店鋪： 鹽城新華圖書專營店
齣版社： 人民郵電齣版社
ISBN：9787115441874
商品編碼：29709405028
包裝：平裝-膠訂
開本：16
齣版時間：2017-09-01
具體描述
內容介紹
內容介紹
在各行各業的工程實踐中，有大量的科學計算工作需要完成。傳統的計算方式一般需要較長的周期，相比之下開發效率J高的MATLAB是一個更好的選擇。在MATLAB中，編程細節被簡化，繁瑣的實現過程也被略去，用戶可以將更多精力集中於所需要處理的核心問題上。 MATLAB科學計算涉及數學、機械、電子、控製和金融等多個領域。本書以MATLAB科學工程計算為立足點，介紹MATLAB在科學計算領域中如何運用龐大的科學函數庫來解決一些實際問題。在函數的選擇上兼顧各函數的使用頻率和專業性，力求典型全麵。本書可作為MATLAB課程的教學用書或者綫性代數、概率統計等課程的教學輔助書。
關聯推薦
341個精心設計的MATLAB應用實戰案例。 103個精心編寫的MATLAB工具箱函數。 4個精心挑選的MATLAB工程性綜閤案例。 理論知識與應用案例的無縫連接，體現齣科學計算在工程實踐領域中的完 美應用。 理論翔實，拒絕知識斷層，同時又不偏執於理論本身，介紹理論知識以說明實際問題為目的，定量解釋與定性描述恰D融閤。 實際案例豐富，針對每一個案例不僅給齣詳盡的實現代碼，更揭示齣背後的設計思想，注重思維曆練，讓您知其然，更知其所以然。 內容具有一定深度，這決不是一本會在2個月後J會失去價值的應用程序參考，相反讓你每次欣賞時都能得到新的享受。
目錄
D 1章 MATLAB入門 1 1.1 MATLAB簡介 1 1.1.1 MATLAB的産生和發展 1 1.1.2 MATLAB的産品構成與 特點 2 1.1.3 MATLAB與科學計算 4 1.2 MATLAB的安裝開發環境、 D 1章 MATLAB入門 1
1.1 MATLAB簡介 1
1.1.1 MATLAB的産生和發展 1
1.1.2 MATLAB的産品構成與
特點 2
1.1.3 MATLAB與科學計算 4
1.2 MATLAB的安裝開發環境、
窗口簡介 4
1.2.1 MATLAB的安裝 4
1.2.2 MATLAB的集成開發
環境 9
1.2.3 MATLAB的窗口 10
1.3 MATLAB程序及其幫助係統 13
1.3.1 搜索路徑 13
1.3.2 M文件 14
1.3.3 幫助係統 16
1.3.4 學習MATLAB的方法 19
D 2章 MATLAB程序設計 21
2.1 基本語法 21
2.1.1 標識符 21
2.1.2 數據類型 23
2.1.3 運算符 35
2.1.4 流程控製語句 37
2.1.5 矩陣與數組 41
2.1.6 腳本與函數 43
2.2 文件I/O 44
2.2.1 使用load/save 44
2.2.2 讀寫文本文件 45
2.2.3 讀寫圖像文件 47
2.3 MATLAB編程技巧 49
2.3.1 高效開發技巧 49
2.3.2 提高代碼效率 49
2.3.3 嚮量化編程 50
2.3.4 並行計算 50
2.3.5 稀疏矩陣 51
2.4 綜閤實例 56
D3章 可視化編程 58
3.1 繪製二維圖形 58
3.1.1 常用繪圖函數 58
3.1.2 圖形設置 60
3.1.3 特殊圖形 62
3.1.4 特殊坐標係函數 64
3.2 繪製三維圖形 65
3.3 GUIDE工具 69
3.3.1 設計工具 69
3.3.2 句柄圖形對象 70
3.3.3 GUIDE簡介 72
3.3.4 創建GUIDE 74
3.3.5 GUI的編程 78
3.3.6 CallBack函數 80
3.4 綜閤實例 81
D4章 MATLAB求微分與積分 89
4.1 J限 89
4.2 數值積分 92
4.2.1 Int求積分 92
4.2.2 梯形法求積分 96
4.2.3 辛普森（Simpleson）
積分法 98
4.2.4 重積分辛普森
（Simpleson）法 101
4.2.5 多重數值積分法 103
4.2.6 積分變換 104
4.3 數值微分 107
4.3.1 Diff求微分 107
4.3.2 梯度 109
4.3.3 jacobian函數 110
4.3.4 中點公式 112
4.3.5 三點公式法和五點
公式法 113
4.3.6 樣條函數法 116
4.3.7 辛普森（Simpleson）
微分法 117
4.3.8 多項式的微分 121
4.4 綜閤實例 123
D5章 MATLAB插值計算 124
5.1 一維插值 124
5.1.1 拉格朗日插值 124
5.1.2 牛頓插值 129
5.1.3 埃爾米特插值 131
5.1.4 分段低次插值 135
5.1.5 三次樣條插值 138
5.2 二維插值 140
5.2.1 近鄰插值 141
5.2.2 分片綫性插值 141
5.2.3 雙綫性插值 142
5.2.4 雙三次插值 143
5.2.5 散亂節點插值 147
5.3 綜閤實例 149
D6章 MATLAB函數逼近 152
6.1 泰勒逼近 152
6.2 平方逼近 156
6.2.1 平方逼近的原理 156
6.2.2 正交多項式 162
6.2.3 切比雪夫多項式 163
6.2.4 勒讓德多項式 170
6.3 一緻逼近 175
6.4 綜閤實例—泰勒展開式
的降次 182
D7章 MATLAB麯綫與麯麵擬閤 185
7.1 二乘擬閤 185
7.2 MATLAB擬閤函數 191
7.2.1 多元綫性擬閤—lsqlin、regress 191
7.2.2 一元多項式擬閤 194
7.2.3 非綫性擬閤 198
7.3 MATLAB擬閤工具箱 203
7.4 綜閤實例—臨床藥物
注射問題 213
D8章 MATLAB求解綫性方程組 216
8.1 綫性方程組 216
8.2 符號解法 217
8.3 求逆法 221
8.4 矩陣分解法 223
8.4.1 Cholesky分解 223
8.4.2 LU分解 225
8.4.3 QR分解 227
8.5 迭代法 228
8.5.1 Gauss-Seidel迭代法 229
8.5.2 SOR超鬆弛迭代法 231
8.5.3 Jacobi迭代法 234
8.5.4 Bicg迭代法 236
8.6 綜閤實例 238
D9章 MATLAB求解非綫性方程組 242
9.1 二分法 242
9.2 迭代法 244
9.2.1 牛頓法 246
9.2.2 簡化牛頓法 248
9.2.3 割綫迭代法 249
9.2.4 黃金分割法 250
9.2.5 拋物綫法 252
9.2.6 不動點迭代法 254
9.2.7 牛頓下山法 256
9.3 綜閤實例 257
D 10章 MATLAB概率統計 261
10.1 概率統計工具箱 261
10.2 隨機數生成 262
10.2.1 生成均勻分布隨機數 264
10.2.2 生成正態分布隨機數 266
10.3 隨機變量的統計值 267
10.3.1 求期望 267
10.3.2 求方差 269
10.3.3 求標準差 270
10.3.4 矩 272
10.3.5 幾何平均數 273
10.3.6 算術平均數 274
10.3.7 中位數 274
10.3.8 值差 275
10.3.9 調和平均數 276
10.3.10 樣本的偏斜度 277
10.3.11 協方差 278
10.3.12 相關係數 279
10.3.13 其他數字特徵 281
10.4 參數估計 281
10.4.1 均勻分布的參數估計 282
10.4.2 正態分布的參數估計 283
10.4.3 二項分布的參數估計 284
10.4.4 mle —指定分布的
參數估計 285
10.5 假設檢驗 286
10.5.1 t檢驗法 287
10.5.2 u檢驗法 288
10.5.3 秩和檢驗 289
10.5.4 符號秩檢驗 290
10.6 迴歸 291
10.6.1 綫性迴歸 291
10.6.2 非綫性迴歸 292
10.7 綜閤實例 293
D 11章 MATLAB求解微分方程組 298
11.1 常微分方程 298
11.1.1 微分方程組的符號解 298
11.1.2 歐拉法 299
11.1.3 改進的歐拉法 301
11.1.4 龍格—庫塔法 303
11.1.5 亞D斯（Adams）
外插法 307
11.1.6 亞D斯（Adams）
內插法 308
11.2 偏微分方程——有限差分法 309
11.2.1 網格剖分 309
11.2.2 數值微分 310
11.3 PDE工具箱 311
11.3.1 PDE支持的方程 311
11.3.2 PDE使用說明 312
11.4 綜閤實例 315
D 12章 MATLAB優化計算 320
12.1 MATLAB優化工具箱的函數 320
12.1.1 優化工具箱 321
12.2 綫性規劃 329
12.3 0-1整數規劃 333
12.4 二次規劃 334
12.5 多目標規劃 337
12.6 貪心算法 339
12.7 遺傳算法 341
12.8 模擬退火算法 345
12.9 粒子群算法 347
12.10 綜閤實例 347
D 13章 C/C 與MATLAB混閤編程 353
13.1 C/C 與MATLAB混閤調用
的方法 353
13.2 MATLAB調用C/C 354
13.2.1 MATLAB的MEX文件 355
13.2.2 C-MEX文件的使用 356
13.3 C/C 調用MATLAB 357
13.3.1 C/C 調用引擎 357
13.3.2 C/C 調用Matcom 363
13.3.3 C/C 調用COM 370
13.3.4 C/C 調用動態鏈接庫 376
13.4 綜閤實例 381
D 14章 MATLAB工程計算案例精粹 387
14.1 Delta並聯機器人建模 387
14.1.1 背景介紹 387
14.1.2 問題闡述 388
14.1.3 實驗例程 390
14.2 柴油機故障診斷 394
14.2.1 問題闡述 394
14.2.2 實驗例程 395
14.3 街頭遊戲解謎 398
14.3.1 問題闡述 398
14.3.2 實驗例程 398
14.4 零件參數的設計 400
14.4.1 問題闡述 400
14.4.2 實驗例程 402
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1.1.1 MATLAB的産生和發展 1
1.1.2 MATLAB的産品構成與
特點 2
1.1.3 MATLAB與科學計算 4
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窗口簡介 4
1.2.1 MATLAB的安裝 4
1.2.2 MATLAB的集成開發
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1.2.3 MATLAB的窗口 10
1.3 MATLAB程序及其幫助係統 13
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1.3.3 幫助係統 16
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2.1 基本語法 21
2.1.1 標識符 21
2.1.2 數據類型 23
2.1.3 運算符 35
2.1.4 流程控製語句 37
2.1.5 矩陣與數組 41
2.1.6 腳本與函數 43
2.2 文件I/O 44
2.2.1 使用load/save 44
2.2.2 讀寫文本文件 45
2.2.3 讀寫圖像文件 47
2.3 MATLAB編程技巧 49
2.3.1 高效開發技巧 49
2.3.2 提高代碼效率 49
2.3.3 嚮量化編程 50
2.3.4 並行計算 50
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2.4 綜閤實例 56
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3.1 繪製二維圖形 58
3.1.1 常用繪圖函數 58
3.1.2 圖形設置 60
3.1.3 特殊圖形 62
3.1.4 特殊坐標係函數 64
3.2 繪製三維圖形 65
3.3 GUIDE工具 69
3.3.1 設計工具 69
3.3.2 句柄圖形對象 70
3.3.3 GUIDE簡介 72
3.3.4 創建GUIDE 74
3.3.5 GUI的編程 78
3.3.6 CallBack函數 80
3.4 綜閤實例 81
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4.1 J限 89
4.2 數值積分 92
4.2.1 Int求積分 92
4.2.2 梯形法求積分 96
4.2.3 辛普森（Simpleson）
積分法 98
4.2.4 重積分辛普森
（Simpleson）法 101
4.2.5 多重數值積分法 103
4.2.6 積分變換 104
4.3 數值微分 107
4.3.1 Diff求微分 107
4.3.2 梯度 109
4.3.3 jacobian函數 110
4.3.4 中點公式 112
4.3.5 三點公式法和五點
公式法 113
4.3.6 樣條函數法 116
4.3.7 辛普森（Simpleson）
微分法 117
4.3.8 多項式的微分 121
4.4 綜閤實例 123
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5.1 一維插值 124
5.1.1 拉格朗日插值 124
5.1.2 牛頓插值 129
5.1.3 埃爾米特插值 131
5.1.4 分段低次插值 135
5.1.5 三次樣條插值 138
5.2 二維插值 140
5.2.1 近鄰插值 141
5.2.2 分片綫性插值 141
5.2.3 雙綫性插值 142
5.2.4 雙三次插值 143
5.2.5 散亂節點插值 147
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6.1 泰勒逼近 152
6.2 平方逼近 156
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6.2.2 正交多項式 162
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6.2.4 勒讓德多項式 170
6.3 一緻逼近 175
6.4 綜閤實例—泰勒展開式
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7.1 二乘擬閤 185
7.2 MATLAB擬閤函數 191
7.2.1 多元綫性擬閤—lsqlin、regress 191
7.2.2 一元多項式擬閤 194
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8.3 求逆法 221
8.4 矩陣分解法 223
8.4.1 Cholesky分解 223
8.4.2 LU分解 225
8.4.3 QR分解 227
8.5 迭代法 228
8.5.1 Gauss-Seidel迭代法 229
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9.2 迭代法 244
9.2.1 牛頓法 246
9.2.2 簡化牛頓法 248
9.2.3 割綫迭代法 249
9.2.4 黃金分割法 250
9.2.5 拋物綫法 252
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10.3.6 算術平均數 274
10.3.7 中位數 274
10.3.8 值差 275
10.3.9 調和平均數 276
10.3.10 樣本的偏斜度 277
10.3.11 協方差 278
10.3.12 相關係數 279
10.3.13 其他數字特徵 281
10.4 參數估計 281
10.4.1 均勻分布的參數估計 282
10.4.2 正態分布的參數估計 283
10.4.3 二項分布的參數估計 284
10.4.4 mle —指定分布的
參數估計 285
10.5 假設檢驗 286
10.5.1 t檢驗法 287
10.5.2 u檢驗法 288
10.5.3 秩和檢驗 289
10.5.4 符號秩檢驗 290
10.6 迴歸 291
10.6.1 綫性迴歸 291
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11.1.1 微分方程組的符號解 298
11.1.2 歐拉法 299
11.1.3 改進的歐拉法 301
11.1.4 龍格—庫塔法 303
11.1.5 亞D斯（Adams）
外插法 307
11.1.6 亞D斯（Adams）
內插法 308
11.2 偏微分方程——有限差分法 309
11.2.1 網格剖分 309
11.2.2 數值微分 310
11.3 PDE工具箱 311
11.3.1 PDE支持的方程 311
11.3.2 PDE使用說明 312
11.4 綜閤實例 315
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12.1 MATLAB優化工具箱的函數 320
12.1.1 優化工具箱 321
12.2 綫性規劃 329
12.3 0-1整數規劃 333
12.4 二次規劃 334
12.5 多目標規劃 337
12.6 貪心算法 339
12.7 遺傳算法 341
12.8 模擬退火算法 345
12.9 粒子群算法 347
12.10 綜閤實例 347
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13.1 C/C 與MATLAB混閤調用
的方法 353
13.2 MATLAB調用C/C 354
13.2.1 MATLAB的MEX文件 355
13.2.2 C-MEX文件的使用 356
13.3 C/C 調用MATLAB 357
13.3.1 C/C 調用引擎 357
13.3.2 C/C 調用Matcom 363
13.3.3 C/C 調用COM 370
13.3.4 C/C 調用動態鏈接庫 376
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14.1.3 實驗例程 390
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14.2.1 問題闡述 394
14.2.2 實驗例程 395
14.3 街頭遊戲解謎 398
14.3.1 問題闡述 398
14.3.2 實驗例程 398
14.4 零件參數的設計 400
14.4.1 問題闡述 400
14.4.2 實驗例程 402
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《現代圖像處理技術與實踐》 前言 圖像，作為人類感知世界的重要媒介，其背後蘊含的數學原理、算法模型和處理流程，構成瞭計算機視覺與信息科學領域的核心內容。從簡單的圖像增強到復雜的場景理解，圖像處理技術不斷突破界限，為科學研究、工程應用乃至日常生活帶來革命性的變革。本書旨在深入剖析現代圖像處理的核心技術，並結閤豐富的實踐案例，帶領讀者從理論到實踐，全麵掌握圖像數據的獲取、分析、增強、分割、識彆等關鍵環節。我們希望通過係統性的講解和詳實的案例分析，幫助讀者構建紮實的圖像處理知識體係，並能獨立解決實際問題，為進一步探索計算機視覺、機器學習等前沿領域奠定堅實基礎。 第一章 圖像基礎與數字錶達 本章將從最基本的概念齣發，深入探討數字圖像的本質。我們將首先迴顧人類視覺係統的生理機製，理解圖像信息是如何被采集和感知的，並在此基礎上引入數字圖像的概念。讀者將瞭解圖像在計算機中是如何被錶示的，包括像素、灰度級、色彩空間（如RGB、HSV、CMYK等）的定義與轉換。我們將詳細闡述不同色彩空間在圖像處理中的作用和選擇標準。此外，本章還將介紹圖像的基本屬性，如分辨率、位深度、圖像格式（如BMP、JPEG、PNG、TIFF等）及其特點，理解這些屬性如何影響圖像質量和處理效率。最後，我們會簡要介紹圖像采集設備的基本原理，為後續的圖像處理環節做好鋪墊。 第二章 圖像增強與復原：優化視覺感知 圖像增強是圖像處理中最為直觀且應用廣泛的技術之一，其目標在於改善圖像的視覺質量，突齣有用信息，抑製噪聲。本章將係統介紹多種經典的圖像增強算法。我們將從灰度變換入手，講解點運算（如對數變換、冪次變換、直方圖均衡化）如何調整圖像的對比度和亮度，從而獲得更佳的視覺效果。接著，我們將深入探討空間域濾波技術，包括綫性濾波（如均值濾波、高斯濾波）用於圖像平滑和噪聲抑製，以及非綫性濾波（如中值濾波、雙邊濾波）在保留圖像邊緣信息的同時去除噪聲的優勢。 圖像復原則更側重於去除或減弱圖像在采集或傳輸過程中引入的失真。本章將重點講解基於模型的方法，如逆濾波、維納濾波，分析它們在不同噪聲和退化模型下的性能錶現。我們還將介紹盲去捲積技術，討論如何在未知退化模型的情況下嘗試恢復原始圖像。此外，邊緣增強技術，如Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子，將作為圖像特徵提取的預處理步驟進行詳細講解，幫助讀者理解如何突齣圖像中的邊緣信息。 第三章 圖像變換與特徵提取：揭示內在信息 圖像變換是理解和分析圖像的重要工具。本章將介紹傅裏葉變換及其在圖像處理中的應用。我們將詳細闡述一維和二維傅裏葉變換的原理，理解頻率域的概念，以及如何通過頻率域的濾波（如低通濾波、高通濾波、帶通濾波）實現圖像的平滑或銳化。此外，我們將介紹離散餘弦變換（DCT）和離散小波變換（DWT），探討它們在圖像壓縮和特徵提取方麵的優勢。 特徵提取是識彆和理解圖像的關鍵步驟。本章將重點介紹多種常用的圖像特徵。我們將從邊緣特徵開始，討論Canny邊緣檢測算法的完整流程，理解其在多尺度檢測和抑製虛假邊緣方麵的優越性。接著，我們將介紹角點檢測算法，如Harris角點檢測，分析其檢測角點的原理和魯棒性。區域特徵方麵，我們將講解顔色直方圖、紋理特徵（如LBP、Gabor濾波器）等，理解它們如何量化圖像的顔色和紋理信息。最後，本章還將初步介紹一些局部特徵描述子，如SIFT（尺度不變特徵變換）和SURF（加速魯棒特徵），為後續的圖像匹配和目標識彆打下基礎。 第四章 圖像分割：劃分與識彆區域 圖像分割是將圖像劃分為若乾個有意義的區域或對象的任務，是計算機視覺和圖像分析的基礎。本章將係統介紹各種主流的圖像分割技術。我們將從閾值分割方法入手，講解全局閾值和局部閾值（Otsu算法）的原理及應用。接著，我們將深入探討基於區域的分割方法，包括區域生長法和區域分裂閤並法，分析它們的算法流程和優缺點。 連通區域分析是圖像分割中重要的後續處理步驟，我們將講解如何尋找和分析圖像中的連通組件。形態學圖像處理在圖像分割中扮演著重要角色，本章將詳細介紹腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等基本操作，以及它們在去除噪聲、連接斷裂物體、分割粘連物體等方麵的應用。 此外，本章還將介紹基於邊緣的分割方法，如Canny算子結閤Hough變換進行直綫、圓等形狀的檢測和分割。近年來，基於圖論的分割方法，如圖割（Graph Cut），在許多復雜場景下錶現齣色，我們將對其基本原理和應用進行介紹。最後，我們將引入基於深度學習的圖像分割技術（如FCN、U-Net）的最新進展，概述其強大的能力和應用前景。 第五章 圖像識彆與分類：賦予圖像“智慧” 圖像識彆與分類是使計算機能夠理解圖像內容、識彆特定對象或場景的關鍵技術。本章將從傳統方法講到現代深度學習方法，帶領讀者全麵瞭解圖像識彆的整個過程。我們將首先介紹基於特徵的圖像匹配方法，如通過SIFT、SURF等特徵描述子進行圖像檢索和物體識彆。 然後，本章將重點介紹傳統機器學習方法在圖像分類中的應用，如支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）等，講解它們如何利用提取的特徵進行分類。我們將詳細介紹捲積神經網絡（CNN）的原理，從感知機、多層感知機開始，逐步構建CNN的層級結構，包括捲積層、池化層、激活函數、全連接層等。我們將深入剖析CNN在圖像特徵學習方麵的強大能力，並通過經典CNN模型（如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet）的演進路徑，展示其性能的不斷提升。 本章還將涵蓋目標檢測技術，介紹如何識彆圖像中的多個對象並定位其位置，如R-CNN係列、YOLO係列、SSD等。此外，我們還將觸及圖像檢索（Content-Based Image Retrieval, CBIR）的基本原理和應用。最後，我們將展望圖像識彆領域的未來發展趨勢，如零樣本學習、少樣本學習、Transformer在視覺領域的應用等。 第六章 圖像分析與應用：從理論到實踐 本章將聚焦於將前述的圖像處理技術應用於實際問題，展示圖像分析的強大力量。我們將通過一係列的實際案例，引導讀者理解如何在特定應用場景下選擇和組閤不同的圖像處理算法。 我們將首先討論醫學圖像分析，如X光片、CT、MRI圖像的增強、分割和病竈檢測。接著，我們將探討工業視覺檢測，包括産品缺陷檢測、自動化生産綫上的視覺引導等。遙感圖像處理也是一個重要的應用領域，我們將介紹遙感圖像的分類、變化檢測等技術。 此外，本章還將涉及人臉識彆、行人檢測、視頻監控等安全領域的應用。我們還將討論圖像在虛擬現實（VR）、增強現實（AR）技術中的作用，以及圖像在增強用戶體驗方麵的潛力。最後，我們將簡要介紹圖像處理在多媒體娛樂、藝術創作等領域的應用，鼓勵讀者發揮創意，探索圖像處理技術的無限可能。 結語 圖像處理技術是一個充滿活力且不斷發展的領域。本書從基礎概念齣發，層層深入，涵蓋瞭圖像增強、變換、分割、識彆等核心技術，並結閤豐富的實際應用案例，力求為讀者提供一個全麵、係統且實用的學習框架。我們希望通過本書的學習，讀者不僅能夠掌握圖像處理的理論知識，更能培養解決實際問題的能力，為未來在相關領域的發展打下堅實基礎。圖像的世界廣闊而迷人，期待您在這片領域中探索齣屬於自己的精彩。
用戶評價
評分
這本書的內容確實是讓我眼前一亮！作為一名初涉數據分析領域的研究生，我一直苦於沒有一本既能係統講解MATLAB基礎，又能深入觸及科學計算和數據統計實操的教材。市麵上很多書要麼過於理論化，要麼代碼示例陳舊，要麼缺乏實際應用的指導。而《精通MATLAB科學計算與數據統計應用》恰恰填補瞭這一空白。從目錄的設置就能看齣作者的用心良苦，它不僅僅是簡單的函數羅列，而是將MATLAB的強大功能與實際科研場景緊密結閤。我尤其看重它在數據預處理、可視化以及統計模型構建方麵的講解，這正是我目前最需要加強的部分。通過書中詳實的步驟和清晰的邏輯，我感覺自己不再是那個對著海量數據束手無策的“小白”，而是能夠有條理地進行數據探索和分析。書中提供的案例也非常貼閤科研需求，例如在信號處理、圖像分析以及生物信息學等領域的應用，讓我看到瞭MATLAB在不同學科中的普適性和強大威力。我迫不及待地想通過這本書，提升自己的建模和仿真能力，從而在我的畢業論文中取得更大的突破。
評分坦白說，我是一名跨學科的研究者，平時的工作涉及到生物醫學工程，需要處理大量的實驗數據，並進行復雜的數學建模和數值模擬。《精通MATLAB科學計算與數據統計應用》這本書，在很大程度上解決瞭我在科研工作中遇到的諸多難題。它不僅僅是提供瞭一些MATLAB命令的集閤，更重要的是，它將這些命令巧妙地融入到瞭實際的科學計算和數據統計應用場景中。書中關於信號處理、圖像分析等與我專業高度相關的章節，讓我學到瞭如何利用MATLAB高效地處理和分析實驗數據，並從數據中提取有價值的信息。我對書中關於模型擬閤、參數估計以及誤差分析的講解尤為 impressed，這對我理解和解釋實驗結果至關重要。此外，它還介紹瞭一些高級的科學計算技術，如有限元分析和濛特卡洛模擬，這些技術在我的研究領域有著廣泛的應用前景。這本書的齣版，無疑為我打開瞭通往更深層次科學探索的大門，讓我能夠更自信地 tackling 復雜的科研問題。
評分我一直認為，學習一門強大的編程語言，不僅要掌握其語法和基本函數，更要理解其在實際應用中的精髓。《精通MATLAB科學計算與數據統計應用》這本書，在這方麵做得非常到位。它並沒有枯燥地羅列MATLAB的各種功能，而是通過生動形象的案例，嚮讀者展示瞭MATLAB如何解決科學計算和數據統計中的實際問題。我尤其喜歡書中對數值方法和算法實現的講解，這讓我能夠更深入地理解這些方法背後的數學原理，並學會如何靈活地運用MATLAB來實現它們。同時，書中在數據可視化和統計建模方麵的介紹，也為我提供瞭非常有價值的參考。我不再是那個僅僅會調用現成函數的人，而是能夠理解函數背後的邏輯，並能夠根據自己的需求進行定製化開發。這本書為我提供瞭一個堅實的平颱，讓我能夠在這個平颱上，進一步探索MATLAB在科學研究和工程應用中的無限可能，提升我解決復雜問題的能力。
評分對於我這樣一個有一定MATLAB基礎，但希望在科學計算和統計分析方麵更進一步的工程師來說，這本書的齣現無疑是一場及時雨。過去，我更多地將MATLAB用於一些基礎的腳本編寫和數值求解，但對於如何利用其豐富的工具箱進行更復雜的科學計算和深入的數據統計分析，總覺得力不從心。《精通MATLAB科學計算與數據統計應用》在這一點上做得非常齣色，它沒有停留在“知道有這個函數”的層麵，而是深入淺齣地講解瞭函數背後的原理，以及在具體應用場景下的最佳實踐。我特彆喜歡書中關於數值積分、微分方程求解以及優化算法的章節，這些內容對於我進行工程設計和係統仿真至關重要。同時，它在統計推斷、迴歸分析、方差分析等方麵的闡述，也為我處理實驗數據、評估模型性能提供瞭堅實的理論和實踐指導。書中提供的代碼示例不僅完整，而且具有很強的可復用性，讓我能夠快速地將學到的知識應用到自己的工作中，有效地解決實際工程問題，優化設計方案，並對實驗結果進行更科學的解讀。
評分作為一名統計學專業的本科生，我對各種統計軟件和編程語言都有涉獵，但MATLAB在處理大規模數據集和進行高性能科學計算方麵的優勢，讓我對它充滿瞭興趣。《精通MATLAB科學計算與數據統計應用》這本書，就像一個為我量身定製的嚮導，它循序漸進地引導我深入瞭解MATLAB在統計分析領域的強大能力。書中對各種統計檢驗方法的實現，以及如何利用MATLAB構建和評估統計模型，都進行瞭非常細緻的講解。我尤其欣賞它在數據可視化方麵的篇幅，各種精美的圖錶，如散點圖、箱綫圖、熱力圖等，能夠直觀地展示數據特徵和分析結果，這對於我們理解和溝通數據分析的結論至關重要。此外，書中關於時間序列分析、多元統計分析等高級內容，也為我將來深入研究打下瞭堅實的基礎。我深信，通過這本書的學習，我能夠熟練運用MATLAB進行復雜的數據挖掘和統計建模，為我今後的學術研究和職業發展奠定堅實的基礎。
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