數字圖像處理：原理與實踐（MATLAB版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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左飛 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• MATLAB
• 圖像處理
• 圖像分析
• 模式識彆
• 計算機視覺
• 算法
• 實踐
• 高等教育
• 理工科

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121244698

版次：1

商品編碼：11572050

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2014-11-01

用紙：膠版紙

頁數：559

字數：722000

正文語種：中文

內容簡介

　　《數字圖像處理：原理與實踐（MATLAB版）》全麵係統地介紹瞭數字圖像處理技術的理論與方法，內容涉及幾何變換、灰度變換、圖像增強、圖像分割、圖像去噪、小波變換、形態學處理、多尺度融閤、偏微分方程應用、正交變換與圖像壓縮、邊緣及輪廓檢測、圖像復原、圖像去霧、多尺度空間構建與特徵匹配等15大核心話題。工欲善其事，必先利其器。《數字圖像處理：原理與實踐（MATLAB版）》所有算法均配有完整的MATLAB實現代碼，並以此為基礎詳細介紹瞭MATLAB中與圖像處理有關的近200個函數的使用方法，便於讀者學習與實踐。此外，《數字圖像處理：原理與實踐（MATLAB版）》還提供瞭豐富的在綫支持資源，方便為讀者答疑解惑及提供輔助資料下載。

作者簡介

　　左飛，服務於中國規模最大的移動通信運營商，業餘時間他撰寫瞭多部計算機方麵的著作，並譯有《編碼》、《提高C++性能的編程技術》等經典名著。

內頁插圖

目錄

第1章 緒論
1.1 數字圖像處理概述
1.1.1 圖像與數字圖像
1.1.2 數字圖像處理研究的內容
1.1.3 數字圖像處理的應用
1.2 MATLAB概述
1.2.1 MATLAB的發展
1.2.2 MATLAB的特點
1.2.3 MATLAB的結構
1.3 在MATLAB中處理數字圖像
1.3.1 MATLAB中的圖像存儲
1.3.2 MATLAB中的圖像轉換
1.3.3 MATLAB中圖像的基本操作
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第2章 圖像的點運算
2.1 灰度直方圖
2.1.1 灰度直方圖簡介
2.1.2 基本原理
2.1.3 編碼實現
2.2 灰度綫性變換
2.2.1 基本原理
2.2.2 編碼實現
2.3 灰度非綫性變換
2.3.1 灰度對數變換
2.3.2 灰度冪次變換
2.3.3 灰度指數變換
2.4 灰度拉伸
2.4.1 基本原理
2.4.2 編碼實現
2.5 灰度均衡
2.5.1 基本原理
2.5.2 編碼實現
2.6 直方圖規定化
2.6.1 基本原理
2.6.2 編碼實現
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第3章 圖像的幾何變換
3.1 圖像幾何變換的基本理論
3.1.1 圖像幾何變換概述
3.1.2 圖像幾何變換的數學描述
3.2 圖像的平移變換
3.2.1 效果預覽
3.2.2 基本原理
3.2.3 編程實現
3.3 圖像的鏡像變換
3.3.1 效果預覽
3.3.2 基本原理
3.3.3 編程實現
3.4 圖像的轉置
3.4.1 效果預覽
3.4.2 基本原理
3.4.3 編程實現
3.5 圖像的縮放
3.5.1 效果預覽
3.5.2 基本原理
3.5.3 插值算法介紹
3.5.4 編程實現
3.6 圖像的鏇轉
3.6.1 效果預覽
3.6.2 基本原理
3.6.3 編程實現
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第4章 圖像的增強處理
4.1 捲積積分與鄰域處理
4.1.1 理解捲積積分的概念
4.1.2 捲積應用於圖像處理的原理
4.1.3 鄰域處理的基本概念
4.1.4 運用模闆實現鄰域處理
4.2 圖像的簡單平滑
4.2.1 圖像的簡單平滑原理
4.2.2 簡單平滑的編碼實現
4.3 圖像的高斯平滑
4.3.1 平滑綫性濾波器
4.3.2 高斯平滑的原理
4.3.3 高斯分布
4.3.4 高斯平滑的算法實現
4.4 圖像的中值濾波
4.4.1 統計排序濾波器
4.4.2 圖像中值濾波的原理
4.4.3 圖像中值濾波的算法實現
4.5 圖像的雙邊濾波
4.6 圖像的拉普拉斯銳化
4.6.1 圖像的銳化
4.6.2 拉普拉斯銳化的原理
4.6.3 拉普拉斯銳化的編碼實現
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第5章 圖像的形態學處理
5.1 數學形態學
5.2 一些必要的概念和符號約定
5.3 圖像的腐蝕
5.3.1 腐蝕原理
5.3.2 編程實現
5.4 圖像的膨脹
5.4.1 膨脹原理
5.4.2 編程實現
5.5 腐蝕和膨脹的性質及應用
5.5.1 腐蝕和膨脹的代數性質
5.5.2 腐蝕和膨脹的應用
5.6 開運算和閉運算
5.6.1 開運算
5.6.2 閉運算
5.6.3 編程實現
5.6.4 開運算和閉運算的代數性質
5.7 圖像形態學的其他運算
5.7.1 擊中/不擊中運算
5.7.2 細化處理
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第6章 邊緣檢測
6.1 基本概念及思想
6.1.1 邊緣檢測的基本概念
6.1.2 邊緣檢測的基本思想
6.2 基於梯度的常規方法
6.2.1 梯度算子及其離散化錶示
6.2.2 用梯度算子進行邊緣檢測
6.2.3 帶有方嚮信息的邊緣檢測
6.3 拉普拉斯算子
6.4 基於LoG和DoG的邊緣檢測
6.4.1 高斯拉普拉斯算子（LoG）
6.4.2 高斯差分算子（DoG）
6.5 Canny邊緣檢測算法
6.5.1 Canny準則
6.5.2 Canny算法與實現
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第7章 圖像分割
7.1 豪格變換
7.1.1 平麵坐標係的轉換
7.1.2 Hough變換的思想
7.1.3 直綫的Hough變換
7.1.4 圓的Hough變換
7.2 輪廓跟蹤
7.2.1 區域錶示方法
7.2.2 單區域跟蹤
7.2.3 多區域跟蹤
7.2.4 編碼實現
7.3 種子填充
7.3.1 算法介紹
7.3.2 編碼實現
7.4 區域分割
7.4.1 區域分裂與閤並
7.4.2 編程實現
7.5 水域分割
7.5.1 從必備的基本概念開始
7.5.2 分水嶺分割算法的原理
7.5.3 標記控製的分水嶺算法
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第8章 正交變換與圖像壓縮
8.1 傅裏葉變換
8.1.1 傅裏葉變換的數學基礎
8.1.2 傅裏葉變換與傅裏葉級數的關係
8.1.3 數字圖像的傅裏葉變換
8.1.4 快速傅裏葉變換的算法
8.1.5 編程實現圖像的快速傅裏葉變換
8.2 離散餘弦變換
8.2.1 基本概念及數學描述
8.2.2 離散餘弦變換的快速算法
8.2.3 離散餘弦變換的意義與應用
8.3 沃爾什-哈達瑪變換
8.3.1 沃爾什函數
8.3.2 離散沃爾什變換及其快速算法
8.3.3 沃爾什變換的應用
8.4 卡洛南-洛伊變換
8.4.1 一些必備的基礎概念
8.4.2 主成分變換的推導
8.4.3 編碼實現主成分變換
8.4.4 應用K-L變換實現圖像壓縮
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第9章 小波變換及其應用
9.1 子帶編碼
9.1.1 數字信號處理基礎
9.1.2 多抽樣率信號處理
9.1.3 圖像的子帶分解
9.2 哈爾函數與哈爾變換
9.2.1 哈爾函數的定義
9.2.2 哈爾函數的性質
9.2.3 酉矩陣與酉變換
9.2.4 二維離散綫性變換
9.2.5 哈爾基函數
9.2.6 哈爾變換
9.3 小波的數學基礎
9.3.1 小波的曆史
9.3.2 理解小波的概念
9.3.3 多分辨率分析
9.3.4 小波函數的構建
9.3.5 小波序列展開
9.3.6 離散小波變換
9.3.7 連續小波變換
9.3.8 小波的容許條件與基本特徵
9.4 快速小波變換
9.4.1 快速小波正變換
9.4.2 快速小波逆變換
9.4.3 圖像的小波變換
9.5 小波在圖像處理中的應用
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第10章 偏微分方程與圖像降噪
10.1 PM方程及其應用
10.1.1 一維熱傳導方程
10.1.2 各嚮異性擴散方程
10.1.3 PM擴散方程的實現
10.1.4 加性算子分裂
10.2 TV方法及其應用
10.2.1 泛函與變分法
10.2.2 全變分模型
10.2.3 TV算法的數值實現
10.2.4 基於TV的圖像降噪實例
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第11章 圖像復原
11.1 從圖像的退化到復原
11.1.1 圖像的退化模型
11.1.2 連續的退化模型
11.1.3 離散的退化模型
11.2 常規的圖像復原示例
11.2.1 循環矩陣的對角化
11.2.2 逆濾波的基本原理
11.2.3 維納濾波及其應用
11.2.4 露茜-理查德森算法
11.3 暗通道優先的圖像去霧算法
11.3.1 暗通道的概念與意義
11.3.2 暗通道去霧霾的原理
11.3.3 算法實現與應用
11.3.4 算法不足及改進方嚮
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第12章 圖像的特徵檢測
12.1 SIFT特徵檢測
12.1.1 尺度空間構造
12.1.2 空間極值檢測
12.1.3 方嚮賦值
12.1.4 特徵描述
12.1.5 算法實現
12.2 SURF特徵檢測
12.2.1 積分圖
12.2.2 DoH近似
12.2.3 尺度空間錶達
12.2.4 特徵描述
12.2.5 算法實現
12.3 KAZE特徵檢測
12.3.1 非綫性擴散濾波
12.3.2 尺度空間的構造
12.3.3 特徵檢測與描述
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附錄A 必不可少的數學基礎
附錄B 圖像編碼的理論基礎

前言/序言

《數字圖像處理：原理與實踐（MATLAB版）》圖書簡介 洞悉像素的奧秘，掌握圖像的語言，開啓智慧的視覺世界。 在這信息爆炸的時代，圖像以其直觀、豐富的信息承載能力，成為我們理解世界、交流思想的關鍵媒介。從醫學影像的診斷輔助，到工業檢測的精益求精，從安防監控的實時預警，到科學研究的深度探索，數字圖像處理技術無處不在，扮演著越來越重要的角色。它不僅僅是計算機視覺的基礎，更是人工智能、大數據等前沿領域不可或缺的賦能技術。 《數字圖像處理：原理與實踐（MATLAB版）》是一本為緻力於深入理解數字圖像處理技術，並希望將其應用於實際問題的讀者量身打造的權威指南。本書跳脫齣理論的象牙塔，聚焦於將深奧的數學原理與鮮活的工程實踐緊密結閤，尤其側重於利用被譽為“工程計算的瑞士軍刀”的MATLAB平颱，讓讀者在動手實踐中真正掌握圖像處理的核心技術。 本書內容精髓： 本書圍繞數字圖像處理的完整流程，層層深入，由淺入深，為您構建一個清晰而全麵的知識體係。我們將從數字圖像最基礎的構成單元——像素齣發，逐步揭示圖像的數字化過程，探索其數學本質。 第一部分：圖像處理的基礎理論與預備知識 數字圖像的本質： 在此部分，我們首先將清晰地闡述數字圖像是如何被采集、錶示和存儲的。您將理解像素的概念、圖像的幾何特徵（如分辨率、像素深度、色彩模型RGB、CMYK、HSV等），以及不同圖像格式（如BMP、JPEG、PNG）的特點與選擇。這如同建築的基石，穩固的理論基礎是後續所有高級應用的前提。 圖像的數學錶達： 圖像處理離不開強大的數學工具。我們將引入傅裏葉變換、捲積、綫性代數等在圖像處理中扮演核心角色的數學概念。您將學習如何用數學語言描述圖像的各種特性，理解濾波器、變換等操作的數學原理，從而更深刻地理解圖像處理算法的內在邏輯。 MATLAB環境的搭建與基礎操作： 為瞭讓理論緊隨實踐，本書將係統介紹MATLAB開發環境的配置與基本使用。您將熟悉MATLAB的命令行操作、腳本編寫、變量管理、基本數據類型等，並學習如何利用MATLAB的內置函數進行矩陣運算、繪圖等基礎操作，為後續的圖像處理實踐做好準備。 第二部分：圖像的增強與復原 空間域圖像增強： 圖像的“美顔”與“瘦身”工作始於空間域。我們將詳細介紹點運算（如灰度變換、對比度拉伸、直方圖均衡化）和鄰域運算（如平滑濾波、銳化濾波）的原理與MATLAB實現。您將學習如何通過調整像素值來改善圖像的視覺效果，去除噪聲，突齣細節，例如： 灰度變換： 對比度增強，分段綫性變換，伽馬校正等，讓昏暗的圖像重現生機。 直方圖處理： 直方圖均衡化與規定化，使圖像的灰度分布更均勻，細節更突齣。 空間濾波： 均值濾波、高斯濾波用於去噪，拉普拉斯算子、Sobel算子用於邊緣檢測與銳化，讓模糊的圖像重現清晰。 頻率域圖像增強： 傅裏葉變換揭示瞭圖像的頻率信息。本部分將帶領您探索如何利用頻率域濾波器來增強或抑製圖像的特定頻率分量，從而實現與空間域互補的增強效果。您將學習低通濾波、高通濾波、同態濾波等在頻率域的應用，有效抑製周期性噪聲，增強圖像的整體對比度。 圖像復原： 圖像在采集、傳輸過程中往往會受到各種噪聲的汙染，或者因模糊而丟失信息。本部分將深入講解各種圖像復原技術，包括： 噪聲模型與估計： 識彆並量化不同類型的噪聲（如高斯噪聲、椒鹽噪聲、周期噪聲），為後續去噪算法的選擇提供依據。 逆濾波與維納濾波： 針對模糊退化模型，介紹如何嘗試恢復原始圖像，並學習維納濾波在噪聲存在時如何兼顧去模糊和降噪。 約束最小二乘濾波： 在保證一定平滑度的前提下進行圖像復原。 形態學濾波： 利用結構元素對圖像進行腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等操作，用於消除噪聲、連接斷裂的物體、分離粘連的物體等。 第三部分：圖像的變換與編碼 圖像變換： 圖像變換是理解圖像內容、進行特徵提取的關鍵。我們將深入探討： 離散餘弦變換（DCT）： JPEG壓縮的核心，理解其能量聚集特性。 小波變換： 能夠同時捕捉圖像的空間和頻率信息，在圖像壓縮、去噪、特徵提取等方麵錶現齣色。 Hough變換： 用於檢測圖像中的直綫、圓等幾何形狀，是模式識彆中的重要工具。 圖像壓縮： 在數據存儲和傳輸日益重要的今天，高效的圖像壓縮技術至關重要。您將學習： 無損壓縮與有損壓縮： 理解兩者原理與應用場景。 基於變換的壓縮： 如JPEG標準中DCT的應用。 預測編碼： 利用像素間的相關性進行編碼。 第四部分：圖像分割 圖像分割的原理與方法： 圖像分割是將圖像劃分為若乾個具有意義的區域或對象的關鍵步驟，是許多高級視覺任務（如目標識彆、場景理解）的基礎。本部分將全麵介紹： 基於閾值的方法： 全局閾值、局部閾值、Otsu方法等，簡單高效。 區域生長法： 從種子點齣發，根據特定準則生長齣目標區域。 邊緣檢測與連接： 利用邊緣信息來分割物體。 基於區域分裂與閤並的方法： 遞歸地劃分和閤並圖像區域。 Watershed變換： 將圖像看作地形圖，根據流域的原理進行分割。 分水嶺算法： 深刻理解其原理與在分割中的應用。 MATLAB的分割工具箱： 本書將指導您如何利用MATLAB強大的圖像處理和計算機視覺工具箱（Image Processing Toolbox, Computer Vision Toolbox）中的函數，高效地實現各種圖像分割算法。 第五部分：形態學圖像處理 二值圖像形態學： 腐蝕、膨脹、開運算、閉運算、擊中不擊中變換等，用於形狀分析、物體提取、連通組件分析等。 灰度圖像形態學： 灰度腐蝕、灰度膨脹、灰度開運算、灰度閉運算，以及頂帽變換、黑帽變換等，用於灰度圖像的平滑、增強、去噪等。 形態學梯度與骨架提取： 利用形態學操作計算圖像的梯度，以及提取物體的骨架。 第六部分：顔色圖像處理 顔色空間： RGB、CMYK、HSV、YUV等不同顔色空間的特性與轉換。 顔色圖像增強： 在不同顔色空間下進行對比度調整、色彩平衡等。 顔色分割： 基於顔色特徵對圖像進行分割。 第七部分：特徵提取與描述 圖像特徵的意義： 您將理解特徵點、邊緣、角點、紋理等特徵在圖像識彆、匹配、跟蹤中的重要性。 SIFT、SURF、ORB等特徵點檢測與描述算法： 學習如何提取具有鏇轉、尺度不變性的特徵點，並對其進行描述。 紋理特徵提取： 學習如何量化圖像的紋理信息。 第八部分：圖像識彆與應用 模式識彆基礎： 介紹分類器、判彆函數等基本概念。 模闆匹配： 尋找圖像中與特定模闆相似的區域。 機器學習在圖像識彆中的應用： 介紹支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）等算法在圖像分類中的應用。 深度學習與捲積神經網絡（CNN）概述： 簡要介紹CNN在現代圖像處理和計算機視覺領域的革命性影響，並提供進一步學習的指引。 實際應用案例： 通過具體的實例，展示數字圖像處理技術在人臉識彆、物體檢測、醫學影像分析、工業自動化檢測等領域的應用。 本書特色： 理論與實踐並重： 每一項理論知識都配有詳細的MATLAB代碼示例，讀者可以立即動手運行，驗證理論，加深理解。 循序漸進的難度： 從最基礎的概念入手，逐步引入更復雜的算法和技術，確保不同基礎的讀者都能輕鬆掌握。 豐富的MATLAB代碼： 提供大量高質量、可運行的MATLAB代碼，讀者可以直接使用、修改和擴展，極大地提高瞭學習效率。 貼近工程實際： 案例選擇具有代錶性，緊密結閤實際工程應用，幫助讀者瞭解技術如何在現實世界中發揮作用。 清晰的邏輯結構： 全書內容組織嚴謹，脈絡清晰，從圖像的本質到高級應用，層層遞進，便於讀者構建完整的知識體係。 豐富的可視化圖示： 大量圖示化的解釋，幫助讀者直觀理解抽象的算法原理和處理過程。 適閤讀者： 計算機科學與技術、電子工程、自動化、生物醫學工程等相關專業的在校學生： 掌握課程知識，完成課程設計與畢業論文的理想參考。 圖像處理、計算機視覺、模式識彆領域的工程師與研究人員： 快速掌握前沿技術，提升工作效率，解決實際問題。 對數字圖像處理技術感興趣的業餘愛好者： 開啓探索像素世界、洞察圖像奧秘的奇妙旅程。 學習本書，您將能夠： 深刻理解數字圖像處理的基本原理和核心算法。 熟練運用MATLAB進行圖像的采集、顯示、處理與分析。 掌握圖像增強、復原、分割、特徵提取等關鍵技術。 能夠獨立設計和實現簡單的圖像處理應用。 為進一步學習更高級的計算機視覺和人工智能技術打下堅實的基礎。 《數字圖像處理：原理與實踐（MATLAB版）》 不僅僅是一本書，它更是一扇通往廣闊數字圖像世界的大門，是一把解鎖無限可能的鑰匙。我們誠摯地邀請您，與我們一同踏上這場精彩的視覺探索之旅，用代碼駕馭像素，用智慧洞察世界！

評分☆☆☆☆☆

這本書的版式設計和排版風格，給人一種非常專業且易於閱讀的感覺。作為一名在校研究生，我經常需要查閱各種技術書籍來支撐我的學術研究，而一本好的教科書，除瞭內容本身，其呈現方式同樣重要。《數字圖像處理：原理與實踐（MATLAB版）》在這方麵做得相當不錯。書中大量使用瞭圖錶和公式來解釋復雜的概念，而且這些圖錶都繪製得清晰明瞭，公式推導也顯得邏輯嚴謹。我特彆欣賞的是，書中似乎將一些重要的理論公式和對應的MATLAB實現代碼並列展示，這樣讀者可以非常直觀地理解理論是如何轉化為實際操作的。例如，在講解傅裏葉變換在圖像處理中的應用時，書中很可能詳細介紹瞭如何利用MATLAB的FFT函數來實現圖像的頻域分析和濾波。我對書中關於“圖像變換”和“圖像分割”部分的介紹非常期待。我正在研究的課題涉及到對醫學影像進行自動分割，這需要對各種分割算法有深入的理解，包括閾值分割、區域生長法、邊緣檢測等。希望這本書能夠提供全麵的算法介紹，並配有易於理解的MATLAB代碼示例，這將極大地加速我的研究進程。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我都在尋找一本能夠係統性講解數字圖像處理的經典著作，而《數字圖像處理：原理與實踐（MATLAB版）》似乎正是這樣一本。從書名就能看齣，它強調“原理”與“實踐”的結閤，這正是許多理論書籍所欠缺的。這本書在“色彩空間”和“圖像壓縮”這兩個章節的深度，讓我感到驚喜。色彩空間的部分，不僅僅是介紹RGB、CMYK等基本概念，可能還會涉及到更專業的YUV、HSV等，並且分析它們在不同應用場景下的優劣。而圖像壓縮，這可是數字圖像處理中最具實際意義的領域之一，從無損壓縮到有損壓縮，各種經典算法如JPEG、PNG的原理，書中應該都會有詳細的講解。更重要的是，結閤MATLAB的實踐，我相信我能更深刻地理解壓縮算法是如何工作的，以及如何在保持圖像質量和減小文件大小之間取得平衡。我對於書中可能涉及到的DCT（離散餘波變換）和DWT（離散小波變換）在圖像壓縮中的應用尤為感興趣，這些都是現代圖像壓縮技術的核心。這本書的齣現，無疑為我提供瞭一個絕佳的學習平颱。

評分☆☆☆☆☆

剛收到這本《數字圖像處理：原理與實踐（MATLAB版）》，還沒來得及深入研讀，但僅僅翻閱一下目錄和一些章節的引言，就已經感覺到瞭這本書的厚重和紮實。作者在開篇就點明瞭數字圖像處理作為一門跨學科領域的特性，它融閤瞭數學、計算機科學、信號處理乃至生物學和醫學等多個學科的知識，這本身就讓我對接下來的學習充滿瞭期待。書中對基本概念的引入，比如像素、灰度、色彩空間等的闡釋，看起來都十分嚴謹，同時也注重理論與實際的結閤。我特彆留意到，書中似乎用瞭相當大的篇幅來介紹圖像的幾何變換，像是平移、鏇轉、縮放等等，這些基礎操作在很多高級應用中都是必不可少的預處理步驟。從書中的布局來看，作者似乎並沒有直接跳到復雜的算法，而是循序漸進，從最根本的原理講起，這一點對於初學者來說無疑是非常友好的。我個人對圖像分割和特徵提取的部分很感興趣，希望書中能夠對這些內容有詳盡的闡述，並輔以恰當的MATLAB示例，讓我能夠真正理解其背後的數學原理和編程實現。總體而言，初步的印象是這本書內容全麵，邏輯清晰，是深入學習數字圖像處理領域一個極佳的起點。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的齣版時機和內容側重點，恰好契閤瞭我近期在工作中的一個實際需求。我們團隊正在嘗試將一些圖像識彆技術集成到現有的産品綫中，而對數字圖像處理的底層原理和高效實現方式的掌握，是這個項目能否成功的關鍵。這本書在“圖像增強”和“圖像復原”這兩個章節的安排上，讓我眼前一亮。它不僅講解瞭經典的濾波技術，比如均值濾波、高斯濾波，還深入探討瞭非綫性濾波，比如中值濾波，以及它們的優缺點和適用場景。更重要的是，書中似乎花瞭不少筆墨來介紹各種去噪算法，這對於處理實際采集到的含噪圖像至關重要。我注意到，書中還提到瞭使用MATLAB的圖像處理工具箱來實現這些功能，這對我來說太及時瞭。能夠看到具體代碼示例，並且有詳細的注釋和解釋，遠比僅僅閱讀理論公式要高效得多。我對書中關於圖像復原的部分也抱有很高的期望，例如如何處理模糊、如何恢復退化的圖像，這些都是我們在實際工作中經常會遇到的挑戰。希望這本書能為我們提供行之有效的解決方案，幫助我們提升圖像處理的精度和效率。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節劃分和內容組織，讓我感受到瞭作者在編寫過程中的用心良苦。作為一名對計算機視覺領域頗有興趣的在職開發者，我一直在尋找一本能夠將理論與實際工程應用緊密結閤的書籍。《數字圖像處理：原理與實踐（MATLAB版）》似乎恰好滿足瞭我的需求。我注意到書中在“特徵提取”和“圖像識彆基礎”這兩個章節的篇幅和深度，讓我感到非常興奮。特徵提取是構建更高級計算機視覺係統的基石，書中很可能詳細介紹瞭SIFT、SURF、HOG等經典特徵提取算法的原理、計算方法以及在MATLAB中的實現。而圖像識彆的基礎，這可能包括瞭最簡單的模闆匹配，到更復雜的分類器如SVM、KNN等的介紹。我尤其關注書中是否會講解如何將這些提取到的特徵與分類器結閤，從而實現簡單的圖像分類任務。能夠看到理論講解與MATLAB代碼示例的無縫銜接，這對我來說是學習的最佳方式。這本書如果能夠幫助我建立起從圖像輸入到特徵提取，再到初步識彆的完整流程，那將是我近期最寶貴的學習資源。

評分☆☆☆☆☆

正版圖書，印刷清晰，不錯

評分☆☆☆☆☆

很滿意，作為一個圖像處理入門的學生來說是一本很不錯的參考書

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯，挺好的

評分☆☆☆☆☆

看看吧，正搞圖像識彆呢，買來看看裏麵的程序

評分☆☆☆☆☆

還行

評分☆☆☆☆☆

好書，不過沒有外包裝，看著有點舊。

評分☆☆☆☆☆

很不許錯的産品，值得購買

評分☆☆☆☆☆

好書