这是图像处理基础理论论述同以MATLAB为主要工具的软件实践方法相对照的第一本书。本书集成了冈萨雷斯和伍兹所著的《数字图像处理》一书中重要的原文材料和MathWorks公司的图像处理工具箱。本书的特色在于重点强调怎样通过开发新代码来加强这些软件工具。本书在介绍MATLAB编程基础知识之后，讲述了图像处理的主干内容，包括灰度变换、线性和非线性空间滤波、频率域滤波、图像复原与重建、彩色图像处理、图像压缩、图像分割、区域和边界表示与描述。本书已针对本科教学需求对超出教学范围的部分内容进行了删减。

本书将图像处理基础理论论述与以MATLAB为主要工具的软件实践方法相对照，集成了冈萨雷斯和伍兹所著的《数字图像处理（第三版）》一书中的重要内容和MathWorks 公司的图像处理工具箱，特色在于重点强调了怎样通过开发新代码来增强这些软件工具的功能。全书在介绍MATLAB编程基础知识之后，讲述了图像处理的主要内容，具体包括灰度变换、线性和非线性空间滤波、频率域滤波、图像复原与重建、彩色图像处理、图像压缩、图像分割、区域和边界表示与描述等。 本书根据一般学校的授课侧重进行了适当缩减，以更好地适应教学需求，其中删除了原著中几何变换和图像配准、小波、形态学图像处理等内容，形成了适合本科教学层次的该版本。本书的主要特色：1、本书自成体系并以工具书的风格书写2、开发了100多个图像处理函数，在图像处理工具箱中现有函数的基础上增加了40%3、讨论和实现了数字图像处理主流内容中的算法和MATLAB函数4、除了对第一版的主要议题加以修订以外，本版本的特点涵盖了雷登变换、几何变换、图像配准、彩色剖面和独立于设备的彩色变换、针对于视频的压缩函数、自适应阈值算法等5、包含了与MATLAB一起使用的详细的C代码6、包含了图形用户界面（GUI）的详细设计原书第一作者Rafael C. Gonzalez是数字图像处理领域的权威人物，他在模式识别、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5本教材。冈萨雷斯博士的著作已被世界1000多所大学和研究所采用，深受读者喜爱。

1965年毕业于美国迈阿密大学，获得电气工程学士学位；1967年和1970年在美国佛罗里达大学盖恩斯维尔分校分别获得电气工程硕士学位和博士学位，现为田纳西大学诺克斯维尔分校教授。冈萨雷斯是田纳西大学“图像与模式分析实验室”和“机器人与计算机视觉实验室”的创建人。他还频繁地为模式识别、图像处理和机器学习领域的业界和政府提供咨询服务。在业界取得的成就有：1987年因田纳西的商业开发获IEEE杰出工程人员奖；1988年因商业图像处理获Albert Rose Nat奖；1989年因其在技术转化方面的贡献获Otto Wheeley奖；1989年获Coopers和Lybrand Entrepreneur年度奖；1993年因其技术开发贡献获自动成像协会国家奖。冈萨雷斯在模式识别、图像处理和机器人领域发表了100多篇论文，出版了两本专著及4本教材。他的图书已被全球1000多所大学和研究机构使用。他还是IEEE会士。

第1章 绪言
前言
1.1 背景
1.2 什么是数字图像处理
1.3 MATLAB和图像处理工具箱基础
1.4 本书涵盖的图像处理范围
1.5 本书的网站
1.6 符号
1.7 基本原理
1.8 怎样组织本书的参考文献
小结
第2章 灰度变换与空间滤波
前言
2.1 背景
2.2 灰度变换函数 第1章 绪言
前言
1.1 背景
1.2 什么是数字图像处理
1.3 MATLAB和图像处理工具箱基础
1.4 本书涵盖的图像处理范围
1.5 本书的网站
1.6 符号
1.7 基本原理
1.8 怎样组织本书的参考文献
小结
第2章 灰度变换与空间滤波
前言
2.1 背景
2.2 灰度变换函数
2.3 直方图处理与函数绘图
2.4 空间滤波
2.5 图像处理工具箱的标准空间滤波器
小结
第3章 频率域滤波
前言
3.1 二维离散傅里叶变换
3.2 在MATLAB中计算和观察二维DFT
3.3 频率域滤波
3.4 从空间滤波器获得频率域滤波器
3.5 在频率域中直接生成滤波器
3.6 高通(锐化)频率域滤波器
小结
第4章 图像复原和重建
前言
4.1 图像退化/复原处理的模型
4.2 噪声模型
4.3 仅有噪声的复原——空间滤波
4.4 使用频率域滤波降低周期噪声
4.5 退化函数建模
4.6 直接逆滤波
4.7 维纳滤波
4.8 由投影重建图像
小结
第5章 彩色图像处理
前言
5.1 MATLAB中彩色图像的表示
5.2 彩色空间转换
5.3 彩色图像处理基础
5.4 彩色变换
5.5 彩色图像的空间滤波
5.6 直接在RGB向量空间的处理
小结
第6章 图像压缩
前言
6.1 背景
6.2 编码冗余
6.3 空间冗余
6.4 不相关信息
6.5 JPEG压缩
6.6 视频压缩
小结
第7章 图像分割
前言
7.1 点、线和边缘检测
7.2 使用霍夫变换进行线检测
7.3 阈值处理
7.4 基于区域的分割
7.5 使用分水岭变换的分割
小结
第8章 表示与描述
前言
8.1 背景
8.2 表示
8.3 边界描绘子
8.4 区域描绘子
8.5 使用主分量进行描述
小结
附录A M函数汇总
附录B ICE和MATLAB图形用户界面
附录C 附加的自定义M函数
参考文献
索引