岡薩雷斯的這本書很經典 主要涉及到的的影象理論和演算法沒有過時。隨著硬體效能的不斷提高和應用場景的不斷變化，存在理論的完善和演算法的最佳化。比如神經網路深度學習方面。

計算機相關領域的書，如果是涉及理論方面的，應該都不會有過時的說法。

而實際操作或程式設計方面的書，有過時的感覺。

理論方面，比如計算機體系結構、演算法和資料結構、資料庫原理、作業系統原理等基礎學科，如果是名著，就不會有過時的說法。如果從今天的視覺來看的話，頂多是有部分知識點沒有納入其中而已。

比如《TCP/IP詳解》、《unix系統程式設計》等著作，其內容都是經典的，而且任何時候都值得去深刻理解的。只不過有些內容如最近幾年出現的網路程式設計方面的，epoll等，在書中沒有介紹而已。

計算機影象方面的著作一樣的，可能其中的內容是現在已經實現過的一些原理及演算法，但一樣不會過時。

最後舉個簡單的例子，現在21實際的經濟學家很多，經濟學著作也不乏少見。但有人懷疑過《國富論》的價值和地位麼？

岡薩雷斯的《數字影象處理》過時了嗎？

數字影象處理完全沒有過時。不僅沒有過時，它還以經典的角色，成為很多大專院校相關專業的必修課。而岡薩雷斯的《數字影象處理》作為數字影象處理專業書籍的開山之作，它深入淺出、圖文並茂、概念清晰、通俗易懂，成為眾多院校相關專業教學和科技工作者學習的首選書籍。很多的數字影象處理相關的書籍或多或少的借鑑了本書，岡薩雷斯的《數字影象處理》對其他同領域的教材影響非常的大。

本書在1977年首次出版，它是作者在為大學高年級的學生和研究生編寫的講義的基礎上整理而成的。雖然當時出版的這本書只有七章，很受學生和老師的歡迎。其後本書與時俱進，分別在1988年、1992年和2002年重新出版，每次出版都不斷修正，增加了不少內容。中文譯版最新版是2011年出版的《數字影象處理（第三版）》。

一本好的工程書籍，必然是理論清晰，並且是可以作用於實際生產的。岡薩雷斯的《數字影象處理》也一樣。全書共12章，除第一章的緒論之外，第二到十二章分別介紹了數字影象基礎、灰度變換與空間濾波、頻率域濾波、影象復原與重建、色彩影象處理、小波與多解析度處理、影象壓縮、形態學影象處理、影象分割、表示與描述、目標識別。可以說本書全面而系統的講述了數字影象出各方面的知識。

應該說，數字影象處理這門學科是一門理論與實際緊密結合的學科。所有的理論都是以實際情況作為研究物件的，它的理論脫胎於實際，而又作用於實際生產當中。而且，由於數字影象處理是藉助於數字計算機來發展的，實際操作的要求並不是很高。不像理論物理領域的研究，大多時候的理論研究都是猜測，做一個實驗動輒要花費數百億美金去建造粒子對撞機。數字影象處理可以很容易的採用數字計算機進行工程實際。所以說數字影象處理的理論於工程實際結合很緊密，相對操作也很簡便，不用太去叫真的區分理論於工程實際。

全書介紹的所有內容都是脫胎於工程實際的，並不是架空起來的理論研究。簡而言之，書中所介紹的方法、所研究的內容，都是以往工程師們使用過的方法，研究的內容也是實際生產當中碰到的問題。所以說它的所有理論都是廣泛的應用在工程實際當中的。

作為一本經典，岡薩雷斯的《數字影象處理》基本上沒有什麼不足之處。非要吹毛求疵的話，中文版的《數字影象處理（第三版）》可能部分極小的細節在翻譯上不盡如人意，不過總體上來說它們都是沒有問題的。

如果說僅僅是數字影象處理領域，那這本書是當仁不讓的經典，如果你對岡薩雷斯的《數字影象處理》中的內容悉數掌握，那麼你已經沒有必要去看其他的關於數字影象處理方面的書籍了。不過，現在數字影象處理的發展非常迅速，一些新的方法新的理論不斷出現。比如多現在很流行的卷積神經網路和深度學習。不過卷積神經網路和深度學習並不是要去取代傳統的數字影象處理，它們之間的關係不是競爭關係，而是擴充壯大整個數字影象處理領域的“戰友”關係。之間應該說是相輔相成的，共同協作可以取得更好的效果。