Публичная Библиотека
Универсальная библиотека, портал создателей электронных книг, авторов произведений и переводов
.

Рафаэль С. Гонсалес 71k

(Rafael C. Gonzalez)

()

Р.С. Гонсалес получил степень бакалавра в университете штата Майами в 1965 г., а затем степени магистра и доктора философии по электротехнике в университете штата Флорида (г. Гейнсвилл) соответственно в 1967 и 1970 гг. В 1970 г. он стал сотрудником факультета электронной и компьютерной техники университета штата Теннеси (UTK) в г. Ноксвилл, где получил звание адъюнкт-профессора в 1973 г., звание профессора в 1978 и звание заслуженного профессора в 1984 г. С 1994 г. по 1997 г. профессор Гонсалес работал деканом факультета, а в настоящее время он является почетным профессором UTK в отставке.
Профессор Гонсалес был основателем лаборатории анализа изображений и образов, а также лаборатории роботехники и машинного зрения в университете UTK. Он также основал в 1982 г. компанию Perceptics Corporation, и до 1992 года являлся ее президентом. Последние три года этого периода он также работал в компании Westinghouse Corporation, которая купила Perceptics Corporation в 1989 г. Под руководством Р. Гонсалеса компания Perceptics добилась больших успехов в области обработки изображений, в машинном зрении и в технологии хранения данных на лазерных дисках. В течение первых десяти лет своей работы компания Perceptics разработала и внедрила целый ряд инновационных продуктов, в том числе: первую в мире коммерческую систему машинного зрения для автоматического распознавания номерных знаков транспортных средств; ряд крупномасштабных систем обработки и архивирования изображений, которые применяются на шести заводах ВМФ США при контроле реактивных двигателей баллистических ракет «Трайдент-2», размещенных на подводных лодках; семейство видеоплат обработки изображений для модернизированных компьютеров «Макинтош», занимающее лидирующие позиции на рынке; а также линейка устройств хранения данных терабайтной емкости на основе лазерных дисков.
Профессор Гонсалес постоянно привлекается различными промышленными и правительственными организациями в качестве консультанта по вопросам распознавания образов, обработки изображений и обучающихся машин. Его академические заслуги в этих областях отмечены премией технического факультета UTK за высокие достижения в 1977 г., премией ректора UTK для ученых-исследователей в 1978 г., бруксовской премией выдающимся профессорам и почетным званием профессора Magnavox Engineering в 1980 г. В 1981 г. он стал профессором IBM в университете Теннеси, а в 1984 г. Р.С. Гонсалес там же получил звание заслуженного профессора. Ему присуждено звание выдающегося выпускника университета штата Майами (1985 г.), премия научного общества «Фи-Каппа-Фи» (1986 г.) и премия им. Натана У. Догерти университета штата Теннеси за выдающиеся инженерные достижения (1992 г.). Среди наград в области техники - премия выдающемуся инженеру IEEE в 1987 г. за коммерческие разработки в Теннеси; национальная премия 1988 г. им. Альберта Роуза за успехи в создании промышленных систем обработки изображений; премия Б. Отто Уили за достижения в переносе технологий и звание «предприниматель года» агентства Куперс и Либранд (1989 г.); премия выдающемуся инженеру IEEE за 1992 г. (по округу 3); национальная премия 1993 г. за развитие технологий от ассоциации по автоматизированной обработке изображений.
Д-р Гонсалес является автором и соавтором более 100 научных и технических статей, двух монографий и пяти учебников по распознаванию образов, обработке изображений и роботехнике. По его книгам учатся студенты более 500 университетов, работают исследователи во всем мире. Он включен в престижные справочники «Кто есть кто в Америке», «Кто есть кто в технике», «Кто есть кто в мире». Его имя можно найти в десяти национальных и международных биографических перечнях. Он является совладельцем двух патентов США. Профессор Гонсалес входит в редколлегию научных журналов «Труды по теории систем» (IEEE Transactions on Systems), «Человек и кибернетика» (Man and Cybernetics), международного журнала по вычислительной технике и информатике (International Journal of Computer and Information Sciences). Он является членом IEEE и состоит во многих профессиональных и почетных обществах, включая «Тау-Бета-Пи», «Фи-Каппа-Фи», «Эта-Каппа-Ню», «Сигма-Кси».
.
. .
  • Гонсалес Р.С. и др. Цифровая обработка изображений. (Digital Image Processing) [Djv-15.8M] Авторы: Р. Гонсалес, Р. Вудс. Перевод с английского под редакцией П.А. Чочиа.
    (Москва: Издательство «Техносфера», 2005. - Мир цифровой обработки)
    Предоставил формат: Андрей Дудник, 2010
    • СОДЕРЖАНИЕ:
      Предисловие научного редактора перевода (12).
      Предисловие к английскому изданию (15).
      Благодарности (19).
      Об авторах (20).
      ГЛАВА 1. ВВЕДЕНИЕ (23).
      1.1. Что такое цифровая обработка изображений? (23).
      1.2. Истоки цифровой обработки изображений (26).
      1.3. Примеры областей применения цифровой обработки изображений (31).
      1.3.1. Формирование изображений с помощью гамма-лучей (33).
      1.3.2. Рентгеновские изображения (35).
      1.3.3. Изображения в ультрафиолетовом диапазоне (37).
      1.3.4. Изображения в видимом и инфракрасном диапазонах (38).
      1.3.5. Изображения в микроволновом диапазоне (48).
      1.3.6. Изображения в диапазоне радиоволн (48).
      1.3.7. Примеры, иллюстрирующие другие способы формирования изображений (49).
      1.4. Основные стадии цифровой обработки изображений (56).
      1.5. Компоненты системы обработки изображений (60).
      Заключение (64).
      Ссылки и литература для дальнейшего изучения (65).
      ГЛАВА 2. ОСНОВЫ ЦИФРОВОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ (73).
      Введение (73).
      2.1. Элементы зрительного восприятия (74).
      2.1.1. Строение человеческого глаза (74).
      2.1.2. Формирование изображения в глазу (78).
      2.1.3. Яркостная адаптация и контрастная чувствительность (79).
      2.2. Свет и электромагнитный спектр (85).
      2.3. Считывание и регистрация изображения (89).
      2.3.1. Регистрация изображения с помощью одиночного сенсора (90).
      2.3.2. Регистрация изображения с помощью линейки сенсоров (92).
      2.3.3. Регистрация изображения с помощью матрицы сенсоров (94).
      2.3.4. Простая модель формирования изображения (96).
      2.4. Дискретизация и квантование изображения (98).
      2.4.1. Основные понятия, используемые при дискретизации и квантовании (99).
      2.4.2. Представление цифрового изображения (102).
      2.4.3. Пространственное и яркостное разрешения (105).
      2.4.4. Эффекты муара и наложения спектров (112).
      2.4.5. Увеличение и уменьшение цифровых изображений (114).
      2.5. Некоторые фундаментальные отношения между пикселями (117).
      2.5.1. Соседи отдельного элемента (117).
      2.5.2. Смежность, связность, области и границы (118).
      2.5.3. Меры расстояния (120).
      2.5.4. Поэлементные операции над изображениями (122).
      2.6. Линейные и нелинейные преобразования (123).
      Заключение (123).
      Ссылки и литература для дальнейшего изучения (124).
      Задачи (125).
      ГЛАВА 3. ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ УЛУЧШЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ (131).
      Введение (131).
      3.1. Предпосылки (132).
      3.2. Некоторые основные градационные преобразования (135).
      3.2.1. Преобразование изображения в негатив (135).
      3.2.2. Логарифмическое преобразование (137).
      3.2.3. Степенные преобразования (138).
      3.2.4. Кусочно-линейные функции преобразований (143).
      3.3. Видоизменение гистограммы (148).
      3.3.1. Эквализация гистограммы (150).
      3.3.2. Приведение гистограммы (задание гистограммы) (158).
      3.3.3. Локальное улучшение (167).
      3.3.4. Использование гистограммных статистик для улучшения изображения (169).
      3.4. Улучшение на основе арифметико-логических операций (175).
      3.4.1. Вычитание изображений (177).
      3.4.2. Усреднение изображений (180).
      3.5. Основы пространственной фильтрации (185).
      3.6. Сглаживающие пространственные фильтры (189).
      3.6.1. Линейные сглаживающие фильтры (190).
      3.6.2. Фильтры, основанные на порядковых статистиках (194).
      3.7. Пространственные фильтры повышения резкости (196).
      3.7.1. Основы (197).
      3.7.2. Улучшение изображений с использованием вторых производных: лапласиан (200).
      3.7.3. Улучшение изображений с использованием первых производных: градиент (209).
      3.8. Комбинирование методов пространственного улучшения (213).
      Заключение (219).
      Ссылки и литература для дальнейшего изучения (219).
      Задачи (220).
      ГЛАВА 4 ЧАСТОТНЫЕ МЕТОДЫ УЛУЧШЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЯ (228).
      4.1. Предварительные замечания (229).
      4.2. Введение в фурье-анализ. Преобразование Фурье и частотная область (231).
      4.2.1. Одномерное преобразование Фурье и его обращение (231).
      4.2.2. Двумерное ДПФ и его обращение (238).
      4.2.3. Фильтрация в частотной области (242).
      4.2.4. Соответствие между фильтрацией в пространственной области и фильтрацией в частотной области (249).
      4.3. Сглаживающие частотные фильтры (257).
      4.3.1. Идеальные фильтры низких частот (257).
      4.3.2. Фильтры низких частот Баттерворта (265).
      4.3.3. Гауссовы фильтры низких частот (268).
      4.3.4. Дополнительные примеры низкочастотной фильтрации (269).
      4.4. Частотные фильтры повышения резкости (273).
      4.4.1. Идеальные фильтры высоких частот (274).
      4.4.2. Фильтры высоких частот Баттерворта (277).
Аннотация издательства: Монография раскрывает базовые понятия и методологию компьютерной обработки изображений, дает основы для дальнейшего изучения этой многогранной и быстро развивающейся области. Книга является одним из наиболее популярных, известных в мире и полных учебников в области теории и методов цифровой обработки видеоинформации. Многие из приведенных в ней алгоритмов реализованы в широко известных пакетах компьютерной обработки изображений.
Рассмотрены все основные направления обработки и анализа изображений, включая основы теории восприятия и регистрации видеоинформации, методы фильтрации, вейвлет-преобразования, улучшения, восстановления и сжатия черно-белых и цветных изображений. Обсуждаются также вопросы сегментации, распознавания образов, описания и представления деталей, морфологического анализа изображения. Все разделы сопровождаются большим количеством примеров и иллюстраций.
Книга рассчитана на научных работников и профессиональных программистов, специалистов по компьютерному дизайну, студентов и преподавателей.
.
  • Гонсалес Р.С. и др. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. (Digital Image Processing using MATLAB) [Djv-11.6M] Авторы: Р. Гонсалес, Р. Вудс, С. Эддинс. Перевод с английского В.В. Чепыжова.
    (Москва: Издательство «Техносфера», 2006. - Мир цифровой обработки)
    Предоставил формат: Андрей Дудник, 2010
    • КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ:
      Пролог (10).
      Благодарности (12).
      Об авторах (13).
      Глава 1. Введение (16).
      Глава 2. Цифровые изображения в MATLAB (28).
      Глава 3. Преобразования яркости изображений и пространственная фильтрация (79).
      Глава 4. Обработка в частотной области (122).
      Глава 5. Восстановление изображений (154).
      Глава 6. Обработка цветных изображений (206).
      Глава 7. Вейвлеты (254).
      Глава 8. Сжатие изображений (295).
      Глава 9. Морфологическая обработка изображений (351).
      Глава 10. Сегментация изображений (396).
      Глава 11. Представление и описание (444).
      Глава 12. Распознавание объектов (501).
      Приложение А (531).
      Приложение Б (544).
      Приложение В (570).
      Литература (614).
Аннотация издательства: Монография предназначена для тех. кто хочет в короткие сроки освоить методы обработки изображений с использованием пакета MATLAB.
Книга разбита на 12 глав, охватывающих самые важные области обработки изображений: градационные преобразования, линейную и нелинейную пространственную фильтрацию, вейвлеты, фильтрацию в частотной области, восстановление, регистрацию, сжатие, морфологическую обработку, сегментацию, представление и описание областей и границ изображений, а также распознавание объектов и обработку цветных изображений.
Книга будет полезна всем, кто хочет овладеть практическими навыками работы с изображениями, особенно специалистам по дистанционному зондированию, цифровому телевидению, компьютерной микроскопии, системам безопасности, программистам и дизайнерам.
.