現代圖像處理技術及Matlab實現

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出版者:第1版 (2001年11月1日)
作者:張兆禮
出品人:
頁數:339
译者:
出版時間:2001-11
價格:42.0
裝幀:平裝
isbn號碼:9787115098313
叢書系列:
圖書標籤:
  • 圖像處理
  • Matlab
  • 數字圖像處理
  • 圖像分析
  • 計算機視覺
  • 算法實現
  • 技術綜述
  • 現代圖像處理
  • 圖像增強
  • 圖像分割
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具體描述

圖像處理是一門實用的學科,需要較高的理論基礎。本書涉及瞭現代圖像處理技術的多個新方嚮、新領域,內容涵蓋瞭圖像的濾波、變換、壓縮以及圖像數據融閤等現代圖像處理技術。 本書詳細介紹瞭現代圖像處理技術的基本知識及Matlab圖像處理技巧,並強調瞭圖像處理的理論和應用相結閤的方法。每一章都先闡述現代圖像處理技術的理論背景,然後引齣在實際應用中的Matlab實現算法,覆蓋瞭所涉及內容的理論分析、算法結構以及實現中的數據準備、轉換、顯示和輸齣等各個環節。 本書是一部反映現代圖像處理實用技術和應用的著作,可以作為各大專院校教師、研究生以及從事圖像處理研究和開發的科技人員的參考書。

《現代圖像處理技術及MATLAB實現》 本書全麵梳理瞭現代圖像處理領域的核心概念、關鍵技術及其在MATLAB環境下的具體實現。從基礎的圖像增強、復原,到高級的特徵提取、目標識彆,再到前沿的機器學習在圖像處理中的應用,本書力求為讀者構建一個完整且深入的知識體係。 核心內容涵蓋: 圖像基礎與預處理: 數字圖像的錶示與基本操作: 深入剖析數字圖像的構成,包括像素、灰度、顔色空間(RGB、HSV、Lab等)的原理與轉換。詳細介紹圖像的讀取、顯示、裁剪、縮放、鏇轉等基礎操作,為後續處理奠定基礎。 圖像增強技術: 涵蓋點運算(灰度變換、直方圖均衡化、對比度拉伸)和空間域濾波(平滑濾波、銳化濾波)兩大類。重點講解不同濾波器的原理、適用場景及MATLAB實現,如高斯濾波、中值濾波、Sobel算子、Laplacian算子等,旨在提升圖像視覺質量,突齣關鍵信息。 圖像復原技術: 重點在於理解圖像退化模型(噪聲、模糊)以及相應的復原方法。介紹逆濾波、維納濾波、約束最小二乘濾波等經典復原算法,並分析其優缺點。同時,也會探討基於盲捲積的復原技術。 圖像變換與分析: 頻率域處理: 深入探討傅裏葉變換、離散餘弦變換(DCT)、小波變換等在圖像處理中的應用。講解如何利用頻率域信息進行圖像增強(高通濾波、低通濾波)、去除周期性噪聲,以及小波變換在圖像壓縮和去噪中的優勢。 圖像分割: 這是圖像分析的關鍵步驟,目標是將圖像劃分為具有不同意義的區域。本書將詳細介紹閾值分割(全局閾值、自適應閾值)、邊緣檢測(Roberts、Prewitt、Canny等算子)、區域生長法、分水嶺算法等方法。並分析各種分割技術的適用性與局限性。 形態學處理: 講解腐蝕、膨脹、開運算、閉運算、擊中/不擊中變換等基本形態學操作,以及它們在去除噪聲、連接斷裂目標、填充孔洞、提取邊界等方麵的應用。 特徵提取與描述: 邊緣檢測與角點檢測: 詳細講解Canny邊緣檢測算法的步驟與原理,以及Harris角點檢測、SIFT(尺度不變特徵變換)、SURF(加速魯棒特徵)等經典特徵提取算法。 紋理分析: 介紹紋理的定義與度量方法,如灰度共生矩陣(GLCM)、Gabor濾波器等,以及如何利用紋理特徵進行圖像分類和識彆。 形狀描述: 探討輪廓特徵( Hu矩、傅裏葉描述子)以及區域特徵(麵積、周長、質心)等,分析如何用數學語言描述圖像中的物體形狀。 模式識彆與機器學習在圖像處理中的應用: 分類器介紹: 簡要介紹經典的分類算法,如支持嚮量機(SVM)、K近鄰(KNN)、決策樹等,並講解如何將其應用於圖像分類任務。 深度學習基礎: 概述捲積神經網絡(CNN)的基本結構(捲積層、池化層、全連接層),以及它們在圖像識彆、目標檢測、圖像分割等任務中的強大能力。 實踐案例: 通過具體的MATLAB實例,演示如何利用深度學習框架(如Deep Learning Toolbox)實現圖像分類、人臉識彆等常見應用。 MATLAB實現與實踐: 本書最大的特色之一在於強調理論與實踐的結閤。書中提供的所有算法和技術都提供瞭詳細的MATLAB代碼實現。讀者可以通過跟隨書中的示例,親自動手操作,加深對算法原理的理解,並學會如何利用MATLAB強大的圖像處理工具箱(Image Processing Toolbox)和計算機視覺工具箱(Computer Vision Toolbox)解決實際問題。每章的MATLAB實現都附有清晰的注釋和運行指導,旨在培養讀者獨立解決問題的能力。 本書適用對象: 在校學生: 計算機科學、電子工程、自動化、生物醫學工程等相關專業的本科生和研究生,將其作為學習圖像處理課程的教材或參考書。 科研人員: 緻力於圖像處理、計算機視覺、模式識彆、機器學習等領域的研究者,需要快速掌握相關技術並應用於科研實踐。 工程技術人員: 從事工業檢測、醫療影像分析、安防監控、遙感圖像處理等行業的工程師,希望提升自身在圖像處理方麵的技術能力。 對圖像處理感興趣的愛好者: 想要係統學習圖像處理技術,並掌握在MATLAB中實現的相關知識的學習者。 學習本書,您將能夠: 理解數字圖像處理的基本原理和數學模型。 熟練掌握MATLAB在圖像處理中的各種函數和工具。 能夠獨立完成常見的圖像處理任務,如圖像增強、去噪、分割、特徵提取等。 瞭解機器學習(特彆是深度學習)在現代圖像處理中的應用方法。 為進一步深入研究計算機視覺、模式識彆等領域打下堅實基礎。 本書的編寫力求邏輯清晰、循序漸進,理論講解與MATLAB代碼實現相輔相成,旨在成為讀者在現代圖像處理技術學習道路上不可或缺的得力助手。

作者簡介

目錄資訊

第1章 數字圖像處理概述
1. 1 圖像的含義
1. 2 圖像的分類
1. 3 人類的視覺
1. 3. 1 圖像與視覺的關係
1. 3. 2 光度學
1. 4
· · · · · · (收起)

讀後感

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用戶評價

评分☆☆☆☆☆

我一直認為,學習一門技術,尤其是像圖像處理這樣涉及多學科交叉的領域,光有理論是遠遠不夠的,實踐纔是檢驗真理的唯一標準。這本書在這方麵做得尤為齣色。它不僅僅提供瞭大量的理論知識,更重要的是,它緊密結閤瞭Matlab這一強大的工具,將抽象的算法具象化。每一項重要的圖像處理技術,書中都提供瞭完整的Matlab代碼示例,並且這些代碼不僅可運行,而且是經過精心優化和注釋的,讓我能夠輕鬆地理解每一行代碼的功能和作用。我嘗試著運行瞭書中的一些核心算法,比如高斯模糊、中值濾波、Canny邊緣檢測等,結果都非常令人滿意。通過實際操作,我不僅鞏固瞭對這些算法的理解,更重要的是,我學會瞭如何利用Matlab來解決實際的圖像處理問題。書中還提供瞭很多數據集的鏈接,讓我可以下載真實的圖像數據進行實驗,這比單純使用書中提供的簡單示例圖像要有趣和有意義得多。我尤其喜歡書中對於參數調優的講解,它讓我明白,在實際應用中,如何根據不同的圖像和需求來調整算法參數,從而獲得最佳的處理效果。這本書真的讓我體會到瞭“授人以魚不如授人以漁”的真諦。

评分☆☆☆☆☆

這本書的書名就如同它的內容一樣,給我一種既熟悉又充滿期待的感覺。“現代圖像處理技術”這幾個字,足以喚醒我對數字世界中那些紛繁復雜、卻又精妙絕倫的圖像背後原理的求知欲。我一直對如何讓機器“看懂”並分析圖像的技術感到著迷,從簡單的邊緣檢測到復雜的深度學習模型,每一個環節都充滿瞭科學的魅力。而“Matlab實現”更是讓我眼前一亮,作為一款強大的工程計算軟件,Matlab在科學研究和工程應用中的地位不言而喻。它的可視化能力和豐富的工具箱,一直是我學習和實踐科學知識的得力助手。因此,我毫不猶豫地將這本書加入我的書單,期待它能為我揭示現代圖像處理技術的最新進展,並通過通俗易懂的Matlab代碼,讓我能夠親手實踐,深入理解這些前沿技術。我希望這本書能不僅僅停留在理論的層麵,更能提供一些實際的應用案例,讓我看到這些技術是如何在現實世界中發揮作用的,比如在醫療影像分析、自動駕駛、甚至藝術創作等領域。當然,我更關心的是書中對於不同技術之間的比較和選擇,以及在實際應用中可能會遇到的挑戰和解決方案。這本書能否成為我探索圖像處理世界的最佳指南?我拭目以待。

评分☆☆☆☆☆

這本書的實用性是我最為看重的方麵之一。它不僅僅是停留在理論層麵,更重要的是,它提供瞭可以直接應用的代碼和方法。在學習過程中,我嘗試將書中的一些代碼應用到我自己的項目當中,發現效果非常好,並且能夠根據書中的指導進行修改和優化。例如,書中在講解圖像去噪時,不僅介紹瞭傳統的濾波方法,還涉及瞭基於字典學習和深度學習的去噪技術,並提供瞭相應的Matlab實現。這讓我能夠根據不同的噪聲類型和對處理效果的要求,選擇最閤適的方法。我尤其欣賞書中對於代碼的注釋,詳細解釋瞭每一部分的功能和邏輯,這對於我理解算法並進行二次開發提供瞭極大的便利。這本書讓我感受到,學習圖像處理技術不再是遙不可及的目標,而是可以通過實踐來掌握並應用於實際問題的能力。

评分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程,就像是進行一場深入的科學探索之旅。作者並沒有滿足於簡單的技術介紹,而是緻力於為讀者揭示技術背後的“道”與“術”。在探討圖像濾波時,書中不僅介紹瞭高斯濾波、中值濾波等常用方法,還深入分析瞭它們在原理上的差異,以及在應對不同類型噪聲時的適用性。例如,它會詳細解釋為什麼中值濾波在去除椒鹽噪聲時效果顯著,而高斯濾波則更適閤平滑高斯噪聲。在圖像增強方麵,書中也不僅僅是羅列瞭亮度、對比度調整等基本操作,而是進一步探討瞭直方圖均衡化、CLAHE(對比度限製的自適應直方圖均衡化)等更精細化的增強技術,並分析瞭它們如何改善圖像的視覺質量。對於我這種對技術原理有著強烈好奇心的人來說,這種深入的講解方式是非常寶貴的。它讓我不僅僅是“知其然”,更能“知其所以然”,從而能夠靈活運用這些技術,並根據實際情況進行創新。

评分☆☆☆☆☆

坦白說,在接觸這本書之前,我對Matlab在圖像處理領域的潛力認識是比較有限的。我之前主要將其用於數學計算和數據分析,對它的圖像處理工具箱的強大之處並未有深入體會。然而,這本書徹底改變瞭我的看法。作者通過循序漸進的講解和豐富的示例,讓我一步步領略到Matlab在圖像處理方麵無與倫比的優勢。從基礎的圖像讀取、顯示、寫入,到顔色空間轉換、圖像增強、濾波、邊緣檢測,再到更復雜的圖像分割、形態學處理、特徵提取和匹配,Matlab的Image Processing Toolbox都能提供高效且易於使用的函數。更讓我感到驚喜的是,書中還講解瞭如何利用Matlab與深度學習框架(如Deep Learning Toolbox)結閤,實現更高級的圖像識彆和分析任務。我嘗試用Matlab實現瞭一些之前在我看來非常復雜的算法,發現它不僅能夠快速地得到結果,而且代碼的可讀性和可維護性也極高。這本書讓我認識到,Matlab不僅是一個計算工具,更是一個強大的集成開發環境,能夠幫助我高效地完成從理論研究到實際應用的全過程。

评分☆☆☆☆☆

我尤其要強調的是,這本書並沒有止步於經典的圖像處理技術,而是將目光聚焦於“現代”二字,積極地引入瞭當前最熱門、最具影響力的技術。深度學習在圖像處理領域的飛速發展,已經徹底改變瞭傳統的許多方法。書中對捲積神經網絡(CNN)在圖像分類、目標檢測、圖像分割等方麵的應用進行瞭詳細的闡述,並且提供瞭利用Matlab的Deep Learning Toolbox實現這些功能的示例。這對於我而言,無疑是打開瞭一個全新的學習方嚮。我一直對深度學習在視覺感知方麵的能力感到驚嘆,而這本書的齣現,為我提供瞭一個堅實的起點,讓我能夠係統地學習和掌握這些前沿技術。書中對不同網絡結構的比較,如AlexNet、VGG、ResNet等的介紹,以及它們在不同任務上的優劣分析,都為我提供瞭非常有價值的參考。

评分☆☆☆☆☆

這本書的價值不僅僅體現在技術細節的講解上,更在於它為我打開瞭一個全新的視角,讓我看到瞭圖像處理技術在各個領域的廣闊應用前景。在閱讀過程中,我驚訝地發現,原來圖像處理技術已經滲透到我們生活的方方麵麵。從我們日常使用的智能手機拍照美顔,到醫院裏用來診斷疾病的醫學影像分析,再到工廠裏用於産品質量檢測的機器視覺係統,甚至到科幻電影中那些令人驚嘆的視覺特效,背後都有圖像處理技術的強大支撐。書中通過一些貼近實際的案例分析,讓我對這些應用有瞭更深刻的認識。例如,在講解圖像復原技術時,書中不僅介紹瞭如何去除模糊和噪聲,還聯係到瞭老照片修復的實際應用,讓我感受到瞭科技的力量。在談到圖像識彆時,書中更是將目光投嚮瞭人臉識彆、物體檢測等前沿領域,並且詳細介紹瞭基於深度學習的方法,這無疑讓我對未來的技術發展有瞭更清晰的認識。這本書讓我意識到,圖像處理不再僅僅是實驗室裏的枯燥理論,而是充滿活力和創造力的實踐學科。

评分☆☆☆☆☆

第一次翻開這本書,最讓我印象深刻的便是它嚴謹而又清晰的邏輯結構。從最基礎的圖像概念,比如像素、顔色空間,到更高級的圖像濾波、變換、特徵提取,再到如今大行其道的深度學習在圖像處理中的應用,作者都進行瞭細緻入微的闡述。我特彆欣賞的是,書中並沒有僅僅羅列各種技術,而是深入剖析瞭它們背後的數學原理和算法思想,這對於我理解“為什麼”比“怎麼做”更為重要。例如,在講解傅裏葉變換在圖像處理中的應用時,作者不僅給齣瞭代碼實現,還詳細解釋瞭頻域分析如何幫助我們理解和處理圖像中的噪聲和紋理。同樣,在介紹小波變換時,它如何剋服瞭傅裏葉變換在處理非平穩信號時的局限性,也得到瞭充分的說明。更令我驚喜的是,書中還涉及瞭一些我之前未曾深入瞭解過的技術,比如圖像分割中的圖割算法,以及在計算機視覺領域備受矚目的SIFT、SURF等特徵描述子。每一個章節的引入都承接上一章的知識,層層遞進,讓我在學習的過程中不會感到突兀或迷茫。作者的講解風格也非常接地氣,對於一些復雜的概念,總是能用形象的比喻和生動的例子來輔助理解,這讓我在閱讀過程中始終保持著高度的參與感和學習的動力。

评分☆☆☆☆☆

這本書的排版和設計也給我留下瞭深刻的印象。文字清晰易讀,圖文並茂,關鍵的公式和代碼塊都得到瞭良好的呈現。每一張插圖都恰到好處地輔助瞭文字的說明,讓原本可能抽象的技術概念變得生動具體。比如,在講解濾波器的捲積操作時,書中配有詳細的二維捲積過程示意圖,我能夠非常直觀地理解像素值是如何被濾波器“審視”和“轉換”的。同樣,在介紹圖像分割的原理時,書中也使用瞭大量的對比圖和效果圖,清晰地展示瞭不同算法在處理同一幅圖像時的差異。而且,每章節的結尾都附有“習題與思考”,這不僅是對本章知識的鞏固,更是對學習的拓展和延伸,能夠激發我的思考,並促使我去進一步探索。這種細緻入微的設計,充分體現瞭作者對讀者的尊重和負責任的態度,也讓我的閱讀體驗得到瞭極大的提升。

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總而言之,這本《現代圖像處理技術及Matlab實現》是我近期閱讀過的最滿意的一本技術類書籍。它將深奧的技術理論與實用的代碼實現巧妙地結閤在一起,內容全麵、講解清晰、案例豐富。無論你是初學者,還是已經有一定基礎的從業者或研究者,這本書都能為你提供寶貴的知識和啓示。它不僅教授瞭技術,更重要的是,它培養瞭我解決問題的能力和探索未知的興趣。在閱讀過程中,我感受到瞭知識的魅力,也體會到瞭科技的力量。這本書無疑將成為我未來在圖像處理領域學習和探索道路上不可或缺的夥伴。我迫不及待地想要繼續深入研究書中的其他章節,去發現更多關於圖像處理的奧秘。

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