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出版者:电子工业出版社

作者:郑阿奇主编

出品人:

页数:418

译者:

出版时间:2007-8

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787121048555

丛书系列:

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• Matlab
• MATLAB
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《数字图像处理：理论与实践》 简介 数字图像处理是计算机科学、工程学和数学交叉领域的一门重要学科，它涉及对数字图像进行各种操作以增强其质量、提取有用的信息或将其转化为其他形式。本书旨在为读者提供一个全面而深入的数字图像处理知识体系，从基础理论到前沿应用，力求做到既有深度又不失广度，能够满足初学者入门、专业人士进阶以及相关领域研究人员的需求。 本书在内容组织上，力求逻辑清晰，层层递进。首先，我们将从数字图像的本质出发，详细阐述图像的数字化过程、表示方法以及基本的图像特性，包括像素、灰度、颜色空间等核心概念。这部分内容将为后续的学习打下坚实的基础，帮助读者理解图像在计算机中的基本形态。 接着，本书将重点介绍图像增强技术。这部分内容将涵盖空间域和频率域两大部分。在空间域，我们将深入讲解点运算（如灰度变换、直方图均衡化、对比度拉伸）和邻域运算（如平滑滤波、锐化滤波）。我们将详细分析各种滤波器的原理、优缺点及其在实际应用中的效果，例如高斯滤波、中值滤波、Sobel算子、Laplacian算子等，并指导读者如何根据具体需求选择合适的滤波器。在频率域，我们将介绍傅里叶变换及其在图像处理中的应用，例如低通滤波、高通滤波、带通滤波等，阐述如何通过频域操作实现图像的平滑和锐化，以及如何抑制周期性噪声。 图像复原是数字图像处理中的另一重要环节。本书将详细讲解图像复原的基本原理，包括退化模型的建立，以及各种复原算法。我们将重点介绍基于模型的方法，如逆滤波、维纳滤波，以及它们的局限性。同时，我们将深入探讨盲复原技术，即在退化模型未知的情况下进行图像复原，并介绍相关的算法，如Richardson-Lucy算法。我们还会讨论图像去噪的方法，包括各种统计滤波器和基于学习的去噪方法。 色彩图像处理作为现代图像处理的重要组成部分，将在本书中占据显著篇幅。我们将从基础的颜色模型（RGB, CMYK, HSV等）讲起，详细介绍不同颜色模型的转换原理及其应用场景。在此基础上，我们将深入讲解色彩图像的增强技术，包括色彩平衡、色彩饱和度调整、色调变换等，并讨论如何进行颜色空间的量化和匹配。 图像分割是实现图像分析和理解的关键步骤。本书将系统介绍各种图像分割方法。我们将从传统的阈值分割技术开始，深入讲解全局阈值法、自适应阈值法，并讨论 Otsu 法等经典算法。随后，我们将介绍区域生长法、区域分裂与合并法等基于区域的分割方法。另外，图像边缘检测是分割的重要预处理步骤，我们将详细介绍 Sobel、Prewitt、Roberts、Canny 等经典的边缘检测算子，并分析它们的原理和适用性。本书还将介绍基于 Watershed（分水岭）算法的分割技术，以及现代的图割（Graph Cut）算法在图像分割中的应用。 形态学图像处理作为一类重要的图像处理技术，在图像分析、分割和复原等方面发挥着重要作用。本书将详细介绍形态学的基本运算，包括膨胀、腐蚀、开运算、闭运算，并深入讲解这些运算在去除噪声、连接断裂区域、分离粘连区域等方面的应用。在此基础上，我们将介绍更复杂的形态学算法，如击中与不击中变换、骨架提取、细化、粗化等，并展示它们在特定问题中的实际应用。 在图像压缩方面，本书将介绍有损和无损压缩的基本原理。我们将讲解游程编码、霍夫曼编码、算术编码等无损压缩技术，并深入分析 JPEG 等标准中的离散余弦变换（DCT）和量化技术，以及它们在有损压缩中的核心作用。我们还将简要介绍其他重要的图像压缩算法，如小波变换压缩，并探讨其在特定场景下的优势。 除了上述基础理论和技术，本书还将涵盖一些重要的图像分析技术。我们将介绍图像特征提取的方法，包括颜色特征、纹理特征和形状特征的提取。我们将讲解诸如 SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)、SURF (Speeded Up Robust Features) 等经典的局部特征描述子，以及它们在图像匹配、目标识别等领域的应用。我们还将介绍图像纹理分析的技术，包括灰度共生矩阵（GLCM）和 Gabor 滤波器等。 为了使读者能够更好地理解和掌握所学知识，本书在每一章节的末尾都提供了精心设计的习题，涵盖了理论分析和算法实现等不同类型，旨在巩固读者对知识点的理解。此外，我们还将提供大量的实践案例，引导读者如何将所学算法应用于解决实际问题，例如医学图像分析、遥感图像处理、人脸识别、目标跟踪等。书中将通过伪代码或实际代码片段（如 C++ 或 Python 示例）来展示算法的实现细节，帮助读者将理论转化为实践。 本书的特色在于其内容的深度和广度兼顾，理论讲解清晰透彻，实践指导具体可行。我们避免了对特定软件工具的过度依赖，而是将重心放在算法原理的阐述和数学基础的讲解上，确保读者无论使用何种开发环境，都能举一反三，灵活运用。我们力求让读者在掌握基本功的同时，也能接触到一些前沿的研究方向和技术，为他们进一步深入学习或从事相关工作打下坚实的基础。 本书适合于计算机科学、软件工程、电子工程、自动化、生物医学工程、地理信息系统等专业的本科生、研究生，以及从事相关领域研究与开发的工程师和技术人员。通过阅读本书，读者将能够系统地掌握数字图像处理的核心理论和关键技术，并具备独立分析和解决数字图像处理相关问题的能力。

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我是一名在读研究生，平时需要处理大量的仿真数据和实验结果。在寻找合适的MATLAB教材时，我发现很多书籍要么过于偏重理论推导，要么就是针对特定领域（如控制系统或通信工程）的深度优化，缺少一本能全面覆盖基础且兼顾效率提升的“工具书”。《MATLAB实用教程》恰好填补了这个空白。它的排版设计非常人性化，关键命令和语法结构都会用醒目的颜色或方框标出，方便快速查找和回顾。我最常翻阅的部分是关于M文件编程和函数封装的那几节。书中详细介绍了如何组织大型工程代码，如何进行调试和性能优化，这对于我们日常的科研工作效率提升至关重要。我发现，自从开始系统地学习这本书之后，我编写代码的速度和程序的稳定性都有了显著的改善，以前需要花一整天调试的Bug，现在能迅速定位问题所在。这本书更像是一本可以伴随你整个学习和工作生涯的参考手册，而不是读完就束之高阁的教材。

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这本《MATLAB实用教程》简直是为我这种初学者量身定做的入门宝典。我之前对编程和数值计算一窍不通，看着那些复杂的函数和代码就头疼。拿到这本书后，我抱着试试看的心态开始啃。最让我惊喜的是，它完全没有那种高高在上的学术腔调，而是像一位耐心的老师，一步一步地引导你。书中的示例代码清晰明了，每一个操作都有详尽的注释，让你能清楚地知道“为什么”要这么写，而不是死记硬背。特别是关于矩阵运算和基本绘图的部分，讲得深入浅出，让我很快就建立了对MATLAB环境的直观认识。我记得有一次，我被一个循环结构卡了好久，翻开书上相关章节，里面的流程图和逻辑分解简直是茅塞顿开。这本书的价值在于，它不仅仅是教你怎么输入命令，更重要的是培养了你用MATLAB解决实际问题的思维框架。对于想跨行接触工程计算或者数据分析的朋友来说，这本书绝对是打开新世界大门的第一把钥匙，强烈推荐给所有编程新手！

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坦白说，我一开始对这本书的期待值不高，觉得又是本“千篇一律”的MATLAB教材。但阅读过程中，我越来越觉得作者对目标读者的理解非常到位。这本书最大的亮点在于它对“矢量化操作”的强调和深入讲解。作者反复提醒我们，在MATLAB中，循环往往是效率低下的元凶，并提供了大量“非循环”的优化方案。书中对比了使用`for`循环和直接使用矩阵运算在速度上的巨大差异，这种直观的对比极具说服力。通过阅读这些章节，我彻底改变了以往写代码的思维定势，学会了如何用更“MATLAB化”的方式去思考问题。此外，关于数据可视化的高级定制部分，也远超出了基础教程的范畴，学会了如何通过修改图形属性参数，做出清晰、专业的科研图表，极大地提升了我的报告质量。这本书不仅仅是教你“怎么做”，更是教你“如何做得更好、更快”，是提升编程素养的绝佳读物。

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说实话，我对技术书籍的“实用性”一向持保留态度，很多号称“实用”的教材，读完后发现还是得靠网络上的各种零散资料拼凑知识点。然而，《MATLAB实用教程》给了我一个意外的惊喜。它的章节安排非常注重知识的递进和应用场景的结合。比如，它在讲完基本的数据类型后，立刻就引入了如何处理真实世界中的实验数据，这种关联性极强。我尤其欣赏它在“GUI设计”那一章的讲解方式，没有堆砌晦涩的控件属性，而是直接给出了一个完整的、可以运行的交互界面案例，让你在实践中理解控件的连接和回调函数。这本书的案例覆盖面很广，从简单的信号处理到稍微复杂的优化问题都有涉及，这使得读者在学习过程中能不断感受到自己的能力在提升，而不是停留在理论的真空地带。如果你的目标是能快速上手，并用MATLAB完成手头的工作任务，这本书的实操价值是无可替代的。

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我之前用过好几本国外的MATLAB教材，普遍感觉翻译腔太重，很多习惯用法和中文的表达习惯格格不入，阅读起来非常费劲。《MATLAB实用教程》在这方面做得非常出色，语言流畅自然，完全符合中文读者的阅读习惯。它没有被那些花哨的新版本功能分散注意力，而是扎扎实实地围绕MATLAB的核心功能展开叙述。我特别欣赏它对“调试技巧”的阐述，这一点在很多同类书籍中是被忽略的重点。书里详细展示了如何使用断点、监视变量值以及逐步执行代码，这些都是日常编程中节省时间的神器。对于非计算机专业的理工科学生而言，我们需要的不是成为MATLAB专家，而是能高效地利用它来解决专业问题。这本书的侧重点非常明确，它让你快速掌握工具的“使用方法”，而不是陷在语言的细节里出不来。整体感觉是，它帮你迅速建立起一个稳固的、实用的MATLAB技能树。

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