数字图像处理（MATLAB版）冈萨雷斯pdf格式，包括中文版和英文版两本，方便参考对照学习。 数字图像处理（MATLAB版）冈萨雷斯pdf格式，包括中文版和英文版两本，方便参考对照学习。

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数字图像处理经典教材，冈萨雷斯著。pdf文件，绝对高清不缺页，大小是59G，花了好长时间找到，跟大家分享一下。 （美）Rafael C. Gonzalez，（美）Richard E. Woods，（美）Steven L. Eddins著；阮秋琦等译，电子工业出版社 , 2005.09 国外电子与通信教材系列:本书重点强调了怎样通过开发新代码来增强这些软件工具，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、频率域滤波等。

经典图像处理书籍，高清扫描版，有福昕阅读器目录。阮秋琦翻译的有点生硬，不过比看英文省力。没有下载币可以私信我留邮箱。

数字图像处理经典教材，本资源包含中英文两版适合对照学习，中文翻译的难免不恰当，这时就可以对照英文版再看一遍

数字图像处理经典教材，冈萨雷斯著。pdf文件，绝对高清不缺页，大小是59G，花了好长时间找到，跟大家分享一下。 （美）Rafael C. Gonzalez，（美）Richard E. Woods，（美）Steven L. Eddins著；阮秋琦等译，电子工业出版社 , 2005.09 国外电子与通信教材系列:本书重点强调了怎样通过开发新代码来增强这些软件工具，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、频率域滤波等。

网上下载的数字图像处理pdf，修改了目录的错误指向，扫描版高清，里面的灰度图可能模糊，附带英文版方便对照

冈萨雷斯的这本书在数字图像处理领域，作为主要教材已有30多年。这一版本是作者在前两版的基础上修订而成的，是前两版的发展与延续。除保留了前两版的大部分内容外，根据读者的反馈，作者在13个方面对本书进行了修订，新增了400多幅图像、200多幅图表及80多道习题，融入了近年来数字图像处理领域的重要进展，因而本书特色鲜明且与时俱进。全书仍分为12章，即绪论、数字图像基础、灰度变换与空间滤波、频率域滤波、图像复原与重建、彩色图像处理、小波和多分辨率处理、图像压缩、形态学图像处理、图像分割、表示与描述、目标识别。

本书是数字图像信息处理领域的一本经典著作，是20多年来此领域最权威的教材之一。与1977年问世的本书第一版相比，进行了重要修订和扩充，增加了关于小波变换、图像形态学和彩色图像处理的章节，并新增了500多幅图像和200多幅图表。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、表示与描述以及目标识别等。 冈萨雷斯，Rafael C.Gonzalez：于佛罗里达大学电气工程系获得博士学位，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多所大学和研究所采用。 第1章 绪论 第2章 数字图像基础 第3章 空间域图像增强 第4章 频域图像增强 第5章 图像复原 第6章 彩色图像处理 第7章 小波变换和多分辨率处理 第8章 图像压缩 第9章 形态学图像处理 第10章 图像分割 第11章 表示与描述 第12章 目标识别 参考文献

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25