MATLAB圖像處理實例詳解(配光盤) 楊丹,趙海濱,龍哲 著作 專業辭典專業科技 新華書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

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店鋪： 清風偉業圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302321866

商品編碼：26613743951

叢書名： MATLAB圖像處理實例詳解(附光盤)

開本：16

齣版時間：2013-07-01

MATLAB圖像處理實例詳解(配光盤)

作  者: 楊丹,趙海濱,龍哲 著作 定  價: 69 齣?版?社: 清華大學齣版社 齣版日期: 2013年07月01日 頁  數: 484 裝  幀: 平裝 ISBN: 9787302321866

matlab中文論壇鼎力支持，提供“在綫交流，有問必答”網絡互動答疑服務
配36.8小時教學視頻，提供教學ppt
詳解287個典型實例、12個綜閤案例和40多個自編圖像處理相關操作函數
詳解數字圖像的4大基本處理方法：運算、增強、復原和分割
詳解4種不錯圖像處理技術：壓縮編碼、特徵分析、形態學處理和小波變換    

●第1篇 MATLAB基礎
●第1章 數字圖像基礎（ 教學視頻：42分鍾）
●1.1 數字圖像處理簡介 2
●1.1.1 什麼是圖像 2
●1.1.2 圖像的分類 2
●1.1.3 數字圖像的産生 3
●1.1.4 數字圖像處理的研究內容 3
●1.1.5 數字圖像處理的實驗工具 6
●1.2 圖像的錶示方法 6
●1.2.1 二進製圖像 7
●1.2.2 灰度圖像 7
●1.2.3 RGB圖像 7
●1.2.4 索引圖像 8
●1.2.5 多幀圖像 9
●1.3 圖像的數據結構 10
●1.3.1 矩陣 10
●1.3.2 鏈碼 10
●1.3.3 拓撲結構 12
●1.3.4 關係結構 12
●1.4 計算機中的圖像文件格式 13......

內容簡介

楊丹、趙海濱、龍哲等編著的《MATLAB圖像處理實例詳解》全麵、係統地介紹瞭MATLAB在數字圖像處理中的各種技術及應用。本書對圖像處理的基礎概念做瞭必要交代，重點給齣瞭MATLAB在圖像處理各個環節中的實現方法，在講解各個知識點時列舉瞭豐富的實例，使得本書應用性很強。書中的實例程序完整，在基於MATLAB編程的圖像處理應用和開發中有很高的實用價值。本書附帶1張光盤，收錄瞭本書重點內容的配套多媒體教學視頻及書中涉及的實例源文件。這些資料可以大大方便讀者高效、直觀地學習本書內容。
本書共15章，分為3篇。**篇為MATLAB及圖像基礎，涵蓋的內容有圖像基礎、MATLAB基礎和MATLAB數字圖像處理基礎；第2篇為基於MATLAB的常見圖像處理技術，涵蓋的內容有數字圖像的運算、數字圖像增強技術、數字圖像復原技術、圖像分割技術、圖像變換技術和彩色圖像處理；第3篇為基於MATLAB的不錯圖......

楊丹,趙海濱,龍哲 著作

楊丹，博士，講師。一直從事智能信息檢測和分析等研究。主持完成中央高校基礎科研青年教師啓動基金項目1項；參與國傢自然科學基金項目2項；申請發明專利2項；獲得實用新型專利2項；撰寫教材1部。2010年至2012年在東北大學博士後流動站工作。2013年作為國傢公派訪問學者赴美國俄拉荷馬州立大學進修。近年來以**作者在靠前外雜誌和會議上發錶研究論文20多篇，其中被EI或ISTP檢索16篇。主講課程有《電子技術基礎》（模擬電子 數字電子）、《醫學成像係統》和《生物醫學電子學》等。
  趙海濱，講師，博士。現任職於東北大學機械工程與自動化學院。分彆於2002年、200......

探秘數字圖像的奧秘：從基礎到前沿的應用實踐 本書並非《MATLAB圖像處理實例詳解》這本書，而是緻力於為廣大讀者，特彆是對數字圖像處理技術感興趣的初學者、學生、研究人員以及希望將圖像處理技術應用於實際工作的專業人士，提供一個係統、深入且全麵的學習指南。本書旨在打破理論與實踐之間的壁壘，通過清晰的講解和豐富的實例，引領讀者一步步掌握數字圖像處理的核心概念、關鍵算法以及前沿應用。 第一部分：數字圖像處理的基石 在深入探索圖像處理的奇妙世界之前，我們首先需要牢固掌握其基本理論和概念。本部分將從數字圖像的本質齣發，為您構建紮實的知識體係。 數字圖像的誕生與錶達： 我們將從最基礎的層麵開始，解析數字圖像是如何形成的，包括像素、分辨率、顔色空間（如灰度、RGB、HSV等）的概念及其在不同應用場景下的重要性。您將瞭解到不同顔色空間的特點，以及它們如何影響圖像的視覺效果和後續處理。我們還會討論圖像的存儲格式，如BMP、JPEG、PNG等，以及它們在文件大小、壓縮效率和圖像質量方麵的權衡。 圖像的數學語言： 圖像處理本質上是一門應用數學的學科。本部分將介紹支撐圖像處理的關鍵數學工具，包括綫性代數中的矩陣運算、傅裏葉變換及其在圖像頻域分析中的應用。您將理解為什麼傅裏葉變換能夠揭示圖像的周期性結構，以及如何在頻域中實現濾波和去噪。此外，我們還將觸及積分變換、微分方程等概念，為理解更復雜的圖像處理算法打下基礎。 像素世界的點石成金： 圖像增強是圖像處理中最基本也是最常用的技術之一。本部分將詳細講解各種圖像增強方法，包括灰度變換（如綫性拉伸、對數變換、冪律變換）、直方圖均衡化及其變種，以及這些技術如何改善圖像的對比度和細節。您將學會如何根據圖像的特點選擇閤適的增強策略，讓模糊的圖像重獲新生，讓黯淡的圖像重現光彩。 “清洗”圖像的藝術： 噪聲是睏擾圖像質量的常見因素，它可能源於傳感器、傳輸過程或采集環境。本部分將深入探討各種類型的圖像噪聲（如高斯噪聲、椒鹽噪聲、泊鬆噪聲等）及其成因。隨後，我們將係統介紹多種圖像去噪算法，包括空間域濾波（如均值濾波、中值濾波、高斯濾波）和頻域濾波。您將學會如何區分不同類型的噪聲，並選擇最有效的去噪方法來恢復圖像的清晰度，同時盡量保留圖像的細節信息。 圖像的“變身”之道： 幾何變換是改變圖像空間位置和大小的技術，在圖像校正、配準、縮放等應用中至關重要。本部分將詳細講解仿射變換、透視變換等幾何變換的基本原理，以及如何通過插值方法（如最近鄰插值、雙綫性插值、雙三次插值）來計算變換後的像素值。您將學習如何應用這些變換來校正圖像的畸變，實現圖像之間的對齊，或者根據需要改變圖像的尺寸。 第二部分：深度挖掘圖像的內涵 在掌握瞭圖像處理的基礎理論後，本部分將引導您進入更具挑戰性和應用性的領域，解鎖圖像更深層次的信息。 洞察圖像的輪廓與邊界： 圖像的邊緣和輪廓是物體形狀的重要信息來源。本部分將介紹邊緣檢測的原理，包括梯度算子（如Sobel、Prewitt、Roberts算子）和拉普拉斯算子。您將學習Canny邊緣檢測算法的經典步驟，理解其如何實現魯棒的邊緣提取。此外，我們還將探討直綫、圓等幾何形狀的檢測方法，如Hough變換。 分割世界的“清晰界限”： 圖像分割是將圖像劃分為具有不同語義的區域的過程，是許多高級圖像分析任務的關鍵前置步驟。本部分將介紹多種分割技術，包括基於閾值的分割（如Otsu方法）、區域生長法、分水嶺算法以及活動輪廓模型（如Snake模型）。您將理解如何根據圖像的灰度、紋理或顔色特徵來自動或半自動地劃分圖像。 理解圖像的“紋理”語言： 紋理是圖像中像素強度變化的一種模式，它能夠描述物體的錶麵特徵。本部分將介紹紋理分析的基本概念，包括紋理特徵的提取方法，如灰度共生矩陣（GLCM）、局部二值模式（LBP）等。您將學習如何利用這些特徵來區分不同材質的物體，實現圖像的分類和檢索。 捕捉圖像的“色彩”信息： 色彩在圖像信息中扮演著至關重要的角色。本部分將深入探討色彩空間轉換的應用，以及如何利用顔色信息進行圖像分割、目標跟蹤和顔色分析。您將瞭解各種顔色特徵描述符，以及它們在實際應用中的優缺點。 學習圖像的“形狀”特徵： 形狀是識彆和區分物體的重要依據。本部分將介紹形狀特徵的提取與描述方法，包括幾何特徵（如麵積、周長、質心、慣性矩）、拓撲特徵以及基於輪廓的描述符。您將學習如何利用這些特徵來描述和識彆圖像中的物體。 第三部分：圖像處理的前沿應用與實踐 將理論知識轉化為實際能力是學習圖像處理的最終目標。本部分將聚焦於當前熱門的圖像處理應用領域，並通過深入的案例分析，幫助您掌握解決實際問題的能力。 視覺的“眼睛”：目標檢測與識彆： 目標檢測與識彆是計算機視覺的核心任務之一，在自動駕駛、安防監控、醫學影像分析等領域有著廣泛應用。本部分將介紹經典的目標檢測算法，如基於滑動窗口的方法，以及近年來興起的一係列深度學習模型，如R-CNN係列、YOLO係列和SSD等。您將理解這些模型的工作原理，以及如何訓練和評估它們。 讓機器“看懂”世界：圖像理解與場景分析： 圖像理解是讓計算機具備對圖像內容進行高級語義解釋的能力。本部分將介紹場景分類、圖像描述生成、物體關係分析等方麵的技術。您將瞭解如何利用深度學習模型來理解圖像的整體場景和其中物體之間的相互作用。 “重塑”現實：圖像復原與增強的進階： 除瞭基礎的去噪和增強，本部分將探索更高級的圖像復原技術，如圖像超分辨率重建（Super-Resolution）、圖像修復（Image Inpainting）和圖像去模糊（Deblurring）。您將瞭解這些技術如何利用先驗知識或學習模型來恢復丟失的圖像信息，或者提升圖像的分辨率和清晰度。 “閤成”新圖像：圖像生成與風格遷移： 圖像生成技術近年來取得瞭突破性進展，例如利用生成對抗網絡（GANs）可以生成逼真的圖像，或者將一種圖像的風格遷移到另一種圖像上。本部分將介紹這些前沿技術，並探討其潛在的應用價值。 醫療診斷的“利器”：醫學影像處理： 醫學影像處理是圖像處理技術在醫療健康領域的重要應用。本部分將介紹CT、MRI、X光等醫學影像的特點，以及如何利用圖像處理技術進行病竈檢測、分割、三維重建等。您將瞭解圖像處理如何在疾病診斷、治療規劃和手術導航等方麵發揮關鍵作用。 “智能”製造的眼睛：工業視覺應用： 在工業生産中，機器視覺扮演著質量檢測、自動化裝配、缺陷識彆等重要角色。本部分將探討工業相機、圖像采集、特徵提取、模式識彆等在工業自動化中的應用。您將瞭解如何利用圖像處理技術提升生産效率和産品質量。 貫穿全書的學習理念： 本書強調理論與實踐相結閤的學習方式。每一個概念的引入都力求清晰易懂，每一個算法的講解都伴隨著直觀的圖示和詳盡的解釋。我們鼓勵讀者通過動手實踐來加深理解，掌握工具，並最終培養解決實際問題的能力。本書並非僅僅羅列算法，而是注重引導讀者理解算法背後的原理、適用場景以及優缺點，從而能夠靈活運用所學知識，應對復雜多變的圖像處理挑戰。 本書的宗旨是激發您對數字圖像處理的興趣，為您打開一扇通往廣闊應用領域的大門，使您能夠自信地運用這項強大的技術，在科研、工程、藝術等多個領域創造無限可能。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的第一個印象是它的裝幀和紙質。作為一本專業辭典式的科技書籍，它給人的感覺非常厚重和紮實。我收到書時，第一感覺就是這是一本可以放在書架上，隨時翻閱的工具書。書中的排版我個人很喜歡，字號適中，圖文並茂，閱讀起來不會感到疲勞。我尤其關注書中關於圖像濾波和增強的章節，希望能夠深入理解各種濾波器的原理，以及如何在MATLAB中靈活運用它們來提升圖像質量。例如，書中是否會對一些經典算法，如高斯濾波、中值濾波、拉普拉斯算子等進行詳細的講解，並且提供不同參數下的實驗效果對比？我希望這本書能夠提供一些關於噪聲去除和邊緣檢測的實用技巧，因為在我的工作中，清晰的圖像和準確的邊緣信息至關重要。如果書中還能包含一些關於圖像融閤的實例，比如多光譜圖像和全色圖像的融閤，那將對我分析地物信息大有裨益。我希望這本書能夠成為我進行圖像分析的得力助手，幫助我解決工作中遇到的各種挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《MATLAB圖像處理實例詳解》給我一種非常踏實的感覺，我正是需要這種“詳解”的內容。我一直覺得，學習圖像處理，尤其是利用MATLAB這樣的工具，最重要的是能夠看到實際操作。我非常期待書中關於圖像復原的章節，比如如何處理模糊、失真等問題。是否會講解一些經典復原算法，比如維納濾波、盲去捲積等，並且提供相應的MATLAB代碼？我對書中關於圖像分割的部分也很感興趣，特彆是希望看到一些基於閾值分割、區域生長、或者邊緣檢測的實例。這些技術對於我識彆圖像中的特定對象非常有幫助。此外，書中是否會涉及一些形態學處理的操作，比如腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等，以及它們在圖像預處理和特徵提取中的應用？我希望這本書能夠帶領我從基礎的圖像操作，一步步深入到更復雜的應用場景，讓我能夠真正掌握MATLAB在圖像處理方麵的強大功能。

評分☆☆☆☆☆

這本書我期待瞭很久，因為我最近在做一些關於遙感圖像處理的項目，而這本《MATLAB圖像處理實例詳解》正好是我想找的實戰指南。我特彆關注書中對於遙感圖像預處理的章節，比如大氣校正、幾何校正這些內容，希望它能提供詳細的MATLAB代碼和步驟，讓我能夠快速上手，解決實際問題。另外，書中是否涉及瞭一些高級的圖像分割和特徵提取技術，這對於我後續的土地利用分類和目標識彆非常有幫助。我一直覺得，理論知識再多，不如一個實際的例子來得直觀。所以，我非常期待書中豐富的實例，能夠讓我從“知道”變成“做到”。如果書中還能涉及到一些常見圖像處理庫的調用，或者一些優化算法的應用，那將是錦上添花。我之前接觸過一些MATLAB圖像處理的書，但總覺得要麼過於理論化，要麼實例不夠深入，希望這本書能夠彌補這些不足。拿到書之後，我最想做的就是跟著書中的例子，一步一步地復現，然後嘗試將這些方法應用到我自己的遙感數據上，看看效果如何。

評分☆☆☆☆☆

我選擇這本書是因為它被列為“專業辭典專業科技”類，這錶明它可能包含瞭我需要查找的那些細緻的技術細節和權威的定義。我目前正在研究一些關於醫學圖像處理的課題，對於圖像增強、分割、以及三維重建等技術有迫切的需求。我希望這本書中能夠提供針對醫學圖像的實例，例如CT、MRI等圖像的處理方法。是否會講解如何進行圖像去噪、對比度增強，以及如何提取醫學圖像中的關鍵特徵，比如病竈區域？我也非常希望書中能夠包含一些關於醫學圖像配準的實例，這對於不同時間、不同模態的醫學圖像進行比較和分析至關重要。如果書中還能涉及到一些圖像復原技術在醫學圖像中的應用，比如去除金屬僞影等，那將對我非常有幫助。我希望這本書能夠成為我解決醫學圖像處理難題的“辭典”，為我提供必要的指導和解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本書的作者團隊看起來非常專業，楊丹、趙海濱、龍哲這幾位作者的名字，在圖像處理領域我有所耳聞，這讓我對這本書的質量非常有信心。我購買這本書的主要目的是為瞭學習更高級的圖像分析和模式識彆技術。我非常關注書中是否會講解關於圖像特徵描述符的構建，比如SIFT、SURF、ORB等，以及它們在圖像匹配和物體識彆中的應用。我也希望書中能夠涵蓋一些關於機器學習在圖像處理中的應用，例如使用SVM、神經網絡等進行圖像分類和目標檢測。如果書中還能涉及到一些深度學習在圖像處理方麵的入門級實例，那將是意外的驚喜。我希望這本書能夠幫助我將圖像處理的理論知識轉化為實際的編程能力，讓我能夠獨立完成一些具有挑戰性的圖像分析項目。我更看重的是書中的實踐性，希望通過這本書的學習，能夠讓我對圖像處理的理解更上一層樓。