精通MATLAB图像处理 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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页数:354

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出版时间:2009-6

价格:49.00元

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isbn号码:9787121087806

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具体描述

《精通MATLAB图像处理》以应用为方向，以实用为目标来讲述图像处理技术，在简要介绍图像处理的基础理论之后，重点讲述应用MATLAB图像处理工具箱，并给出了大量的实例及综合实战应用。《精通MATLAB图像处理》由MATLAB入门篇、图像处理提高篇和综合实战篇这3篇组成。MATLAB入门篇主要介绍MATLAB软件、基本运算、程序设计及图形绘制；图像处理提高篇讲述图像处理的主要内容，包括图像的运算、变换、增强、分析、复原、形态学操作及彩色图像处理等；综合实战篇通过综合实例，讲述应用MATLAB来分析、解决具体的图像处理问题，包括图像重构、增强、配准、去模糊、分割和特征提取等典型应用。

《精通MATLAB图像处理》语言简练、实例丰富，阐述清晰，可供从事信号与信息处理、计算机科学与技术、通信工程、地球物理、医学等专业的本科生，研究生作为图像处理辅助教材和参考书使用，也可供相应的工程技术人员参考使用。

《数字图像基础理论与算法解析》本书旨在为读者提供一个全面而深入的数字图像处理知识体系。我们将从最基本的数字图像概念出发，逐步引导读者理解图像的形成、表示以及各种关键的图像增强、复原、分割、识别和分析技术。本书内容涵盖了数字图像处理领域的经典理论和前沿算法，力求在概念阐释、数学推导和实际应用之间取得平衡，帮助读者建立扎实的理论基础，并掌握解决实际图像处理问题的能力。第一部分：数字图像基础第一章：数字图像概述图像的定义与分类：模拟图像与数字图像的区别，位图与矢量图的特点。数字图像的形成过程：光学成像、模数转换、采样与量化。数字图像的基本表示：像素、灰度级、颜色模型（RGB, CMYK, HSV等）及其转换。图像的空间域与频率域：概念介绍及它们在图像处理中的作用。图像质量评价：客观评价指标（PSNR, SSIM等）与主观评价。第二章：图像增强点运算：灰度变换：线性变换、对数变换、指数变换、分段线性变换。直方图处理：直方图均衡化、直方图规定化（匹配），及其原理与应用。空间域滤波：线性滤波：均值滤波、高斯滤波，及其原理、核函数设计与噪声抑制效果。非线性滤波：中值滤波、双边滤波、最大/最小滤波器，及其在噪声去除和细节保持方面的优势。边缘检测：Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子、Laplacian算子、Canny算子，及其算法步骤、优缺点分析。频率域增强：傅里叶变换及其性质：一维和二维离散傅里叶变换（DFT）的原理，频域表示。频率域滤波：低通滤波（平滑）、高通滤波（锐化）、高斯滤波、巴特沃斯滤波，及其在频域的操作。同态滤波：处理亮度不均的图像。第二部分：图像复原与变换第三章：图像复原退化模型：建立图像退化的数学模型，了解退化的来源（运动模糊、失焦模糊、噪声等）。逆滤波：理论上的反向过程，以及其对噪声的敏感性。维纳滤波：考虑噪声影响的优化滤波，其原理与参数选择。约束最小二乘滤波：另一种形式的正则化滤波方法。盲去卷积：在未知退化函数的情况下进行复原的挑战与方法。噪声的建模与去除：各种噪声（高斯噪声、椒盐噪声、周期噪声等）的特性及其对应的有效去除方法。第四章：图像变换离散余弦变换（DCT）：及其在图像压缩中的重要性（JPEG算法基础）。小波变换（Wavelet Transform）：概念、多分辨率分析、一维和二维小波变换，及其在去噪、特征提取中的应用。 Hough变换：检测图像中的直线、圆等特定几何形状。 Radon变换：与Hough变换的关系，在医学成像（CT）等领域的应用。第三部分：图像分割与识别第五章：图像分割阈值分割：全局阈值法：Otsu法（大津法）的原理与实现。局部阈值法：自适应阈值法。区域分割：区域生长法：基本原理、种子点选择、停止准则。区域分裂与合并法。边缘检测作为分割基础：利用边缘信息连接成封闭区域。图割（Graph Cut）分割：将图像分割问题转化为图论问题。 Watershed变换（分水岭变换）：基于地形学概念的分割方法，及其在连接对象分割中的应用。第六章：形态学图像处理基本运算：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算，及其各自的功能。结构元素：形状、大小对运算结果的影响。高级形态学操作：击中/不击中变换、细化、骨架提取、边界提取、连通分量提取。应用：噪声去除、物体连接、分离、形状分析。第七章：图像特征提取与描述区域特征：面积、周长、质心、方向、矩不变量（Hu矩）。边界特征：形状描述、傅里叶描述子。局部特征：角点检测：Harris角点检测、FAST角点检测。尺度不变特征变换（SIFT）：原理、特征描述子构建。加速稳健特征（SURF）、速度不变特征（ORB）等。纹理特征：灰度共生矩阵（GLCM）、LBP（局部二值模式）。第四部分：图像识别与应用第八章：模式识别基础与分类器模式识别流程：特征提取、特征选择、分类器设计。统计模式识别：贝叶斯分类器：最大似然分类、最大后验概率分类。 K近邻（KNN）分类器。支持向量机（SVM）：基本原理、核函数。神经网络与深度学习基础：感知机、多层感知机。反向传播算法。卷积神经网络（CNN）概述：卷积层、池化层、全连接层，及其在图像识别中的强大能力。第九章：图像识别应用模板匹配：简单但有效的匹配方法。对象识别与检测：基于特征匹配的方法。基于分类器的方法（如级联分类器）。深度学习目标检测算法概览（如R-CNN系列, YOLO, SSD）。图像检索（Content-Based Image Retrieval, CBIR）：基于图像内容的相似性搜索。人脸识别：基本流程与常用技术。第十章：立体视觉与三维重建入门相机模型：针孔相机模型、相机标定。立体匹配：视差计算，局部匹配与全局匹配算法。三维点云的生成与表示。本书将理论与实际应用紧密结合，通过清晰的讲解和丰富的示例，帮助读者理解每一个算法的内在逻辑和适用场景。通过掌握本书内容，读者将能够独立分析和解决各种图像处理难题，并在更高级的计算机视觉领域打下坚实基础。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我关注到这本书在介绍传统算法的同时，也开始触及一些新兴的深度学习在图像处理中的应用基础，虽然篇幅不长，但这种前瞻性让我感到惊喜。例如，它在介绍完传统特征提取方法后，简要地提到了如何利用MATLAB平台进行初步的特征向量化，这为后续衔接到更复杂的机器学习模型打下了坚实的基础。这本书的叙述逻辑非常严谨，它遵循了从“图像表示”到“增强/恢复”、“分割/识别”的完整流程，构建了一个完整的知识体系。我尤其喜欢它在讲解每个模块时，都会先用一句精炼的话概括该模块的目标和核心挑战，然后才深入细节，这种结构化叙述方式让我的学习目标始终非常明确。这本书不仅仅是关于MATLAB的教程，它更是一本关于现代图像处理通用原理的优秀参考书，只是恰好选择了MATLAB作为实现载体。对于希望建立扎实图像处理理论基础，并将其应用到实际工程中的读者来说，这本书无疑是近些年来非常难得的精品力作。

评分☆☆☆☆☆

这本《精通MATLAB图像处理》的书简直是为我这种初学者量身定做的！我之前对MATLAB的图像处理模块完全摸不着头脑，各种函数调用和算法原理都像天书一样。但这本书的讲解方式非常直观，它不是那种干巴巴的理论堆砌，而是通过大量贴近实际应用的例子，一步步引导我理解图像处理的核心概念。比如，书中对于图像的读取、显示、以及基本的空间域滤波操作的阐述，简直是教科书级别的清晰。我记得我刚开始接触卷积这个概念时，头都大了，但作者用一个非常生动的比喻，再配上MATLAB代码演示，我瞬间就“开窍”了。而且，书中对于如何利用MATLAB强大的矩阵运算能力来优化图像处理流程，讲解得非常到位。读完前几章，我已经能自己动手写出一些简单的图像增强和去噪程序了，这极大地增强了我的信心。可以说，这本书为我打开了MATLAB图像处理世界的大门，让我从一个“小白”迅速成长为一个可以独立解决问题的“小能手”。它的结构设计非常合理，从基础入门到进阶应用过渡自然，非常适合想要系统学习这方面知识的读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和示例代码质量给我留下了极佳的印象。在技术书籍中，代码的可读性往往是决定用户体验的关键因素之一。这本书的作者显然在这方面下了很大功夫。所有的代码块都格式规范、注释清晰，变量命名也符合直觉，使得我能够很容易地跟踪和理解每一步操作的意图。更难能可贵的是，它提供的所有示例代码都能在标准的MATLAB环境中直接运行，没有出现那种“代码不兼容”或者“缺少依赖”的抓狂时刻。此外，书籍的插图质量也非常高，尤其是在展示滤波效果、边缘检测结果对比时，清晰的视觉对比极大地帮助了理解抽象的算法过程。阅读体验非常流畅，让人有动力一直读下去。很多技术书籍往往在后期内容开始变得仓促，但这本《精通MATLAB图像处理》从头到尾都保持了高水准的专业性和细致度，非常值得推荐给追求高质量阅读体验的同行。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在职工程师，我的时间非常宝贵，我需要的是能快速上手并解决实际生产问题的工具书。这本书在这方面做得非常出色。它没有过多纠缠于MATLAB语言本身的细节，而是直奔主题——如何用MATLAB的工具箱来解决现实中的图像分析难题。书中对工具箱函数的调用规范、参数设置的注意事项，都有非常详尽的说明和必要的警告，这避免了我走很多弯路。我特别欣赏它在“小技巧”和“常见错误”方面的提示，这些经验之谈是教科书里学不到的。例如，关于如何处理多通道彩色图像的数据结构，以及如何优化大规模图像数据的处理速度，书里都有非常实用的建议。我尝试了书中介绍的一种基于小波变换的图像去噪方法，效果立竿见影，成功解决了我们部门一个长期困扰的图像质量问题。这本书更像是一位经验丰富的前辈，在身边手把手地指导你，而不是一个冷冰冰的参考手册。它的实用性，绝对是物超所值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都超出了我的预期。我原本以为它会停留在基础的图像增强和分割层面，但深入阅读后发现，它对高级主题的覆盖也相当全面。尤其让我印象深刻的是关于形态学处理和傅里叶变换在图像处理中的应用章节。作者不仅详细解释了这些数学工具的原理，更重要的是，他展示了如何在MATLAB环境下高效地实现它们。对于傅里叶变换，我以前总觉得它过于抽象，但书中结合了频谱分析和滤波设计的实例，让我明白了为什么它在频域处理中如此关键。此外，书中对图像分割算法，特别是阈值法和区域生长法的对比分析，非常细致入微，帮助我权衡了不同方法的优劣。对于需要进行科研或复杂项目开发的读者来说，这本书提供的不仅仅是操作指南，更是一种解决问题的思维框架。它教会我如何根据不同的图像问题，选择最恰当的工具和算法，而不是盲目地套用代码。这种理论与实践紧密结合的写作风格，是这本书最大的价值所在。

评分☆☆☆☆☆