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出版者:国防工业出版社

作者:赖志国，陈继红，

出品人:

页数:283

译者:

出版时间:2007-4

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787118049886

丛书系列:

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• Matlab图像处理与应用-(第2版)
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探索数字世界的奥秘：图像的本质、转化与创造 本书将带领您进入一个充满视觉奇迹的数字世界，深入探究图像的本质，揭示其背后的科学原理，并学习如何运用先进的技术对其进行处理、分析和创造。我们不局限于任何特定的软件平台，而是聚焦于图像处理的核心概念和通用算法，为您构建扎实的理论基础和广阔的实践视野。 第一部分：图像的基石——理解数字图像的语言 您将首先从最基础的概念入手，理解像素——构成数字图像的最小单元。我们将详细解析不同颜色模型（如RGB、灰度、HSV）的含义及其在图像表示中的作用，以及它们如何影响图像的视觉表现和后续处理。您将学习如何量化图像的亮度、对比度和色彩信息，为后续的图像操作打下基础。 第二部分：图像的变形与增强——精细雕琢视觉细节 几何变换的魅力： 探索如何通过平移、旋转、缩放、剪切等几何变换来改变图像的空间关系。我们将详细讲解这些变换背后的数学原理，并演示如何实现这些操作，从而实现图像的视角调整、对齐和变形。 点运算的魔力： 学习如何对图像的每一个像素进行独立的操作，以达到增强图像视觉效果的目的。我们将深入讲解亮度调整、对比度拉伸、直方图均衡化、阈值分割等经典的点运算技术，并分析它们在改善图像质量、突出目标特征等方面的应用。 邻域运算的智慧： 探究如何利用像素之间的邻近关系来执行更复杂的图像处理任务。我们将详细介绍滤波器的概念，包括平滑滤波器（如高斯滤波、均值滤波）用于去除噪声，以及锐化滤波器（如Sobel算子、Laplacian算子）用于增强图像边缘和细节。您将理解不同滤波器的特性及其适用场景。 第三部分：图像的分析与理解——洞察视觉信息的含义 边缘检测的艺术： 学习如何精确地识别图像中的边缘，这些边缘是物体轮廓和结构的重要信息。我们将探讨多种边缘检测算法，如Canny边缘检测、Sobel算子、Prewitt算子等，并分析它们在特征提取、目标识别等领域的应用。 形态学变换的塑形： 掌握一系列基于图像形状的形态学操作，如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等。您将理解这些操作如何用于去除噪声、连接断裂的区域、提取连通分量等，在图像分割和物体分析中发挥重要作用。 特征提取的精髓： 探索如何从图像中提取具有代表性的特征，这些特征可以用于图像识别、物体跟踪和场景理解。我们将介绍SIFT、SURF、ORB等经典的局部特征提取方法，以及它们在计算机视觉任务中的重要性。 分割的境界： 深入研究图像分割技术，将其划分为不同的区域或对象。您将学习区域生长法、阈值分割、Watershed算法等多种分割策略，并理解如何根据图像的特性选择合适的分割方法。 第四部分：图像的创造与合成——构建全新的视觉世界 色彩空间的奥秘： 除了常见的RGB和灰度空间，您还将探索更专业的颜色空间，如Lab、YCbCr等，并理解它们在色彩校正、图像合成中的独特优势。 纹理分析与合成： 学习如何量化和理解图像中的纹理特征，并将其应用于图像合成、风格迁移等领域。 图像的融合与拼接： 掌握如何将多张图像的信息进行有效融合，例如全景图像的拼接、多曝光图像的HDR合成等。 图像修复与增强的进阶： 深入了解图像修复技术，如去除划痕、填充缺失区域等，以及更高级的图像增强技术，如超分辨率重建等。 贯穿全书的理念： 本书强调理论与实践相结合。在讲解每一个概念和算法时，我们都会提供清晰的数学推导和直观的解释，并辅以大量的示例来演示其应用。我们鼓励读者通过动手实践来加深理解，即使没有特定的软件环境，您也可以通过伪代码和逻辑描述来模拟和验证算法。 无论您是计算机科学、电子工程、生物医学工程、遥感、还是艺术设计等领域的专业人士，或是对数字图像的奥秘充满好奇的爱好者，本书都将为您提供一条通往数字图像处理精深领域的清晰路径。您将不仅学会“如何做”，更能理解“为何这样做”，从而激发您在数字视觉领域进行更深入的探索和创新。

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这本书的排版设计风格非常严谨，每一个公式都经过精心排布，清晰可辨，这对于需要经常查阅公式的读者来说太重要了。我特别欣赏它在几何变换这一章的处理方式，没有仅仅停留在仿射变换和透视变换的公式堆砌上，而是引入了齐次坐标系的完整概念，并详细解释了如何通过矩阵乘法高效地实现复杂的复合变换，比如先旋转、再平移、最后缩放的顺序对结果的影响。书中对数字图像的量化误差和量化噪声的讨论非常深刻，这在很多同类书籍中常常被一带而过。它甚至提到了如何通过特定的量化策略来最小化人眼感知的失真，这一点在面向显示技术的应用中显得尤为关键。阅读这本书的过程，感觉就像是与一位经验丰富的图像处理专家进行面对面的交流，他不仅告诉你“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这样做”。如果说有什么可以改进的地方，那就是图示的色彩深度上还可以再加强，毕竟图像处理的视觉效果是其核心魅力之一。

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初次翻开这本教材时，我被其详尽的理论推导所震撼，它绝不是那种只停留在“调用函数”层面的应用指南。作者在阐述边缘检测算法时，并没有直接跳到Canny算子，而是花费了整整两章的篇幅，从梯度计算的离散化误差讲起，逐步引入高斯平滑的作用，最后才导出最优的检测标准。这种循序渐进的讲解方式，让那些曾经让我困惑的参数选择问题，比如高斯核的大小和阈值的确定，都有了清晰的理论支撑。特别是它在颜色空间转换部分，对Lab和Luv空间的非线性感知模型进行了深入剖析，远比我之前看的任何资料都要细致。书中穿插的一些历史背景介绍，比如早年间光学系统对数字成像质量的影响，也让阅读过程多了几分趣味性，不至于枯燥。尽管如此，对于那些只是想快速实现一个滤镜效果的初学者来说，这本书的门槛可能会稍高，它要求读者具备一定的微积分和线性代数功底，否则在理解矩阵运算和特征值分解时会感到吃力。

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这本书的封面设计充满了科技感，那种深邃的蓝色调和简洁的线条组合，让人一眼就能感受到它在计算机视觉和信号处理领域的专业性。我原本是想找一本侧重于传统图像增强和滤波技术的入门级教材，没想到这本书的深度远超我的预期。它花了不少篇幅讲解了傅里叶变换在图像去噪中的高级应用，特别是针对高频噪声和周期性噪声的处理流程，写得非常扎实。我记得有一个章节详细对比了不同小波基在纹理分析上的优敏性差异，这对于我目前正在进行的一个医学影像分割项目简直是雪中送炭。书中的代码示例非常规范，不仅给出了实现函数，还附带了运行结果的图示分析，这让抽象的数学概念变得直观易懂。唯一的小遗憾是，关于深度学习在图像识别中的最新进展，例如最新的Transformer架构，介绍得略显保守，可能更侧重于经典算法的坚实基础，但这对于打牢基础来说，未尝不是一件好事。整体而言，这本书更像是一本工具手册，而非简单的教科书，适合已经有一定编程基础，希望深入理解底层原理的工程师和研究生。

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我是一个习惯于通过实践来学习的动手派，这本书在代码实现细节上的打磨，完全满足了我这种读者的需求。例如，在讲解形态学操作时，它没有直接给出 `imopen` 或 `imclose` 函数的调用，而是详细地手写了结构元素（Structuring Element）的定义、以及腐蚀和膨胀操作如何逐像素地扫描图像，并清晰地展示了边界填充策略的选择对最终结果的影响。这种对底层逻辑的透彻剖析，让我在尝试优化算法性能时，能够精准地定位到瓶颈所在。此外，书中对噪声模型（如椒盐噪声、高斯白噪声以及瑞利分布噪声）的数学特性描述得极为到位，这对于我们设计自适应滤波器至关重要。书中还包含了一个关于图像配准（Image Registration）的案例研究，它对比了基于互信息和基于相位相关性的两种方法，并给出了详细的性能指标分析。这本书的价值在于，它提供的不仅是知识，更是一种严谨的工程思维框架。

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这本书的学术深度使得它在处理高级主题时显得游刃有余，尤其是在图像压缩和编码理论这一部分，令人印象深刻。它没有满足于JPEG的标准描述，而是深入探讨了离散余弦变换（DCT）的理论基础，并详细阐述了人眼视觉系统的敏感度如何被利用来指导量化矩阵的设计，从而实现高效的有损压缩。关于小波变换在图像压缩中的应用，本书也给出了详细的数学推导，解释了为什么小波基能够比DCT更好地实现稀疏表示，尤其是在处理边缘和突变信息时。这种对理论根源的深挖，使得读者在面对未来新的图像标准时，能够快速理解其核心原理。当然，这本书的篇幅也因此显得十分可观，需要投入大量时间进行系统学习，它更适合作为专业课程的参考书，而非快速入门的读物。对于那些渴望从“使用者”蜕变为“设计者”的读者来说，这本书无疑是宝贵的财富。

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