国外计算机科学经典教材：数字图像处理的MATLAB实现（第2版） [Digital Image Processing Using MATLAB, Second Edition] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 冈萨雷斯（Rafael C.Gonzalez），[美] 伍兹（Richard E.Woods），[美] 艾丁斯（Steven L.Eddins） 著，阮秋埼 译

图书标签:

• 数字图像处理
• MATLAB
• 图像处理
• 计算机科学
• 教材
• 图像分析
• 模式识别
• 算法
• 第二版
• 经典教材

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302307457

版次：2

商品编码：11235302

品牌：清华大学

包装：平装

丛书名： 国外计算机科学经典教材

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

编辑推荐

　　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%。
　　讨论和实现数字图像处理领域主流的算法和MATLAB函数，包括灰度变换、空间滤波、模糊图像处理、频域处理、图像复原、几何变换和图像配准、彩色图像处理、小波、图像和视频压缩、形态学、图像分割、图像表示和描述。
　　除了对上一版的内容进行修订外，新增如下内容：雷登变换、基于函数工厂的图像处理函数、几何变换、图像配准、彩色剖面和独立于设备的彩色转换、针对视频的压缩函数、自适应阈值算法，以及包括小周长和局部（拐角）特征的新图像特征。
　　附录A中总结了《国外计算机科学经典教材：数字图像处理的MATLAB实现（第2版）》中用到的所有函数。
　　可从《国外计算机科学经典教材：数字图像处理的MATLAB实现（第2版）》支持网站下载代码资源。

内容简介

　　《国外计算机科学经典教材：数字图像处理的MATLAB实现（第2版）》是本介绍图像处理的基础理论以及图像处理实现中所使用软件原理的书籍，汇集了Digital Image Processing一书的基本概念和MathWorks公司的图像处理工具箱（MathWorks公司在科学计算方面处于领先地位）。图像处理工具箱在数字图像处理方面提供了稳定的、对广阔应用领域都能很好支持的软件环境。《国外计算机科学经典教材：数字图像处理的MATLAB实现（第2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。为了得到满意的解决问题的方法，需要拓宽实验工作，这在图像处理中是很重要的。

作者简介

　　Rafael C.Gonzalez，1965年从美国迈阿密大学获得电子工程学士学位，并于1967年和1970年在美国佛罗里达大学分别获得电子工程硕士和博士学位。1970年加盟田纳西大学（UTK）电子工程和计算机科学系。1973年晋升为副教授，1978年晋升为教授，1984年成为杰出贡献教授。他从1994年到1997年任系主任。现已退休，担任田纳西大学的电子和计算机科学名誉教授。他是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。1982年他还创建了Perceptics公司，直至1992年一直任董事长；1989年Westinghouse股份有限公司收购了这家公司。在他的指导下，Perceptics公司在图像处理、计算机视觉、光盘存储技术方面取得了极大成功。在刚开始的10年中，Perceptics公司推出一系列创新产品，包括全球首款商用计算机视觉系统，该系统可自动读取行进中车辆的车牌；在遍布全美6个不同制造地点生产供美国海军使用的一系列大规模图像处理和归档系统，这种系统用于检测TridentII潜艇项目中导弹的火箭发动机；为先进的Macintosh计算机设计市场领先的图像板；拥有万亿字节的光盘生产线。
　　他还是模式识别、图像处理和机器学习领域企业和政府的常任顾问。他在这些领域获得的学术荣誉包括：1977年UTK工学院职员成就奖、1978年UTK Chancellor的研究学者奖、1980年Magnavox工程教授奖以及1980年M.E.Brooks杰出教授奖。1981年他成为田纳西大学的IBM教授，并于1984年被评为杰出贡献教授。他于1985年获得迈阿密大学授予的著名校友奖，1986年获得PhiKappaPhi学者奖，1992年获得田纳西大学的Nathan W.Dougherty工程优秀奖。工业领域的荣誉包括：1987年获得IEEE田纳西商业发展杰出工程师奖、1988年获得Albert Rose National商业图像处理优秀奖、1989年获得B.Otto Wheeley优秀技术传播奖、1989年获得Coopers和Lybrand企业家年度奖、1992年获得IEEE第3区杰出工程师奖以及1993年Technology Development的自动成像协会国家奖。
　　Gonzalez博士在模式识别、图像处理和机器人领域单独撰写或与他人合作撰写了100多篇技术文章、两本技术书籍和5本教科书。他的书在遍布全球的1000多所大学和研究机构使用。他列入全美名人传、工程名人传、世界名人传和10个其他国家的国际名人传。他是两个美国专利持有者或合有者，并担任IEEETransactiononSystems、ManandCybernetics和《国际计算机和信息科学》杂志的副主编。他是多个专业和名誉学会的会员，包括Tau Beta Pi、Phi Kappa Phi、Eta Kappa Nu和Sigma Xi。他还是IEEE的会士。
　　
　　Richard E.Woods，在田纳西大学获得电子工程学士、硕士和博士学位。他有广泛的专业经历，做过企业家、传统的学术工作者、政府顾问和工业管理者。近他创立了Med Data交互公司，这是一家专门开发医用手持计算机系统的高科技公司。他还是Perceptics公司的奠基人和副总裁，在该公司，负责许多公司的定量图像分析和自动决策产品的开发。
　　在加盟Perceptics和MedData之前，Woods博士担任田纳西大学电子工程和计算机科学系的助理教授，还曾任Union Carbide公司的计算机应用工程师。作为顾问，他参与为多个空间和军事机关（包括NASA、弹道导弹系统指挥和Oak Ridge国家实验室）开发各种专用数字处理器。
　　Woods博士发表或合作发表了大量有关数字信号处理方面的文章，并且是本领域引领性教科书《数字图像处理》的合著者。他是多个专业学会（包括Tau Beta Pi、Phi Kappa Phi和IEEE）的会员。1986年他被评为田纳西大学杰出工程校友。
　　
　　Steven L.Eddins，是Math Works公司图像处理开发组的项目经理。他领导开发了该公司多个版本的图像处理工具箱。他的专业兴趣包括构建基于新图像处理算法且广泛用于科学和工程领域的软件工具。在1993年加盟Math Works公司之前，Eddins博士是芝加哥依利诺依大学电子工程和计算机科学系的教师。在那里，他为研究生和高年级学生讲授数字图像处理、计算机视觉、模式识别和滤波器设计课程，并从事图像压缩方面的研究。Eddins博士于1986年在芝加哥工学院电子工程系获得学士学位，于1990年在该校获得博士学位，他是IEEE高级会员。

内页插图

目录

第1章 绪言
1.1 背景知识
1.2 什么是数字图像处理
1.3 MATLAB和图像处理工具箱的背景知识
1.4 本书涵盖的图像处理范围
1.5 本书配套学习资源网站
1.6 符号
1.7 MATLAB基础
1.7.1 MATLAB桌面
1.7.2 使用MATLAB编辑器和调试器
1.7.3 获得帮助
1.7.4 保存和检索工作数据
1.7.5 数字图像的表示
1.7.6 图像的输入／输出和显示
1.7.7 类和图像类型
1.7.8 M-函数编程
1.8 关于本书的参考文献
1.9 小结

第2章 灰度变换与空间滤波
2.1 背景知识
2.2 灰度变换函数
2.2.1 imadjust和stretchlim函数
2.2.2 对数及对比度扩展变换
2.2.3 指定任意灰度变换
2.2.4 针对灰度变换的某些公用M-函数
2.3 直方图处理与函数绘图
2.3.1 生成并绘制图像的直方图
2.3.2 直方图均衡化
2.3.3 直方图匹配法（规定化）
2.3.4 函数adapthisteq
2.4 空间滤波
2.4.1 线性空间滤波
2.4.2 非线性空间滤波
2.5 图像处理工具箱中标准的空间滤波器
2.5.1 线性空间滤波器
2.5.2 非线性空间滤波
2.6 将模糊技术用于灰度变换和空间滤波
2.6.1 背景知识
2.6.2 模糊集合介绍
2.6.3 使用模糊集合
2.6.4 一组自定义的模糊M-函数
2.6.5 将模糊集合用于灰度变换
2.6.6 将模糊集合用于空间滤波
2.7 小结

第3章 频域处理
3.1 二维离散傅立叶变换
3.2 在MATLAB中计算及观察二维DFT
3.3 频域滤波
3.3.1 基础知识
3.3.2 DFT滤波的基本步骤
3.3.3 频域滤波的M-函数
3.4 从空域滤波器获得频域滤波器
……

第4章 图像复原
第5章 几何变换与图像配准
第6章 像处理
第7章 小波
第8章 图像压缩
第9章 形态学图像处理
第10章 图像分割
第11章 表示与描述
附录A M -函数汇总
附录B ICE和MATLAB的图形用户界面
附录C 附加的自定义M-函数
参考文献
索引

前言/序言

探索数字世界的奥秘：图像的诞生、处理与应用 在信息爆炸的时代，图像已经渗透到我们生活的方方面面，从社交媒体上的分享，到医疗影像的诊断，再到工业生产的自动化检测，数字图像扮演着至关重要的角色。它们不仅仅是视觉的呈现，更是承载信息、传递情感、驱动科技进步的关键媒介。然而，一张看似简单的照片背后，隐藏着复杂的数学原理、精妙的算法设计和强大的计算能力。本书将带领您踏上一段深入探索数字图像世界奥秘的旅程，揭示图像是如何被“看见”、“理解”和“改造”的。 一、图像的本质：像素的交响曲 一切数字图像的起点，都回归到最基本的单位——像素（pixel）。本书将首先从像素的构成入手，阐释数字图像是如何由无数个微小的、具有特定颜色和亮度的方格点组成。您将了解到，不同类型的图像，如灰度图像、二值图像和彩色图像，在像素层面上有着怎样的区别，以及它们如何被存储和表示。我们还将探讨图像的采样和量化过程，理解将连续的物理世界转化为离散数字信号的必然性，以及这些过程对最终图像质量的影响。 二、图像的“看见”：获取与增强 要处理图像，首先需要获取它们。本书将深入介绍各种数字图像的获取方式，包括传统的CCD/CMOS传感器成像原理，以及更为先进的医学成像（如CT、MRI）、遥感成像等技术。了解这些成像原理，有助于我们理解不同图像的特性和潜在的应用场景。 获得原始图像后，往往需要对其进行预处理，以消除噪声、改善对比度，使其更适合后续的分析和处理。您将学习到一系列经典的图像增强技术，例如： 点运算： 图像的灰度变换是图像增强的基础，我们将详细讲解亮度调节、对比度拉伸、直方图均衡化等方法，如何通过简单的数学函数来改变像素的灰度值，从而提升图像的视觉效果。 空间域滤波： 噪声是图像处理中不可避免的干扰。本书将系统介绍各种空间域滤波技术，包括平滑滤波（如均值滤波、高斯滤波）用于去除噪声，以及锐化滤波（如拉普拉斯算子、Sobel算子）用于突出图像边缘和细节。我们将深入分析这些滤波器的原理、适用范围以及对图像产生的不同影响。 频率域处理： 除了在空间域进行处理，我们还可以将图像变换到频率域进行分析和处理。傅里叶变换是理解频率域处理的关键，本书将引导您理解低通滤波、高通滤波在去除周期性噪声、增强高频成分等方面的作用。 三、图像的“理解”：分割与识别 仅仅“看见”图像是不够的，更重要的是要“理解”图像所包含的信息。图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程，是许多高级图像处理任务的基础。我们将深入探讨各种图像分割技术： 阈值分割： 这是最简单直观的分割方法，通过设定一个或多个灰度阈值来区分前景和背景。我们将分析不同阈值选取策略的优缺点，以及自适应阈值方法如何处理光照不均的图像。 边缘检测： 边缘是图像中物体的重要边界线索。本书将介绍Canny边缘检测、Roberts算子、Prewitt算子等经典边缘检测算法，以及它们在提取物体轮廓方面的能力。 区域生长与分裂合并： 基于像素相似性的区域生长法，以及将图像不断细分再合并的策略，为复杂的图像分割提供了另一条途径。 连通分量分析： 在分割完成后，识别和分析不同的连通区域，例如计算其面积、周长、质心等几何属性，是理解区域特征的重要步骤。 在分割出感兴趣的区域后，我们还需要对其进行识别和分类。本书将介绍一些基本的图像识别概念和方法，包括： 特征提取： 如何从图像区域中提取能够代表其本质特征的描述符，例如形状特征、纹理特征、颜色特征等。 分类器基础： 了解基本的分类器原理，如k近邻（k-NN）、支持向量机（SVM）等，如何根据提取的特征将图像区域归类到预定义的类别中。 四、图像的“改造”：变换与复原 除了增强和分割，我们还需要对图像进行各种变换和复原，以满足特定的应用需求。 几何变换： 图像的缩放、旋转、平移、裁剪等几何变换，在图像配准、图像拼接、视角调整等方面有着广泛的应用。我们将讲解这些变换的数学原理，以及如何实现这些变换。 形态学处理： 形态学操作，如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等，通过结构元素对图像进行形状上的改变，常用于去除小噪声、连接断开的线段、提取物体骨架等。 图像复原： 现实世界中，图像在采集和传输过程中会受到各种失真，如模糊、噪声等。本书将介绍图像复原技术，如维纳滤波、盲去卷积等，尝试恢复图像的原始信息。 五、图像的应用：科技与生活的融合 数字图像处理技术并非空中楼阁，它们早已深入应用到各行各业，深刻地改变着我们的生活和工作方式。本书将通过具体的案例，展示数字图像处理的强大力量： 医学影像分析： 从X光片、CT、MRI到病理切片，数字图像处理技术在疾病诊断、治疗方案制定、手术导航等方面发挥着不可替代的作用。 工业自动化： 在产品质量检测、缺陷识别、机器人视觉引导等方面，图像处理技术提高了生产效率和产品合格率。 遥感与地理信息系统： 对卫星图像、航空照片的处理，帮助我们监测环境变化、进行资源勘探、绘制地图。 计算机视觉： 这是数字图像处理技术最为活跃的应用领域之一，包括人脸识别、物体检测、自动驾驶、增强现实等。 多媒体与娱乐： 图像编辑软件、视频特效制作、虚拟现实技术，都离不开数字图像处理的核心支撑。 六、学习的进阶之路：工具与实践 为了更好地理解和实践这些技术，本书将引导您掌握强大的图像处理工具。您将了解如何利用这些工具来设计、实现和验证各种图像处理算法。通过大量的示例和练习，您将逐步建立起将理论知识转化为实际应用的信心和能力。 踏入数字图像处理的世界，就像打开了一扇通往全新维度的大门。您将不仅学会如何操作和优化图像，更重要的是，您将逐渐理解图像背后的科学逻辑，培养分析和解决问题的能力。这本书将成为您在这条探索之路上的忠实伙伴，为您提供坚实的理论基础和实践指导，帮助您成为数字世界的“炼金术士”，将像素的交响曲转化为有价值的信息和令人惊叹的视觉体验。

评分☆☆☆☆☆

作为一名初学者，我在选择数字图像处理的入门书籍时，曾经感到非常迷茫。市面上充杂着各种各样的书籍，有的过于理论化，有的又过于肤浅。直到我遇到了《国外计算机科学经典教材：数字图像处理的MATLAB实现（第2版）》，我才找到了真正适合我的那本书。这本书的语言风格非常平易近人，即使是初学者，阅读起来也不会感到吃力。 书中从最基础的数字图像的表示方式开始讲起，比如像素、灰度值、颜色深度等，这些都是理解后续内容的基础。然后，作者逐步深入到图像的增强技术，比如亮度和对比度调整，以及各种滤波器的应用。我尤其喜欢书中对高斯滤波和中值滤波的讲解，它们是如何通过卷积操作来平滑图像的，以及在实际应用中分别适用于哪些场景，都讲解得非常清晰。而且，每当介绍一个新的概念或算法时，书中都会提供一个直观的图示，这对于帮助我理解抽象的数学概念非常有帮助。 让我印象深刻的是，书中并没有仅仅停留在理论的罗列，而是非常注重实践。每一个重要的算法，都会配有相应的MATLAB代码示例。我曾经在学习图像平滑时，通过运行书中的高斯滤波代码，并尝试修改滤波器的核大小，我能够直观地看到滤波效果的变化，从而更好地理解参数对图像质量的影响。书中对这些代码的注释也非常详细，解释了每一行代码的作用，这对于我这样对MATLAB不甚熟悉的新手来说，简直是巨大的帮助。 此外，本书在图像复原部分的内容也让我感到惊喜。作者不仅介绍了点扩散函数（PSF）和退化模型，还详细讲解了如何利用逆滤波、维纳滤波等方法来恢复退化的图像。我曾经尝试复原一张模糊的照片，通过书中提供的维纳滤波代码，并根据照片的模糊程度调整滤波参数，我竟然能够一定程度上恢复照片的清晰度，这让我感到非常兴奋，也让我对数字图像处理的能力有了更深的认识。 总的来说，《国外计算机科学经典教材：数字图像处理的MATLAB实现（第2版）》是一本非常适合初学者的数字图像处理教材。它将复杂的理论知识用简单易懂的方式呈现出来，并通过大量的MATLAB代码示例，让读者能够轻松地将所学知识应用到实践中。这本书不仅帮助我建立了对数字图像处理的初步认知，也激发了我进一步深入学习的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容确实很扎实，我个人在使用过程中，最受启发的是它在颜色空间转换部分的阐述。不同于一些只简单列举RGB、HSV等颜色空间的教材，这本书深入分析了各种颜色空间在不同应用场景下的优劣，以及它们如何影响后续的图像处理效果。比如，在进行肤色检测时，HSV颜色空间比RGB更容易分离出肤色区域，而YUV颜色空间则在视频压缩中扮演着重要角色。书中通过具体的MATLAB代码示例，清晰地展示了如何在不同颜色空间之间进行转换，以及如何在这些空间中实现特定的图像处理任务。这让我意识到，选择合适的颜色空间是进行高效图像处理的第一步，也是至关重要的一步。 在图像压缩方面，这本书也提供了非常深入的讲解，包括了传统的JPEG压缩原理，以及更现代的小波变换压缩技术。作者对于离散余弦变换（DCT）在JPEG压缩中的作用进行了详细的分析，从能量集中的角度解释了为什么DCT能够有效地去除图像的冗余信息。更让我眼前一亮的是，书中对小波变换的介绍，它不仅解释了小波变换如何打破传统的二维块状处理模式，实现多分辨率分析，还展示了如何利用小波变换进行图像的去噪和压缩，这为我理解更先进的图像处理算法打开了新的思路。书中关于小波变换的MATLAB实现也十分详尽，能够帮助读者理解不同小波基函数对图像处理效果的影响。 另外，书中对于图像分割的讨论也让我受益匪浅。作者介绍了多种经典的图像分割方法，包括基于阈值的分割、区域生长法、边缘检测法以及更复杂的基于图论的分割方法。特别是在讲到Watershed（分水岭）算法时，书中不仅给出了算法的原理，还通过MATLAB代码演示了如何利用该算法将相互连接的物体分割开来，这在细胞计数、车辆检测等实际应用中非常有价值。书中还探讨了如何结合多种分割方法，以提高分割的准确性和鲁棒性，这对于处理复杂背景和噪声干扰的图像非常实用。 本书在图像特征提取部分的内容也相当丰富。作者详细介绍了SIFT、SURF等局部特征描述子，以及HOG等全局特征描述子，并提供了相应的MATLAB实现。这些特征提取技术是构建计算机视觉系统的基础，例如物体识别、图像检索等。书中对于每种特征提取算法的原理、提取步骤以及在实际应用中的表现都进行了清晰的讲解，这让我能够根据不同的应用需求选择最合适的特征提取方法。 总体而言，这本书在数字图像处理的各个核心领域都提供了详实而深入的讲解，并且通过MATLAB的实践，让读者能够真正地掌握这些技术。它不仅仅是一本教科书，更是一本可以伴随读者整个学习和研究过程的实践指南，对于想要深入理解数字图像处理并熟练运用MATLAB进行开发的读者来说，绝对是值得投资的一本好书。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，这本书最宝贵的价值在于它将复杂的数字图像处理概念，以一种极具逻辑性和系统性的方式呈现出来，并且将理论与MATLAB的实践完美地结合起来。这使得学习过程更加高效，也更加有趣。 书中对于图像变换部分的讲解，让我印象尤为深刻。作者不仅详细介绍了傅里叶变换、离散余弦变换（DCT）等经典变换，还深入探讨了小波变换在图像处理中的应用。他以非常生动的方式解释了傅里叶变换如何将图像分解成不同频率的成分，以及为什么高频成分对应图像的细节，低频成分对应图像的整体轮廓。这些讲解对于理解图像的压缩和滤波至关重要。 而在图像分割方面，这本书的内容也远超我的预期。它不仅介绍了阈值分割、区域生长等基础方法，还详细讲解了基于边缘的分割、基于区域的分割以及更高级的图割算法。我尤其喜欢书中对于分水岭算法的讲解，它通过类比“山脉”和“盆地”，将复杂的算法原理解释得通俗易懂。而且，书中提供了相应的MATLAB代码，让我能够亲手实现这些分割算法，并观察不同参数对分割效果的影响。 此外，本书在三维视觉和立体视觉方面的初步探讨，也为我打开了新的研究方向。虽然这部分内容可能不如二维图像处理那么详尽，但它为我提供了一个了解三维重建、深度估计等重要概念的入门。书中通过简化的例子，展示了如何利用多视图图像来恢复场景的三维信息。 最终，这本书的强大之处在于它提供了一个完整的知识体系。从基础的像素操作到复杂的特征提取和三维重建，它几乎涵盖了数字图像处理的每一个重要环节。而且，书中提供的MATLAB代码不仅能够帮助读者理解算法，更能够直接用于实际项目开发，这极大地提高了学习的实用性。 总而言之，《国外计算机科学经典教材：数字图像处理的MATLAB实现（第2版）》是一本集理论深度、实践指导和系统性于一体的优秀教材。它能够帮助读者建立起扎实的数字图像处理知识体系，并为他们在相关领域的研究和开发奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容对我而言，不仅仅是知识的传授，更像是一场关于视觉信息的探索之旅。在学习过程中，我被它对于图像分析和特征提取部分的处理深深吸引。作者在介绍图像分析技术时，不仅仅停留在算法的介绍，而是深入探讨了不同算法背后的思想和哲学。例如，在讨论纹理分析时，书中不仅介绍了灰度共生矩阵（GLCM）等传统方法，还引入了更现代的小波变换和Gabor滤波器等方法，并对比了它们在不同纹理特征提取上的表现。 让我感到惊喜的是，书中对于图像检索和模式识别部分的讲解，内容非常全面。它不仅介绍了基于内容的图像检索（CBIR）的基本框架，还详细阐述了如何利用SIFT、SURF等特征描述子构建图像的特征向量，并在此基础上实现图像的相似度匹配。这对于我理解如何让计算机“看懂”图像，并从中提取有用的信息非常有启发。书中提供的MATLAB代码，让我能够亲手实现一个简单的图像检索系统，这让我深刻体会到理论与实践结合的魅力。 在模式识别方面，书中对贝叶斯分类器、支持向量机（SVM）等经典算法的讲解也十分到位。作者通过清晰的数学推导和图示，帮助我理解了这些算法的工作原理，以及它们在图像分类任务中的应用。例如，书中就利用SVM对不同花卉的图像进行分类进行了演示，这让我对机器学习在图像处理中的应用有了更直观的认识。 此外，这本书在目标跟踪和运动分析方面的内容也为我打开了新的视野。作者介绍了多种目标跟踪算法，包括基于块匹配、卡尔曼滤波以及粒子滤波的方法，并展示了它们在视频序列中的应用。理解这些技术，对于进行视频监控、自动驾驶等前沿领域的研究至关重要。 总的来说，《国外计算机科学经典教材：数字图像处理的MATLAB实现（第2版）》是一本内容丰富、深度和广度兼具的教材。它不仅仅涵盖了数字图像处理的经典内容，还触及了许多前沿的研究方向。对于那些希望在计算机视觉、模式识别等领域进行深入研究的读者来说，这本书无疑是极具价值的学习资源。

评分☆☆☆☆☆

作为一名计算机视觉方向的研究生，我一直在寻找一本能够深入理解数字图像处理理论并能熟练运用MATLAB进行实践的教材。终于，我找到了这本《国外计算机科学经典教材：数字图像处理的MATLAB实现（第2版）》。这本书的内容非常详实，覆盖了数字图像处理的各个重要方面，从基础的图像增强、复原，到复杂的图像分割、特征提取，再到先进的应用领域，如形态学处理、小波变换等，都进行了深入浅出的讲解。 在数字图像处理的理论方面，作者不仅清晰地阐述了各种算法的数学原理，还提供了丰富的公式推导和直观的图示，这对于我理解这些抽象概念非常有帮助。例如，在讲解傅里叶变换时，作者通过不同尺度的频率分量，直观地展示了图像的频率特性，让我对图像的低频和高频信息有了更深刻的认识。同时，书中对于噪声的分析和各种去噪算法的对比也非常到位，从最简单的均值滤波到更复杂的维纳滤波，都给出了详细的实现步骤和效果评估，让我能够根据不同的噪声类型选择最合适的处理方法。 更令人惊喜的是，这本书不仅仅停留在理论层面，而是将理论与MATLAB的实践紧密结合。书中提供了大量精炼的代码示例，读者可以即时运行并观察结果。这对于我们这些需要动手实践的学生来说，简直是福音。我曾经在学习边缘检测算法时，遇到过一些难以理解的参数设置，但通过书中提供的MATLAB代码，我能够逐行调试，修改参数，直观地看到不同参数对边缘检测效果的影响，从而快速掌握了算法的精髓。书中对每一个算法的MATLAB实现都附有详细的注释，解释了代码的逻辑和关键函数的用法，这极大地降低了学习门槛，也让我能够更高效地将所学知识应用到自己的研究项目中。 这本书的另一大亮点是其在图像复原和图像增强部分的处理。作者对于各种复原技术，如逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等，都进行了详尽的阐述，并结合MATLAB代码展示了其恢复图像的实际效果。这对于理解图像退化模型和选择合适的复原方法至关重要。而在图像增强方面，无论是灰度变换、直方图均衡化，还是各种空间域和频率域的滤波技术，书中都提供了清晰的原理介绍和MATLAB实现。我尤其喜欢书中对形态学图像处理的讲解，通过膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等基本操作，有效地解决了图像中的噪声和物体连接问题，这些都是在实际图像处理任务中非常常用的技术。 总的来说，《国外计算机科学经典教材：数字图像处理的MATLAB实现（第2版）》是一本不可多得的数字图像处理领域的权威教材。它不仅为读者提供了扎实的理论基础，更重要的是通过MATLAB的实践，将理论知识转化为实际可操作的技术。这本书的逻辑清晰，结构合理，从基础到高级，循序渐进，非常适合作为入门和深入学习数字图像处理的学生和研究人员的参考书。我相信，通过对这本书的学习和实践，任何对数字图像处理感兴趣的读者都能在这一领域取得显著的进步，并能够独立完成相关的图像处理项目。

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好书，推荐

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不错，挺好的，不过我买错了

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京东恶性做买卖，打扰顾客生活

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搞活动买的，400-300，很划算。。。下次活动还会来买的