MATLAB 6.5图形图像处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:国防工业出版社

作者:王家文

出品人:

页数:406

译者:

出版时间:2004-5

价格:35.0

装帧:平装

isbn号码:9787118034059

丛书系列:

图书标签:

• 遥感
• MATLAB
• 图形图像处理
• 图像处理
• MATLAB
• 算法
• 技术
• 编程
• 计算机视觉
• 工程
• 科学计算

深入探索现代数值计算与数据可视化新范式 本书籍旨在为广大学者、工程师及高级技术人员提供一套全面、深入且紧跟时代前沿的数值计算与数据可视化方法论。它并非专注于特定历史版本软件的使用手册，而是着眼于现代计算科学的核心原理、高效算法的实现及其在复杂工程与科学问题中的应用。 本书聚焦于面向对象的高级数值分析框架，详细阐述如何利用最新的软件环境和编程范例来构建高性能、高可维护性的计算模型。我们将跨越传统工具的局限，深入探讨矩阵运算的并行化策略、大规模稀疏系统求解器的最新进展，以及高精度浮点运算的理论与实践。读者将学习如何选择并优化最适合特定问题的求解算法，无论是涉及偏微分方程（PDEs）的有限元/有限差分方法，还是优化理论中的迭代收敛加速技术。 在数据处理与分析层面，本书摒弃了对单一、过时软件界面的依赖，转而强调数据结构的选择对计算效率的决定性影响。我们详尽分析了现代数据结构，如自适应网格、Kd树、四叉树在处理非结构化数据时的优势与劣势。重点章节将围绕现代统计建模与机器学习算法的底层数学实现展开，包括但不限于核方法、贝叶斯推断的采样技术（如MCMC的改进算法）以及深度神经网络在特征提取中的数值稳定性考量。 可视化部分，本书突破了基础二维绘图的范畴，聚焦于科学数据的高维可视化和交互式探索。内容涵盖了体渲染（Volume Rendering）的先进技术，如基于光线行进（Ray Marching）和直接体绘制（Direct Volume Rendering）的性能优化。此外，我们深入探讨了拓扑数据分析（Topological Data Analysis, TDA）在复杂数据集中结构识别中的应用，并介绍了如何利用GPU加速技术实现实时、高保真的三维可视化输出，这对于流体力学、医学成像及地质勘探等领域至关重要。 本书的理论深度体现在对计算复杂度和误差分析的严格论证上。每一项算法的介绍都伴随着详尽的渐近分析，帮助读者理解其在处理海量数据时的性能瓶颈。我们详细剖析了数值积分中高斯求积的最新发展、特征值问题的迭代求解方法（如Lanczos和Arnoldi算法的现代变体），以及如何设计健壮的预处理技术来加速线性系统的求解。 在编程实践方面，本书强调跨平台兼容性与代码的模块化。我们提供的是一套通用的设计哲学，指导读者构建能够无缝集成到现代工程流程中的计算模块。内容涉及如何有效地利用现代编程语言的特性来封装复杂的数值算法，以及如何通过标准化的接口（如HDF5或NetCDF）进行数据的持久化和交换，确保计算成果的可重现性和长期可用性。 本书不包含对任何特定版本（包括MATLAB 6.5及其后续版本）的图形界面操作的步骤级指导，不涉及特定旧版软件的函数库调用语法教学。 读者将获得的，是一套可以迁移到任何主流高性能计算环境（如Python/SciPy/NumPy生态、Julia、C++模板库等）的，关于数值计算本质、算法优化和现代数据可视化学术前沿的坚实知识体系。 它是对计算科学核心思想的深入挖掘，而非对特定工具箱特性的依赖。 本书适合于已经具备一定编程基础，并希望将数值计算能力提升至研究与工程应用前沿水平的专业人士。通过本书的学习，读者将能够独立分析、设计并实现解决复杂科学问题的创新性数值方案。

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这本书在处理“高级”图像分析技术时，显得力不从心，仿佛内容在到达某个复杂点时戛然而止。当涉及到诸如三维重建的初步概念，或者实时视频流处理的框架搭建时，作者的态度明显转为保守和敷衍。它似乎固执地停留在对基础滤波、直方图均衡化和简单的特征提取（如Harris角点）的重复论述上，对MATLAB在那个时代已经展现出的强大并行计算和数据可视化潜力挖掘不足。例如，书中对于MATLAB的M-文件函数编写规范几乎没有提及，导致读者即使写出了能运行的代码，其效率也可能远低于优化后的内置函数。我期待能看到如何利用MEX文件接口来加速关键算法，或者如何利用MATLAB的工具箱进行更深层次的特征提取，如SIFT或HOG的早期实现思路，但这些在书中都是一片空白。这本书更像是为那些只需要做基础图像操作报告的学生准备的“速查手册”，而非能指导工程师进行实际项目开发的深度参考资料。它的内容深度，与其厚度完全不成正比，给人一种“堆砌”而非“构建”出来的感觉。

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关于这本教材的教学组织结构，我必须提出尖锐的批评。它缺乏一个明确的、能够串联起各个知识点的叙事主线。每一章似乎都是一个孤立的知识点集合，学习起来非常零散，让人难以建立起一个完整的知识体系框架。比如，先讲了图像的读取和显示，紧接着就跳到了小波变换的基础，两者之间缺乏必要的桥梁，比如如何将小波分析应用于图像去噪的具体步骤演示。更令人困惑的是，书中对于MATLAB特定版本的变动和兼容性问题几乎没有给出任何说明。考虑到6.5这个版本已经非常古老，很多现代MATLAB用户使用的函数名和参数设置可能已经发生了变化，作者没有提供任何关于如何迁移到新版本环境的建议，这使得这本书的“保质期”显得异常短暂。如果这本书的目标是作为大学教材，它在引导学生思考“为什么”以及“如何优化”方面做得非常不到位，仅仅满足于“怎么做”（即给出代码片段），这在培养独立研究能力方面是远远不够的。

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阅读体验上，这本书的排版和插图简直是一场灾难，简直让人怀疑是不是用上世纪九十年代的激光打印机印出来的。色彩的过渡模糊不清，灰度图的对比度极低，很多本该清晰展示处理前后效果差异的对比图，在书上看起来几乎一模一样，这对于研究图像处理的人来说是致命的缺陷。我尤其对关于“纹理分析”那一章印象深刻，作者似乎认为仅仅打印出几张高频噪声的黑白斑点图，就能让读者理解复杂的傅里叶变换在纹理识别中的应用。这种完全依赖读者自行脑补的能力，未免过于高估了读者的想象力。如果说软件版本是6.5有些年代感我还能理解，但即便是那个时代出版的技术书籍，也应该在视觉呈现上保持基本的专业水准。我希望看到的是清晰的、高分辨率的截图，展示例如形态学操作（如腐蚀和膨胀）是如何精妙地改变物体边界的，但书中几乎没有这方面的视觉辅助。这种低劣的视觉质量，极大地削弱了学习曲线的平滑度，使得原本就抽象的数学概念更加难以捉摸。

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这本《MATLAB 6.5图形图像处理》实在让我有些摸不着头脑，它给我的感觉就像是翻开了一本厚重的旧字典，里面塞满了密密麻麻的函数名和晦涩难懂的参数说明。我本以为能够找到一些清晰的、循序渐进的图像处理实例，比如如何用它来优化一张老照片的色彩失真，或者如何实现一个简单的边缘检测算法。然而，书中更多的是对各种底层命令的罗列，每一个章节都像是在进行一场枯燥的语法考试。例如，在涉及到彩色空间转换的部分，作者似乎默认读者已经对C++或者更底层的编程语言有着深刻的理解，直接抛出了大量的矩阵运算和索引操作，让人望而生畏。我尝试去书中寻找一些关于用户界面（GUI）设计的指导，希望能够构建一个直观的图像查看器，但这些内容几乎没有涉及，或者仅是一笔带过，其详尽程度远不及对某个特定滤波器系数的数学推导。对于一个主要目标是快速上手应用，而非深入研究算法内核的初学者来说，这本书的实用性大打折扣，它更像是一本官方参考手册的扩充版，而非一本面向应用开发者的指南。我花了大量时间试图将书中的理论知识转化为实际的图像操作，但由于缺乏足够的、贴近实际需求的案例支撑，整个过程充满了挫败感。

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从工具箱和生态系统的角度来看，这本书对MATLAB的强大生态系统介绍得极为片面。在2000年代初期，MATLAB的Image Processing Toolbox已经具备相当的广度和深度，但这本书的讲解方式更像是将工具箱的功能强行拆解成基础数学操作的重复实现，而不是教会读者如何高效地调用和组合工具箱已有的成熟模块。例如，涉及到医学影像处理中的分割技术时，书中花费大量篇幅讲解阈值分割的迭代过程，却几乎没有提及如何利用MATLAB提供的专业分割函数（如区域生长或主动轮廓模型）来解决更复杂、具有噪声干扰的实际医学图像问题。这不仅浪费了读者的学习时间，更重要的是，它没有教会读者在真实工业或科研环境中，如何站在巨人的肩膀上利用成熟软件的能力。这本书给人一种“我们自己从零开始造轮子”的复古感，完全忽视了MATLAB作为一整套集成开发环境的价值所在，它更像是在教授一门关于“如何用MATLAB实现C语言基础功能”的课程，而不是“如何用MATLAB进行高效的图形图像处理”。

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