MATLAB图像处理实例详解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:484

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出版时间:2013-1

价格:69.00元

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isbn号码:9787302321866

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《计算机视觉：理论与实践》 概述 《计算机视觉：理论与实践》是一本深入浅出、内容丰富的著作，旨在为读者构建坚实的计算机视觉基础。本书系统地介绍了计算机视觉领域的核心概念、经典算法以及前沿技术，并结合丰富的理论推导与实际应用案例，帮助读者理解计算机视觉的内在机制，掌握解决实际问题的能力。无论是初学者入门，还是从业者进阶，都能从中获得宝贵的知识与启发。 核心内容 本书内容覆盖了计算机视觉的各个关键环节，从最基础的图像表示与处理，到复杂的三维场景理解，层层递进，逻辑严谨。 第一部分：基础理论与图像预处理 数字图像基础： 首先，本书详细阐述了数字图像的本质，包括图像的采样、量化、颜色空间（如RGB、HSV、Lab等）的转换与特性，以及像素的数学表示。这部分为后续所有图像处理操作奠定了数学和理论基础。读者将理解不同颜色空间的优缺点及其在特定任务中的应用场景。 图像增强： 针对图像质量不高的问题，本书深入探讨了各种图像增强技术。 点运算： 包括灰度变换（如对数变换、指数变换、伽马变换）和直方图均衡化，用于调整图像的对比度和亮度，使图像细节更清晰。 空间域滤波： 详细介绍了线性滤波（如均值滤波、高斯滤波）和非线性滤波（如中值滤波、双边滤波）。这些滤波技术在降噪、平滑图像方面发挥着至关重要的作用，本书会深入分析不同滤波器的原理、参数选择以及对图像的影响。 频率域滤波： 引入傅里叶变换，解释了如何在频率域对图像进行处理，包括低通滤波、高通滤波和带通滤波，以实现平滑或边缘增强。 图像复原： 讨论了如何去除或减轻图像中的失真，如模糊、噪声等。本书会详细介绍各种退化模型（如运动模糊、高斯模糊）以及对应的复原算法，如逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等，并分析其适用条件和局限性。 第二部分：特征提取与描述 特征是计算机视觉理解图像的关键。本部分将引导读者深入理解如何从图像中提取有意义的局部或全局特征。 边缘检测： 详细讲解了多种边缘检测算子，如Sobel、Prewitt、Roberts以及更优的Canny边缘检测算法。本书不仅会介绍算法的原理，还会分析不同算子的优劣、参数对结果的影响，以及如何在实际应用中选择合适的算子。 角点检测： 介绍了Harris角点检测、FAST角点检测等经典算法，解释了角点作为图像中稳定且具有辨识度的特征的来源。 纹理分析： 探讨了多种纹理描述方法，包括统计方法（如灰度共生矩阵GLCM）、结构方法和谱方法。这对于理解图像的表面材质和细节至关重要。 形状分析： 介绍了描述和识别形状的方法，如轮廓特征、傅里叶描述符、形状上下文等，为目标识别和匹配奠定基础。 尺度不变特征变换（SIFT）与加速稳健特征（SURF）： 详细讲解了SIFT和SURF算法，它们是目前最常用且鲁棒性最强的特征点检测与描述方法，能够有效地处理图像缩放、旋转、光照变化等问题。本书会深入剖析其构建过程（DoG、Hessian矩阵）、尺度空间、关键点定位、方向分配和描述符生成，并讨论其在图像匹配、目标识别等领域的应用。 第三部分：目标检测与分割 识别图像中的特定对象并将其从背景中分离出来，是计算机视觉的核心任务之一。 目标检测算法： 传统方法： 介绍基于滑动窗口的方法，如HOG+SVM，以及Adaboost等，它们是早期目标检测的重要里程碑。 深度学习方法： 详细讲解了近年来在目标检测领域取得巨大成功的深度学习模型，包括： 两阶段检测器： 如R-CNN系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN），它们通过区域提议网络（RPN）生成候选区域，再进行分类和回归，精度较高。 单阶段检测器： 如YOLO（You Only Look Once）系列和SSD（Single Shot MultiBox Detector），它们直接在图像上预测目标的类别和位置，速度更快，适用于实时应用。 本书将深入解析这些深度学习模型的网络结构、损失函数、训练策略以及它们之间的权衡。 图像分割： 语义分割： 讲解如何为图像中的每个像素分配一个类别标签，如FCN（Fully Convolutional Networks）、U-Net、DeepLab等模型，重点关注其编码器-解码器结构、空洞卷积等技术。 实例分割： 介绍如何区分同一类别的不同实例，如Mask R-CNN，它在目标检测的基础上增加了像素级别的掩码预测。 传统分割方法： 也会回顾区域生长、阈值分割、图割等经典方法，并分析其优缺点。 第四部分：三维视觉 本书还将目光投向三维世界，介绍如何从二维图像中重建三维信息。 相机模型与标定： 详细介绍相机成像模型（针孔相机模型）、相机内参和外参，以及相机标定（内参标定和外参标定）的重要性与方法。 立体视觉： 讲解如何利用双目或多目相机来估计深度信息，包括极线几何、视差计算（块匹配、Census变换等）以及三维重建。 运动估计与跟踪： 介绍光流法（Lucas-Kanade、Horn-Schunck）用于估计图像序列中像素的运动，以及目标跟踪算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波、深度学习跟踪器）。 Structure from Motion (SfM) 与 SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)： 深入讲解如何通过运动来估计场景的结构和相机的运动轨迹，这是机器人导航、虚拟现实等领域的核心技术。 第五部分：应用案例与前沿进展 为了更好地展示计算机视觉的实际价值，本书还包含丰富的应用案例，并探讨了一些前沿研究方向。 人脸识别与检测： 介绍人脸检测算法（如Haar特征、LBP特征、深度学习方法）以及人脸识别的关键技术（特征提取、距离度量）。 光学字符识别（OCR）： 讲解如何从图像中识别文本，包括预处理、字符分割、特征提取和分类。 图像检索： 介绍基于内容的图像检索（CBIR）方法，如何利用图像特征进行相似性搜索。 深度学习在计算机视觉中的地位： 强调深度学习在当前计算机视觉领域的革命性影响，并展望其未来发展趋势。 生成模型： 简单介绍GAN（Generative Adversarial Networks）等生成模型在图像生成、风格迁移等方面的应用。 本书特点 理论与实践并重： 每章都提供清晰的理论讲解，并通过丰富的代码示例（未在此提及具体实现语言，但暗含了实际操作性）来展示算法的实现细节和应用效果。 循序渐进： 内容组织从基础概念到复杂应用，层层递进，适合不同水平的读者。 图文并茂： 大量使用插图、图表和算法流程图，直观地解释抽象概念，提高阅读效率。 强调理解： 不仅提供算法的“怎么做”，更注重解释“为什么这么做”，帮助读者深入理解算法背后的数学原理和设计思想。 前沿视野： 关注最新的技术进展，为读者提供对计算机视觉未来发展的洞察。 目标读者 计算机科学、电子工程、自动化等相关专业的学生。 对计算机视觉技术感兴趣的开发者、研究人员和工程师。 希望将计算机视觉技术应用于实际问题的产品经理或项目负责人。 《计算机视觉：理论与实践》将是您探索计算机视觉世界的宝贵指南。通过本书的学习，您将能够独立完成各种计算机视觉任务，并为进一步深入研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我看了《MATLAB图像实例详解》的教学视频，第一章讲的还好（对于我这种完全没有图像处理基础知识的人而言还好，但是对于那种有一定知识积累的学生而言就显得很浅），讲的就是图像的基础知识，但是第二章讲的烂透了好么，就是在教Matlab好么，跟图像处理半毛钱关系都没有好么还...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这本书在处理数据可视化和结果展示方面，展现出了极高的专业素养。在很多处理环节，作者不仅给出了最终处理后的图像，还配有详尽的性能指标分析，比如信噪比（SNR）的提升对比、均方误差（MSE）的下降趋势等。这使得读者能够用量化的方式来评估不同算法的优劣，而非仅仅停留在主观的视觉感受上。例如，在色彩空间转换的章节，它细致地对比了RGB、HSV和Lab空间在特定颜色增强任务中的适用性，并给出了相应的性能图表。这种数据驱动的讲解方式，极大地提升了技术报告和论文写作的规范性。对于追求严谨学术态度的研究人员而言，这本书中的分析框架和量化工具是极具参考价值的。它教会了我如何“用数据说话”，而不仅仅是“展示效果”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常专业，色彩搭配沉稳大气，一看就是面向有一定基础的读者的。我翻阅了前几章，发现它在基础理论的阐述上颇为扎实，并没有急于求成地堆砌复杂的代码，而是花了相当篇幅来解释图像处理背后的数学原理和算法逻辑。比如，它对傅里叶变换在图像去噪中的应用进行了深入的剖析，不仅给出了公式，还详细推导了每一步的意义，这对于那些希望知其所以然的学习者来说，无疑是一笔宝贵的财富。书中的插图质量极高，清晰度毋庸置疑，无论是原始图像还是处理后的效果对比，都能一目了然地展示算法的威力。我特别欣赏作者在引入新概念时，总是能巧妙地结合一个直观的例子，让抽象的理论变得触手可及。总的来说，它提供了一个坚实的理论基石，适合那些希望系统性掌握图像处理核心技术的工程师和研究生。

评分☆☆☆☆☆

初次接触这本书时，我最大的感受是它的“实战导向”非常突出。与市面上一些偏重理论的教材不同，这本书更像是手把手带着你解决实际工程问题。书中大量的案例选取都非常贴近工业应用场景，比如缺陷检测、医学影像增强等方面。我尝试跟着书中的步骤完成了一个关于边缘检测的综合项目，从预处理、特征提取到结果可视化，每一步的代码注释都极其详尽，连一些不太常用的函数参数都有明确的解释。最令我惊喜的是，作者在介绍完核心算法后，会紧接着讨论该算法在不同噪声环境下性能的差异，并提供了一些优化的小技巧。这极大地拓宽了我的思路，让我意识到书本知识与真实世界的复杂性之间如何架起桥梁。对于希望快速将所学应用到工作中的技术人员来说，这本书的实用价值是无可替代的。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，体验更像是一场循序渐进的“智力探险”。作者的叙事风格非常严谨，但又不失启发性。它并非简单地罗列MATLAB命令，而是像一位经验丰富的导师，引导读者去思考“为什么用这个函数，而不是另一个？”在介绍形态学操作时，它不仅展示了腐蚀和膨胀的直观效果，还深入探讨了结构元素的选择对最终形态特征提取的决定性影响，甚至涉及到了开闭运算在特定形状识别中的优势。我注意到，书中对一些高级话题的处理也处理得恰到好处，例如，在讲解图像分割时，对阈值方法的局限性分析后，很自然地过渡到了区域生长和活动轮廓模型，这种逻辑递进关系使得知识点的学习链条非常完整且富有层次感。这本书培养的不仅仅是编程能力，更是对图像本质的理解力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名自学成才的视觉爱好者，在尝试构建自己的图像处理流程时，经常会遇到“卡壳”的难题。这本书的出现，极大地弥补了我在系统性知识上的缺失。它的排版设计非常友好，代码块与理论讲解穿插得当，阅读起来不会感到疲劳。我特别欣赏作者在解释复杂算法时所采用的类比手法，比如用“漏斗”来比喻降采样过程中的信息损失，使得那些原本枯燥的数学概念瞬间变得生动起来。更重要的是，书中对MATLAB编程环境的熟悉程度要求设置得非常合理，即便是对MATLAB不太精通的读者，只要具备基本的编程常识，通过跟随练习，也能很快上手。它没有过多地纠缠于MATLAB本身的版本更新，而是专注于算法的普适性，这让这本书的生命周期显得更长久。它为独立学习者提供了一套非常清晰且高效的学习路径图。

评分☆☆☆☆☆

写得比较简单，有些原理没说清楚，有些程序可以直接从光盘里拷贝（我比较懒），凑合着可以用。

评分☆☆☆☆☆

写得比较简单，有些原理没说清楚，有些程序可以直接从光盘里拷贝（我比较懒），凑合着可以用。

评分☆☆☆☆☆

不错吧，很快读了一遍，Program已经编完了呢。

评分☆☆☆☆☆

mathmatlab推荐。个人觉得是matlab和图像处理方面的最佳读本，比那个冈萨雷斯的要好，既可以作为工具书，随便翻一翻；也可以作为入门书，了解图像处理的基础知识。

评分☆☆☆☆☆

mathmatlab推荐。个人觉得是matlab和图像处理方面的最佳读本，比那个冈萨雷斯的要好，既可以作为工具书，随便翻一翻；也可以作为入门书，了解图像处理的基础知识。