图像处理与模式书籍推荐

转自:http://www.cnblogs.com/burellow/archive/2012/03/30/2425088.html


图像处理、模式识别、模式分类、机器视觉推荐图书汇总

 1、数字图像处理,冈萨雷斯,阮秋琦(译),电子工业出版社;

2、opencv基础篇,于仕琦,刘瑞祯,北京航空航天大学出版社;

3、Learning OpenCV computer vision with the opencv library, Gary Bradski, Adrian Kaebler, O'REILLY

4、模式识别,边肇琪,张学工,清华大学出版社;

5、模式分类(英文版·第2版) 作者: Richard O.Duda Peter E.Hart David G.Stork 出版社: 机械工业出版社 出版日期: 2004年2月
     模式分类(中文版·第2版) 作者: Richard O.Duda Peter E.Hart David G.Stork  李宏东等译 出版社: 机械工业出版社 出版日期: 2004年2月
6、机器学习,Mitchell,曾华军(译),机械工业出版社;

7、Computer Vision: Algorithms and Applications, Richard szeliski;

8、Pattern Recognition & Machine Learning, M.Bishop, Springer.这本书,目前还没有中文版的,英文原版的也有点贵,不过,网上倒是可以找到电子版的。

9、《统计模式识别(第二版) 国外计算机科学教材系列》  (英)韦布   电子工业出版社
10、国外计算机科学教材系列:模式识别(第二版)  西奥多里蒂斯 电子工业出版社 2004年9月

11、图像处理、分析与机器视觉(第3版),桑卡(Milan Sonka) (作者), 赫拉瓦卡(Vaclav Hlavac) (作者), 博伊尔(Roger Boyle) (作者), 艾海舟 (译者), 苏延超 (译者), (译者) 

       Image Processing, Analysis, and Machine Vision, Sonka, Milan、 Hlavac, Vaclav Nelson Engineering (2007-04出版)


### 关于图像处理书籍推荐 对于希望学习图像处理并了解其背后算法和实际应用的人来说,以下是几本被广泛认可的经典书籍: #### 1. **《Digital Image Processing》 by Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods** 这是一本广受好评的基础教材,涵盖了从基础到高级的各种图像处理技术。书中不仅介绍了理论知识,还提供了大量的实例来帮助读者理解如何将这些算法应用于实践。它适合初学者以及有一定经验的学习者[^1]。 #### 2. **《Computer Vision: Algorithms and Applications》 by Richard Szeliski** 此书由微软研究院的研究员Richard Szeliski撰写,内容详尽且前沿,包含了诸如图像拼接(Image Stitching)、图像抠图(Image Matting)等较少见的主题。尽管它的侧重点可能更偏向计算机视觉的一些特定方面,但它同样适用于那些想要探索图像处理深层次原理的人群。值得注意的是,该书的电子版本免费提供给公众下载[^3]。 #### 3. **《Image Processing and Analysis with MATLAB in Color Imaging, Spatial Vision and Natural Observers》 by Maria Petrou 和 Pedro García Sevilla** 这本书特别强调了MATLAB工具箱的应用,通过具体案例展示了多种彩色图像处理技术和空间视觉模型。如果你倾向于利用MATLAB来进行实验验证,则这是一个极佳的选择[^2]。 #### 4. **《Feature Extraction & Image Processing For Computer Vision (Third Edition)** by Mark Nixon and Alberto Aguado 专注于特征提取图像分析的核心概念和技术实现路径,非常适合关注模式识别及机器学习方向的学生或工程师们参考使用。本书清晰地解释了许多现代CV系统中的关键技术环节及其背后的数学逻辑. 以上提到的每部作品都以其独特的方式贡献给了整个学科领域的发展进程之中;无论是作为入门指南还是深入探讨资料都非常有价值。建议依据个人需求挑选合适的资源进行研习。 ```python # 示例代码展示简单的灰度转换过程 import cv2 image = cv2.imread('example.jpg') gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('Gray Image', gray_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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