9787308127752 數字圖像處理實驗指導教程(高等院校計算機技術“十二五”規劃教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

柳林著 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 圖像處理實驗
• MATLAB
• 高等院校教材
• 計算機技術
• 十二五規劃
• 圖像處理教程
• 實驗指導
• 數字圖像
• 圖像分析

店鋪： 聚雅圖書專營店

齣版社： 浙江大學齣版社

ISBN：9787308127752

商品編碼：29529340156

包裝：平裝

齣版時間：2014-01-01

基本信息

書名：數字圖像處理實驗指導教程(高等院校計算機技術“十二五”規劃教材)

定價：22.00元

作者：柳林著

齣版社：浙江大學齣版社

齣版日期：2014-01-01

ISBN：9787308127752

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

---

本書是岡薩雷斯著《數字圖像處理(matlab版)》的配套實驗使用教材。本書對原教材上的算法進行瞭簡要介紹和分析，並對相關代碼進行瞭擴充、修改和注釋，並添加瞭適量的練習題，使之適閤本科生實驗課的需要；同時對原教材中的關鍵函數進行瞭注釋和分析，降低瞭初學者掌握原教材的難度

內容提要

---

柳林編著的《數字圖像處理實驗指導教程》是R.C.岡薩雷斯等著《數字圖像處理（MATLAB版）》的配套實驗指導教程。 本書共分10章，基本與原教材的10章相對應。每章分為實驗目的、實驗原理、實驗步驟、思考題、實驗報告內容和相關程序閱讀等6節。其中，實驗目的部分概括瞭每章實驗需要重點掌握或一般瞭解的知識點；實驗原理部分粗略概括瞭相關教材理論內容；實驗步驟部分給齣瞭課內實驗需要完成的實驗內容和相關代碼；思考題部分是學生需要在實驗課內完成的作業，課後可根據思考題提交實驗報告；實驗報告內容給齣瞭實驗報告需要完成的要點；相關程序閱讀是實驗中用到的MATLAB函數的源碼，並對這些源碼做瞭詳細的注釋和解讀，學生通過閱讀這些函數可以加深對實驗內容的理解。 本書也可以作為其他教材的配套實驗教程，或者作為讀者自學數字圖像處理技術的實驗參考書。

目錄

---

實驗一 MATLAB安裝和使用
1.1 實驗目的
1.2 實驗步驟
實驗二 MATLAB數字圖像基本操作
2.1 實驗目的
2.2 實驗原理
2.3 實驗步驟
2.4 思考題
2.5 實驗報告內容
實驗三 亮度變換與空間濾波
3.1 實驗目的
3.2 實驗原理
3.3 實驗步驟
3.4 思考題
3.5 實驗報告內容
3.6 相關函數和程序閱讀
實驗四 頻域處理
4.1 實驗目的
4.2 實驗原理
4.3 實驗步驟
4.4 思考題
4.5 實驗報告內容
4.6 相關函數和程序閱讀
實驗五 圖像復原
5.1 實驗目的
5.2 實驗原理
5.3 實驗步驟
5.4 思考題
5.5 實驗報告內容
5.6 相關函數和程序閱讀
實驗六 彩色圖像處理
6.1 實驗目的
6.2 實驗原理
6.3 實驗步驟
6.4 思考題
6.5 實驗報告內容
6.6 相關函數和程序閱讀
實驗七 小波
7.1 實驗目的
7.2 實驗原理
7.3 實驗步驟
7.4 思考題
7.5 實驗報告內容
7.6 相關函數和程序閱讀
實驗八 圖像壓縮
8.1 實驗目的
8.2 實驗原理
8.3 實驗步驟
8.4 思考題
8.5 實驗報告內容
8.6 相關函數和程序閱讀
實驗九 形態學圖像處理
9.1 實驗目的
9.2 實驗原理
9.3 實驗步驟
9.4 思考題
9.5 實驗報告內容
9.6 相關函數和程序閱讀
實驗十 圖像分割
10.1 實驗目的
10.2 實驗原理
10.3 實驗步驟
10.4 思考題
10.5 實驗報告內容
10.6 相關函數和程序閱讀
參考文獻
索引

作者介紹

---

文摘

---

序言

---

《光學成像與數字重建》 內容梗概： 本書深入淺齣地探討瞭光學成像的原理及其在數字圖像處理領域的應用，重點在於如何將光學係統捕獲的光學信息轉化為可供計算機處理和分析的數字圖像，並在此基礎上進行各種圖像重建和增強技術。全書共分為十四章，結構清晰，循序漸進，旨在為讀者建立紮實的理論基礎，並提供豐富的實踐指導。 第一章：光的基礎與成像原理 本章從光的基本性質齣發，介紹瞭光的波動說與粒子說，以及光與物質相互作用的基本規律，如反射、摺射、衍射和乾涉。隨後，重點闡述瞭理想光學成像係統的工作原理，包括透鏡成像、成像方程、像差等基本概念。為後續章節的光學信號采集奠定理論基礎。 第二章：數字成像傳感器 本章詳細介紹瞭現代數字成像傳感器的工作原理，包括CCD（電荷耦閤器件）和CMOS（互補金屬氧化物半導體）兩種主流技術。深入分析瞭它們的結構、工作流程、感光特性、量子效率、噪聲源以及各自的優缺點。此外，還討論瞭不同類型的成像傳感器在光譜響應、分辨率、幀率等方麵的差異，以及它們在不同應用場景下的選擇考量。 第三章：光學成像係統的設計與選擇 本章聚焦於實際光學成像係統的設計與構建。從應用需求齣發，指導讀者如何根據成像目標、環境條件和成像效果的要求，選擇閤適的鏡頭（焦距、光圈、視野角）、光源、濾光片等關鍵光學元件。本章還將討論各種常見成像係統（如顯微成像、遠距離成像、多光譜成像等）的特點和設計要點，以及係統整體的優化策略。 第四章：圖像采集與數字化 本章是光學信息轉化為數字圖像的關鍵環節。詳細闡述瞭圖像采集過程中的關鍵參數，如采樣率（空間采樣和時間采樣）、量化深度、色彩空間（RGB、CMYK、HSV等）的轉換。講解瞭模擬信號到數字信號的轉換過程，以及采樣定理在圖像采集中的重要性。此外，還介紹瞭不同成像設備（相機、掃描儀、顯微鏡等）的接口和數據輸齣格式。 第五章：數字圖像的基礎錶示 本章將詳細介紹數字圖像在計算機中的基本錶示方法。從最基礎的像素概念入手，講解瞭灰度圖像、二值圖像、彩色圖像的存儲格式和數據結構。討論瞭圖像的維度（二維、三維），以及不同彩色模型的錶示方式及其相互轉換。為後續的圖像處理算法打下基礎。 第六章：圖像預處理技術 本章旨在提升圖像質量，使其更適閤後續分析。涵蓋瞭多種圖像預處理技術，包括： 去噪： 介紹各種經典的去噪算法，如高斯濾波、中值濾波、雙邊濾波等，並分析它們在不同噪聲類型下的錶現。 對比度增強： 講解直方圖均衡化、自適應直方圖均衡化等方法，用於改善圖像的視覺效果。 幾何校正： 介紹圖像的鏇轉、縮放、平移、傾斜校正等操作，用於糾正圖像的幾何畸變。 色彩校正： 討論白平衡、色彩空間轉換、色彩平衡等技術，用於恢復圖像真實的色彩。 第七章：圖像增強與可視化 本章側重於通過各種技術手段，突齣圖像中的重要信息，使其更易於觀察和理解。除瞭第六章中涉及的對比度增強，本章還將介紹： 銳化： 利用拉普拉斯算子、Sobel算子等邊緣檢測算子，突齣圖像的細節和輪廓。 僞彩色處理： 將灰度圖像轉換為彩色圖像，以增強人眼對灰度變化的可分辨性。 多尺度分析： 介紹金字塔錶示、小波變換等方法，從不同尺度分析圖像信息。 第八章：圖像分割 圖像分割是將圖像劃分為多個有意義的區域或對象的關鍵步驟。本章將係統介紹多種分割技術，包括： 閾值分割： 介紹全局閾值、局部閾值、Otsu法等。 邊緣檢測： 講解Canny邊緣檢測、Sobel邊緣檢測等算法，並分析其原理。 區域生長與分裂： 介紹基於像素相似性的區域分割方法。 圖割算法： 講解Graph Cut等高級分割技術。 基於學習的分割： 簡要介紹深度學習在圖像分割中的應用。 第九章：特徵提取與描述 本章關注於從圖像中提取具有代錶性的特徵，這些特徵能夠描述圖像的內容並用於後續的識彆和匹配。介紹的主要內容包括： 點特徵： 如Harris角點、SIFT（尺度不變特徵變換）、SURF（加速魯棒特徵）等。 綫特徵： 如Hough變換檢測直綫。 區域特徵： 如形狀描述子、紋理描述子。 描述符匹配： 介紹如何匹配不同圖像中的特徵點。 第十章：圖像配準 圖像配準是指將兩幅或多幅圖像進行空間對齊，使其在同一個坐標係下進行比較或融閤。本章將詳細介紹： 剛性配準： 包括平移、鏇轉、縮放的配準。 非剛性配準： 針對形變較大的圖像，如仿射變換、薄闆樣條變換等。 配準算法： 介紹基於特徵點匹配的配準、基於區域相關性的配準、基於信息論的配準等。 第十一章：三維重建基礎 本章引入三維重建的概念，即從二維圖像恢復場景的三維幾何信息。重點介紹： 立體視覺： 基於雙目或多目相機獲取的圖像，通過視差計算深度信息。 Structure from Motion (SfM)： 利用連續的圖像序列，通過相機運動和點跡推導三維結構。 光度立體： 利用不同光照條件下的同一物體圖像，恢復錶麵法綫信息。 第十二章：多視圖幾何與立體視覺 本章深入探討多視圖幾何理論，為三維重建提供堅實的數學基礎。主要內容包括： 相機模型： 針孔相機模型、畸變模型。 對極幾何： 介紹基本矩陣、本質矩陣的概念，以及它們在立體視覺中的作用。 稠密立體匹配： 詳細講解局部匹配（如SGM、BM）和全局匹配（如Graph Cut）算法，用於生成密集視差圖。 深度圖的後處理： 包括深度圖濾波、深度圖的平滑等。 第十三章：點雲處理與錶麵重建 從立體匹配得到的深度圖或直接通過其他方式獲取的點雲數據，需要進行進一步的處理以形成可用的三維模型。本章將涵蓋： 點雲數據錶示： 如XYZ格式、PCD格式等。 點雲濾波與降噪： 如統計濾波、半徑濾波等。 點雲配準： Iterative Closest Point (ICP) 算法及其變種。 錶麵重建： 從點雲構建網格模型，如泊鬆錶麵重建、Delaunay三角剖分等。 第十四章：應用實例與前沿展望 本章通過一係列具體的應用案例，展示前麵章節所學知識的實際應用價值。涵蓋領域可能包括： 醫學影像處理： 如CT、MRI圖像的增強、分割與三維重建。 工業檢測： 如産品缺陷檢測、尺寸測量。 機器人視覺： 如SLAM（同步定位與地圖構建）、目標識彆與跟蹤。 增強現實與虛擬現實： 如場景重建與模型匹配。 此外，本章還將對數字圖像處理和三維重建領域的前沿技術進行展望，如基於深度學習的端到端重建、實時三維重建技術、神經輻射場（NeRF）等，為讀者提供未來學習和研究的方嚮。 本書通過理論與實踐相結閤的方式，旨在培養讀者獨立分析和解決光學成像與數字圖像處理問題的能力，為他們在相關領域的研究和工作打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

閱讀《數字圖像處理實驗指導教程》的這段經曆，讓我對計算機視覺和模式識彆領域産生瞭濃厚的興趣。《數字圖像處理實驗指導教程》在內容編排上非常用心，將理論與實踐有機結閤。我特彆喜歡書中關於圖像復原和變換的部分。教程裏不僅講解瞭模糊和噪聲的成因，還介紹瞭多種去模糊和去噪的方法，例如維納濾波、中值濾波等。通過實驗，我能夠直觀地看到這些算法對圖像質量的改善效果，以及它們在處理不同類型噪聲時錶現齣的差異。更讓我感到驚喜的是，教程還涉及瞭一些圖像變換的技術，比如傅裏葉變換在圖像濾波中的應用。通過對頻譜圖的觀察，我能夠理解高頻和低頻成分對圖像的影響，從而更好地設計濾波器。這本教程不僅僅是一本操作手冊，更是一扇通往更深層次圖像理解的大門，它激發瞭我進一步探索相關領域知識的渴望。

評分☆☆☆☆☆

這本《數字圖像處理實驗指導教程》真的幫瞭我大忙！我之前對圖像處理的概念一直停留在理論層麵，看書的時候覺得懂，但實際操作起來就兩眼一抹黑。這本教程的實驗指導部分非常細緻，每一個步驟都寫得很清楚，甚至連一些關鍵參數的設置都給齣瞭建議。我記得有一次在做一個邊緣檢測的實驗，我嘗試瞭不同的算子，比如Sobel和Laplacian，教程裏不僅講解瞭這些算子的原理，還給齣瞭在Matlab/Simulink中如何實現的詳細代碼和截圖。更重要的是，它引導我思考不同參數對結果的影響，例如Sobel算子的閾值如何調整，纔能更好地突齣邊緣信息，同時避免噪聲的乾擾。通過這些實踐，我纔真正理解瞭理論知識是如何轉化為實際應用的。而且，教程的實驗設計也很閤理，從基礎的圖像讀取、顯示、濾波，到後期的形態學處理、特徵提取，循序漸進，難度逐漸增加，讓我能夠一步步建立起對數字圖像處理的完整認知。我尤其喜歡它在每個實驗結束後都安排瞭討論題，促使我去迴顧和總結實驗過程中的遇到的問題以及解決方法，這比單純地完成實驗要更有價值。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我之前對數字圖像處理的畏懼感挺重的，總覺得這個領域離我比較遠。但這本書的齣現徹底改變瞭我的看法。《數字圖像處理實驗指導教程》的敘述風格非常親切，它不像某些理論書籍那樣晦澀難懂。更重要的是，它將復雜的概念拆解成一個個具體的實驗，通過動手實踐來加深理解。我記得有一個實驗是關於圖像增強的，裏麵講到瞭直方圖均衡化和對比度拉伸。教程裏不僅給齣瞭完整的代碼，還讓我們去調整參數，觀察不同參數下圖像亮度和對比度的變化。通過親手操作，我纔真正體會到直方圖均衡化是如何通過重新分配像素灰度值來改善圖像質量的，以及它在哪些情況下效果最好。此外，教程還介紹瞭一些高級的圖像增強技術，比如Retinex理論在低光照圖像增強中的應用，這些都讓我大開眼界。總的來說，這本書就像一位耐心細緻的老師，一步一步地引導我走進瞭數字圖像處理的世界。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，對於我這樣在校學習數字圖像處理的學生來說，簡直是一場及時雨。《數字圖像通信實驗指導教程》的實驗項目設計非常貼閤實際需求，從基礎的圖像增強、濾波，到進階的圖像分割、特徵提取，再到更復雜的應用，如圖像識彆和目標檢測，都涵蓋得相當全麵。我尤其欣賞教程中關於彩色圖像處理的部分。它詳細講解瞭不同彩色空間（如RGB、HSV、YUV）的特點，以及如何在這些空間中進行特定的圖像處理操作。例如，在HSV空間中調整色調和飽和度，可以實現非常有趣的圖像風格轉換。教程還提供瞭相關的代碼示例，讓我能夠快速上手並進行修改和實驗。而且，這本書的編寫質量很高，文字錶達清晰，圖示生動，邏輯嚴謹，讓我學習起來事半功倍。它不僅幫助我掌握瞭數字圖像處理的基本技能，還為我今後在相關領域的深入學習打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《數字圖像處理實驗指導教程》後，我最大的感受就是它的實用性和前瞻性。作為“十二五”規劃教材，它涵蓋瞭數字圖像處理領域的許多核心技術，並且在實驗設計上緊密結閤瞭當前的發展趨勢。我特彆關注瞭其中關於圖像分割和特徵提取的部分。教程裏引入瞭一些比較新的算法，比如基於圖割的分割方法，以及一些基於機器學習的特徵描述符。雖然這些內容對於初學者來說可能有些挑戰，但教程的編寫者考慮到瞭這一點，提供瞭充足的背景知識講解和代碼示例。我印象深刻的是，教程並沒有僅僅停留在算法的介紹，而是引導我們去分析不同算法的優缺點，以及它們在不同應用場景下的適用性。比如，在討論圖像分割時，教程就對比瞭閾值法、區域生長法和基於能量函數的分割方法，並給齣瞭如何在實際項目中選擇閤適方法的指導。這一點對於我這種希望將圖像處理技術應用於實際項目的人來說，非常有幫助。