Matlab 工具箱应用指南 信息工程篇 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:伯晓晨等

出品人:

页数:648

译者:

出版时间:2000-1

价格:56.00元

装帧:平装

isbn号码:9787505358874

丛书系列:

图书标签:

• Matlab
• 工具箱
• 信息工程
• 信号处理
• 通信
• 控制系统
• 图像处理
• 数据分析
• 算法实现
• 工程应用
• 数值计算

深入探索数字图像处理与计算机视觉的前沿技术 书籍名称：数字图像处理与计算机视觉：从理论到实践 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践指导意义的学习路径，系统梳理数字图像处理（Digital Image Processing, DIP）与计算机视觉（Computer Vision, CV）领域的核心概念、关键算法以及最新的技术进展。本书的编写宗旨在于弥合理论知识与实际工程应用之间的鸿沟，使读者不仅能理解背后的数学原理，更能熟练运用现代计算工具实现复杂视觉任务。 本书内容组织严谨，结构层次分明，从基础的图像表示和增强技术入手，逐步过渡到复杂的场景理解和三维重建。全书分为六个主要部分，共计十八章，确保了知识的完整性和逻辑的连贯性。 --- 第一部分：数字图像处理基础与预处理 本部分是构建后续高级应用的基础。我们首先详细阐述了图像的数字化过程，包括采样、量化，以及不同类型的图像表示（如灰度图、彩色模型RGB/HSV/Lab）。 图像变换与域分析： 深入探讨了傅里叶变换（Fourier Transform）及其在图像处理中的应用，特别是用于频域滤波和图像去噪。我们详细解析了离散余弦变换（DCT）和小波变换（Wavelet Transform）的原理及其在图像压缩中的潜力。 图像增强技术： 涵盖了空间域和频域的增强方法。空间域部分，我们将对比直方图均衡化、灰度拉伸、幂律变换等基础操作的优劣。频域部分，重点介绍如何设计低通、高通、带通和陷波滤波器，以实现精确的对比度增强或噪声抑制。此外，还将介绍形态学处理的基础——腐蚀、膨胀、开运算和闭运算，并说明它们在去除图像噪声和提取物体边界中的作用。 第二部分：图像分割与特征提取 有效的特征提取是计算机视觉任务成功的关键。本部分聚焦于如何从图像中分离出有意义的目标区域，并量化这些区域的特性。 边缘与轮廓检测： 详细对比了经典的梯度算子（如Sobel, Prewitt）与更先进的Canny边缘检测算法的性能差异。我们还会深入探讨Hough变换在线性特征和圆特征检测中的应用。 区域分割方法： 区分了基于阈值的全局和局部分割方法。随后，我们深入讲解了基于区域的分割技术，如区域生长法。重点部分是Watershed（流域法）算法，它在处理复杂、重叠的结构时展现出的优势和局限性，以及如何结合梯度信息改进其性能。 经典特征描述符： 介绍了不变特征描述符的概念。重点讲解了SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征）的构建过程，分析它们在光照变化、尺度缩放和旋转不变性方面的鲁棒性。同时，也会介绍HOG（方向梯度直方图）在行人检测中的核心作用。 第三部分：经典目标识别与跟踪 本部分将理论知识应用于实际的识别和跟踪场景。 模板匹配与几何变换： 介绍归一化互相关（NCC）在模板匹配中的应用，以及仿射变换、透视变换的校正原理，这对后续的三维重建和校准至关重要。 活动轮廓模型（Snakes）： 详细阐述了活动轮廓模型的能量函数设计，以及它在平滑目标边界跟踪中的应用，并讨论了该方法的收敛性和局部极小值问题。 目标跟踪算法： 涵盖了从简单的均值漂移（Mean Shift）算法到更稳健的卡尔曼滤波器（Kalman Filter）在运动预测中的应用。我们还会引入粒子滤波（Particle Filter）在非线性、非高斯噪声环境下的跟踪优势。 第四部分：三维视觉基础与几何标定 本部分将读者从二维图像世界引入三维空间。 相机几何模型： 详尽解释了针孔相机模型、内参矩阵（Intrinsic Matrix）和外参矩阵（Extrinsic Matrix）的物理含义。 相机标定： 提供了基于平面标定板的高精度相机标定流程，包括畸变参数的估计和校正，这是所有精确三维测量的前提。 立体视觉基础： 介绍了双目视觉系统的基本原理，包括视差图的计算、极线约束。核心内容是立体匹配，我们将详细对比块匹配（Block Matching）的局限性与更先进的全局优化方法，如Graph Cut在视差计算中的应用。 第五部分：深度学习在视觉领域的革新 本部分聚焦于深度卷积神经网络（CNN）如何彻底改变了图像处理和计算机视觉的面貌。 CNN基础架构： 讲解了卷积层、池化层、激活函数和反向传播机制。重点分析AlexNet、VGG、ResNet等经典网络结构的设计思想及其对特征提取能力的提升。 图像分类与目标检测： 深入研究了主流的目标检测框架。内容包括基于区域的Two-stage检测器（如Faster R-CNN）和单阶段检测器（如YOLOv3/v4/v5和SSD），分析它们在速度与精度上的权衡。 语义分割与实例分割： 讲解了全卷积网络（FCN）的原理，以及U-Net、DeepLab等用于像素级预测的架构。针对实例分割，将介绍Mask R-CNN的工作机制。 第六部分：高级应用与前沿探索 本部分将所学知识融会贯通，探讨当前研究的热点方向。 运动估计与光流法： 对Lucas-Kanade（L-K）光流算法进行了深入剖析，并介绍了更鲁棒的Horn-Schunck（H-S）全局光流算法的原理，及其在场景运动分析中的应用。 单应性与图像矫正： 探讨如何使用单应性矩阵（Homography Matrix）实现图像的透视矫正，以及在增强现实（AR）应用中对平面目标的跟踪定位。 生成模型简介： 简要介绍生成对抗网络（GANs）在图像修复、超分辨率重建以及图像风格迁移中的基础概念和应用潜力。 本书特点： 理论与代码紧密结合： 每一章节的关键算法都辅以清晰的伪代码和必要的数学推导，确保读者可以理解“为什么”和“如何做”。 面向工程实现： 尽管本书不直接使用特定软件工具箱的特定API进行讲解，但所有算法的实现思路均与现代视觉库（如OpenCV的核心实现逻辑）高度吻合，为读者后续转向专业开发打下坚实基础。 覆盖广度与深度兼备： 覆盖了从经典信号处理到最前沿深度学习的完整视觉技术栈，适合高等院校的本科高年级学生、研究生以及从事相关领域开发的工程师作为参考手册和教材。

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