数字图像处理(MATLAB版)(第二版)(本科教学版) 冈萨雷斯 978712120197 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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冈萨雷斯 著

图书标签:

• 数字图像处理
• MATLAB
• 图像处理
• 冈萨雷斯
• 本科教材
• 第二版
• 计算机视觉
• 图像分析
• 信号处理
• 高等教育

店铺： 博远慧达图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121201974

商品编码：24958310765

包装：平装

出版时间：2014-01-01

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基本信息

书名:数字图像处理(MATLAB版)(第二版)(本科教学版)

定价：59.80元

售价：34.09元,便宜25.71元,折扣57

作者:冈萨雷斯

出版社：电子工业出版社

出版日期：2014-01-01

ISBN：9787121201974

字数：743000

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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本书将图像处理基础理论论述与以MATLAB为主要工具的软件实践方法相对照，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，特色在于重点强调了怎样通过开发新代码来增强这些软件工具的功能。全书在介绍MATLAB编程基础知识之后，讲述了图像处理的主要内容，具体包括灰度变换、线性和非线性空间滤波、频率域滤波、图像复原与重建、彩色图像处理、图像压缩、图像分割、区域和边界表示与描述等。
本书根据一般学校的授课侧重进行了适当缩减，以更好地适应教学需求，其中删除了原著中几何变换和图像配准、小波、形态学图像处理等内容，形成了适合本科教学层次的该版本。

本书的主要特色：
1、本书自成体系并以工具书的风格书写
2、开发了100多个图像处理函数，在图像处理工具箱中现有函数的基础上增加了40%
3、讨论和实现了数字图像处理主流内容中的算法和MATLAB函数
4、除了对**版的主要议题加以修订以外，本版本的特点涵盖了雷登变换、几何变换、图像配准、彩色剖面和独立于设备的彩色变换、针对于视频的压缩函数、自适应阈值算法等
5、包含了与MATLAB一起使用的详细的C代码
6、包含了图形用户界面（GUI）的详细设计
原书**作者Rafael C. 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5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。

内容提要

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这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本书。本书集成了冈萨雷斯和伍兹所著的《数字图像处理》一书中重要的原文材料和MathWorks公司的图像处理工具箱。本书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。本书在介绍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、彩色图像处理、图像压缩、图像分割、区域和边界表示与描述。本书已针对本科教学需求对超出教学范围的部分内容进行了删减。

目录

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第1章 绪言
前言
1.1 背景
1.2 什么是数字图像处理
1.3 MATLAB和图像处理工具箱基础
1.4 本书涵盖的图像处理范围
1.5 本书的网站
1.6 符号
1.7 基本原理
1.8 怎样组织本书的参考文献
小结
第2章 灰度变换与空间滤波
前言
2.1 背景
2.2 灰度变换函数
2.3 直方图处理与函数绘图
2.4 空间滤波
2.5 图像处理工具箱的标准空间滤波器
小结
第3章 频率域滤波
前言
3.1 二维离散傅里叶变换
3.2 在MATLAB中计算和观察二维DFT
3.3 频率域滤波
3.4 从空间滤波器获得频率域滤波器
3.5 在频率域中直接生成滤波器
3.6 高通(锐化)频率域滤波器
小结
第4章 图像复原和重建
前言
4.1 图像退化/复原处理的模型
4.2 噪声模型
4.3 仅有噪声的复原——空间滤波
4.4 使用频率域滤波降低周期噪声
4.5 退化函数建模
4.6 直接逆滤波
4.7 维纳滤波
4.8 由投影重建图像
小结
第5章 彩色图像处理
前言
5.1 MATLAB中彩色图像的表示
5.2 彩色空间转换
5.3 彩色图像处理基础
5.4 彩色变换
5.5 彩色图像的空间滤波
5.6 直接在RGB向量空间的处理
小结
第6章 图像压缩
前言
6.1 背景
6.2 编码冗余
6.3 空间冗余
6.4 不相关信息
6.5 JPEG压缩
6.6 视频压缩
小结
第7章 图像分割
前言
7.1 点、线和边缘检测
7.2 使用霍夫变换进行线检测
7.3 阈值处理
7.4 基于区域的分割
7.5 使用分水岭变换的分割
小结
第8章 表示与描述
前言
8.1 背景
8.2 表示
8.3 边界描绘子
8.4 区域描绘子
8.5 使用主分量进行描述
小结
附录A M函数汇总
附录B ICE和MATLAB图形用户界面
附录C 附加的自定义M函数
参考文献
索引

作者介绍

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1965年毕业于美国迈阿密大学，获得电气工程学士学位；1967年和1970年在美国佛罗里达大学盖恩斯维尔分校分别获得电气工程硕士学位和博士学位，现为田纳西大学诺克斯维尔分校教授。冈萨雷斯是田纳西大学“图像与模式分析实验室”和“机器人与计算机视觉实验室”的创建人。他还频繁地为模式识别、图像处理和机器学习领域的业界和提供咨询服务。在业界取得的成就有：1987年因田纳西的商业开发获IEEE杰出工程人员奖；1988年因商业图像处理获Albert Rose Nat奖；1989年因其在技术转化方面的贡献获Otto Wheeley奖；1989年获Coopers和Lybrand Entrepreneur年度奖；1993年因其技术开发贡献获自动成像协会国家奖。冈萨雷斯在模式识别、图像处理和机器人领域发表了100多篇论文，出版了两本专著及4本教材。他的图书已被全球1000多所大学和研究机构使用。他还是IEEE会士。

文摘

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序言

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《数字图像处理（MATLAB版）（第二版）（本科教学版）》—— 洞悉图像世界的数字脉络 前言： 数字图像处理，作为一门连接现实世界与数字信息的核心技术，在当今科技飞速发展的时代，扮演着越来越重要的角色。从医疗影像诊断、卫星遥感数据分析，到安防监控、影视特效制作，再到我们日常生活中无处不在的手机拍照美化，数字图像处理的身影无处不在。它不仅是计算机视觉、模式识别等前沿学科的基础，更是众多工程领域不可或缺的关键技术。 本书，《数字图像处理（MATLAB版）（第二版）（本科教学版）》，旨在为广大学子和相关领域的从业者提供一个系统、深入且实用的学习平台，引领读者走进数字图像处理的奇妙世界。通过理论与实践的紧密结合，本书将帮助读者掌握数字图像处理的核心概念、基本原理以及常用的算法，并能够熟练运用MATLAB这一强大的工程计算软件进行实际操作和项目开发。 本书特色概览： 1. 理论深度与广度兼备： 本书在深入浅出地讲解数字图像处理基本理论的同时，也涵盖了该领域内的诸多重要分支和最新发展。读者将能够建立起扎实的理论基础，理解各种处理方法的数学原理和算法流程。 2. MATLAB实战驱动： 区别于纯理论的教材，本书的最大亮点在于其MATLAB实践性。每一章节的理论讲解都配有详实的MATLAB代码示例，读者可以通过亲手编写和运行代码，直观地感受图像处理算法的效果，加深理解。 3. 循序渐进的学习路径： 从图像的基础概念讲起，逐步深入到图像增强、图像复原、色彩图像处理、图像分割、图像压缩、形态学处理、小波变换等核心内容。这种循序渐进的编排方式，使得初学者能够轻松入门，而有一定基础的学习者也能从中找到进阶的阶梯。 4. 丰富的应用案例： 书中穿插了大量的实际应用案例，展示了数字图像处理技术在不同领域的应用，激发读者的学习兴趣，并帮助他们将所学知识融会贯通，应用于解决实际问题。 5. 面向本科教学设计： 本书的定位是本科教学版，因此在内容组织、语言表达和习题设计上都充分考虑了学生的学习特点和教学需求。清晰的逻辑结构、生动的图示讲解以及精心设计的习题，有助于教师的教学和学生的自主学习。 核心内容精要： 第一篇：数字图像处理基础 绪论： 本篇将带领读者认识数字图像处理的定义、重要性、应用领域以及其在整个计算机视觉与模式识别学科中的地位。我们将简要介绍数字图像处理的发展历程，并阐述本书的学习方法与预期目标。 数字图像基础： 深入讲解构成数字图像的基本元素——像素，以及图像的表示方式（如灰度图像、二值图像、彩色图像）。我们将探讨数字图像的空间域和频率域特性，为后续处理打下基础。色彩空间（如RGB、HSV、CMYK）的转换与理解，也将是本章的重点。 图像增强： 图像增强是数字图像处理中最常见也最重要的一步，旨在改善图像的视觉效果，突出感兴趣的特征，或者为后续处理提供更好的输入。本章将重点介绍点运算（如灰度变换、直方图均衡化）和区域运算（如空域滤波，包括平滑滤波和锐化滤波），以及如何在MATLAB中实现这些操作，以改善图像的对比度、去除噪声等。 第二篇：图像复原与变换 图像复原： 许多实际获得的图像会受到噪声、模糊等退化因素的影响。图像复原技术旨在尽可能地恢复原始图像的真实内容。本章将系统介绍各种退化模型，并重点讲解逆滤波、维纳滤波等线性滤波方法，以及限制性对比度增强等非线性复原技术。MATLAB的强大滤波工具将帮助我们实现这些复杂算法。 频率域滤波： 在图像处理中，频率域分析是处理图像的重要手段。本章将介绍傅里叶变换及其在图像处理中的应用，包括如何利用低通、高通、带通和带阻滤波器在频率域实现图像的平滑、锐化和去周期性噪声。我们将详细讲解傅里叶变换的性质以及在MATLAB中的实现方法。 形态学图像处理： 形态学处理是处理图像中物体形状和结构的一种数学工具，特别适用于二值图像和灰度图像的预处理、分割和特征提取。本章将详细讲解腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学运算，以及它们在去除噪声、连接物体、提取骨架等方面的应用。 小波变换： 小波变换作为一种多分辨率分析技术，在图像压缩、去噪、特征提取等方面展现出强大的能力。本章将介绍小波变换的基本原理，以及离散小波变换（DWT）在图像处理中的应用，例如如何利用小波变换实现图像的压缩和降噪。 第三篇：图像分割与表示 图像分割： 图像分割是将图像划分为若干具有相似属性的区域或对象的关键步骤，是实现目标识别和分析的前提。本章将介绍多种图像分割技术，包括阈值法（全局阈值、局部阈值、Otsu方法）、边缘检测（Sobel、Prewitt、Canny算子）、区域生长法、分水岭算法以及基于图论的分割方法。 表示与描述： 分割后的区域或对象需要进行有效的表示和描述，以便于后续的分析和识别。本章将介绍区域特征（如面积、周长、质心、方向）和边界特征（如形状描述符、傅里叶描述符）的提取方法，以及如何将这些特征转化为计算机可以理解和处理的形式。 第四篇：图像压缩与高级主题 图像压缩： 图像压缩技术旨在减少图像数据量，从而节省存储空间和传输带宽。本章将区分无损压缩和有损压缩，并介绍常用的压缩算法，如行程长度编码（RLE）、霍夫曼编码、JPEG压缩标准等。我们将分析不同压缩算法的优缺点及其在MATLAB中的实现。 色彩图像处理： 本章将深入探讨彩色图像的特性，包括不同色彩空间（RGB、HSV、YUV等）的转换及其在图像处理中的意义。我们将讲解彩色图像增强、彩色图像分割以及颜色特征的提取与应用。 图像与视频的MATLAB实现： 本篇将结合实际项目，演示如何在MATLAB中进行复杂的图像处理任务，例如人脸识别、医学图像分析、目标跟踪等。通过真实的项目案例，读者将能更深刻地理解所学知识的实用价值，并培养独立解决问题的能力。 MATLAB在本书中的重要作用： MATLAB作为一款强大的工程计算和可视化软件，为数字图像处理提供了得天独厚的工具。本书充分利用MATLAB的Image Processing Toolbox和Computer Vision Toolbox，为读者提供了大量的现成函数和工具箱，使得复杂的算法实现变得简单高效。读者可以通过书中提供的代码示例，快速上手，将理论知识转化为实际操作，从而极大地提升学习效率和动手能力。从图像的读取、显示，到各种滤波、变换、分割算法的实现，再到最终结果的可视化，MATLAB都将成为读者最得力的助手。 学习本书的收获： 完成本书的学习后，读者将能够： 深刻理解数字图像处理的基本概念、原理和常用算法。 熟练掌握MATLAB在数字图像处理中的应用，包括基本操作、工具箱使用以及算法实现。 具备分析和解决实际图像处理问题的能力，能够针对具体需求选择和应用合适的处理方法。 为进一步学习计算机视觉、模式识别、机器学习等相关领域奠定坚实的基础。 培养独立思考和动手实践的能力，为未来的学术研究或职业发展做好准备。 致谢： 本书的出版离不开众多学者的智慧结晶和辛勤耕耘。我们向在数字图像处理领域做出杰出贡献的科学家们致以崇高的敬意。同时，也感谢所有在本书编写过程中给予指导、支持和帮助的师长、同事和同学们。 结语： 数字图像处理是一个充满活力和创造力的领域，其应用前景广阔。我们希望本书能够成为您进入数字图像处理世界的一扇大门，激发您对这个领域的热情，并助您在这个数字化的时代，洞悉图像世界的脉络，创造无限可能。

评分☆☆☆☆☆

我是一名研究生，正在准备论文，研究方向涉及一些图像处理方面的技术。之前尝试过一些其他的教材，但总感觉不够系统，或者跟我的实际研究有一定距离。偶然间了解到这本《数字图像处理(MATLAB版)》，听说是冈萨雷斯的经典之作，就抱着试试看的心态入手了。读完之后，我只能说，这绝对是我近年来读过的最给力的一本数字图像处理教材。它在内容深度和广度上都做得非常出色。从最基础的像素、颜色空间，到复杂的图像复原、特征提取，几乎涵盖了研究生阶段需要掌握的绝大多数核心技术。而且，它对于每个算法的推导都非常严谨，数学公式的运用也恰到好处，能够让我理解算法背后的原理。更重要的是，书中大量的MATLAB代码实现，为我的研究提供了极大的便利。我可以直接参考和修改这些代码，快速地将理论知识转化为实际的实验。书中的一些章节，比如多分辨率分析和小波变换，对我目前的论文研究非常有启发性，让我找到了新的思路和方法。这本书的价值，远不止于一本教材，它更像是我在科研道路上的一个得力助手。

评分☆☆☆☆☆

作为一个工作多年的工程师，偶尔会遇到一些需要处理数字图像的场景。之前一直是用一些零散的资料或者网上的教程来解决问题，效果总是不尽如人意，也缺乏系统的理论支撑。最近朋友推荐了这本《数字图像处理(MATLAB版)》，我抱着学习的态度翻阅了一下，结果大为惊喜。这本书的内容安排非常系统，从最基础的概念讲起，循序渐进，即使是没有任何基础的人，也能慢慢理解。它的讲解方式也非常实用，每一章都提供了相应的MATLAB代码，让我能够直接上手操作，验证书中的理论。我最欣赏的是它对一些经典算法的讲解，不仅讲清楚了原理，还分析了它们的优缺点以及适用范围，这对于我在实际工作中选择合适的算法非常有帮助。例如，在处理一些模糊的图像时，书中关于图像复原的章节，提供了多种方法，并对比了它们的复原效果，让我能够根据具体情况选择最佳方案。这本书的语言也比较通俗易懂，没有过多的专业术语，阅读起来很轻松。

评分☆☆☆☆☆

说实话，拿到这本书的时候，我带着点忐忑，毕竟是“经典”升级版，心里想着可能不会太好懂。但读下来之后，完全打消了我的顾虑。这本书的优点在于它的“恰到好处”。它没有把理论讲得过于晦涩难懂，文字表述清晰流畅，即使是第一次接触数字图像处理的学生，也能比较容易地理解。同时，它又足够深入，能够满足我们进一步学习的需求。最让我惊喜的是，它在讲解过程中，非常注重理论与实践的结合。书里大量的MATLAB代码示例，让我能够亲手去验证书中的每一个算法，观察它们对图像产生的具体效果。这比单纯看书本上的文字描述要直观得多，也更容易加深理解。我特别喜欢它在讲解某些高级概念时，会用一些形象的比喻，或者从实际应用场景出发，这样一来，原本可能觉得枯燥的理论知识，顿时变得生动起来。例如，在讲到图像分割时，它会结合医学影像分析、自动驾驶等实际例子，让我能感受到这些技术的重要性，也更有动力去学习。这本书的排版也很舒服，字体大小适中，章节结构清晰，阅读体验很好。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉非常“踏实”。它没有那种花里胡哨的图表和过于简化的描述，而是脚踏实地地讲解数字图像处理的核心知识。从图像的表示、灰度变换，到空间滤波、频率域处理，再到后期的图像分割、复原，每一个环节都讲得非常到位。我特别喜欢它在讲解数学原理时，能够给出清晰的推导过程，并且用图示来辅助理解，这样我才能够真正明白为什么这些算法有效。而且，书中大量的MATLAB代码，不仅仅是提供一个可以直接运行的例子，它还让我看到如何将理论转化为实际的编程实现，这对于我提高编程能力和实践能力非常有帮助。我尝试着复现了一些书中的例子，发现代码的可读性很强，也很容易修改和扩展。对于那些想要深入理解数字图像处理的读者来说，这本书绝对是首选。它不是那种“速成”的教材，而是需要静下心来慢慢学习和品味的。一旦你掌握了其中的知识，你会发现，它为你打开了一个全新的世界，让你能够更好地理解和处理各种图像问题。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字图像处理(MATLAB版)(第二版)(本科教学版)》我之前是听师兄们推荐的，说里面讲的非常扎实，而且结合MATLAB来实现，对于我们这种需要动手实践的学生来说，简直是福音。拿到书的时候，翻开目录，就觉得内容安排得非常合理，从最基础的图像基础知识，到各种滤波、增强、分割、复原、形态学处理，再到最后的小波变换和图像压缩，几乎涵盖了数字图像处理的各个主要方面。特别是它对每一个算法的原理讲解，都写得特别透彻，不是那种浮于表面的介绍，而是会深入到数学公式推导，让你明白它为什么会这样工作。而且，每个章节后面都配了相应的MATLAB示例代码，代码写得也很清晰，注释也很到位，可以直接运行，看看效果。我觉得最棒的一点是，它不仅仅是教你“怎么做”，更重要的是教你“为什么这么做”，以及不同算法之间的联系和区别。比如，在讲到滤波的时候，它会对比几种不同的滤波器，分析它们的优缺点，什么时候用哪种更合适。这种深入的讲解，真的能帮助我们建立起对图像处理的整体认知，而不是零散的知识点堆砌。这本书感觉就像一个非常有经验的老师，手把手地带着你在数字图像处理的世界里探索。