：胶版纸

页数：756

编辑推荐

　　《数字图像处理（MATLAB版）（第2版）（英文版）》是图像处理基础理论论述同以MATLAB为工具的软件实践方法相结合的一本书，集成了冈萨雷斯和伍兹所著的《数字图像处理（第三版）》一书中的重要内容和MathWorks公司的图像处理工具箱。该版本包括重点术语的中文注释。
　　《数字图像处理（MATLAB版）（第2版）（英文版）》的主要特色：
　　（1）自成体系，以工具书的风格书写
　　（2）开发了100多个图像处理函数，同时讨论数字图像处理主流算法和MATLAB函数
　　（3）涵盖雷登变换、几何变换、图像配准、独立与设备的彩色变换、针对视频的压缩函数；自适应阈值算法等
　　（4）部分代码为MATLAB与C结合使用
　　（5）书中包含GUI详细设计
　　原书作者RafaelC.Gonzalez是数字图像处理领域的人物，他在模式识别、图像处理和机器人领域编写或与人合著了100多篇技术文章、两本书和4本教材。冈萨雷斯博士的著作已被世界1000多所大学和研究所采用，深受读者喜爱。

内容简介

　　《数字图像处理（MATLAB版）（第2版）（英文版）》是图像处理基础理论论述同以MATLAB为主要工具的软件实践方法相对照的《数字图像处理（MATLAB版）（第2版）（英文版）》。《数字图像处理（MATLAB版）（第2版）（英文版）》集成了冈萨雷斯和伍兹所著的《数字图像处理（第三版）》一书中重要的原文材料和MathWorks公司的图像处理工具箱。《数字图像处理（MATLAB版）（第2版）（英文版）》的特色在于重点强调怎样通过开发新代码来加强这些软件工具。《数字图像处理（MATLAB版）（第2版）（英文版）》在介绍MATLAB编程基础知识之后，讲述了图像处理的主干内容，包括灰度变换、线性和非线性空间滤波、频率域滤波、图像复原与重建、几何变换和图像配准、彩色图像处理、小波、图像压缩、形态学图像处理、图像分割、区域和边界表示与描述。

作者简介

　　Rafael C.Gonzalez，于福罗里达大学电子工程系获得博士学位，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的创始人及IEEE会士。冈萨雷斯博士在模式识别、图像处理和机器人领域编写或与人合著了100多篇技术文章两本书和4本教材，他的书已被世界1000多所大学和研究所采用。

目录

Contents
Preface
Acknowledgements
About the Authors
1 Introduction
Preview
1.1 Background
1.2 What Is Digital Image Processing?
1.3 Background on MATLAB and the Image Processing Toolbox
1.4 Areas of Image Processing Covered in the Book
1.5 The Book Web Site
1.6 Notation
1.7 Fundamentals
1.7.1 The MATLAB Desktop
1.7.2 Using the MATLAB Editor/Debugger
1.7.3 Getting Help
1.7.4 Saving and Retrieving Work Session Data
1.7.5 Digital Image Representation
1.7.6 Image I/O and Display
1.7.7 Classes and Image Types
1.7.8 M-Function Programming
1.8 How References Are Organized in the Book
Summary
2 Intensity Transformations and Spatial Filtering
Preview
2.1 Background
2.2 Intensity Transformation Functions
2.2.1 Functions imadjust and stretchlim
2.2.2 Logarithmic and Contrast- Stretching Transformations
2.2.3 Specifying Arbitrary Intensity Transformations
2.2.4 Some Utility M-functions for Intensity Transformations
2.3 Histogram Processing and Function Plotting
2.3.1 Generating and Plotting Image Histograms
2.3.2 Histogram Equalization
2.3.3 Histogram Matching （Specification）
2.3.4 Function adapthisteq
2.4 Spatial Filtering
2.4.1 Linear Spatial Filtering
2.4.2 Nonlinear Spatial Filtering
2.5 Image Processing Toolbox Standard Spatial Filters
2.5.1 Linear Spatial Filters
2.5.2 Nonlinear Spatial Filters
2.6 Using Fuzzy Techniques for Intensity Transformations and Spatial
Filtering
2.6.1 Background
2.6.2 Introduction to Fuzzy Sets
2.6.3 Using Fuzzy Sets
2.6.4 A Set of Custom Fuzzy M-functions
2.6.5 Using Fuzzy Sets for Intensity Transformations
2.6.6 Using Fuzzy Sets for Spatial Filtering
Summary
3 Filtering in the Frequency Domain
Preview
3.1 The 2-D Discrete Fourier Transform
3.2 Computing and Visualizing the 2-D DFT in MATLAB
3.3 Filtering in the Frequency Domain
3.3.1 Fundamentals
3.3.2 Basic Steps in DFT Filtering
3.3.3 An M-function for Filtering in the Frequency Domain
3.4 Obtaining Frequency Domain Filters from Spatial Filters
3.5 Generating Filters Directly in the Frequency Domain
3.5.1 Creating Meshgrid Arrays for Use in Implementing Filters
in the Frequency Domain
3.5.2 Lowpass （Smoothing） Frequency Domain Filters
3.5.3 Wireframe and Surface Plotting
3.6 Highpass （Sharpening） Frequency Domain Filters
3.6.1 A Function for Highpass Filtering
3.6.2 High-Frequency Emphasis Filtering
3.7 Selective Filtering
3.7.1 Bandreject and Bandpass Filters
3.7.2 Notchreject and Notchpass Filters
Summary
4 Image Restoration and Reconstruction
Preview
4.1 A Model of the Image Degradation/Restoration Process
4.2 Noise Models
4.2.1 Adding Noise to Images with Function imnoise
4.2.2 Generating Spatial Random Noise with a Specified
Distribution
4.2.3 Periodic Noise
4.2.4 Estimating Noise Parameters
4.3 Restoration in the Presence of Noise Only-Spatial Filtering
4.3.1 Spatial Noise Filters
4.3.2 Adaptive Spatial Filters
4.4 Periodic Noise Reduction Using Frequency Domain Filtering
4.5 Modeling the Degradation Function
4.6 Direct Inverse Filtering
4.7 Wiener Filtering
4.8 Constrained Least Squares （Regularized） Filtering
4.9 Iterative Nonlinear Restoration Using the Lucy-Richardson
Algorithm
4.10 Blind Deconvolution
4.11 Image Reconstruction from Projections
4.11.1 Background
4.11.2 Parallel-Beam Projections and the Radon Transform
4.11.3 The Fourier Slice Theorem and Filtered Backprojections
4.11.4 Filter Implementation
4.11.5 Reconstruction Using Fan-Beam Filtered Backprojections
4.11.6 Function radon
4.11.7 Function iradon
4.11.8 Working with Fan-Beam Data
Summary
5 Geometric Transformations and Image
Registration
Preview
5.1 Transforming Points
5.2 Affine Transformations
5.3 Projective Transformations
5.4 Applying Geometric Transformations to Images
5.5 Image Coordinate Systems in MATLAB
5.5.1 Output Image Location
5.5.2 Controlling the Output Grid
5.6 Image Interpolation
5.6.1 Interpolation in Two Dimensions
5.6.2 Comparing Interpolation Methods
5.7 Image Registration
5.7.1 Registration Process
5.7.2 Manual Feature Selection and Matching Using cpselect
5.7.3 Inferring Transformation Parameters Using cp2tform
5.7.4 Visualizing Aligned Images
5.7.5 Area-Based Registration
5.7.6 Automatic Feature-Based Registration
Summary
6 Color Image Processing
Preview
6.1 Color Image Representation in MATLAB
6.1.1 RGB Images
6.1.2 Indexed Images
6.1.3 Functions for Manipulating RGB and Indexed Images
6.2 Converting Between Color Spaces
6.2.1 NTSC Color Space
6.2.2 The YCbCr Color Space
6.2.3 The HSV Color Space
6.2.4 The CMY and CMYK Color Spaces
6.2.5 The HSI Color Space
6.2.6 Device-Independent Color Spaces
6.3 The Basics of Color Image Processing
6.4 Color Transformations
6.5 Spatial Filtering of Color Images
6.5.1 Color Image Smoothing
6.5.2 Color Image Sharpening
6.6 Working Directly in RGB Vector Space
6.6.1 Color Edge Detection Using the Gradient
6.6.2 Image Segmentation in RGB Vector Space
Summary
7 Wavelets
Preview
7.1 Background
7.2 The Fast Wavelet Transform
7.2.1 FWTs Using the Wavelet Toolbox
7.2.2 FWTs without the Wavelet Toolbox
7.3 Working with Wavelet Decomposition Structures
7.3.1 Editing Wavelet Decomposition Coefficients without the
Wavelet Toolbox
7.3.2 Displaying Wavelet Decomposition Coefficients
7.4 The Inverse Fast Wavelet Transform
7.5 Wavelets in Image Processing
Summary
8 Image Compression
Preview
8.1 Background
8.2 Coding Redundancy
8.2.1 Huffman Codes
8.2.2 Huffman Encoding
8.2.3 Huffman Decoding
8.3 Spatial Redundancy
8.4 Irrelevant Information
8.5 JPEG Compression
8.5.1 JPEG
8.5.2 JPEG
8.6 Video Compression
8.6.1 MATLAB Image Sequences and Movies
8.6.2 Temporal Redundancy and Motion Compensation
Summary
9 Morphological Image Processing
Preview
9.1 Preliminaries
9.1.1 Some Basic Concepts from Set Theory
9.1.2 Binary Images， Sets， and Logical Operators
9.2 Dilation and Erosion
9.2.1 Dilation
9.2.2 Structuring Element Decomposition
9.2.3 The strel Function
9.2.4 Erosion
9.3 Combining Dilation and Erosion
9.3.1 Opening and Closing
9.3.2 The Hit-or-Miss Transformation
9.3.3 Using Lookup Tables
9.3.4 Function bwmorph
9.4 Labeling Connected Components
9.5 Morphological Reconstruction
9.5.1 Opening by Reconstruction
9.5.2 Filling Holes
9.5.3 Clearing Border Objects
9.6 Gray-Scale Morphology
9.6.1 Dilation and Erosion
9.6.2 Opening and Closing
9.6.3 Reconstruction
Summary
10 Image Segmentation
Preview
10.1 Point， Line， and Edge Detection
10.1.1 Point Detection
10.1.2 Line Detection
10.1.3 Edge Detection Using Function edge
10.2 Line Detection Using the Hough Transform
10.2.1 Background
10.2.2 Toolbox Hough Functions
10.3 Thresholding
10.3.1 Foundation
10.3.2 Basic Global Thresholding
10.3.3 Optimum Global Thresholding Using Otsu＇s Method
10.3.4 Using Image Smoothing to Improve Global Thresholding
10.3.5 Using Edges to Improve Global Thresholding
10.3.6 Variable Thresholding Based on Local Statistics
10.3.7 Image Thresholding Using Moving Averages
10.4 Region-Based Segmentation
10.4.1 Basic Formulation
10.4.2 Region Growing
10.4.3 Region Splitting and Merging
10.5 Segmentation Using the Watershed Transform
10.5.1 Watershed Segmentation Using the Distance Transform
10.5.2 Watershed Segmentation Using Gradients
10.5.3 Marker-Controlled Watershed Segmentation
Summary
11 Representation and Description
Preview
11.1 Background
11.1.1 Functions for Extracting Regions and Their Boundaries
11.1.2 Some Additional MATLAB and Toolbox Functions Used
in This Chapter
11.1.3 Some Basic Utility M-Functions
11.2 Representation
11.2.1 Chain Codes
11.2.2 Polygonal Approximations Using Minimum-Perimeter Polygons
11.2.3 Signatures
11.2.4 Boundary Segments
11.2.5 Skeletons
11.3 Boundary Descriptors
11.3.1 Some Simple Descriptors
11.3.2 Shape Numbers
11.3.3 Fourier Descriptors
11.3.4 Statistical Moments
11.3.5 Corners
11.4 Regional Descriptors
11.4.1 Function regionprops
11.4.2 Texture
11.4.3 Moment Invariants
11.5 Using Principal Components for Description
Summary
Appendix A M-Function Summary
Appendix B ICE and MATLAB Graphical User Interfaces
Appendix C Additional Custom M-functions
Bibliography
Index
……

前言/序言

　　Preface
　　This edition of Digital Image Processing Using MATLAB is a major revision of
　　the book. As in the previous edition， the focus of the book is based on the fact that solutions to problems in the field of digital image processing generally require extensive experimental work involving software simulation and testing with large sets of sample images. Although algorithm development typically is based on theoretical underpinnings， the actual implementation of these algorithms almost always requires parameter estimation and， frequently， algorithm revision and comparison of candidate solutions. Thus， selection of a flexible， comprehensive， and well-documented software development environment is a key factor that has important implications in the cost， development time， and portability of image processing solutions.
　　Despite its importance， surprisingly little has been written on this aspect of the field in the form of textbook material dealing with both theoretical principles and software implementation of digital image processing concepts. The first edition of this book was written in 2004 to meet just this need. This new edition of the book continues the same focus. Its main objective is to provide a foundation for implementing image processing algorithms using modern software tools. A complementary objective is that the book be self-contained and easily readable by individuals with a basic background in digital image processing， mathematical analysis， and computer programming， all at a level typical of that found in a junior/ senior curriculum in a technical discipline. Rudimentary knowledge of MATLAB also is desirable.
　　To achieve these objectives， we felt that two key ingredients were needed. The
　　first was to select image processing material that is representative of material covered in a formal course of instruction in this field. The second was to select software tools that are well supported and documented， and which have a wide range of applications in the "real" world.
　　To meet the first objective， most of the theoretical concepts in the following
　　chapters were selected from Digital Image Processing by Gonzalez and Woods，
　　which has been the choice introductory textbook used by educators all over the
　　world for over three decades. The software tools selected are from the MATLAB＆reg；
　　Image Processing Toolbox， which similarly occupies a position of eminence in
　　both education and industrial applications. A basic strategy followed in the preparation of the current edition was to continue providing a seamless integration of well-established theoretical concepts and their implementation using state-of-theart software tools.
　　The book is organized along the same lines as Digital Image Processing. In
　　this way， the reader has easy access to a more detailed treatment of all the image processing concepts discussed here， as well as an up-to-date set of references for further reading. Following this approach made it possible to present theoretical material in a succinct manner and thus we were able to maintain a focus on the software implementation aspects of image processing problem solutions. Because it works in the MATLAB computing environment， the Image Processing Toolbox offers some significant advantages， not only in the breadth of its computationalalgorithm development and experimental work.
　　After an introduction to the fundamentals of MATLAB functions and programming，
　　the book proceeds to address the mainstream areas of image processing.
　　The major areas covered include intensity transformations， fuzzy image processing， linear and nonlinear spatial filtering， the frequency domain filtering， image restoration and reconstruction， geometric transformations and image registration， color image processing， wavelets， image data compression， morphological image processing， image segmentation， region and boundary representation and description， and object recognition. This material is complemented by numerous illustrations of how to solve image processing problems using MATLAB and toolbox functions.
　　In cases where a function did not exist， a new function was written and documented as part of the instructional focus of the book. Over 120 new functions are included in the following chapters. These functions increase the scope of the Image Processing Toolbox by approximately 40% and also serve the important purpose of further illustrating how to implement new image processing software solutions.
　　The material is presented in textbook format， not as a software manual.
　　Although the book is self-contained， we have established a companion web site
　　（see Section 1.5） designed to provide support in a number of areas. For students following a formal course of study or individuals embarked on a program of self study， the site contains tutorials and reviews on background material， as well as projects and image databases， including all images in the book. For instructors， the site contains classroom presentation materials that include PowerPoint slides of all the images and graphics used in the book. Individuals already familiar with image processing and toolbox fundamentals will find the site a useful place for up-to-date references， new implementation techniques， and a host of other support material not easily found elsewhere. All purchasers of new books are eligible to download
　　executable files of all the new functions developed in the text at no cost.
　　As is true of most writing efforts of this nature， progress continues after work on the manuscript stops. For this reason， we devoted significant effort to the selection of material that we believe is fundamental， and whose value is likely to remain applicable in a rapidly evolving body of knowledge. We trust that readers of the book will benefit from this effort and thus find the material timely and useful in their work.
　　Rafael C. Gonzalez
　　Richard E. Woods
　　Steven L. Eddins

深度探索数字图像的奥秘：从理论到实践的全面指南 本书是一本深入探讨数字图像处理核心概念与技术的权威著作，旨在为读者构建坚实的理论基础，并提供在实际应用中运用这些技术的强大能力。我们精心设计的内容，从最基础的图像表示出发，逐步深入到复杂的高级算法，力求全方位地展现数字图像处理这一迷人领域的广阔图景。本书特别注重理论与实践的结合，通过大量的实例和详实的讲解，帮助读者理解抽象的概念，并掌握将理论转化为实际解决方案的关键技巧。 第一部分：数字图像处理的基石——概念与基础 在本部分，我们将一起踏上数字图像处理的探索之旅，从最根本的概念入手。首先，我们会详细阐述数字图像的形成过程，理解模拟信号如何转化为数字信号，以及像素、分辨率、灰度级等基本构成单元的含义。我们将深入探讨图像的数学表示，包括二维离散函数、像素坐标系等，为后续的算法理解打下坚实的基础。 接着，我们将重点介绍图像的几何变换。您将学习如何进行图像的缩放、旋转、平移、裁剪以及仿射变换和透视变换。这些变换在图像配准、几何校正、图像增强等诸多应用中至关重要。我们将详细解析每种变换的数学原理，并探讨它们在实际应用中的优缺点。 随后，我们将聚焦于图像的灰度变换。这是图像增强中最基础也是最重要的一环。本书将系统讲解点运算，包括线性变换、对数变换、指数变换、分段线性变换等，以及它们的具体应用场景。我们还会深入探讨直方图的概念及其应用，包括直方图均衡化和直方图规定化。这些技术能够有效地改善图像的对比度和亮度，使图像的细节更加清晰可见。 第二部分：图像增强——让细节“活”起来 图像增强是数字图像处理的核心任务之一，其目的是改善图像的视觉质量，突出感兴趣的特征。本部分将带领您领略各种强大的图像增强技术。 空间域增强： 我们将从空间域出发，深入探讨各种滤波器。首先，我们会详细介绍二维卷积的概念，这是空间域滤波器的基础。随后，我们将详细讲解线性滤波器，包括均值滤波器（高斯平滑）和中值滤波器。我们将分析它们在图像平滑和去噪方面的作用，并讨论它们可能带来的信息丢失问题。 接下来，我们将重点关注非线性滤波器，尤其是中值滤波器。我们将深入探讨其在去除椒指噪声方面的卓越性能，并分析其工作原理。 我们还将引入边缘检测技术。边缘是图像中最基本也是最重要的特征之一，它们包含了物体边界、表面不连续性等丰富信息。我们将详细讲解梯度算子，包括Sobel算子、Prewitt算子以及Roberts算子，并分析它们在边缘提取中的原理和差异。随后，我们将深入探讨拉普拉斯算子，并分析其在检测二阶导数上的应用。 此外，我们还会介绍Canny边缘检测算子，这是目前最受欢迎和最广泛使用的边缘检测算法之一。我们将详细解析其多阶段的原理，包括高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制和滞后阈值处理，并阐述其在实现鲁棒边缘检测方面的优势。 频率域增强： 本部分将带领您进入图像处理的另一个重要领域——频率域。我们将首先介绍傅里叶变换在图像处理中的应用，理解图像的频率成分。我们将详细讲解低通滤波器，如理想低通滤波器、Butterworth低通滤波器和高斯低通滤波器，以及它们在图像平滑和去噪方面的作用。 接着，我们将探讨高通滤波器，如理想高通滤波器、Butterworth高斯高通滤波器和高斯高通滤波器，以及它们在图像锐化和边缘增强方面的应用。 我们还将介绍同态滤波，这是一种专门用于解决光照不均问题的技术，能够同时增强图像的对比度和亮度。本书将详细解析同态滤波的原理，并给出实际应用示例。 第三部分：图像复原——“还原”失真之美 图像复原旨在从包含噪声或退化的图像中恢复出原始图像。本部分将深入探讨各种图像复原技术。 噪声的建模与去除： 我们首先会系统介绍图像噪声的模型，包括加性噪声（高斯噪声、椒盐噪声）和乘性噪声。我们将分析不同噪声的统计特性，并探讨它们对图像的影响。 在此基础上，我们将深入讲解维纳滤波，这是一种经典的图像复原方法，能够平衡去噪和图像细节的保持。我们将详细解析维纳滤波的原理，并探讨其在不同噪声模型下的适用性。 我们还将介绍约束最小二乘滤波，它提供了另一种处理图像退化的方法，并能通过设置约束条件来控制复原过程。 运动模糊与散焦模糊的复原： 许多图像会因为相机或物体的运动而产生模糊。本部分将详细讲解运动模糊模型，并介绍逆滤波和最小均方差（LMS）滤波等复原方法。 同时，我们还将探讨散焦模糊，并介绍相应的复原技术，帮助您从模糊的图像中提取清晰的信息。 第四部分：彩色图像处理——拥抱绚丽的色彩世界 随着技术的进步，彩色图像处理变得越来越重要。本部分将深入探讨彩色图像的表示、处理以及相关的算法。 彩色模型： 我们将首先介绍RGB、CMYK、HSI等主要的彩色模型，并详细分析它们在图像表示和处理中的特点与应用。您将理解不同彩色模型之间的转换关系，以及如何根据具体需求选择合适的模型。 彩色图像的增强： 我们将探讨如何对彩色图像进行增强，包括基于HSI模型的彩色增强，以及如何通过调整饱和度、色调和亮度来改善图像的视觉效果。 彩色图像的分割： 彩色图像分割旨在将图像划分为具有不同语义意义的区域。我们将介绍基于阈值和区域生长的彩色图像分割技术。 第五部分：图像分割——“解构”图像的奥秘 图像分割是将图像划分为若干个具有独立意义的区域或对象的关键步骤，是后续高级图像分析和识别的基础。本部分将系统介绍各种图像分割技术。 阈值分割： 我们将从最基础的全局阈值分割出发，探讨如何选择合适的阈值来分离前景和背景。随后，我们将深入讲解局部自适应阈值分割，以及它在处理光照不均的图像中的优势。 区域生长法： 区域生长是一种通过将相似的像素组合成区域来进行分割的方法。我们将详细介绍区域生长法的原理、种子点的选择策略以及生长准则。 边缘基分割： 我们将探讨如何利用边缘信息来辅助图像分割，例如基于边缘连接的方法。 分水岭变换： 分水岭变换是一种强大的图像分割技术，常用于分离相互连接的对象。我们将详细讲解分水岭变换的原理，包括地形图的类比，以及如何利用它来进行图像的分割。 形态学图像处理：形态学操作是图像分割和预处理的重要工具。我们将详细介绍腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等基本形态学运算，并阐述它们在去除噪声、连接断裂的区域以及提取物体轮廓等方面的应用。 第六部分：形态学图像处理——“雕刻”图像的形状 形态学图像处理是一种基于图像中物体形状的图像处理技术。本部分将深入探讨各种形态学运算及其在图像分析中的应用。 腐蚀与膨胀： 我们将详细讲解腐蚀和膨胀这两种最基本的形态学运算。腐蚀可以去除图像中的小物体和细小的连接，而膨胀可以连接断裂的区域和填充物体内部的孔洞。我们将分析它们的作用机制，并给出不同结构元素（SE）对运算结果的影响。 开运算与闭运算： 开运算是先腐蚀后膨胀，常用于去除图像中的细小噪声和孤立点。闭运算是先膨胀后腐蚀，常用于填充物体内部的孔洞和连接断裂的物体。我们将深入理解它们的原理和应用。 其他形态学运算： 我们还将介绍击中/不击中变换，它用于检测图像中的特定形状，以及骨架提取，它用于提取物体的骨架表示，这在形状分析和识别中非常有用。 第七部分：图像复原（进阶）——更精细的“修复” 在上一部分的图像复原基础上，本部分将提供更精细和高级的图像复原技术。 约束最小二乘滤波（进阶）： 我们将更深入地探讨约束最小二乘滤波的参数选择和优化，以及其在特定退化模型下的性能分析。 迭代图像复原： 我们将介绍迭代算法在图像复原中的应用，例如 Richardson-Lucy算法。这些算法能够通过迭代逼近的方式逐步改善复原效果。 第八部分：高阶图像分析与应用 本部分将超越基础的图像处理，带领读者探索更高级的图像分析技术，并将其应用于实际问题。 图像压缩： 我们将探讨图像压缩的基本原理，包括无损压缩和有损压缩。我们将介绍离散余弦变换（DCT）在JPEG压缩中的应用，以及小波变换在图像压缩方面的优势。 图像特征提取： 我们将介绍SIFT、SURF、HOG等经典的特征提取算法，它们能够提取图像中具有尺度、旋转和光照不变性的关键点或局部特征。这些特征是图像识别、对象匹配等任务的基础。 图像识别与分类： 基于前面学到的特征提取技术，我们将初步探讨图像识别和分类的基本概念和方法，包括模板匹配、基于特征的分类等。 实例分析与应用： 本部分将通过具体的案例研究，展示数字图像处理技术在医学图像分析、遥感图像处理、计算机视觉等领域的实际应用。您将看到如何将书中所学的理论和算法应用于解决真实世界的问题。 本书的每一章节都经过精心设计，力求语言清晰、逻辑严谨，并配以丰富的图示和代码示例，帮助读者更好地理解和掌握数字图像处理的精髓。无论您是图像处理领域的初学者，还是希望深化理论知识、提升实践技能的专业人士，本书都将是您不可或缺的得力助手。通过本书的学习，您将能够深刻理解数字图像的内在规律，并自信地运用各种强大的工具和技术，去创造、去分析、去解决与数字图像相关的各种挑战。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我一直在寻找一本能真正让我“动手”起来的图像处理书籍。市面上很多书要么是理论堆砌，要么是代码片段堆砌，很难找到一个平衡点。这本书在这方面做得相当出色。我特别喜欢它将理论知识与MATLAB代码紧密结合的方式。不是那种生硬的“理论+代码”的组合，而是通过代码来验证和阐释理论，让抽象的概念变得触手可及。举个例子，在讲解傅里叶变换时，书里不仅解释了数学原理，还提供了相应的MATLAB代码，让我可以直接运行，观察频谱图的变化，直观地感受频率域的特性。这种“边学边做”的学习方式，对于我这种实践型学习者来说，简直是福音。而且，书中给出的代码示例都非常清晰，注释也很到位，即便是不太熟悉MATLAB的读者，也能在一定程度上理解。我相信，通过这本书的学习，我不仅能掌握图像处理的基本算法，还能熟练运用MATLAB进行实际操作，这对我未来的项目开发非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当有吸引力，一种沉静的蓝绿色调，配上银色和白色的字体，给人一种专业而又不失现代感的感觉。当翻开第一页，厚实的纸张和清晰的排版就让人眼前一亮。我一直对图像处理领域充满好奇，但又担心它过于理论化，难以入手。这本书的编排似乎考虑到了这一点，从基础概念的介绍到具体的MATLAB实现，循序渐进，非常有条理。例如，在讲到图像的表示方式时，书中不仅给出了数学上的定义，还配上了直观的图示，让我很快就理解了像素、灰度级等基本概念。特别是书中引用的一些实际应用案例，比如医学影像的分析，让我看到了图像处理的巨大潜力，也激发了我深入学习的兴趣。虽然我还没有深入到后面的章节，但仅仅是前期的铺垫，就让我对这本书的品质有了很高的期待。它不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的老师，耐心地引导着初学者一步步探索数字图像的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常严谨，同时又不乏可读性。作者在描述复杂的数学公式和算法时，能够用清晰易懂的语言进行解释，避免了晦涩难懂的专业术语堆砌。即使是对于初次接触图像处理的读者，也能较容易地理解。我特别喜欢书中对一些概念的类比和举例，这让抽象的理论变得更加生动和具象。例如，在解释图像滤波的原理时，书中用到了“在一个窗口内进行加权平均”这样的描述，配以直观的示意图，让我一下子就明白了它的作用。而且，这本书的排版也非常精美，字号大小适中，行距舒适，阅读起来不会感到疲劳。章节之间的过渡也很自然，不会让人感觉突兀。总的来说，这本书在内容的深度和广度上都做得很好，并且在表达方式上也非常人性化，是一本值得推荐的优秀技术书籍。

评分☆☆☆☆☆

在选择一本关于数字图像处理的书籍时，我最看重的是其实用性和前沿性。这本书在这一点上做得非常到位。它不仅仅停留在经典的图像处理算法上，而是融入了大量现代化的技术和应用。例如，在讲解图像分割时，书中就提及了一些基于深度学习的分割方法，虽然篇幅可能不会特别长，但足以让读者了解到当前领域的发展趋势。而且，它提供的MATLAB代码示例，不仅仅是简单的功能展示，很多都贴近实际应用场景，比如在图像去噪和锐化方面，都有很好的实践指导意义。对于我这样需要将所学知识应用于实际项目的人来说，这样的内容非常宝贵。我能够从中获得灵感，并且快速将书中的方法应用到自己的工作中。这本书给我一种感觉，就是作者非常了解这个领域的研究动态，并且能够将这些最新的知识有效地传递给读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的逻辑结构和内容深度都让我感到惊喜。它并没有试图涵盖图像处理的所有细节，而是选择了那些最核心、最重要、也是最常用的算法和技术进行深入讲解。从图像增强、复原，到特征提取、分割，再到形态学处理和颜色空间转换，每一部分的讲解都逻辑清晰，层层递进。我尤其欣赏它在讲解每个算法时，都不仅仅是给出一个公式或者一段代码，而是会深入分析算法的原理、优缺点、适用场景，甚至还会提到一些可能遇到的问题和解决方法。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我对图像处理有了更深刻的理解，而不是停留在表面的操作层面。书中出现的那些例图和图示，也都非常精美，能够有效地帮助理解复杂的概念。我甚至觉得，这本书可以作为图像处理专业本科生或研究生的一本优秀的教材。

评分☆☆☆☆☆

一本正版的英文教材，希望自己能好好看完

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帮同学买的，绝对正品，绝对的好东西，好东西，你值得拥有！！买书，就选京东！！！！！

评分☆☆☆☆☆

看着还可以，感觉还不错

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一本正版的英文教材，希望自己能好好看完

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不错，可以看看，专业书籍

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看着还可以，感觉还不错

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几乎不给差评，说实话这本书的质量太差了，出版社的问题吗，还是？本来想看看英文版，影响阅读体验

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物流比较快，书角有一点变形了，最可恶的就是买完就降价，劝大家没活动别买。

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原理方面要配合非MATLAB版本看。