世界著名计算机教材精选:实用MATLAB图像和视频处理 [Pratical Image and Video Processing Using Matlab]

世界著名计算机教材精选:实用MATLAB图像和视频处理 [Pratical Image and Video Processing Using Matlab] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

[美] 马奎斯(Oge Marpues) 著,章毓晋 译
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出版社: 清华大学出版社
ISBN:9787302339168
版次:1
商品编码:11390364
品牌:清华大学
包装:平装
丛书名: 世界著名计算机教材精选
外文名称:Pratical Image and Video Processing Using Matlab
开本:16开
出版时间:2013-12-01
用纸:胶版纸

具体描述

编辑推荐

  (1)全书30多个教程。
  (2)可作为多个专业(如信号与信息处理、通信与信息系统、电子与通信工程、模式识别与智能系统、计算机科学以及视觉生理学、视觉心理学和视觉认知学等)的专业课教材和教学参考书。
  (3)可供多个行业(如生物医学、电视广播、工业自动化、文档识别、机器人、电子医疗设备、遥感测绘、智能交通和军事侦察等)的应用参考。

内容简介

  《世界著名计算机教材精选:实用MATLAB图像和视频处理》对图像处理和视频处理的原理和技术进行了简洁的介绍,并结合MATLAB编程进行了实现。《世界著名计算机教材精选:实用MATLAB图像和视频处理》主要内容包括图像处理基础、MATLAB基础、图像处理工具箱一览、图像传感和采集、算术和逻辑运算、几何操作、灰度变换、直方图处理、邻域处理、频域滤波、图像恢复、形态图像处理、边缘检测、图像分割、彩色图像处理、图像压缩和编码、特征提取和表达、视觉模式识别、视频基础、视频采样率和标准转换、数字视频处理技术和应用。各章后总共有30多个教程逐步引导读者利用MATLAB及其图像处理工具箱实现所介绍的图像和视频处理技术。
  《世界著名计算机教材精选:实用MATLAB图像和视频处理》可作为信号与信息处理、通信与信息系统、电子与通信工程、模式识别与智能系统、计算机科学以及视觉生理学、视觉心理学和视觉认知学等学科大学高年级本科生或研究生专业课教材和教学参考书,还可供涉及图像和机器视觉技术的应用行业(如生物医学、电视广播、工业自动化、文档识别、机器人、电子医疗设备、遥感测绘、智能交通和军事侦察等)的科技工作者和从业者参考和自学。

内页插图

目录

第1部分 图像处理
第1章 引言和概述
1.1 动机
1.2 基本概念和术语
1.3 典型图像处理操作示例
1.4 数字图像处理系统的组成
1.5 机器视觉系统
1.6 资源
1.7 练习题
第2章 图像处理基础
2.1 数字图像表达
2.1.1 二值(1比特)图像
2.1.2 灰度(8比特)图像
2.1.3 彩色图像
2.1.4 压缩
2.2 图像文件格式
2.3 基本术语
2.4 图像处理操作概述
2.4.1 全局(点)操作
2.4.2 面向邻域的操作
2.4.3 结合多幅图像的操作
2.4.4 变换域操作
第3章 MATLAB基础
3.1 MATLAB介绍
3.2 MATLAB的基本元素
3.2.1 工作环境
3.2.2 数据种类
3.2.3 MATLAB中的数组和矩阵索引
3.2.4 标准数组
3.2.5 命令行操作
3.3 编程工具:脚本和函数
3.3.1 M-文件
3.3.2 操作符
3.3.3 重要变量和常量
3.3.4 数字表示
3.3.5 流程控制
3.3.6 代码优化
3.3.7 输入和输出
3.4 图形和可视化
3.5 教程3.1:MATLAB-导览
3.6 教程3.2:MATLAB数据结构
3.7 教程3.3:MATLAB编程
3.8 练习题
第4章 图像处理工具箱一览
4.1 图像处理工具箱:概述
4.2 基本功能和特性
4.2.1 显示有关图像文件的信息
4.2.2 读一个图像文件
4.2.3 数据类和数据转换
4.2.4 显示一幅图像的内容
4.2.5 发掘一幅图像的内容
4.2.6 将结果图像写入一个文件
4.3 教程4.1:MATLAB图像处理工具箱——导游
4.4 教程4.2:基本图像操作
4.5 练习题
第5章 图像传感和采集
5.1 介绍
5.2 光、彩色和电磁频谱
5.2.1 光和电磁频谱
5.2.2 图像种类
5.2.3 光和彩色感知
5.2.4 彩色编码和表达
5.3 图像采集
5.3.1 图像传感器
5.3.2 相机光学器件
5.4 图像数字化
5.4.1 采样
5.4.2 量化
5.4.3 空间和灰度分辨率
5.5 练习题
……
第2部分 视频处理

前言/序言

  在三十多年中,使用计算机来仿真人类视觉系统某些属性的前景一直让科学家、工程师和数学家感兴趣,使得图像处理成为应用计算机科学研究中发展最快的领域之一。在过去的15年中,图像和视频处理的领域经历了巨大的增长并变得更流行和方便。这种增长由若干个因素所驱动:广泛使用和价格相对低廉的硬件;各种图像和视频编辑、操作和处理的软件工具;网络的流行和它对视觉信息的高度重视,这是对使用过时胶片相机摄影的一次真正革命;电影工业的发展,以及人们观看、记录、分享电视节目和视频短片方式的突破性变化。
  方法/方式
  本书对图像和视频处理中最重要的主题提供了一个实用的介绍,并使用MATLAB(和它的图像处理工具箱)作为工具来展示相关技术和算法。“实用”一词在书名中出现并不是指覆盖了这些领域中最新的消费类电子产品;这方面的知识充其量是肤浅的且将在本书出版后不久(甚至在此之前!)被淘汰。“实用”一词应该被解读为“让读者/学生借助从书中获得的知识来制定切实可行的项目,即工作原型”。它还有另一个含义,就是采用“刚刚足够的数学”理念,即更关注书中所描述技术的计算、算法和概念内容,而不是过度的数学形式主义。
  因此,本书不仅适合其原有的目标受众作为教材使用(如计算机科学、计算机工程、电子工程和相关课程的高年级本科和低年级研究生),而且也适合使用MATLAB,具有坚实的计算和编程技能,且希望自学图像和视频处理基础的研究者和实践者。
  本书主要特点
  * 是将图像处理、视频处理以及面向MATLAB的对图像和视频算法和技术进行试验相结合的第一本书。
  * 对图像和视频处理技术基本主题的全面、最新、技术上准确和实用的覆盖。
  * 37个MATLAB教程可用来作为个人使用MATLAB探究图像和视频处理技术的逐步指南,也可用来由使用本书的教师作为课程的实验室作业。
  * 为说明和总结文中描述的主要技术和概念,使用了330多幅图片和30个表格。
  * 本书采用了“刚刚足够的数学”理念。许多学生害怕面对非常强调技术的数学方面的图像和视频处理书籍。本书通过在不牺牲解释的完整性条件下仅提供能完全理解一个技术所需的最少量的数学来解决这个问题。
  * 本书强调并鼓励实际的实验。在介绍了一个主题后,邀请读者自己操作,从而增强和拓展他们刚学习过的东西并在相同主题下探索新的路径。
  * 本书被设计来回答第一次接触这个主题的学生/读者可能提出的最基本问题。它基于我讲授图像和视频处理20年的经历/经验以及一路获得的见解/理解。
  * 本书包括许多增强对其主题理解的额外特征(并允许读者更多地学习它们),如练习题和程序设计项目、有用的网站,以及在各章结束处的详尽参考文献列表。
  全书一览
  本书组织成两个部分:图像处理和视频处理。
  第1部分(图像处理)从对领域的介绍和概述开始(第1章),希望激励学生对其余章节的材料贡献时间和精力。第2章介绍与图像表达和图像处理操作相关的基本概念、符号和术语。第3章和第4章分别介绍MATLAB和它的图像处理工具箱,并从此开始构建一系列在其末尾以逐步教程为方式介绍实践活动的章(除第5章)。第5章讨论在图像采集和数字化中涉及的因素。第6章介绍算术和逻辑操作并介绍感兴趣区域(ROI)的处理。第7章介绍几何操作,如大小调整、旋转、剪切和扭曲。第8章~第10章致力于基于点(第8章),基于直方图(第9章)和基于邻域(第10章)的图像增强技术。第11章将图像处理操作扩展到频率域并介绍傅里叶变换和相关的频域图像滤波技术。对图像恢复问题(特别是有噪声和模糊时)的解决在第12章中讨论。第13章详细介绍了数学形态学和它在图像处理中的应用。第14章致力于边缘检测技术。第15章覆盖图像分割。第16章从灰度图像转到彩色图像,介绍有代表性的彩色图像处理技术和算法。图像压缩和编码,包括最现代和相关的标准是第17章的内容。第18章考察特征提取和表达问题,并自然地引到第19章,所得到的特征矢量在那里可用于分类和识别目的。
  第2部分(视频处理)从介绍与模拟视频和系统以及数字视频格式和标准的主要概念和术语开始(第20章)。它接下来描述在标准之间转换而出现的技术问题(第21章)。第22章讨论运动估计和补偿技术,展示如何可滤波视频序列,并用一个使用MATLAB解决在视频序列中目标检测和跟踪问题的简单例子来结束。
  本书包括两个附录。附录A选择一些在设计图像和视频处理系统中起作用的人类视觉系统特性。附录B提供一个有关在MATLAB中如何开发图形用户界面(GUI)的教程。
  教师注意事项
  本书可用于一个或两个学期的高年级本科生或研究生入门的图像和视频处理课程。本书中的大多数材料已经在过去20年里很多这样的课程中检验过。下面是对采用本教材教师的建议总汇。
  第1部分围绕一个典型的机器视觉系统进行组织,从图像采集到模式识别。第1部分中的所有章(除第16章和第17章)遵循一个自然的顺序,它覆盖了在图像采集、对它们预处理以消除缺陷或改进它们的性质,分割它们为感兴趣的目标,提取目标特征,以及将目标划分到不同类型中的所有步骤。第1章的目标是提供可以用图像处理算法获得的有广度和远景的初步示例,以及构成一个机器视觉系统的系统性观点。有些教师可能希望将这些信息与第2章的材料结合起来作为在该课程早期介绍的主题。
  来自第3章和第4章的材料经过细心选择以使本书自成一体,它们给学生提供了学习MATLAB和图像处理工具箱教程所有可能会需要的信息。读者在其后课程中需要与MATLAB相关的帮助还可以参考这两章。只有有限教学时间的教师可以选择仅仅简短地概述这两章,布置对应的教程,并通过让学生学习教程并回答相关问题来监控其学习进度。
  第5章简洁地介绍图像感知和采集的主题。它的主要目标是用把一个三维(3-D)真实世界场景转换为一个二维(2-D)数字版本的信息来装备读者。非常强调图像捕获和采集硬件的课程教师可以用详细的参考文献(如关于在可见光谱外工作的传感器、立体视觉相机、相机校正,以及很多其他主题)补充那里的材料。
  第6章~第10章很简单明了地涵盖了任何图像处理课程中的基本主题。它们还为感兴趣的讨论、实验室作业和小的项目提供了很多空间。
  第11章对某些学生有点挑战,这源自与傅里叶变换相关的数学推导。教师可以使用那章介绍的MATLAB交互频域演示(fddemo),它是一个培养学生对频域滤波技术基本概念的理解信心的有价值工具。第12章构建在第10章和第11章的知识基础上,它聚焦于噪声消除和去模糊技术。有些教师可以选择淡化对噪声模型(12.1节和12.2节)的讨论,而较早地介绍在12.3节~12.5节中描述的空域和频域滤波技术的应用。
  第13章自成一体,它给了教师调整层次(从完全跳过它到详细介绍它)而不会对课程中其他主题产生重要影响的灵活性。
  第14章和第15章介绍了任何图像处理课程中的两个基本主题。希望在课程里较早介绍其中部分内容或以不同顺序介绍的教师应该可以方便地提取相关的节并将它们移动到不同的时间点。
  第16章包含彩色图像处理的信息,且以某种形式与先前的章(特别地与那些有关增强、分割和边缘提取的章)相联系。保持彩色于一个分离的章中而不是将彩色图像处理分布在文本的各处是一个有意识的决定。相信当读者接触到第16章时,他们将能很容易地浏览其中的内容并将注意力放在他们早期从灰度图像中学到的东西与在彩色图像中对应东西的区别上。不同意这个观点的教师可以很容易地将第16章的相应节移提前介绍。
  第17章考虑图像压缩和编码,它们是非常广泛和技术上复杂的主题,有些书籍整本都介绍它们。因为本书关注的是使用MATLAB来构建实用的图像处理和机器视觉解决方案,所以将从一个较宽的角度(当今使用的标准、压缩技术的分类和它们的主要特性,等等)来考虑而不试图对这些主题进行深入讨论,因为那样有可能分散注意力而没有多少意义。从务实的角度来看,因为读者的目标是使用MATLAB来处理图像和利用它从很多格式(大多数使用某种形式的压缩)读取和写入图像的能力,所以本书关注的是如何以有意义的方式使用这些能力。教师可以根据其目标用不同的方式进行,从用更多的参考文献扩展第17章(如果图像编码和压缩是课程教学大纲的重要部分)到将整章跳过(如果课程的主要目标是对一个实际问题构建机器视觉方案,其中可能不需要这种类型的知识)。
  第18章和第19章紧密联系。它们提供了设计和实现图像处理和机器视觉方案时最关键阶段中两个方面的信息:特征提取和模式分类。依赖于图像的种类和所设计方案的特殊需求,第18章给出了特征提取和表达技术的广泛选择。教师可能会对第19章为所有学生所提供的从相关模式识别、数据挖掘和信息检索领域需要的基本概念感到满意而不需要另外的参考文献。如果课程不对任何这些领域有先修的要求,这点就尤为重要。在第19章结尾的教程是根据对第18章和第19章所介绍算法的选择、设计和微调来构建的。希望在学习到本书的这个位置时,学生不仅流畅掌握了MATLAB和图像处理而且获得了回过头来批判地反思什么可以工作,什么不能工作,以及为什么的能力。
  第2部分组织成3章,可以用在一个或两个学期(结合图像和视频处理)课程的后段或在专门涉及视频处理课程的前端。在后一种情况下,教师可以用附加的文献(如对研究生层次课程,视频处理的学术文章和相关主题)对第2部分的材料进行补充。
  第20章涵盖了广泛的主题,从基本的模拟视频概念到数字视频标准和编解码器。它提供了在多个方向扩展的空间,从更深入地学习电视广播系统到更详细的分析现代视频压缩框架和标准。第21章涵盖了标准转换的主题,并讨论实现它们的最流行技术。第22章将讨论扩展到包括运动估计和补偿,以及(帧内和帧间)视频滤波技术。它以一个用MATLAB实现的实用项目结尾,该项目是由我从前的一位学生完成的:在一个用固定的相机获得且具有复杂运动背景的视频序列中进行目标检测和跟踪的系统。将这个案例研究包括在内的目的是总结第2部分(和全书)的讨论,提醒读者在此时他们将应该具有足够的知识以完成类似的项目(教师可在课程结束项目中布置)。
  在附录A中的材料与图像和视频处理系统非常相关,因为它解释了人类视觉系统特性与其在构建相似系统的设计决策中影响的联系。教师也可考虑将它(或部分)在课程的更早阶段介绍。
  附录B是一个对开发MATLAB应用GUI的实用指导。它应该能让学生在它们的MATLAB项目中开发视觉上吸引人、具有交互性和功能性的界面。
  还有一个对MATLAB和章末教程的注解。使用MATLAB(和它的特性处理工具箱)十多年后,我完全同意Rudra Pratap [Pra02]所写的话,“MATLAB的易用性是它的主要特征”。MATLAB有一个平缓的学习曲线,允许用户加入到一个交互学习的方式中,在一定程度上提升用户正确应对挑战的技能,并逐步提高。本书中所包含的MATLAB教程也是在这个理念下构思的。
  网站
  本书配套的网站((http://www.ogemarques.com)包含很多为学生和教师准备的补充材料:书中所有MATLAB教程的代码,所选图片的MATLAB代码,测试图像和视频序列,补充问题,教程和项目(不能制成印刷版),以及一个不断增长和经常维护的网站名单,包括图像处理会议、软件、硬件、研究团体、测试图像库以及更多内容(的链接)。
  Oge Marques
  致谢
  我深深地感谢许多为此项目(直接或间接)合作过的人。这本书没有他们的帮助是不可能完成的。
  我希望感谢许多在图像和视频处理以及相关领域给我以指导的教授、导师和同事,特别是Maria G. Te Vaarwerk、Wim Hoeks、Bart de Greef、Eric Persoon、John Bernsen、Borko Furht和Bob Cooper。
  特别感谢我的朋友和同事Hugo Vieira Neto,他在该项目中从早期规划阶段到完成都给予了极大的支持。
  我深深感谢Gustavo Benvenutti Borba在创建这本书中大部分图片中的出色工作,他有见地的评论和意见、持续的鼓励,以及很多小时的时间投入是不能用仅若干行的感谢所回报的。
  还要感谢Liam M. Mayron在这个项目所有步骤中的鼓励、支持和专业帮助。
  这本书没有Jeremy Jacob的宝贵贡献将不能出版,他编写、修订并记录了书和教程中相关的MATLAB代码,并贡献了附录B中的内容。
  特别要感谢这些年来MathWorks图书计划(Courtney Esposito、Naomi Fernandes和Meg Vulliez)的支持。
  若干个朋友和同事审阅了书中所选部分的草稿:Liam M. Mayron、Hugo Vieira Neto、Mathias Lux、Gustavo Benvenutti Borba、Pierre Baillargeon、Humberto Remigio Gamba、Vladimir Nedovic、Pavani Chilamakuri和Joel Gibson。我想对他们仔细审稿和有见地的意见和建议表示感谢。我已经尽力修改了他们指出的错误并根据他们的建议改进了书里的内容。如果还有任何遗留的错误,它将完全是我的责任而不是他们的。如果你发现了任何错误,请给我发邮件:omarques@ieee.org。我将在以后印刷这本书时改正它们。
  我的最大感谢给我的出版商JohnWiley & Sons以及George J. Telecki和他的优秀工作人员。他们在这个项目的整个期间耐心地与我一起工作:Lucy Hitz、RachelWitmer和Melissa Valentine。他们的善良和敬业精神使得此书的出版是一个非常愉快的过程。
  感谢Amy Hendrickson(TeXnology Inc.)在有关LATEX方面的专业帮助。
  最后但肯定不是最不重要的是,我要感谢我的家庭始终如一的慈爱、耐心和理解。
  Oge Marques

图像与视频处理的视觉奇旅:探秘数字世界的奥秘 自古以来,人类便对“看见”和“理解”世界充满渴望。随着科技的飞速发展,我们不再仅仅依赖肉眼去感知,而是通过数字化的方式,赋予图像和视频更深邃的内涵,解锁它们隐藏的知识与信息。本书《图像与视频处理:从理论到实践的深度探索》将带领您踏上一场激动人心的视觉奇旅,深入了解数字图像和视频处理的强大力量,以及它们如何重塑我们认识和互动世界的方式。 揭开数字图像的神秘面纱: 在数字世界中,图像不再是简单的像素点集合,而是蕴藏着丰富信息的载体。本书将从最基础的层面出发,详细剖析数字图像的本质。我们将首先探讨图像的形成与表示,理解数码相机如何捕捉光线,将其转化为数字信号,并以像素网格的形式呈现。您将深入了解像素的定义、色彩空间(如RGB、灰度、HSV等)的转换与应用,以及它们如何影响图像的视觉表现和后续处理。 接下来,我们将进入图像的增强与复原领域。在现实生活中,我们常常会遇到图像质量不佳的情况,例如噪声干扰、对比度不足、模糊不清等。本书将系统介绍各种图像增强技术,帮助您有效地提升图像的视觉质量。您将学习如何运用灰度变换,调整图像的亮度和对比度,使其更具表现力;如何应用空间域滤波,如平滑滤波(高斯滤波、均值滤波)去除噪声,锐化滤波(Sobel算子、Laplacian算子)突出边缘细节;以及如何利用频率域滤波,在频域中实现更精细的图像复原。此外,我们还将深入探讨图像复原技术,例如逆滤波、维纳滤波等,用于处理由模糊、噪声等原因造成的图像失真,让模糊的影像重现清晰。 探索图像的分割与特征提取: 图像的价值不仅在于其视觉表现,更在于其中蕴含的信息。为了从中提取有用的信息,图像分割和特征提取是不可或缺的关键步骤。本书将详尽阐述各种图像分割方法,将图像划分为具有特定意义的区域或对象。您将学习基于阈值的分割技术,如全局阈值和自适应阈值,简单高效地分离前景与背景;探索基于区域生长的分割算法,根据像素相似性逐步扩展区域;理解基于边缘检测的分割思路,识别图像中的不连续性;以及深入研究更复杂的图割(Graph Cut)分割方法,以及深度学习在图像分割领域的应用,如U-Net、Mask R-CNN等模型,它们在自动识别和分割复杂物体方面展现出惊人的能力。 在分割出感兴趣的区域后,如何量化和描述这些区域的特性,便进入了特征提取的范畴。本书将引导您了解各种图像特征的提取方法,这些特征是后续图像分析、识别和理解的基础。您将学习如何提取颜色特征,如颜色直方图、颜色矩等,描述图像的色彩分布;如何提取纹理特征,如灰度共生矩阵(GLCM)、局部二值模式(LBP)等,捕捉图像的表面纹理信息;以及如何提取形状特征,如轮廓描述子、Hu矩等,量化物体的几何形状。更重要的是,本书将介绍尺度不变特征变换(SIFT)、加速鲁棒特征(SURF)等经典的局部特征描述符,它们在目标识别、图像匹配等领域发挥着至关重要的作用。 深入理解视频处理的动态世界: 视频,作为连续图像帧的序列,承载着比静态图像更丰富的时间维度信息。本书将带您进入视频处理的广阔天地,揭示其在现代科技中的核心地位。我们将首先解析视频的组成与表示,理解视频文件格式(如AVI、MP4等)、帧率、分辨率等关键概念。 运动分析是视频处理的核心内容之一。本书将详细介绍光流(Optical Flow)的估计方法,通过计算像素在连续帧之间的运动矢量,捕捉物体的运动轨迹。您将学习基于块匹配、基于像素的传统光流算法,以及深度学习在光流估计中的最新进展。了解光流的应用,例如运动检测,识别画面中移动的目标;目标跟踪,在连续帧中持续锁定和追踪特定对象;以及运动补偿,用于视频编码压缩和视频稳定。 视频的增强与复原同样是重要的研究方向。本书将探讨如何应用时域滤波技术,利用连续帧之间的相关性来去除噪声,提升视频的整体质量。例如,三维(3D)滤波方法,考虑了空间和时间维度上的信息,能够更有效地抑制噪声。此外,我们还将关注视频去模糊,解决因相机抖动或物体运动引起的模糊问题,以及视频超分辨率,提升低分辨率视频的清晰度。 解锁视频理解的智慧之门: 视频的最终目的是被理解和利用。本书将引领您探索视频理解的奥秘,包括动作识别、事件检测以及场景分析。您将了解如何利用时空特征,结合图像的空间信息和运动的时间信息,来识别视频中的不同动作(如行走、跑步、跳跃等)。本书还将介绍循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)以及三维卷积神经网络(3D CNN)等深度学习模型在视频动作识别和事件检测中的应用,它们能够有效地捕捉视频中的时序依赖关系。 图像与视频处理的广泛应用: 本书所介绍的图像与视频处理技术,并非仅仅停留在理论层面,而是早已渗透到我们生活的方方面面,并正在深刻地改变着我们的世界。您将看到这些技术在医学影像分析中的应用,如辅助诊断疾病、识别肿瘤;在安防监控领域的应用,如人脸识别、行为分析;在自动驾驶中的应用,如障碍物检测、车道线识别;在虚拟现实(VR)和增强现实(AR)中的应用,为用户提供沉浸式的交互体验;在遥感图像处理中的应用,监测环境变化、分析地理信息;以及在工业检测中的应用,实现产品质量的自动化检测。 面向未来的展望: 本书的结尾,我们将放眼未来,探讨人工智能(AI),特别是深度学习,在图像与视频处理领域的颠覆性影响。您将了解生成对抗网络(GAN)如何创造逼真的图像和视频,Transformer模型如何在视觉任务中展现出强大的潜力,以及自监督学习和无监督学习如何降低对大规模标注数据的依赖。我们将共同思考,在AI技术的驱动下,图像与视频处理将迎来怎样的崭新篇章,以及它们将如何继续赋能科学研究、技术创新和社会发展。 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的图像与视频处理知识体系。无论您是初学者,希望入门数字图像处理的魅力;还是有一定基础的从业者,渴望掌握最新的前沿技术;抑或是对AI驱动的视觉智能充满好奇的研究者,本书都将是您宝贵的学习资源。让我们一起,用数字化的眼睛,去发现、去理解、去创造一个更加精彩的视觉世界。

用户评价

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我个人一直认为,学习编程技能,尤其是在专业领域,光看理论是远远不够的,必须动手实践。而《世界著名计算机教材精选:实用MATLAB图像和视频处理》这本书,恰恰完美地契合了这一点。它不仅仅是一本理论书籍,更像是一本操作手册,一本实验指导书。作者在书中精心设计了大量的案例,涵盖了图像增强、图像复原、图像变换、形态学处理、色彩空间转换等几乎所有重要的图像处理基础。更难得的是,对于每一个案例,书中都提供了可以直接运行的MATLAB代码,并且对代码的每一部分都进行了细致的注释和讲解。这意味着,即使你是一个MATLAB新手,也可以通过这本书快速上手,并逐步掌握如何利用MATLAB来解决实际的图像处理问题。我特别尝试了书中关于运动检测和目标跟踪的部分,通过跟随书中的步骤,我不仅理解了光流法和卡尔曼滤波的基本原理,还学会了如何用MATLAB实现一个简单的视频跟踪器。这种“边学边做”的学习模式,极大地提升了我的学习效率和学习兴趣。这本书让我感觉到,那些曾经看起来高大上的图像和视频处理技术,其实是可以被分解成一个个具体、可执行的步骤,并且通过MATLAB这个强大的工具来实现的。

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作为一个在读的计算机系研究生,我一直对图像和视频处理这个方向有着浓厚的兴趣,也阅读了不少相关的文献和书籍。然而,《世界著名计算机教材精选:实用MATLAB图像和视频处理》这本书,以其独到的视角和深入浅出的讲解方式,还是给我留下了深刻的印象。这本书最大的特点在于它的“实用性”。它并没有回避那些复杂的数学推导和算法细节,但却能够巧妙地将它们与实际的MATLAB代码实现相结合,让读者在理解理论的同时,能够立即看到这些理论在实践中的应用。我尤其欣赏书中关于频率域处理和傅里叶变换在图像处理中的应用的章节。作者通过生动的例子,解释了如何利用傅里叶变换来进行图像的滤波和去噪,并提供了相应的MATLAB代码。这让我对抽象的数学概念有了更直观的理解。此外,书中对于视频处理的部分也进行了详实的介绍,从视频的读取、帧提取,到运动分析和特征提取,都提供了完整的解决方案。这本书不仅仅是教你如何“使用”MATLAB,更是让你理解“为什么”这样使用,以及“如何”更有效地使用。这对于我未来在学术研究或工程实践中解决图像和视频处理相关问题,无疑具有极大的指导意义。

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这本《世界著名计算机教材精选:实用MATLAB图像和视频处理》绝对是我近几年读到的最有价值的技术书籍之一。这本书的英文原版我接触过一些,但中译本在翻译的准确性和流畅性上做得非常出色,即使是复杂的图像处理概念,也能被清晰地阐释出来。我一直对计算机视觉领域很感兴趣,但苦于找不到一本既系统又实用的入门教材。这本书的出现,简直是雪中送炭。它从最基础的图像表示、像素操作讲起,逐步深入到更高级的滤波、边缘检测、特征提取等核心技术。最让我惊喜的是,书中的每一个概念都配有大量的MATLAB代码示例,而且这些代码不仅可以运行,还提供了详细的解释,让你能够理解每一行代码的作用,以及它背后所蕴含的算法原理。我尤其喜欢书中关于图像分割和对象识别的章节,它循序渐进地介绍了多种方法,从简单的阈值分割到复杂的机器学习模型,让我对如何从图像中提取有意义的信息有了更深刻的认识。书中的图示也非常精美,很多算法的流程和效果都通过直观的图像展示出来,极大地降低了理解难度。虽然这本书的内容量相当可观,但我一点也不觉得枯燥,反而像是跟着一位经验丰富的导师在一步步学习,每完成一个章节,都感觉自己的知识体系又得到了拓展和巩固。

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对于我这样一位有着一定MATLAB基础,但希望在图像和视频处理领域有更深入学习的人来说,《世界著名计算机教材精选:实用MATLAB图像和视频处理》简直是一本宝藏。这本书的结构非常清晰,每一章都围绕着一个主题展开,并且循序渐进地引入相关的技术和算法。它提供了一种非常系统化的学习路径,从基础的图像滤波到复杂的对象跟踪,都涵盖在内。我特别欣赏书中关于视频处理中运动估计和跟踪部分的讲解,它详细介绍了多种方法,并给出了相应的MATLAB实现。通过阅读和实践,我对运动矢量、光流法以及卡尔曼滤波等概念有了更深刻的理解,并且学会了如何用MATLAB来处理视频序列,实现目标的持续跟踪。书中的代码质量很高,易于理解和修改,这一点对于学习者来说至关重要。而且,这本书并非仅仅罗列代码,而是注重解释算法背后的原理,以及代码如何实现这些原理。我感觉到,这本书帮助我建立了一个完整的图像和视频处理知识框架,并让我掌握了将这些知识转化为实际应用的能力。在我之后的工作中,这本书提供的方法和思路,无疑会给我带来巨大的帮助。

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我并非专业科班出身,但一直以来对计算机视觉和图像处理领域充满了好奇。在众多的技术书籍中,我往往会因为晦涩难懂的理论或过于抽象的算法而望而却步。然而,《世界著名计算机教材精选:实用MATLAB图像和视频处理》这本书,以其别具一格的编写风格,成功地吸引了我,并让我沉浸其中。它的语言风格非常平实易懂,仿佛是一位经验丰富的工程师在分享他的实战经验。书中没有堆砌那些枯燥的公式,而是通过一个个生动的应用场景来引入相关的技术。例如,在讲解图像修复时,书中并没有直接抛出复杂的算法,而是先描述了我们在日常生活中遇到的照片修复问题,然后逐步引导读者去理解如何利用MATLAB来实现这些修复功能。书中提供的MATLAB代码,我也尝试着去修改和运行,发现它们非常灵活,可以根据不同的需求进行调整。我尤其喜欢书中关于图像融合和图像增强的部分,它让我理解了如何将多张图像的信息结合起来,或者如何提升图像的视觉效果。这本书让我感觉到,图像和视频处理并非遥不可及,只要掌握了正确的工具和方法,我们每个人都可以去探索和实现其中的奥秘。

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没看呢

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希望不要误人钱财和时间。

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很不错的一本书,很有价值

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内容很全,但都较为概括和基础,容易懂,入门者可以选择。

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独一无二,不一样的手环体验——华为荣耀手环

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基础性的书籍,对初学者很有帮助

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看着很经典

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不错

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