书籍摘要

一、书籍概述

《Digital Image Processing 4th Edition》是Rafael C. Gonzalez和Richard E. Woods合著的经典教材，2017年出版的第4版在前版基础上进行了全面更新，涵盖了数字图像处理的基础理论、核心算法及前沿应用。本书以数学严谨性著称，同时结合大量工程实践案例，适合作为高校教材或行业参考书。

二、核心内容架构

1. 基础理论

• 图像数字化：详细阐述采样(Sampling)与量化(Quantization)原理，包括奈奎斯特采样定理及其在CT等医学影像中的应用实例。
• 数学工具：系统介绍：
  • 傅里叶变换及其离散形式(DFT)，包括卷积定理和频域滤波
  • 小波变换、离散余弦变换(DCT)等现代变换方法
  • 形态学运算（腐蚀、膨胀等）的数学基础

2. 关键技术模块

(1) 图像增强

• 空间域方法：直方图均衡化、中值滤波、锐化算子（如Laplacian）
• 频域方法：同态滤波、Wallis差分运算等
• 典型案例：血管造影图像的对比度增强

(2) 图像复原

• 退化模型建立与逆滤波
• 维纳滤波等约束复原技术
• 盲图像复原算法

(3) 压缩编码

• JPEG/JPEG2000标准实现原理
• 基于小波变换的压缩方法
• 高光谱图像压缩技术

(4) 图像分割

• 阈值法（全局/局部）
• 边缘检测（Canny算子等）
• 区域生长与霍夫变换

3. 前沿扩展

• 彩色图像处理：从色度学基础到现代色彩管理
• 三维图像处理：动态CT数据的四维分析案例
• 深度学习应用：在图像分割等任务中的新兴方法

三、特色亮点

1. 理论深度：如详细推导狄拉克函数的筛选特性及其在采样理论中的应用
2. 实践导向：
   • 包含MATLAB实现示例（需配合图像处理工具箱）
   • 提供医学影像、遥感等领域的真实案例
3. 新版更新：
   • 强化了图像分析相关内容
   • 新增数字水印、图像融合等热点话题

四、适用读者

• 学生：配套习题与实验指导帮助理解核心概念
• 研究人员：频域分析等高级内容对算法开发具有参考价值
• 工程师：工业检测、医学成像等应用章节可直接指导实践

注：本书英文原版写作严谨，但需注意部分中文译本存在质量问题，建议优先阅读原版。