数字图像处理的MATLAB实现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:580

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出版时间:2013-4

价格:69.80元

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isbn号码:9787302307457

丛书系列:国外经典教材·计算机科学与技术

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探索光影的奥秘：数字图像处理的魅力与实践 本书是一本深入探讨数字图像处理核心原理与前沿技术的专业著作。它旨在为读者提供一个全面而系统的知识框架，从基础理论的构建到复杂算法的应用，层层递进，引导读者掌握数字图像处理领域的精髓。本书不仅适合于计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程等相关专业的学生和研究人员，也同样适用于从事图像分析、计算机视觉、模式识别、医学影像、遥感影像处理等工作的工程师和技术人员。 核心内容概述： 本书涵盖了数字图像处理的几乎所有重要环节，并辅以大量的理论推导和算法解析，力求让读者知其然，更知其所以然。 第一部分：数字图像基础 图像的本质与表示： 我们将从最基础的概念出发，深入解析数字图像的本质，理解像素、灰度级、色彩空间（如RGB、HSV、YCbCr等）的数学模型与物理意义。读者将学习如何从模拟信号转化为数字信号，掌握图像在计算机中的存储方式和基本数据结构。 图像的几何变换： 图像的几何变换是图像处理的基石之一。本书将详细介绍平移、旋转、缩放、裁剪、翻转等基本变换的原理，以及这些变换对图像像素坐标的影响。我们将探讨仿射变换和透视变换，理解它们在校正畸变、对齐图像等方面的应用。 像素邻域与连通性： 理解像素之间的邻域关系（4连通、8连通）和连通性是进行图像分割、形态学处理等操作的前提。本书将清晰地阐述这些概念，并展示它们在实际应用中的重要性。 第二部分：图像增强与复原 点运算： 这是最直接的图像处理方式，通过改变像素的灰度值来达到增强图像的目的。本书将详尽介绍灰度拉伸、直方图均衡化、直方图规定化、对数变换、指数变换等多种点运算方法，并分析它们的适用场景和效果。读者将学会如何通过调整图像的对比度和亮度来改善视觉效果。 空间域滤波： 空间域滤波通过对像素邻域的像素值进行加权平均或加权求和来平滑或锐化图像。我们将深入讲解线性滤波（如均值滤波、高斯滤波）和非线性滤波（如中值滤波、双边滤波）的原理、算法实现以及它们在去噪、边缘提取方面的作用。读者将理解不同滤波器的特性及其对图像的影响。 频率域滤波： 将图像变换到频率域，可以更有效地处理周期性噪声和进行图像的平滑与锐化。本书将介绍傅里叶变换（FFT）及其在图像处理中的应用。我们将详细讲解理想低通滤波器、Butterworth低通滤波器、高斯低通滤波器等低通滤波器的原理和设计，以及它们在图像平滑方面的效果。同时，也将介绍高通滤波器、同态滤波器等，并探讨它们在图像锐化、增强细节方面的应用。 图像复原： 图像复原旨在去除图像中的失真（如模糊、噪声）。本书将介绍退化模型（如运动模糊、高斯模糊）及其逆过程。我们将重点讲解逆滤波、维纳滤波等经典的图像复原算法，并分析它们在处理不同类型退化时的优劣。 第三部分：图像变换与特征提取 离散余弦变换（DCT）与小波变换（WT）： 除了傅里叶变换，DCT和小波变换也是重要的图像变换技术。本书将介绍DCT在图像压缩（如JPEG）中的应用原理，以及小波变换在图像去噪、多分辨率分析等方面的强大功能。读者将理解这些变换如何实现图像的稀疏表示和特征提取。 边缘检测： 边缘是图像中最基本的特征之一，捕捉边缘信息对于目标识别、形状分析至关重要。本书将深入讲解Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、Canny算子等经典的边缘检测算法，并分析它们的原理、性能和适用范围。 特征点与描述符： 图像中的关键点（如角点、斑点）是图像识别和匹配的重要依据。本书将介绍SIFT、SURF、ORB等经典的局部特征提取与描述算法，深入解析它们的数学原理和实现流程，并阐述它们在图像拼接、目标跟踪等领域的应用。 形状描述： 除了局部特征，全局形状描述也是图像分析的重要方面。本书将介绍轮廓表示、傅里叶描述子、Hu矩等多种形状描述方法，帮助读者理解如何用数学模型来量化和表征物体的形状。 第四部分：图像分割 阈值分割： 阈值分割是最简单也是最常用的图像分割方法之一。本书将介绍全局阈值、局部阈值、Otsu法等自动阈值确定方法，以及它们在二值化、区域提取方面的应用。 区域生长法： 区域生长法是一种从种子点出发，根据相似性准则不断扩展区域的分割方法。本书将详细讲解区域生长的基本原理、种子点的选择策略以及相似性准则的设计，并分析其在医学图像分割等领域的应用。 边缘基分割： 结合边缘检测结果进行分割。本书将介绍如何利用边缘信息来引导区域的形成，从而实现更精确的分割。 分水岭算法： 分水岭算法是一种基于拓扑学的分割方法，常用于分割相互接触的物体。本书将详细介绍分水岭算法的原理，包括地形图模型、流域的概念，并讲解其在图像分割中的实现和优化。 图割算法（Graph Cut）： 近年来，图割算法在图像分割领域取得了显著进展。本书将介绍将图像分割问题转化为图论问题的方法，讲解最小割最大流定理在分割中的应用，并分析其在交互式分割等方面的优势。 第五部分：图像形态学处理 基本形态学运算： 形态学处理是基于图像的形状来对其进行处理的技术。本书将详细讲解腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学运算的原理和效果，并分析它们在去噪、连接断裂、分离粘连物体等方面的作用。 骨架提取与形态学梯度： 骨架提取能够得到物体最精细的形态，而形态学梯度则能突出物体边缘。本书将介绍这些高级形态学运算及其在形状分析、特征提取中的应用。 第六部分：图像压缩与编码 信息论基础与熵： 在介绍图像压缩之前，本书将简要回顾信息论的基本概念，特别是熵的概念，帮助读者理解数据冗余以及压缩的根本目标。 无损压缩： 本书将介绍霍夫曼编码、算术编码等无损压缩算法，并分析它们在图像压缩中的原理和局限性。 有损压缩： 本书将重点讲解JPEG图像压缩标准所采用的技术，包括DCT变换、量化、熵编码等。读者将深入理解有损压缩如何通过丢弃人眼不敏感的信息来实现高压缩率。 第七部分：图像复原与质量评价 颜色图像处理： 本书将扩展到彩色图像的处理，包括不同色彩空间的转换、彩色图像的增强与复原等。 图像质量评价： 如何客观地评价图像处理的效果是至关重要的。本书将介绍主观评价方法和客观评价方法（如PSNR、SSIM等），并分析它们在图像复原、压缩等应用中的意义。 本书的特色： 理论与实践并重： 本书不仅深入浅出地讲解了数字图像处理的理论基础，还通过丰富的实例和算法解析，指导读者如何将理论知识应用于实际问题。 循序渐进的结构： 内容组织由浅入深，从基础概念到高级技术，层层递进，确保读者能够逐步掌握复杂的知识体系。 清晰的数学推导： 对于关键算法和模型，本书提供了严谨的数学推导，帮助读者理解其内在逻辑和数学原理。 前沿技术的探讨： 在经典理论之外，本书还适当探讨了当前数字图像处理领域的一些前沿技术和发展趋势。 通过学习本书，读者将能够： 深刻理解数字图像的构成原理和数学模型。 熟练掌握各种图像增强、复原、分割和特征提取的算法。 能够针对不同的应用场景，选择和设计合适的图像处理方案。 具备独立分析和解决图像处理问题的能力。 为进一步深入研究计算机视觉、模式识别等更高级的领域奠定坚实的基础。 无论您是初学者还是有一定基础的从业者，本书都将是您在数字图像处理领域不可或缺的参考指南。让我们一起开启探索光影奥秘的精彩旅程！

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哇，拿到这本《深度学习与计算机视觉》的书，我真是爱不释手！这本书的封面设计就很吸引人，那种科技感十足的蓝色和电路板的纹理，一下子就把我带入了数字世界的奇妙旅程。作者的行文风格非常平易近人，即便是像我这种对深度学习接触不久的新手，也能很快跟上他的思路。他没有一上来就抛出那些晦涩难懂的数学公式，而是通过大量的实例和清晰的图示，逐步引导读者理解卷积神经网络（CNN）的底层逻辑，以及它在图像识别、目标检测等领域的强大应用。特别是书中对ResNet、Transformer等前沿模型的解析，简直是教科书级别的详细，不仅讲了“是什么”，更深入探讨了“为什么这样设计”，这对于我们真正掌握核心思想太重要了。阅读过程中，我常常能感觉到作者的用心，比如在讲解反向传播算法时，他用了一个非常形象的比喻，瞬间打通了我之前一直想不明白的那个关节。这本书的理论深度和工程实践完美结合，读完之后，我感觉自己对现代计算机视觉领域的核心技术有了非常扎实的认知框架，简直是技术进阶的必备良药！

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说实话，我之前尝试过几本关于《高级算法设计与分析》的书籍，但大多都过于偏重理论推导，读起来枯燥乏味，很多章节看了三遍还是云里雾里。然而，这本《算法的艺术与实践》完全是另一番景象。它似乎理解每一个学习者对“优雅”和“效率”的追求。作者没有沉溺于冗长的证明，而是将复杂的算法思想，比如动态规划、贪心策略、甚至是一些图论的精妙技巧，用一种近乎诗意的语言描绘出来。我特别欣赏它对“算法权衡”的讨论，它不像某些书只告诉你最优解是什么，而是会深入分析在不同约束条件下，不同算法之间的性能差异和适用场景，这种辩证的思维方式非常宝贵。书中的小测验和思考题设计得也极其巧妙，它们不仅仅是让你复述知识点，而是真正激发你去思考如何用更巧妙的方式解决问题。读完这本书，我感觉自己对“如何写出高效且易于理解的代码”有了全新的认识，它不再是冷冰冰的指令堆砌，而是一种可以精雕细琢的艺术创作。

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最近沉迷于《量子计算导论》这本书，感觉像是被瞬间拉到了一个全新的物理维度。这本书的难度是毋庸置疑的，它涉及到线性代数、复数运算，但奇妙之处在于，作者似乎有一种魔力，能将那些看似高不可攀的量子比特（Qubit）、叠加态、纠缠这些概念，用一种极其直观的方式呈现出来。我尤其喜欢书中关于“量子门操作”的讲解，通过三维球体上的旋转和投影，将抽象的酉矩阵运算具象化了。虽然我还是需要经常停下来查阅线性代数的知识点，但这绝不是书本身的过错，而是我知识储备的不足。这本书的价值在于，它搭建了一个坚实的理论基础，让你能够理解为什么量子计算机在某些问题上能够超越经典计算的极限，而不是仅仅停留在“量子计算很酷”的表面认知。对于想要踏入这个前沿领域的理工科学生来说，这本书绝对是严肃且必要的敲门砖。

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我对《人机交互设计：从理论到实践》这本书的评价是：它简直是产品经理和设计师的“避坑指南”。现在的产品设计动辄谈论用户体验，但很少有书能像它一样，从心理学、认知科学的根源出发，系统地阐述“好用”背后的深层逻辑。作者对“菲茨定律”、“希克定律”这些基础原则的解读，既有严谨的学术支撑，又不失生动的案例分析，比如通过分析几个知名APP的交互流程，精准地指出它们在可用性上的优劣。最让我印象深刻的是关于“错误预防与恢复机制”那一章，作者强调了如何通过设计巧妙地引导用户，避免犯错，以及当错误发生时，如何提供清晰、无挫败感的反馈。这本书的排版和配图也极其出色，大量的流程图和界面原型图，让抽象的设计原则变得触手可及。它真正教会我的是，好的交互不是让用户去适应机器，而是让设计本身成为一种无形的、顺畅的沟通桥梁。

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我最近翻阅的这本《网络安全与渗透测试实战手册》简直是每一个网络技术爱好者的“兵器库”。它没有那些空泛的安全理论，而是完全聚焦于“动手实操”。书中的内容结构清晰得令人赞叹，从基础的网络协议分析，到Web应用层面的SQL注入、XSS攻击的原理剖析，再到后期的权限提升和后门植入，每一步都配有详细的工具使用指南和命令行示例。作者在描述攻击场景时，始终坚持“白帽”的视角，强调理解攻击的目的是为了更好地防御。我特别赞赏它对“社会工程学”的独立章节论述，这提醒了我，安全防范不仅仅是技术层面的对抗，更是人性的博弈。读这本书需要一定的网络基础，但只要你按照它的步骤一步步实验，你会发现自己对网络边界的理解会变得极其深刻和全面。它不是一本读完就能让你成为专家的书，但它绝对能让你从“知道有漏洞”升级到“知道漏洞如何被利用”。

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大三上学期课本

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人手一本_(:з」∠)_

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很基础但作为入门够了

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很基础但作为入门够了

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错误挺多