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09-04-07 & 发布
坚决不要看阮秋琦翻译的那本书，纯属误人子弟 强烈并愤慨地鄙视阮秋琦(转自科苑论坛） B4一下阮秋琦，就是翻译冈萨雷斯《数字图像处理（第二版）》的那个renzha。 如果书是他自己翻译的，那只能说他翻译的时候脑子里进了××，如果是挂个名，让学生翻译的，那他连审查也懒得去做，只能说他是在愚弄千万读者。 我买的《数字图像处理（第二版）》是英文版的，觉得写得非常好，不愧是经典教材。今天偶尔借阅了同学的中文版，就是阮秋琦翻译的那一本。随便只看了一小节里的两段，竟 然发现无数错误和莫名其妙的翻译。总共才豆腐干大小的一段话，竟然错误百出，真的是无语了。 列举如下：（中文版P62 3.2.2 对数变换 1～2段；对应的英文版P79 3.2.2 Log Transformations 1～2段） 1.原文：this transformation maps a narrow range of low gray-level values in the input image into a wider range of output levels. The opposite is ture of higher values of input levels. 翻译：此种变换使一窄带低灰度输入图像值映射为一宽带输出值。相对的是输入灰度的高调整值（不知说他什么好）。 2.原文：We would use a transformation of this type to expand the values of dark pixels in an image while compressing the higher-level values. The opposite is true of the inverse log transformation. 翻译：可以利用这种变换来扩展被压缩的高值图像中的暗象素。相对的是反对数变换的调整值。 3.原文：Any curve having the general shape of the log functions shown in Fig.3.3 would accomplish this spreading/compressing of gray levels in an image. 翻译：如图3.3所示的一般对数函数的所有曲线（东扯西扯还扯不清楚，人家说的是只要是和对数函数有大致相同的曲线形状）都能完成图像灰度的扩散（还扩散，这厮癌细胞扩散了吧）/压缩。 4.原文：It is not unusual to encounter spectrum values that range from 0 to 10^6 or higher. 翻译：频谱值的范围从0到10^6或更高的情况是不常见的。(人家明明说这是常见的，我ft) 5.原文：While processing numbers such as these presents no problems for a computer, image display systems generally will not be able to reproduce faithfully such a wide range of intensity values. 翻译：当计算机处理像这样的无误数字时（老大，作者说的是对于计算机来说，处理这类数值是没问题的。竟然扯上什么数值本身有误无误，简直就是扯淡！），图像显示系统通常不能如实地再现如此大范围的强度值。 这样的翻译，如何能够让学生领会原作者的意思，领会对数变换所能起到的独特作用。这还仅仅只是一小节，就犯下这么多错误，那这本书岂不是让人看了不知所云，误人子弟？ 强烈建议大家别买这本阮×※翻译的版本，要买就买英文版的，同时赞一下原作者冈萨雷斯，不愧是图像处理的大师级人物，行文清晰，逻辑清楚。的确是一本经典教材
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冈萨雷斯数字图像处理第三版第四章(精-1
冈萨雷斯_数字图像处理第3版第4章习题 4.16-4....
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本人重庆大学，2009级通信工程专业的大学生。上传此，冈萨雷斯版的，如部分章节不够详尽完整的，请大家继续补充。的描述这答案，算是我自己整理的吧，赚个积分不容易啊。从好几个网站下载了多份答案，然后一一比对，花了一天的时间才集结成册，望笑纳。这是本人在答案网发布的第二份答案，之前发的答案也审核通过了，愉快的获得了积分。这个网站从大一就开始用，太方便了。此课后习题答案对应的教材信息如下：书名：数字图像处理 第三版作者：冈萨雷斯出版社：电子工业出版社附件下载列表如下：打开微信扫一扫
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海淀分局备案编号《数字图像处理》冈萨雷斯
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&&&&《数字图像处理》冈萨雷斯
《数字图像处理》冈萨雷斯
数字图像处理方面的经典教材，中文译本
阮秋琦，阮宇智等译
本书是把图像处理基础理论论述与软件实践方法相结合的第一本书，它集成了冈萨雷斯和伍兹所著的《数字图像处理》一书中的重要内容和MathWorks公司的图像处理工具箱。本书的特色在于它重点强调了怎样通过开发新代码来增强这些软件工具。本书在介绍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、图像复原与配准、彩色图像处理、小波、图像数据压缩、形态学图像处理、图像分割、区域和边界表示与描述以及对象识别等。
本书概念清晰，层次分明，可供从事信号与信息处理、计算机科学与技术、通信工程、地球物理、医学等专业的大专院校师生学习参考，也可供相应的工程技术人员参考使用。
本书概念清晰，层次分明，可供从事信号与信息处理、计算机科学与技术、通信工程、地球物理、医学等专业的大专院校师生学习参考，也可供相应的工程技术人员参考使用。
第1章 绪言
　1.1 背景知识
　1.2 什么是数字图像处理
　1.3 MATLAB和图像处理工具箱的背景知识
　1.4 本书涵盖的图像处理范围
　1.5 本书的Web站点
　1.6 MATLAB工作环境
　　1.6.1 MATLAB桌面
　　1.6.2 使用MATLAB编辑器创建M文件
　　1.6.3 获得帮助
　　1.6.4 保存和检索工作会话
　1.7 参考文献的组织方式
第2章 基本原理
　2.1 数字图像的表示
　　2.1.1 坐标约定
　　2.1.2 图像的矩阵表示
　2.2 读取图像
　2.3 显示图像
　2.4 保存图像
　2.5 数据类
　2.6 图像类型
　　2.6.1 亮度图像
　　2.6.2 二值图像
　　2.6.3 术语注释
　2.7 数据类与图像类型间的转换
　　2.7.1 数据类间的转换
　　2.7.2 图像类和类型间的转换
　2.8 数组索引
　　2.8.1 向量索引
　　2.8.2 矩阵索引
　　2.8.3 选择数组的维数
　2.9 一些重要的标准数组
　2.10 M函数编程简介
　　2.10.1 M文件
　　2.10.2 运算符
　　2.10.3 流控制
　　2.10.4 代码优化
　　2.10.5 交互式I/O
　　2.10.6 单元数组与结构简介
第3章 亮度变换与空间滤波
　3.1 背景知识
　3.2 亮度变换函数
　　3.2.1 函数imadjust
　　3.2.2 对数和对比度拉伸变换
　　3.2.3 亮度变换的一些实用M函数
　3.3 直方图处理与函数绘图
　　3.3.1 生成并绘制图像的直方图
　　3.3.2 直方图均衡化
　　3.3.3 直方图匹配（规定化）
　3.4 空间滤波
　　3.4.1 线性空间滤波
　　3.4.2 非线性空间滤波
　3.5 图像处理工具箱的标准空间滤波器
　　3.5.1 线性空间滤波器
　　3.5.2 非线性空间滤波器
第4章 频域处理
　4.1 二维离散傅里叶变换
　4.2 在MATLAB中计算并可视化二维DFT
　4.3 频域滤波
　　4.3.1 基本概念
　　4.3.2 DFT滤波的基本步骤
　　4.3.3 用于频域滤波的M函数
　4.4 从空间滤波器获得频域滤波器
　4.5 在频域中直接生成滤波器
　　4.5.1 建立用于实现频域滤波器的网格数组
　　4.5.2 低通频域滤波器
　　4.5.3 线框图与表面图
　4.6 锐化频域滤波器
　　4.6.1 基本的高通滤波器
　　4.6.2 高频强调滤波
第5章 图像复原
　5.1 图像退化/复原处理的模型
　5.2 噪声模型
　　5.2.1 使用函数imnoise添加噪声
　　5.2.2 使用指定的分布产生空间随机噪声
　　5.2.3 周期噪声
　　5.2.4 估计噪声参数
　5.3 仅有噪声的复原：空间滤波
　　5.3.1 空间噪声滤波器
　　5.3.2 自适应空间滤波器
　5.4 通过频域滤波来降低周期噪声
　5.5 退化函数建模
　5.6 直接逆滤波
　5.7 维纳滤波
　5.8 约束的最小二乘方（正则）滤波
　5.9 使用Lucy-Richardson算法的迭代非线性复原
　5.10 盲去卷积
　5.11 几何变换与图像配准
　　5.11.1 空间几何变换
　　5.11.2 对图像应用空间变换
　　5.11.3 图像配准
第6章 彩色图像处理
　6.1 MATLAB中彩色图像的表示方法
　　6.1.1 RGB图像
　　6.1.2 索引图像
　　6.1.3 用来处理RGB图像和索引图像的IPT函数
　6.2 转换至其他彩色空间
　　6.2.1 NTSC彩色空间
　　6.2.2 YCbCr彩色空间
　　6.2.3 HSV彩色空间
　　6.2.4 CMY和CMYK彩色空间
　　6.2.5 HSI彩色空间
　6.3 彩色图像处理基础
　6.4 彩色变换
　6.5 彩色图像的空间滤波
　　6.5.1 彩色图像平滑
　　6.5.2 彩色图像锐化
　6.6 在RGB向量空间直接处理
　　6.6.1 使用梯度的彩色边缘检测
　　6.6.2 RGB向量空间中的图像分割
第7章 小波
　7.1 背景知识
　7.2 快速小波变换
　　7.2.1 使用小波工具箱的快速小波变换
　　7.2.2 不使用小波工具箱的快速小波变换
　7.3 小波分解结构的运算
　　7.3.1 不使用小波工具箱编辑小波分解系数
　　7.3.2 显示小波分解系数
　7.4 快速小波反变换
　7.5 图像处理中的小波
第8章 图像压缩
　8.1 背景知识
　8.2 编码冗余
　　8.2.1 霍夫曼码
　　8.2.2 霍夫曼编码
　　8.2.3 霍夫曼解码
　8.3 像素间的冗余
　8.4 心理视觉冗余
　8.5 JPEG压缩
　　8.5.1 JPEG
　　8.5.2 JPEG 2000
第9章 形态学图像处理
　9.1 预备知识
　　9.1.1 集合论中的基本概念
　　9.1.2 二值图像、集合和逻辑运算符
　9.2 膨胀和腐蚀
　　9.2.1 膨胀
　　9.2.2 结构元素的分解
　　9.2.3 函数strel
　　9.2.4 腐蚀
　9.3 膨胀与腐蚀的组合
　　9.3.1 开运算和闭运算
　　9.3.2 击中或击不中变换
　　9.3.3 使用查找表
　　9.3.4 函数bwmorph
　9.4 标注连接分量
　9.5 形态学重构
　　9.5.1 由重构做开运算
　　9.5.2 填充孔洞
　　9.5.3 清除边界对象
　9.6 灰度图像形态学
　　9.6.1 膨胀和腐蚀
　　9.6.2 开运算和闭运算
　　9.6.3 重构
第10章 图像分割
　10.1 点、线和边缘检测
　　10.1.1 点检测
　　10.1.2 线检测
　　10.1.3 使用edge函数的边缘检测
　10.2 使用Hough变换的线检测
　　10.2.1 使用Hough变换做峰值检测
　　10.2.2 使用Hough变换做线检测和链接
　10.3 阈值处理
　　10.3.1 全局阈值处理
　　10.3.2 局部阈值处理
　10.4 基于区域的分割
　　10.4.1 基础公式
　　10.4.2 区域生长
　　10.4.3 区域分离和合并
　10.5 使用分水岭变换的分割
　　10.5.1 使用距离变换的分水岭分割
　　10.5.2 使用梯度的分水岭分割
　　10.5.3 控制标记符的分水岭分割
第11章 表示与描述
　11.1 背景知识
　　11.1.1 单元数组与结构
　　11.1.2 本章中使用的其他一些MATLAB和IPT 函数
　　11.1.3 一些基本的M函数
　11.2 表示
　　11.2.1 链码
　　11.2.2 使用最小周长多边形的多边形近似
　　11.2.3 标记
　　11.2.4 边界片断
　　11.2.5 骨骼
　11.3 边界描绘子
　　11.3.1 一些简单的描绘子
　　11.3.2 形状数
　　11.3.3 傅里叶描绘子
　　11.3.4 统计矩
　11.4 区域描绘子
　　11.4.1 函数regionprops
　　11.4.2 纹理
　　11.4.3 不变矩
　11.5 主分量描述
第12章 对象识别
　12.1 背景知识
　12.2 在MATLAB中计算距离度量
　12.3 基于决策理论方法的识别
　　12.3.1 形成模式向量
　　12.3.2 使用最小距离分类器的模式匹配
　　12.3.3 相关匹配
　　12.3.4 最优统计分类器
　　12.3.5 自适应学习系统
　12.4 结构识别
　　12.4.1 MATLAB中的串操作
　　12.4.2 串的匹配
附录A 函数汇总
附录B ICE和MATLAB图形用户界面
附录C M函数
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