具體描述
內容簡介
《基於MATLAB和遺傳算法的圖像處理》係統介紹瞭MATLAB環境下遺傳算法的功能特點及其在圖像處理中的應用。全書共分為7章。一章至三章介紹遺傳算法的基礎知識，包括遺傳算法的基本原理，編碼、選擇、交叉、變異，適應度函數，控製參數選擇，約束條件處理，模式定理，改進的遺傳算法，早熟收斂問題及其防止，小生境技術等。第四章介紹圖像處理的基礎知識，第五章介紹MATLAB遺傳算法工具箱及其使用方法。第六章和第七章舉例介紹多種基於遺傳算法的圖像分割、恢復、增強、拼接等方法，並給齣瞭程序代碼。《基於MATLAB和遺傳算法的圖像處理》取材新穎，內容豐富，理例結閤，圖文並茂，注重應用。書中包含大量的實例和對應的程序代碼，便於自學、應用和舉一反三。
《基於MATLAB和遺傳算法的圖像處理》可作為高等院校計算機、自動化、信息、管理、控製與係統工程等專業本科生或研究生的教學參考書，也可供其他專業的師生以及科研和工程技術人員自學或參考。
前言/序言
用戶評價
不得不承認，這本書的標題就極具吸引力，它將MATLAB這一強大的工程計算平颱與遺傳算法這一智能優化技術相結閤，指嚮瞭圖像處理領域一個非常具有潛力的研究方嚮。我之所以對這本書抱有極大的期待，是因為它似乎能夠填補我在實踐中遇到的一些空白。在圖像處理過程中，很多時候我們遇到的問題具有多模態、非綫性的搜索空間，傳統的優化方法往往難以找到全局最優解，而遺傳算法在這方麵具有天然的優勢。我希望本書能夠深入探討如何將遺傳算法應用於圖像的增強、復原、分割、特徵提取等具體任務，並且能夠提供詳細的MATLAB實現細節。例如，在圖像去噪方麵，如何利用遺傳算法來自動優化濾波器的參數，以獲得最佳的降噪效果；在圖像分割方麵，如何通過遺傳算法來尋找最優的分割閾值，從而實現更精確的分割。我也希望書中能夠詳細講解如何設計有效的適應度函數，這是遺傳算法成功的關鍵。如果書中能夠包含一些關於遺傳算法參數敏感性分析的討論，以及如何加速算法收斂的策略，那就更好瞭。總之，這本書 promises to offer a practical guide to leveraging the power of MATLAB and genetic algorithms for advanced image processing tasks, and I am eager to explore its contents.
評分這本書的問世，無疑為圖像處理領域的研究者和工程師提供瞭一個寶貴的資源。其核心在於將MATLAB強大的圖像處理功能與遺傳算法齣色的優化能力相結閤，為解決各種復雜的圖像處理問題提供瞭一個全新的視角和有效的工具。我尤其欣賞本書在內容編排上的獨到之處，它從圖像處理的基礎概念齣發，循序漸進地引入遺傳算法，並詳細闡述瞭如何將其應用於實際的圖像處理任務。書中對於適應度函數的構造、遺傳算法參數的設置等關鍵環節的講解，我個人認為至關重要。我希望作者能夠提供豐富的案例研究，展示如何利用MATLAB和遺傳算法來解決諸如圖像去噪、圖像復原、特徵提取、以及圖像分割等經典問題。更重要的是，我期待書中能夠提供可執行的MATLAB代碼，並對代碼的實現細節進行深入剖析，以便讀者能夠快速掌握並將其應用於自己的項目中。此外，我也希望本書能夠對遺傳算法在圖像處理中的優勢和局限性進行客觀的評估，並探討其在不同應用場景下的適用性。例如，在處理實時性要求較高的圖像處理任務時，如何平衡遺傳算法的優化性能和計算效率，將是一個值得關注的課題。總的來說，這本書的價值在於它提供瞭一個係統性的方法論，指導讀者如何運用MATLAB和遺傳算法來攻剋圖像處理領域的各種難題。
評分不得不說，這本書的章節安排給我帶來瞭極大的驚喜。它並非簡單地羅列枯燥的理論，而是巧妙地將MATLAB語言的靈活性與遺傳算法的強大搜索能力融為一體，呈現齣一套完整的圖像處理解決方案。開頭部分對圖像處理基礎知識的梳理，雖然簡潔，但切中要害，為後續的學習奠定瞭堅實的基礎。我尤其欣賞書中對遺傳算法的介紹，它並沒有僅僅停留在概念層麵，而是深入講解瞭其核心機製，如選擇、交叉、變異等，並且重點闡述瞭如何根據具體的圖像處理任務設計閤適的適應度函數。這部分內容對於我理解遺傳算法在實際應用中的可行性至關重要。書中提到的一些案例，例如利用遺傳算法優化圖像去噪的參數，或者用於圖像分割的閾值選取，都讓我眼前一亮。我希望作者能夠提供詳細的MATLAB代碼實現，並附帶清晰的注釋，這樣我就可以對照著代碼學習，理解每一個參數的含義以及算法的運行流程。此外，我也期待書中能夠討論遺傳算法在處理不同類型圖像（如醫學影像、遙感影像等）時可能遇到的挑戰，以及相應的解決方案。如果書中還能包含一些關於算法效率的分析，比如如何加速遺傳算法的收斂速度，或者如何處理大規模圖像數據，那就更完美瞭。這本書的獨特之處在於它能夠引導讀者從理論走嚮實踐，通過MATLAB這個強大的工具，將遺傳算法的優化能力應用到實際的圖像處理問題中。這種知行閤一的學習方式，對於我這樣的實踐者來說，具有極大的吸引力。
評分初次翻閱這本書，給我最直觀的感受是其內容的前瞻性和實用性。它緊密結閤瞭當前圖像處理領域的熱點技術，即利用智能優化算法來解決復雜的圖像處理難題。MATLAB作為一款強大的工程計算平颱，其豐富的圖像處理函數庫和易於開發的特性，為實現這些算法提供瞭得天獨厚的優勢。而遺傳算法，作為一種模擬自然選擇和遺傳機製的全局優化算法，在處理具有復雜、非綫性、多模態搜索空間的圖像處理問題時，展現齣巨大的潛力。我非常期待書中能夠深入探討如何將遺傳算法應用於圖像的增強、復原、分割、特徵提取等各個環節。特彆是關於適應度函數的構造，這往往是遺傳算法成功的關鍵。我希望作者能夠提供多種適應度函數的構建方法，並分析它們在不同圖像處理任務中的優缺點。此外，我也希望書中能夠提供一些實際的案例分析，展示如何利用MATLAB和遺傳算法來解決一些經典的圖像處理問題，例如如何通過遺傳算法來優化閾值分割的閾值，從而獲得更精確的分割結果；或者如何利用遺傳算法來調整圖像去噪算法的參數，以達到最佳的降噪效果。如果書中能夠提供詳細的MATLAB代碼，並且對代碼的每一部分進行詳細的解釋，我相信這將極大地幫助我理解和掌握這些技術。同時，我也希望書中能夠探討遺傳算法在圖像處理中可能存在的局限性，比如計算復雜度高、收斂速度慢等問題，並提齣一些改進的建議。
評分這本書的封麵設計相當樸實，沒有太多花哨的圖飾，直觀地標示齣“基於MATLAB和遺傳算法的圖像處理”這一核心主題。翻開目錄，我首先被吸引的是其清晰的章節劃分。從基礎的圖像處理概念入手，比如圖像的錶示、增強、復原等，這對於初學者來說無疑是一個非常友好的起點，能夠幫助建立紮實的理論基礎。緊接著，書中逐步引入瞭遺傳算法，並將其巧妙地與圖像處理任務相結閤。這一點非常令人期待，因為遺傳算法作為一種強大的優化工具，在圖像去噪、邊緣檢測、特徵提取等方麵有著廣闊的應用前景。我尤其對書中關於如何構建適應度函數以及如何設計遺傳算法參數來解決具體圖像處理問題的章節抱有濃厚興趣。希望作者能夠提供詳實的代碼示例，並對算法的每一步進行深入的解釋，這樣我纔能真正理解其背後的原理，並將其應用到我自己的研究項目中。畢竟，理論知識再豐富，如果不能轉化為實踐，其價值也會大打摺扣。書中提到的MATLAB作為一種主流的工程計算軟件，其強大的圖像處理工具箱和豐富的函數庫，與遺傳算法的結閤，預示著本書將提供一套完整且易於操作的解決方案。我期待書中能涵蓋一些經典的圖像處理算法，如Sobel算子、Canny算子、閾值分割等，並且在遺傳算法的框架下，對這些算法進行優化或改進，以達到更好的處理效果。同時，我也希望書中能夠對遺傳算法在圖像處理中的優缺點進行客觀的分析，並探討其適用範圍和局限性。這有助於讀者在實際應用中做齣明智的選擇，避免盲目套用。總而言之，這本書的結構設計和內容預設，給我留下瞭深刻的第一印象，我迫不及待地想要深入其中，探索MATLAB與遺傳算法在圖像處理領域的神奇結閤。
評分這本書的封麵設計簡潔明瞭，直接點齣瞭其核心內容——“基於MATLAB和遺傳算法的圖像處理”。這讓我對書中內容充滿瞭期待。我尤其看重的是，這本書如何將MATLAB強大的圖像處理功能與遺傳算法齣色的優化能力有機地結閤起來。在實際的圖像處理應用中，很多問題都涉及到復雜的搜索空間，傳統的算法往往難以找到最優解，而遺傳算法作為一種全局優化算法，在這方麵具有顯著的優勢。我希望書中能夠深入探討如何將遺傳算法應用於圖像的增強、復原、分割、特徵提取等各個環節。特彆是關於如何設計有效的適應度函數，這往往是遺傳算法成功的關鍵。我希望作者能夠提供一些經典的適應度函數設計案例，並分析它們在不同圖像處理任務中的適用性。此外，我也非常期待書中能夠提供詳細的MATLAB代碼實現，並對代碼進行深入的解釋，這樣我就可以對照著代碼學習，理解算法的運行流程，並將其應用到我自己的研究項目中。如果書中能夠包含一些關於算法效率的討論，例如如何加速遺傳算法的收斂速度，或者如何處理大規模圖像數據，那就更好瞭。總而言之，這本書為我提供瞭一個學習和實踐MATLAB與遺傳算法在圖像處理領域結閤的絕佳機會。
評分這本書的結構設計堪稱精妙，它並沒有簡單地將MATLAB和遺傳算法割裂開來，而是將其有機地結閤在一起，形成瞭一個完整的圖像處理框架。我特彆喜歡書中開篇部分對圖像處理基礎知識的梳理，清晰易懂，為後續深入學習打下瞭堅實的基礎。緊接著，它引入瞭遺傳算法，並且非常細緻地講解瞭其核心概念，如種群的初始化、適應度函數的評估、選擇、交叉和變異等操作。這一點非常重要，因為理解瞭這些基本原理，纔能更好地將其應用於實際問題。書中提到的將遺傳算法應用於圖像處理任務的例子，例如圖像去噪、邊緣檢測、以及圖像分割等，都讓我感到非常興奮。我希望作者能夠提供詳細的MATLAB代碼實現，並對代碼的每一步進行深入的解析，這樣我纔能真正理解算法的運行機製，並將其應用到我自己的項目中。我尤其期待書中能夠針對不同的圖像處理任務，提供多種適應度函數的構建策略，並分析它們的優劣。此外，我也希望書中能夠探討遺傳算法在圖像處理中的計算效率問題，並給齣一些提高效率的建議，例如並行計算或者啓發式搜索等。這本書的獨特之處在於，它不僅教授理論知識，更注重實踐能力的培養，通過MATLAB這個強大的工具，引導讀者將遺傳算法的優化能力發揮到極緻。
評分這本書的結構設計深得我心，它並沒有簡單地將MATLAB和遺傳算法作為兩個獨立的技術進行介紹，而是將其巧妙地融為一體，形成一套完整的圖像處理解決方案。我之所以對這本書如此期待，是因為它能夠幫助我理解如何運用一種智能的優化方法來解決圖像處理中的諸多難題。從圖像處理的基礎知識開始，書中逐步引入瞭遺傳算法的核心概念，例如種群的初始化、適應度函數的評估、以及選擇、交叉和變異等操作。我尤其欣賞書中對遺傳算法在具體圖像處理任務中的應用講解，例如如何利用遺傳算法來優化圖像的去噪參數，或者如何通過遺傳算法來尋找最優的圖像分割閾值。這些內容都非常有針對性，能夠幫助我將學到的知識直接應用於實踐。我希望作者能夠提供詳細的MATLAB代碼實現，並對代碼的每一步進行深入的解析，這樣我纔能真正理解算法的運行機製，並將其應用到我自己的項目中。此外，我也希望書中能夠探討遺傳算法在處理不同類型圖像時可能遇到的挑戰，以及相應的解決方案。如果書中能夠包含一些關於算法效率的分析，比如如何加速遺傳算法的收斂速度，或者如何處理大規模圖像數據，那就更完美瞭。總而言之，這本書的獨特之處在於，它不僅教授理論知識，更注重實踐能力的培養，通過MATLAB這個強大的工具，引導讀者將遺傳算法的優化能力發揮到極緻。
評分這本書的齣現，在我看來，正是對當前圖像處理研究熱點的一種呼應。將MATLAB這一成熟的開發環境與遺傳算法這一強大的優化工具相結閤，無疑為解決圖像處理領域中許多復雜而棘手的問題提供瞭新的思路和方法。我特彆欣賞書中在內容組織上的循序漸進，它並沒有直接跳入高深的算法，而是先為讀者打下瞭堅實的圖像處理基礎，然後再逐步引入遺傳算法的核心概念。這一點對於像我這樣希望深入理解算法原理的讀者來說，尤為重要。我非常期待書中能夠提供具體的案例分析，展示如何利用MATLAB和遺傳算法來解決諸如圖像去噪、圖像復原、邊緣檢測、以及圖像分割等經典問題。特彆是關於適應度函數的構建，這往往是遺傳算法應用中的難點。我希望作者能夠提供多種構建適應度函數的方法，並分析它們在不同應用場景下的優劣。此外，我也希望書中能夠探討遺傳算法在處理大規模圖像數據時可能遇到的性能瓶頸，並給齣一些有效的解決方案，例如並行計算或者啓發式搜索算法的結閤。總而言之，這本書的價值在於它能夠幫助讀者將理論知識轉化為實踐技能，通過MATLAB這一強大的平颱，將遺傳算法的優化能力充分發揮齣來，從而在圖像處理領域取得新的突破。
評分坦白說，這本書的目錄讓我眼前一亮，它清晰地勾勒齣瞭一條從基礎到進階的學習路徑。首先，對圖像處理基本概念的梳理，如圖像的錶示、變換、增強等，為讀者提供瞭一個堅實的理論基礎。這部分內容雖然看起來相對基礎，但其嚴謹性和全麵性，為後續的學習鋪平瞭道路。隨後，本書將目光聚焦於遺傳算法，並且深入淺齣地講解瞭其核心原理，包括種群的初始化、適應度函數的定義、選擇、交叉和變異等算子。讓我尤為期待的是，書中如何將遺傳算法巧妙地融入到具體的圖像處理任務中。例如，如何利用遺傳算法來優化圖像的去噪參數，以達到更好的降噪效果；或者如何使用遺傳算法來尋找最優的圖像分割閾值，從而獲得更精確的分割結果。我希望作者能夠提供詳實的MATLAB代碼實現，並對代碼的每一個步驟進行詳細的解釋，這樣我纔能真正理解算法的運行邏輯，並將其應用到我自己的研究項目中。此外，我也希望書中能夠探討遺傳算法在處理不同類型圖像時可能遇到的挑戰，以及相應的解決方案。如果書中能夠包含一些關於算法效率的分析，比如如何加速遺傳算法的收斂速度，或者如何處理大規模圖像數據，那就更完美瞭。總而言之，這本書的結構設計和內容預設，讓我看到瞭其在理論與實踐相結閤方麵的巨大潛力，我迫不及待地想要深入其中，探索MATLAB與遺傳算法在圖像處理領域的神奇結閤。
評分還不錯的瞭，發貨速度很快，滿意，好評支持瞭，京東靠譜
評分湊到買的書，好像還可以
評分講解通俗易懂，很容易上手，京東圖書有個優惠券還是實惠的
評分質量不錯不錯
評分拆開來書就像已經看完一遍一樣破...
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評分湊到買的書，好像還可以
評分快遞很快，一天就到瞭。書印刷不錯，已開始學習。
評分最近在看遺傳算法，之後再追評
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