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冈萨雷斯（R.C. Gonzalez）主编的经典英文教材Digital Image Processing是20多年来此领域**的教材之一，已在世界500多所大学和研究所使用，也被国内众多高校选作数字图像处理课程双语和全英教学的英文教材。 但是原版教材叙述太过详细，篇幅巨大，对于以掌握学科知识体系和重要知识点、了解学科发展规划为目标的本科教学，显得负担过重，特别是用英语进行专业课教学，给学生理解相关专业知识造成很大的困难。 为配合高校的教育改革创新和国际化进程，辅助教师的双语及全英教学，帮助学生学习、巩固、提高，编者根据多年的双语和全英教学经验编写了这本与英文教材Digital Image Processing配套的学习指导书。 为便于教学及配合原英文教材，书中采用与原英文教材章节一致的编排顺序，主要特点如下： 1．习题及解答由中文和英文两大部分构成，可供灵活取舍分别用于中文、全英文和双语教学。 2．根据教学大纲的要求，对所有知识点进行提纲挈领的阐述，突出重点、难点及易混淆之处，力求使读者一目了然。 3．习题解答注重解题思路，以帮助学生掌握解题方法和技巧，培养学生科学的思维方法。 4．习题包含选择题、填空题、判断题、简答题和计算题等多种类型。选题力求体现各章的重点和难点，注重加深对基本概念的理解和基础知识的融会贯通。 5． 附录给出专业术语英汉对照，便于读者进行本课程的英文学习及阅读相关英文文献。 本书适宜于作为高等院校信息科学及其相关专业学生学习“数字图像处理”课程（尤其是全英语和双语学习）的配套教辅教材，也可供教师作为教学参考，还可作为数字图像处理和分析领域的科技工作者的参考书。内容简介
《数字图像处理学习指导与题解》是Rafael C. Gonzalez和Richard E. Woods 的经典教材Digital Image Processing本科教学部分的辅导资料。每章由学习要求、要点总结、习题解答等部分组成，突出基本理论、基本概念和基本方法。习题和解答由中文和英文两大部分构成，可供灵活取舍分别用于中文、全英文和双语教学。习题包含选择题、填空题、判断题、简答题和计算题等类型。选题力求体现各章的重点和难点，注重加深对基本概念的理解和基础知识的融会贯通，全书共7章，主要内容包括引言、数字图像基础、空域图像增强、频域图像增强、图像复原、彩色图像处理、图像压缩。 本书可作为计算机、通信和电子等相关专业的学生学习“数字图像处理”专业课程及专业英语课程的参考书。内页插图
目录
第1章引言1.1学习要求1.2要点总结1.2.1图像及图像处理1.2.2数字图像处理的特点1.2.3数字图像处理的目的1.2.4数字图像处理的主要研究内容1.2.5图像工程的三个层次1.2.6数字图像处理的应用领域1.2.7数字图像处理的发展动向1.3习题解答第2章数字图像基础2.1学习要求2.2要点总结2.2.1图像感知和获取的常用方法2.2.2图像数字化2.2.3数字图像的表示2.2.4像素间的一些基本关系2.2.5图像处理的基本数学公式2.3习题解答第3章空域图像增强3.1学习要求3.2要点总结3.2.1图像增强的概念3.2.2灰度变换技术3.2.3直方图增强技术3.2.4多幅图像空域增强技术3.2.5空域滤波3.3习题解答第4章频域图像增强4.1学习要求4.2要点总结4.2.1图像变换与频域图像增强4.2.2图像的傅里叶变换及性质4.2.3频域滤波4.3习题解答第5章图像复原5.1学习要求5.2要点总结5.2.1图像退化与复原5.2.2图像噪声5.2.3空间域滤波复原5.2.4频率域滤波复原5.3习题解答第6章彩色图像处理6.1学习要求6.2要点总结6.2.1三基色(三原色)原理及颜色模型6.2.2颜色空间的表示及其转换6.2.3彩色图像增强技术6.3习题解答第7章图像压缩7.1学习要求7.2要点总结7.2.1图像编码的基本理论7.2.2数据冗余7.2.3图像质量7.2.4图像压缩编码的分类7.2.5图像压缩模型7.2.6信息理论基础7.2.7无损压缩编码7.2.8有损压缩编码7.2.9静止图像压缩编码标准--JPEG7.3习题解答附录A术语英汉对照附录B术语汉英对照参考文献精彩书摘
第3章空域图像增强 3.1学习要求 （1） 掌握点处理空域增强技术（图像灰度变换、直方图均衡等）； （2） 掌握多幅图像空域增强技术（算术、逻辑运算等）； （3） 掌握邻域处理空域增强技术（线性、非线性平滑和锐化等）。 3.2要点总结 3��2��1图像增强的概念 1. 图像增强 不考虑图像降质的原因，按照某种处理方法将图像中感兴趣的特征有选择地突出，衰减其不要的特征，将降质图像进行改善处理的方法。 2. 图像增强的目标 处理图像，使其比原始图像更适合于特定的应用。 （1） 消除噪声，改善图像的视觉效果。 （2） 突出边缘，有利于识别和处理。 3. 图像增强的应用及其分类 1） 图像增强有两大类应用 （1） 改善图像的视觉效果，提高图像清晰度。 （2） 突出图像的特征，便于计算机处理。 2） 图像增强的分类 图像增强空间域点运算灰度变换 直方图修正法 区域运算平滑 锐化 频率域高通滤波 低通滤波 同态滤波增强 彩色增强假彩色增强 伪彩色增强 彩色变换增强 代数运算 3） 术语 （1） 窗口： 对于图像中的任一像素（x，y），以此为中心，按上下左右对称所设定的像素范围。 （2） 滤波： 指从含有干扰的接收信号中提取有用信号的一种技术。主要应用在频率域图像处理中。在空间域，滤波即为卷积运算。 （3） 拉伸： 以波段为处理对象，它通过处理波段中单个像素值来实现增强的效果。图像直方图是选择拉伸具体方法的基本依据。 （4） 灰度拉伸分为线性拉伸（全域线性拉伸、分段线性拉伸、灰度窗口切片）和非线性拉伸（指数变换、对数变换），外加多波段拉伸。 ……前言/序言
前言 数字图像处理是信息科学中快速发展的热点研究方向，是当前信息技术的核心技术之一，是信息工程、控制工程及计算机科学与技术等专业的本科生和研究生的主干课程。 R.C.Gonzalez & R.E.Woods主编的经典英文教材Digital Image Processing是二十多年来此领域**的教材之一，已在世界500多所大学和研究所使用，也被国内众多高校选作数字图像处理课程双语和全英教学的英文教材。教材内容丰富、翔实,由浅入深,循序渐进,配有大量的图表和实例，易于激发学生的学习兴趣，发挥学生的积极性和主动性。但是原版教材叙述太过详细，篇幅巨大，对于以掌握学科知识体系和重要知识点、了解学科发展规划为目标的本科教学，显得负担过重，特别是用英语进行专业课教学，给学生理解相关专业知识造成很大的困难。 随着全球化进程的加快,高等教育国际化也成为必然，双语教学、全英语教学也必将跟上时代步伐，以适应扩大国际间交流合作、鼓励科技工作者在国际优秀期刊发表英文论文的目标。为配合高校的教育改革创新和国际化进程，辅助教师的双语及全英教学，帮助学生学习、巩固、提高，编者根据多年的双语和全英语教学经验编写了这本与英文教材Digital Image Processing配套的学习指导书。 为便于教学及配合原英文教材，书中采用与原英文教材章节一致的编排顺序，主要特点如下： （1） 习题及解答由中文和英文两大部分构成，可供灵活取舍分别用于中文、全英文和双语教学。 （2） 根据教学大纲的要求，对所有知识点进行提纲挈领的阐述，突出重点、难点及易混淆之处，力求使读者一目了然。 （3） 习题解答注重解题思路，以帮助学生掌握解题方法和技巧，培养学生科学的思维方法。 （4） 习题包含选择题、填空题、判断题、简答题和计算题等多种类型。选题力求体现各章的重点和难点，注重加深对基本概念的理解和基础知识的融会贯通。 （5） 附录给出专业术语英汉对照，便于读者进行本课程的英文学习及阅读相关英文文献。 本书适宜于作为高等院校信息科学及其相关专业学生学习“数字图像处理”课程（尤其是全英语和双语学习）的配套教辅教材，也可供教师作为教学参考，还可作为数字图像处理和分析领域的科技工作者的参考书。 在本书的编写过程中，得到了上海理工大学王朝立教授的大力支持和帮助，还有多位研究生为本书的完善做了部分图文工作，在此表示衷心感谢！ 本书以R.C.Gonzalez & R.E.Woods编著的Digital Image Processing为主要参考书，同时也参考了其他文献和著作，在此谨向这些书的作者表示诚挚的谢意。编者还要真诚地感谢清华大学出版社的梁颖主任，他为本书的出版做了大量指导和具体工作。 由于作者的视野和水平有限，加上编写时间仓促，对于书中需要改进的地方，恳请广大师生和读者提出批评及建议。 编者 2016年12月用户评价
作为一名对计算机视觉领域充满热情的学生，《数字图像处理学习指导与题解》这本书，简直就是为我量身定做的。它以一种非常系统和全面的方式，介绍了数字图像处理的各个方面。从图像的获取、表示，到各种经典的图像增强、复原、变换、分割技术，书中都进行了深入浅出的讲解。我尤其喜欢书中关于边缘检测的章节，它详细介绍了 Sobel, Canny 等经典算法的原理和实现，并且通过大量的图示，让我能够直观地理解它们是如何工作的。而书中提供的练习题，更是让我受益匪浅。这些题目不仅仅是知识点的简单回顾，更是对实际问题的模拟和检验。我记得有一道关于图像阈值选择的题目，书中提供了多种阈值确定方法，我通过实践，深刻理解了不同方法的优劣以及适用场景。书中的详细解析，更是让我感叹不已。它不仅给出了完整的解题步骤，更重要的是，它分析了每一个步骤背后的原理，让我能够举一反三，触类旁通。这种“深入骨髓”的学习体验，让我对数字图像处理的理解更加透彻。这本书，让我感觉自己不再是孤军奋战，而是一位有经验的向导，指引我在知识的海洋中航行。它不仅为我打下了坚实的理论基础，更重要的是，它激发了我进一步探索和学习的动力。
评分作为一名长期从事图像处理相关工作的人，我总是在寻找能够让我不断进步、更新知识的书籍。《数字图像处理学习指导与题解》这本书，无疑满足了我的这一需求。它在经典理论的讲解上，保持了严谨和深度，同时又融入了最新的研究成果和实践经验。我尤其欣赏书中对于图像分割和特征提取部分的论述，它详细介绍了多种经典的分割算法，如阈值分割、区域生长、边缘检测，以及更现代的基于深度学习的方法。更重要的是，书中提供了大量的代码示例和实际案例，让我能够将理论知识直接转化为实践能力。例如，书中关于SIFT特征提取的讲解，不仅说明了算法的原理，还给出了相应的代码实现，我可以直接拿来运行，并尝试对自己的图像进行测试。这种“理论与实践并行”的学习模式，对我来说至关重要。而且，书中附带的习题，质量非常高。它们涵盖了从基础概念到复杂算法的应用，并且很多题目都需要综合运用多个知识点才能解决。我曾经花了好几天的时间去思考一道关于图像配准的题目，最终通过书中提供的思路和提示，才得以解决。这种挑战性的题目，极大地激发了我的学习热情，也让我对数字图像处理有了更深的理解。这本书，让我感觉自己像是回到了学生时代，又一次充满了探索的欲望。它不仅帮助我巩固了已有的知识，更重要的是，它拓展了我的视野，让我看到了数字图像处理领域更广阔的可能性。我正在尝试将书中的一些高级算法应用到我的工作中，并且已经取得了初步的成效。
评分这是一本让我感到惊喜的书，它的内容之丰富、讲解之透彻，远远超出了我的预期。《数字图像处理学习指导与题解》不仅仅是一本教材，更像是一个全方位的学习助手。从图像的表示、颜色空间，到复杂的滤波、变换、分割技术，书中几乎涵盖了数字图像处理的每一个重要方面。我最喜欢的部分是书中关于图像复原的章节，它详细介绍了各种退化模型和复原方法，并且提供了大量的对比实验，让我能够直观地看到不同算法的效果。这对于我理解那些抽象的数学模型非常有帮助。而且，书中的练习题设计得非常巧妙，不仅考察了对知识点的掌握程度，更重要的是，它引导我思考如何将这些知识应用到实际问题中。我记得有一道题是关于如何去除图像中的噪声，书中提供了多种噪声模型和相应的滤波算法，我通过实践，发现不同噪声类型需要采用不同的处理方法，这让我对图像处理的复杂性有了更深的认识。最让我感激的是，书中对每一个题目的解答都非常详尽，不仅给出了最终答案，更重要的是，它详细解释了每一步的推导过程和解题思路，让我能够真正理解为什么这样做。这种“知其然，更知其所以然”的学习方式，让我受益匪浅。它让我学会了如何分析问题，如何拆解问题，以及如何运用已有的知识去解决问题。这本书让我觉得，数字图像处理不再是一门遥不可及的学科，而是可以通过系统学习和刻苦练习，完全掌握的技能。我现在能够更有信心地去 tackling 各种与图像处理相关的项目，并且能够自信地与同行交流。
评分对于任何想要深入理解数字图像处理的人来说，《数字图像处理学习指导与题解》都是一本不可或缺的宝藏。它不仅仅是一本教科书，更像是一位循循善诱的良师益友。书中对于图像变换、特征提取、模式识别等核心内容的阐述，清晰且深入。我最欣赏的是书中在介绍每一个算法时，都会先从其产生的背景、解决的问题入手，然后才引出详细的原理和数学推导。这种“溯本追源”的讲解方式，让我能够真正理解算法的精髓，而不是停留在表面的公式操作。而且，书中提供了大量的实践性练习题，这些题目设计得非常巧妙，能够有效地检验我们对理论知识的掌握程度，并引导我们去思考如何将其应用于实际场景。我尤其喜欢书中关于图像压缩和编码的章节，它详细介绍了JPEG等常用压缩算法的原理，并且通过具体的例子，让我能够理解其中的权衡和取舍。通过解答书中的习题，我不仅巩固了理论知识，更重要的是，我学会了如何分析和解决图像处理中的实际问题。书中的详细解答，更是为我提供了宝贵的思路和方法，让我能够从不同的角度去理解问题。这种“解惑答疑”的学习体验，让我觉得自己的进步神速。这本书，让我深刻体会到，数字图像处理是一门既有理论深度，又有实践价值的学科。它让我对这个领域充满了探索的欲望，并且有了更坚定的信心去深入研究。
评分自从我开始阅读《数字图像处理学习指导与题解》以来，我对这个看似高深的学科产生了前所未有的亲近感。我之前接触过一些数字图像处理的书籍，但往往因为语言过于学术化，或者内容跳跃性太大，让我难以消化。而这本书，仿佛一位经验丰富的向导，带着我在数字图像处理的广阔天地中，一步步探索。它的结构设计非常合理，每一章节都围绕着一个核心主题展开，从理论讲解到实际应用，再到相关的练习题，环环相扣，让人能够形成完整的知识体系。我特别欣赏书中在讲解图像变换、频率域处理等内容时，所采用的类比和直观解释。例如，在解释傅里叶变换时，书中用声音的频谱分析来类比，让我一下子就明白了图像的频率成分代表了什么，以及如何通过改变频率成分来达到滤波的目的。这种“化繁为简”的讲解方式，极大地降低了学习门槛。而最让我惊喜的，莫过于书中提供的丰富多样的习题。这些习题不仅仅是对知识点的简单考察，很多都涉及到实际问题的分析和解决。通过解答这些题目，我不仅仅是巩固了理论知识，更重要的是，我学会了如何将理论应用于实践，如何分析一个图像处理任务，并选择合适的算法来解决。书中的详细解析，更是让我受益匪浅，很多时候，我会在自己绞尽脑汁也想不出答案的时候，看到书中的解析，豁然开朗，感叹原来还有这样的解题思路。这种“授人以鱼不如授人以渔”的教学方式，让我真正学会了如何去思考和解决问题，而不是死记硬背。这本书让我深刻体会到，数字图像处理并非遥不可及，只要方法得当，任何人都可以掌握其中的奥秘。我已经开始尝试将书中学到的知识应用到我的项目开发中，效果显著。
评分这本书，绝对是我的数字图像处理学习之旅中的一座灯塔。我曾一度认为，数字图像处理离我太遥远，那些复杂的数学公式和算法，就像一道道难以逾越的高墙。但《数字图像处理学习指导与题解》的出现，彻底颠覆了我的认知。它以一种极其人性化的方式，将晦涩的理论变得生动有趣。从图像的几何变换，到色彩空间的转换，再到各种经典的滤波算法，书中都进行了细致入微的讲解。我特别喜欢书中关于图像增强的章节，它用丰富的图例展示了不同增强算法的效果，让我能够直观地感受到“放大镜”和“调色盘”在图像处理中的作用。而书中提供的练习题，更是让我欲罢不能。我总是忍不住去尝试解答，然后在书中的解析中寻找答案。这种“挑战与收获”并存的学习过程，让我充满了成就感。我记得有一次，我卡在了一个关于图像复原的问题上，尝试了很多方法都无效。当我看到书中关于维纳滤波的讲解时，我眼前一亮，并且通过书中的详细步骤，成功地恢复了我的图像。这种“解决问题的喜悦”是学习过程中最美好的部分。这本书，不仅仅教会了我知识，更重要的是，它教会了我如何去学习，如何去解决问题。它让我意识到，学习数字图像处理，并非遥不可及，只要有耐心，有方法，人人都可以掌握。我现在已经开始将书中的知识运用到我的实际项目中，并且取得了意想不到的效果。
评分这本书，简直是我在学习数字图像处理道路上的一股清流。我之前尝试过一些其他书籍，但往往因为内容过于深奥或者逻辑跳跃，让我感到难以消化。而《数字图像处理学习指导与题解》，则以一种循序渐进、通俗易懂的方式，将我带入了数字图像处理的世界。从最基础的图像表示，到复杂的图像分割和识别，书中都进行了清晰的讲解。我特别喜欢书中对于图像几何变换的解释，它用生动的比喻和直观的图示，让我瞬间理解了平移、旋转、缩放等操作是如何实现的。而书中提供的练习题，更是让我爱不释手。每一道题都紧密结合了所学内容，并且难度适中，既能检验我的掌握程度，又能激发我的思考。我记得有一次，我遇到一道关于图像噪声去除的题目，书中提供的多种滤波算法，让我能够根据不同的噪声类型，选择最合适的处理方法。这种“学以致用”的学习体验，让我充满了成就感。书中的详细解答，更是让我受益匪浅。它不仅给出了最终的答案，更重要的是，它详细阐述了解题思路和步骤，让我能够深刻理解每一个环节的意义。这种“授人以渔”的教学方式，让我真正学会了如何去思考和解决问题。这本书，让我对数字图像处理产生了浓厚的兴趣，并且让我坚信，通过努力，我一定能够掌握这门强大的技术。
评分坦白说，我曾经对数字图像处理抱有一定程度的畏惧感，总觉得它是一门充满复杂数学公式和晦涩理论的学科。《数字图像处理学习指导与题解》的出现，彻底改变了我的看法。这本书，就像一位耐心细致的老师，将我一步步地引入数字图像处理的世界。它没有直接抛出深奥的概念，而是从最基本的内容开始，比如像素、灰度、颜色空间等，然后逐渐深入到更复杂的算法。我特别欣赏书中对于图像增强和复原算法的讲解，它用丰富的实例和图示，让我能够直观地理解这些算法的作用。例如，书中关于直方图均衡化的讲解，让我瞬间明白了如何通过调整像素的灰度分布来增强图像的对比度。而书中提供的练习题，更是让我欲罢不能。我总是在看完理论内容后，迫不及待地去尝试解答，然后在书中的解析中寻找答案。这种“动手动脑”的学习方式，让我觉得学习过程充满了乐趣和成就感。我记得有一道关于图像边缘检测的题目，书中提供了多种边缘检测算子，我通过实践，深刻理解了不同算子在检测不同类型边缘时的表现差异。书中的详细解答，更是让我受益匪浅。它不仅给出了完整的解题步骤，更重要的是，它分析了每一个步骤背后的原理，让我能够真正理解为什么这样做。这种“知其然，更知其所以然”的学习方式，让我对数字图像处理有了更深刻的认识。这本书，让我觉得学习数字图像处理不再是一件困难的事情，而是一件充满探索和发现的旅程。
评分这本书绝对是我在数字图像处理领域遇到的最棒的资源之一！作为一名初学者，我曾经对这个领域感到望而生畏，那些复杂的算法和数学公式常常让我无从下手。然而，《数字图像处理学习指导与题解》彻底改变了我的看法。它没有直接抛出深奥的理论，而是以一种非常循序渐进的方式引导读者，从最基础的概念开始，逐步深入。书中对于图像增强、复原、分割、压缩等核心内容的讲解，都清晰易懂，而且提供了大量的图示和例子，让抽象的理论变得具体生动。我尤其喜欢的是它在讲解每一个算法时，都会先从直观的理解入手，然后才引出数学模型。这对于我这种需要“看见”原理才能真正理解的人来说，简直是福音。而且，书中提供的练习题和详尽的解答，是我学习过程中最宝贵的财富。我尝试着自己解答，然后对照书中的解析，一步步找出自己的不足，并理解正确的思路。这种“自己动手，丰衣足食”的学习模式，极大地提升了我的学习效率和解决问题的能力。很多时候，我会在理解了一个概念后，立刻去书中找到相关的练习题，动手实践，然后通过解析来巩固和深化我的理解。这种即时反馈机制，让我在学习的道路上充满了成就感，也让我对数字图像处理这个领域产生了浓厚的兴趣。我甚至会主动去思考，书中没有提及的某些算法，是否也遵循类似的原理，然后尝试去寻找相关的资料进行拓展学习。这本书就像一位循循善诱的导师，总能在最恰当的时候，给我最需要的指引。它不仅仅是一本教科书，更像是一本可以陪伴我成长的学习伙伴，让我能够扎实地掌握数字图像处理的知识，并为我未来的深入研究打下坚实的基础。我强烈推荐给所有对数字图像处理感兴趣的同学和从业者，无论你是初学者还是有一定基础，这本书都能给你带来意想不到的收获。
评分老实说，我一开始拿到《数字图像处理学习指导与题解》的时候，心里还有些忐忑，担心它会不会又是一本“理论堆积如山，实践遥不可及”的书。但当我翻开第一页，这种担忧就荡然无存了。这本书，就像一位和蔼的师长，用最贴近生活、最易于理解的语言，为我揭开了数字图像处理的神秘面纱。它没有一开始就用晦涩的数学公式轰炸我，而是从图像的基本构成——像素，讲起，然后慢慢引入颜色模型、灰度化、二值化等概念。每一步都走得很稳，让我感觉自己完全跟得上。书中对于形态学处理、边缘检测等核心算法的讲解，更是让我眼前一亮。它不仅清晰地阐述了算法的原理，还深入剖析了各种算子是如何工作的，以及它们在实际应用中的优缺点。最让我惊叹的是，书中提供的每一个例题，都配有详细的步骤和分析，让我能够清晰地理解解题思路，甚至学会举一反三。我曾经在遇到一个模糊图像增强的问题时，愁眉不展，但在书中找到了类似的问题，并学习了其中的几种增强方法，通过对比，我找到了最适合我当前问题的解决方案。这种“学以致用”的学习体验，让我对数字图像处理的热情日益高涨。我不再害怕那些复杂的公式，因为我知道，在这本书的引导下，我总能找到理解它们的钥匙。而且，书中还鼓励读者进行思考和拓展，很多题目都会引导你去探索算法的改进方向，或者与其他算法进行比较。这种开放式的学习方式，让我觉得我不再是被动地接受知识，而是主动地参与到知识的构建过程中。这本书，真的让我感受到了学习的乐趣和力量。
评分非常好，非常棒，物流快，一个字就是好
评分书质量不错，纸质完好，字迹清晰
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评分很经典的教材，有得学习了~
评分中英文双语，翻译准确。推荐购买。
评分教学好辅导书
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