MATLAB图像处理实例详解(配光盘) 杨丹,赵海滨,龙哲 著作 专业辞典专业科技 新华书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 清风伟业图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302321866

商品编码：26613743951

丛书名： MATLAB图像处理实例详解(附光盘)

开本：16

出版时间：2013-07-01

MATLAB图像处理实例详解(配光盘)

作  者: 杨丹,赵海滨,龙哲 著作 定  价: 69 出?版?社: 清华大学出版社 出版日期: 2013年07月01日 页  数: 484 装  帧: 平装 ISBN: 9787302321866

matlab中文论坛鼎力支持，提供“在线交流，有问必答”网络互动答疑服务
配36.8小时教学视频，提供教学ppt
详解287个典型实例、12个综合案例和40多个自编图像处理相关操作函数
详解数字图像的4大基本处理方法：运算、增强、复原和分割
详解4种不错图像处理技术：压缩编码、特征分析、形态学处理和小波变换    

●第1篇 MATLAB基础
●第1章 数字图像基础（ 教学视频：42分钟）
●1.1 数字图像处理简介 2
●1.1.1 什么是图像 2
●1.1.2 图像的分类 2
●1.1.3 数字图像的产生 3
●1.1.4 数字图像处理的研究内容 3
●1.1.5 数字图像处理的实验工具 6
●1.2 图像的表示方法 6
●1.2.1 二进制图像 7
●1.2.2 灰度图像 7
●1.2.3 RGB图像 7
●1.2.4 索引图像 8
●1.2.5 多帧图像 9
●1.3 图像的数据结构 10
●1.3.1 矩阵 10
●1.3.2 链码 10
●1.3.3 拓扑结构 12
●1.3.4 关系结构 12
●1.4 计算机中的图像文件格式 13......

内容简介

杨丹、赵海滨、龙哲等编著的《MATLAB图像处理实例详解》全面、系统地介绍了MATLAB在数字图像处理中的各种技术及应用。本书对图像处理的基础概念做了必要交代，重点给出了MATLAB在图像处理各个环节中的实现方法，在讲解各个知识点时列举了丰富的实例，使得本书应用性很强。书中的实例程序完整，在基于MATLAB编程的图像处理应用和开发中有很高的实用价值。本书附带1张光盘，收录了本书重点内容的配套多媒体教学视频及书中涉及的实例源文件。这些资料可以大大方便读者高效、直观地学习本书内容。
本书共15章，分为3篇。**篇为MATLAB及图像基础，涵盖的内容有图像基础、MATLAB基础和MATLAB数字图像处理基础；第2篇为基于MATLAB的常见图像处理技术，涵盖的内容有数字图像的运算、数字图像增强技术、数字图像复原技术、图像分割技术、图像变换技术和彩色图像处理；第3篇为基于MATLAB的不错图......

杨丹,赵海滨,龙哲 著作

杨丹，博士，讲师。一直从事智能信息检测和分析等研究。主持完成中央高校基础科研青年教师启动基金项目1项；参与国家自然科学基金项目2项；申请发明专利2项；获得实用新型专利2项；撰写教材1部。2010年至2012年在东北大学博士后流动站工作。2013年作为国家公派访问学者赴美国俄拉荷马州立大学进修。近年来以**作者在靠前外杂志和会议上发表研究论文20多篇，其中被EI或ISTP检索16篇。主讲课程有《电子技术基础》（模拟电子 数字电子）、《医学成像系统》和《生物医学电子学》等。
  赵海滨，讲师，博士。现任职于东北大学机械工程与自动化学院。分别于2002年、200......

探秘数字图像的奥秘：从基础到前沿的应用实践 本书并非《MATLAB图像处理实例详解》这本书，而是致力于为广大读者，特别是对数字图像处理技术感兴趣的初学者、学生、研究人员以及希望将图像处理技术应用于实际工作的专业人士，提供一个系统、深入且全面的学习指南。本书旨在打破理论与实践之间的壁垒，通过清晰的讲解和丰富的实例，引领读者一步步掌握数字图像处理的核心概念、关键算法以及前沿应用。 第一部分：数字图像处理的基石 在深入探索图像处理的奇妙世界之前，我们首先需要牢固掌握其基本理论和概念。本部分将从数字图像的本质出发，为您构建扎实的知识体系。 数字图像的诞生与表达： 我们将从最基础的层面开始，解析数字图像是如何形成的，包括像素、分辨率、颜色空间（如灰度、RGB、HSV等）的概念及其在不同应用场景下的重要性。您将了解到不同颜色空间的特点，以及它们如何影响图像的视觉效果和后续处理。我们还会讨论图像的存储格式，如BMP、JPEG、PNG等，以及它们在文件大小、压缩效率和图像质量方面的权衡。 图像的数学语言： 图像处理本质上是一门应用数学的学科。本部分将介绍支撑图像处理的关键数学工具，包括线性代数中的矩阵运算、傅里叶变换及其在图像频域分析中的应用。您将理解为什么傅里叶变换能够揭示图像的周期性结构，以及如何在频域中实现滤波和去噪。此外，我们还将触及积分变换、微分方程等概念，为理解更复杂的图像处理算法打下基础。 像素世界的点石成金： 图像增强是图像处理中最基本也是最常用的技术之一。本部分将详细讲解各种图像增强方法，包括灰度变换（如线性拉伸、对数变换、幂律变换）、直方图均衡化及其变种，以及这些技术如何改善图像的对比度和细节。您将学会如何根据图像的特点选择合适的增强策略，让模糊的图像重获新生，让黯淡的图像重现光彩。 “清洗”图像的艺术： 噪声是困扰图像质量的常见因素，它可能源于传感器、传输过程或采集环境。本部分将深入探讨各种类型的图像噪声（如高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声等）及其成因。随后，我们将系统介绍多种图像去噪算法，包括空间域滤波（如均值滤波、中值滤波、高斯滤波）和频域滤波。您将学会如何区分不同类型的噪声，并选择最有效的去噪方法来恢复图像的清晰度，同时尽量保留图像的细节信息。 图像的“变身”之道： 几何变换是改变图像空间位置和大小的技术，在图像校正、配准、缩放等应用中至关重要。本部分将详细讲解仿射变换、透视变换等几何变换的基本原理，以及如何通过插值方法（如最近邻插值、双线性插值、双三次插值）来计算变换后的像素值。您将学习如何应用这些变换来校正图像的畸变，实现图像之间的对齐，或者根据需要改变图像的尺寸。 第二部分：深度挖掘图像的内涵 在掌握了图像处理的基础理论后，本部分将引导您进入更具挑战性和应用性的领域，解锁图像更深层次的信息。 洞察图像的轮廓与边界： 图像的边缘和轮廓是物体形状的重要信息来源。本部分将介绍边缘检测的原理，包括梯度算子（如Sobel、Prewitt、Roberts算子）和拉普拉斯算子。您将学习Canny边缘检测算法的经典步骤，理解其如何实现鲁棒的边缘提取。此外，我们还将探讨直线、圆等几何形状的检测方法，如Hough变换。 分割世界的“清晰界限”： 图像分割是将图像划分为具有不同语义的区域的过程，是许多高级图像分析任务的关键前置步骤。本部分将介绍多种分割技术，包括基于阈值的分割（如Otsu方法）、区域生长法、分水岭算法以及活动轮廓模型（如Snake模型）。您将理解如何根据图像的灰度、纹理或颜色特征来自动或半自动地划分图像。 理解图像的“纹理”语言： 纹理是图像中像素强度变化的一种模式，它能够描述物体的表面特征。本部分将介绍纹理分析的基本概念，包括纹理特征的提取方法，如灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等。您将学习如何利用这些特征来区分不同材质的物体，实现图像的分类和检索。 捕捉图像的“色彩”信息： 色彩在图像信息中扮演着至关重要的角色。本部分将深入探讨色彩空间转换的应用，以及如何利用颜色信息进行图像分割、目标跟踪和颜色分析。您将了解各种颜色特征描述符，以及它们在实际应用中的优缺点。 学习图像的“形状”特征： 形状是识别和区分物体的重要依据。本部分将介绍形状特征的提取与描述方法，包括几何特征（如面积、周长、质心、惯性矩）、拓扑特征以及基于轮廓的描述符。您将学习如何利用这些特征来描述和识别图像中的物体。 第三部分：图像处理的前沿应用与实践 将理论知识转化为实际能力是学习图像处理的最终目标。本部分将聚焦于当前热门的图像处理应用领域，并通过深入的案例分析，帮助您掌握解决实际问题的能力。 视觉的“眼睛”：目标检测与识别： 目标检测与识别是计算机视觉的核心任务之一，在自动驾驶、安防监控、医学影像分析等领域有着广泛应用。本部分将介绍经典的目标检测算法，如基于滑动窗口的方法，以及近年来兴起的一系列深度学习模型，如R-CNN系列、YOLO系列和SSD等。您将理解这些模型的工作原理，以及如何训练和评估它们。 让机器“看懂”世界：图像理解与场景分析： 图像理解是让计算机具备对图像内容进行高级语义解释的能力。本部分将介绍场景分类、图像描述生成、物体关系分析等方面的技术。您将了解如何利用深度学习模型来理解图像的整体场景和其中物体之间的相互作用。 “重塑”现实：图像复原与增强的进阶： 除了基础的去噪和增强，本部分将探索更高级的图像复原技术，如图像超分辨率重建（Super-Resolution）、图像修复（Image Inpainting）和图像去模糊（Deblurring）。您将了解这些技术如何利用先验知识或学习模型来恢复丢失的图像信息，或者提升图像的分辨率和清晰度。 “合成”新图像：图像生成与风格迁移： 图像生成技术近年来取得了突破性进展，例如利用生成对抗网络（GANs）可以生成逼真的图像，或者将一种图像的风格迁移到另一种图像上。本部分将介绍这些前沿技术，并探讨其潜在的应用价值。 医疗诊断的“利器”：医学影像处理： 医学影像处理是图像处理技术在医疗健康领域的重要应用。本部分将介绍CT、MRI、X光等医学影像的特点，以及如何利用图像处理技术进行病灶检测、分割、三维重建等。您将了解图像处理如何在疾病诊断、治疗规划和手术导航等方面发挥关键作用。 “智能”制造的眼睛：工业视觉应用： 在工业生产中，机器视觉扮演着质量检测、自动化装配、缺陷识别等重要角色。本部分将探讨工业相机、图像采集、特征提取、模式识别等在工业自动化中的应用。您将了解如何利用图像处理技术提升生产效率和产品质量。 贯穿全书的学习理念： 本书强调理论与实践相结合的学习方式。每一个概念的引入都力求清晰易懂，每一个算法的讲解都伴随着直观的图示和详尽的解释。我们鼓励读者通过动手实践来加深理解，掌握工具，并最终培养解决实际问题的能力。本书并非仅仅罗列算法，而是注重引导读者理解算法背后的原理、适用场景以及优缺点，从而能够灵活运用所学知识，应对复杂多变的图像处理挑战。 本书的宗旨是激发您对数字图像处理的兴趣，为您打开一扇通往广阔应用领域的大门，使您能够自信地运用这项强大的技术，在科研、工程、艺术等多个领域创造无限可能。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的第一个印象是它的装帧和纸质。作为一本专业辞典式的科技书籍，它给人的感觉非常厚重和扎实。我收到书时，第一感觉就是这是一本可以放在书架上，随时翻阅的工具书。书中的排版我个人很喜欢，字号适中，图文并茂，阅读起来不会感到疲劳。我尤其关注书中关于图像滤波和增强的章节，希望能够深入理解各种滤波器的原理，以及如何在MATLAB中灵活运用它们来提升图像质量。例如，书中是否会对一些经典算法，如高斯滤波、中值滤波、拉普拉斯算子等进行详细的讲解，并且提供不同参数下的实验效果对比？我希望这本书能够提供一些关于噪声去除和边缘检测的实用技巧，因为在我的工作中，清晰的图像和准确的边缘信息至关重要。如果书中还能包含一些关于图像融合的实例，比如多光谱图像和全色图像的融合，那将对我分析地物信息大有裨益。我希望这本书能够成为我进行图像分析的得力助手，帮助我解决工作中遇到的各种挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者团队看起来非常专业，杨丹、赵海滨、龙哲这几位作者的名字，在图像处理领域我有所耳闻，这让我对这本书的质量非常有信心。我购买这本书的主要目的是为了学习更高级的图像分析和模式识别技术。我非常关注书中是否会讲解关于图像特征描述符的构建，比如SIFT、SURF、ORB等，以及它们在图像匹配和物体识别中的应用。我也希望书中能够涵盖一些关于机器学习在图像处理中的应用，例如使用SVM、神经网络等进行图像分类和目标检测。如果书中还能涉及到一些深度学习在图像处理方面的入门级实例，那将是意外的惊喜。我希望这本书能够帮助我将图像处理的理论知识转化为实际的编程能力，让我能够独立完成一些具有挑战性的图像分析项目。我更看重的是书中的实践性，希望通过这本书的学习，能够让我对图像处理的理解更上一层楼。

评分☆☆☆☆☆

我选择这本书是因为它被列为“专业辞典专业科技”类，这表明它可能包含了我需要查找的那些细致的技术细节和权威的定义。我目前正在研究一些关于医学图像处理的课题，对于图像增强、分割、以及三维重建等技术有迫切的需求。我希望这本书中能够提供针对医学图像的实例，例如CT、MRI等图像的处理方法。是否会讲解如何进行图像去噪、对比度增强，以及如何提取医学图像中的关键特征，比如病灶区域？我也非常希望书中能够包含一些关于医学图像配准的实例，这对于不同时间、不同模态的医学图像进行比较和分析至关重要。如果书中还能涉及到一些图像复原技术在医学图像中的应用，比如去除金属伪影等，那将对我非常有帮助。我希望这本书能够成为我解决医学图像处理难题的“辞典”，为我提供必要的指导和解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《MATLAB图像处理实例详解》给我一种非常踏实的感觉，我正是需要这种“详解”的内容。我一直觉得，学习图像处理，尤其是利用MATLAB这样的工具，最重要的是能够看到实际操作。我非常期待书中关于图像复原的章节，比如如何处理模糊、失真等问题。是否会讲解一些经典复原算法，比如维纳滤波、盲去卷积等，并且提供相应的MATLAB代码？我对书中关于图像分割的部分也很感兴趣，特别是希望看到一些基于阈值分割、区域生长、或者边缘检测的实例。这些技术对于我识别图像中的特定对象非常有帮助。此外，书中是否会涉及一些形态学处理的操作，比如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等，以及它们在图像预处理和特征提取中的应用？我希望这本书能够带领我从基础的图像操作，一步步深入到更复杂的应用场景，让我能够真正掌握MATLAB在图像处理方面的强大功能。

评分☆☆☆☆☆

这本书我期待了很久，因为我最近在做一些关于遥感图像处理的项目，而这本《MATLAB图像处理实例详解》正好是我想找的实战指南。我特别关注书中对于遥感图像预处理的章节，比如大气校正、几何校正这些内容，希望它能提供详细的MATLAB代码和步骤，让我能够快速上手，解决实际问题。另外，书中是否涉及了一些高级的图像分割和特征提取技术，这对于我后续的土地利用分类和目标识别非常有帮助。我一直觉得，理论知识再多，不如一个实际的例子来得直观。所以，我非常期待书中丰富的实例，能够让我从“知道”变成“做到”。如果书中还能涉及到一些常见图像处理库的调用，或者一些优化算法的应用，那将是锦上添花。我之前接触过一些MATLAB图像处理的书，但总觉得要么过于理论化，要么实例不够深入，希望这本书能够弥补这些不足。拿到书之后，我最想做的就是跟着书中的例子，一步一步地复现，然后尝试将这些方法应用到我自己的遥感数据上，看看效果如何。