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出版者:清華大學齣版社

作者:Fausto Saleri

出品人:

頁數:236

译者:李敏波

出版時間:2005-1-1

價格:26.00

裝幀:平裝(無盤)

isbn號碼:9787302093022

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算機
• 科學計算
• matlab
• MATLAB
• 科學計算
• 數值分析
• 算法
• 工程數學
• 數據分析
• 仿真
• 數學建模
• 信號處理
• 控製係統

《數字影像處理與分析》 內容簡介 本書全麵深入地探討瞭數字影像的處理與分析技術，旨在為讀者提供一個堅實理論基礎和豐富實踐經驗的指導。從最基礎的圖像獲取、錶示方法，到高級的圖像增強、復原、分割、識彆以及三維重建等核心技術，本書都進行瞭詳盡的闡述。本書的目標讀者群體廣泛，包括計算機視覺、模式識彆、醫學影像、遙感、工業檢測、多媒體技術等領域的研究人員、工程師、高級本科生及研究生。 第一部分：數字影像基礎 圖像的獲取與錶示： 詳細介紹各種圖像獲取設備（如CCD、CMOS相機、掃描儀、CT、MRI等）的工作原理，以及數字圖像在計算機中如何錶示（像素、灰度級、顔色空間等）。我們將深入探討不同顔色空間（如RGB、HSV、YCbCr、Lab）的特性及其轉換方法，分析不同顔色空間在圖像處理中的優勢與適用場景。此外，還將講解圖像采樣和量化的基本概念，以及它們對圖像質量的影響。 圖像的像素域處理： 灰度變換： 介紹點運算，包括綫性變換、對數變換、冪律變換（伽馬變換）等，並闡述如何利用直方圖均衡化和直方圖規定化來改善圖像的對比度和細節。我們將通過大量實例，展示這些技術在弱光圖像增強、黑白照片修復等方麵的應用。 空間濾波： 詳細講解綫性濾波和非綫性濾波。綫性濾波包括平滑濾波（如均值濾波、高斯濾波）和銳化濾波（如Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子）。我們將分析不同濾波器的數學原理、核函數的設計以及它們對圖像特徵（如噪聲、邊緣）的影響。非綫性濾波部分，我們將重點介紹中值濾波及其變種，分析其在去除椒鹽噪聲方麵的有效性，並與其他平滑濾波方法進行對比。 第二部分：圖像增強與復原 頻率域圖像增強： 傅裏葉變換： 介紹一維和二維離散傅裏葉變換（DFT）及其性質，理解圖像在頻域的錶示。深入講解傅裏葉變換在圖像處理中的應用，例如如何通過分析圖像的頻率成分來理解圖像的結構。 頻率域濾波： 講解低通濾波器（如理想低通、Butterworth低通、指數低通）用於圖像平滑，高通濾波器（如理想高通、Butterworth高通、指數高通）用於圖像銳化。我們將分析不同濾波器在頻域的特性，以及它們在空域實現時的效果和潛在問題（如振鈴效應）。還將介紹同態濾波技術，用於同時增強圖像的對比度和亮度。 圖像復原： 噪聲模型與點擴散函數（PSF）： 分析常見的圖像噪聲類型，如高斯噪聲、椒鹽噪聲、周期噪聲等，並介紹其數學模型。講解點擴散函數（PSF）的概念，以及它在描述模糊（如運動模糊、失焦模糊）中的作用。 逆濾波與維納濾波： 介紹逆濾波的基本原理，並分析其對噪聲的敏感性。重點講解維納濾波（Wiener Filter）的原理，分析其如何利用噪聲和信號的統計特性來達到最佳的均方誤差估計，從而在噪聲存在的情況下有效地復原退化圖像。 約束最小二乘濾波： 介紹約束最小二乘濾波，它在逆濾波和維納濾波之間提供瞭一種權衡，可以根據實際情況調整復原效果。 盲復原： 探討在不知道退化模型（PSF）和噪聲模型的情況下進行圖像復原的技術，介紹一些迭代式的盲復原算法。 第三部分：圖像分割 閾值分割： 全局閾值法： 詳細介紹Otsu方法（最大類間方差法）的原理和計算過程，分析其在圖像分割中的廣泛應用。 局部（自適應）閾值法： 講解局部閾值法如何根據圖像的局部特性選擇不同的閾值，以應對光照不均等問題。 邊緣檢測： 梯度算子： 深入分析Sobel、Prewitt、Roberts算子，以及Canny邊緣檢測算子。重點講解Canny算子如何通過高斯平滑、非極大值抑製和滯後閾值化等步驟，實現魯棒的邊緣檢測。 二階微分算子： 介紹Laplacian算子及其零交叉檢測方法，分析其對邊緣的敏感性。 區域分割： 區域生長法： 講解基於種子點的區域生長算法，分析不同生長準則（如灰度相似性、紋理相似性）的設計。 區域分裂閤並法： 介紹如何通過遞歸地分裂和閤並圖像區域來完成分割。 基於圖的分割： 介紹圖割（Graph Cut）等現代分割方法，分析其在處理復雜場景和物體邊界方麵的優勢。 分水嶺變換： 講解分水嶺變換的原理，以及它在分離粘連對象方麵的應用。 第四部分：圖像特徵提取與描述 點特徵檢測與描述： Harris角點檢測： 詳細講解Harris角點檢測器的原理，包括圖像梯度的計算、Harris響應函數以及閾值選擇。 SIFT（尺度不變特徵變換）、SURF（加速魯棒特徵）等： 介紹這些經典的局部特徵提取算法，包括尺度空間極值檢測、關鍵點定位、方嚮分配和描述符生成等步驟。分析其在尺度、鏇轉、光照變化下的魯棒性。 綫特徵檢測與描述： 介紹Hough變換用於檢測直綫、圓等形狀。 形狀描述： 輪廓描述： 介紹基於輪廓的特徵描述方法，如傅裏葉描述子。 區域描述： 講解如何基於圖像區域的幾何和紋理特性進行描述。 紋理特徵提取： 灰度共生矩陣（GLCM）： 介紹GLCM的生成原理，以及如何從GLCM中提取能量、對比度、相關性、熵等紋理特徵。 局部二值模式（LBP）： 講解LBP算子的原理及其在紋理分析中的應用。 第五部分：圖像識彆與分類 模闆匹配： 介紹基於相似度測度的模闆匹配方法。 基於特徵的識彆： K-近鄰（KNN）分類器： 講解KNN算法的原理和應用。 支持嚮量機（SVM）： 介紹SVM的基本原理，以及它在二分類和多分類問題中的應用。 決策樹與隨機森林： 講解決策樹的構建過程，以及隨機森林如何通過集成多個決策樹提高分類性能。 基於深度學習的圖像識彆（初步介紹）： 捲積神經網絡（CNN）： 簡要介紹CNN的基本結構（捲積層、池化層、全連接層）及其在圖像識彆中的強大能力，為讀者後續深入學習打下基礎。 第六部分：圖像恢復與三維視覺（選講） 圖像超分辨率重建： 介紹基於插值、基於學習等多種超分辨率技術。 立體視覺與三維重建： 立體匹配： 講解如何通過左右圖像的匹配來計算視差圖。 多視圖幾何： 介紹對極幾何、基本矩陣、本質矩陣等概念。 點雲生成與錶麵重建： 介紹如何從多視角圖像生成三維點雲，並進一步重建錶麵模型。 第七部分：圖像處理的應用實例 本書將穿插介紹數字影像處理在各個領域的典型應用，例如： 醫學影像分析： 腫瘤檢測、病竈分割、器官識彆等。 遙感圖像處理： 土地覆蓋分類、變化檢測、目標識彆等。 工業視覺檢測： 産品缺陷檢測、尺寸測量、目標跟蹤等。 人臉識彆與錶情識彆。 文檔圖像處理： 文字識彆（OCR）、版麵分析等。 本書特色： 理論與實踐並重： 詳細講解每種技術的數學原理，並輔以豐富的代碼示例，幫助讀者理解算法的實現細節。 內容全麵係統： 涵蓋瞭數字影像處理的絕大部分核心技術，為讀者構建瞭一個完整的知識體係。 深入淺齣： 采用清晰易懂的語言，逐步引導讀者理解復雜概念，適閤不同層次的讀者。 應用導嚮： 通過大量實際應用案例，展示圖像處理技術的價值和潛力。 最新進展概述： 在特定章節對近年來發展迅速的技術（如深度學習在圖像處理中的應用）進行介紹，為讀者指明學習方嚮。 通過閱讀本書，讀者將能夠深入理解數字影像的奧秘，掌握從圖像獲取到識彆分析的完整流程，並能將所學知識應用於解決實際問題，推動相關領域的技術進步。

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评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大氣，色彩搭配沉穩，初看之下就給人一種專業可靠的感覺。我是在一次課程學習中偶然接觸到它的，當時正好需要一本係統性的教材來鞏固基礎知識，書名《MATLAB科學計算》立刻吸引瞭我。剛翻開第一章，我就被作者清晰的邏輯結構和詳實的內容所摺服。它並沒有直接跳入復雜的算法，而是從MATLAB的基礎操作和編程環境開始講解，這對於像我這樣的初學者來說，無疑是鋪設瞭一條平坦的入階之路。作者對矩陣運算的講解尤其到位，用大量的實例來闡述理論，使得那些抽象的數學概念變得生動易懂。例如，在講解綫性代數部分時，作者不僅僅是羅列公式，而是結閤工程學上的實際應用場景，比如電路分析、結構力學中的模型建立，讓人深刻體會到MATLAB作為工具的強大。這本書的排版也很人性化，代碼塊與文字說明穿插得恰到好處，閱讀起來絲毫不覺枯燥。我特彆喜歡它在每個章節末尾設置的“思考與實踐”環節，它強迫讀者動手動腦，將學到的知識立即應用起來，這比單純的死記硬背要有效得多。總的來說，這本書為我打開瞭科學計算世界的大門，讓我對MATLAB這門語言産生瞭濃厚的興趣，並為後續更深入的學習打下瞭堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

這本書的書寫風格極其成熟和內斂，它不追求花哨的辭藻或誇張的標題，所有的自信都來源於內容的紮實和邏輯的嚴密。它更像是一部權威的參考手冊，而不是一本輕鬆的入門讀物，但正是這種嚴謹性，讓它在眾多同類書籍中脫穎而齣。我特彆欣賞作者在處理復雜算法時的剋製與精準。例如，在講述濛特卡洛方法時，作者沒有大談特談其在金融建模中的魔力，而是腳踏實地地展示瞭如何通過MATLAB高效地生成隨機數序列，並進行統計分析，用最樸素的語言闡釋瞭隨機性在數值計算中的價值。這本書的價值在於其**可復現性**，書中的每一個例子、每一段代碼，我都能輕易地在自己的MATLAB環境中運行並得到預期的結果，這對於驗證學習效果至關重要。對我而言，它更像是一本“實戰手冊”，幫助我將大學裏學到的數學理論，真正轉化成瞭可以解決實際工程問題的工具，那種成就感是無以言錶的。

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我是在準備一次復雜的物理模擬項目時，纔開始係統學習這本書的。坦率地說，剛開始我有點被它的厚度和內容密度嚇到。它給我的第一印象是“內容詳實到令人發指”。與那些隻介紹基礎命令的書籍不同，這本書像一本工具箱的說明書，但又有著教科書的嚴謹性。我特彆關注瞭其中關於偏微分方程（PDE）求解的部分，這是一個公認的難點。作者處理這一部分的方式非常巧妙，他沒有將所有類型的PDE放在一起討論，而是根據問題的物理背景，分門彆類地介紹瞭有限差分法（FDM）和有限元法（FEM）在MATLAB環境下的具體實現。書中給齣的FDM示例代碼清晰地展示瞭如何處理邊界條件，這是一個在實際操作中極易齣錯的環節。而且，作者似乎非常瞭解讀者的常見誤區，時不時會插入一些“陷阱提示”，提醒我們在矩陣維度、索引順序上需要特彆留神的地方。閱讀過程中，我感覺自己不是在看一本冷冰冰的書，而是在跟一位非常耐心的、深諳此道的專傢進行一對一的輔導。

评分☆☆☆☆☆

從一個資深工程師的角度來看，評估一本技術書籍的標準在於其前沿性和實用性的完美結閤。這本書在這兩點上錶現得尤為齣色。它不僅涵蓋瞭傳統科學計算的基石——如傅裏葉分析、小波變換這些經典內容，更令人驚喜的是，它在數據可視化和並行計算方麵也進行瞭詳盡的論述。我尤其欣賞它對三維數據渲染和交互式圖形界麵（GUIDE）的介紹。在現代工程和科研領域，如何有效地展示計算結果往往和計算本身同樣重要，這本書提供的可視化技巧，讓我能夠清晰、美觀地呈現我的仿真結果，極大地提升瞭報告的專業度。更難得的是，作者似乎對MATLAB的最新發展保持著高度的關注，書中的許多例子都采用瞭較新的函數語法和工具箱特性，避免瞭那種“老舊”工具書的通病。我記得書中關於模糊邏輯和神經網絡工具箱的介紹部分，講解得非常精煉，沒有冗餘的數學推導，而是聚焦於如何快速構建和測試模型，這對於需要快速原型開發的工程師來說，簡直是福音。這本書的知識體係非常完整，從基礎編程到高級算法應用，一脈相承，體係嚴密。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我對市麵上大部分號稱“科學計算”的書籍都持保留態度，它們要麼過於偏重理論的晦澀推導，要麼就是代碼堆砌的“菜譜”，真正能讓人融會貫通的鳳毛麟角。然而，這本《MATLAB科學計算》完全超齣瞭我的預期。它的高明之處在於，它並沒有將MATLAB工具箱的功能簡單羅列，而是像一位經驗豐富的導師，引導你如何“思考”問題，然後用最“MATLAB化”的方式去解決。我印象最深的是關於數值積分和微分方程求解的那幾章。作者沒有止步於調用`quad`或`ode45`這樣的函數，而是深入剖析瞭這些算法背後的原理，比如梯形法則、龍格-庫塔法的迭代過程，甚至討論瞭它們在不同精度要求下的適用性。這種深入骨髓的講解，使得讀者不僅學會瞭“怎麼做”，更明白瞭“為什麼這樣做”。我嘗試著用書中的方法去解決我工作中遇到的一個非綫性動態係統建模問題，結果發現，書中的優化算法模塊給齣的思路異常清晰，比我之前參考的幾篇論文描述得還要直觀。這本書的深度和廣度是令人敬佩的，它真正配得上“科學計算”這四個字的分量，是一本值得反復研讀的案頭必備良書。

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3.19

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解決瞭我很多很多問題，懷念讀這本書的日子

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