Image Processing, Analysis & and Machine Vision - A MATLAB Companion pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CL-Engineering

作者:Tomas Svoboda

出品人:

页数:255

译者:

出版时间:2007-08-31

价格:USD 59.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780495295952

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
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《图像处理、分析与机器视觉——MATLAB实用指南》 本书是一本旨在为从事图像处理、计算机视觉和机器学习领域的科研人员、工程师及学生提供全面而实用的MATLAB工具箱使用指南。书中内容聚焦于如何利用MATLAB强大的功能来解决实际问题，从基础的图像操作到复杂的视觉系统构建，层层递进，条理清晰。 核心内容概览： 图像基础操作与预处理： 书籍首先深入浅出地介绍了MATLAB在图像处理方面的基础能力。这包括图像的读取、显示、格式转换，以及像素级别的操作，如亮度、对比度调整，颜色空间转换（RGB、灰度、HSV等）等。读者将学习如何进行有效的图像增强，例如直方图均衡化、滤波（高斯滤波、中值滤波、Sobel算子等）以去除噪声和突出特征，以及图像的几何变换（缩放、旋转、平移、仿射变换）以适应不同的应用需求。 图像分割技术： 图像分割是理解图像内容的关键步骤。本书将详尽介绍多种图像分割方法。读者将学习到基于阈值的方法（全局阈值、局部阈值、Otsu's方法），边缘检测技术（Canny、Laplacian of Gaussian等），以及区域生长法、分水岭算法等。此外，还涉及了更高级的分割技术，如基于图割和深度学习的分割方法，并演示如何利用MATLAB的图像处理和深度学习工具箱来实现这些复杂算法。 特征提取与描述： 识别和描述图像中的关键特征是计算机视觉任务的基础。本书将引导读者掌握各种特征提取技术，包括点特征（Harris角点、SIFT、SURF、ORB等）和线特征的检测与描述。读者将学习如何计算这些特征的描述符，并理解不同特征在不同场景下的适用性。此外，书中还将介绍形状特征的提取，如轮廓分析、Hu矩等，为后续的模式识别打下基础。 图像配准与拼接： 在许多应用中，需要将多张图像对齐或组合。本书将详细介绍图像配准的原理与实现，包括特征点匹配、变换模型估计（仿射变换、透视变换）以及图像融合技术。读者将学习如何使用MATLAB的函数来完成不同视角、不同时间拍摄的图像的精确对齐，以及如何将多幅图像无缝拼接成全景图。 物体识别与跟踪： 识别图像中的特定物体以及跟踪其在视频序列中的运动是机器视觉的核心挑战。本书将涵盖经典的物体识别方法，如模板匹配、基于特征的匹配（如利用SIFT/SURF特征进行匹配）。同时，还会深入探讨现代的基于深度学习的目标检测模型（如YOLO、Faster R-CNN等）在MATLAB中的应用。在物体跟踪方面，将介绍多种跟踪算法，包括基于卡尔曼滤波、粒子滤波以及现代深度学习追踪器，并演示如何在MATLAB中实现实时或离线的视频目标跟踪。 三维视觉与立体视觉： 从二维图像重建三维信息是更高级的视觉任务。本书将介绍立体视觉的基本原理，包括双目相机的标定、视差计算以及深度图的生成。读者将学习如何利用MATLAB的工具箱来处理立体图像对，重建场景的三维结构，并了解相关的点云处理技术。 机器学习在图像分析中的应用： 机器学习技术为图像分析带来了强大的能力。本书将展示如何将各种机器学习算法应用于图像分类、目标检测、图像分割等任务。读者将学习如何使用MATLAB的机器学习和深度学习工具箱来构建和训练分类器（如SVM、随机森林），以及如何利用预训练的深度学习模型进行迁移学习，解决特定的图像分析问题。 MATLAB工具箱与函数库： 全书贯穿对MATLAB核心图像处理、计算机视觉、深度学习及统计分析工具箱的详尽讲解和实用范例。读者将熟练掌握`Image Processing Toolbox`、`Computer Vision Toolbox`、`Deep Learning Toolbox`、`Statistics and Machine Learning Toolbox`等关键工具箱中的函数和API，学会如何高效地调用这些工具来解决实际问题。 本书特色： 强调实践操作： 每章都配有大量的MATLAB代码示例，覆盖了从基础操作到复杂算法的实现。读者可以通过运行和修改这些代码，快速掌握相关技术。 问题导向： 内容设计紧密围绕实际应用场景，旨在帮助读者解决在科研和工程中遇到的具体图像处理和视觉分析问题。 理论与实践结合： 在介绍算法原理的同时，注重讲解如何在MATLAB中进行高效的实现，做到理论联系实际。 循序渐进： 内容组织结构合理，从易到难，适合不同程度的读者学习。 前沿技术融入： 涵盖了深度学习等当前热门的图像分析技术，为读者提供最新的技术视野。 无论您是初学者还是有一定经验的研究者，本书都将是您在MATLAB平台上进行图像处理、分析及机器视觉研究与开发的得力助手，助您高效地实现各类视觉智能应用。

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这本书的叙事风格非常独特，带着一种沉稳而又充满求知欲的语调。它不像某些教材那样死板严肃，而是带着一种对技术领域探索的热情。在讲解到一些历史性的算法发展时，作者会穿插一些行业内的轶事或者早期研究的挑战，这使得整个阅读过程充满了人文色彩。比如，在介绍早期机器学习在图像分类中的应用时，作者对特征工程的艰辛做了生动的描述，让我对现代深度学习的进步有了更深刻的感激之情。这种叙事技巧让枯燥的数学和代码变得生动起来，有效防止了长时间阅读带来的疲劳感。我常常在读完一个章节后，感觉自己不仅仅学到了技术知识，还对这个领域的发展脉络有了更清晰的认识，这对于形成自己的技术观非常重要。

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这本书的封面设计真的让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调配上简洁的字体，瞬间就抓住了我的注意力。我一开始对“Image Processing, Analysis & and Machine Vision”这个组合有点望而生畏，觉得里面的内容肯定非常晦涩难懂，但我翻开第一页，发现作者在介绍背景知识时用词非常平易近人。他们没有直接跳到复杂的公式和算法，而是先用一些生动的例子来解释为什么要学习图像处理，以及它在现实世界中的应用，比如自动驾驶和医疗诊断。这种循序渐进的讲解方式，让我这个初学者很快就能建立起对整个领域的宏观认识。尤其让我印象深刻的是，书中对基础概念的解释非常到位，即便是像傅里叶变换这样的核心工具，作者也用了巧妙的比喻来帮助理解，而不是简单地抛出数学公式。读起来感觉不像是在啃一本教科书，更像是在听一位经验丰富的老师耐心讲解，让我对后续更深入的学习充满了信心。

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这本书的结构安排堪称精妙，它完美地平衡了理论深度与实践操作。我特别欣赏作者在每一个章节末尾都设置了“思考与探索”的部分。这些问题往往不是那种简单的选择题或填空题，而是需要读者结合所学知识进行批判性思考和设计。例如，在讨论边缘检测算法时，书中不仅详细对比了Sobel、Prewitt和Canny算子的优劣，还引导我们思考在不同噪声环境下应该如何选择和优化参数。这种设计极大地促进了知识的内化，让我能够主动去探索算法背后的逻辑，而不是被动地接受既定答案。而且，书中的配图和图示质量极高，很多复杂的流程图都清晰明了，几乎不需要反复阅读就能理解其意图，这在很多同类书籍中是比较少见的，极大地提升了我的阅读效率和学习体验。

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这本书的排版和装帧质量简直达到了艺术品的级别。纸张的厚度和光泽度都非常适合长时间阅读，即便是反光也不容易造成视觉疲劳。更值得称赞的是，它对公式和代码块的格式处理。公式的对齐清晰、符号定义明确，不会出现那种让人眼花缭乱的拥挤感。而代码部分，缩进、高亮都处理得恰到好处，即便是面对大段复杂的程序逻辑，也能保持极高的可读性。在如今很多出版物都追求成本效率、牺牲阅读体验的时代，这本书能在这些细节上如此用心，实在难能可贵。它让我觉得，手捧这本书进行学习本身就是一种享受，也更能沉下心来，专注于内容本身，而不是被糟糕的排版分散注意力。

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作为一名长期与MATLAB打交道的工程师，我必须说，这本书对MATLAB代码的集成度处理得非常出色。它真的做到了“伴侣”这个定位，代码示例不仅是功能的展示，更是对理论的直接印证。每次学习到一个新算法，比如形态学操作或者小波变换，我都能在对应的代码块中找到可以直接运行、并且注释详尽的M文件片段。更重要的是，作者在讲解代码时，并没有简单地罗列命令，而是深入分析了每一步操作背后的数据结构变化和计算效率考量。这使得我不仅学会了“如何做”，更明白了“为什么这样做”以及“怎样做得更好”。对于我们这些需要快速原型开发的人来说，这种即时可用的代码资源简直是无价之宝，极大地缩短了从理论到实现的距离。

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