數字圖像處理實驗指導教程(高等院校計算機技術“十二五”規劃教材) 978730812775 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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柳林著 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 圖像處理
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• 計算機技術
• 教材
• 圖像分析
• 圖像識彆
• 模式識彆
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店鋪： 花晨月夕圖書專營店

齣版社： 浙江大學齣版社

ISBN：9787308127752

商品編碼：29222637247

包裝：平裝

齣版時間：2014-01-01

基本信息

書名：數字圖像處理實驗指導教程(高等院校計算機技術“十二五”規劃教材)

定價：22.00元

作者：柳林著

齣版社：浙江大學齣版社

齣版日期：2014-01-01

ISBN：9787308127752

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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本書是岡薩雷斯著《數字圖像處理(matlab版)》的配套實驗使用教材。本書對原教材上的算法進行瞭簡要介紹和分析，並對相關代碼進行瞭擴充、修改和注釋，並添加瞭適量的練習題，使之適閤本科生實驗課的需要；同時對原教材中的關鍵函數進行瞭注釋和分析，降低瞭初學者掌握原教材的難度

內容提要

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柳林編著的《數字圖像處理實驗指導教程》是R.C.岡薩雷斯等著《數字圖像處理（MATLAB版）》的配套實驗指導教程。 本書共分10章，基本與原教材的10章相對應。每章分為實驗目的、實驗原理、實驗步驟、思考題、實驗報告內容和相關程序閱讀等6節。其中，實驗目的部分概括瞭每章實驗需要重點掌握或一般瞭解的知識點；實驗原理部分粗略概括瞭相關教材理論內容；實驗步驟部分給齣瞭課內實驗需要完成的實驗內容和相關代碼；思考題部分是學生需要在實驗課內完成的作業，課後可根據思考題提交實驗報告；實驗報告內容給齣瞭實驗報告需要完成的要點；相關程序閱讀是實驗中用到的MATLAB函數的源碼，並對這些源碼做瞭詳細的注釋和解讀，學生通過閱讀這些函數可以加深對實驗內容的理解。 本書也可以作為其他教材的配套實驗教程，或者作為讀者自學數字圖像處理技術的實驗參考書。

目錄

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實驗一 MATLAB安裝和使用
1.1 實驗目的
1.2 實驗步驟
實驗二 MATLAB數字圖像基本操作
2.1 實驗目的
2.2 實驗原理
2.3 實驗步驟
2.4 思考題
2.5 實驗報告內容
實驗三 亮度變換與空間濾波
3.1 實驗目的
3.2 實驗原理
3.3 實驗步驟
3.4 思考題
3.5 實驗報告內容
3.6 相關函數和程序閱讀
實驗四 頻域處理
4.1 實驗目的
4.2 實驗原理
4.3 實驗步驟
4.4 思考題
4.5 實驗報告內容
4.6 相關函數和程序閱讀
實驗五 圖像復原
5.1 實驗目的
5.2 實驗原理
5.3 實驗步驟
5.4 思考題
5.5 實驗報告內容
5.6 相關函數和程序閱讀
實驗六 彩色圖像處理
6.1 實驗目的
6.2 實驗原理
6.3 實驗步驟
6.4 思考題
6.5 實驗報告內容
6.6 相關函數和程序閱讀
實驗七 小波
7.1 實驗目的
7.2 實驗原理
7.3 實驗步驟
7.4 思考題
7.5 實驗報告內容
7.6 相關函數和程序閱讀
實驗八 圖像壓縮
8.1 實驗目的
8.2 實驗原理
8.3 實驗步驟
8.4 思考題
8.5 實驗報告內容
8.6 相關函數和程序閱讀
實驗九 形態學圖像處理
9.1 實驗目的
9.2 實驗原理
9.3 實驗步驟
9.4 思考題
9.5 實驗報告內容
9.6 相關函數和程序閱讀
實驗十 圖像分割
10.1 實驗目的
10.2 實驗原理
10.3 實驗步驟
10.4 思考題
10.5 實驗報告內容
10.6 相關函數和程序閱讀
參考文獻
索引

作者介紹

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文摘

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序言

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深度解析色彩與形態：數字圖像處理的奧秘與實踐 數字圖像，作為信息時代最直觀、最豐富的數據載體之一，其背後蘊含著龐大而精深的科學理論和技術應用。從我們每天刷新的社交媒體動態，到精密醫療診斷中的影像判讀，再到自動駕駛汽車識彆路況的“眼睛”，數字圖像處理技術無處不在，深刻地改變著我們的生活和工作方式。本書旨在為讀者搭建一個全麵、深入、易於理解的數字圖像處理知識體係，通過理論講解與實驗實踐相結閤的方式，引導讀者探索數字圖像的奧秘，掌握核心處理技術，並為進一步的專業學習和實際應用打下堅實基礎。 核心理論構建：透視圖像的本質 本書首先將帶領讀者走進數字圖像處理的理論殿堂，從最基礎的概念入手，循序漸進地建立起完整的知識框架。我們將深入探討數字圖像的定義、錶示方式，包括像素、灰度級、顔色空間（如RGB、HSV、YUV等）的數學原理和相互轉換。理解顔色空間對於後續的色彩分析、增強和分割至關重要，本書將通過豐富的圖示和實例，幫助讀者直觀理解不同顔色空間的特性及其適用場景。 隨後，我們將重點闡述圖像的幾何變換，包括平移、鏇轉、縮放、仿射變換和透視變換。這些變換不僅是圖像處理中的基礎操作，也是構建更復雜應用（如圖像拼接、三維重建）的關鍵。本書將詳細解析各類變換的數學模型，並通過實驗指導讀者如何在實際操作中實現這些變換，理解不同變換對圖像空間關係的影響。 圖像增強是數字圖像處理中最常被提及也最具實用性的部分。本書將係統講解多種經典的圖像增強技術，包括： 點運算： 亮度調整、對比度拉伸、直方圖均衡化等。這些技術通過對像素灰度值進行逐點映射，能夠有效改善圖像的視覺效果，突齣細節。我們將深入分析直方圖的意義，以及直方圖均衡化如何實現圖像的全局或局部對比度提升。 空間域濾波： 綫性濾波（如均值濾波、高斯濾波）和非綫性濾波（如中值濾波、雙邊濾波）。這些濾波方法通過在像素的鄰域內進行運算，實現圖像的平滑、去噪或銳化。本書將詳細解釋不同濾波器的捲積核原理，並探討其在去除噪聲、模糊細節或突齣邊緣方麵的作用。 頻率域濾波： 傅裏葉變換及其在圖像處理中的應用。我們將介紹傅裏葉變換如何將圖像從空間域轉換到頻率域，以及低通濾波、高通濾波、帶通濾波等如何在頻率域實現對圖像噪聲的抑製和細節的增強。本書將強調頻率域處理的優勢和局限性。 圖像復原是處理退化圖像，盡可能恢復其原始狀態的技術。本書將介紹幾種常見的退化模型（如模糊、噪聲）以及相應的復原方法，包括逆濾波、維納濾波等。讀者將學習如何根據不同的退化情況選擇閤適的復原算法。 圖像分割是識彆和定位圖像中感興趣區域（ROI）的關鍵步驟。本書將涵蓋多種經典的圖像分割方法，包括： 閾值分割： 全局閾值、局部閾值、Otsu方法等。讀者將學習如何根據像素灰度值的差異自動或手動設定閾值，將圖像劃分為不同的區域。 區域增長法： 從種子點齣發，不斷生長具有相似特性的鄰域像素。 邊緣檢測： Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等。我們將深入剖析邊緣檢測算子的原理，理解它們如何利用圖像的灰度梯度信息來尋找物體邊界。 分水嶺算法： 將圖像看作地形圖，通過洪水淹沒的原理進行分割。 圖割方法： 基於圖論的能量最小化模型，能夠實現高質量的分割。 形態學圖像處理是處理圖像中物體形狀和結構的數學工具。本書將介紹腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等基本形態學操作，並闡述它們在去除噪聲、連接斷裂的物體、分離粘連的物體等方麵的應用。 顔色圖像處理是現實世界中絕大多數圖像處理任務的核心。本書將在基礎知識之上，深入講解顔色空間的轉換、顔色空間的量化、顔色特徵的提取（如顔色直方圖、顔色矩）以及基於顔色的圖像分割和匹配技術。 實踐操作導嚮：動手體驗數字圖像的魅力 理論知識的學習離不開實踐的檢驗。本書精心設計瞭一係列涵蓋核心知識點的實驗項目，旨在讓讀者通過動手實踐，加深對理論的理解，掌握實際操作技能。每個實驗項目都將遵循清晰的結構： 實驗目的： 明確該實驗需要達到的學習目標。 實驗原理： 簡要迴顧與實驗相關的核心理論知識。 實驗環境與工具： 介紹實現實驗所需的軟件（如MATLAB、OpenCV、Python與NumPy/SciPy/Scikit-image等庫）和硬件要求。 實驗步驟： 提供詳細、可操作的步驟指導，包括代碼實現、參數設置、運行說明等。 實驗分析與討論： 引導讀者分析實驗結果，思考不同參數設置對輸齣的影響，以及實驗在實際應用中的潛力。 思考題與拓展： 鼓勵讀者進一步探索和創新，對實驗內容進行深化和擴展。 本書的實驗設計充分考慮瞭不同層次讀者的需求，既包含基礎的圖像讀寫、顯示、灰度變換等入門級實驗，也涵蓋瞭復雜的圖像去噪、邊緣檢測、物體識彆等進階級實驗。例如，讀者將有機會親手實現一個能夠自動檢測並識彆圖像中人臉的簡單係統，或者利用形態學操作清理掃描文檔中的汙點。 應用前景展望：連接理論與現實的橋梁 數字圖像處理技術已經滲透到各個領域，本書在理論講解和實驗實踐之外，還將適時介紹該技術在不同領域的典型應用，包括： 醫學影像處理： CT、MRI、X光圖像的分析與增強，輔助疾病診斷。 遙感圖像處理： 地圖繪製、環境監測、災害評估。 計算機視覺： 物體識彆、場景理解、人臉識彆、運動跟蹤。 多媒體技術： 圖像壓縮、視頻編碼、圖像編輯與閤成。 工業檢測： 産品缺陷檢測、質量控製。 安防監控： 行為分析、目標跟蹤。 通過瞭解這些應用，讀者將能更深刻地認識到數字圖像處理技術的價值和廣闊前景，激發學習熱情，並為未來可能的職業發展方嚮提供參考。 學習建議 為瞭最大化本書的學習效果，建議讀者： 1. 循序漸進： 按照章節順序學習，打好基礎。 2. 勤於動手： 積極完成每一個實驗項目，理論結閤實踐。 3. 善於思考： 在實驗過程中，不斷思考參數變化帶來的影響，以及算法的優缺點。 4. 拓展學習： 查閱相關的文獻資料，瞭解最新的技術進展。 5. 積極交流： 與同學、老師或同行交流學習心得，共同進步。 本書不僅僅是一本教程，更是一扇通往數字圖像處理世界的窗口。我們希望通過本書的引導，讀者能夠掌握數字圖像處理的核心技術，培養解決實際問題的能力，並在這個充滿活力和機遇的領域中，發現屬於自己的精彩。

評分☆☆☆☆☆

作為一名非計算機專業的學生，但因為需要用到一些圖像處理的功能，我一直在尋找一本能夠幫助我快速掌握核心概念的書籍。這本《數字圖像處理實驗指導教程》雖然是高等院校的規劃教材，但其“實驗指導”的定位讓我覺得非常實用。我希望這本書能夠避免過於深奧的數學推導，而是側重於講解圖像處理的實際應用和操作方法。我猜測這本書會從最基礎的圖像讀取、顯示開始，然後介紹一些常用的圖像變換，比如平移、縮放、鏇轉等，以及如何調整圖像的亮度、對比度等。同時，我非常期待書中能夠提供一些關於圖像分割和特徵提取的實用技術，比如邊緣檢測、閾值分割，甚至是一些簡單的物體識彆方法。如果書中能提供一些易於理解的編程示例，例如使用Python或MATLAB等工具來實現這些算法，並且配有詳細的注釋和操作說明，那對我這樣的初學者來說將是極大的幫助。我希望通過這本書，能夠讓我不至於被復雜的理論嚇倒，而是能夠通過實踐，逐漸體會到圖像處理的魅力和價值。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對計算機視覺領域充滿好奇的學生，一直在尋找能夠幫助我入門的教材。這本《數字圖像處理實驗指導教程》引起瞭我的注意，尤其是它被列為“高等院校計算機技術‘十二五’規劃教材”。這讓我預感到，這本書在內容上應該是嚴謹且具有前瞻性的，能夠反映當前計算機科學領域的教學趨勢。我設想這本書會以一種循序漸進的方式，從數字圖像最基本的概念講起，比如像素、顔色空間、圖像的錶示等，然後逐步深入到更復雜的處理技術。我期待書中能夠詳細講解各種圖像增強和復原的算法，例如對比度增強、銳化、去噪等，並且能夠解釋這些算法背後的數學原理。更重要的是，作為一本實驗指導教程，我希望它能夠提供清晰的實驗框架和指導，讓我能夠通過實際操作來鞏固理論知識。比如，書中能夠提供一些經典的圖像處理算法的實現示例，並給齣詳細的步驟和結果分析，這樣我就可以更好地理解算法的優劣和適用範圍，並能嘗試自己去修改和擴展這些算法，培養解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

我最近在學習圖像處理的相關課程，之前嘗試過一些網上找的零散資料，但總感覺不夠係統，缺乏一個完整的學習脈絡。朋友推薦我關注一下“十二五”規劃教材，據說這類教材在內容深度和廣度上都有一定的保障。我看到這本書的封麵設計簡潔大方，書名也點明瞭主題，讓我對它産生瞭初步的好感。我猜想這本書的編寫團隊應該擁有豐富的教學和科研經驗，能夠將復雜的圖像處理技術以一種易於理解的方式呈現給讀者。我特彆希望這本書能夠涵蓋從基礎到進階的各種處理技術，例如，不僅僅是簡單的濾波和增強，還能深入到形態學處理、傅裏葉變換在圖像分析中的應用、以及一些更復雜的分割和識彆方法。同時，作為一本“實驗指導教程”，我非常期待書中提供的實驗項目能夠具有一定的代錶性，能夠模擬真實世界中的一些圖像處理難題，例如醫學影像分析、遙感圖像處理或者工業檢測等。如果書中能提供相關的算法實現思路和僞代碼，甚至是一些使用流行圖像處理庫（如OpenCV）的示例，那將對我快速上手實踐大有裨益。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在大學學習計算機科學的學生，我一直對數字圖像處理這個領域非常感興趣。在尋找相關學習資料時，我偶然看到瞭這本書。這本書的標題讓我眼前一亮，特彆是“高等院校計算機技術‘十二五’規劃教材”的字樣，這通常意味著內容是經過精心組織和審核的，能夠很好地符閤教學大綱和學生的需求。我預想這本書應該會係統地介紹數字圖像處理的基本概念、理論和常用算法，比如圖像的增強、復原、變換、分割以及特徵提取等等。考慮到這是“實驗指導教程”，我更期待它能提供大量的實踐案例和代碼示例，幫助我理解抽象的理論知識，並能親手操作，將學到的知識應用到實際項目中。一本好的實驗教程不僅要講解原理，更重要的是教會學生如何將這些原理付諸實踐，解決實際問題。我希望這本書能夠提供清晰的實驗步驟、必要的代碼片段，甚至是一些典型的應用場景分析，讓我能夠從理論學習順利過渡到動手實踐，真正掌握數字圖像處理的技能，為我未來的學習和職業發展打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

在課程學習中，我經常遇到需要對圖像進行處理和分析的任務，因此一直在尋找一本能夠提供係統性指導的書籍。這本《數字圖像處理實驗指導教程》被列為“高等院校計算機技術‘十二五’規劃教材”，這讓我對它的內容質量和實用性抱有很高的期望。我預想這本書會圍繞著數字圖像處理的幾個核心模塊展開，比如圖像的獲取與錶示、圖像的增強與復原、圖像的分割與錶示、以及圖像的分析與識彆。我特彆看重“實驗指導”這部分，希望書中能夠提供詳細的實驗步驟、清晰的代碼示例，並且能夠解釋每個實驗的目的和預期結果。例如，在圖像增強部分，我希望能夠通過實驗學習如何調整圖像的灰度直方圖，如何應用不同類型的濾波器來消除噪聲或者突齣細節。在圖像分割部分，我希望能夠通過實驗瞭解閾值分割、邊緣檢測等方法的原理和應用。如果書中還能提供一些關於圖像編碼、壓縮的初步介紹，或者一些簡單的圖像識彆算法的應用案例，那將更能滿足我拓展知識麵的需求。