MATLAB 6.5辅助图像处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:飞思科技产品研发中心编

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003-1

价格:29.00

装帧:平装

isbn号码:9787505381148

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MATLAB 6.5 辅助图像处理：开启数字图像分析的无限可能 数字图像处理，作为一门融合了数学、计算机科学与工程技术的交叉学科，正以前所未有的速度渗透到科研、工业、医疗、安防、艺术等各个领域。从医学影像的诊断辅助，到工业生产的质量检测，再到自动驾驶的感知系统，图像处理技术扮演着至关重要的角色。本书旨在为您提供一套系统、实用且易于上手的工具，帮助您深入理解并灵活运用MATLAB 6.5这一强大的科学计算平台，解决实际的图像处理难题。 本书特色与内容亮点： 本书并非一本单纯的理论教科书，而是以解决实际问题为导向，通过MATLAB 6.5的强大功能，带您一步步探索数字图像处理的奥秘。我们精心设计了以下内容，力求全面覆盖您的学习需求： 第一部分：MATLAB 6.5 图像处理基础 MATLAB 6.5 环境入门： 即使您是MATLAB新手，也能快速熟悉其界面、基本操作和命令窗口的使用。我们将介绍如何创建脚本文件、调试代码，并展示一些基础的数学和逻辑运算，为后续的图像处理奠定坚实的基础。 图像基本概念与表示： 深入理解数字图像的本质，包括像素、灰度、颜色空间（如RGB、HSV、灰度图）的表示方法。我们将演示如何在MATLAB中加载、显示和保存不同格式的图像，并介绍图像数据的结构和属性，使您能够清晰地把握图像在计算机中的形态。 图像的几何变换： 学习并实践各种基本的几何变换，如缩放、平移、旋转、裁剪等。我们将展示如何利用MATLAB函数实现这些变换，并探讨它们在图像校正、对齐等方面的应用。 图像的算术运算： 掌握图像的点运算，例如图像相加、相减、乘法、除法等。这些运算是实现图像融合、背景减除等高级功能的基础。您将学会如何通过像素级的操作来修改图像的亮度、对比度等。 第二部分：图像增强与复原 点处理增强技术： 探索一系列经典的图像增强方法，如灰度变换（线性变换、对数变换、幂律变换）、直方图均衡化、直方图规定化等。本书将详细讲解这些方法的原理，并提供MATLAB代码示例，帮助您提升图像的视觉质量，突出感兴趣的区域。 空间域滤波： 学习利用卷积运算实现图像的空间域滤波。我们将介绍线性滤波器（如均值滤波、高斯滤波）和非线性滤波器（如中值滤波、最大值/最小值滤波）的原理和应用，以及它们在图像平滑、去噪方面的效果。 图像锐化： 掌握各种增强图像边缘和细节的方法，包括拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子等梯度算子，以及高提升滤波等。您将学会如何使模糊的图像变得清晰，突出图像中的纹理和边界。 图像复原： 深入理解图像退化模型，并学习如何进行图像复原。我们将介绍逆滤波、维纳滤波等经典复原方法，以及它们在处理模糊、噪声等退化问题时的应用。 第三部分：图像分割 阈值分割： 掌握基于灰度阈值的方法进行图像分割，包括全局阈值法和 Otsu 算法等自适应阈值法。您将学会如何根据图像的灰度特性将图像划分为前景和背景。 边缘检测： 学习和应用各种边缘检测算子，如Canny边缘检测算法，能够精确地找出图像中的物体边界。我们将详细解析Canny算法的步骤，并展示其在目标提取中的重要作用。 区域生长与区域分裂合并： 探索基于区域的方法进行图像分割，理解区域生长和区域分裂合并算法的原理，并学习如何在MATLAB中实现这些算法，以实现基于相似性标准的图像区域划分。 形态学图像处理： 学习和应用形态学操作，如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、击中不击中变换等。这些操作在图像的去噪、连接、填充、细化等方面具有广泛的应用。 第四部分：图像特征提取与描述 颜色特征提取： 学习如何从图像中提取颜色特征，包括颜色直方图、颜色矩等，并探讨它们在图像检索和内容识别中的应用。 纹理特征提取： 掌握计算图像纹理特征的方法，如灰度共生矩阵（GLCM）、LBP（局部二值模式）等，并了解它们在材质识别、图像分类等领域的应用。 形状特征提取： 学习如何描述图像中物体的形状，包括轮廓特征、傅里叶描述子、Hu矩等，并了解它们在目标识别和匹配中的作用。 SIFT/SURF等局部特征提取（介绍性）： 简要介绍当前主流的局部特征提取方法，如SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征），并解释它们在图像匹配、物体识别等复杂任务中的优势。 第五部分：图像分析与应用实例 图像配准： 学习图像配准的基本原理和常用方法，包括基于特征点匹配的配准和基于变换矩阵的配准。我们将展示如何将不同来源或不同时间的图像进行对齐。 图像识别基础： 介绍图像识别的基本流程和常用算法，如基于模板匹配的识别，以及简单分类器的应用。 医学影像处理初步： 展示MATLAB在医学影像分析中的应用，例如对X光片、CT、MRI等图像进行增强、分割和特征提取，为辅助诊断提供支持。 工业视觉检测示例： 提供一些工业生产中的视觉检测案例，如缺陷检测、尺寸测量等，展示如何利用图像处理技术提高生产效率和产品质量。 其他应用领域探讨： 简要提及图像处理在遥感、安防监控、人脸识别、图像搜索等其他领域的广泛应用，激发您的学习兴趣和探索欲望。 本书面向读者： 高校学生： 计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程、图像科学等相关专业的学生，需要学习和实践图像处理理论。 科研人员： 在图像处理、计算机视觉、模式识别等领域进行研究的科研工作者，需要一个高效的工具来验证算法和进行实验。 工程技术人员： 从事工业自动化、医疗设备、安防监控、数字媒体等行业的工程师，需要将图像处理技术应用于实际产品开发和解决方案设计。 对图像处理感兴趣的初学者： 任何希望了解和掌握数字图像处理技术，并希望通过编程实践来加深理解的个人。 为何选择MATLAB 6.5？ 尽管MATLAB更新迭代迅速，但MATLAB 6.5作为一款经典而稳定的版本，在许多教学和科研环境中依然被广泛使用。本书以MATLAB 6.5为平台，旨在帮助您掌握核心的图像处理概念和算法，这些知识和技能是高度迁移的，无论您未来使用哪个版本的MATLAB，或是其他图像处理工具，都将受益匪浅。同时，MATLAB 6.5提供了丰富且易于调用的图像处理函数库（Image Processing Toolbox），极大地简化了开发过程，让您能更专注于算法的理解和实现。 学习本书，您将获得： 扎实的理论基础： 深入理解数字图像处理的各个关键环节。 强大的实践能力： 熟练运用MATLAB 6.5实现各种图像处理算法。 解决实际问题的能力： 能够将所学知识应用于各种工程和科研场景。 解决问题的思维方式： 掌握分析和解决图像处理相关问题的系统方法。 本书的编写力求语言清晰、逻辑严谨，并配以大量实例代码，方便读者理解和实践。我们相信，通过本书的学习，您将能够自信地驾驭MATLAB 6.5，开启数字图像处理的精彩世界，并将其应用于您的学习、工作和创新之中。

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如果用一句比喻来形容这本书的写作风格，那就是“严谨到近乎枯燥的学术报告”。作者的文字很少带有个人情感或倾向性的表达，所有的论述都建立在公认的数学公式和实验结果之上。翻开任何一页，你看到的多是流程图、数学公式、代码片段，以及对代码输出结果的精确描述。例如，在讲解图像分割的阈值确定方法时，作者没有采用直观的、基于人眼感知的解释，而是直接引入了Otsu's方法（大津法）的方差最大化公式，并详细解释了如何用MATLAB 6.5的矩阵运算来实现这个迭代过程。这种写法的优点在于其无可辩驳的准确性，你绝对不会因为作者的“主观臆断”而对结果产生怀疑。但是，这种风格对于那些习惯了网络教程中那种“跟我做，你就能学会”的引导式学习者来说，无疑是场灾难。书中的示例代码往往是独立的、功能完整的模块，却缺乏一个贯穿始终的大型项目作为载体来串联这些知识点。读者必须自己去设计和实现数据流的衔接，这无疑提高了独立解决实际问题的门槛。我感觉这本书更像是一套专业的工具说明书，它告诉你每个工具（函数）的精确用途和限制，但你需要自己去设计蓝图，挑选并组合这些工具来建造你的“房子”。

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这本书的内容组织结构，仿佛是按照一个严谨的计算机科学系的课程大纲来编排的，逻辑链条非常清晰，但阅读体验上，更像是在啃一本厚重的学术专著而非一本“实战”宝典。我尤其欣赏它对“噪声模型”的分类和处理策略所花费的篇幅，这在很多当代速成教材中往往是一笔带过的内容。书中详细区分了高斯白噪声、椒盐噪声、以及周期性噪声在频域中的表现，并且针对性地给出了在空域和频域中相应的滤波方案，比如维纳滤波的推导和在MATLAB 6.5环境下如何高效实现。然而，这种深度也带来了一个明显的副作用：对于那些主要目标是应用图像识别算法的工程师来说，书中的很多内容显得有些“过时”或“偏科”。例如，当我们现在习惯于使用预训练的网络模型进行特征提取时，这本书却花费了大量篇幅来介绍如何手动设计和优化滤波器组，如何利用小波变换进行多分辨率分析。虽然这些理论基础是构建一切算法的基石，但缺乏与当时（或稍后出现的）新兴算法的对接，使得这本书的“时效性”被锁定在了那个特定的技术节点上。它更像是一份详尽的历史文献，记录了在卷积神经网络尚未成为主流之前，图像分析领域是如何一步步解决问题的，阅读它需要读者不断地在脑海中进行“版本转换”的工作，将书中的老函数名和参数与当前系统中的最新实现进行对应和映射，这对于追求效率的读者来说，无疑增加了额外的认知负担。

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这本书在处理图像增强和恢复方面的章节，展现出了极强的韧性和对细节的执着。它没有简单地罗列一堆“美化”滤镜，而是深入剖析了图像退化模型——即一个理想图像如何通过模糊核（点扩散函数）和叠加噪声最终变成我们观察到的受损图像。紧接着，作者详细阐述了如何利用逆滤波和最小均方误差（MMSE）估计来尝试“反演”这个过程。最让我感到震撼的是，书中对于卷积在频域实现的优化讨论，特别是如何利用快速傅里叶变换（FFT）来加速大尺寸图像的卷积运算，这在资源受限的早期计算环境中是至关重要的性能优化手段。然而，这种对底层效率的极致追求，也使得该书在某些方面显得有些力不从心。比如，对于当时已经开始崭露头角的非线性滤波方法，如中值滤波，书中只是简单提及，而没有深入探讨其在处理特定类型噪声（如脉冲噪声）时的优越性，可能是由于其理论推导相比于线性滤波器更为复杂，或者受限于MATLAB 6.5的库函数支持深度。因此，读者在阅读完这些经典内容后，如果想直接应用于处理现代常见的、复杂多变的真实世界图像数据时，可能会发现书中的方法论略显单一，需要大量补充关于鲁棒性和自适应性处理的外部知识。

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从收藏价值的角度来看，这本书具有一种特殊的“时代文物”属性。它清晰地记录了MATLAB 6.5那个特定时间点上，官方对图像处理功能集成的标准范式。书中的每一个截图、每一个菜单路径，都精确地对应着那个版本的用户界面，这对于需要维护或研究遗留系统的专业人员来说，价值无可估量。但对于追求前沿技术的年轻学习者而言，这本书的价值更多体现在“溯源”上，而非“实战”。我尝试用书中的某些代码片段在较新的MATLAB版本中运行，虽然大部分核心算法依然有效，但会遇到函数名弃用、参数顺序变化等小麻烦，需要读者自行修正。书中关于图像I/O（输入输出）的描述，也完全是针对那个年代的文件格式和I/O函数设计的，与现在流行的HDF5、更现代的TIFF处理方式几乎没有交集。总体而言，这是一本为“工程师的思维”而非“用户的体验”而服务的书籍，它传授的是一种严谨的、基于矩阵和算法优化的工程思想，它要求读者拥有强大的自学和知识迁移能力，才能将这份扎实的理论基础，成功移植到我们今天所处的计算环境中去。它不是一本“好读”的书，但绝对是一本“值得精读”的理论基石。

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这本书的封面设计得非常朴实，带着一种上个世纪末技术手册的复古感，深蓝色的背景上用着略显生硬的白体字标明了书名和版本信息。初翻开这本书，扑面而来的是一种浓郁的、扎实的理论气息，它似乎完全没有被近年来光鲜亮丽的深度学习框架所影响，而是坚定地站在了那个以矩阵运算和传统数字信号处理为核心的时代前沿。我记得当时我购买它，是冲着“MATLAB 6.5”这个具体版本去的，因为我的工作环境和那套软件版本绑定得太深，升级成本高昂。然而，这本书给我的第一印象却是，它更像是一部详尽的、近乎于“武功秘籍”的手册，而不是一本轻松的入门指南。它没有过多花哨的示例代码，更多的是对每一个函数调用背后的数学原理进行了极其详尽的推导和解释，比如傅里叶变换在图像去噪中的具体实现步骤，每一个离散化和窗函数选择的合理性，都需要读者具备扎实的线性代数基础才能跟上。对于那些想快速看到“神奇效果”的读者来说，这本书可能会显得有些晦涩难懂，因为它要求你知其然，更要求你知其所以然。它更像是为那些需要深入理解图像处理底层机制的研究人员准备的工具箱，而不是为普通的应用程序开发者准备的快速参考。我花了很长时间才适应这种步步为营的讲解节奏，尤其是涉及到彩色空间转换和形态学操作的章节，作者对像素级别的操作描述得极其精确，每一个位移、膨胀、腐蚀的逻辑都如同教科书般严谨，缺乏了一些现代工具箱那种“一键调用”的便捷感，却换来了对计算过程的绝对掌控权。

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