《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。
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
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。
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。
评分不错 很有帮助的啊
评分0.0%
评分工作学习都有用 京东的折扣也合适
评分2.5.3 离散小波变换
评分的确,在上世纪90年代和本世纪初的这段时间里,安捷伦几乎是高档光电/激光鼠标芯片的代名词,作为安捷伦历史悠久的合作伙伴,在上世纪末,在MS和安捷伦勾搭上之前,LOGITECH几乎是垄断了高端外设的市场。而在山的那一边,那条叫RAZER的小蛇,当时连牙还没有长全呢~
评分MATLAB数字图像处理实战
评分很好的书籍很好的学习必备佳品,,,,希望宣传能给力的,能越做也好,下次还会在来的额,京东给了我不一样的生活,这本书籍给了我不一样的享受,体会到了购物的乐趣,让我深受体会啊。
评分matlab做起图像处理简直不能更方便
评分1.3.1 图像处理工具箱的基本功能
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