MATLAB数字图像处理 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:机械工业

作者:刘刚编

出品人:

页数:321

译者:

出版时间:2010-7

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787111307464

丛书系列:

图书标签:

1
MATLAB
图像处理
数字图像处理
图像分析
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技术
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具体描述

《MATLAB数字图像处理》从实用的角度出发，介绍了数字图像处理技术及利用MATLAB对数字图像进行处理的程序设计方法和技巧。《MATLAB数字图像处理》深入浅出、循序渐进地讲解了MATLAB7.0在数字图像处理中的应用，结合大量程序实例，能使读者尽快理解并掌握利用MATLAB7.0对数字图像进行分析和处理的方法。全书共分10章，内容全面，结构清晰，主要包括图形绘制基础、图像变换、图像增强、彩色图像处理、图像复原、图像分割、小波图像处理、形态学图像处理和数字图像压缩编码等内容。在大量实例讲解的基础上，每章还配有习题，以指导读者深入学习。

《MATLAB数字图像处理》可作为高等院校教材，也可作为广大从事图像处理的工程技术人员的参考书。

数字信号处理基础与应用本书概述：本书旨在为读者提供一套全面、深入的数字信号处理（DSP）理论与实践的知识体系。我们摒弃了单纯依赖特定软件工具（如MATLAB）的教学模式，转而聚焦于DSP的核心数学原理、算法推导及其在通用计算环境下的实现。全书内容覆盖了从基础的离散时间信号与系统分析，到高级的快速傅里叶变换（FFT）、数字滤波器设计与实现，再到现代的自适应信号处理技术。本书强调的是“为什么”和“如何做”，而非仅仅“如何点击”。第一部分：离散时间信号与系统第一章：引言与基础概念本章首先明确了连续时间信号与离散时间信号的根本区别，并介绍了数字信号处理在现代工程中的广泛应用领域，例如通信、语音识别、医疗影像分析（非基于MATLAB的通用图像理论）。我们详细阐述了信号的数字化过程，包括采样定理（Nyquist-Shannon理论）的严格推导及其在实际应用中的限制。重点解析了信号的时域表示，包括序列、单位冲激信号和单位阶跃信号的定义与性质。此外，我们引入了周期序列和傅里叶级数的概念，为后续的频域分析奠定基础。本章不涉及任何MATLAB编程实例，所有推导均基于数学符号和清晰的逻辑链条。第二章：线性时不变（LTI）系统分析本章深入探讨了系统的基本属性：线性、时不变性、因果性和稳定性。我们使用严谨的数学方法定义了LTI系统的卷积运算，这是理解系统响应的关键。详细推导了差分方程在时域中对系统响应的描述。读者将学会如何利用系统函数（Transfer Function）来描述系统的动态特性，并掌握利用脉冲响应完全表征LTI系统的理论。本章的练习侧重于手工计算和代数推导，增强读者对系统内在机理的理解。第三章：离散时间傅里叶变换（DTFT）与傅里叶级数频域分析是DSP的灵魂。本章从连续时间傅里叶变换（CTFT）出发，平稳过渡到离散时间傅里叶变换（DTFT）。我们详细分析了DTFT的周期性和频谱泄露现象，强调了其与连续谱之间的映射关系。本章重点讲解了周期序列的离散时间傅里叶级数（DTFS）的推导，并展示了如何利用欧拉公式和三角恒等式进行频谱分析。所有概念均以理论形式呈现，不依赖于任何软件工具的绘图功能。第二部分：傅里叶变换与频谱分析第四章：离散傅里叶变换（DFT）与快速算法本章是DSP中计算效率的核心。我们精确定义了离散傅里叶变换（DFT）的矩阵形式，并分析了其$O(N^2)$的计算复杂度。随后，我们详细推导了Cooley-Tukey快速傅里叶变换（FFT）算法的蝶形运算结构，包括按时间抽取和按频率抽取两种主流算法的分解思想。本章提供了详细的算法流程图和伪代码，旨在让读者理解FFT的底层逻辑，而不是简单地调用库函数。我们还讨论了FFT在实际应用中数据填充（Padding）和周期性假设带来的影响。第五章：傅里叶谱的应用与估计本章讨论了如何利用DFT/FFT进行实际的频谱分析。内容涵盖了功率谱密度（PSD）的定义、计算方法及其物理意义。我们深入探讨了直接法（Periodogram）的局限性，并系统介绍了改良的谱估计技术，如Bartlett法、Welch法（重叠平均法）和最小方差无失真响应（MVDR）谱估计的原理。本章强调了窗口函数（如汉宁窗、海明窗）对谱分辨率和旁瓣抑制的权衡。第三部分：数字滤波器设计与实现第六章：IIR 滤波器理论与设计本章专注于无限脉冲响应（IIR）滤波器。我们从模拟滤波器（Butterworth, Chebyshev, Elliptic）的经典设计方法入手，详细解释了双线性变换（Bilinear Transform）的原理、映射性质及预畸变（Pre-warping）的必要性。读者将学习如何根据给定的技术指标（通带截止频率、阻带衰减等）确定模拟滤波器的阶数，并最终推导出IIR数字滤波器的差分方程和直接形式、二阶级联形式的结构。第七章：FIR 滤波器理论与设计本章专门讨论有限脉冲响应（FIR）滤波器的设计。我们强调了FIR滤波器固有的线性相位特性，并详细介绍了窗函数法（Window Method）的设计步骤，包括如何选择合适的窗函数以控制过渡带宽度和阻带衰减。此外，我们深入讲解了频率采样法和最优滤波器设计中的Parks-McClellan算法（最小二乘法）的基本思想，展示了如何设计出满足特定幅频响应要求的FIR滤波器。第八章：滤波器结构与量化效应本章关注滤波器的实际硬件或软件实现。我们对比了直接形式、级联形式和并联形式在计算复杂度、存储需求和数值稳定性方面的优缺点。特别关注了有限精度运算对滤波器性能的影响，包括系数量化误差和运算舍入误差（溢出和截断），以及如何通过选择合适的结构来最小化这些量化效应。第四部分：现代数字信号处理技术第九章：多速率信号处理与抽取/插值本章探讨了改变信号采样率的技术。详细阐述了抽取（Decimation）和插值（Interpolation）滤波器（抗混叠和抗镜像滤波器）的设计原理。通过多相分解（Polyphase Decomposition），我们展示了如何高效地实现采样率的任意因子转换，这在软件定义无线电和多媒体处理中至关重要。第十章：自适应滤波基础本章介绍了信号处理领域的前沿内容——自适应滤波器。我们着重分析了随机过程的基本概念，如平稳性、均值和自相关函数。在此基础上，本章详细推导了维纳滤波器（Wiener Filter）的性能边界，并引入了LMS（最小均方误差）算法，阐明了其收敛性分析和步长选择的重要性。LMS算法的应用场景，如回声消除和信道均衡，将作为理论阐述的补充。总结：本书通过严谨的数学推导、清晰的算法分解和对理论局限性的深刻讨论，旨在培养读者独立解决复杂信号处理问题的能力。我们提供了一个不依赖特定软件包的坚实理论基础，使读者能够理解并实现任何数字信号处理算法。

作者简介

目录信息

前言第1章图像处理与MATLAB 1.1 图像与数字图像 1.2 数字图像处理技术 1.3 数字图像处理系统 1.4 图像质量评价 1.5 MATLAB图像处理工具箱 1.6 MATLAB处理的图像类型和文件格式 1.6.1 常用图像格式 1.6.2 MATLAB图像类型 1.7 MATLAB图像的基本操作 1.7.1 图像文件的信息查询 1.7.2 图像文件的读取 1.7.3 图像文件的写入 1.7.4 图像的显示 1.7.5 图像的数据类型转换 1.7.6 图像类型转换 1.8 特殊图像显示技术 1.8.1 显示颜色条 1.8.2 多帧图像显示 1.8.3 多帧图像转换为动画 1.8.4 纹理映射 1.9 习题第2章图形绘制基础 2.1 二维图形的绘制 2.1.1 曲线图 2.1.2 对数坐标图 2.1.3 双Y轴图形 2.1.4 极坐标图形 2.2 三维图形的绘制 2.2.1 三维曲线图 2.2.2 三维网格图 2.2.3 三维阴影表面图 2.3 特殊图形的绘制 2.3.1 区域图 2.3.2 条形图 2.3.3 饼图 2.3.4 等值线图 2.3.5 散点图 2.3.6 柱状图 2.3.7 彗星图 2.3.8 罗盘图 2.3.9 速度向量图 2.3.10 矢量图 2.3.11 阶梯图 2.3.12 火柴杆图 2.3.13 玫瑰花图 2.3.14 柱形图 2.3.15 球面图 2.3.16 带状图 2.3.17 立体切片图 2.3.18 瀑布图 2.4 习题第3章图像变换 3.1 二维离散傅里叶变换 3.1.1 一维傅里叶变换 3.1.2 二维傅里叶变换 3.1.3 傅里叶变换的性质 3.1.4 实例操作 3.2 离散余弦变换 3.2.1 离散余弦变换基础知识 3.2.2 实例操作 3.3 Radon变换 3.3.1 Radon变换基础知识 3.3.2 Radon变换的MATLAB函数 3.3.3 实例操作 3.4 Fan-Beam变换 3.4.1 Fan-Beam变换基础知识 3.4.2 实例操作 3.5 离散沃尔什-哈达玛变换 3.5.1 离散沃尔什变换 3.5.2 哈达玛变换 3.5.3 实例操作 3.6 习题第4章图像增强 4.1 灰度级变换 4.1.1 灰度级变换基础知识 4.1.2 线性灰度变换 4.1.3 分段线性灰度变换 4.1.4 非线性灰度变换 4.1.5 实例操作 4.2 直方图处理 4.2.1 直方图基本概念 4.2.2 直方图均衡化 4.2.3 直方图规定化 4.2.4 实例操作 4.3 空域滤波 4.3.1 空域滤波的原理和分类 4.3.2 平滑滤波器 4.3.3 锐化滤波器 4.3.4 实例操作 4.4 频域增强 4.4.1 低通滤波 4.4.2 高通滤波 4.4.3 同态滤波 4.4.4 实例操作 4.5 习题第5章彩色图像处理 5.1 颜色模型 5.1.1 RGB颜色模型 5.1.2 CMY和CMYK颜色模型 5.1.3 HSI颜色模型 5.1.4 YUV颜色模型 5.1.5 YIQ颜色模型 5.1.6 HSV颜色模型 5.2 伪彩色图像增强 5.3 真彩色图像处理 5.3.1 彩色变换 5.3.2 彩色图像取反 5.3.3 饱和度调整 5.3.4 彩色切割 5.3.5 彩色图像的平滑 5.3.6 彩色图像的锐化 5.4 实例操作 5.4.1 颜色空间转换 5.4.2 伪彩色图像处理的MATLAB实现 5.4.3 真彩色图像处理的MATLAB实现 5.5 习题第8章图像复原 6.1 退化模型 6.2 无约束图像复原 6.3 有约束图像复原 6.3.1 维纳滤波图像复原 6.3.2 最小平方图像复原 6.4 实例操作 6.4.1 退化图像的产生 6.4.2 维纳滤波图像复原MATLAB实现 6.4.3 最小二乘方图像复原MATLAB实现 6.4.4 Lucy-Richardson图像复原MATLAB实现 6.4.5 盲去卷积图像复原MATLAB实现 6.5 习题第7章图像分割 7.1 图像分割的集合定义 7.2 边缘检测 7.2.1 梯度算子 7.2.2 Laplacian算子 7.2.3 Log算子 7.2.4 Canny算子 7.2.5 实例操作 7.3 阈值分割 7.3.1 双峰法 7.3.2 迭代法 7.3.3 最大类间方差法 7.3.4 实例操作 7.4 基于区域的图像分割 7.4.1 区域生长 7.4.2 区域分裂合并 7.4.3 实例操作 7.5 习题第8章小波图像处理 8.1 连续小波变换 8.2 离散小波变换 8.3 多分辨率分析 8.3.1 多分辨率分析基础知识 8.3.2 Mallat算法 8.4 小波变换函数 8.4.1 MATLAB小波分析函数 8.4.2 实例操作 8.5 小波图像降噪和压缩 8.5.1 小波降噪和压缩函数 8.5.2 实例操作 8.6 图像增强 8.7 习题第9章形态学图像处理 9.1 基本的集合定义 9.2 膨胀和腐蚀 9.2.1 膨胀运算 9.2.2 腐蚀运算 9.2.3 结构元素 9.2.4 实例操作 9.3 开运算和闭运算 9.3.1 开运算 9.3.2 闭运算 9.3.3 实例操作 9.4 击中击不中变换 9.5 图像边界提取 9.6 噪声滤除 9.7 区域填充 9.8 连通组元提取 9.9 区域骨架提取 9.10 二值形态学处理函数bwmorph 9.11 灰度形态学的基本运算 9.12 习题第10章数字图像压缩编码 10.1 基础知识 10.1.1 数据冗余 10.1.2 图像保真度准则 10.1.3 信息熵 10.2 统计编码 10.2.1 游程长编码 10.2.2 霍夫曼编码 10.2.3 香农编码 10.2.4 算术编码 10.3 预测编码 10.3.1 差分脉冲编码调制 10.3.2 最佳线性预测 10.4 变换编码 10.5 JPEG简介 10.6 实例操作 10.7 习题附录附录A MATLAB数据类型附录B MATLAB中的常用函数附录C MATLAB图像处理工具箱中的常用函数参考文献
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读后感

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用户评价

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面那深邃的蓝色背景，搭配上醒目的橙色标题字体，在书架上显得格外有档次。内页的纸张选用了那种略带米白色的哑光纸，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到明显的疲劳，这对于需要细致观察图像细节的学习者来说，简直是福音。我尤其欣赏它在图文排版上的用心，代码块和理论讲解之间的留白处理得恰到好处，使得复杂的算法流程在视觉上得到了极大的简化，不会让人一上来就被密密麻麻的文字和符号所淹没。比如，讲解傅里叶变换时，作者不仅提供了详尽的数学推导，还配上了高质量的二维频谱图示例，高频和低频部分的颜色区分极其清晰，这比我在网上看到的大多数零散资料都要直观得多。装订方面也看得出是下过功夫的，书脊非常结实，即便是经常需要翻阅查阅特定章节，也完全不用担心书页会松脱。整体而言，从拿到手的触感到实际阅读的体验，这本教材在物理形态上就已经为高质量的学习体验打下了坚实的基础，这是一种对读者体验的尊重，让人愿意花时间沉浸其中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度是令人印象深刻的，它成功地在“入门友好”和“专业深入”之间找到了一个绝佳的平衡点。对于那些已经掌握了基础编程和线性代数知识的读者来说，这本书提供了足够的挑战和进阶内容。我特别欣赏它对“特定应用领域”的探讨，例如，它花了相当大的篇幅来讲解如何将这些通用的图像处理技术应用到实际的工业检测场景中，这部分内容远超出了普通“入门指南”的范畴。它不仅仅停留于理论层面，而是结合了一些案例研究（Case Studies），详细分析了在光照不均、物体形变等复杂现实条件下的算法鲁棒性设计。这种将理论与工程实践紧密结合的方式，极大地提升了这本书的实用价值。它不再是一本孤立的参考书，而更像是一位经验丰富的工程师在手把手地指导你解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

书中对于基础概念的引入和铺陈，简直是教科书级别的典范，它不是简单地罗列公式，而是努力构建一个清晰的知识体系。初学者常常会在“什么是灰度化”、“阈值分割的原理”这些看似简单的问题上卡住，而这本书却能用非常生活化的比喻来解释这些抽象的数字操作。例如，在介绍形态学操作时，作者并没有急于展示复杂的结构元素（Structuring Element），而是先用“橡皮擦”和“填充笔”的比喻，形象地解释了腐蚀和膨胀操作对物体边界的影响，这种循序渐进的教学方法极大地降低了初学者的入门门槛。我注意到，即便是像边缘检测这样的核心内容，它也分别从拉普拉斯算子、Sobel算子、Canny算法这几个发展脉络来介绍，不仅讲了“怎么做”，更深入地探讨了“为什么这样做效果更好”，这种历史性的回顾和对比，让读者对算法的演进有了深刻的理解，而不是停留在调用函数的层面。这种注重“知其所以然”的教学态度，让阅读过程充满了探索的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

我是一个偏爱动手实践的学习者，因此，对于任何一本声称是工具书的书籍，其配套代码的可用性和质量是我的首要考察标准。这本书在这方面确实给我带来了惊喜。所有的示例代码都组织得非常规范，变量命名清晰易懂，而且最重要的——它们都是可以直接运行且能产生预期结果的。很多教材的代码往往存在版本兼容性问题或者需要读者自己去补全缺失的路径和参数，但这本书的配套资源做得非常到位，几乎是“开箱即用”。更值得称赞的是，代码注释并非那种敷衍了事的逐行解释，而是对关键算法步骤的逻辑结构进行了深入的注解，帮助读者理解每一段代码背后的数学意图。特别是当涉及到一些性能优化或多线程处理的章节时，作者没有回避复杂的实现细节，而是坦诚地展示了高效实现的思路，这对于我从初级应用者向中高级开发者过渡，提供了宝贵的实践指导。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验中，最让我感到惊喜的是作者在叙述逻辑上展现出的那种沉稳和严谨。整本书的章节安排如同一个精密的时钟，环环相扣，几乎找不到任何逻辑上的跳跃或者突兀之处。从最基础的图像采集、表示，到中级的滤波增强、分割重建，再到高阶的特征提取和识别，每一步的过渡都显得那么自然合理。这使得我可以在不依赖外部资料的情况下，通过跟随书中的脉络，逐步建立起对整个数字图像处理领域的完整认知地图。在遇到一些需要跨章节理解的复杂概念时，作者会非常体贴地在脚注或交叉引用处给予提示，引导读者回顾之前学过的内容，而不是简单地丢下一个术语。这种对读者心智模型的尊重和照顾，使得学习过程中的挫败感被降到了最低，让人感觉每翻过一页，自己对这个领域的掌握度都在稳定地、扎实地提升，是那种可以放心收藏并反复研读的工具书。

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