《数字图像处理（第三版）（英文版）》

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《数字图像处理（第三版）（英文版）》是数字图像处理的经典教材，内容涵盖数字图像基础、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、目标识别等，全球近700所高校采用为教材。

内容简介

《数字图像处理（第三版）（英文版）》是关于数字图像处理的经典著作，作者在对32个国家的134所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，新增了400多幅图像、200多个图表和80多道习题，同时融入了近年来本科学领域的重要发展，使《数字图像处理（第三版）（英文版）》具有鲜明的特色与时效性。《数字图像处理（第三版）（英文版）》共分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。

作者简介

　　　　RafaelC.Gonzalez（拉婓尔.冈萨雷斯）：美国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创始人、IEEE会士，研究领域为模式识别、图像处理和机器人，其著作已被全球范围内的600多所大学和研究所采用。

　　　　RichardE.Woods美国田纳西大学电气工程系博士，IEEE会员。

目录

精彩书摘

前言/序言

这一版本的《数字图像处理》是《数字图像处理（第三版）（英文版）》的一次重要修订。正如由Gonzalez和Wintz编写的1977年版和1988年版及由Gonzalez和Woods编写的1992年版和2002年版那样，这一版本同样是为学生和教师考虑而准备的。《数字图像处理（第三版）（英文版）》的主要目的仍是介绍数字图像处理的基本概念和方法，并为读者在该领域进一步学习和研究打下坚实的基础。为实现这一目的，我们仍将重点放在基础知识和普通应用上。《数字图像处理（第三版）（英文版）》面向大学高年级本科生和研究生，要求学生修习过数学分析、向量、矩阵、概率、统计、线性系统和计算机编程等方面的课程。为方便读者的学习，《数字图像处理（第三版）（英文版）》的配套网站提供了相关的背景材料。

《数字图像处理（第三版）（英文版）》在数字图像处理领域处于引领地位30多年的主要原因是，我们对读者的不断变化的教育需求给予了极大的关注。当前版本是在我们不断进行广泛调查的基础上编写的。这些调查涉及32个国家的134所院校和研究机构的教师、学生和自学者。根据调查的结果，《数字图像处理（第三版）（英文版）》做了如下修订：

?书中更早、更全面地介绍了图像处理中所用的数学工具。

?扩充说明了直方图处理技术。

?逐步叙述了复杂的算法。

?扩充说明了空间相关和卷积。

?介绍了模糊集合理论及其在图像处理中的应用。

?修订了频率域处理的内容，从基本原理开始，说明了如何从数据取样得出离散傅里叶变换。

?增加了关于计算机断层(CT)的内容。

?在关于小波的一章中，清楚地叙述了基本概念。

?修订了关于数据压缩的章节，包含了更多的视频压缩技术、更新的标准和水印。

?扩充了形态学的内容，包含了形态学重建，并对灰度形态学进行了修订。

?扩充了图像分割的内容，包含了更先进的边缘检测技术(如坎尼算法)，并从更广的角度探讨了图像的阈值处理。

?更新了关于图像表示与描述的章节。

?精简了关于结构目标识别的内容。

尽管在当前版本中添加了新的内容，并对有些内容进行了重组，但我们已尽量在论述的严密性、表示的清晰性和市场调查的反馈之间保持了平衡，同时尽量将篇幅控制在了合理的范围。《数字图像处理（第三版）（英文版）》这一版的主要改动如下。

第1章：更新了一些图形，且为了反映后续章节的变化，重写了部分正文。

第2章：本章大约有50%的内容做了修订，包含了新图像和更清晰的说明。主要的修订包括：新增了关于图像插值的一节，以及综述《数字图像处理（第三版）（英文版）》所用主要数学工具的一节。替代直接给出枯燥的数学概念，我们借助这一机会将分散在《数字图像处理（第三版）（英文版）》中的大量图像处理应用整合到了第2章中。例如，我们把图像平均和图像相减移到了这一章中，以说明其数学运算。这遵循了我们在《数字图像处理（第三版）（英文版）》第二版中就开始的做法，即在讨论中尽可能把许多应用前移，这样做的目的是，不仅可以给出应用示例，而且也便于学生掌握基本概念。学完第2章后，读者将会基本了解如何进行数字图像的操作和处理。同时，本章也是其余章节的坚实基础。

第3章：本章的主要修订包括空间相关、卷积及它们在图像滤波中的应用的详细讨论。市场调查表明，读者要求给出一些说明直方图均衡和规定化的数值实例，因此本章增加了几个这样的例子，以说明这些处理工具的机理。市场调查还表明，读者要求了解模糊集合及其在图像处理中的应用范围，故在本章中，我们新增了关于模糊集合理论基础及其在灰度变换和空间滤波中的应用的一节，灰度变换和空间滤波是该理论的两个主要应用。

第4章：过去的4年中，读者抱怨得最多的是，我们在《数字图像处理（第三版）（英文版）》第一版和第二版的第4章中做出的改变。我们在当时做出这些改变时，目的是为了简化傅里叶变换和频率域的表示。显然，我们走得太远，《数字图像处理（第三版）（英文版）》的许多用户抱怨新内容太肤浅。在当前版本中，我们纠正了这一问题。现在的内容从一个连续变量的傅里叶变换开始，然后从取样和卷积的基本概念进一步推导离散傅里叶变换。这种内容结构的优点是，给出了取样定理的直接推导及其含义。然后，我们将一维情形下的内容推广到二维情形下，给出了许多用于说明数字图像取样效果的例子，包括混叠效应和莫尔图案。再后，我们说明了二维离散傅里叶变换，并且推导和总结了二维离散傅里叶变换的一些重要性质。这些概念是频率域滤波的基础。最后，我们讨论了问题实现，如变换分解和快速傅里叶变换算法的推导。学完本章后，读者将掌握从一维函数的取样到离散傅里叶变换基础的清晰推导及其在数字图像处理中的某些重要应用等内容。

第5章：本章的主要修订是，增加了关于从投影来重建图像的一节，重点在于计算机断层(CT)。CT的讨论以一个直观的例子开始，故读者可更好地理解由投影来重建图像的基本原理，以及实践中使用的各种成像方式。然后，我们推导了雷登变换和傅里叶切片定理，并以它们为基础清楚地说明了滤波反投影的概念。讨论了平行光束和扇形光束重建，并给出了一些例子。这些内容很久之前就已成熟，因此是《数字图像处理（第三版）（英文版）》的重要补充。

第6章：本章的修订只限于符号表示的澄清和更正，未增加新的概念。

第7章：许多初学者抱怨说，从前几章过渡到小波章节很困难。为使得内容更为清晰，我们重写了一些基础性章节。

第8章：为了与时俱进，我们完全重写了这一章。主要变化是，给出了新的编码技术，扩充了关于视频的内容，对关于标准的小节进行了修订，增加了关于图像水印处理的介绍。这种新的编排方式可使得初学者更容易掌握本章的内容。

第9章：本章的主要变化是，新增了关于形态学重建的一节，完全修订了关于灰度形态学的一节。通过包含二值图像和灰度图像的形态学重建，可使我们开发出更复杂和更有用的形态学算法。

第10章：对这一章我们也做了较大的修订。该章的结构基本不变，但增加了进一步强调基本原理和探讨先进图像分割技术的新内容。详细讨论并说明了边缘模型，譬如梯度性质。为了说明先进边缘检测技术，包含了Marr-Hildreth边缘检测器和坎尼边缘检测器。此外，我们还重写了关于阈值处理的一节，在该节中纳入了Otsu方法，因为该方法是过去几年中被人们广泛使用的一种最优阈值处理技术。引入这一方法的目的在于，支持基于贝叶斯分类规则的最优阈值处理；该方法不仅易于理解和实现，而且在实践中有相当重要的作用。贝叶斯方法被移到了第12章，这一章详细地讨论了贝叶斯决策规则。此外，我们还就如何利用边缘信息来改进阈值处理做了讨论，并给出了自适应阈值处理的几个新例子。关于形态学分水岭和使用运动进行分割的章节，与上一版相比内容基本相同，但更为简洁。

第11章：本章的主要变化是，包含了一个边界追踪算法，详细推导了一个使用最小周长多边形拟合数字边界的算法，并新增了关于纹理描述的共生矩阵一节。11.2节和11.3节中的许多例子都是新的，11.4节中的所有例子也是新的。

第12章：本章的变化是，包含了关于相关匹配的全新一节，并包含了使用贝叶斯分类器识别多光谱图像中感兴趣区域的一个新例子。关于结构分类的一节现在只限于讨论字符串匹配。

以上提到的所有修订导致了400多幅新图像、200多幅新图表和80多道新习题。在适当的位置，我们以逐步算法的形式小结了复杂的处理过程。同时，更新了所有章节末尾的参考文献。

在《数字图像处理（第三版）（英文版）》第二版启动期间建立的配套网站，取得了很大的成功，每月的访问者都在20000以上。相应于当前版本，我们重新设计和升级了该网站。关于该网站的详细功能和内容，请读者参阅后面的“《数字图像处理（第三版）（英文版）》网站”和“致谢”部分。

这一版本反映了2002年以来读者已经变化了的教育需求。像往常那样，书稿完成后数字图像领域仍在继续发展。自1977年第一次问世以来，该书在世界范围内被广泛接受的原因之一是，《数字图像处理（第三版）（英文版）》一直强调基本概念，包括试图提供尽快引出知识主体的稳定方法。在《数字图像处理（第三版）（英文版）》这一版的编写过程中，我们遵循了相同的原则。

RafaelC.Gonzalez

RichardE.Woods