数字图像处理及MATLAB实现

作者:余成波

页数:299

出版时间:2003-6

价格:23.00元

isbn号码:9787562428060

具体描述

《数字图像处理及MATLAB实现》详细介绍了数字图像处理技术及MATIAB图像处理技巧，并强调了图像处理的理论和应用相结合的方法。全书给出了大量数字图像处理技术的MATIAB实现程序。

全书共分为8章，其内容主要包括：图像与计算机图像处理、MATLAB软件包使用精要、MATIAB图像处理工具箱、数字图像的变换技术及其MATLAB实现、图像预处理及MATLAB实现、图像压缩与编码及MATLAB实现、图像分割与特征提取及MATLAB实现、彩色图像处理及MATLAB实现等。

《数字图像处理及MATLAB实现》可作为高等理工科院校电子信息、通信工程、信号与信息处理学科的本科生教材，也可供研究生以及从事图像研究的科研工作者学习参考。

用户评价

作为一名长期从事图像处理相关软件开发的工程师，我阅读过不少关于数字图像处理的书籍。对于我来说，一本好的技术书籍，不仅要有扎实的理论基础，更要关注实际应用中的效率和可行性。这本书在这一点上做得相当出色。它在讲解算法原理的同时，非常注重MATLAB的实现细节，并且对代码的效率和优化也有所考虑。我特别欣赏书中关于图像压缩和编码的章节，例如JPEG压缩和Huffman编码的实现。这些都是实际应用中非常重要的技术，书中不仅解释了原理，还提供了完整的MATLAB代码，这对我来说非常有价值。我可以直接借鉴书中的代码，将其集成到我自己的开发项目中，或者作为性能评估的基准。另外，书中对一些高级算法的介绍，如小波变换在图像去噪和压缩中的应用，也让我受益匪浅。这让我看到了如何将更先进的数学工具应用于实际图像处理问题。我还会关注书中对于算法复杂度分析的讨论，这对于在资源受限的环境下进行开发非常有指导意义。总之，这本书的实践性很强，能够帮助我快速将理论知识转化为实际的工程能力。

我是一个对编程充满热情，但又刚刚接触数字图像处理的“小白”。在选择学习资料时，我非常看重书籍的易读性和引导性。这本书给我留下了深刻的印象。首先，它的语言通俗易懂，即使是复杂的概念，也能被作者用清晰的比喻和生动的例子来解释。例如，在讲解图像滤波时，作者将滤波器比作一张“小窗口”，在图像上滑动，对窗口内的像素进行加权平均，这个比喻让我瞬间就理解了卷积的基本思想。其次，书中大量的插图和图表，将抽象的数学公式和算法流程形象化，大大降低了理解的门槛。最让我欣喜的是，书中提供的MATLAB代码，结构清晰，逻辑严谨，而且几乎都是可以直接运行的。我按照书中的指导，一步一步地敲代码，运行，看着图像在屏幕上发生神奇的变化，那种成就感是难以言喻的。这本书让我觉得，数字图像处理并没有我想象中那么高深莫测，通过扎实的学习和勤奋的练习，我完全可以掌握它。它为我打开了一扇通往数字图像处理世界的大门，让我对未来的学习充满了信心。

我是一名在读研究生，专业方向与计算机视觉相关。在撰写论文和进行科研项目时，数字图像处理是不可或缺的基础。我手头已经有几本相关的书籍，但总觉得在理论与实践的结合上不够紧密。这本书的出现，恰好弥补了这一缺憾。书中对图像复原、几何变换、形态学处理等章节的讲解，不仅理论深入，而且结合了MATLAB的实现。例如，在讲解图像复原时，作者详细阐述了退化模型的建立，以及逆滤波、维纳滤波等算法的原理，然后通过MATLAB代码，演示了如何在实际中应用这些算法来恢复退化图像。这对于理解算法的局限性和适用性非常有帮助。我尤其看重书中对图像分割方法的论述，如阈值法、区域生长法、边缘检测法等，它们都配有相应的MATLAB程序。我尝试用书中的代码来处理我自己的数据集，发现效果不错，并且可以通过调整参数来优化分割结果。此外，书中还涉及了一些高级主题，如特征提取、图像配准等，这些都是我科研工作中经常用到的技术。我会仔细研究这部分内容，争取将书中的方法应用到我的实际研究中，希望能为我的论文带来新的突破。

这本书的另一个显著优点是其对MATLAB的深度整合。许多图像处理书籍仅仅将MATLAB作为一个辅助工具，简单罗列一些函数调用。然而，这本书将MATLAB的实现置于核心地位，几乎每一个重要的算法都提供了完整的、可运行的代码。这对于希望将理论付诸实践的读者来说，无疑是极大的福音。我尤其喜欢书中关于颜色空间转换、图像增强（如对比度调整、亮度均衡）、以及图像滤波（如高斯滤波、中值滤波）等基础操作的MATLAB实现。这些代码不仅准确，而且清晰易懂，注释非常到位，使得初学者也能快速上手。我尝试着修改书中的代码，改变参数，观察结果的变化，这极大地加深了我对这些算法的理解。此外，书中还提供了一些关于图像变换（如傅里叶变换、小波变换）的MATLAB实现，这让我能够更直观地理解图像在不同域中的表示。这本书记住了每一个理论点，并将其转化为可执行的、可操作的代码，这在同类书籍中是相当难得的。

作为一名对科技发展保持高度关注的读者，我对人工智能、机器学习以及它们在图像处理领域的应用非常感兴趣。这本书在介绍传统数字图像处理技术的同时，也融入了部分与机器学习相关的概念。例如，在图像分割章节，除了介绍传统的区域生长法等，还隐约提到了基于深度学习的分割方法，虽然没有深入展开，但已经让我看到了理论与前沿技术的结合点。我期待书中能有更多关于机器学习算法在图像处理中应用的实例，比如利用SVM、神经网络等进行图像分类、目标检测等。如果书中能提供一些关于如何利用MATLAB构建和训练简单的神经网络模型，并将其应用于图像处理任务的代码示例，那将是对我巨大的吸引力。我希望能通过这本书，了解数字图像处理作为人工智能底层技术的支撑作用，并为我进一步学习更高级的AI算法打下坚实的基础。这本书的视角非常前沿，预示着数字图像处理的未来发展方向，这一点让我非常欣赏。

从一个对数字图像处理的艺术性及其潜在应用感兴趣的读者角度来看，这本书的价值远不止于技术层面。它在讲解算法原理的同时，往往能触及到这些技术在现实世界中的应用场景。例如，书中对图像修复算法的阐述，让我联想到了数字艺术的修复和再创作；对图像融合技术的介绍，则可以用于合成更加逼真或具有艺术效果的图像。我非常喜欢书中对一些高级图像处理技术，如图像纹理合成、风格迁移等的提及（即使只是点到为止）。这让我看到了数字图像处理与艺术创作之间的桥梁。虽然这本书的重点在于技术实现，但其背后所蕴含的创造潜力，是我认为其价值所在。我希望通过学习这本书，能够掌握一些基础的图像处理技能，并将其与我的艺术创作相结合，探索新的表现形式。这本书的广度和深度，让它不仅仅是一本技术手册，更可能是一本激发创意的宝库。

这本书的知识体系非常完整，涵盖了数字图像处理的各个重要方面，从基础理论到高级应用，都有涉猎。我个人对书中关于图像分析和特征提取的部分尤为感兴趣。例如，SIFT、SURF、ORB等特征点检测和描述算法的讲解，以及它们在图像检索、目标识别等方面的应用，都给我留下了深刻的印象。书中不仅详细解释了这些算法的数学原理，还提供了相应的MATLAB实现代码。我尝试用书中的代码对几组图像进行特征提取和匹配，发现效果相当不错。这让我看到了将这些先进的特征提取算法应用到我个人兴趣相关的领域，例如图像相似性度量或简单的物体识别，成为可能。我还注意到书中对图像纹理分析、形状分析等内容的介绍，这对我理解图像的深层信息非常有启发。我会仔细钻研这些章节，尝试将书中的方法应用到我自己的项目中，希望能从中获得新的灵感和解决方案。对于有志于从事图像分析和计算机视觉相关工作的读者来说，这本书提供了一个非常坚实和全面的起点。

这本书的排版和装订质量都相当不错，纸张的触感温润，不易反光，长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。在内容上，我非常欣赏作者在讲解数字图像处理基本概念时所采用的循序渐进的方式。从最基础的图像表示、像素操作，到灰度变换、直方图均衡化等，每一个概念都配有清晰的图示和详实的数学推导，这对于理解图像处理的底层逻辑至关重要。尤其是对于那些初次接触这个领域的读者，这种扎实的理论基础能够帮助他们建立起正确的认识，避免“知其然不知其所以然”的尴尬。然后，当我看到书中开始讲解滤波器的原理时，更是眼前一亮。掩码卷积、高斯滤波、中值滤波等概念，在书中都被讲解得淋漓尽致，不仅仅是给出了公式，更重要的是通过大量的实际案例，展示了不同滤波器在去噪、锐化等方面的效果差异。我特别喜欢书中对于不同滤波器选择的讨论，这让我明白了在实际应用中，应该如何根据具体的图像质量和处理目标来选择最合适的工具。此外，书中对频率域处理的介绍也相当到位，傅里叶变换、频谱分析等概念，通过MATLAB的辅助，变得直观易懂。我甚至能想象到，在完成这本书的学习后，我将能够自信地应对各种图像处理的挑战，无论是科研项目还是实际工作中的需求。

从一个对图像处理领域略知一二的业余爱好者的角度来看，这本书的“MATLAB实现”部分绝对是其最大的亮点。许多书籍虽然讲解了理论，但到了代码实现环节就变得含糊不清，或者只提供寥寥几行代码，让人难以 the full picture。而这本书，正如其名，在MATLAB的实现上做得非常细致。书中提供的每一段代码，都经过了精心的设计，不仅功能完善，而且注释翔实，每一行代码的作用都被解释得一清二楚。我尤其赞赏作者在代码实现中对MATLAB工具箱的充分利用，例如用于图像增强的`imadjust`、`histeq`函数，用于滤波的`filter2`、`imfilter`函数，以及用于边缘检测的`edge`函数等。这些函数的运用，极大地简化了代码的编写，同时也提高了处理效率。我尝试着跟着书中的代码，在MATLAB环境中运行，发现它们都能够完美地执行，并且产生预期的结果。这让我深切感受到，这本书不仅仅是一本教科书，更是一本实践指南。我可以用书中的代码作为基础，进一步进行修改和扩展，解决我自己在项目中所遇到的具体问题。而且，我注意到书中还提供了一些挑战性的练习题，这些题目不仅巩固了所学的知识，更激发了我进一步探索和创新的欲望。

这本书的封面设计简洁大方，标题“数字图像处理及MATLAB实现”醒目地占据了中央位置，搭配着一张抽象但富有科技感的数字图像，瞬间吸引了我这个对图像处理领域充满好奇的读者。在翻开之前，我心中已经勾勒出了这本书的轮廓：它应该是一本既有理论深度，又不失实践指导的实用性书籍。我尤其期待书中关于MATLAB实现的详细代码示例，因为我一直认为，只有将抽象的理论转化为可执行的代码，才能真正理解并掌握一项技术。我希望书中能涵盖从基础的图像增强、滤波，到更高级的图像分割、特征提取，再到一些前沿的应用，比如图像识别、三维重建等等。而且，我希望它不仅仅是简单地罗列算法，而是能够深入浅出地讲解算法的原理、数学基础，以及在MATLAB中如何巧妙地利用函数和工具箱来高效实现。对于初学者来说，清晰的解释和易于理解的代码是关键；对于有一定基础的读者，则希望能够接触到更深入的讨论和更复杂的案例。我个人对学习过程中的“为什么”和“怎么样”都非常在意，所以，如果书中能提供一些算法背后的思考过程，以及不同算法的优缺点比较，那将是对我最大的帮助。同时，我也会留意书中对MATLAB版本兼容性的说明，以及是否有配套的在线资源，比如数据集、代码库或者论坛，这些都能极大地提升我的学习体验。总而言之，这本书给我的第一印象是专业、严谨且充满实践导向，我对此充满期待。