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出版者:机械工业

作者:罗军辉，冯平，哈

出品人:

页数:321

译者:

出版时间:2005-6

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787111164845

丛书系列:

图书标签:

• MATLAB
• 图像处理
• 图像分析
• 算法
• 应用
• 技术
• 科学计算
• 工程
• 模式识别
• 数字图像处理

《MATLAB 7.0在图像处理中的应用》是一本面向广大科研人员、工程师以及高等院校师生的专业书籍，旨在全面深入地介绍如何利用MATLAB 7.0强大的功能进行各类图像处理任务。本书内容详实，理论与实践相结合，致力于为读者构建一个扎实的图像处理知识体系，并教会读者如何运用MATLAB这一高效工具解决实际问题。 本书结构清晰，内容涵盖广泛，主要可以划分为以下几个核心部分： 第一部分： MATLAB 7.0基础与图像处理入门 MATLAB 7.0环境与基本操作： 本部分将从零开始，详细介绍MATLAB 7.0的安装、界面布局、工作空间管理、变量操作、函数调用等基础知识。通过清晰的步骤和示例，帮助初学者快速熟悉MATLAB的操作环境。 图像处理基础概念： 深入浅出地讲解图像处理领域的核心概念，包括图像的数字化、图像表示（如像素、灰度、颜色空间）、图像采样与量化、图像的几何变换（如平移、旋转、缩放、剪切）、图像的基本算术运算等。这部分内容为后续的深入学习打下坚实的基础。 MATLAB图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）概览： 重点介绍MATLAB 7.0强大的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）提供的丰富函数和工具。详细讲解如何调用该工具箱中的函数，实现对图像的读取、显示、基本操作以及进行更复杂的处理。 第二部分： 图像的增强与复原 点运算与灰度变换： 详细阐述各种灰度变换方法，如线性变换、对数变换、幂律变换、分段线性变换等，以及直方图处理技术，包括直方图均衡化、直方图规定化等，并给出相应的MATLAB实现。通过这些方法，读者将学会如何改善图像的对比度和亮度，使图像细节更加清晰。 空间域滤波： 深入讲解空间域滤波技术，包括线性滤波（如均值滤波、高斯滤波、拉普拉斯滤波）和非线性滤波（如中值滤波、最大/最小值滤波、双边滤波）。本书将重点介绍这些滤波器的原理、优缺点以及在MATLAB中的具体应用，以实现图像的平滑、去噪和锐化。 频率域滤波： 阐述傅里叶变换在图像处理中的作用，讲解低通滤波、高通滤波、带通滤波、带阻滤波等频率域滤波器的原理，并演示如何在MATLAB中实现这些滤波，用于去除周期性噪声或突出图像边缘。 图像复原： 介绍图像退化模型，包括运动模糊、高斯模糊等，并详细讲解图像复原技术，如逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波以及各种盲复原方法。读者将学习如何利用MATLAB来恢复因模糊、噪声等退化而失真的图像。 第三部分： 图像分割与特征提取 图像分割技术： 详细介绍图像分割的各种方法，包括阈值分割（全局阈值、局部阈值、Otsu法）、边缘检测（Sobel、Prewitt、Canny算子）、区域生长法、分水岭算法、阈值分割的改进方法等。本书将提供大量MATLAB实现示例，帮助读者将图像划分为具有不同意义的区域。 形态学图像处理： 深入讲解形态学处理的基本运算，如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、击中不击中变换等，并介绍其在去噪、连接断裂部分、提取细长结构等方面的应用。 特征提取与描述： 讲解如何从图像中提取有意义的特征，如边缘、角点、纹理特征、形状特征等。重点介绍SIFT、SURF等经典特征提取算法的原理和MATLAB实现，以及如何对提取的特征进行描述，为后续的图像识别与匹配奠定基础。 第四部分： 图像识别与应用 图像识别基础： 介绍模式识别的基本概念，包括分类器（如K近邻、支持向量机、决策树）和聚类算法（如K-means）。 图像识别的MATLAB实现： 结合图像处理技术，演示如何利用MATLAB构建图像识别系统，例如人脸识别、物体识别等。通过实例，读者将学习如何将图像预处理、特征提取与分类器结合起来完成实际的识别任务。 特定领域的图像处理应用： 选取若干具有代表性的图像处理应用领域，如医学图像处理（如CT、MRI图像分析）、遥感图像处理（如地物分类）、工业视觉检测等，展示MATLAB在这些领域的具体应用案例，并提供相应的MATLAB程序代码，帮助读者了解图像处理技术的实际价值。 本书的亮点与特色： 基于MATLAB 7.0： 专注于MATLAB 7.0版本，系统性地讲解该版本下图像处理工具箱的最新功能和优化。 理论与实践并重： 每一章节都深入浅出地讲解相关的图像处理理论，并辅以大量清晰、可执行的MATLAB源代码示例，让读者在学习理论的同时，也能亲手实践。 步骤详细，易于理解： 代码示例的编写遵循易读、易懂的原则，详细注释，方便读者理解每一行代码的作用。 案例丰富，覆盖面广： 涵盖了从基础到高级的各类图像处理技术，并通过实际应用案例展示了MATLAB在解决复杂问题中的强大能力。 适合不同层次读者： 无论您是图像处理领域的初学者，还是有一定基础的研究者，本书都能为您提供有价值的指导和帮助。 通过阅读《MATLAB 7.0在图像处理中的应用》，您将能够： 熟练掌握MATLAB 7.0及其图像处理工具箱的使用。 深刻理解各种经典的图像处理算法原理。 能够运用MATLAB独立完成各种图像处理任务，从简单的增强到复杂的识别。 为进一步学习更高级的计算机视觉和机器学习技术打下坚实基础。 本书是您在图像处理领域探索的得力助手，助您在科研、工程及学术研究中取得更大进展。

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令人印象深刻的是，该书在代码实现的层面上，展现出极高的工程实践价值。它不是那种只提供理论框架，让读者自行“填坑”的教材。相反，书中几乎每一个关键算法和处理流程，都附带了详尽的、可以直接运行的代码片段。这些代码的风格非常统一且规范，遵循了良好的编程习惯，这对于希望将理论知识转化为实际工作能力的读者来说，是无价之宝。例如，在讲解形态学操作时，它不仅展示了如何定义结构元（Structuring Element），还清晰地展示了腐蚀、膨胀、开运算和闭运算在实际图像上的像素级变化过程。代码中的注释详尽且富有洞察力，经常能在关键步骤点出其背后的数学假设或性能考量。这种手把手的教学方式，大大缩短了从理论学习到实际调试的周期，让读者能够快速地在自己的项目环境中复现和验证所学内容，这一点在快速迭代的技术领域显得尤为重要。

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这本书对于软件环境的兼容性和前瞻性也做了充分的考虑，这在快速演进的软件领域是非常难得的。它清楚地界定了所使用的软件版本和必要的工具包，确保了读者在遵循指导时不会因为环境不匹配而产生挫败感。更值得称赞的是，它在介绍完核心算法后，往往会进行一个“局限性分析”和“未来展望”的讨论。例如，对于传统方法在处理复杂非线性形变时的不足，作者会适当地引入一些新兴的、基于机器学习的图像分析思路作为引子，虽然并未深入展开（这或许是保持本书聚焦特性的需要），但这无疑为读者指明了下一步的学习方向。这种既立足当前经典技术，又兼顾未来趋势的写作态度，使得这本书不仅是当前阶段的优秀参考资料，更像是一张可以指导未来几年技术学习路径的路线图，极大地提升了其长远的参考价值。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面采用了那种沉稳的深蓝色调，配上简洁明快的白色和亮黄色字体，透露出一种专业而又可靠的气息。我一直觉得，一本技术书籍的“外衣”很重要，它往往是技术深度和作者态度的初步体现。这本书的纸张质量也属上乘，触感细腻，即便是长时间翻阅，也不会感到油腻或疲劳。更值得称赞的是其排版布局，页边距的处理恰到好处，使得大段的代码示例和理论公式在视觉上得到了充分的呼吸空间。特别是那些算法流程图和公式推导部分，插图清晰度极高，线条锐利，即便是复杂的矩阵运算或卷积过程，也能被梳理得井井有条，毫无晦涩感。整体而言，从拿到书的那一刻起，就给人一种“这是一本值得珍藏和反复研读的工具书”的强烈暗示，这种对细节的打磨，远超出许多同类教材的敷衍了事。这本书显然是经过了精心编辑和校对的，印刷错误几乎难以察觉，这对于依赖精确代码和公式的读者来说，是最大的福音之一，极大地提升了学习效率和阅读体验。

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本书的视角明显超越了单纯的图像增强或分割范畴，它巧妙地将图像处理技术与更广泛的工程问题相结合。在我阅读的过程中，发现它在涉及到特定应用场景的讨论时，尤其出色。比如，在谈及边缘检测时，它不仅仅停留于罗伯茨、Sobel或Canny算子的罗列，而是深入分析了在存在高斯噪声干扰和低对比度环境下的算子选择策略，并提供了在特定噪声模型下的优化建议。这种面向解决问题的思维方式，体现了作者丰富的实战经验。书中还穿插了一些针对特定行业需求（如医学影像去噪或机器视觉中的目标定位）的案例分析，这些案例不仅展示了技术栈的广度，更关键的是，它们展示了如何根据实际场景的约束条件（如计算资源、实时性要求）来调整和优化算法参数，这才是真正区分理论学习者和实践工程师的关键所在。

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这本书在对基础概念的阐述上，采取了一种非常扎实且循序渐进的教学路径。它并没有急于展示那些炫酷的“黑科技”应用，而是花费了大量的篇幅来夯实读者对数字图像处理底层原理的理解。例如，对于傅里叶变换在频域滤波中的应用，作者不仅给出了公式，更是用大量的篇幅解释了离散傅里叶变换（DFT）的物理意义，以及为什么在特定情境下要选择快速傅里叶变换（FFT）。这种深度挖掘根源的做法，使得读者在后续面对更高阶的滤波设计，如维纳滤波或卡尔曼滤波时，能够迅速抓住其核心思想，而不是停留在“输入A得到B”的表面记忆。此外，书中对图像的表示方法——从最基础的灰度矩阵到彩色图像的RGB/HSV/Lab空间转换——都做了细致入微的剖析，配以大量的数学推导和直观的几何解释，确保即便是初学者也能建立起坚实的数学基础，避免了许多技术书籍中常见的“只说应用，不讲原理”的弊病。

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