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出版者:国防工业

作者:王家文，李仰军

出品人:

页数:381

译者:

出版时间:2006-1

价格:40.00元

装帧:

isbn号码:9787118045437

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MATLAB 7.0图形图像处理 本书是一本深入探讨如何利用MATLAB 7.0强大的图形和图像处理工具进行科学研究与工程实践的专业书籍。 在当今数字化浪潮席卷的时代，图像和图形信息已成为我们理解世界、分析数据、以及进行科技创新的核心载体。从科学实验的观测数据可视化，到医学影像的诊断分析，再到工程设计的模型构建，无一不依赖于高效、准确的图形和图像处理技术。MATLAB，作为一款在工程、科学计算和可视化领域享有盛誉的软件平台，为我们提供了集成的开发环境和丰富的函数库，能够极大地简化和加速图形图像处理的复杂过程。 本书将带领读者从基础概念出发，逐步深入到MATLAB 7.0环境下进行图形图像处理的各个方面。我们不仅仅是介绍MATLAB的命令和函数，更重要的是强调其背后的原理、算法的实现思路以及在实际应用中的落地方法。通过丰富的实例和详尽的步骤解析，读者将能够掌握如何有效地利用MATLAB来解决各种与图形和图像相关的实际问题。 本书内容涵盖： 第一部分：MATLAB基础与图形处理入门 在开始具体的图像处理之前，理解MATLAB的基本操作和图形可视化能力是至关重要的。本部分将为读者打下坚实的基础。 MATLAB环境与数据类型： 熟悉MATLAB的开发环境，掌握向量、矩阵、数组等基本数据结构，理解它们在图像处理中的应用。 二维与三维图形绘制： 深入学习MATLAB强大的二维绘图函数（如`plot`、`scatter`、`bar`、`hist`等）和三维绘图函数（如`plot3`、`surf`、`mesh`、`contour`等）。我们将演示如何绘制各种科学数据图表，包括曲线图、散点图、柱状图、直方图、表面图、网格图以及等高线图等，并介绍如何自定义图形的颜色、线型、标记、坐标轴标签、标题以及图例，以达到清晰、直观的信息传达目的。 图形属性与可视化控制： 学习如何精确控制图形的各个属性，例如字体大小、颜色映射、透明度、视角等，以及如何利用图形对象模型（Handle Graphics）对图形进行更细致的操作和管理。 交互式图形处理： 探索MATLAB提供的交互式工具，如数据游标（Data Cursor）、缩放（Zoom）、平移（Pan）等，使得在图形中进行数据探索和分析更加便捷。 图形导出与打印： 掌握如何将绘制好的图形导出为各种常见的图像格式（如JPEG, PNG, EPS, TIFF等），并进行高质量的打印输出，满足学术论文、报告和演示的需求。 第二部分：数字图像基础与MATLAB图像处理基础 本部分将引入数字图像的基本概念，并介绍MATLAB处理这些图像所需的关键工具和方法。 数字图像的表示： 理解数字图像是如何由像素组成的，以及灰度图像、二值图像、RGB彩色图像等不同类型的图像在MATLAB中的数据表示形式（通常为二维或三维矩阵）。 图像文件的读写： 学习使用MATLAB的函数（如`imread`、`imwrite`）来读取和写入各种常见的图像文件格式（如BMP, JPEG, PNG, TIFF, GIF等），这是进行任何图像处理操作的第一步。 图像显示与查看： 掌握使用`imshow`函数来显示图像，并学习如何同时显示多个图像，以及如何查看图像的尺寸、数据类型和像素值。 图像的预处理： 介绍图像处理中常见的预处理技术，例如图像的缩放（`imresize`）、裁剪（`imcrop`）、旋转（`imrotate`）以及图像的数据类型转换。 像素操作与增强： 深入理解像素级操作在图像处理中的重要性。学习如何通过直接访问和修改像素值来对图像进行亮度、对比度调整，以及掌握使用直方图均衡化（`histeq`）等技术来改善图像的视觉质量。 第三部分：图像增强与复原 图像增强旨在改善图像的视觉效果，使其更适合人类观察或机器分析。图像复原则试图恢复因噪声、模糊或其他失真而损坏的图像。 空间域增强技术： 点运算： 详细讲解灰度变换（如线性变换、对数变换、幂律变换）和对比度拉伸技术，实现图像的整体或局部增强。 模板（核）运算： 深入理解卷积（`conv2`）在图像处理中的作用，学习如何设计和应用各种滤波器。 平滑滤波： 掌握均值滤波（`fspecial('average')`）、高斯滤波（`fspecial('gaussian')`）等低通滤波器，用于去除噪声，使图像变得模糊。 锐化滤波： 学习拉普拉斯算子（`fspecial('laplacian')`）和Sobel算子（`fspecial('sobel')`）等高通滤波器，用于增强图像的边缘和细节。 频率域增强技术： 傅里叶变换： 理解傅里叶变换（`fft2`）如何将图像从空间域转换到频率域，以及频率域中低频分量代表平滑信息，高频分量代表细节信息。 滤波器设计与应用： 学习如何设计理想低通滤波器（ILPF）、巴特沃斯低通滤波器（BLPF）、指数低通滤波器（ELPF）以及高通滤波器（如理想高通滤波器IHPF、巴特沃斯高通滤波器BHPF）等，并在频率域中对图像进行滤波。 同态滤波： 探讨同态滤波在同时增强图像亮度和对比度方面的应用。 图像复原： 噪声模型与检测： 识别不同类型的噪声（如高斯噪声、椒盐噪声、周期噪声）及其在图像中的表现。 噪声抑制技术： 学习各种滤波器（如中值滤波`medfilt2`、维纳滤波`deconvwnr`）来有效去除特定类型的噪声。 运动模糊复原： 介绍运动模糊的形成模型，以及如何利用逆滤波、维纳滤波等方法进行复原。 第四部分：图像分割 图像分割是将图像划分为若干个具有独特性质的区域或对象的关键技术，是后续高级图像分析（如对象识别、测量）的基础。 阈值分割： 全局阈值法： 学习如何选择合适的全局阈值（如Otsu方法`graythresh`）将图像分割成前景和背景。 局部（自适应）阈值法： 探讨在光照不均的图像中，局部阈值法如何实现更好的分割效果。 边缘检测： 边缘的定义与检测器： 理解边缘是图像中灰度值发生剧烈变化的点，学习Sobel、Prewitt、Roberts、Canny（`edge`函数）等经典的边缘检测算子，并分析它们的优缺点。 边缘连接： 介绍如何将检测到的离散边缘点连接成连续的边缘线。 区域生长与分裂合并： 区域生长： 学习基于种子点和生长准则来扩展区域的方法。 分裂与合并： 掌握通过递归分裂和合并同质区域来达到分割目的的技术。 Watershed（分水岭）变换： 详细讲解分水岭变换的工作原理，以及它在分割相互连接对象中的强大能力，并介绍如何使用`watershed`函数。 第五部分：形态学图像处理 形态学图像处理是基于图像中对象形状特征的数学形态学方法，常用于图像的预处理、分割、去噪和特征提取。 基本形态学运算： 腐蚀（Erosion）： 学习腐蚀运算如何去除图像中的小物体、断开细长的连接，并缩小对象。 膨胀（Dilation）： 掌握膨胀运算如何填充对象中的小空洞、连接断开的物体，并增大对象。 开运算（Opening）： 理解开运算（先腐蚀后膨胀）如何去除小的孤立点，并平滑对象的边界。 闭运算（Closing）： 学习闭运算（先膨胀后腐蚀）如何填补对象中的小洞，并连接邻近的对象。 结构元素（Structuring Element）： 深入理解结构元素在形态学运算中的作用，以及如何选择不同形状和大小的结构元素来达到预期的处理效果。 高级形态学运算： 探讨骨架提取、击中/不击中变换（Hit-or-Miss Transform）、边界提取、填充孔洞等更复杂的形态学应用。 第六部分：图像特征提取与描述 特征提取是从图像中获取具有代表性的信息，以便进行后续的识别、分类或匹配。 形状特征： 学习如何计算对象的面积、周长、质心、紧密度、方向等形状描述符。 纹理特征： 介绍一些常用的纹理描述方法，如灰度共生矩阵（GLCM）的统计特征（对比度、能量、相关性、同质性等），以及它们在图像分类和识别中的应用。 边缘和角点检测： 复习和深入理解Canny边缘检测，并学习Harris角点检测等算法，以提取图像中的关键点。 SIFT/SURF等特征描述符： 介绍（如果MATLAB 7.0版本支持或通过工具箱）如何提取和描述尺度不变特征变换（SIFT）和加速稳健特征（SURF）等局部特征，这些特征对图像的尺度、旋转和光照变化具有鲁棒性。 第七部分：图像分析与应用实例 本部分将前面学到的知识融会贯通，通过具体的应用案例来展示MATLAB在图形图像处理领域的强大实力。 医学图像分析： X光片/CT/MRI图像处理： 演示如何对医学影像进行去噪、对比度增强、分割（如肿瘤区域分割）、以及基于形状和纹理的初步分析。 细胞图像分析： 讲解如何对显微镜下的细胞图像进行分割、计数和尺寸测量。 工业检测： 缺陷检测： 如何利用边缘检测、形态学运算和模板匹配来检测产品表面的划痕、裂纹等缺陷。 尺寸测量： 通过图像分割和特征提取，实现对生产线上物体的尺寸进行自动测量。 遥感图像处理： 地物分类： 介绍基于颜色、纹理和形态学特征的遥感图像分类方法。 变化检测： 如何比较不同时期的遥感图像，识别地表的变化。 人脸识别初步： 探讨基于PCA（主成分分析）或LDA（线性判别分析）等降维技术进行人脸特征提取和简单识别的思路。 本书的特点： 理论与实践相结合： 每一章节都深入讲解相关的理论知识，并配以大量的MATLAB代码示例，让读者能够边学边练。 循序渐进的教学体系： 从MATLAB基础到高级应用，内容组织逻辑清晰，难度逐步提升，适合不同程度的读者。 丰富的案例分析： 选取了多个贴近实际应用的案例，帮助读者理解如何将所学知识解决真实世界的问题。 强调算法原理： 不仅仅停留在调用函数层面，更深入剖析算法背后的原理，培养读者的独立思考和问题解决能力。 目标读者： 本书适合计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程、机械工程、材料科学、地理信息系统等领域的本科生、研究生、科研人员、工程师以及对图形图像处理技术感兴趣的广大技术爱好者。 通过阅读本书，您将能够熟练掌握MATLAB 7.0强大的图形图像处理功能，为您的科研、工程项目和创新活动提供有力的技术支持。我们相信，本书将成为您在图形图像处理领域探索与实践的宝贵参考。

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这本书的封面设计颇具年代感，那种经典的蓝白配色，立刻把我拉回了那个还在用着老式电脑的时代。我原以为这会是一本关于矩阵运算和基础编程的工具书，毕竟MATLAB的名字在那里摆着。然而，当我翻开目录时，却发现里面大部分篇幅都在详述如何利用M文件进行各种复杂的数学建模和仿真测试，特别是对于那些需要进行参数优化的工程问题，讲解得极其深入细致。书中大量篇幅用于讲解如何构建有限元分析的模型，以及如何通过迭代算法求解非线性微分方程组，配图大多是流程图和数学推导，对初学者来说，门槛确实有点高。特别是关于线性代数在系统辨识中的应用那几章，简直是教科书级别的深度，需要读者对相关理论有扎实的背景知识才能跟上作者的思路，感觉更像是一本高级的数值计算参考手册，而非一本针对特定应用领域的入门指南。对于我这种只是想快速掌握一些数据可视化技巧的人来说，这些内容显得有些偏离了我的初衷，花了大量时间去理解那些复杂的数学背景，而真正想看的那些关于数据展示和报告生成的部分，却只是寥寥数语带过，实在有些遗憾。

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这本书的语言风格非常严谨、客观，学术气息极重，几乎看不到任何带有个人情感色彩的叙述或者“小贴士”。作者的笔触冷静得像是在陈述一个物理定律，每一个技术点都经过了精密的逻辑铺陈。我特别留意了其中关于“离散时间系统”的章节，作者没有止步于简单的Z变换应用，而是深入探讨了采样定理在实际工程中的局限性以及如何通过窗口函数来优化频谱泄漏问题，这部分内容对于信号处理的专业人士来说无疑是宝贵的财富。然而，对于希望通过这本书来学习如何利用MATLAB进行日常办公文档处理或者制作教学演示文稿的读者来说，这本书的“密度”实在太高了。它更像是一本面向研究生或科研人员的参考书，目标受众是对底层算法有深入研究需求的群体。我个人在阅读过程中，多次因为遇到晦涩的数学符号而不得不停下来，查阅高等数学和控制理论的教材来辅助理解，这使得学习进度变得非常缓慢，完全没有那种“一学就会”的即时满足感。

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我拿到这本书时，最先注意到的是它对“文件输入输出”这块内容的侧重。我原本以为会是简单的`.txt`或`.csv`文件读取与写入，但书里花费了大量的篇幅来讲解如何处理二进制数据流，如何自定义数据结构并进行高效的磁盘I/O操作，甚至还涉及到如何与外部C/Fortran代码进行接口调用以加速数据吞吐量。这明显是为需要处理海量实验数据或者进行高性能计算的读者准备的。例如，在讲解矩阵转置和内存连续性的章节，作者用图示详细对比了行主序和列主序在不同运算下的性能差异，分析得非常透彻，这对于追求极致性能的程序员很有价值。但对我而言，我主要需要的是如何把一个包含几百行观测数据的Excel表格导入进来，然后画出折线图和柱状图，书中这方面的内容显得捉襟见肘，相关示例代码写得比较保守，缺乏现代MATLAB版本中更简洁的函数调用方式，看起来像是上个世纪末期的编程范式。

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这本书的排版风格，说实话，带着一股浓厚的“学术论文”味道。大量的公式、希腊字母和复杂的下标上标挤在一起，阅读体验谈不上轻松愉快。我原本期待的是一本能手把手教我如何用MATLAB的某个特定工具箱快速出效果的实用手册，比如如何快速加载一个数据集，然后用几行简洁的代码生成一个漂亮的三维曲面图，或者如何利用内置的函数快速进行傅里叶变换并解读频谱图。但这本书似乎更专注于“原理的证明”而非“操作的便捷”。它花了极大的篇幅去解释为什么某个算法是“最优”的，而不是教我们“如何最快地实现它”。书中对循环结构和矩阵运算效率的探讨非常深入，这对于编写高性能的M脚本是至关重要的，但对于日常的数据处理和结果展示而言，未免有些“杀鸡用牛刀”的感觉。我尝试着跟着书中的例子去操作，发现很多示例代码都非常长，动辄几十行，而且很多函数的使用方法没有给出清晰的参数说明，需要读者自行去查阅MATLAB的官方帮助文档，这无疑增加了学习的摩擦力。

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这本书的知识体系构建得非常“自洽”和“内聚”，它似乎完全围绕着MATLAB的核心运算引擎及其在纯数学领域的应用而展开。书中对“矩阵运算的优化”和“向量化编程思想”的推崇达到了极致，作者不断强调应避免使用显式的`for`循环，而是尽可能地将问题转化为矩阵运算，并通过大量的性能对比图表来佐证这种编程方式的优越性。这种对效率的执着，使得全书的基调都显得非常“硬核”。例如，在涉及到多项式拟合的章节，它没有直接推荐`polyfit`函数，而是从最小二乘法的推导开始，一步步教读者如何手动构建设计矩阵并求解，从而加深对拟合原理的理解。虽然这种教学方法能培养出扎实的内功，但对于那些时间有限，只想快速应用现有工具箱解决实际问题的工程师或学生来说，这本书的深度反而成了一种负担，它更像是一本“MATLAB底层逻辑解析”，而非一本“MATLAB应用速查手册”。

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有些关于形态学梯度边界提取写的不太清楚

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有些关于形态学梯度边界提取写的不太清楚

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有些关于形态学梯度边界提取写的不太清楚

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有些关于形态学梯度边界提取写的不太清楚