具体描述
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》详细讲解了25个MATLAB图像与视频处理实用案例（含可运行程序），涉及雾霾去噪、答题卡自动阅卷、肺部图像分割、小波数字水印、图像检索、人脸二维码识别、车牌定位及识别、霍夫曼图像压缩、手写数字识别、英文字符文本识别、眼前节组织提取、全景图像拼接、小波图像融合、基于语音识别的音频信号模拟灯控、路面裂缝检测识别、视频运动估计追踪、Simulink图像处理等多项重要技术，涵盖了数字图像处理中几乎所有的基本模块。
工欲善其事，必先利其器，《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》对每个数字图像处理的知识点都提供了丰富生动的案例素材，并详细讲解了其MATLAB实验的核心程序，通过对这些示例程序的阅读理解和仿真运行，读者可以更加深刻地理解图像处理的内容，并且更加熟练地掌握MATLAB中各种函数在图像处理领域中的用法。
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》以案例为基础，结构布局紧凑，内容深入浅出，实验简捷高效，适合计算机、信号通信和自动化等相关专业的教师、本科生、研究生，以及广大从事数字图像处理的工程研发人员阅读参考。
作者简介
刘衍琦，硕士，软件研发工程师，MATLAB技术论坛图像版主，毕业于大连理工大学数学科学学院计算几何与图形图像实验室。从本科学习阶段开始接触MATLAB，历经MATLAB由6.X到8.X系列的发展，不断地将MATLAB熟练地应用到科研学习和工作之中，并积极通过MATLAB技术论坛等平台与国内外广大会员朋友进行技术探讨，将解决图像处理开发所遇到的实际问题进行了经验总结，积累了一定的图像处理知识储备。在MATLAB技术论坛发布多篇图像处理相关教程，合作出版多本MATLAB书籍。
詹福宇，博士，飞行控制系统工程师，MATLAB技术论坛创始人，毕业于西北工业大学航空学院飞行器设计专业。精通多种计算机编程，尤其擅长MATLAB和C/C++，拥有近10年MATLAB开发使用经验，熟悉Simulink基于模型设计流程。于2008年创建MATLAB技术论坛，安全运营、维护和管理该论坛网站6年，编写MATLAB/Simulink原创教程数百篇，解决会员MATLAB技术问题数万个，积累了丰富的相关经验。曾多次、多地组织MATLAB现场技术研讨会，赢得了大家的积极好评。
目录信息
1.1 案例背景 1
1.2 理论基础 1
1.2.1 空域图像增强 1
1.2.2 直方图均衡化 1
1.3 程序实现 3
1.3.1 设计GUI界面 3
1.3.2 全局直方图处理 4
1.3.3 局部直方图处理 5
1.3.4 Retinex增强处理 7
1.4 延伸阅读 10
1.5 参考文献 11
第2章 基于形态学的权重自适应图像去噪 12
2.1 案例背景 12
2.2 理论基础 12
2.2.1 图像去噪方法 12
2.2.2 数学形态学原理 13
2.2.3 权重自适应的多结构形态学去噪 14
2.3 程序实现 14
2.4 延伸阅读 20
2.5 参考文献 21
第3章 基于多尺度形态学提取眼前节组织 22
3.1 案例背景 22
3.2 理论基础 22
3.3 程序实现 25
3.3.1 多尺度边缘 25
3.3.2 主处理函数 26
3.3.3 形态学处理 28
3.4 延伸阅读 29
3.5 参考文献 30
第4章 基于Hough变化的答题卡识别 31
4.1 案例背景 31
4.2 理论基础 31
4.2.1 图像二值化 31
4.2.2 倾斜校正 32
4.2.3 图像分割 35
4.3 程序实现 37
4.4 延伸阅读 47
4.5 参考文献 47
第5章 基于阈值分割的车牌定位识别 48
5.1 案例背景 48
5.2 理论基础 48
5.2.1 车牌图像处理 49
5.2.2 车牌定位原理 52
5.2.3 车牌字符处理 52
5.2.4 字符识别 54
5.3 程序实现 55
5.4 延伸阅读 63
5.5 参考文献 63
第6章 基于分水岭分割进行肺癌诊断 64
6.1 案例背景 64
6.2 理论基础 64
6.2.1 模拟浸水的过程 64
6.2.2 模拟降水的过程 65
6.2.3 过度分割问题 65
6.2.4 标记分水岭分割算法 65
6.3 程序实现 66
6.4 延伸阅读 71
6.5 参考文献 71
第7章 基于主成分分析的人脸二维码识别 72
7.1 案例背景 72
7.2 理论基础 72
7.2.1 QR编码简介 72
7.2.2 QR编码译码 74
7.2.3 主成分分析方法 76
7.3 程序实现 77
7.3.1 人脸建库 77
7.3.2 人脸识别 78
7.3.3 人脸二维码 79
7.4 延伸阅读 83
7.5 参考文献 84
第8章 基于知识库的手写体数字识别 85
8.1 案例背景 85
8.2 理论基础 85
8.2.1 算法流程 85
8.2.2 特征提取 85
8.2.3 模式识别 86
8.3 程序实现 87
8.3.1 图像处理 87
8.3.2 特征提取 88
8.3.3 模式识别 91
8.4 延伸阅读 91
8.4.1 识别器选择 91
8.4.2 提高识别率 92
8.5 参考文献 92
第9章 基于特征匹配的英文印刷字符识别 93
9.1 案例背景 93
9.2 理论基础 93
9.2.1 图像预处理 93
9.2.2 图像识别技术 94
9.3 程序实现 96
9.4 延伸阅读 101
9.5 参考文献 101
第10章 基于不变矩的数字验证码识别 102
10.1 案例背景 102
10.2 理论基础 102
10.3 程序实现 103
10.3.1 设计GUI界面 103
10.3.2 载入验证码图像 103
10.3.3 验证码图像去噪 104
10.3.4 验证码数字定位 106
10.3.5 验证码归一化 108
10.3.6 验证码数字识别 109
10.3.7 手动确认并入库 111
10.3.8 重新生成模板库 112
10.4 延伸阅读 115
10.5 参考文献 115
第11章 基于小波技术进行图像融合 116
11.1 案例背景 116
11.2 理论基础 116
11.3 程序实现 118
11.3.1 GUI设计 118
11.3.2 图像载入 119
11.3.3 小波融合 120
11.4 延伸阅读 123
11.5 参考文献 123
第12章 基于块匹配的全景图像拼接 124
12.1 案例背景 124
12.2 理论基础 124
12.2.1 图像匹配 125
12.2.2 图像融合 127
12.3 程序实现 127
12.3.1 设计GUI 127
12.3.2 载入图片 128
12.3.3 图像匹配 129
12.3.4 图像拼接 133
12.4 延伸阅读 137
12.5 参考文献 138
第13章 基于霍夫曼图像压缩重建 139
13.1 案例背景 139
13.2 理论基础 139
13.2.1 霍夫曼编码的步骤 139
13.2.2 霍夫曼编码的特点 140
13.3 程序实现 141
13.3.1 设计GUI 141
13.3.2 压缩重构 142
13.3.3 效果对比 147
13.4 延伸阅读 149
13.5 参考文献 149
第14章 基于主成分分析的图像压缩和重建 150
14.1 案例背景 150
14.2 理论基础 150
14.2.1 主成分降维分析原理 150
14.2.2 由得分矩阵重建样本 151
14.2.3 主成分分析数据压缩比 151
14.2.4 基于主成分分析的图像压缩 152
14.3 程序实现 152
14.3.1 主成分分析源代码 152
14.3.2 图像和样本间转换 153
14.3.3 基于主成分分析的图像压缩 154
14.4 延伸阅读 157
14.5 参考文献 157
第15章 基于小波的图像压缩技术 158
15.1 案例背景 158
15.2 理论基础 158
15.3 程序实现 161
15.4 延伸阅读 167
15.5 参考文献 168
第16章 基于Hu不变矩的图像检索技术 169
16.1 案例背景 169
16.2 理论基础 169
16.3 程序实现 170
16.3.1 图像预处理 170
16.3.2 计算不变矩 171
16.3.3 图像检索 172
16.3.4 结果分析 174
16.4 延伸阅读 177
16.5 参考文献 178
第17章 基于Harris的角点特征检测 179
17.1 案例背景 179
17.2 理论基础 179
17.2.1 Harris基本原理 179
17.2.2 Harris算法流程 181
17.2.3 Harris角点性质 181
17.3 程序实现 182
17.3.1 Harris算法代码 182
17.3.2 角点检测实例 184
17.4 延伸阅读 184
17.5 参考文献 185
第18章 基于GUI搭建通用视频处理工具 186
18.1 案例背景 186
18.2 理论基础 186
18.3 程序实现 187
18.3.1 GUI设计 187
18.3.2 GUI实现 188
18.4 延伸阅读 195
18.5 参考文献 195
第19章 基于语音识别的信号灯图像模拟控制技术 196
19.1 案例背景 196
19.2 理论基础 196
19.3 程序实现 197
19.4 延伸阅读 207
19.5 参考文献 207
第20章 基于帧间差法进行视频目标检测 208
20.1 案例背景 208
20.2 理论基础 208
20.2.1 帧间差分法 208
20.2.2 背景差分法 209
20.2.3 光流法 210
20.3 程序实现 211
20.4 延伸阅读 218
20.5 参考文献 218
第21章 路面裂缝检测识别系统设计 219
21.1 案例背景 219
21.2 理论基础 219
21.2.1 图像灰度化 220
21.2.2 图像滤波 221
21.2.3 图像增强 223
21.2.4 图像二值化 224
21.3 程序实现 226
21.4 延伸阅读 236
21.5 参考文献 236
第22章 基于K-means聚类算法的图像区域分割 237
22.1 案例背景 237
22.2 理论基础 237
22.2.1 K-means聚类算法原理 237
22.2.2 K-means聚类算法的要点 238
22.2.3 K-means聚类算法缺点 238
22.2.4 基于K-means图像分割 239
22.3 程序实现 239
22.3.1 样本之间距离 239
22.3.2 提取特征向量 240
22.3.3 图像聚类分割 241
22.4 延伸阅读 243
22.5 参考文献 243
第23章 基于光流场的交通汽车检测跟踪 244
23.1 案例背景 244
23.2 理论基础 244
23.2.1 光流法检测运动原理 244
23.2.2 光流的主要计算方法 245
23.2.3 梯度光流场约束方程 246
23.2.4 Horn-Schunck光流算法 247
23.3 程序实现 248
23.3.1 计算视觉系统工具箱简介 248
23.3.2 基于光流场检测汽车运动 250
23.3.3 搭建Simulink运动检测模型 253
23.4 延伸阅读 255
23.5 参考文献 256
第24章 基于Simulink进行图像和视频处理 257
24.1 案例背景 257
24.2 模块介绍 257
24.2.1 分析和增强模块库（Analysis & Enhancement） 258
24.2.2 转化模块库（Conversions） 258
24.2.3 滤波模块库（Filtering） 259
24.2.4 几何变换模块库（Gemetric Transformations） 259
24.2.5 形态学操作模块库（Morphological Operations） 260
24.2.6 输入模块库（Sources） 260
24.2.7 输出模块库（Sinks） 260
24.2.8 统计模块库（Statistics） 261
24.2.9 文本和图形模块库（Text & Graphic） 261
24.2.10 变换模块库（Transforms） 262
24.2.11 其他工具模块库（Utilities） 262
24.3 仿真案例 262
24.3.1 搭建组织模型 262
24.3.2 仿真执行模型 264
24.3.3 代码自动生成 265
24.4 延伸阅读 270
24.5 参考文献 271
第25章 基于小波变换的数字水印技术 272
25.1 案例背景 272
25.2 理论基础 272
25.2.1 数字水印技术原理 273
25.2.2 典型的数字水印算法 274
25.2.3 数字水印攻击和评价 276
25.2.4 基于小波的水印技术 277
25.3 程序实现 279
25.3.1 准备载体和水印图像 279
25.3.2 小波数字水印的嵌入 280
25.3.3 小波数字水印的提取 283
25.3.4 小波水印的攻击试验 286
25.4 延伸阅读 289
25.5 参考文献 290
· · · · · · (收起)
读后感
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用户评价
对于《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》这本书，我最期待的部分是其“案例详解”的深度和广度。我曾在网上搜集过一些MATLAB图像处理的零散教程，虽然能学到一些零散的知识点，但总是感觉不够系统，也无法触类旁通。这本书的标题承诺了“实用案例”，这让我联想到书中会涵盖许多真实世界的问题，并且提供完整的解决方案。我希望这本书能够像一位经验丰富的导师，不仅教我“是什么”，更能教我“怎么做”，并且“为什么这么做”。例如，在图像增强方面，书中是否会讲解不同增强算法的优缺点，以及在何种情况下选择何种算法？在目标检测方面，是否会涉及基于深度学习的检测方法，还是更侧重于传统的特征匹配和模板匹配？我特别希望书中能够有一些关于视频处理的案例，因为视频数据的处理相比于静态图像更加复杂，涉及到时间序列的信息。例如，如何进行视频的去噪、视频的运动估计、视频的目标跟踪等，这些都是我一直想深入学习的领域。我希望书中能够详细讲解这些案例的实现步骤，包括数据的准备、算法的选择、参数的调整，以及最终结果的评估。我还关注书中对MATLAB特定函数和工具箱的运用，例如Computer Vision Toolbox、Image Processing Toolbox等，希望能够了解到如何高效地调用这些工具来完成复杂的任务。这本书能否帮助我构建一套完整的图像与视频处理工作流，是我非常关心的问题。
评分我入手《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》这本书，主要是希望能够通过实际案例的学习，快速提升我在MATLAB图像与视频处理方面的技能。我之前尝试过阅读一些关于图像处理的理论书籍，但常常因为缺乏实践操作而难以掌握。这本书的“实用案例详解”正是满足了我对实践的需求。我希望书中能够提供一系列精心挑选的案例，涵盖图像处理和视频分析的各个方面。例如，在图像处理方面，我希望书中能够有关于图像增强、图像复原、图像分割、特征检测与匹配等方面的案例。在视频处理方面，我希望书中能够有关于视频去噪、目标跟踪、运动分析、场景理解等方面的案例。我希望每一个案例都能做到“讲透彻、做得出”，不仅仅是提供代码，更重要的是能够解释算法原理、参数设置、以及结果的分析。我尤其关注书中是否会介绍一些在实际项目中常用的高级技巧，例如如何优化代码性能、如何处理大规模数据、如何进行模型的评估和验证等。我希望这本书能够帮助我建立起一套完整的图像与视频处理的知识体系，并且能够独立完成相关的项目。这本书能否成为我技术提升的“加速器”，我拭目以待。
评分我购买《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》的期望，是能够获得一套系统且实用的图像与视频处理的学习资源。我之前接触过一些MATLAB的图像处理教程，但总感觉零散，缺乏连贯性。这本书的“实用案例详解”听起来非常有吸引力，我希望它能够提供一系列由浅入深、逻辑清晰的案例，让我能够循序渐进地掌握MATLAB在这一领域的应用。我特别关注书中是否会深入讲解每一个案例的实现细节，例如，对于一个图像分割的案例，书中是否会讲解不同的分割算法，以及它们的优缺点，并且提供具体的MATLAB代码实现？我希望书中能够像一位经验丰富的老师，不仅教我如何使用MATLAB的函数，更教我如何理解算法背后的原理，以及如何在不同的场景下选择合适的算法。我还希望书中能够包含一些关于视频处理的案例，因为视频数据的处理比静态图像更加复杂，涉及到时间维度的信息。例如，如何进行视频的运动补偿、视频的目标跟踪、视频的内容分析等。我希望这些案例能够具有一定的代表性，能够帮助我触类旁通，举一反三。这本书能否成为我图像与视频处理学习路上的“导航仪”，我非常期待。
评分《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》这本书的标题就充满了吸引力，尤其是“实用案例详解”这几个字。我一直对计算机视觉和图像处理领域非常感兴趣，但常常因为理论的抽象和代码的复杂而感到难以入门。我希望这本书能够提供一种更加直观和接地气的方式来学习这些技术。我特别关注书中是如何将复杂的算法，例如图像滤波、边缘检测、特征提取、图像分割、目标跟踪等等，通过MATLAB这个强大的平台，转化为易于理解和操作的案例。我希望书中能够提供详细的代码实现，并且对每一行代码的功能和作用进行清晰的解释。我更希望书中能够涵盖一些不同领域的实用案例，例如在医学影像分析、安防监控、工业自动化、自动驾驶等领域。我希望通过学习这些案例，能够了解到图像和视频处理技术是如何在实际应用中发挥作用的，并且能够激发我将这些技术应用到自己的项目中。我对于书中是否会涉及到一些关于深度学习在图像与视频处理中的应用，也充满了期待。这本书能否成为我打开图像与视频处理大门的“钥匙”，我非常好奇。
评分我购买《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》的初衷，是为了提升我在数字图像分析方面的实操能力。长期以来，我接触到的许多图像处理教程，虽然介绍了各种算法，但往往缺乏实际操作的指导，很多时候即使看懂了理论，也难以将其转化为可执行的代码。这本书的“实用案例详解”正是解决了我这一痛点。我非常好奇作者是如何组织这些案例的，是按照算法的类型来分类，还是按照应用的领域来划分？我个人更偏好后者，因为这样能够更直观地看到某一种图像处理技术在实际场景中的应用，例如在安防监控中如何进行人脸识别，在工业生产中如何进行缺陷检测，或者在遥感影像中如何提取地物信息。我希望书中不仅仅是简单地罗列代码，更能深入剖析每个案例背后的技术难点，以及作者是如何运用MATLAB的函数和工具来克服这些难点的。我特别关注书中是否会介绍一些常用的图像处理库和工具箱，以及如何有效地利用它们来提高处理效率。我是一个比较注重代码规范和效率的人，因此，如果书中能提供一些关于代码优化和性能提升的建议，那将是非常宝贵的。此外，我也希望书中能够包含一些关于图像预处理和后处理的技巧，因为在实际应用中，数据的质量往往是影响最终结果的关键因素。这本书的出现，让我对MATLAB在图像与视频处理领域的潜力有了更深的认识，也给了我学习和探索的动力。我期待这本书能够带领我进入一个更加广阔的图像处理世界。
评分我购买《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》这本书，是希望能够找到一本真正能够帮助我从零开始，一步步掌握MATLAB在图像和视频处理中的应用的教材。我之前尝试过一些其他书籍，但常常因为内容过于抽象或者代码示例过于简单而难以深入。这本书的“实用案例详解”听起来非常有吸引力，我希望它能够提供一系列循序渐进的案例，从最基础的图像读写、显示，到复杂的图像识别和视频分析。我尤其关心书中是如何讲解每一个案例的，是否会提供清晰的代码逻辑、详细的参数解释，以及直观的视觉效果展示。我希望这本书能够帮助我理解各种图像处理算法背后的原理，并且知道如何在MATLAB中实现它们。例如，在图像分割方面，书中是否会介绍阈值分割、区域生长、分水岭算法等，并且通过案例来展示它们的应用？在目标跟踪方面，是否会涵盖卡尔曼滤波、粒子滤波，甚至是一些基于深度学习的跟踪算法？我希望这本书的案例能够涵盖不同的应用领域，例如医学影像、遥感影像、工业检测、人脸识别等，这样我就可以根据自己的兴趣和需求，选择适合自己的学习路径。我还希望书中能够提供一些关于如何进行实验设计和结果评估的指导，这样我就可以更科学地进行图像处理相关的研究。这本书能否成为我图像处理学习之路上的“启蒙书”，我拭目以待。
评分入手《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》，主要是被其“实用案例详解”这几个字所吸引。我是一名在校学生，正在进行一项关于图像识别的科研项目，过程中遇到了不少关于图像预处理和特征提取的技术难题，但市面上的一些通用教材，对于我这个特定领域的应用指导并不够。我希望这本书能够提供一些真正能够解决实际问题的案例，而不是泛泛而谈的理论。我特别希望书中能够包含一些关于图像去噪、图像增强、以及特征提取的实用案例，并且详细介绍如何在MATLAB中实现这些操作。例如，对于一些低质量的图像，如何有效地进行去噪和增强，使其更适合后续的分析？在特征提取方面，书中是否会介绍一些常用的特征描述子，比如SIFT、SURF、ORB等，并且展示如何在MATLAB中进行它们的计算和匹配？我更关心的是，这些案例是否能够引导我解决我在科研项目中遇到的具体问题，例如如何从复杂的背景中提取出我感兴趣的目标，或者如何对同一目标在不同角度下的图像进行匹配。我也希望书中能够介绍一些关于视频处理的案例，因为我的项目也涉及到视频数据的分析。这本书能否为我提供切实可行的技术指导，是我非常关心的问题。
评分我非常期待《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》这本书，因为它承诺将复杂的图像和视频处理技术，通过MATLAB这个强大的平台，转化为一系列“实用案例”。我一直以来都对计算机视觉领域有着浓厚的兴趣，但常常因为理论的艰深和代码的晦涩而感到无从下手。市面上很多教材要么过于理论化，要么案例不够接地气。我希望这本书能够填补这一空白，通过详实的案例讲解，让读者能够真正掌握图像和视频处理的核心技术。我尤其关注书中是如何组织这些案例的，是按照技术难易程度来排序，还是按照应用领域来划分？我希望作者能够提供从入门到进阶的完整学习路径，让不同基础的读者都能从中受益。我希望书中能够详细阐述每个案例的实现细节，包括所需的MATLAB函数、算法的原理、参数的设置，以及如何解读最终的结果。例如，在图像识别方面，书中是否会介绍如何利用MATLAB训练自己的分类器，或者如何使用预训练的模型进行图像识别？在视频分析方面，是否会涵盖目标跟踪、行为识别等内容？我希望这些案例能够具有一定的挑战性，能够激发读者的学习兴趣，并且帮助他们解决实际问题。这本书能否成为我通往图像与视频处理专家之路的“敲门砖”，我非常期待。
评分终于入手了这本《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》！迫不及待地翻开，从封面设计到纸张触感，都透着一股专业和扎实。我一直对计算机视觉和图像处理领域充满兴趣，但常常因为理论的晦涩和代码的枯燥而望而却步。市面上关于这个主题的书籍也不少，但很多要么过于理论化，要么案例不够贴近实际应用，很难找到一本能够真正引导我动手实践，并且看得懂、学得会的。我尤其关注的，是作者在书中是如何将那些复杂的算法，比如边缘检测、特征提取、图像分割、目标跟踪等等，通过MATLAB这个强大的工具，转化为一行行清晰易懂的代码，并且辅以实际的案例来解释其原理和应用场景。这本书的宣传语强调“实用案例详解”，这正是吸引我的地方。我希望通过阅读这本书，能够掌握一套行之有效的方法论，不仅仅是学习理论知识，更重要的是能够解决实际问题，比如在我的科研项目中，我需要对采集到的医学影像进行分析，去除噪声，识别病灶，这些都需要强大的图像处理技术作为支撑。我非常期待书中能够有关于医学图像处理的案例，即使没有，我也希望通过书中其他领域的案例，能够举一反三，学会如何将MATLAB的图像处理工具应用到我的特定领域。我尤其看重书籍的排版和图示，清晰的图示能够帮助我更好地理解算法的流程和效果，而良好的排版则能让阅读过程更加舒适。我初步浏览了一下目录，发现涵盖的范围相当广泛，从基础的图像增强到高级的视频分析，这让我对这本书的价值有了很高的期待。希望这本书能够成为我学习MATLAB图像与视频处理的得力助手，让我能够更自信地投入到相关项目的开发和研究中。
评分《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》这本书的出现，让我眼前一亮，因为我一直在寻找一本能够将理论与实践紧密结合的书籍。我之前学习图像处理时，常常是看了大量的理论公式，却不知道如何在MATLAB中实现，即便有代码示例，也往往难以理解其背后的逻辑。这本书的“实用案例详解”正是直击我的痛点。我希望书中能够提供足够详细的案例，让我能够模仿着操作，并且理解每一步代码的含义。我特别关注书中对一些经典图像处理算法的讲解，比如傅里叶变换在图像去噪和滤波中的应用，Hough变换在直线检测中的应用，SIFT/SURF特征提取在图像匹配中的应用等等。我希望这些算法的讲解能够结合实际案例，而不是仅仅停留在理论层面。我还希望书中能够涵盖一些关于视频处理的实用技巧，例如视频的帧提取、视频的背景减除、视频的运动分析等。我希望通过学习这些案例，能够掌握一套处理动态图像的通用方法。我对于书中是否会涉及一些更前沿的技术，例如图像复原、图像生成、或者基于深度学习的图像识别和视频分析，也充满了好奇。我希望这本书不仅能够教授我现有的技术，还能引导我接触到未来的发展方向。这本书能否让我真正地“玩转”MATLAB进行图像与视频处理，将是衡量其价值的关键。
评分容易上手，案例很实用
评分容易上手，案例很实用
评分容易上手，案例很实用
评分容易上手，案例很实用
评分容易上手，案例很实用
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