Rafael C. Gonzalez（拉斐尔?C. 冈萨雷斯），1965年获得迈阿密大学电气工程理学学士学位，1967年和1970年分别获得佛罗里达大学盖恩斯维尔分校电机工程硕士和博士学位。1970年加入田纳西大学诺斯维尔分校（UTK）电气和计算机科学系，1973年晋升为副教授，1978年晋升为教授，1984年成为特聘教授。他于1994年到1997年担任该系的系主任，目前是UTK的荣誉退休教授。＜BR＞Rafael C. Gonzalez（拉斐尔?C. 冈萨雷斯），1965年获得迈阿密大学电气工程理学学士学位，1967年和1970年分别获得佛罗里达大学盖恩斯维尔分校电机工程硕士和博士学位。1970年加入田纳西大学诺斯维尔分校（UTK）电气和计算机科学系，1973年晋升为副教授，1978年晋升为教授，1984年成为特聘教授。他于1994年到1997年担任该系的系主任，目前是UTK的荣誉退休教授。
目錄：
Contents 目录 1 Introduction 17 第1章 绪论 What is Digital Image Processing 18 什么是数字图像处理 The Origins of Digital Image Processing 19 数字图像处理的起源 Examples of Fields that Use Digital Image Processing 23 数字图像处理技术应用领域实例 Fundamental Steps in Digital Image Processing 41 数字图像处理的基本步骤 Components of an Image Processing System 44 图像处理系统的组成 2 Digital Image Fundamentals 47 第2章 数字图像基础 Elements of Visual Perception 48 视觉感知要素 Light and the Electromagnetic Spectrum 54 光和电磁波谱 Image Sensing and Acquisition 57 图像感知与获取 Image Sampling and Quantization 63 图像取样和量化 Some Basic Relationships Between Pixels 79 像素间的一些基本关系 Introduction to the Basic Mathematical Tools Used in Digital Image Processing 83 数字图像处理所用的基本数学工具介绍 3 Intensity Transformations and Spatial Filtering 119 第3章 灰度变换与空间滤波 Background 120 背景 Some Basic Intensity Transformation Functions 122 一些基本的灰度变换函数 Histogram Processing 133 直方图处理 Fundamentals of Spatial Filtering 153 空间滤波基础 Smoothing (Lowpass) Spatial Filters 164 平滑（低通）空间滤波器 Sharpening (Highpass) Spatial Filters 175 锐化（高通）空间滤波器 Highpass， Bandreject， and Bandpass Filters from Lowpass Filters 188 低通、高通、带阻和带通滤波器 Combining Spatial Enhancement Methods 191 组合使用空间增强方法 4 Filtering in the Frequency Domain 203 第4章 频率域滤波 Background 204 背景 Preliminary Concepts 207 基本概念 Sampling and the Fourier Transform of Sampled Functions 215 取样和取样函数的傅里叶变换 The Discrete Fourier Transform of One Variable 225 单变量的离散傅里叶变换 Extensions to Functions of Two Variables 230 二变量函数的傅里叶变换 Some Properties of the 2-D DFT and IDFT 240 二维DFT和IDFT的一些性质 The Basics of Filtering in the Frequency Domain 260 频率域滤波基础 Image Smoothing Using Lowpass Frequency Domain Filters 272 使用低通频率域滤波器平滑图像 Image Sharpening Using Highpass Filters 284 使用高通滤波器锐化图像 Selective Filtering 296 选择性滤波 The Fast Fourier Transform 303 快速傅里叶变换 5 Image Restoration and Reconstruction 317 第5章 图像复原与重建 A Model of the Image Degradation/Restoration Process 318 图像退化/复原处理的一个模型 Noise Models 318 噪声模型 Restoration in the Presence of Noise Only—Spatial Filtering 327 只存在噪声的复原——空间滤波 Periodic Noise Reduction Using Frequency Domain Filtering 340 使用频率域滤波降低周期噪声 Linear， Position-Invariant Degradations 348 线性位置不变退化 Estimating the Degradation Function 352 估计退化函数 Inverse Filtering 356 逆滤波 Minimum Mean Square Error (Wiener) Filtering 358 最小均方误差（维纳）滤波 Constrained Least Squares Filtering 363 约束最小二乘方滤波 Geometric Mean Filter 367 几何均值滤波 Image Reconstruction from Projections 368 由投影重建图像 6 Color Image Processing 399 第6章 彩色图像处理 Color Fundamentals 400 彩色基础 Color Models 405 彩色模型 Pseudocolor Image Processing 420 假彩色图像处理 Basics of Full-Color Image Processing 429 全彩色图像处理基础 Color Transformations 430 彩色变换 Color Image Smoothing and Sharpening 442 彩色图像平滑和锐化 Using Color in Image Segmentation 445 使用彩色分割图像 Noise in Color Images 452 彩色图像中的噪声 Color Image Compression 455 彩色图像压缩 7 Wavelet and Other Image Transforms 463 第7章 小波变换和其他图像变换 Preliminaries 464 预备知识 Matrix-based Transforms 466 基于矩阵的变换 Correlation 478 相关 Basis Functions in the Time-Frequency Plane 479 时间-频率平面的基函数 Basis Images 483 基图像 Fourier-Related Transforms 484 傅里叶相关的变换 Walsh-Hadamard Transforms 496 沃尔什-哈达玛变换 Slant Transform 500 斜变换 Haar Transform 502 哈尔变换 Wavelet Transforms 504 小波变换 8 Image Compression and Watermarking 539 第8章 图像压缩和水印 Fundamentals 540 基础 Huffman Coding 553 霍夫曼编码 Golomb Coding 556 Golomb编码 Arithmetic Coding 561 算术编码 LZW Coding 564 LZW编码 Run-length Coding 566 行程编码 Symbol-based Coding 572 基于符号的编码 Bit-plane Coding 575 比特平面编码 Block Transform Coding 576 块变换编码 Predictive Coding 594 预测编码 Wavelet Coding 614 小波编码 Digital Image Watermarking 624 数字图像水印 9 Morphological Image Processing 635 第9章 形态学图像处理 Preliminaries 636 预备知识 Erosion and Dilation 638 腐蚀和膨胀 Opening and Closing 644 开运算与闭运算 The Hit-or-Miss Transform 648 击中-击不中变换 Some Basic Morphological Algorithms 652 一些基本的形态学算法 Morphological Reconstruction 667 形态学重建 Summary of Morphological Operations on Binary Images 673 二值图像形态学运算小结 Grayscale Morphology 674 灰度级形态学 10 Image Segmentation 699 第10章 图像分割 Fundamentals 700 基础 Point， Line， and Edge Detection 701 点、线和边缘检测 Thresholding 742 阈值处理 Segmentation by Region Growing and by Region Splitting and Merging 764 使用区域生长、区域分离与聚合的分割 Region Segmentation Using Clustering and Superpixels 770 使用聚类和超像素的区域分割 Region Segmentation Using Graph Cuts 777 使用图割分割区域 Segmentation Using Morphological Watersheds 786 使用形态学分水岭分割图像 The Use of Motion in Segmentation 796 分割中运动的使用 11 Feature Extraction 811 第11章 特征提取 Background 812 背景 Boundary Preprocessing 814 边界预处理 Boundary Feature Descriptors 831 边界特征描述子 Region Feature Descriptors 840 区域特征描述子 Principal Components as Feature Descriptors 859 作为特征描述子的主分量 Whole-Image Features 868 整体图像特征 Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) 881 尺度不变特征变换 12 Image Pattern Classification 903 第12章 图像模式分类 Background 904 背景 Patterns and Pattern Classes 906 模式与模式类 Pattern Classification by Prototype Matching 910 原型匹配模式分类 Optimum (Bayes) Statistical Classifiers 923 最优（贝叶斯）统计分类器 Neural Networks and Deep Learning 931 神经网络与深度学习 Deep Convolutional Neural Networks 964 深度卷积神经网络 Some Additional Details of Implementation 987 实现的一些附加细节 Bibliography 995 参考文献
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