数字图像处理冈萨雷斯第四版 pdf

时间: 2023-07-30 16:01:50 浏览: 888
《数字图像处理》是一本经典的教材,冈萨雷斯第四版 pdf 是该书的电子版。该书详细介绍了数字图像处理的基本原理、技术和应用。本书共分为11章,包括数字图像的基本概念、灰度变换与空间滤波、图像增强、图像恢复、图像压缩、形态学图像处理、图像分割、变换域图像处理、彩色图像处理、小波与多分辨率处理以及图像编码等内容。 这本教材对数字图像处理的理论知识和实践技术进行了全面深入的阐述,图文并茂,易于理解和实践。无论是对于初学者还是已有一定图像处理基础的专业人士来说,都是一本不可或缺的参考书。该书在业界广泛应用于图像处理相关的教学、研究和实际应用中。 冈萨雷斯是数字图像处理领域的权威专家,他在该领域有着丰富的研究经验和学术成果。他在本书中凝聚了他多年的研究和教学经验,系统地介绍了数字图像处理的各个方面。该书的第四版相对于前几版进行了全面的更新和修订,内容更加完善和新颖。尤其是在图像增强、图像恢复、图像分割和图像编码等方面的最新研究成果得到了充分的整理和归纳。 通过学习《数字图像处理》,读者可以了解数字图像处理的基本理论和方法,并能够应用所学知识解决实际问题。无论是从事图像处理研究的科研工作者,还是图像处理技术的应用开发人员,都可以从这本教材中获取到宝贵的知识和经验。同时,该书的电子版 pdf 形式方便读者进行查阅和学习,提高学习和工作的效率。
相关问题

数字图像处理第四版冈萨雷斯 彩色pdf

### 回答1: 数字图像处理第四版是由冈萨雷斯和伍兹合著的一本经典的数字图像处理教材,此版有彩色PDF版本。本书全面涵盖了数字图像处理的基础知识和高级技术,并较为系统地介绍了数字图像处理的基本概念、原理、算法和应用。其内容从图像获取、图像预处理、图像增强、图像恢复、图像压缩、形状分析、模式识别到人脸识别等多个方面展开,包含了领域内经典的算法和实用的技术应用。图像处理学习者可以通过这本书来逐步理解和掌握数字图像处理的相关方法与技巧。本版用色彩丰富的图片支持了文本描述,并附有实例代码和应用案例,有助于读者更直观地理解书中所讲述的理论知识和实践技巧,同时也非常适用于数字图像处理工程师和研究者的参考书籍。总之,数字图像处理第四版彩色PDF是一本必备的数字图像处理教材。 ### 回答2: 数字图像处理是现代科技中非常重要的一个领域,而《数字图像处理》第四版则是该领域中非常优质的教材之一。本书作者为冈萨雷斯(Gonzalez)和伍兹(Woods),该书重点讨论数字图像的获取、处理和分析。 书中内容涉及的领域极其广泛,其中最重要的内容就是关于数字图像的处理技术和方法。本书详细介绍了数字图像处理中的各种技术方法,包括基础的像素操作、滤波、图像增强、色彩抽取等等,以及高级技术的运用,例如数字图像的压缩和几何校正等。 彩色pdf版的数字图像处理第四版对于学习者和研究者来说非常便利,因为这份pdf版更加图文并茂,配合了大量的示例和实验,使得读者可以轻松地了解到书中所讲述的各种方法和技术。此外,这份彩色版pdf也使得读者能够更清晰地辨识图像,并且看到图像处理的效果更加直观。 总之,《数字图像处理》第四版给读者提供了深入了解数字图像处理的机会,让读者掌握各种图像处理技术的方法和应用,对于想要深入了解该领域的学者和工作者来说是一份非常重要的资料。

冈萨雷斯第四版pdf

冈萨雷斯第四版pdf是指数字图像处理领域的经典教材《数字图像处理(Digital Image Processing)》的第四个版本的电子书。该书主要由Rafael C. Gonzalez和Richard E. Woods两位著名的数字图像处理专家编写而成。 冈萨雷斯第四版pdf涵盖了数字图像处理的基本概念、方法和技术。通过对数字图像处理的研究和实践,读者可以学习到如何将实际图像转换为数字形式、数字图像的表示与传输、图像增强、图像复原、图像压缩以及模式识别等方面的知识。这本书还包含了大量的实例和算法,帮助读者理解和应用所学的概念和技术。 冈萨雷斯第四版pdf作为一本经典教材,深受学生、研究者和从事图像处理工作的专业人士的喜爱和广泛应用。其内容全面而深入,不仅包含了理论知识,还提供了实际应用的指导。这本书还有配套的Matlab代码和教学资源,方便读者进行实践和进一步深入理解。 总的来说,冈萨雷斯第四版pdf是一本优秀的数字图像处理教材,适合对数字图像处理感兴趣的人士学习和参考。无论是从事科研工作还是进行教学和实践应用,都能从中获得丰富的知识和实践经验。
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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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