数字图像处理第三章 冈萨雷斯的<数字图像处理>（中文）第三版怎么样

冈萨雷斯的<数字图像处理>（中文）第三版怎么样 我买的第三版的英文版，没买过第三版的中文版不过我还买过第三版的matlab中文版，对着matlab英文版看了下，翻译的挺好的数字图像处理（第三版）冈萨雷斯里面的第四章的Problem4.3的疑问，求大牛解答。 傅里叶变换不是具有移不变性么，加个pi/2不就变成sin了么。注意变成j/2前面多了个负号。如何才能学好数字图像处理？ 首先找一个图像处理的小程序，人家已经写好的可以运行出结果的那种，自己看看能不能看懂一二，运行一下结果看看实际的效果，看看人家处理到了哪一步，你要是处理的话需要做到哪些。一般图像处理用matlab，你如果这个软件不熟悉的话，其实也不影响，不要上来就被诸多的不熟悉给吓倒，语言都是相通的，一边做一边学上手是最快的。然后有了一点基础以后就要开始看书了，开始的时候你没有侧重点，不知道自己要学什么，等你心里有了一点底以后，你要学的东西就多了，冈萨雷斯的数字图像处理是一本很不错的书，你可以直接看matlab版本，边学边练。等自己简单的会做了以后就要开始想办法创新了，那就要去知网下载一些人家写的论文，从人家的论文里面看有没有什么了可以借鉴的东西，想法是很重要的，有了自己的想法慢慢的也就一切都迎刃而解了。祝你好运吧！数字图像处理及应用的目录 序前言第一章 绪论第一节 数学图像处理的发展及应用第二节 数字图像处理第三节 相关学科和领域习题第二章 图像的基本知识第一节 图像获取、图像的数字化、数字图像的描述第二节 常用的图像文件格式第三节 计算机图像数据处理第四节 图像质量评价第五节 彩色图像简介习题第三章 图像的变换第一节 傅里叶变换第二节 率散余统变换第三节 小波变换及其应用习题第四章 图像的增强第一节 引言第二节 直接灰度变换第三节 真方图修正法第四节 图像的平滑第五节 图像的锐化第六节 伪彩色图像处理习题第五章 图像的复原第一节 图像复原的基本概念第二节 力像复原的方法第三节 运动模糊的图像的复原习题第六章 数字图像的压缩编码第一节 概述第二节 预测编码第三节 统计编码第四节 变换编码第五节 静止图像压缩编码实例第六节 图像压缩的国际标准简价第六节 伪彩色图像处理习题第七章 图像的分割与特征分析第一节 图像分割第二节 图像特征第八章 数字图像处理系统及应用实例附录参考文献数字图像处理教材的内容简介 全书共分8章。第1章主要介绍数字图像处理的基本根概念、发展状况及相关学科的关系；第2章从基本理论和概念上介绍了数字图像处理中几种常用的数学变换；第3章介绍图像增强的理论与算法；第4章介绍图像复原；第5章介绍图像压缩与编码技术；第6章介绍图像分割中的基本概念和基本方法；第7章介绍图像描述；第8章结合编者研究实际，给出数字图像处理技术的几个典型应用，以便于综合掌握前面的内容，开阔眼界和思路。本书可作为工科电气信息类专业等本科教材和研究生的专业基础课教材，也可作为从事相关科技领域工作者的参考书。Visual C++数字图像处理技术详解的目录 前言第一篇 数字图像处理编程基础第1章 Visual C++图像处理基础1.1 visual C++概述1.2 数字图像处理的研究内容及应用领域1.3 颜色模式和调色板1.3.1 颜色模式1.3.2 Windows调色板1.4 数字图像文件格式1.4.1 BMP文件格式1.4.2 其他文件格式1.5 使用visual C++处理数字图像的基本方法1.5.1 使用GDI+处理数字图像1.5.2 使用DIB处理数字图像1.5.3 使用自定义类CDib处理数字图像1.6 综合实例—图像浏览器1.7 实践拓展第二篇 数字图像处理核心技术第2章 图像几何变换2.1 图像位置变换2.1.1 图像平移2.1.2 图像旋转2.1.3 图像镜像2.1.4 图像转置2.2 图像尺度变换2.2.1 图像缩放2.2.2 插值算法2.3 综合实例—魔镜2.4 实践拓展第3章 图像正交变换3.1 基本正交变换3.1.1 离散傅里叶变换3.1.2 离散余弦变换3.1.3 离散沃尔什变换3.2 特征变换3.2.1 K－L变换3.2.2 SVD变换3.2.3 小波变换3.3 综合实例—特征提取3.4 实践拓展第4章 图像增强4.1 灰度变换增强4.1.1 线性灰度增强4.1.2 分段线性灰度增强4.1.3 非线性灰度增强4.2 直方图增强4.2.1 直方图统计4.2.2 直方图均衡化4.2.3 直方图规定化4.3 图像平滑4.3.1 邻域平均法4.3。.最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：zhongcos第3章数字图像处理的基本原理主要内容：图像的数字化用计算机处理数字图像图像的空域处理图像的频域处理3.1图像的数字化一般的图像（模拟图像）不能直接用计算机来处理，必须首先转化为数字图像；把模拟图像分割成一个个称为像素的小区域，每个像素的亮度或灰度值用一个整数表示—图像的数字化。像素（抽样点）灰度、亮度等的分布数字化模拟图像图3.1图像的数字化数字图像数字化的含义：使模拟图像的灰度、亮度和色彩数据化.数字图像模拟图像（照片）18015图像数字化的步骤两个步骤：一是在空间坐标对图像离散化—图像采样；二是在幅度上离散化—灰度级量化(取整)。图像采样示意图例如，若图像分辨率为400*300(宽*高）水平采样400个点整幅图像被采样为400*300个像素垂直抽样300条3.1.1灰度值量化经过采样，模拟图像已在空间上离散化为像素，但抽样所得的像素值仍是连续量（非整数），必须将其化为正整数—灰度级的量化。若抽样点（像素）的连续浓淡值为Zi，Zi-1≤Zi，则Zi=qi，即Zi量化为整数qi，qI称为像素的灰度值，一般，灰度图像常量化为8位图像。灰度值量化示意—黑—灰—白色的连续变化的灰度量化为从0～255共256。

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