MATLAB图像处理（科学与工程计算技术丛书） 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
• 科学计算
• 工程计算
• 图像分析
• 数字图像处理
• 算法
• 技术
• 计算机视觉
• 模式识别

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302467380

版次：1

商品编码：12236246

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-08-01

用纸：胶版纸

页数：450

字数：690000

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

　　

　　(1)资深作者编著，图书质量更有保证：一线资深工程师执笔，系统归纳和总结了智能算法的实战经验。

　　(2)提供配套源码，便于读者动手实践：理论必须联系实践，本书提供源代码下载，方便读者学习使用。

　　(3)内含丰富实例，利于读者二次开发：书中提供了十几个图像处理算法的典型实例，读者可以据此二次开发。

　　配套学习资源下载地址为清华大学出版社网站本书页面。系列畅销图书如下：

　　MATLAB编程指南——计算、编程、仿真、算法及应用

　　MATLAB/Simulink系统仿真

　　MATLABGUI程序设计

　　MATLAB智能算法

　　MATLAB数学建模

　　MATLAB科学计算

　　MATLAB图像处理

　　MATLAB图像处理

　　MATLAB优化算法

　　

内容简介

　　

　　全书以新版本的MATLAB R2016a为平台，全面讲解MATLAB在图像处理及应用方面的知识。本书理论结合实践，自始至终通过实例来介绍有关内容，每章内容完整且相对独立，是一本实用性极强的MATLAB参考书。

　　全书分为三个部分共14章。第一部分为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、图像增强技术、图像的复原； 第三部分为MATLAB的高级图像处理技术，涵盖了图像分割与区域处理分析、图像形态学处理、MATLAB图像处理的综合应用等内容。

　　本书以实用为目标，深入浅出，实例引导，内容翔实，适合作为理工科高等院校研究生、本科生教学用书，也可作为相关专业科研工程技术人员的参考用书

　　

作者简介

　　刘成龙 毕业于北京航空航天大学，获得硕士学位，就职于中国科学院，长期从事图像处理方面的研究与应用开发工作多年，精通MATLAB、ANSYS、Fluent等工程仿真软件。在国内外期刊发表论文多篇，编写了多部畅销图书。

精彩书评

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目录

第一部分MATLAB及图像处理基础

第1章MATLAB基础知识介绍

1.1MATLAB概述与桌面操作

1.1.1MATLAB系统结构

1.1.2MATLAB的发展历程

1.1.3命令行窗口

1.1.4M文件编辑窗口

1.1.5帮助系统窗口

1.1.6图形窗口

1.1.7当前文件夹窗口

1.2查询帮助命令

1.2.1help命令

1.2.2模糊寻找

1.3MATLAB变量及表达式

1.3.1数值与变量

1.3.2表达式

1.4符号运算

1.4.1创建符号变量

1.4.2数值与符号的转换

1.4.3数值矩阵转换为符号矩阵

1.4.4符号替换

1.4.5常用的符号运算

1.4.6关系运算和逻辑运算

1.5程序流程控制语句

1.5.1数据的输入与输出

1.5.2顺序结构

1.5.3判断语句

1.5.4分支语句

1.5.5for循环语句与while循环语句

1.6本章小结

第2章MATLAB矩阵及其运算

2.1矩阵的创建

2.1.1直接输入法

2.1.2载入外部数据文件

2.1.3利用MATLAB内置函数创建矩阵

2.1.4利用M文件创建和保存矩阵

2.2矩阵的寻访

2.2.1下标元素访问

2.2.2访问单元素

2.2.3访问多元素

2.3矩阵的拼接

2.4矩阵的运算

2.4.1矩阵的加减运算

2.4.2矩阵的乘除运算

2.4.3矩阵的乘方

2.4.4按位运算

2.4.5矩阵的行列式与秩

2.4.6矩阵的逆与迹

2.4.7矩阵的范数及其计算函数

2.4.8矩阵的特征值与特征向量

2.4.9矩阵的超越函数

2.5本章小结

第3章MATLAB图像处理基础

3.1常用图像的文件格式与类型

3.2图像处理的基本函数

3.2.1图像文件的查询与读取

3.2.2图像文件的储存与数据类型的转换

3.2.3图像显示

3.3图像类型的转换

3.3.1dither函数

3.3.2im2bw函数

3.3.3mat2gray函数

3.3.4gray2ind函数与grayslice函数

3.3.5ind2gray函数与ind2rgb函数

3.3.6rgb2gray函数与rgb2ind函数

3.4MATLAB的颜色模型转换

3.4.1rgb2hsv函数与hsv2rgb函数

3.4.2rgb2ntsc函数与ntsc2rgb函数

3.4.3rgb2ycbcr函数与ycbcr2rgb函数

3.5本章小结

第二部分MATLAB的常见图像处理技术

第4章MATLAB图形的绘制

4.1二维绘图

4.1.1基本的二维绘图

4.1.2figure函数与subplot函数

4.1.3二维图形的标注与修饰

4.1.4特殊二维图形的绘制实例

4.2三维绘图

4.2.1三维折线及曲线的绘制

4.2.2三维图形坐标标记的函数

4.2.3三维网格曲面的绘制

4.2.4三维阴影曲面的绘制

4.2.5三维图形的修饰与标注

4.2.6特殊三维图形的绘制实例

4.3本章小结

第5章图形用户界面

5.1图形用户界面简介

5.1.1GUI的设计原则及步骤

5.1.2GUI模板与设计窗口

5.2控制框对象及属性

5.2.1按钮

5.2.2滑标

5.2.3单选按钮

5.2.4复选框

5.2.5静态文本

5.2.6可编辑文本框

5.2.7弹出式菜单

5.2.8列表框

5.2.9切换按钮

5.2.10面板

5.2.11按钮组

5.2.12轴

5.3菜单设计

5.4对话框设计

5.4.1Windows公共对话框

5.4.2MATLAB专用对话框

5.5GUI的设计工具

5.5.1布局编辑器

5.5.2对象浏览器

5.5.3用属性查看器设置控制框属性

5.5.4对象对齐工具

5.5.5Tab键顺序编辑器

5.5.6菜单编辑器

5.5.7编辑器

5.6本章小结

第6章图像的基本运算

6.1图像的点运算

6.1.1点运算的种类

6.1.2直方图与点运算

6.1.3直方图的均衡化

6.1.4直方图规定化

6.2图像的代数运算

6.2.1图像的加法运算

6.2.2图像的减法运算

6.2.3图像的乘法运算

6.2.4图像的除法运算

6.3图像的几何运算

6.3.1图像的插值

6.3.2旋转与平移变换

6.3.3缩放与裁剪变换

6.3.4镜像变换

6.4图像的仿射变换

6.4.1尺度与伸缩变换

6.4.2扭曲与旋转变换

6.5图像的逻辑运算

6.6本章小结

第7章图像的变换

7.1傅里叶变换

7.1.1连续傅里叶变换

7.1.2离散傅里叶变换

7.1.3快速傅里叶变换

7.1.4MATLAB的傅里叶变换函数

7.2傅里叶变换的性质

7.2.1线性与周期性

7.2.2缩放性与可分离性

7.2.3平移性

7.2.4旋转不变性

7.2.5平均值与卷积定理

7.3离散余弦变换

7.3.1一维离散余弦变换

7.3.2二维离散余弦变换

7.3.3MATLAB的离散余弦变换函数

7.4图像的Radon变换

7.5沃尔什�补�达玛变换

7.6小波变换

7.6.1连续小波变换

7.6.2离散小波变换

7.7本章小结

第8章图像压缩编码

8.1图像压缩编码技术概述

8.1.1图像压缩的基本原理

8.1.2图像的有损编码和无损编码

8.2图像压缩编码的评价标准

8.2.1压缩率与冗余度

8.2.2客观标准

8.2.3主观标准

8.3常见的图像压缩编码

8.3.1赫夫曼与算数编码

8.3.2香农编码与行程编码

8.3.3预测编码

8.3.4变换编码

8.4小波图像压缩编码

8.5图像压缩在数字水印方面的应用

8.6本章小结

第9章图像的增强

9.1灰度变换增强

9.1.1线性变换与非线性变换

9.1.2MATLAB的灰度变换函数

9.1.3最大熵方法增强对比度

9.2图像的空域滤波增强

9.2.1噪声与imnoise函数

9.2.2平滑滤波器

9.2.3中值滤波器

9.2.4自适应滤波器

9.2.5锐化滤波器

9.3图像的频域滤波增强

9.3.1低通滤波器

9.3.2高通滤波器

9.3.3同态滤波器

9.4彩色增强

9.4.1真彩色增强

9.4.2伪彩色增强

9.4.3假彩色处理

9.5小波变换在图像增强方面的应用

9.5.1小波图像去噪处理

9.5.2图像钝化与锐化

9.6本章小结

第10章图像的复原

10.1图像退化模型与估计函数

10.1.1连续退化模型

10.1.2离散退化模型

10.1.3退化估计函数

10.1.4MATLAB的图像退化函数

10.2图像恢复的方法

10.2.1逆滤波复原

10.2.2维纳滤波复原

10.2.3约束的最小二乘方滤波复原

10.2.4Lucy�睷ichardson滤波复原

10.2.5盲去卷积滤波复原

10.2.6MATLAB的图像恢复函数

10.3本章小结

第三部分MATLAB的高级图像处理技术

第11章图像分割与区域处理

11.1图像分割的概述

11.2边缘检测

11.2.1Roberts边缘算子

11.2.2Sobel算子

11.2.3Prewitt算子

11.2.4Laplacian�睪auss算子

11.2.5Canny算子

11.2.6MATLAB的边缘检测函数

11.2.7小波在图像边缘检测中的应用

11.3直线的提取与边界跟踪

11.3.1用Hough变换提取直线

11.3.2边界跟踪

11.4阈值分割

11.4.1直方图阈值法

11.4.2自动阈值法

11.4.3分水岭分割法

11.4.4迭代法

11.5区域生长与分裂合并

11.5.1区域生长

11.5.2区域分裂与合并

11.6区域处理

11.6.1滑动领域操作

11.6.2分离领域操作

11.6.3区域的选择

11.6.4区域滤波与填充

11.7本章小结

第12章图像的数学形态学

12.1数学形态学的基本操作

12.1.1结构元素

12.1.2膨胀与腐蚀运算

12.1.3膨胀和腐蚀的组合运算

12.2基于形态学处理的其他操作

12.2.1击中或击不中运算

12.2.2骨架的提取

12.2.3边界提取与距离变换

12.2.4区域填充与移除小目标

12.2.5极值的操作

12.2.6查找表与对象的特性度量

12.2.7光照不均匀的处理

12.2.8使用纹理滤波器对图像进行处理

12.3本章小结

第13章MATLAB图像处理综合应用

13.1MATLAB在医学图像处理中的应用

13.1.1图像负片效果在医学图像处理中的应用

13.1.2灰度变换在医学图像处理中的应用

13.1.3直方图均衡化在医学图像处理中的应用

13.1.4锐化效果在医学图像处理中的应用

13.1.5边缘检测效果在医学图像处理中的应用

13.2MATLAB图像在特征提取中的应用

13.2.1确定图像中的圆形目标

13.2.2测量图像的粒度

13.2.3测量灰度图像的属性

13.2.4测量图像的半径

13.2.5测量图像的角度

13.3图像处理在人脸识别中的应用

13.4MATLAB在图像配准中的应用

13.5图像处理在检验视频目标中的应用

13.5.1利用图像分割来检验视频中的目标

13.5.2利用卡尔曼滤波来定位视频中的目标

13.6GUI在图像处理中的应用

13.6.1图像几何运算的GUI设计

13.6.2图像增强的GUI设计

13.6.3图像分割的GUI设计

13.6.4图像边缘检测的GUI设计

13.7本章小结

参考文献

精彩书摘

　　第5章图形用户界面

　　图形用户界面是由窗口、菜单、对话框等各种图形对象组成的用户界面，在用户界面中设定了观看和感知计算机、操作系统或应用程序的功能。通常是根据用户体验和用户界面功能来设计图形用户界面。

　　学习目标：

　　（1）了解图形用户界面中的基本概念。

　　（2）掌握图形用户界面中主要函数的基本原理及实现步骤。

　　（3）熟悉图形用户界面设计的基本方法。

　　5.1图形用户界面简介

　　用户界面(或接口)是指人与机器(或程序)之间交互作用的工具和方法。键盘、鼠标、跟踪球、话筒都可以成为与计算机交换信息的接口。图形用户界面(GraphicalUserInterfaces,GUI)则是由窗口、光标、按键、菜单、文字说明等对象(Objects)构成的一个用户界面。用户通过一定的方法(如鼠标或键盘)选择、激活这些图形对象，使计算机产生某种动作或变化，如实现计算和实现绘图等。

　　5.1.1GUI的设计原则及步骤

　　一个好的图形界面应该遵守简单性(Simplicity)、一致性(Consistency)和习惯性(Familiarity)3个设计原则。

　　(1)简单性。设计界面时，应力求简洁、直接、清晰地体现界面的功能和特征。无用的功能应尽量删去，以保持界面的整洁。设计的图形界面要直观，所以应该多采用图形，而尽量避免数值；应尽量减少窗口数目，避免在许多不同的窗口之间来回切换。

　　(2)一致性。所谓一致性具有两层意思：一是界面风格要保持尽量一致；二是新设计的界面要与已有的界面风格协调。

　　(3)习惯性。设计新界面时，应尽量使用人们熟悉的标志和符号。以便于用户了解新界面的具体含义及操作方法。

　　(4)其他考虑因素。除了以上对界面的静态要求之外，还应该注意界面的动态性能。如界面对用户操作的响应要迅速、连续；对持续时间较长的运算，要给出等待时间提示，并且允许用户中断运算，尽量做到人性化。

　　图5��1GUI的设计模板

　　GUI的制作包括界面设计和程序实现，具体步骤如下。

　　(1)分析界面所要求实现的主要功能，明确设计任务。

　　(2)绘出草图，并站在使用者的角度来审查草图。

　　(3)按照构思的草图上机制作(静态)界面，并仔细检查。

　　(4)编写界面实现动态功能的程序，对功能进行仔细验证和检查。

　　打开GUI设计工作台的命令如下。

　　guide：打开设计工作台启动界面。

　　guidefile：在工作台中打开文件名为file的用户界面。其中，guide命令中文件名不区分大小写。

　　打开的GUI启动界面提供新建GUI界面的功能，如图5��1所示，或打开已有界面文件的属性页。新建界面GUI可以选择空白界面、包含有控制框的模板界面、包含有轴对象和菜单的模板界面、标准询问窗口等选项。除此之外，还可以通过打开MATLAB的主窗，选择“文件”菜单中的“新建”菜单项，然后选择其中的“图形用户界面”菜单项，显示GUI的设计模板。

　　5.1.2GUI模板与设计窗口

　　MATLAB为GUI设计提供了以下4种模板。

　　(1)BlankGUI(空白模板，默认)。

　　(2)GUIwithUicontrols(带控制框对象的GUI模板)。

　　(3)GUIwithAxesandMenu(带坐标轴与菜单的GUI模板)。

　　(4)ModalQuestionDialog(带模式问题对话框的GUI模板)。

　　当用户选择不同的模板时，在GUI设计模板界面的右边就会显示出与该模板对应的GUI图形。GUI模板如图5��2所示。

　　图5��2GUI模板

　　在GUI设计模板中选中一个模板，单击“确定”按钮，就会显示GUI设计窗口。图形用户界面GUI设计窗口功能区由菜单栏、工具栏、控制框工具栏以及图形对象设计等组成。

　　GUI设计窗口的菜单栏中的菜单项有文件、编辑、视图、布局、工具和帮助，如图5��3所示，可以通过使用其中的命令完成图形用户界面的设计操作。在菜单栏的下方为编辑工具，提供了常用的工具。窗口的左半部分为设计工具区，提供了设计GUI过程中所用的用户控制框。空间模板区是网格形式的用户设计GUI的空白区域。在GUI设计窗口创建图形对象后，可以通过双击该对象来显示该对象的属性编辑器。

前言/序言

　　MATLAB这个名字是由MATrix和LABoratory两词的前三个字母组合而成。在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CleveMoler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众多封闭式软件包，而使其改在MATLAB平台上重建。在国际上三十多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、自动控制等专业的重要基础课程的首选实验平台，而对于学生而言，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

　　(1)由浅入深，循序渐进。本书以初、中级读者为对象，以MATLAB软件为主线，先让读者了解其各项功能，然后进一步分别详细地介绍MATLAB在图像处理方面的应用。

　　(2)步骤详尽，内容新颖。本书结合作者多年MATLAB使用经验与图像处理实际应用案例，将MATLAB软件的使用方法与技巧详细地讲解给读者，使读者在阅读时能够快速掌握书中所讲内容。

　　(3)实例典型，轻松易学。通过学习实际工程应用案例的具体操作是掌握MATLAB最好的方式。本书通过综合应用案例，透彻详尽地讲解了MATLAB在各方面的应用。

　　2.本书内容

　　本书基于MATLABR2016a版，详细讲解MATLAB图像处理的基础知识和核心内容。全书共分为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基础知识介绍；

　　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、小波压缩编码、图像的增强、图像的退化模型、退化函数估计、逆滤波、维纳滤波、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。主要讲解阈值分割、区域分割、边缘检测、区域处理、数学形态学的基本操作、基于形态学处理的其他操作、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

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

　　图像处理从业人员；

　　初学MATLAB图像处理的技术人员；

　　大中专院校的教师和在校生；

　　相关培训机构的教师和学员；

　　MATLAB爱好者；

　　广大科研工作人员。

　　4.读者服务

　　为了方便解决本书疑难问题，读者朋友在学习过程中遇到与本书有关的技术问题，可以发邮件到邮箱caxart@126.com或者访问博客http://blog.sina.com.cn/caxart，编者会尽快给予解答。

　　另外本书所涉及的素材文件（程序代码）已经上传到清华大学出版社本书页面，读者可以到此下载。

　　本书主要由刘成龙编著。此外，付文利、王广、张岩、温正、林晓阳、任艳芳、唐家鹏、孙国强、高飞等也参与了本书部分内容的编写工作，在此表示感谢。

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

　　编者

　　2017年4月

《MATLAB图像处理（科学与工程计算技术丛书）》图书简介 本书是“科学与工程计算技术丛书”中的一员，专注于探讨和实践利用MATLAB进行图像处理的强大功能和前沿技术。随着数字图像在科学研究、工程应用、医学诊断、工业检测、遥感分析以及信息娱乐等诸多领域扮演着日益重要的角色，对高效、灵活且功能强大的图像处理工具的需求也愈发迫切。MATLAB作为一款在科学计算、数据分析和可视化领域久负盛名的专业软件，其丰富的函数库和直观的编程环境，使其成为图像处理研究和应用的理想平台。 本书旨在为读者提供一个系统、深入的学习路径，帮助他们掌握使用MATLAB进行图像处理的核心理论、关键算法以及实际应用技巧。我们力求内容翔实、逻辑清晰，理论与实践并重，力求让读者在理解基本原理的同时，也能熟练运用MATLAB解决复杂的图像处理问题。 本书内容涵盖以下几个主要方面： 第一部分：图像处理基础与MATLAB入门 本部分是全书的基石，旨在为读者打下坚实的理论和实践基础。我们将从最基础的图像概念讲起，包括图像的定义、类型（二值图像、灰度图像、彩色图像）、图像的表示方式（像素、灰度级、颜色空间）、以及图像的基本属性（分辨率、位深等）。 随后，我们将详细介绍MATLAB在科学计算和工程领域中的地位，并着重介绍其在图像处理方面的优势。您将学习如何安装和配置MATLAB开发环境，掌握MATLAB的基本语法、数据结构（如矩阵、元胞数组）以及常用的命令和函数。重点将放在如何加载、显示和保存图像，以及对图像进行基本操作，如图像的尺寸调整、裁剪、旋转和翻转等。 此外，我们还将介绍MATLAB中专门用于图像处理的工具箱——Image Processing Toolbox，并讲解其核心功能模块的调用和使用方法。这包括理解基本的图像数据类型（如uint8, double）以及在MATLAB中进行数据类型转换的重要性。 第二部分：图像增强与复原 图像增强是改善图像视觉效果、突出图像感兴趣区域、抑制噪声的关键技术。本部分将深入探讨各种图像增强算法，并展示如何通过MATLAB实现。 点运算增强： 包括灰度变换（如线性变换、分段线性变换、对数变换、指数变换）、直方图均衡化和直方图规定化。我们将详细分析这些方法的作用原理，并通过MATLAB代码演示如何实现，例如如何利用`imadjust`、`histeq`等函数进行灰度变换和直方图操作，以及如何分析直方图的分布来指导增强策略。 空间域滤波增强： 重点介绍线性滤波和非线性滤波。 线性滤波： 包括平滑滤波（如均值滤波、高斯滤波）和锐化滤波（如Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子）。我们将深入剖析卷积操作在滤波中的作用，以及不同滤波器核的特性，并通过`filter2`、`imfilter`等函数实现这些滤波操作，并讨论滤波器尺寸和参数对滤波效果的影响。 非线性滤波： 重点介绍中值滤波，以及其在去除椒盐噪声方面的优势。我们将通过`medfilt2`函数演示其应用，并分析其与线性滤波的区别。 图像复原： 图像复原旨在恢复因各种原因（如模糊、噪声）而失真的图像。 噪声模型与检测： 介绍常见的图像噪声模型（如高斯噪声、椒盐噪声、周期性噪声），以及噪声的检测方法。 噪声抑制： 除了空间域滤波，还将介绍频域滤波在噪声抑制中的应用，以及如何通过`fft2`、`ifft2`等函数在频域进行处理。 模糊复原： 介绍逆滤波、维纳滤波等模糊复原算法，并分析其在MATLAB中的实现方法，以及如何估计退化函数和噪声的功率谱。 第三部分：图像变换与特征提取 图像变换能够从不同角度描述图像的特征，而特征提取是图像识别、分析和理解的基础。 傅里叶变换与频域分析： 深入讲解一维和二维傅里叶变换的原理，以及其在图像处理中的应用，如频域滤波、周期性噪声的去除。我们将通过`fft2`、`fftfreq`等函数进行傅里叶变换，并学习如何可视化和分析图像的频域信息。 小波变换： 介绍小波变换的基本原理，包括多分辨率分析，以及其在图像去噪、图像压缩和特征提取中的应用。我们将演示如何使用MATLAB的小波工具箱进行一维和二维小波变换，并探讨不同小波基的选择对处理效果的影响。 形态学处理： 介绍基于集合论的形态学图像处理技术，包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、击中不击中变换、骨架提取等。我们将通过`imerode`、`imdilate`、`imopen`、`imclose`等函数实现这些操作，并阐述其在图像分割、连通分量分析、形状描述等方面的应用。 边缘检测： 详细介绍各种边缘检测算子，如Roberts、Prewitt、Sobel、Canny算子。我们将分析Canny算子的多阶段处理过程（高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制、滞后阈值处理），并通过`edge`函数演示其应用，并讨论阈值选择的重要性。 角点检测： 介绍Harris角点检测等算法，以及其在图像匹配、目标跟踪等领域的应用。 第四部分：图像分割与目标识别 图像分割是将图像划分为若干具有独特性质的区域的过程，是图像分析的关键一步。目标识别则是在分割的基础上，对特定目标进行分类和定位。 阈值分割： 介绍全局阈值和局部阈值（Otsu方法）的原理和MATLAB实现，包括如何利用`imbinarize`、`graythresh`等函数进行阈值分割。 区域生长法： 介绍基于种子点和邻域相似度的区域生长算法。 分水岭算法： 介绍分水岭算法在分割图像中的应用，特别是如何处理图像中的连通对象。 聚类分割： 介绍K-means等聚类算法在图像分割中的应用。 特征描述与匹配： 介绍SIFT、SURF等局部特征提取算法，以及如何利用MATLAB进行特征匹配，实现图像的拼接和目标识别。 模板匹配： 介绍基于模板匹配的简单目标检测方法。 第五部分：彩色图像处理 彩色图像包含丰富的信息，其处理方法也与灰度图像有所不同。 颜色空间： 介绍RGB、HSV、HSI、YCbCr等常用的颜色空间，并讲解其各自的特点和适用场景。我们将通过`rgb2hsv`、`hsv2rgb`等函数进行颜色空间转换。 彩色图像增强： 讨论在不同颜色空间中进行的图像增强方法，例如在HSV空间中调整亮度或饱和度。 彩色图像分割： 介绍基于颜色特征的图像分割技术。 第六部分：图像复用与应用实例 本部分将展示如何将前面学到的理论和技术应用于实际问题，并探讨一些更高级的图像处理应用。 医学图像处理： 介绍CT、MRI等医学图像的特点，以及在医学影像增强、分割、病灶检测等方面的应用。 遥感图像处理： 介绍卫星图像、航空照片的特点，以及在土地覆盖分类、目标检测、变化检测等方面的应用。 工业视觉检测： 介绍在产品质量检测、缺陷识别等方面的应用。 三维重建与可视化： 简要介绍基于图像的三维重建原理和MATLAB的实现方法。 图像压缩与编码： 介绍JPEG等经典图像压缩算法的原理，以及MATLAB在图像压缩方面的实践。 学习本书的优势： 理论与实践相结合： 每个章节都提供了详细的理论解释，并辅以大量的MATLAB代码示例，帮助读者直观理解算法的实现过程。 丰富的案例分析： 结合实际应用场景，通过具体的案例分析，展示MATLAB在解决真实世界问题中的强大能力。 循序渐进的学习路径： 内容从基础概念到高级应用，结构清晰，逻辑严谨，适合不同层次的读者。 强大的工具支持： 充分利用MATLAB强大的函数库和可视化工具，帮助读者高效地进行图像处理。 面向科学与工程计算： 本书强调在科学研究和工程实践中的应用，旨在培养读者的实际解决问题的能力。 本书适合于计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程、地理信息系统、应用数学等相关专业的本科生、研究生，以及从事图像处理、模式识别、计算机视觉等领域的研究人员和工程师。通过学习本书，您将能够熟练运用MATLAB这一强大工具，在各自的研究和工程领域中，高效地开展图像处理相关工作，并为解决更复杂的科学与工程问题打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对计算机视觉和图像分析领域充满好奇，但总觉得入门门槛很高，复杂的数学公式和算法让我望而却步。《MATLAB图像处理》这本书的出现，则彻底改变了我的看法。它以MATLAB为载体，将原本高高在上的图像处理理论，转化为一套套可执行的代码和可观察的结果。书中对于图像分割技术的讲解，尤其是基于阈值分割、区域生长法和 Watershed 变换的介绍，让我受益匪浅。我尝试用书中的方法对一些科研实验产生的图像进行分割，比如分离出细胞或者特定的组织区域。以往我需要花费大量时间手动标记，现在通过简单的几行代码，就能实现半自动化的分割，这极大地提升了我的工作效率。此外，书中关于形态学图像处理的章节，也让我对图像的形状和结构有了更深入的理解，学习了如何利用腐蚀、膨胀等操作来去除噪声、连接断裂的区域。这本书真正做到了“授人以鱼不如授人以渔”。

评分☆☆☆☆☆

初识《MATLAB图像处理》这本书，我的本意是想为我的一个自动化控制项目寻找一些图像识别相关的灵感，毕竟在工业生产中，视觉检测日益成为提高效率和准确性的关键。翻开书页，我首先被其“科学与工程计算技术丛书”的定位所吸引，这预示着其内容必然具有一定的深度和实用性。书中关于图像变换的部分，特别是傅里叶变换在图像处理中的应用，给我留下了深刻的印象。作者并非仅仅罗列公式，而是详细解释了傅里叶变换的原理，以及它如何揭示图像的频率信息，并在此基础上讲解了如何利用傅里叶变换进行图像去噪和锐化。我特别喜欢书中关于“频率域滤波”的章节，通过调整低通、高通滤波器，我得以观察到图像细节和全局信息之间的微妙平衡。对于我这样的工程师来说，能够将这些复杂的数学工具转化为解决实际工程问题的手段，是极具价值的。书中的案例分析也相当丰富，涉及到了目标检测、边缘提取等多个方面，为我在项目开发中提供了宝贵的参考思路。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在学习机器学习的学生，我深知高质量的图像数据对于模型训练的重要性。《MATLAB图像处理》这本书，虽然不是一本专门讲解机器学习算法的书籍，但其提供的图像预处理和特征提取方法，对于我从事相关研究具有不可估量的帮助。书中关于颜色空间转换的章节，让我明白了RGB、HSV、YCbCr等不同颜色空间在图像处理中的独特作用，并学会了如何根据任务需求选择合适的颜色空间进行分析。对于人脸识别、物体检测等任务，颜色特征往往是至关重要的。此外，书中关于图像特征提取的部分，如SIFT、SURF等局部特征描述符的介绍，为我后续学习更高级的计算机视觉算法奠定了坚实的基础。我尝试使用书中的代码提取图像的关键点和描述符，并将其应用于简单的图像匹配任务，结果相当令人满意。这本书的科学严谨性和工程实用性完美结合，是我学习道路上的一盏明灯。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都在寻找一本能够系统性地介绍图像处理技术，同时又能方便实践的书籍。《MATLAB图像处理》这本书恰好满足了我的需求。从最基础的图像增强，到更复杂的图像复原和识别，书中几乎涵盖了图像处理的各个重要环节。我尤其喜欢书中关于图像复原的章节，它详细讲解了如何利用逆滤波、维纳滤波等方法来恢复退化的图像，这对于我处理一些受损的文档扫描件或者老照片非常有帮助。书中提供的MATLAB函数，不仅易于调用，而且参数的设置和含义都解释得非常清楚，这使得我能够快速上手，并根据实际情况进行调整。更令我惊喜的是，书中还触及了一些高级主题，如图像的压缩和编码，这对于我理解信息论在图像领域中的应用提供了重要的线索。总而言之，这本书内容丰富，讲解清晰，实践性强，对于任何想要深入了解图像处理的读者来说，都是一本不可多得的优秀教材。

评分☆☆☆☆☆

最近有幸拜读了《MATLAB图像处理》这本书，虽然我并非专业研究图像处理的学者，但作为一名热爱探索科学技术前沿的爱好者，这本书无疑打开了我认识这个领域的全新视角。从第一章开始，我就被作者严谨的逻辑和清晰的叙述深深吸引。书中对于图像处理基本概念的阐述，例如图像的形成、表示方式，以及基本的灰度变换和空间域滤波，都讲解得深入浅出。作者并没有停留在理论的表面，而是紧密结合MATLAB强大的工具箱，通过大量的代码示例，让我能够亲手实践，感受理论与实践相结合的魅力。尤其是书中对各种滤波器的详细解析，从最简单的均值滤波到更复杂的梯度算子，都配以直观的图像对比，使得原本抽象的算法变得具体可感。我尝试着将书中的代码应用到我收集的一些老照片上，看着那些模糊的细节被一点点清晰起来，内心充满了成就感。这本书不仅是知识的传递，更是一种学习方法和思维方式的引导，它让我明白，对于复杂的技术问题，拆解、理解、实践是多么重要。

评分☆☆☆☆☆

可以可以可以很好很好

评分☆☆☆☆☆

很好很好很好很好很好，相信京东！

评分☆☆☆☆☆

京东自营的书质量不错，物流也很快，很满意，下次还从自营买。

评分☆☆☆☆☆

书的内容算入门级的，当参考书看了，纸张质量不错，写得也还行吧

评分☆☆☆☆☆

东西不错，物流给力，好评好评！

评分☆☆☆☆☆

这学期上了这门课，买本书来加强下。

评分☆☆☆☆☆

学习，学习，，学习，不错，很好

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

还不错，就是有点小贵，而且包装也有点烂了