数字图像理解与智能技术——基于MATLAB和VC++实现 孙明 9787121262517 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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孙明 著

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• 数字图像处理
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• 孙明
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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121262517

商品编码：29572638264

包装：平装

出版时间：2015-07-01

基本信息

书名：数字图像理解与智能技术——基于MATLAB和VC++实现

定价：49.00元

作者：孙明

出版社：电子工业出版社

出版日期：2015-07-01

ISBN：9787121262517

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《数字图像理解与智能技术--基于MATLAB和VC 实现(视觉信息学教程)》主要介绍图像理解与智能技术的基本原理和典型应用研究实例。章为数字图像理解与智能技术引论，第2～10章分别讨论了小波变换、图像融合、图像识别、神经网络、遗传算法、数字水印、视频处理、光谱成像、遥感图像处理基础，附录介绍了Matlab和VC 接口技术的基本知识。从第2章开始每章都包含可自由调用的Matlab程序，大部分章提供了VC 源程序。
　　本书可作为高等院校信息类学科数字图像理解与智能技术及其相关课程的研究生教材，也适合视觉信息学相关专业人员以及Matlab和VC 程序设计的中高级读者参考。

目录

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章 数字图像理解与智能技术引论
1．1 数字图像理解概述
1．2 图像理解的特点
1．3 图像理解的研究内容
1．3．1 目标识别
1．3．2 场景理解
1．4 图像理解的发展及其在农业中的应用
1．4．1 图像理解的发展
1．4．2 图像理解在农业中的应用
1．5 图像理解与智能技术的系统构成
1．5．1 采像
1．5．2 分析
1．5．3 理解
参考文献
第2章 小波变换
2．1 小波变换概述
2．2 小波与小波变换
2．3 离散小波变换
2．4 小波族
2．5 图像处理中的小波变换
2．5．1 基于小波变换的图像分解与重构
2．5．2 基于小波变换的图像增强
2．5．3 基于小波变换的图像平滑
2．5．4 基于小波变换的图像压缩
2．5．5 基于小波变换的图像合成
参考文献
第3章 图像融合
3．1 图像融合概述
3．1．1 图像融合的应用
3．1．2 图像融合的方法
3．2 图像融合的关键技术
3．3 典型图像融合算法
3．4 塔式分解法
3．4．1 非采样Contourlet算法的特点
3．4．2 非采样Contourlet变换原理
3．4．3 图像融合规则
3．5 基于视觉特性的图像融合
3．5．1 人眼视觉特性的相关概念
3．5．2 基于视觉识别特性的图像融合算法原理
3．5．3 多聚焦图像融合算法
3．6 图像融合性能评价
3．6．1 图像融合方法的基本要求
3．6．2 图像融合效果评定方法
3．7 应用研究实例
参考文献
第4章 图像识别
4．1 图像识别概述
4．2 模板匹配方法
4．3 统计模式识别
4．4 支持向量机
4．5 仿生模式识别
4．5．1 仿生模式识别理论
4．5．2 高维空间几何理论
4．5．3 基于仿生模式识别的人脸识别
4．6 应用研究实例
参考文献
第5章 神经网络
5．1 神经网络概述
5．2 生物学基础
5．3 人工神经元
5．4 神经网络的特点
5．5 BP神经网络
5．5．1 BP神经网络概述
5．5．2 BP神经网络的训练学习
5．5．3 BP神经网络的Matlab示例
5．6 应用研究实例
参考文献
第6章 遗传算法
6．1 遗传算法概述
6．2 生物学基础
6．3 简单遗传算法
6．3．1 遗传表达
6．3．2 遗传算子
6．4 遗传参数
6．4．1 交叉概率Pc和变异概率Pm
6．4．2 其他参数
6．4．3 遗传参数的确定
6．5 适应度函数
6．5．1 目标函数映射为适应度函数
6．5．2 适应度函数的尺度变换
6．5．3 适应度函数设计对GA的影响
6．6 模式定理
6．6．1 模式的几何解释
6．6．2 GA的操作对模式的影响
6．7 遗传算法在模板匹配中的应用
6．7．1 问题的设定
6．7．2 GA的应用方法
6．7．3 简单GA的Matlab程序示例
6．7．4 程序执行过程
6．8 应用研究实例
参考文献
第7章 数字水印
7．1 数字水印概述
7．2 基于DCT域的鲁棒水印
7．3 基于空间域的脆弱水印
7．4 基于DWT域的脆弱水印
7．5 应用研究实例
参考文献
第8章 视频处理
8．1 视频处理概述
8．2 视频生成与成像模型
8．2．1 视频生成简介
8．2．2 视频成像模型
8．3 视频编码
8．3．1 视频编码概述
8．3．2 视频编码标准
8．4 运动目标跟踪
8．4．1 运动目标检测算法
8．4．2 运动目标跟踪算法
8．5 应用研究实例
8．5．1 视频跟踪在昆虫运动分析和行为识别中的应用
8．5．2 机器视觉在草地蝗虫识别中的应用
8．5．3 远程农作物视频采集系统
参考文献
第9章 光谱成像
9．1 光谱成像概述
9．1．1 光谱成像原理
9．1．2 光谱成像方式
9．1．3 光谱成像数据及描述模型
9．1．4 光谱成像检测技术的发展趋势
9．2 光谱图像处理
9．2．1 光谱图像预处理
9．2．2 光谱图像特征的选取与分类方法
9．2．3 光谱图像分类中的模式识别方法
9．3 应用研究实例
9．3．1 利用多时相Landsat高光谱图像监测冬小麦和苜蓿种植面积
9．3．2 基于光谱图像的作物长势监测
参考文献
0章 遥感图像处理基础
10．1 遥感图像处理概述
10．2 遥感图像目视解译与判读
10．2．1 判读要素
10．2．2 判读标志
10．2．3 判读方法
10．2．4 遥感判读的基本技术
10．3 遥感图像的数字表达
10．4 遥感图像的存储
10．4．1 HDF
10．4．2 BSQ
10．4．3 BIP
10．4．4 BIL
10．5 遥感图像特征的统计分析
10．5．1 遥感图像的特征
10．5．2 成像方式分类
10．6 常用遥感图像处理软件
10．6．1 ENVI
10．6．2 ERDAS IMAGINE
10．6．3 Titan Image
10．7 高光谱遥感
10．7．1 高光谱遥感的特点
10．7．2 高光谱遥感的优势
10．7．3 高光谱遥感的应用领域
10．8 应用研究实例
10．8．1 正交子空间投影目标探测法
10．8．2 实验结果与分析
参考文献
附录 Matlab和VC 接口技术
1．Matlab和VC 接口技术概述
2．Matlab和VC 常用接口技术比较
3．MAT C 数学库的使用
4．程序编写过程示例

作者介绍

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文摘

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序言

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《数字图像的奥秘：洞察、解析与智能应用》 作者： 李明，张华 出版社： 科技出版 ISBN： 978-7-121-26252-4 内容简介： 本书深入探索数字图像处理与理解的广阔天地，旨在为读者提供一个系统、全面且实用的学习框架。从图像的基础构建模块到前沿的智能分析技术，我们致力于揭示数字图像背后蕴含的丰富信息，并探讨如何利用先进的算法与工具将其转化为有意义的洞察。本书内容涵盖了从经典的图像处理算法到近年来飞速发展的深度学习在图像领域的应用，力求在理论深度与实践可操作性之间取得平衡，帮助读者掌握数字图像处理的核心技术，并将其应用于各类实际问题。 第一部分：数字图像的基石——理论与基础 本部分将带领读者循序渐进地走进数字图像的世界。我们将从最基本的光学原理和人眼视觉特性出发，阐述为何需要数字图像以及它如何成为现代信息技术的核心载体。 第一章：视觉的数字编码——图像的形成与表示 1.1 光与影的舞蹈： 详细介绍光的物理特性、反射、折射等基本光学现象，以及它们如何影响我们感知到的物体。 1.2 人眼的光学系统： 探讨人眼的光学模型，包括晶状体、视网膜等关键组成部分，以及视觉感知过程中的一些重要生理学特征，如分辨率、色彩感知等。 1.3 从连续到离散： 深入解析模拟信号向数字信号的转化过程，重点介绍采样定理（Nyquist-Shannon sampling theorem）在图像采集中的重要性。 1.4 像素的王国： 定义像素（pixel）的概念，阐述其作为图像基本单元的地位。介绍图像的空间分辨率（spatial resolution）和灰度分辨率（grayscale resolution）的概念，以及它们对图像质量的影响。 1.5 图像的数学语言： 介绍图像的数学模型，将图像视为二维函数。讲解不同类型的图像表示，包括二值图像、灰度图像和彩色图像（RGB、CMYK等）。 1.6 图像文件格式的奥秘： 概述常见的图像文件格式，如BMP、JPEG、PNG、TIFF等，分析它们的特点、压缩方式（有损与无损）以及适用场景。 第二章：图像的“洗礼”——预处理与增强 2.1 噪声的侵扰与净化： 详细讲解图像中常见的噪声类型，如椒盐噪声、高斯噪声、泊松噪声等，分析噪声的来源及其对图像信息的影响。 2.2 滤波器们的魔力： 深入介绍各种图像去噪算法，包括空间域滤波（均值滤波、中值滤波、高斯滤波、双边滤波）和频率域滤波（低通滤波、高通滤波）。分析不同滤波器的优缺点及适用条件。 2.3 提升图像的“颜值”： 讲解图像增强技术，旨在改善图像的视觉效果或突出某些重要特征。重点介绍灰度变换（线性变换、分段线性变换、对数变换、幂律变换）、直方图均衡化（全局直方图均衡化、自适应直方图均衡化）以及对比度拉伸等方法。 2.4 细节的“雕琢”： 探讨图像锐化技术，以增强图像的边缘和细节，例如拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子等。 2.5 几何变换的“乾坤大挪移”： 介绍图像的几何变换，包括平移、旋转、缩放、剪切等，以及仿射变换（affine transformation）和透视变换（perspective transformation）。讲解这些变换在图像校正、配准等方面的应用。 第二部分：数字图像的“洞察”——特征提取与分割 本部分将聚焦于如何从原始图像中提取有意义的信息，并将其转化为结构化的数据，从而实现对图像内容的深层理解。 第三章：识别图像的“ DNA”——边缘、角点与纹理特征 3.1 边缘的“轮廓线”： 深入探讨边缘检测算法，包括基于梯度算子（Roberts, Sobel, Prewitt, Laplacian）和Canny边缘检测器。分析其原理、鲁棒性及参数选择。 3.2 角点的“关键节点”： 介绍角点检测技术，如Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测等，分析角点在图像特征提取和匹配中的重要作用。 3.3 纹理的“肌理感”： 讲解纹理分析的常用方法，包括统计方法（灰度共生矩阵GLCM）、结构方法和模型方法。分析纹理特征在材质识别、场景分类等方面的应用。 3.4 局部特征描述符的“指纹”： 介绍SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、SURF（Speeded-Up Robust Features）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等局部特征描述符，分析它们的尺度不变性、旋转不变性以及在图像匹配、目标识别中的强大能力。 第四章：划分图像的“版图”——图像分割技术 4.1 基于阈值的方法： 讲解全局阈值法（Otsu法）和局部阈值法，分析它们在分割不同亮度区域图像时的适用性。 4.2 基于区域的方法： 介绍区域生长法、区域分裂与合并法，以及如何根据像素相似性原则进行区域划分。 4.3 基于边缘的方法： 结合第三章的边缘检测技术，介绍如何利用边缘信息进行图像分割。 4.4 基于聚类的方法： 讲解K-means聚类、Mean-shift聚类等算法在图像分割中的应用，分析它们如何根据像素的颜色、纹理等特征进行分组。 4.5 图割（Graph Cut）分割： 介绍基于图论的图像分割方法，如GrabCut算法，分析其如何利用图模型和能量函数进行精确的物体分割。 4.6 深度学习在分割中的突破： 简述全卷积网络（FCN）、U-Net等深度学习模型在语义分割（semantic segmentation）和实例分割（instance segmentation）方面的最新进展。 第三部分：数字图像的“智能”——理解与应用 本部分将深入探讨如何利用提取的特征和分割结果，实现对数字图像内容的智能分析与理解，并将其应用于实际场景。 第五章：让机器“看懂”世界——目标检测与识别 5.1 经典的目标检测器： 介绍Viola-Jones人脸检测器、HOG（Histogram of Oriented Gradients）+SVM等传统目标检测方法，分析其原理和局限性。 5.2 深度学习驱动的目标检测： 深入讲解基于卷积神经网络（CNN）的目标检测模型，包括两阶段检测器（R-CNN系列：Fast R-CNN, Faster R-CNN）和单阶段检测器（YOLO系列, SSD）。分析它们的网络结构、损失函数和检测流程。 5.3 图像分类的奥秘： 介绍图像分类任务，讲解AlexNet、VGG、ResNet、Inception等经典的CNN模型在图像分类中的突破，以及迁移学习（transfer learning）的应用。 5.4 图像检索与匹配： 探讨基于内容的图像检索（Content-Based Image Retrieval, CBIR）技术，分析如何利用特征向量进行图像的相似度计算和检索。 第六章：识别行为与场景——场景理解与分析 6.1 场景的“故事”： 介绍场景分类（scene classification）任务，分析如何利用深度学习模型理解图像的整体场景属性，如室内、室外、城市、自然风光等。 6.2 行为的“动静”： 探讨行为识别（action recognition）技术，分析如何从视频序列中识别出特定的人类行为，如跑步、跳跃、打斗等。 6.3 图像描述生成： 介绍图像描述（image captioning）技术，分析如何结合卷积神经网络和循环神经网络（RNN）/Transformer模型，自动生成对图像内容的文字描述。 6.4 三维重建与场景理解： 简述多视图几何、立体视觉等技术在三维场景重建中的应用，以及如何结合深度学习进行更精细的场景理解。 第七章：面向未来的挑战与机遇——前沿技术与应用展望 7.1 生成式模型的力量： 介绍GANs（Generative Adversarial Networks）等生成式模型在图像生成、风格迁移（style transfer）、图像修复（image inpainting）等方面的最新进展。 7.2 自监督与半监督学习： 探讨在数据标注成本高昂的情况下，如何利用自监督学习和半监督学习提高模型的性能。 7.3 视觉与语言的融合： 介绍视觉问答（Visual Question Answering, VQA）、视觉推理（visual reasoning）等任务，探讨如何让机器更好地理解图像与自然语言之间的关系。 7.4 图像处理在各领域的广泛应用： 总结数字图像处理与理解在医疗影像分析、自动驾驶、安防监控、工业检测、遥感图像处理、虚拟现实/增强现实等众多领域的实际应用案例，展示技术发展的广阔前景。 本书通过详实的理论阐述、精辟的算法分析以及对实际应用场景的深入剖析，旨在为广大图像处理爱好者、研究者、工程师以及相关专业的学生提供一份宝贵的参考资料。我们希望本书能够激发读者对数字图像世界的探索热情，并为他们解决实际问题提供坚实的理论基础和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对计算机视觉领域抱有极大热情的业余爱好者，《数字图像理解与智能技术——基于MATLAB和VC++实现》这个书名就像是一盏指路明灯。我一直在寻找一本能够将理论知识与实际操作相结合的教材，尤其是在图像理解这个充满挑战又前景无限的领域。这本书同时提到了MATLAB和VC++，这两种工具在图像处理和开发领域都有着举足轻重的地位。MATLAB以其丰富的工具箱和便捷的编程环境，成为学术界和研究人员的首选，能够快速实现和验证各种复杂的算法。而VC++则以其强大的性能和灵活的控制力，在工程实现和嵌入式开发中占据核心地位。我推测这本书会详细讲解图像的各种高级处理技术，例如纹理分析、形状识别、运动检测，以及如何利用这些技术来达到“理解”图像的目的。同时，书中还会深入介绍各种智能算法，比如神经网络、支持向量机、聚类算法等，并展示如何使用MATLAB来构建这些模型，再通过VC++来实现高效的推理和应用。我非常期待书中能够提供丰富的案例研究和项目实践，让我能够将所学知识应用于解决实际问题，例如人脸识别、物体跟踪、自动驾驶感知等。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就很有分量，《数字图像理解与智能技术——基于MATLAB和VC++实现》，作者是孙明，书号9787121262517。看到这个书名，我首先想到的就是数字图像处理这个领域，虽然我不是专业人士，但平时对这些技术的发展很感兴趣。尤其“智能技术”这部分，感觉会涉及很多当下热门的人工智能、机器学习在图像领域的应用，比如图像识别、目标检测、图像分割等等。MATLAB和VC++这两种开发环境也很有代表性，MATLAB在学术研究和算法原型开发上非常强大，而VC++则在实际工程应用和性能优化上很有优势。将这两者结合起来讲，意味着这本书可能不仅仅停留在理论层面，而是有很强的实践指导意义，可以直接上手操作，做出一些实际的成果。我猜想里面会详细介绍各种图像处理算法的原理，然后通过MATLAB和VC++的代码实现，一步一步地教你如何去应用这些技术。这对于想要深入了解图像处理底层原理，或者希望将这些技术应用到实际项目中的读者来说，无疑是一本宝藏。我特别期待看到书中关于特征提取、分类器设计以及深度学习模型在图像识别中的具体实现方法，毕竟这些是实现“智能”的关键。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题，《数字图像理解与智能技术——基于MATLAB和VC++实现》，听起来就很有深度，而且直接指出了实现方法，这对我这样喜欢动手实践的人来说非常有吸引力。我一直觉得，光是看理论是很枯燥的，只有结合代码才能真正理解技术的精髓。MATLAB和VC++都是非常强大的工具，MATLAB在算法研究和快速原型开发方面非常出色，而VC++则在性能优化和系统集成方面有着不可替代的优势。将两者结合起来讲解图像理解和智能技术，我认为这本书的实用性会非常高。我猜想里面会涵盖从基础的图像分割、特征提取，到更高级的目标识别、场景分析，甚至可能触及到一些深度学习的应用。书中会不会有关于图像复原、图像增强的先进算法，以及如何利用这些技术来克服实际应用中的噪声、模糊等问题？我也很好奇它会如何讲解如何将MATLAB实现的算法移植到VC++环境中，实现高效的实时处理。对于那些希望将理论知识转化为实际应用，或者想要开发自己的图像处理软件的读者来说，这本书听起来就像是量身定做的指南。

评分☆☆☆☆☆

我一直对图像的“理解”和“智能”这两个词充满好奇。传统的数字图像处理更多的是对图像进行增强、滤波、变换等操作，但“理解”则更进一步，意味着机器能够像人一样去“看懂”图像中的内容、场景，甚至意图。而“智能技术”更是将这一过程推向了人工智能的高度。这本书的名字《数字图像理解与智能技术——基于MATLAB和VC++实现》，立刻抓住了我的注意力。我设想它会包含从基础的图像采集、预处理，到高级的特征提取（比如SIFT、HOG等），再到各种机器学习和深度学习模型的应用，例如SVM、CNN等，用来完成分类、识别、检测等任务。而MATLAB和VC++的结合，则预示着这本书将提供一套完整的开发框架。MATLAB可以用来快速验证算法和进行科学计算，而VC++则可以实现高效的底层代码，部署到实际应用中。我期待书中能有清晰的流程图和详细的代码注释，让我在学习过程中能够循序渐进，理解算法背后的逻辑，并且能够亲手修改和扩展代码，实现自己的想法。对于那些希望跨越理论与实践鸿沟的读者，这本书听起来就是量身定制的。

评分☆☆☆☆☆

我之前对数字图像处理有过一些基础的了解，但总觉得不够深入，尤其是在“理解”图像和实现“智能”方面。《数字图像理解与智能技术——基于MATLAB和VC++实现》这个书名，准确地击中了我的痛点。它不仅包含了“理解”和“智能”这两个关键概念，更重要的是，它提供了具体的实现手段——MATLAB和VC++。这让我看到了这本书的实用价值。我设想这本书会系统地介绍各种用于图像特征提取和分析的方法，例如颜色空间转换、边缘检测、纹理特征、形状描述符等。然后，它会深入讲解如何利用这些特征，结合机器学习和人工智能技术，来实现对图像内容的识别、分类、分割和检测。MATLAB强大的数学计算和可视化能力，以及VC++在系统级编程和性能优化方面的优势，被整合在一起，这预示着本书将提供一套完整而高效的开发流程。我特别期待书中能有一些关于图像识别精度提升、算法鲁棒性增强的章节，以及如何利用深度学习模型解决复杂的图像理解任务。对于想要在这个领域有所建树的读者，这本书的指导意义将是毋庸置疑的。