MATLAB工程应用书库：MATLAB数字图像处理实战（附CD光盘） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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赵小川，何灏，缪远诚 等 著

图书标签:

• MATLAB
• 图像处理
• 数字图像处理
• 工程应用
• 实战
• 技术
• 计算机视觉
• 算法
• 编程
• CD光盘

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111423522

版次：1

商品编码：11255565

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： MATLAB工程应用书库

开本：16开

出版时间：2013-06-01

用纸：胶版纸

页数：337

字数：537000

正文语种：中文

附件：CD光盘

附件数量：1

内容简介

　　《MATLAB工程应用书库：MATLAB数字图像处理实战（附CD光盘）》深入浅出地介绍了数字图像基础和MATLAB数字图像处理的新功能及其应用案例，同时还结合作者科研、教学的经验，对数字图像处理的学习、思维、方法和技巧进行了总结与点拨。本书分为“基础”、“应用”、“提高”三大部分，共7章，内容包括数字图像基础、数字图像变换、数字图像分析、图像特征提取、图像识别技术、实战案例详解和思维技法点拨。本书具有系统全面、循序渐进、内容新颖、突出前沿、例程丰富以及解释翔实的特点。
　　《MATLAB工程应用书库：MATLAB数字图像处理实战（附CD光盘）》适用于对数字图像处理技术感兴趣、打算系统学习的读者，也可作为电子信息工程、计算机科学与技术相关专业的本科生、研究生的教材，还可作为本科毕业设计、研究生学术论文的参考资料。

内页插图

目录

前言
第1章 数字图像基础
1.1 数字图像处理概述
1.1.1 什么是数字图像
1.1.2 数字图像的形成过程
1.1.3 数字图像处理技术及其发展
1.1.4 数字图像的矩阵表示
1.2 数字图像处理的开发工具
1.2.1 MATLAB软件
1.2.2 OpenCV机器视觉库
1.2.3 VLIB软件库
1.3 MATLAB图像处理操作基础
1.3.1 图像处理工具箱的基本功能
1.3.2 数字图像处理的基本操作
1.3.3 视频图像的基本操作
1.3.4 MATLAB 中的图像类型
1.3.5 体验数字图像处理

第2章 数字图像变换
2.1 图像的空间变换
2.1.1 图像的几何变换
2.1.2 灰度级插值
2.1.3 图像的邻域操作
2.2 图像的傅里叶变换
2.2.1 什么是频率域
2.2.2 解析离散傅里叶变换
2.2.3 例程精讲
2.2.4 离散傅里叶变换的性质
2.2.5 二维傅里叶变换的应用：相位相关
2.3 图像的余弦变换
2.3.1 从DFT到DCT
2.3.2 例程精讲
2.3.3 离散余弦变换的性质
2.3.4 离散余弦变换应用：基于DCT的图像去噪
2.4 图像滤波
2.4.1 空域滤波
2.4.2 频域滤波
2.5 图像的小波变换
2.5.1 小波分析的起源
2.5.2 连续小波变换
2.5.3 离散小波变换
2.5.4 小波变换的步骤及特点
2.5.5 例程精讲
2.5.6 小波变换的应用：基于小波变换的图像增强
2.6 图像的Hough变换
2.6.1 Hough变换的基本原理
2.6.2 例程精讲
2.6.3 融会贯通：基于Hough变换检测圆
2.7 图像的Walsh-Hadamard变换
2.7.1 Walsh-Hadamard变换的基本原理
2.7.2 例程精讲
2.7.3 Walsh-Hadamard变换在图像压缩领域的应用
2.8 图像的K-L变换
2.8.1 K-L变换的基本原理
2.8.2 例程精讲
2.9 基于数学形态学的图像变换
2.9.1 数学形态学的起源
2.9.2 熟悉数学形态学的基本运算

第3章 数字图像分析
3.1 图像的色彩空间
3.1.1 常见的色彩空间
3.1.2 例程精讲
3.1.3 彩色增强
3.2 图像的直方图
3.2.1 灰度直方图
3.2.2 例程精讲
3.2.3 融会贯通
3.2.4 应用：基于直方图的对比度增强
3.3 图像的纹理特征分析
3.3.1 什么是"图像的纹理特征"
3.3.2 灰度共生矩阵
3.3.3 例程精讲
3.3.4 融会贯通：灰度-梯度共生矩阵
3.4 图像的自相关函数
3.4.1 图像的自相关函数
3.4.2 例程精讲
3.4.3 图像局部自相关函数
3.5 视频图像分析与处理
3.5.1 视频图像及其特点分析
3.5.2 视频序列图像分析
3.5.3 视频序列图像处理
3.6 图像质量的评价
3.6.1 图像质量的客观评价
3.6.2 图像质量的主观评价

第4章 图像特征提取
4.1 图像的不变矩
4.1.1 不变矩的基本原理
4.1.2 例程精讲
4.2 图像的边缘检测
4.2.1 运用一阶微分算子检测图像边缘
4.2.2 运用二阶微分算子检测图像边缘
4.2.3 基于Canny算子检测图像边缘
4.2.4 基于SUSAN特征检测算子的边缘提取
4.3 Harris角点检测
4.3.1 何谓"角点"
4.3.2 Harris角点的基本原理
4.3.3 Harris角点的实现步骤
4.3.4 Harris角点的性质
4.3.5 例程精讲
4.4 SIFT特征提取与描述
4.4.1 SIFT算法
4.4.2 SIFT特征描述
4.4.3 例程精讲
4.5 SURF特征提取与描述
4.5.1 积分图像
4.5.2 DoH近似
4.5.3 尺度空间表示
4.5.4 SURF特征描述算子
4.5.5 例程一点通

第5章 图像识别技术
5.1 模式识别的概念
5.1.1 什么是模式识别
5.1.2 模式识别的主要方法
5.1.3 模式识别的应用
5.2 基于图像的模式识别方法
5.2.1 句法模式识别
5.2.2 统计模式识别
5.2.3 模糊模式识别
5.2.4 神经网络模式识别
5.3 基于图像模式识别的过程
5.4 基于神经网络与矩特征的模式识别
5.4.1 神经网络简介
5.4.2 识别算法实现流程
5.4.3 例程精讲
5.4.4 实验结果

第6章 实战案例详解
6.1 测绘领域的应用：基于SURF的图像拼接
6.1.1 研究图像拼接的意义
6.1.2 基本原理及实现步骤
6.1.3 例程精讲
6.1.4 实际中需要注意的问题
6.2 信息安全领域的应用：基于小波变换的数字水印技术
6.2.1 数字水印技术
6.2.2 嵌入数字水印的基本原理
6.2.3 数字水印的特点
6.2.4 基于小波变换的数字水印嵌入
6.2.5 例程精讲
6.3 多媒体通信领域的应用：基于PIFS分形压缩编码技术
6.3.1 压缩编码概述
6.3.2 基于PIFS的图像压缩
6.4 安防领域的应用：高效视频监控系统
6.4.1 视频监控系统的基本原理
6.4.2 基于 Computer Vision System的系统设计
6.5 交通领域中的应用：基于视频的车流量统计
6.5.1 车流量检测系统
6.5.2 基于高斯混合背景模型的背景建模
6.5.3 例程精讲

第7章 思维技法点拨
7.1 学习点拨：谈学习数字图像处理的经验
7.1.1 面向应用：层层分解、抓住要点
7.1.2 面向学习：追根溯源、比较总结
7.2 思维点拨：运用Triz思维，突破图像处理瓶颈
7.2.1 Triz理论概述
7.2.2 实例分析：运用Triz理论改进Hough变换的实时性
7.3 方法点拨：基于MDA（模型驱动构架）的图像处理
7.3.1 模型驱动开发思想概述
7.3.2 模型驱动开发的优势
7.3.3 模型驱动开发在图像处理领域中的应用
7.3.4 基于Simulink-Blocks的模型驱动开发图像处理
7.4 技巧点拨：仿生理论助力图像处理技术发展
7.4.1 仿生理论与图像处理技术相结合的优势
7.4.2 实例分析：猫视觉皮层仿生的图像分割

附录
附录A 常用MATLAB图像处理指令功能语法索引
附录B 系统对象功能汇总
附录C Triz矛盾矩阵表39项技术参数及40条创新原理
参考文献

前言/序言

　　随着信息处理技术和计算机技术的飞速发展，数字图像处理技术已在工业检测、航空航天、星球探测、军事侦察、公安防暴、人机交互和文化艺术等领域受到了广泛重视并取得了众多成就。因此，越来越多的科研人员、高校学生投身于数字图像的学习、研究当中。
　　采用MATLAB软件进行数字图像处理，具有高效、可视化效果好的特点。特别是2012年以来，MATLAB软件针对数字图像处理技术推出了诸多新功能，包括在图像处理工具箱的基础上又推出了机器视觉工具箱（Computer Vision System）、C代码转换工具等。
　　1．本书的特色
　　（1）系统全面，循序渐进
　　全书以“需求分析→理论推导→编程实现→应用实例→优化总结→前沿展望”为主线，全面系统地讲解了现代数字图像处理的相关内容，根据循序渐进的原则和读者认知心理的特点，将内容层层递进，使所论述的内容更容易被吸收，真正实现MATLAB数字图像处理技术的“入门、提高、精通、应用”。
　　（2）内容新颖，突出前沿
　　本书在介绍图像变换、图像分析、特征提取的基础上，讲述了MATLAB在数字图像处理方面的最新功能，如MATLAB 2012 Computer Vision System基于系统对象的编程、基于系统模型的实现以及如何快速通过M语言生成C语言。同时，本书还详细介绍了现代数字图像处理的最新进展，对SIFT、SURF、仿生处理方法等新算法的基本原理、实现过程、核心代码、应用实例等进行了详细论述，便于读者了解现代数字图像处理领域的研究热点和最新研究动向。
　　（3）案例丰富，解释翔实
　　本书根据编者近些年来从事数字图像处理教学、科研的经验，列举了近100个关于数字图像处理的MATLAB源代码实例，并附有详细注解。通过对源代码的解析，不但可以加深读者对相关理论的理解，而且可以有效地提高读者在数字图像处理方面的编程能力。本书所提供程序的编程思想、经验技巧也可为读者采用其他计算机语言进行数字图像处理编程提供借鉴。
　　2．本书的结构安排
　　本书的结构安排如图1所示，从逻辑上分为“基础”、“应用”、“提高”三大部分，共7章，内容包括数字图像基础、数字图像变换、数字图像分析、图像特征提取、图像识别技术、实战案例详解和思维技法点拨。
　　3．读者对象
　　本书适用于对数字图像技术感兴趣、打算系统学习的读者；也可作为电子信息工程、计算机科学与技术相关专业的本科生、研究生的教材；还可作为本科毕业设计、研究生学术论文的参考资料。

MATLAB工程应用书库：MATLAB数字图像处理实战（附CD光盘） 本书简介 本书是“MATLAB工程应用书库”中的一本重要著作，专注于讲解如何运用MATLAB强大的数值计算和可视化能力，解决实际工程中的数字图像处理问题。全书内容紧密围绕“实战”二字展开，旨在为读者提供一套行之有效的、可立即应用于项目开发的图像处理技术蓝图。 本书的编写基于当前工业界和科研领域对高质量、高效率图像分析技术的迫切需求。我们深知，理论学习固然重要，但缺乏实际案例支撑的学习往往难以转化为生产力。因此，本书每一章节的知识点都辅以丰富的、源于真实应用场景的MATLAB代码示例，确保读者在学习过程中能够同步构建起解决实际问题的能力。 核心内容与结构 本书内容组织严谨，逻辑清晰，循序渐进地引导读者从MATLAB图像处理的基础知识迈向复杂的高级应用。 第一部分：基础篇——构建坚实的MATLAB图像处理基石 本部分首先介绍MATLAB环境的配置，特别是图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）的安装与基本操作。读者将学习到MATLAB中图像数据的基本表示形式（如矩阵、多维数组），以及如何高效地读取、显示和保存各种格式的图像文件（包括TIFF, JPEG, PNG等）。 重点讲解了图像的基本属性操作，包括像素值的访问、灰度图像与彩色图像的转换、以及图像的几何变换，如平移、旋转、缩放和仿射变换。这些基础操作是后续所有高级处理的前提。同时，本书会深入剖析图像直方图的概念及其在初步分析中的作用，并提供如何利用MATLAB函数进行直方图均衡化和规定化的实用代码。 第二部分：增强与复原篇——提升图像质量的实用技术 图像质量的改善是数字图像处理在实际应用中的首要任务。本部分聚焦于图像的去噪与增强技术。 在去噪方面，我们详细介绍了空域滤波和频域滤波的原理与实现。空域滤波器部分，涵盖了线性滤波器（如均值滤波、高斯滤波）和非线性滤波器（如中值滤波、双边滤波）。针对不同类型的噪声（如椒盐噪声、高斯白噪声），本书提供了选择最合适滤波器的决策指南和相应的MATLAB实现脚本。频域滤波部分，则讲解了傅里叶变换在图像处理中的应用，包括低通滤波、高通滤波、巴特沃斯滤波器和指数滤波器，帮助读者理解如何从频率角度去除周期性噪声或增强边缘信息。 在图像增强方面，除了基础的直方图操作外，本书重点介绍了空间域的对比度增强技术，如伽马校正（Gamma Correction）和自适应局部对比度增强（CLAHE）。这些技术在医学影像和遥感图像处理中应用极为广泛。 第三部分：图像分割与特征提取篇——从像素到信息的关键步骤 图像分割是实现图像理解的核心环节。本部分将复杂的图像分割问题分解为若干可操作的步骤。 我们详细阐述了基于灰度阈值的分割方法，包括全局阈值法和Otsu（大津法）等自动阈值确定方法。针对更复杂的场景，本书引入了区域生长法、分水岭算法以及边缘检测技术作为分割的辅助手段。边缘检测部分，深度讲解了Sobel、Prewitt、Roberts算子以及更为先进的Canny边缘检测算法的原理和MATLAB优化实现。 在特征提取方面，本书介绍了形态学处理（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算）如何用于图像的预处理和对象的连接与分离。此外，还系统介绍了描述图像结构和形状的关键特征提取方法，如轮廓提取、骨架化处理，以及如何利用傅里叶描述符对形状进行定量分析。 第四部分：高级应用与工程实践 本部分将前述理论知识融会贯通，聚焦于几项具有高度工程价值的应用案例。 多光谱/遥感图像处理： 介绍如何处理多通道数据，实现简单的波段运算、伪彩色合成，以及基于简单分类算法（如最小距离分类）的初步地物识别。 三维视觉基础： 虽然本书侧重二维图像处理，但我们也引入了三维重构的基础概念，展示如何利用立体图像对（Stereo Pair）进行深度信息估计的初步探索，以及如何使用MATLAB的`meshgrid`和`surf`函数进行三维数据可视化。 模板匹配与目标定位： 讲解归一化互相关（Normalized Cross-Correlation, NCC）在模板匹配中的应用，以及如何利用此技术在复杂背景中快速准确地定位特定目标。 附带光盘资源说明 本书随附的光盘（CD）是配套学习的重要资源。光盘中包含： 1. 所有示例代码（M文件）： 组织结构与书本章节完全对应，读者可以直接运行并修改这些代码进行学习和验证。代码注释详尽，便于理解其执行流程。 2. 高分辨率测试图像集： 用于验证算法性能和展示处理效果的真实图像数据，涵盖了自然场景、医学影像和工业检测等多种类型。 3. 预编译的实用函数集（可选）： 针对部分复杂算法，我们提供了经过优化的函数文件，以提高计算效率，便于读者快速集成到自己的大型项目中。 本书特色 面向工程实践： 每一个算法的介绍都伴随着对其实际局限性和适用场景的讨论。 代码质量高： 提供的所有MATLAB代码均经过严格测试，符合工程规范，易于阅读和二次开发。 图文并茂： 大量的处理前后对比图和算法流程图，帮助读者直观理解抽象的数学概念。 本书适合于从事图像识别、机器视觉、模式识别、自动化检测以及相关领域的工程师、技术人员，以及高等院校相关专业的高年级本科生和研究生作为教材或参考用书。通过本书的学习，读者将能够熟练驾驭MATLAB，独立完成大多数工程项目中的数字图像处理任务。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图示质量，对我这个视觉学习者来说至关重要。如果书中用来解释算法流程的插图模糊不清，或者关键的输出图像对比效果不明显，那么再好的内容也会大打折扣。我期望看到的是清晰的流程图，能够直观展示算法的每一步是如何影响图像的。例如，在讲解卷积核操作时，如果能用动画或多步骤的图示来展现像素值的权重叠加过程，那理解起来就会快得多。此外，如果书中能适当穿插一些“陷阱”或“常见错误”的提醒，并指出如何利用MATLAB的调试工具来定位问题，那就非常贴心了。好的工程书籍不仅教你怎么做对的，更重要的是告诉你如何避免做错的。我希望这本书能在理论的深度和实战的广度之间找到一个完美的平衡点，让读者在合上书本时，能真正感觉自己掌握了一套解决实际图像问题的工具箱，而不是仅仅记住了几个函数名。

评分☆☆☆☆☆

作为一名已经工作几年的工程师，我更看重的是书中的“工程应用”这一块。很多学术性的书籍对实验环境和数据预处理的描述过于理想化，导致我们把书上的代码搬到实际项目中时，效果大打折扣。我希望这本书能深入探讨实际数据（比如低信噪比、光照不均的真实图像）的处理流程。例如，它是否会涉及如何利用MATLAB的并行计算工具箱来加速大规模图像集的批处理？此外，如果能有章节专门讲解如何将MATLAB实现的算法封装成可以在其他平台调用的模块，那就更符合“工程应用”的定位了。我个人对图像分割的章节抱有极高期待，特别是涉及到阈值以外的复杂区域识别，那些需要结合形态学操作和边缘检测的综合案例，才真正考验作者对实际问题的把控能力。如果这本书在这方面做得足够深入和详尽，那么它的实用价值将远远超过一般的教程。

评分☆☆☆☆☆

这本《MATLAB工程应用书库：MATLAB数字图像处理实战（附CD光盘）》的封面设计确实很吸引人，充满了科技感和实战的气息，让人一看就知道这不是一本空泛的理论书籍。我之前在大学里学过一些图像处理的基础知识，但总感觉停留在纸面上，缺乏实际动手的经验。这次购买这本书，主要是冲着“实战”二字去的。我希望它能提供大量可以直接复制代码并运行的案例，让我能亲手操作，看看那些复杂的算法在MATLAB环境下是如何一步步实现的。如果书里能详细解析代码的每一行，而不是仅仅堆砌代码块，那就太棒了。我特别关注它是否覆盖了现代图像处理的热点，比如深度学习在图像识别中的初步应用，或者至少是传统算法如傅里叶变换、小波变换在实际场景中的应用实例。毕竟，理论知识在实际工程中往往会遇到各种预料之外的问题，一本好的实战书应该能帮我们预见并解决这些“坑”。希望光盘里的资源能物尽其用，让理论和实践的鸿沟真正被填平。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书的目录，我首先注意到了它对基础概念的梳理，这一点非常重要，因为即便是实战书，如果底层逻辑不清晰，学起来也会很吃力。它似乎并没有一上来就抛出复杂的函数调用，而是循序渐进地讲解了矩阵运算在图像表示中的核心作用。这种严谨性让我感到放心，说明作者对初学者是友好的。我个人更倾向于那种讲解风格，即先用最简洁的语言描述一个算法的数学原理，然后立刻展示如何在MATLAB中用几行代码实现其核心功能。如果这本书的讲解方式能做到这一点，那么它无疑会成为我工具箱里的常备手册。我特别期待看到关于图像增强和滤波处理的章节，因为这是日常工程中最常用也最容易出效果的部分。如果能提供一些关于如何优化处理速度的技巧，那就更具价值了，毕竟工程应用对效率的要求是很高的。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我对附带的光盘内容抱有谨慎的乐观态度。在如今这个云资源丰富的时代，一张光盘的价值正在被稀释。然而，如果光盘里收录的不是零散的代码片段，而是结构清晰、注释完整的项目案例文件，并且这些案例能够完美对应书本的讲解，那么它依然是不可替代的学习辅助工具。我特别希望光盘里能提供一些高质量的测试图像集，这些图像集最好能涵盖不同分辨率、不同色彩深度和不同噪声类型的场景，这样我才能对算法的鲁棒性进行全面测试。如果作者能提供一个“项目模板”，展示如何搭建一个完整的图像处理应用程序框架（比如如何集成用户界面GUI），那这本书的价值将瞬间飙升。我希望这本书的每一章都能以一个“待解决的工程问题”为引子，引导读者去探索解决方案，而不是仅仅罗列函数功能。

评分☆☆☆☆☆

总体还不错 后面的算法比较不错。

评分☆☆☆☆☆

1.3.3 视频图像的基本操作

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评分☆☆☆☆☆

还在看，不知道有没有同时学习的朋友，相互可以切磋学习一下

评分☆☆☆☆☆

2.5 图像的小波变换

评分☆☆☆☆☆

1.3.2 数字图像处理的基本操作

评分☆☆☆☆☆

是一本学习数字图像处理的好书！含代码，赞！

评分☆☆☆☆☆

想读

评分☆☆☆☆☆

内容一般般吧，拿来做手头参考