数字图像处理（MATLAB版）

Name: 数字图像处理（MATLAB版）
Availability: InStock
Rating: 8.6 (206 reviews)
ISBN: 9787121014567

冈萨雷斯

出版社

电子工业出版社

出版时间

2005-09-01

ISBN

9787121014567

评分

★★★★★

书籍介绍

《数字图像处理(MATLAB版)》是把图像处理基础理论论述与软件实践方法相结合的第一本书，它集成了冈萨雷斯和伍兹所著的《数字图像处理》一书中的重要内容和MathWorks公司的图像处理工具箱。本书的特色在于它重点强调了怎样通过开发新代码来增强这些软件工具。本书在介绍MATLAB编程基础知识之后，讲述了图像处理的主要内容，具体包括亮度变换、线性和非线性空间滤波、频率域滤波、图像复原与配准、彩色图像处理、小波、图像数据压缩、形态学图像处理、图像分割、区域和边界表示与描述以及对象识别等。

rafael c.conzalez：于佛罗里达大学电气工程系获博士学位，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500多所和研究所采用。

richard e.woods：于田纳西大学电气工程系获博士学位，IEEE会员。

AI导读

核心看点

本书是冈萨雷斯经典教材的MATLAB实践版，首次将图像处理理论与MathWorks工具箱深度结合。内容涵盖亮度变换、空间滤波、频率域滤波、图像复原、彩色处理、小波变换、数据压缩及形态学处理等全链路技术，强调通过编写新代码来增强软件工具能力，而非仅调用现成函数。
书中详细讲解MATLAB编程基础与图像处理工具箱的使用，包括图像读取、显示、保存、数据类转换及数组索引等底层操作。通过具体案例演示如何开发自定义M函数，帮助读者理解算法内部逻辑，掌握从原始数据到最终处理结果的完整开发流程，提升工程实践能力。
作为计算机视觉与信号处理领域的权威教材，本书提供了大量可运行的代码示例和实验指导。读者可通过复现书中的算法，深入理解采样、量化、傅里叶变换、图像分割及对象识别等核心概念。尽管部分读者反映中文版翻译质量不佳，但其技术内容的系统性和严谨性仍具极高参考价值。

适合谁读

适合计算机、电子工程、自动化及相关专业的本科生和研究生，作为数字图像处理课程的配套教材或参考书。读者需具备基本的微积分、线性代数知识，并希望通过MATLAB实现图像处理算法，提升编程能力和理论应用水平，不建议零基础者直接阅读。
适合从事图像处理、计算机视觉、模式识别、多媒体技术等领域研发的工程师和技术人员。本书提供的工具箱使用技巧和自定义代码开发方法，有助于解决实际问题中的图像去噪、增强、复原及分割需求，为后续深入研究深度学习前的传统算法打下坚实基础。
适合对图像处理技术感兴趣的自学者，特别是希望系统掌握MATLAB在图像处理中应用的用户。但需注意，书中部分内容涉及数字信号处理和机器学习，若缺乏相关背景可能阅读吃力。建议配合原版英文资料或更新版本使用，以避免中文版翻译错误带来的误导。

读前提醒

强烈建议阅读英文原版或最新第4版，因中文版翻译错误百出，存在严重误导。书中部分章节如频率域滤波、图像复原等涉及复杂数学推导，需扎实的信号处理基础。若遇到理解障碍，可跳过难点章节，先掌握基础操作和简单算法，切勿因翻译问题放弃学习。
本书篇幅巨大，内容繁杂，不建议从头到尾线性阅读。应根据自身需求选择性学习，如仅需图像增强或分割技术，可直接跳转相关章节。同时，务必动手运行书中代码，修改参数观察效果，切勿仅停留在理论阅读。MATLAB环境配置和基础语法需提前自学，否则无法进行实践。
注意区分书中不同版本的技术差异，第4版已增加神经网络内容，旧版可能过时。学习过程中若发现逻辑矛盾或翻译不通，应立即对照英文原文或官方文档。此外，书中部分算法实现效率较低，实际工程中应结合现代优化库，本书主要价值在于教学演示而非工业级代码生成。

读者共识

读者普遍认可冈萨雷斯教材在图像处理领域的权威地位，认为其理论体系完整、案例丰富，是入门和进阶的经典之作。但绝大多数读者强烈批评中文版翻译质量极差，存在大量术语错误、语句不通甚至逻辑谬误，严重损害阅读体验，建议有能力者务必使用英文原版或寻找更准确的译本。
许多读者表示本书是学习MATLAB图像处理工具箱的最佳入门资料，通过本书成功掌握了图像读取、显示、滤波等基础操作。但部分读者反映书中内容过于陈旧，缺乏对现代深度学习方法的介绍，且部分章节难度较大，需补充信号处理和数学基础才能读懂，不适合快速上手。
尽管存在翻译和版本问题，读者仍肯定本书在算法原理讲解上的严谨性。部分读者指出，书中提供的代码框架有助于理解算法本质，但直接用于实际项目需谨慎。建议读者将本书作为理论参考，结合最新开源库和教程进行实践，避免陷入过时的技术陷阱，同时警惕书中可能存在的错误代码。

本导读基于书籍简介、目录、原文摘录、短评和书评生成，不等同于全文精读。

精彩摘录

"去噪亮度变换： varargin 变长输入 (f, varargin) 用nargchk检测变量输入 error(nargchk(2, 4, nargin)) nargin和nargout 判断图像的数组是什么格式的用mat2gray转化成range [0, 1] if strcmp(class(f), 'double') & max(f(:)) > 1 & ... ~strcmp(varargin{1}, 'log') f = mat2gray(f); 不然转成double的方便操作 f = im2double(f); 反转图像 g = imcomplement(f) 使用对数变换减小动"
"The field of digital image processing refers to processing digital images by means of a digital computer"
"As a consequence, f(x,y) must be nonzero and finite; that is 0< f(x,y) < infinite"
"Incoming energy is transformed into a voltage by the combination of input electrical power and sensor material that is responsive to the particular type or energy being detected."
"The quality of a digital image is determined to a large degree by the number of samples and discrete intensity levels used in sampling and quantization."
"The section of the real plane spanned by the coordinates of an image is called the spatial domain, with x and y being referred to as spatial variables or spatial coordinates."
"f(x, y) is a digital image if (x, y) are integers from z2 and f is a function that assigns an intensity value to each distinct pair of coordinates(x, y)."
"This digitization process requires that decisions be made regarding the values for M, N, and for the number, L, of discrete intensity levels."