书籍介绍
本书是数字图像处理领域的一本新著，是1977年问世的《数字图像处理（第一版）》的重要修订与扩充。较上一版，啬了关于小波变换、图像形态学和彩色图像处理的章节，并新增了500多幅图像、200多幅图表。该书是近20年来此领域最权威的教材之一。全书共分12章，首先介绍了数字图像基础、空间域和频域的图像增强；然后讨论了图像复原、彩色图像处理、小波变换及多分辨率处理和图像压缩；最后讲述了形态学图像处理、图像分割、表示与描述和对象识别等。本书侧重于对数字图像处理基本概念和方法的介绍，并为本领域的进一步学习和研究奠定了坚实的基础。全书概念清楚、深入浅出、图文并茂，并且反映了近10年来数字图像处理领域的最新发展情况。
本书主要适用于信号与信息处理、计算机科学与技术、自动化、电子科学与技术、通信工程、地球物理、生物工程、物理、化学、医学、遥感等领域的大学教师、科技工作者、研究生、大学本科高年级学生以及工程技术人员。
Rafael C.Gonzalez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，他的书已在世界500多所大学和研究所使用。
AI导读
核心看点
- 本书是数字图像处理领域的权威教材，系统涵盖从基础概念到高级应用的完整知识体系。内容涉及空间域与频域图像增强、图像复原、彩色图像处理、小波变换、图像压缩及形态学处理等核心算法，为读者构建坚实的理论基础。
- 书中深入讲解图像分割、表示描述及对象识别等关键技术，旨在培养读者解决复杂图像处理问题的能力。通过大量实例与图表，清晰展示算法原理与实现细节，帮助读者理解从原始图像到特征提取的全过程，适合深入研究。
- 作为经典教材，本书强调数学基础与工程实现的结合。虽然部分章节涉及复杂的信号处理与机器学习知识，但其严谨的逻辑结构有助于读者建立正确的学术思维。书中提供的MATLAB代码片段可作为学习参考，但需注意版本差异。
适合谁读
- 适用于计算机科学与技术、自动化、电子工程、通信工程等相关专业的本科生高年级学生及研究生。本书可作为高校相关课程的标准教材，帮助学生系统掌握数字图像处理的基本原理、算法设计及工程实践技能，为后续科研或工作打下基础。
- 适合从事图像处理、模式识别、计算机视觉、遥感、医学影像分析等领域的科研人员与工程师。书中提供的理论框架与算法实现思路，可为实际项目中的图像预处理、特征提取及目标识别任务提供重要的理论支持与参考依据。
- 对数字图像处理技术感兴趣的自学者，若具备微积分、线性代数及概率论基础，可尝试阅读。但需注意，书中部分内容难度较高，且中文版翻译质量较差，建议有英语阅读能力的读者直接参考英文原版，以避免因翻译错误导致理解偏差。
读前提醒
- 强烈建议阅读英文原版。现有中文译本存在大量翻译错误、术语不规范及语句不通顺的问题，严重误导读者，甚至出现逻辑矛盾。使用中文版学习极易产生困惑，浪费大量时间纠错，得不偿失，请务必选择原版教材以确保知识获取的准确性。
- 本书内容庞杂，篇幅巨大，不建议从头到尾逐字阅读。应根据自身研究或工作需求，选择性阅读相关章节。例如，仅需了解图像增强者可跳过压缩与识别章节。同时，书中部分高级内容如小波变换、对象识别等，需具备深厚的数学与信号处理基础，初学者可暂时跳过。
- 学习过程中应注重理论与实践结合。书中虽提供部分代码，但更建议读者利用MATLAB或Python等工具自行实现算法，通过动手实践加深理解。切勿仅停留在理论推导层面，否则难以真正掌握图像处理技术的精髓，也无法应对实际工程中的复杂问题。
读者共识
- 本书被公认为数字图像处理领域的经典之作，内容全面、体系严谨，是该方向不可绕过的基石。尽管部分读者反映其内容过于基础或陈旧，但其对基本概念、算法原理的阐述依然具有极高的参考价值，是入门与进阶的重要文献，地位无可撼动。
- 中文版翻译质量极差，被广泛诟病为“灾难级”翻译。大量专业术语翻译错误、语句晦涩难懂，严重破坏了阅读体验，甚至导致概念误解。读者普遍反映，阅读中文版不仅效率低下，且容易形成错误认知，强烈建议放弃中文版，直接阅读英文原版。
- 本书难度较高，对读者的数学基础要求严格。缺乏信号处理、线性代数及概率论基础的读者会感到极其吃力。此外，书中部分高级章节涉及机器学习等内容，若基础不牢，难以深入理解。建议读者在具备扎实数学功底的前提下，谨慎选择阅读范围，避免挫败感。
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."
作者简介
Rafael C.Gonzalez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，他的书已在世界500多所大学和研究所使用。
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用户评论
Paper苦手。
目前来看白看了，希望以后再回首发觉没白看……
第一本英文原版教材。
感觉好费力，坚持一下吧。
实在是没搞懂……数学太弱了。
书是好书，翻译太屎了。概念性的内容配合网上一些博文能够很快搞明白，导引性还是蛮强的。
研一上学期数字图像处理课的教材
翻译扣两分，翻的太烂
好好学习
学到了很多。
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