数字图像处理 冈萨雷斯 答案英文 pdf

时间: 2023-07-12 14:02:08 浏览: 235
### 回答1: 数字图像处理是指使用数字计算机对图像进行处理、分析和解释的一种技术。它的主要目标是改善图像的质量、增强图像的特征、提取有用的信息以及实现图像的自动化分析。 冈萨雷斯是数字图像处理领域的重要学者之一,他与伍兹合作出版了《数字图像处理》一书,该书是该领域的经典著作之一。该书详细介绍了数字图像处理的基本概念、技术和应用,并涵盖了图像增强、图像恢复、图像压缩、图像分割、图像特征提取等各个方面的内容。 冈萨雷斯在该书中提出了许多重要的数字图像处理算法和方法。例如,他介绍了常用的直方图均衡化方法,用于图像的对比度增强。他还讨论了滤波技术,包括线性滤波和非线性滤波,可用于图像的去噪和平滑处理。此外,他还介绍了图像分割算法,用于将图像分割为不同的区域。这些算法和方法广泛应用于医学图像处理、遥感图像处理、视觉检测和认知等领域。 冈萨雷斯的《数字图像处理》一书对于学习和理解数字图像处理技术具有重要的参考价值。该书详细阐述了各种算法和方法的原理和应用,对读者进行了系统的培训和指导。因此,对于数字图像处理领域的学术研究者、工程师以及对该领域感兴趣的人来说,这本书是一本不可多得的好书。 如果你需要冈萨雷斯的《数字图像处理》的英文答案PDF,你可以在相关的学术论坛、图书馆或在线下载平台上进行搜索和获取。 ### 回答2: 数字图像处理是利用计算机和数字技术对图像进行各种操作和改变的过程。该过程包括对图像进行增强、复原、压缩和分析等处理。数字图像处理能够提取图像的特征,并进行改善和优化,使得图像在显示和分析上更加逼真和有效。 冈萨雷斯(Gonzalez)是数字图像处理领域的权威专家之一。他与伍德斯(Woods)合著了《数字图像处理》(Digital Image Processing)一书,该书被誉为是该领域的经典教材之一。这本书详细介绍了图像处理的基本概念、原理和技术,包括图像增强、滤波、变换、压缩和分割等内容。它提供了丰富的图像处理算法和实例,并对实际应用进行了讨论和分析。 在该书中,冈萨雷斯等人提出了许多经典的图像处理方法和算法。他们将图像处理问题划分为不同的领域,并对各个领域中的方法进行了细致的介绍。他们还提出了许多用于图像处理的数学模型和工具,如傅立叶变换、小波变换和向量量化等。这些方法和工具在实际问题中得到了广泛的应用,为图像处理领域的研究和应用做出了重要贡献。 总之,数字图像处理是一门重要的技术和学科,它在计算机视觉、医学影像、遥感和图像识别等领域有着广泛的应用。冈萨雷斯及其合著者的《数字图像处理》一书被视为该领域的经典教材,对于理解和应用数字图像处理技术具有重要的参考意义。该书的答案可通过英文PDF格式来获取。 ### 回答3: 数字图像处理是一种以计算机技术为基础的图像处理方法。它使用数字信号处理技术对图像进行各种操作和改变。数字图像处理可以包含以下几个方面的内容:图像增强、图像恢复、图像压缩、图像分割、图像识别等。 冈萨雷斯是数字图像处理领域的重要参考书籍之一。《数字图像处理》一书由冈萨雷斯及其合作者编写,是该领域的经典教材之一。该书详细介绍了数字图像处理的基本概念、原理和方法,并给出了大量实例和应用案例。通过学习该书,人们可以了解数字图像处理的基本理论和实际应用。 答案可以是以PDF文件形式提供的。PDF(Portable Document Format)是一种跨平台的文件格式,可以在不同的操作系统和设备上显示和打印文档。将冈萨雷斯的答案以PDF文件的形式呈现,可以方便地进行阅读和保存。 总之,数字图像处理能够通过计算机技术对图像进行各种操作和改变,冈萨雷斯是数字图像处理领域的重要参考书籍之一,答案可以通过PDF文件提供。
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本书是数字图像处理经典著作,作者在对32个国家的134个院校和研究所的教师,学生及自学者进行广泛调查的基础上编写了第三版。除保留了第二版的大部分主要内容外,还根据收集的建议从13个方面进行了修订,新增400多幅图像,200多个图表和80多道习题,同时融入了来本科学领域的重要发展,使本书具有相当的特色与先进性。全书分为12章,包括绪论,数字图像基础,灰度变换与空间滤波,频域滤波,图像复原与重建,彩色图像处理,小波及多分辨率处理,图像压缩,形态学图像处理,图像分割,表现与描述,目标识别。 目录编辑 前言15 致谢19 书籍网站20 关于作者21 第1章引言23 1.1什么是数字图像处理?23 1.2数字图像处理的起源25 1.3使用数字图像处理的字段示例29 1.3.1伽马射线成像30 1.3.2 X射线成像31 1.3.3紫外线带成像33 1.3.4可见光和红外波段成像34 1.3.5微波波段40成像 [1] 1.3.6无线电频段的成像42 1.3.7使用其他成像模式的示例42 1.4数字图像处理的基本步骤47 1.5图像处理系统的组件50 摘要53 参考文献和进一步阅读53 第2章数字图像基础知识57 2.1视觉感知的要素58 2.1.1人眼结构58 2.1.2眼睛中的图像形成60 2.1.3亮度适应和歧视61 2.2光和电磁谱65 2.3图像传感和采集68 2.3.1使用单个传感器进行图像采集70 2.3.2使用传感器条带获取图像70 2.3.3使用传感器阵列进行图像采集72 2.3.4简单的图像形成模型72 2.4图像采样和量化74 2.4.1采样和量化的基本概念74 2.4.2代表数字图像77 2.4.3空间和强度分辨率81 2.4.4图像插值87 2.5像素之间的一些基本关系90 2.5.1像素的邻居90 2.5.2邻接,连通性,区域和边界90 [1] 2.5.3距离措施93 2.6数字图像处理中使用的数学工具简介94 2.6.1数组与矩阵运算94 2.6.2线性与非线性操作95 2.6.3算术运算96 2.6.4设置和逻辑操作102 2.6.5空间操作107 2.6.6矢量和矩阵运算114 2.6.7图像变换115 2.6.8概率方法118 [1] 摘要120 参考文献和进一步阅读120 问题121 第3章强度变换和空间过滤126 3.1背景127 3.1.1强度变换和空间滤波的基础127 3.1.2关于本章中的示例129 3.2一些基本的强度转换函数129 3.2.1图像底片130 3。2。2日志转换131 3.2.3幂律(Gamma)变换132 3.2.4分段线性变换函数137 3.3直方图处理142 3.3.1直方图均衡144 3.3.2直方图匹配(规范)150 3.3.3局部直方图处理161 3.3.4使用直方图统计进行图像增强161 3.4空间过滤的基本原理166 3.4.1空间过滤机制167 3.4.2空间相关和卷积168 3.4.3线性滤波的矢量表示172 3.4.4生成空间滤波器掩码173 3.5平滑空间滤波器174 3.5.1平滑线性滤波器174 3.5.2订单统计(非线性)过滤器178 3.6锐化空间滤波器179 3.6.1基金会180 3.6.2使用二阶导数进行图像锐化 - 拉普拉斯算子182 3.6.3反锐化掩码和高增强滤波184 3.6.4使用一阶导数(非线性)图像锐化 - 梯度187 3.7组合空间增强方法191 [1] 3.8使用模糊技术进行强度变换和空间过滤195 3.8.1引言195 3.8.2模糊集理论的原理196 3.8.3使用模糊集200 3.8.4使用模糊集进行强度变换208 3.8.5使用模糊集进行空间过滤211 摘要214 参考文献和进一步阅读214 问题215 第4章频域滤波221 4.1背景222 4.1.1傅立叶级数和变换的简史222 4.1.2关于本章中的示例223 4.2初步概念224 [1] 4.2.1复数224 4.2.2傅立叶级数225 4.2.3冲动及其筛选性能225 4.2.4一个连续变量函数的傅立叶变换227 4.2.5卷积231 4.3采样和采样函数的傅立叶变换233 4.3.1抽样233 4.3.2采样函数的傅立叶变换234 4.3.3抽样定理235 4.3.4别名239 4.3.5采样数据的功能重建(恢复)241 4.4单变量的离散傅里叶变换(DFT)242 4.4.1从采样函数的连续变换中获取DFT 243 4.4.2采样和频率间隔之间的关系245 4.5扩展到两个变量的函数247 4.5.1二维脉冲及其筛选性质247 4.5.2二维连续傅立叶变换对248 [1] 4.5.3二维采样和二维采样定理249 4.5.4图像中的别名250 4.5.5二维离散傅里叶变换及其逆257 4.6二维离散傅立叶变换的一些性质258 4.6.1空间和频率间隔之间的关系258 4.6.2翻译和轮换258 4.6.3周期259 4.6.4对称性属性261 4.6.5傅里叶谱和相角267 4.6.6二维卷积定理271 4.6.7二维离散傅立叶变换特性总结275 4.7频域滤波的基础277 4.7.1频域的附加特性277 4.7.2频域滤波基础279 4.7.3频域滤波步骤摘要285 4.7.4空域和频域过滤之间的对应关系285 4.8使用频域滤波器进行图像平滑291 4.8.1理想的低通滤波器291 4.8.2巴特沃斯低通滤波器295 [1] 4.8.3高斯低通滤波器298 4.8.4低通滤波的其他例子299 4.9使用频域滤波器的图像锐化302 4.9.1理想的高通滤波器303 4.9.2巴特沃斯高通滤波器306 4.9.3高斯高通滤波器307 4.9.4频域308中的拉普拉斯算子 4.9.5反锐化掩模,高增强滤波和高频强调滤波310 4.9.6同态过滤311 4.10选择性过滤316 4.10.1带通和带通滤波器316 4.10.2陷波滤波器316 4.11实施320 4.11.1二维DFT 320的可分离性 4.11.2使用DFT算法计算IDFT 321 [1] 4.11.3快速傅里叶变换(FFT)321 4.11.4关于过滤器设计的一些评论325 摘要325 参考文献和进一步阅读326 问题326 第5章图像恢复和重建333 5.1图像降级/恢复过程的模型334 5.2噪声模型335 5.2.1噪声的空间和频率特性335 5.2.2一些重要的噪声概率密度函数336 5.2.3周期性噪声340 5.2.4噪声参数估算341 5.3仅存在噪声的情况下的恢复 - 空间过滤344 5.3.1平均滤波器344 5.3.2订单统计过滤器347 5.3.3自适应滤波器352 5.4通过频域滤波定期降低噪声357 5.4.1带状过滤器357 [1] 5.4.2带通滤波器358 5.4.3陷波滤波器359 5.4.4最佳陷波滤波360 5.5线性,位置不变的降级365 5.6估算退化函数368 5.6.1通过图像观察估计368 5.6.2通过实验估算369 5.6.3通过建模估算369 5.7反向过滤373 5.8最小均方误差(维纳)滤波374 5.9约束最小二乘滤波379 5.10几何平均滤波器383 5.11从投影中重建图像384 5.11.1引言384 5.11.2计算机断层扫描原理(CT)387 5.11.3投影和Radon变换390 5.11.4傅立叶切片定理396 5.11.5使用平行光束滤波反投影重建397 5.11.6使用扇束滤波反投影进行重建403 摘要409

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