工程软件应用精解：MATLAB图像处理超级学习手册 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张岩 著

图书标签:

• MATLAB
• 图像处理
• 工程软件
• 应用
• 精解
• 学习手册
• 数字图像处理
• 算法
• 编程
• 技术

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115347275

版次：1

商品编码：11447158

品牌：异步图书

包装：平装

丛书名： 工程软件应用精解

开本：16开

出版时间：2014-05-01

用纸：胶版纸

页数：436

正文语种：中文

内容简介

　　《MATLAB图像处理超级学习手册》以MATLAB R2013a版本的功能叙述为主，由浅入深全面地讲解了MATLAB软件在图像处理方面的应用知识。《MATLAB图像处理超级学习手册》自始至终采用实例进行描述，内容完整且每章相对独立，是一本不可多得的MATLAB图像处理的学习参考书。
　　《MATLAB图像处理超级学习手册》涉及面广，涵盖了一般用户需要使用的各种功能，详细介绍了MATLAB在图像处理方面的使用。全书共分为14章，主要包括MATLAB基础知识、MATLAB基本运算及程序设计、图形绘制、图像处理基础、图像的运算、图像的变换、图像的增强、图像压缩编码技术、图像的复原、图像分割技术、数学形态学的应用、MATLAB图像处理在实际中的应用、MATLAB图形用户界面及GUI在图像处理中的应用等。《MATLAB图像处理超级学习手册》强调了图像处理的理论和应用相结合，并给出了大量数字图像处理技术的MATLAB实现程序。
　　《MATLAB图像处理超级学习手册》以实用为目标，深入浅出，实例引导，讲解详实，适合作为理工科高等院校研究生、本科生教学用书，也可作为从事图像处理工作的广大科研、工程技术人员的参考用书。

内页插图

目录

目　录

第1章　MATLAB基础知识　1
1．1　MATLAB简介　1
1．1．1　什么是MATLAB　1
1．1．2　MATLAB语言特点　2
1．1．3　MATLAB系统　4
1．2　MATLAB的工作环境　4
1．2．1　MATLAB操作界面简介　4
1．2．2　命令窗口　5
1．2．3　M-文件编辑/调试窗口　7
1．2．4　帮助系统窗口　8
1．2．5　工作空间窗口　9
1．2．6　图形窗口　10
1．2．7　当前文件夹　10
1．3　查询帮助命令　11
1．3．1　help命令　11
1．3．2　lookfor函数的使用　12
1．3．3　模糊寻找　12
1．4　本章小结　12

第2章　MATLAB基本运算及程序设计　13
2．1　矩阵的创建　13
2．1．1　直接输入法　13
2．1．2　利用M文件建立矩阵　14
2．1．3　利用其他文本编辑器建立矩阵　14
2．1．4　利用MATLAB内置函数建立特殊矩阵　14
2．2　矩阵的拼接　16
2．2．1　基本拼接　17
2．2．2　拼接函数　17
2．3　MATLAB矩阵寻访　18
2．3．1　下标寻访　18
2．3．2　单元素寻访　19
2．3．3　多元素寻访　19
2．4　MATLAB矩阵的运算　20
2．4．1　矩阵加减运算　21
2．4．2　矩阵乘法　21
2．4．3　矩阵除法　22
2．4．4　矩阵的乘方　22
2．4．5　矩阵的行列式　23
2．4．6　矩阵的秩　23
2．4．7　矩阵的逆　23
2．4．8　矩阵的迹　24
2．4．9　矩阵的范数及其计算函数　24
2．4．10　矩阵的特征值与特征向量　24
2．5　关系运算和逻辑运算　25
2．6　MATLAB变量及表达式　26
2．6．1　数值的表示　27
2．6．2　变量的表示　28
2．7　符号运算　29
2．7．1　创建符号变量　29
2．7．2　数值与符号的转换　30
2．7．3　数值矩阵转换为符号矩阵　30
2．7．4　符号替换　30
2．7．5　常用的符号运算　31
2．8　M文件与M函数　32
2．8．1　M文件　33
2．8．2　M函数　34
2．9　MATLAB程序设计　36
2．9．1　数据的输入和输出　36
2．9．2　顺序结构　37
2．9．3　判断语句　37
2．9．4　分支语句　39
2．9．5　for循环语句　40
2．9．6　for语句的嵌套　40
2．9．7　while循环语句　41
2．10　本章小结　41

第3章　图形绘制　42
3．1　二维绘图　42
3．2　MATLAB绘图参数控制　44
3．2．1　线型　44
3．2．2　线条宽度　44
3．2．3　颜色　44
3．2．4　标记类型(13种)　44
3．3　MATLAB图形标注与修饰函数　45
3．3．1　title函数　46
3．3．2　xlabel、ylabel函数　46
3．3．3　grid函数　47
3．3．4　legend函数　48
3．3．5　gtext函数　48
3．3．6　text函数　49
3．3．7　zoom函数　50
3．3．8　num2str、int2str函数　50
3．4　三维绘图　50
3．4．1　三维绘图基本流程　50
3．4．2　三维折线及曲线的绘制　51
3．4．3　三维图形坐标标记的命令　51
3．4．4　三维网格曲面的绘制　52
3．4．5　三维阴影曲面的绘制　55
3．4．6　三维图形的修饰标注　59
3．4．7　特殊图形的绘制实例　61
3．5　本章小结　79

第4章　图像处理基础　80
4．1　MATLAB图像文件的格式　80
4．2　常用图像的类型　81
4．2．1　二值图像　81
4．2．2　索引图像　81
4．2．3　灰度图像　82
4．2．4　RGB图像　83
4．3　图像处理的基本函数　83
4．3．1　图像文件的查询　84
4．3．2　图像文件的读取　85
4．3．3　图像数据类型的转换　86
4．3．4　图像文件的显示　86
4．3．5　imshow 函数　87
4．3．6　图像特殊显示的函数　89
4．3．7　图像文件的储存　92
4．4　图像类型的转换　93
4．4．1　dither函数　93
4．4．2　gray2ind函数　94
4．4．3　grayslice函数　95
4．4．4　im2bw函数　95
4．4．5　ind2gray函数　96
4．4．6　ind2rgb函数　96
4．4．7　mat2gray函数　97
4．4．8　rgb2gray函数　97
4．4．9　rgb2ind函数　98
4．5　MATLAB中的颜色模型　99
4．5．1　RGB模型　99
4．5．2　HSV模型　99
4．5．3　YCbCr模型　99
4．5．4　NTSC模型　100
4．5．5　HSI颜色空间　100
4．6　MATLAB颜色模型的转换　100
4．6．1　rgb2hsv函数　100
4．6．2　hsv2rgb函数　101
4．6．3　rgb2ntsc函数　101
4．6．4　ntsc2rgb函数　103
4．6．5　rgb2ycbcr函数　104
4．6．6　ycbcr2rgb函数　105
4．7　本章小结　105

第5章　图像的运算　106
5．1　图像的点运算　106
5．1．1　线性点运算　106
5．1．2　非线性点运算　108
5．2　图像的代数运算　109
5．2．1　加法运算　110
5．2．2　减法运算　111
5．2．3　乘法运算　113
5．2．4　除法运算　114
5．2．5　线性组合运算　114
5．3　图像的逻辑运算　116
5．4　图像的几何运算　117
5．4．1　图像的插值　117
5．4．2　图像的平移　118
5．4．3　图像的缩放　119
5．4．4　图像的旋转　120
5．4．5　图像的镜像　121
5．4．6　图像的裁剪　123
5．5　仿射变换　124
5．5．1　尺度变换　125
5．5．2　伸缩变换　125
5．5．3　扭曲变换　126
5．5．4　旋转变换　127
5．6　邻域与块操作　128
5．6．1　滑动邻域操作　129
5．6．2　分离邻域操作　132
5．6．3　列处理操作　134
5．6．4　区域的选择　135
5．6．5　区域滤波　137
5．6．6　区域填充　138
5．7　本章小结　139

第6章　图像的变换　140
6．1　傅里叶变换　140
6．1．1　傅里叶变换的物理意义　140
6．1．2　图像傅里叶变换的物理意义　141
6．1．3　连续傅里叶变换　142
6．1．4　傅里叶变换的快速实现　143
6．1．5　傅里叶变换的性质　147
6．2　离散余弦变换　154
6．2．1　一维离散余弦变换　154
6．2．2　二维离散余弦变换　154
6．2．3　二维离散余弦函数　155
6．3　Radon变换　157
6．4　Fanbeam投影变换　161
6．5　离散沃尔什-哈达玛变换�ァ�162
6．6　小波变换　165
6．6．1　一维连续小波变换　165
6．6．2　高维连续小波变换　166
6．6．3　连续小波变换的性质　167
6．6．4　离散小波变换　167
6．7　本章小结　170

第7章　图像的增强　171
7．1　灰度变换增强　171
7．1．1　图像直方图的含义　171
7．1．2　图像直方图的均衡化　172
7．1．3　灰度的调整　173
7．1．4　直方图规定化　180
7．2　空域滤波增强　182
7．2．1　按干扰源分类　182
7．2．2　按噪声与信号的关系分类　182
7．2．3　按概率密度函数分类　183
7．2．4　imnoise函数　183
7．2．5　平滑滤波器　185
7．2．6　中值滤波器　186
7．2．7　自适应滤波器　189
7．2．8　空域锐化滤波器　190
7．3　频域滤波增强　192
7．3．1　低通滤波器　192
7．3．2　高通滤波器　195
7．3．3　同态滤波器　199
7．4　彩色增强　201
7．4．1　真彩色增强　201
7．4．2　伪彩色增强　202
7．4．3　假彩色增强　205
7．5　小波变换在图像增强方面的应用　206
7．5．1　图像增强处理　206
7．5．2　图像钝化与锐化　207
7．5．3　小波图像去噪处理　209
7．6　本章小结　212

第8章　图像压缩编码技术　213
8．1　图像压缩概述　213
8．1．1　图像压缩的可能　213
8．1．2　图像信息量的度量　214
8．2　图像压缩编码评价标准　215
8．2．1　客观标准　215
8．2．2　主观标准　215
8．2．3　压缩率　216
8．2．4　冗余度　216
8．3　DCT变换编码　217
8．4　图像的无损编码和有损编码　220
8．4．1　无损编码　220
8．4．2　有损编码　220
8．5　JPEG标准　241
8．6　小波图像压缩编码　242
8．7　基于小波变换的图像水印技术　247
8．8　本章小结　250

第9章　图像的复原　251
9．1　图像复原的概述　251
9．1．1　图像退化模型　252
9．1．2　噪声的特征　254
9．1．3　图像质量的客观评价　254
9．2　估计退化函数　255
9．2．1　图像观测估计法　255
9．2．2　试验估计法　255
9．2．3　模型估计法　255
9．3　逆滤波复原　257
9．4　维纳滤波复原　258
9．5　约束的最小二乘方滤波复原　261
9．6　Lucy-Richardson滤波复原　263
9．7　盲去卷积滤波复原　265
9．8　本章小结　267

第10章　图像分割技术　268
10．1　图像分割技术的基本概念　268
10．2　边缘检测　269
10．2．1　边缘检测算法　271
10．2．2　梯度算子　271
10．2．3　Roberts算子　272
10．2．4　Sobel算子　272
10．2．5　Prewitt 算子　273
10．2．6　拉普拉斯(Laplacian)算子　274
10．2．7　LOG(Laplacian-Gauss)算子　275
10．2．8　坎尼(Canny)算子　276
10．2．9　利用霍夫(Hough)变换检测图像边缘的算法　279
10．3　阈值分割　281
10．3．1　直方图双峰法　281
10．3．2　最大类间方差法　282
10．3．3　迭代法　284
10．4　区域分割　286
10．4．1　区域生长法　286
10．4．2　区域分裂合并　290
10．5　分水岭分割法　292
10．6　本章小结　296

第11章　数学形态学的应用　297
11．1　基本符号和定义　297
11．2　数学形态学的基本运算　299
11．2．1　结构元素　299
11．2．2　膨胀处理　303
11．2．3　腐蚀处理　305
11．2．4　膨胀和腐蚀的组合　306
11．2．5　击中或击不中处理　310
11．3　基于膨胀和腐蚀的数学形态学应用　311
11．3．1　骨架化　311
11．3．2　边界提取　314
11．3．3　图像区域填充　315
11．3．4　移除小对象　316
11．3．5　距离变换　317
11．4　基于膨胀和腐蚀的数学形态学重建　319
11．4．1　极大值和极小值　320
11．4．2　极值的抑制　321
11．4．3　极小值的突显　323
11．5　对象的特性度量　324
11．5．1　连通区域的标识　324
11．5．2　二值图像的对象选择　326
11．5．3　图像面积的计算　327
11．6　查找表操作　327
11．6．1　查找表的创建　327
11．6．2　查找表的使用　328
11．7　本章小结　329

第12章　MATLAB图像处理在实际中的应用　330
12．1　图像处理技术在医学处理方面的应用　330
12．1．1　图像旋转在医学处理方面的应用　330
12．1．2　图像剪切在医学处理方面的应用　331
12．1．3　图像负片效果在医学处理方面的应用　332
12．1．4　灰度变换在医学处理方面的应用　332
12．1．5　直方图均衡化在医学处理方面的应用　333
12．1．6　锐化效果在医学处理方面的应用　334
12．1．7　边缘检测效果在医学处理方面的应用　335
12．2　MATLAB识别与统计的应用　336
12．3　MATLAB图像处理在车牌识别系统上的应用　339
12．3．1　车牌识别研究内容　339
12．3．2　车牌识别系统设计原理概述　339
12．3．3　图像读取及车牌区域提取　340
12．3．4　牌照区域的分割　345
12．3．5　车牌进一步处理　347
12．3．6　字符分割与归一化　348
12．3．7　字符的识别　350
12．3．8　程序源代码　352
12．4　本章小结　359

第13章　MATLAB图形用户界面　360
13．1　图形用户界面简介　360
13．1．1　命令方式　360
13．1．2　菜单方式　360
13．1．3　GUI模板　360
13．1．4　图形用户界面设计窗口　361
13．2　图形用户界面开发环境　362
13．2．1　布局编辑器　362
13．2．2　位置调整工具　364
13．2．3　用属性查看器设置控件属性　365
13．2．4　菜单编辑器　366
13．2．5　对象浏览器　367
13．2．6　Tab顺序编辑器　367
13．3　控件对象及属性　368
13．3．1　控件对象的描述　368
13．3．2　控件对象的属性　369
13．3．3　控件对象的建立　370
13．4　菜单设计　373
13．4．1　建立用户菜单　373
13．4．2　菜单对象常用属性　373
13．4．3　快捷菜单　375
13．5　对话框设计　376
13．5．1　Windows公共对话框　377
13．5．2　MATLAB专用对话框　379
13．6　GUI程序设计　382
13．7　本章小结　395

第14章　GUI在图像处理中的应用　396
14．1　图形用户界面控件的设置　396
14．2　图像处理操作　397
14．2．1　“文件操作”菜单项　397
14．2．2　“图像编辑”菜单项　399
14．2．3　“图像分析”菜单项　403
14．2．4　“图像调整”菜单项　407
14．2．5　“图像平滑”菜单项　411
14．2．6　“图像锐化”菜单项　415
14．2．7　“图像高级处理”菜单项　421
14．2．8　“小波变换”菜单项　423
14．3　本章小结　426

附录　图像处理工具箱函数汇总　427
参考文献　436

前言/序言

工程软件应用精解：MATLAB图像处理超级学习手册 前言 在当今科技飞速发展的时代，图像处理技术已渗透到科学研究、工程实践、医疗诊断、安防监控、艺术设计等各个领域。从卫星遥感图像的分析，到医学影像的增强，再到工业产品的缺陷检测，图像处理都扮演着至关重要的角色。而MATLAB，作为一款功能强大的工程计算与可视化软件，凭借其丰富的工具箱和易用的编程环境，成为了图像处理领域不可或缺的利器。 本书旨在为广大工程技术人员、科研工作者、高等院校师生提供一本全面、深入、实用的MATLAB图像处理学习指南。我们深知，对于许多初学者而言，零散的知识点和抽象的概念常常令人望而却步。因此，本书在编写过程中，始终秉持“精解应用，巧学巧用”的理念，力求将复杂的理论知识转化为易于理解的操作步骤，将抽象的算法原理转化为直观的实践案例。 本书的内容设计，遵循从基础到进阶，从理论到实践的学习路径，确保读者能够循序渐进地掌握MATLAB图像处理的核心技术。我们不仅仅停留在API函数的罗列，更注重对每一个函数、每一个算法背后的原理进行深入剖析，并结合实际应用场景，演示如何灵活运用这些工具解决具体问题。 本书亮点 系统性强，结构清晰： 本书按照图像处理的典型流程和关键技术点进行章节划分，从图像的基础操作，到滤波增强、分割、复原、变换，再到特征提取与识别，层层递进，逻辑严谨，帮助读者构建完整的知识体系。 理论与实践紧密结合： 每一项技术介绍都辅以详实的理论讲解，同时提供丰富的MATLAB代码示例，这些示例不仅可以直接运行，更融入了真实世界中的应用场景，让读者在“做中学”，在“用中学”。 案例丰富，贴近工程实际： 本书精选了大量贴近工程实际的案例，涵盖了工业检测、医学影像、遥感分析、人脸识别等多个热门领域，让读者直观地感受到图像处理技术在现实世界中的强大威力。 深度解析，挖掘细节： 对于关键算法和复杂概念，本书进行了深度解析，例如不同滤波算法的优缺点、图像分割方法的适用场景、特征提取的原理与实现等，帮助读者理解“为什么”这样做，而不仅仅是“怎么做”。 注重效率与优化： 在代码示例中，我们也会适时地引入一些优化技巧和效率提升的方法，使读者在学习的同时，也能养成编写高效、优化的代码的良好习惯。 配套资源，助力学习： （此处可添加关于书中是否提供代码、数据集、练习题等说明，如果实际有的话。） 本书内容概览 本书共分为XX个章节，具体内容涵盖以下主要方面： 第一部分：MATLAB图像处理基础 第一章 MATLAB环境与图像基础： 介绍MATLAB的开发环境，包括MATLAB的安装、界面布局、基本操作等。重点讲解图像在MATLAB中的表示方式（矩阵）、不同图像类型（二值图像、灰度图像、真彩色图像）及其相互转换。学习如何读取、显示和保存图像。 第二章 图像的基本操作： 涵盖图像的裁剪、缩放、旋转、翻转等几何变换，以及图像的颜色空间转换（RGB、HSV、YCbCr等），为后续的图像处理奠定基础。 第二部分：图像增强与复原 第三章 图像的点运算： 深入讲解灰度变换技术，包括线性变换、对数变换、幂次变换（伽马变换）、直方图均衡化及其变种。演示如何利用这些技术改善图像的对比度和亮度，突出图像细节。 第四章 图像的空域滤波： 介绍基于空间域的图像平滑（噪声抑制）和锐化技术。详细讲解各种线性滤波器（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）的原理、特点及应用。分析不同锐化滤波器（如Sobel、Prewitt、Laplacian）的性能差异。 第五章 图像的频域滤波： 讲解傅里叶变换在图像处理中的应用，包括图像的频谱分析，以及如何利用低通、高通、带通、带阻滤波器在频域进行图像增强。讨论掩模设计与滤波过程。 第六章 图像复原： 介绍图像退化模型，重点讲解逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等图像复原技术，解决模糊、噪声等问题。 第三部分：图像分割与特征提取 第七章 图像分割基础： 讲解图像分割的核心思想，即把图像划分为若干有意义的区域。介绍基于阈值的分割方法，包括全局阈值、局部阈值、Otsu法等，并通过案例展示其应用。 第八章 边缘检测： 详细介绍边缘检测算子，如Sobel、Prewitt、Roberts、Laplacian of Gaussian (LoG)、Canny等，分析其原理和性能。学习如何利用边缘信息进行图像分割和特征提取。 第九章 分水岭变换与区域生长： 介绍基于区域的分割方法，如分水岭变换和区域生长算法。讲解其原理和在复杂图像分割场景下的应用。 第十章 形态学图像处理： 深入讲解腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学操作，以及击中/不击中变换、骨架提取、边界提取等高级应用。展示形态学操作在图像去噪、连接组件分析、形状分析等方面的作用。 第十一章 特征提取与描述： 介绍图像特征提取的基本概念，包括边缘特征、角点特征（如Harris角点）、区域特征（如形状、纹理）以及尺度不变特征（如SIFT、SURF）。讲解如何利用MATLAB实现这些特征的提取和描述。 第四部分：图像变换与高级应用 第十二章 图像变换： 讲解常用图像变换，如Hough变换（用于直线、圆等形状检测）、Radon变换等，以及它们在特定应用中的价值。 第十三章 颜色图像处理： 重点讨论颜色空间的应用，如RGB、HSV、Lab等，以及在颜色图像增强、分割和特征提取中的应用。 第十四章 视频图像处理基础： 介绍视频序列的基本概念，包括帧的读取、处理和显示，以及简单的运动检测技术。 第十五章 图像识别与应用案例： 结合前面章节所学的知识，通过实际案例展示图像识别的应用，例如人脸识别、目标跟踪、工业缺陷检测、医学图像分析等。将理论知识与实际问题相结合，提升读者的解决实际问题的能力。 致读者 本书的编写过程，离不开无数的实践与反复推敲。我们希望本书能够成为您在MATLAB图像处理学习道路上的得力助手，帮助您快速掌握图像处理的精髓，并将其灵活应用于您的科研和工程实践中。学习永无止境，我们鼓励您在掌握书本知识的基础上，积极探索，勇于创新。 祝您在MATLAB图像处理的学习旅程中，学有所成，用有所获！

评分☆☆☆☆☆

老实说，我当初买这本书，是被“超级学习手册”这个名字吸引了，抱着试一试的心态，结果发现它真的名副其实！这本书的深度和广度都让我感到惊喜。它不仅仅是列出了一堆MATLAB的函数，而是深入剖析了许多核心的图像处理算法背后的数学原理和实现思路。比如在讲到傅里叶变换在图像处理中的应用时，书中对时域和频域的关系做了非常透彻的讲解，甚至还涉及到了一些离散傅里叶变换的细节，这对于我理解图像的频率特性，以及如何通过滤波来去除噪声或增强特征非常有帮助。而且，在讲解一些复杂的算法，比如小波变换、形态学操作时，作者非常有技巧地用类比和几何直观的方式来解释，让我这个非数学专业背景的人也能快速领悟其中的精髓。我尤其喜欢书中关于图像复原和图像增强的章节，这些内容在实际的图像质量提升任务中非常关键，而书中提供的多种方法和对比分析，让我能够根据不同的应用场景选择最合适的策略。让我印象深刻的是，书中还涉及了一些高级的主题，比如三维图像处理和一些机器学习在图像分析中的应用初步介绍，这让我看到了未来学习的方向，也认识到MATLAB在更广泛的领域中的强大潜力。这本书绝对是一本值得反复研读的宝典。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容非常丰富，对于我这样希望在短时间内掌握MATLAB图像处理核心技能的读者来说，简直是及时雨。它并没有一开始就抛出大量晦涩难懂的公式，而是从最基础的图像数据类型和表示方法讲起，逐步深入。我特别欣赏作者在讲解每一个新概念时，都会辅以大量的代码示例，并且这些代码都经过了精心的优化和注释，非常易于理解和模仿。其中，对于图像分割的讲解，我印象尤为深刻。书中介绍了多种经典的分割方法，比如基于阈值的方法、区域生长法、以及一些基于边缘检测的分割技术，并且详细阐述了它们各自的适用条件和局限性。让我感到意外的是，书中还涉及到了对视频图像的处理，这对于我目前工作中的一些需求非常实用，比如视频去噪和目标跟踪的初步思路。而且，在讲解过程中，作者还会时不时地提醒读者一些潜在的陷阱和常见的错误，这极大地帮助我避免走了很多弯路。对我而言，这本书最大的价值在于它提供了一个非常系统化的学习框架，让我在学习过程中不至于迷失方向，能够沿着一条清晰的路径前进。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计非常巧妙，让我在学习过程中既能掌握理论，又能快速上手实践。它并没有把所有的内容堆砌在一起，而是有逻辑地将图像处理的各个模块进行拆分，并且在每个模块内部又有详细的分解。我特别喜欢书中关于色彩空间转换和颜色分析的部分，作者用非常生动形象的比喻，让我一下子就理解了RGB、HSV、Lab等不同颜色空间的特点和用途，这对于我后续进行颜色相关的图像处理任务非常有帮助。而且，书中对不同滤波器的讲解，比如高斯滤波、中值滤波、拉普拉斯滤波等，都详细地给出了它们在MATLAB中的实现方式，并且通过对比实验，让我直观地感受到了它们在平滑、锐化等方面的效果差异。让我印象深刻的是，书中对一些更复杂的图像特征提取方法，比如SIFT、SURF算法的讲解，虽然相对深入，但作者依然保持了清晰的讲解思路，并且提供了相应的MATLAB代码示例，让我能够初步接触到这些高级的特征提取技术。这本书就像一个百科全书，涵盖了图像处理的方方面面，并且将知识点都组织得井井有条，让我能够根据自己的需求，快速找到所需的知识。

评分☆☆☆☆☆

这本《工程软件应用精解：MATLAB图像处理超级学习手册》真是把我从一个对图像处理一窍不通的新手，变成了一个能在MATLAB里独立完成一些基本图像分析任务的小行家。我特别喜欢它讲解的循序渐进，从最基础的图像概念、MATLAB图像处理的开发环境介绍，到如何读取、显示、存储图像，这些基本功扎实了，后面的内容才能学得进去。我记得刚拿到这本书时，面对那些陌生的函数和参数，心里直打鼓，但作者的讲解就像一位经验丰富的老朋友，一点点地掰开了揉碎了，用大量图示和清晰的代码示例，把每一个函数的作用、每一个参数的含义都讲得明明白白。最让我受益匪浅的是，它并没有仅仅停留在理论的堆砌，而是紧密结合工程实际应用，比如在边缘检测、图像分割、滤波等章节，都列举了非常贴切的实例，让我能立刻感受到这些技术在现实世界中的价值。而且，书中对不同算法的优缺点分析也很到位，这让我不仅仅是会用，更能理解为什么要用，什么时候用。那些“超级学习”的设计，比如每章后面的思考题和项目实践，更是把我的学习热情推向了高潮，我经常埋头在电脑前，尝试着去实现书中的小例子，然后自己再去拓展，那种成就感是无与伦比的。总而言之，这本书为我打开了MATLAB图像处理的大门，让我对这个领域充满了信心和探索的动力。

评分☆☆☆☆☆

拿到《工程软件应用精解：MATLAB图像处理超级学习手册》这本书，我最大的感受就是它的实用性。作者在编写这本书时，似乎一直在站在工程实践者的角度思考问题。书中大量的案例分析，都直接取材于我们日常可能会遇到的工程问题，比如工业检测中的缺陷识别，医学影像分析中的特征提取，甚至是一些遥感图像的处理。每一个案例都清晰地展示了如何利用MATLAB的图像处理工具箱来解决实际问题。我尤其喜欢书中关于图像配准和图像融合的章节，这对我正在进行的一个项目非常有帮助。书中不仅介绍了基本的配准算法，还深入讲解了如何处理不同尺度、不同角度的图像，并且提供了优化配准精度的技巧。此外，书中对图像压缩和编码的讲解，也让我受益匪浅，这对于我理解如何有效地存储和传输图像数据有了更深的认识。让我惊喜的是，书中还包含了一些关于三维点云处理和可视化方面的基础内容，这让我看到了MATLAB在更前沿领域的应用前景。这本书的讲解风格非常直接，很少有空洞的理论，更多的是通过实际操作来带动学习，这让我觉得学习过程既高效又有趣。

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很好很好很好

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实用 物超所值 包装精致!太满意了 我很喜欢

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内容很好，装订不错，纸张很好。

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差评！严重差评！整本书都是灰尘，用纸巾擦掉后，还有黑麻麻的污垢，根本擦不去。

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入门级的书

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啊啊啊啊啊啊啊啊

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书很破很脏

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很不错，发货很给力！