精通MATLAB图像处理 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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刘成龙著

图书标签:

MATLAB
图像处理
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算法
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科学计算

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出版社：清华大学出版社

ISBN：9787302394464

版次：1

商品编码：11684115

品牌：清华大学

包装：平装

丛书名：精通MATLAB

开本：16开

出版时间：2015-04-01

用纸：胶版纸

页数：280

具体描述

编辑推荐

本系列图书是在MathWorks公司技术人员的大力支持下，由中科院、清华、北航等相关科研机构的一线专家联合编著，内容专业性强、实践性强，书中很多项目实例拿来可用，二次开发。系列图书包括：

精通MATLAB R2014a

精通MATLAB科学计算

精通MATLAB智能算法

精通MATLAB/Simulink系统仿真

精通MATLAB信号处理

精通MATLAB图像处理

内容简介

　　《精通MATLAB图像处理》采用全新版本的MATLAB R2014a为平台，由浅入深地全面讲解了MATLAB软件在图像处理方面的知识。本书理论结合实践，自始至终采用实例论述，内容完整且每章相对独立，是一本实用性极强的MATLAB参考书。
　　《精通MATLAB图像处理》分为三个部分共14章。第1部分为MATLAB及图像处理基础，涵盖的内容有MATLAB基础知识、MATLAB矩阵及其运算、MATLAB图像处理基础；第二部分为基于MATLAB的常见图像处理技术，涵盖的内容有MATLAB图像的绘制、图形用户界面、图像的基本运算、图像的变换、图像压缩编码、图像的增强、图像的复原；第三部分为基于MATLAB的高级图像处理技术及其应用，涵盖的内容有图像分割与区域处理、图像的数学形态学、MATLAB图像处理综合应用等。
　　本书以实践为目标，深入浅出，实例引导，讲解翔实，适合作为理工科高等院校本科生、研究生教学参考用书，也可作为广大科研工程技术人员的案头工具。

精彩书摘

　　《精通MATLAB图像处理》：
　　MATLAB还提供一种模糊寻找的命令查询方法，只需在命令行窗口输入命令的前几个字母，然后按Tab键，系统将列出所有以其开头的命令。例如在命令行窗口输入so，然后按Tab键，运行结果如图1—9所示。
　　1.3 MATLAB变量及表达式
　　MATLAB在使用一个变量时，可以直接对该变量进行赋值并运算，而不需要事先对变量的类型及大小进行定义，这和其他语言（如C语言）是不同的，这是MATLAB较为显著的特点。
　　1.3.1 数值与变量
　　在MATLAB中，数值均采用习惯的十进制，可以带小数点及正负号。例如，以下写法都是合法的。
　　……

前言/序言

　　MATLAB这个名称是由MATrix和LABoratory两词的前三个字母组合而成。20世纪70年代后期，时任美国新墨西哥大学计算机科学系主任的Cleve Moler教授出于减轻学生编程负担的动机，为学生设计了一组调用LINPACK和EISPACK库程序的“通俗易用”的接口，此即用FORTRAN编写的萌芽状态的MATLAB。

　　MATLAB以商业形式出现后的短短几年，就以其良好的开放性和运行的可靠性，淘汰了原先控制领域里的封闭式软件包，而使其改在MATLAB平台上重建。在国际上30几个数学类科技应用软件中，MATLAB在数值计算领域独占鳌头。

　　目前，MATLAB已成为图像处理、信号处理、通信原理、自动控制等专业重要基础课程的首选实验平台。对于学生而言，最有效的学习途径是结合某一专业课程的学习，通过实践掌握该软件的使用与编程。

　　1. 本书特点

　　由浅入深，循序渐进：本书以MATLAB软件为平台，先让读者了解其各项功能，然后进一步详细地介绍MATLAB在图像处理方面的各种应用。

　　步骤详尽，内容新颖：本书融汇了作者多年使用MATLAB进行图像处理的案例和MATLAB图像处理的经验与技巧，使读者在学习时能够快速掌握书中所讲内容。

　　2. 本书内容

　　本书基于MATLAB R2014a软件平台，详细讲解了MATLAB图像处理的基础知识和核心内容。全书分三个部分，共14章，具体内容如下。

　　第一部分为MATLAB及图像处理基础部分，主要介绍MATLAB的发展历程及特点、MATLAB基础知识、矩阵的表示、矩阵的寻访、矩阵的运算、图像的读写、图像显示、图像类型的转换等内容。具体的章节安排如下：

　　第1章MATLAB基础知识；

　　第2章MATLAB矩阵及其运算；

　　第3章MATLAB图像处理基础。

　　第二部分为MATLAB的常见图像处理技术，详细讲解了二维、三维图像的绘制及编辑、图形用户界面的设计、各种运算方法、图像各种变换的原理、图像编码质量评价、常见的图像压缩编码、小波图像压缩编码、图像的增强、图像的退化模型、退化估计函数、逆滤波复原、维纳滤波复原、约束的最小二乘方滤波复原等内容。具体的章节安排如下：

　　第4章MATLAB图形的绘制；

　　第5章图形用户界面；

　　第6章图像的基本运算；

　　第7章图像的变换；

　　第8章图像压缩编码；

　　第9章图像的增强；

　　第10章图像的复原。

　　第三部分为MATLAB的高级图像处理技术及其应用，主要讲解阈值分割、边缘检测、区域处理、数学形态学的基本操作、基于形态学的其他操作和MATLAB在医学、人脸识别、特征提取、图像配准、视频检验方面的应用等内容。具体的章节安排如下：

　　第11章图像分割与区域处理；

　　第12章图像的数学形态学；

　　第13章MATLAB图像处理综合应用。

　　3. 读者对象

　　本书适合MATLAB初学者和期望提高应用MATLAB进行图像处理能力的读者，具体包括：

　　�r 图像处理从业人员；

　　�r 初学MATLAB图像处理的技术人员；

　　�r 大中专院校的教师和在校生；

　　�r 相关培训机构的教师和学员；

　　�r MATLAB爱好者；

　　�r 广大科研工作人员。

　　4. 读者服务

　　为了方便读者解决本书疑难问题，读者如果在学习过程中遇到与本书有关的技术问题，可以发邮件到caxart@126.com，或者访问博客http://blog.sina.com.cn/caxart，编者会尽快给予解答。本书所涉及的素材文件(程序代码)已经上传到博客中，读者可以下载。

　　本书主要由刘成龙编著。此外，李昕、孙国强、林晓阳、刘冰、张岩、宋玉旺、郭海霞和王芳也参与了本书的编写工作。

　　虽然在本书的编写过程中编者力求叙述准确、完善，但由于水平有限，书中欠妥之处在所难免，希望广大读者和同仁能够及时指出，共同促进本书质量的提高。

　　最后，希望本书能为读者的学习和工作提供帮助！

　　编者

《数字图像处理：原理与实践》一、核心概念与理论基石本书旨在系统性地阐述数字图像处理的 foundational principles，为读者构建坚实的理论框架。我们将从图像的本质——像素及其表示形式出发，深入探讨不同色彩空间（如RGB、HSV、灰度）的特性与转换，理解它们在图像分析与处理中的作用。随后，我们将聚焦图像增强技术。这包括但不限于：点运算：学习对比度拉伸、直方图均衡化等方法，如何通过调整像素值来改善图像的视觉效果，突出细节，去除噪声。我们将分析不同增强算法的适用场景及其数学原理，例如对数变换、指数变换在提升暗部细节或压缩高亮区域细节上的优势。空间域滤波：深入理解线性滤波和非线性滤波的区别与联系。我们将详细解析卷积操作在图像处理中的核心地位，并介绍各种滤波器（如均值滤波、高斯滤波、中值滤波、Sobel算子、Canny算子等）的原理、实现方式以及它们在平滑、锐化、边缘检测等方面的应用。通过实例分析，展示滤波器核的设计如何影响最终的输出效果。频率域增强：介绍傅里叶变换在图像处理中的重要性，理解图像的频率特性。我们将讲解低通滤波、高通滤波、带通滤波在图像平滑、去模糊、锐化中的作用，以及同态滤波等高级技术，用于同时调整图像亮度和对比度，克服光照不均等问题。二、图像复原与去噪图像复原是数字图像处理的关键环节，旨在去除由于各种原因（如传感器噪声、传输误差、成像模糊等）造成的图像质量下降。本书将详细介绍：噪声模型与分析：识别和理解不同类型的噪声，如高斯噪声、椒盐噪声、周期性噪声等，并分析它们对图像的影响。我们将学习如何通过统计学方法来估计噪声的参数。盲去噪与非盲去噪：探讨在已知或未知噪声模型的情况下，如何应用各种算法来复原图像。我们将深入讲解维纳滤波、逆滤波、约束最小二乘滤波等复原算法的原理，以及它们在应对不同模糊核和噪声模型时的表现。高级去噪技术：介绍近年来发展迅速的非局部均值（NL-means）滤波、小波阈值去噪等方法，分析它们在保留图像细节方面相较于传统滤波器的优势。我们将通过数学推导和实验对比，展示这些算法的有效性。三、图像分割：理解图像内容的关键图像分割是将图像划分为若干个具有共同特性的区域或对象的任务，是高层图像分析和理解的基础。本书将系统介绍：阈值分割：从简单的全局阈值法，到 Otsu 法等自动阈值选取方法，再到局部自适应阈值法，我们将详细分析阈值确定的原理和影响因素。区域生长法：讲解如何基于像素的相似性准则，从种子点开始逐步生长区域，实现图像的区域划分。我们将分析相似性准则的设计对分割结果的影响。边缘检测：再次深入探讨边缘检测技术，将其作为区域分割的预处理步骤。我们将详细分析 Sobel、Prewitt、Laplacian、Canny 等算子的原理、优缺点，以及如何通过边缘连接来形成封闭的轮廓。分水岭算法：介绍分水岭算法，一种基于拓扑学的图像分割方法，用于将图像视为地形图，通过识别“盆地”和“分水岭线”来实现分割。聚类算法在分割中的应用：探讨 K-Means、模糊 C-Means 等聚类算法如何将具有相似特征的像素归为一类，从而实现图像分割。四、形态学处理：塑造图像的形状形态学处理是基于图像中对象形状的数学形态学操作。本书将深入讲解：基本操作：详细阐述腐蚀（Erosion）和膨胀（Dilation）两种基本操作的原理，以及它们对图像中对象形状的改变。我们将学习如何选择不同的结构元素（Structuring Element）来控制腐蚀和膨胀的效果。组合操作：介绍开运算（Opening）和闭运算（Closing）是如何通过腐蚀和膨胀的组合来实现去除噪声、连接断裂的物体、填充小孔等功能。高级形态学变换：讲解击中/未击中变换（Hit-or-Miss Transform）、骨架提取（Skeletonization）、凸壳（Convex Hull）等更复杂的形态学算法，以及它们在对象识别、形状分析和简化中的应用。五、特征提取与描述：量化图像信息为了让计算机理解图像的内容，需要从中提取有意义的特征。本书将重点介绍：边缘、角点和Blobs的检测：深入分析 Harris 角点检测、FAST 角点检测等算法，理解它们在识别图像中显著点上的原理。介绍 SIFT、SURF 等特征点检测与描述算法，它们在尺度、旋转、亮度变化下的鲁棒性。纹理分析：介绍如何利用灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等方法来描述图像的纹理特征，并分析它们在图像分类、识别中的应用。形状描述：探讨如何使用 Hu 不变矩、傅里叶描述子等方法来量化对象的形状，使其在平移、旋转、缩放下保持不变，为对象识别提供基础。六、图像压缩与编码：高效存储与传输图像压缩旨在减少图像数据量，以实现高效存储和快速传输。本书将讲解：无损压缩：介绍行程长度编码（RLE）、霍夫曼编码（Huffman Coding）、算术编码（Arithmetic Coding）等算法，理解它们如何在不丢失图像信息的前提下实现压缩。有损压缩：重点讲解离散余弦变换（DCT）在 JPEG 压缩中的核心作用，以及量化、熵编码等步骤。分析不同压缩比下图像质量的权衡。小波变换压缩：介绍小波变换在图像压缩中的优势，如更好的局部化能力，以及 JPEG2000 等标准。七、图像复原与增强的数学模型本书将从数学角度深入剖析图像处理中的各种算法。通过清晰的数学推导和公式说明，帮助读者理解算法背后的逻辑和机制。我们将涉及线性代数、概率统计、微积分等数学工具，并讲解如何将其应用于图像处理的各个环节。八、实践应用与案例分析理论结合实际是本书的重要宗旨。我们将通过大量的实例，展示如何将上述理论知识应用于实际问题。案例分析将涵盖：医学影像分析：如 X 光片增强、CT 图像分割、MRI 图像去噪等。遥感图像处理：如地物分类、变化检测、图像融合等。工业检测：如缺陷检测、产品质量控制等。计算机视觉基础：如人脸识别、目标跟踪的初步概念。本书旨在为读者提供一个全面、深入的数字图像处理知识体系，使其能够独立地分析问题、设计并实现有效的图像处理解决方案。我们将引导读者不仅理解“如何做”，更能理解“为何这样做”，从而真正做到“精通”这一领域。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

终于入手了这本《精通MATLAB图像处理》，迫不及待地翻开了第一页。作为一名在学术研究领域摸爬滚打多年的学者，我深知扎实的基础理论和娴熟的工具运用对于科研效率的重要性。MATLAB一直是我工作中的得力助手，而图像处理更是我常用的功能模块之一。这本书的名字给我带来了巨大的期待，我希望它能够系统地梳理MATLAB在图像处理领域的各项核心技术，从最基础的图像读取、显示、操作，到更高级的滤波、分割、增强、特征提取，甚至是三维图像处理，都能有详尽的讲解和丰富的实例。我尤其关注书中关于图像复原和重建的部分。在实际工作中，经常会遇到噪声干扰、模糊不清的图像，如何有效地去除噪声、提高图像质量，或是从不完整的数据中重建出清晰的图像，这些都是我亟待解决的难题。《精通MATLAB图像处理》能否提供一套完整的解决方案？书中对于不同类型的噪声（如高斯噪声、椒盐噪声）是否有针对性的去噪算法介绍？对于不同程度的模糊，是否能提供有效的复原技术，例如维纳滤波、盲去卷积等？我希望书中不仅仅是罗列算法，更能深入浅出地讲解算法的原理，以及在MATLAB中具体的实现方法和参数调优技巧。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有一定MATLAB基础的图像处理初学者，我一直渴望找到一本能够让我迅速上手，并且深入理解图像处理核心概念的书籍。《精通MATLAB图像处理》这个书名听起来就非常专业，我非常期待它能涵盖从基础概念到高级应用的各个方面。比如，我希望它能从最基本的像素理解、颜色空间转换开始，逐步深入到各种图像增强技术，比如对比度拉伸、直方图均衡化等等。另外，图像分割是图像分析的关键步骤，我特别想知道书中对各种分割算法是如何讲解的，例如阈值分割、区域生长法、边缘检测（如Sobel, Canny算子）、以及更复杂的基于图割或深度学习的方法。书中是否能提供清晰的伪代码或者MATLAB代码示例，让我能够跟着操作，亲身体验这些算法的实现过程？我希望这本书能像一位经验丰富的导师，带领我一步步揭开MATLAB图像处理的奥秘，让我不仅仅是学会“怎么用”，更能理解“为什么这样用”。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对计算机视觉领域充满好奇的学生，一直希望能够通过实际的项目来学习和巩固知识。《精通MATLAB图像处理》这个书名给我一种“权威”和“全面”的感觉，我非常期待这本书能像一本“武林秘籍”一样，将MATLAB在图像处理方面的绝招一网打尽。我希望它不仅仅停留在理论讲解，更能提供大量实用的案例，涵盖从入门到精通的各个层次。我特别期待书中关于图像特征提取和描述的内容。比如，SIFT、SURF、ORB这些经典的特征点提取算法，以及HOG、LBP这些图像描述子，书中是否会详细讲解它们的原理，并且给出在MATLAB中的实现方法？我希望通过这些学习，我能够为后续的人脸识别、目标跟踪等项目打下坚实的基础。另外，对于一些比较前沿的图像处理技术，比如图像修复、超分辨率等，如果书中也能有所涉猎，那就更完美了。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在工业界从事了几年图像应用开发的工程师，我一直追求更高效、更智能的图像处理解决方案。《精通MATLAB图像处理》这个书名引起了我的高度关注，我希望能从这本书中获得最新的技术理念和最实用的开发技巧。我希望它能够覆盖图像处理的各个方面，并且在实际应用场景中有所体现。我对书中关于图像检索和模式识别的部分尤为感兴趣。在工业检测、安防监控等领域，快速准确地检索出目标图像或者识别出特定模式至关重要。书中是否会介绍基于内容图像检索（CBIR）的技术，比如如何提取图像的颜色、纹理、形状特征，并进行相似性匹配？另外，对于一些经典的模式识别算法，比如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等，在图像识别中的应用，书中是否会有深入的讲解和MATLAB实现？我希望这本书能为我提供构建更强大、更智能图像分析系统的理论支持和技术指导。

评分☆☆☆☆☆

最近，我开始涉足科学计算领域，尤其对生物医学影像分析产生了浓厚的兴趣。在科研过程中，经常需要对X光片、CT、MRI等医学图像进行处理，以提取有用的信息。《精通MATLAB图像处理》这个书名恰好契合了我的需求，我希望这本书能够成为我在MATLAB图像处理领域的一本得力助手。我非常关注书中关于图像分割和特征提取在医学影像分析中的具体应用。例如，如何准确地分割出病灶区域，如何提取出肿瘤的形状、大小、纹理等特征，以便进行量化分析和诊断。书中是否会提供针对医学影像特点的预处理和后处理方法，比如去伪影、配准等？我希望书中能够包含一些经典的医学图像处理算法，并且能够结合实际的医学案例进行讲解，让我能够学以致用，将MATLAB应用于我的科研工作中。

评分☆☆☆☆☆

书不错看看

评分☆☆☆☆☆

还算不错

评分☆☆☆☆☆

买书就是图个方便快捷，正版是必须的，哈哈

评分☆☆☆☆☆

Matlab做理论必备技能，好好学

评分☆☆☆☆☆

书比着基础的matlab薄，主要是图像处理方面的，做图像处理方面的可以研究一下

评分☆☆☆☆☆

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