数字图像处理实验指导教程(高等院校计算机技术“十二五”规划教材) 978730812775 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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柳林著 著

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出版社： 浙江大学出版社

ISBN：9787308127752

商品编码：29222637247

包装：平装

出版时间：2014-01-01

基本信息

书名：数字图像处理实验指导教程(高等院校计算机技术“十二五”规划教材)

定价：22.00元

作者：柳林著

出版社：浙江大学出版社

出版日期：2014-01-01

ISBN：9787308127752

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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本书是冈萨雷斯著《数字图像处理(matlab版)》的配套实验使用教材。本书对原教材上的算法进行了简要介绍和分析，并对相关代码进行了扩充、修改和注释，并添加了适量的练习题，使之适合本科生实验课的需要；同时对原教材中的关键函数进行了注释和分析，降低了初学者掌握原教材的难度

内容提要

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柳林编著的《数字图像处理实验指导教程》是R.C.冈萨雷斯等著《数字图像处理（MATLAB版）》的配套实验指导教程。 本书共分10章，基本与原教材的10章相对应。每章分为实验目的、实验原理、实验步骤、思考题、实验报告内容和相关程序阅读等6节。其中，实验目的部分概括了每章实验需要重点掌握或一般了解的知识点；实验原理部分粗略概括了相关教材理论内容；实验步骤部分给出了课内实验需要完成的实验内容和相关代码；思考题部分是学生需要在实验课内完成的作业，课后可根据思考题提交实验报告；实验报告内容给出了实验报告需要完成的要点；相关程序阅读是实验中用到的MATLAB函数的源码，并对这些源码做了详细的注释和解读，学生通过阅读这些函数可以加深对实验内容的理解。 本书也可以作为其他教材的配套实验教程，或者作为读者自学数字图像处理技术的实验参考书。

目录

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实验一 MATLAB安装和使用
1.1 实验目的
1.2 实验步骤
实验二 MATLAB数字图像基本操作
2.1 实验目的
2.2 实验原理
2.3 实验步骤
2.4 思考题
2.5 实验报告内容
实验三 亮度变换与空间滤波
3.1 实验目的
3.2 实验原理
3.3 实验步骤
3.4 思考题
3.5 实验报告内容
3.6 相关函数和程序阅读
实验四 频域处理
4.1 实验目的
4.2 实验原理
4.3 实验步骤
4.4 思考题
4.5 实验报告内容
4.6 相关函数和程序阅读
实验五 图像复原
5.1 实验目的
5.2 实验原理
5.3 实验步骤
5.4 思考题
5.5 实验报告内容
5.6 相关函数和程序阅读
实验六 彩色图像处理
6.1 实验目的
6.2 实验原理
6.3 实验步骤
6.4 思考题
6.5 实验报告内容
6.6 相关函数和程序阅读
实验七 小波
7.1 实验目的
7.2 实验原理
7.3 实验步骤
7.4 思考题
7.5 实验报告内容
7.6 相关函数和程序阅读
实验八 图像压缩
8.1 实验目的
8.2 实验原理
8.3 实验步骤
8.4 思考题
8.5 实验报告内容
8.6 相关函数和程序阅读
实验九 形态学图像处理
9.1 实验目的
9.2 实验原理
9.3 实验步骤
9.4 思考题
9.5 实验报告内容
9.6 相关函数和程序阅读
实验十 图像分割
10.1 实验目的
10.2 实验原理
10.3 实验步骤
10.4 思考题
10.5 实验报告内容
10.6 相关函数和程序阅读
参考文献
索引

作者介绍

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文摘

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序言

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深度解析色彩与形态：数字图像处理的奥秘与实践 数字图像，作为信息时代最直观、最丰富的数据载体之一，其背后蕴含着庞大而精深的科学理论和技术应用。从我们每天刷新的社交媒体动态，到精密医疗诊断中的影像判读，再到自动驾驶汽车识别路况的“眼睛”，数字图像处理技术无处不在，深刻地改变着我们的生活和工作方式。本书旨在为读者搭建一个全面、深入、易于理解的数字图像处理知识体系，通过理论讲解与实验实践相结合的方式，引导读者探索数字图像的奥秘，掌握核心处理技术，并为进一步的专业学习和实际应用打下坚实基础。 核心理论构建：透视图像的本质 本书首先将带领读者走进数字图像处理的理论殿堂，从最基础的概念入手，循序渐进地建立起完整的知识框架。我们将深入探讨数字图像的定义、表示方式，包括像素、灰度级、颜色空间（如RGB、HSV、YUV等）的数学原理和相互转换。理解颜色空间对于后续的色彩分析、增强和分割至关重要，本书将通过丰富的图示和实例，帮助读者直观理解不同颜色空间的特性及其适用场景。 随后，我们将重点阐述图像的几何变换，包括平移、旋转、缩放、仿射变换和透视变换。这些变换不仅是图像处理中的基础操作，也是构建更复杂应用（如图像拼接、三维重建）的关键。本书将详细解析各类变换的数学模型，并通过实验指导读者如何在实际操作中实现这些变换，理解不同变换对图像空间关系的影响。 图像增强是数字图像处理中最常被提及也最具实用性的部分。本书将系统讲解多种经典的图像增强技术，包括： 点运算： 亮度调整、对比度拉伸、直方图均衡化等。这些技术通过对像素灰度值进行逐点映射，能够有效改善图像的视觉效果，突出细节。我们将深入分析直方图的意义，以及直方图均衡化如何实现图像的全局或局部对比度提升。 空间域滤波： 线性滤波（如均值滤波、高斯滤波）和非线性滤波（如中值滤波、双边滤波）。这些滤波方法通过在像素的邻域内进行运算，实现图像的平滑、去噪或锐化。本书将详细解释不同滤波器的卷积核原理，并探讨其在去除噪声、模糊细节或突出边缘方面的作用。 频率域滤波： 傅里叶变换及其在图像处理中的应用。我们将介绍傅里叶变换如何将图像从空间域转换到频率域，以及低通滤波、高通滤波、带通滤波等如何在频率域实现对图像噪声的抑制和细节的增强。本书将强调频率域处理的优势和局限性。 图像复原是处理退化图像，尽可能恢复其原始状态的技术。本书将介绍几种常见的退化模型（如模糊、噪声）以及相应的复原方法，包括逆滤波、维纳滤波等。读者将学习如何根据不同的退化情况选择合适的复原算法。 图像分割是识别和定位图像中感兴趣区域（ROI）的关键步骤。本书将涵盖多种经典的图像分割方法，包括： 阈值分割： 全局阈值、局部阈值、Otsu方法等。读者将学习如何根据像素灰度值的差异自动或手动设定阈值，将图像划分为不同的区域。 区域增长法： 从种子点出发，不断生长具有相似特性的邻域像素。 边缘检测： Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等。我们将深入剖析边缘检测算子的原理，理解它们如何利用图像的灰度梯度信息来寻找物体边界。 分水岭算法： 将图像看作地形图，通过洪水淹没的原理进行分割。 图割方法： 基于图论的能量最小化模型，能够实现高质量的分割。 形态学图像处理是处理图像中物体形状和结构的数学工具。本书将介绍腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学操作，并阐述它们在去除噪声、连接断裂的物体、分离粘连的物体等方面的应用。 颜色图像处理是现实世界中绝大多数图像处理任务的核心。本书将在基础知识之上，深入讲解颜色空间的转换、颜色空间的量化、颜色特征的提取（如颜色直方图、颜色矩）以及基于颜色的图像分割和匹配技术。 实践操作导向：动手体验数字图像的魅力 理论知识的学习离不开实践的检验。本书精心设计了一系列涵盖核心知识点的实验项目，旨在让读者通过动手实践，加深对理论的理解，掌握实际操作技能。每个实验项目都将遵循清晰的结构： 实验目的： 明确该实验需要达到的学习目标。 实验原理： 简要回顾与实验相关的核心理论知识。 实验环境与工具： 介绍实现实验所需的软件（如MATLAB、OpenCV、Python与NumPy/SciPy/Scikit-image等库）和硬件要求。 实验步骤： 提供详细、可操作的步骤指导，包括代码实现、参数设置、运行说明等。 实验分析与讨论： 引导读者分析实验结果，思考不同参数设置对输出的影响，以及实验在实际应用中的潜力。 思考题与拓展： 鼓励读者进一步探索和创新，对实验内容进行深化和扩展。 本书的实验设计充分考虑了不同层次读者的需求，既包含基础的图像读写、显示、灰度变换等入门级实验，也涵盖了复杂的图像去噪、边缘检测、物体识别等进阶级实验。例如，读者将有机会亲手实现一个能够自动检测并识别图像中人脸的简单系统，或者利用形态学操作清理扫描文档中的污点。 应用前景展望：连接理论与现实的桥梁 数字图像处理技术已经渗透到各个领域，本书在理论讲解和实验实践之外，还将适时介绍该技术在不同领域的典型应用，包括： 医学影像处理： CT、MRI、X光图像的分析与增强，辅助疾病诊断。 遥感图像处理： 地图绘制、环境监测、灾害评估。 计算机视觉： 物体识别、场景理解、人脸识别、运动跟踪。 多媒体技术： 图像压缩、视频编码、图像编辑与合成。 工业检测： 产品缺陷检测、质量控制。 安防监控： 行为分析、目标跟踪。 通过了解这些应用，读者将能更深刻地认识到数字图像处理技术的价值和广阔前景，激发学习热情，并为未来可能的职业发展方向提供参考。 学习建议 为了最大化本书的学习效果，建议读者： 1. 循序渐进： 按照章节顺序学习，打好基础。 2. 勤于动手： 积极完成每一个实验项目，理论结合实践。 3. 善于思考： 在实验过程中，不断思考参数变化带来的影响，以及算法的优缺点。 4. 拓展学习： 查阅相关的文献资料，了解最新的技术进展。 5. 积极交流： 与同学、老师或同行交流学习心得，共同进步。 本书不仅仅是一本教程，更是一扇通往数字图像处理世界的窗口。我们希望通过本书的引导，读者能够掌握数字图像处理的核心技术，培养解决实际问题的能力，并在这个充满活力和机遇的领域中，发现属于自己的精彩。

评分☆☆☆☆☆

在课程学习中，我经常遇到需要对图像进行处理和分析的任务，因此一直在寻找一本能够提供系统性指导的书籍。这本《数字图像处理实验指导教程》被列为“高等院校计算机技术‘十二五’规划教材”，这让我对它的内容质量和实用性抱有很高的期望。我预想这本书会围绕着数字图像处理的几个核心模块展开，比如图像的获取与表示、图像的增强与复原、图像的分割与表示、以及图像的分析与识别。我特别看重“实验指导”这部分，希望书中能够提供详细的实验步骤、清晰的代码示例，并且能够解释每个实验的目的和预期结果。例如，在图像增强部分，我希望能够通过实验学习如何调整图像的灰度直方图，如何应用不同类型的滤波器来消除噪声或者突出细节。在图像分割部分，我希望能够通过实验了解阈值分割、边缘检测等方法的原理和应用。如果书中还能提供一些关于图像编码、压缩的初步介绍，或者一些简单的图像识别算法的应用案例，那将更能满足我拓展知识面的需求。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对计算机视觉领域充满好奇的学生，一直在寻找能够帮助我入门的教材。这本《数字图像处理实验指导教程》引起了我的注意，尤其是它被列为“高等院校计算机技术‘十二五’规划教材”。这让我预感到，这本书在内容上应该是严谨且具有前瞻性的，能够反映当前计算机科学领域的教学趋势。我设想这本书会以一种循序渐进的方式，从数字图像最基本的概念讲起，比如像素、颜色空间、图像的表示等，然后逐步深入到更复杂的处理技术。我期待书中能够详细讲解各种图像增强和复原的算法，例如对比度增强、锐化、去噪等，并且能够解释这些算法背后的数学原理。更重要的是，作为一本实验指导教程，我希望它能够提供清晰的实验框架和指导，让我能够通过实际操作来巩固理论知识。比如，书中能够提供一些经典的图像处理算法的实现示例，并给出详细的步骤和结果分析，这样我就可以更好地理解算法的优劣和适用范围，并能尝试自己去修改和扩展这些算法，培养解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在大学学习计算机科学的学生，我一直对数字图像处理这个领域非常感兴趣。在寻找相关学习资料时，我偶然看到了这本书。这本书的标题让我眼前一亮，特别是“高等院校计算机技术‘十二五’规划教材”的字样，这通常意味着内容是经过精心组织和审核的，能够很好地符合教学大纲和学生的需求。我预想这本书应该会系统地介绍数字图像处理的基本概念、理论和常用算法，比如图像的增强、复原、变换、分割以及特征提取等等。考虑到这是“实验指导教程”，我更期待它能提供大量的实践案例和代码示例，帮助我理解抽象的理论知识，并能亲手操作，将学到的知识应用到实际项目中。一本好的实验教程不仅要讲解原理，更重要的是教会学生如何将这些原理付诸实践，解决实际问题。我希望这本书能够提供清晰的实验步骤、必要的代码片段，甚至是一些典型的应用场景分析，让我能够从理论学习顺利过渡到动手实践，真正掌握数字图像处理的技能，为我未来的学习和职业发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我最近在学习图像处理的相关课程，之前尝试过一些网上找的零散资料，但总感觉不够系统，缺乏一个完整的学习脉络。朋友推荐我关注一下“十二五”规划教材，据说这类教材在内容深度和广度上都有一定的保障。我看到这本书的封面设计简洁大方，书名也点明了主题，让我对它产生了初步的好感。我猜想这本书的编写团队应该拥有丰富的教学和科研经验，能够将复杂的图像处理技术以一种易于理解的方式呈现给读者。我特别希望这本书能够涵盖从基础到进阶的各种处理技术，例如，不仅仅是简单的滤波和增强，还能深入到形态学处理、傅里叶变换在图像分析中的应用、以及一些更复杂的分割和识别方法。同时，作为一本“实验指导教程”，我非常期待书中提供的实验项目能够具有一定的代表性，能够模拟真实世界中的一些图像处理难题，例如医学影像分析、遥感图像处理或者工业检测等。如果书中能提供相关的算法实现思路和伪代码，甚至是一些使用流行图像处理库（如OpenCV）的示例，那将对我快速上手实践大有裨益。

评分☆☆☆☆☆

作为一名非计算机专业的学生，但因为需要用到一些图像处理的功能，我一直在寻找一本能够帮助我快速掌握核心概念的书籍。这本《数字图像处理实验指导教程》虽然是高等院校的规划教材，但其“实验指导”的定位让我觉得非常实用。我希望这本书能够避免过于深奥的数学推导，而是侧重于讲解图像处理的实际应用和操作方法。我猜测这本书会从最基础的图像读取、显示开始，然后介绍一些常用的图像变换，比如平移、缩放、旋转等，以及如何调整图像的亮度、对比度等。同时，我非常期待书中能够提供一些关于图像分割和特征提取的实用技术，比如边缘检测、阈值分割，甚至是一些简单的物体识别方法。如果书中能提供一些易于理解的编程示例，例如使用Python或MATLAB等工具来实现这些算法，并且配有详细的注释和操作说明，那对我这样的初学者来说将是极大的帮助。我希望通过这本书，能够让我不至于被复杂的理论吓倒，而是能够通过实践，逐渐体会到图像处理的魅力和价值。