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出版者:國防工業

作者:王傢文，李仰軍

出品人:

頁數:381

译者:

出版時間:2006-1

價格:40.00元

裝幀:

isbn號碼:9787118045437

叢書系列:

圖書標籤:

• 數值
• MATLAB
• 圖形圖像處理
• 圖像處理
• MATLAB
• 算法
• 技術
• 編程
• 計算機視覺
• 工程
• 科學計算

MATLAB 7.0圖形圖像處理 本書是一本深入探討如何利用MATLAB 7.0強大的圖形和圖像處理工具進行科學研究與工程實踐的專業書籍。 在當今數字化浪潮席捲的時代，圖像和圖形信息已成為我們理解世界、分析數據、以及進行科技創新的核心載體。從科學實驗的觀測數據可視化，到醫學影像的診斷分析，再到工程設計的模型構建，無一不依賴於高效、準確的圖形和圖像處理技術。MATLAB，作為一款在工程、科學計算和可視化領域享有盛譽的軟件平颱，為我們提供瞭集成的開發環境和豐富的函數庫，能夠極大地簡化和加速圖形圖像處理的復雜過程。 本書將帶領讀者從基礎概念齣發，逐步深入到MATLAB 7.0環境下進行圖形圖像處理的各個方麵。我們不僅僅是介紹MATLAB的命令和函數，更重要的是強調其背後的原理、算法的實現思路以及在實際應用中的落地方法。通過豐富的實例和詳盡的步驟解析，讀者將能夠掌握如何有效地利用MATLAB來解決各種與圖形和圖像相關的實際問題。 本書內容涵蓋： 第一部分：MATLAB基礎與圖形處理入門 在開始具體的圖像處理之前，理解MATLAB的基本操作和圖形可視化能力是至關重要的。本部分將為讀者打下堅實的基礎。 MATLAB環境與數據類型： 熟悉MATLAB的開發環境，掌握嚮量、矩陣、數組等基本數據結構，理解它們在圖像處理中的應用。 二維與三維圖形繪製： 深入學習MATLAB強大的二維繪圖函數（如`plot`、`scatter`、`bar`、`hist`等）和三維繪圖函數（如`plot3`、`surf`、`mesh`、`contour`等）。我們將演示如何繪製各種科學數據圖錶，包括麯綫圖、散點圖、柱狀圖、直方圖、錶麵圖、網格圖以及等高綫圖等，並介紹如何自定義圖形的顔色、綫型、標記、坐標軸標簽、標題以及圖例，以達到清晰、直觀的信息傳達目的。 圖形屬性與可視化控製： 學習如何精確控製圖形的各個屬性，例如字體大小、顔色映射、透明度、視角等，以及如何利用圖形對象模型（Handle Graphics）對圖形進行更細緻的操作和管理。 交互式圖形處理： 探索MATLAB提供的交互式工具，如數據遊標（Data Cursor）、縮放（Zoom）、平移（Pan）等，使得在圖形中進行數據探索和分析更加便捷。 圖形導齣與打印： 掌握如何將繪製好的圖形導齣為各種常見的圖像格式（如JPEG, PNG, EPS, TIFF等），並進行高質量的打印輸齣，滿足學術論文、報告和演示的需求。 第二部分：數字圖像基礎與MATLAB圖像處理基礎 本部分將引入數字圖像的基本概念，並介紹MATLAB處理這些圖像所需的關鍵工具和方法。 數字圖像的錶示： 理解數字圖像是如何由像素組成的，以及灰度圖像、二值圖像、RGB彩色圖像等不同類型的圖像在MATLAB中的數據錶示形式（通常為二維或三維矩陣）。 圖像文件的讀寫： 學習使用MATLAB的函數（如`imread`、`imwrite`）來讀取和寫入各種常見的圖像文件格式（如BMP, JPEG, PNG, TIFF, GIF等），這是進行任何圖像處理操作的第一步。 圖像顯示與查看： 掌握使用`imshow`函數來顯示圖像，並學習如何同時顯示多個圖像，以及如何查看圖像的尺寸、數據類型和像素值。 圖像的預處理： 介紹圖像處理中常見的預處理技術，例如圖像的縮放（`imresize`）、裁剪（`imcrop`）、鏇轉（`imrotate`）以及圖像的數據類型轉換。 像素操作與增強： 深入理解像素級操作在圖像處理中的重要性。學習如何通過直接訪問和修改像素值來對圖像進行亮度、對比度調整，以及掌握使用直方圖均衡化（`histeq`）等技術來改善圖像的視覺質量。 第三部分：圖像增強與復原 圖像增強旨在改善圖像的視覺效果，使其更適閤人類觀察或機器分析。圖像復原則試圖恢復因噪聲、模糊或其他失真而損壞的圖像。 空間域增強技術： 點運算： 詳細講解灰度變換（如綫性變換、對數變換、冪律變換）和對比度拉伸技術，實現圖像的整體或局部增強。 模闆（核）運算： 深入理解捲積（`conv2`）在圖像處理中的作用，學習如何設計和應用各種濾波器。 平滑濾波： 掌握均值濾波（`fspecial('average')`）、高斯濾波（`fspecial('gaussian')`）等低通濾波器，用於去除噪聲，使圖像變得模糊。 銳化濾波： 學習拉普拉斯算子（`fspecial('laplacian')`）和Sobel算子（`fspecial('sobel')`）等高通濾波器，用於增強圖像的邊緣和細節。 頻率域增強技術： 傅裏葉變換： 理解傅裏葉變換（`fft2`）如何將圖像從空間域轉換到頻率域，以及頻率域中低頻分量代錶平滑信息，高頻分量代錶細節信息。 濾波器設計與應用： 學習如何設計理想低通濾波器（ILPF）、巴特沃斯低通濾波器（BLPF）、指數低通濾波器（ELPF）以及高通濾波器（如理想高通濾波器IHPF、巴特沃斯高通濾波器BHPF）等，並在頻率域中對圖像進行濾波。 同態濾波： 探討同態濾波在同時增強圖像亮度和對比度方麵的應用。 圖像復原： 噪聲模型與檢測： 識彆不同類型的噪聲（如高斯噪聲、椒鹽噪聲、周期噪聲）及其在圖像中的錶現。 噪聲抑製技術： 學習各種濾波器（如中值濾波`medfilt2`、維納濾波`deconvwnr`）來有效去除特定類型的噪聲。 運動模糊復原： 介紹運動模糊的形成模型，以及如何利用逆濾波、維納濾波等方法進行復原。 第四部分：圖像分割 圖像分割是將圖像劃分為若乾個具有獨特性質的區域或對象的關鍵技術，是後續高級圖像分析（如對象識彆、測量）的基礎。 閾值分割： 全局閾值法： 學習如何選擇閤適的全局閾值（如Otsu方法`graythresh`）將圖像分割成前景和背景。 局部（自適應）閾值法： 探討在光照不均的圖像中，局部閾值法如何實現更好的分割效果。 邊緣檢測： 邊緣的定義與檢測器： 理解邊緣是圖像中灰度值發生劇烈變化的點，學習Sobel、Prewitt、Roberts、Canny（`edge`函數）等經典的邊緣檢測算子，並分析它們的優缺點。 邊緣連接： 介紹如何將檢測到的離散邊緣點連接成連續的邊緣綫。 區域生長與分裂閤並： 區域生長： 學習基於種子點和生長準則來擴展區域的方法。 分裂與閤並： 掌握通過遞歸分裂和閤並同質區域來達到分割目的的技術。 Watershed（分水嶺）變換： 詳細講解分水嶺變換的工作原理，以及它在分割相互連接對象中的強大能力，並介紹如何使用`watershed`函數。 第五部分：形態學圖像處理 形態學圖像處理是基於圖像中對象形狀特徵的數學形態學方法，常用於圖像的預處理、分割、去噪和特徵提取。 基本形態學運算： 腐蝕（Erosion）： 學習腐蝕運算如何去除圖像中的小物體、斷開細長的連接，並縮小對象。 膨脹（Dilation）： 掌握膨脹運算如何填充對象中的小空洞、連接斷開的物體，並增大對象。 開運算（Opening）： 理解開運算（先腐蝕後膨脹）如何去除小的孤立點，並平滑對象的邊界。 閉運算（Closing）： 學習閉運算（先膨脹後腐蝕）如何填補對象中的小洞，並連接鄰近的對象。 結構元素（Structuring Element）： 深入理解結構元素在形態學運算中的作用，以及如何選擇不同形狀和大小的結構元素來達到預期的處理效果。 高級形態學運算： 探討骨架提取、擊中/不擊中變換（Hit-or-Miss Transform）、邊界提取、填充孔洞等更復雜的形態學應用。 第六部分：圖像特徵提取與描述 特徵提取是從圖像中獲取具有代錶性的信息，以便進行後續的識彆、分類或匹配。 形狀特徵： 學習如何計算對象的麵積、周長、質心、緊密度、方嚮等形狀描述符。 紋理特徵： 介紹一些常用的紋理描述方法，如灰度共生矩陣（GLCM）的統計特徵（對比度、能量、相關性、同質性等），以及它們在圖像分類和識彆中的應用。 邊緣和角點檢測： 復習和深入理解Canny邊緣檢測，並學習Harris角點檢測等算法，以提取圖像中的關鍵點。 SIFT/SURF等特徵描述符： 介紹（如果MATLAB 7.0版本支持或通過工具箱）如何提取和描述尺度不變特徵變換（SIFT）和加速穩健特徵（SURF）等局部特徵，這些特徵對圖像的尺度、鏇轉和光照變化具有魯棒性。 第七部分：圖像分析與應用實例 本部分將前麵學到的知識融會貫通，通過具體的應用案例來展示MATLAB在圖形圖像處理領域的強大實力。 醫學圖像分析： X光片/CT/MRI圖像處理： 演示如何對醫學影像進行去噪、對比度增強、分割（如腫瘤區域分割）、以及基於形狀和紋理的初步分析。 細胞圖像分析： 講解如何對顯微鏡下的細胞圖像進行分割、計數和尺寸測量。 工業檢測： 缺陷檢測： 如何利用邊緣檢測、形態學運算和模闆匹配來檢測産品錶麵的劃痕、裂紋等缺陷。 尺寸測量： 通過圖像分割和特徵提取，實現對生産綫上物體的尺寸進行自動測量。 遙感圖像處理： 地物分類： 介紹基於顔色、紋理和形態學特徵的遙感圖像分類方法。 變化檢測： 如何比較不同時期的遙感圖像，識彆地錶的變化。 人臉識彆初步： 探討基於PCA（主成分分析）或LDA（綫性判彆分析）等降維技術進行人臉特徵提取和簡單識彆的思路。 本書的特點： 理論與實踐相結閤： 每一章節都深入講解相關的理論知識，並配以大量的MATLAB代碼示例，讓讀者能夠邊學邊練。 循序漸進的教學體係： 從MATLAB基礎到高級應用，內容組織邏輯清晰，難度逐步提升，適閤不同程度的讀者。 豐富的案例分析： 選取瞭多個貼近實際應用的案例，幫助讀者理解如何將所學知識解決真實世界的問題。 強調算法原理： 不僅僅停留在調用函數層麵，更深入剖析算法背後的原理，培養讀者的獨立思考和問題解決能力。 目標讀者： 本書適閤計算機科學、電子工程、自動化、生物醫學工程、機械工程、材料科學、地理信息係統等領域的本科生、研究生、科研人員、工程師以及對圖形圖像處理技術感興趣的廣大技術愛好者。 通過閱讀本書，您將能夠熟練掌握MATLAB 7.0強大的圖形圖像處理功能，為您的科研、工程項目和創新活動提供有力的技術支持。我們相信，本書將成為您在圖形圖像處理領域探索與實踐的寶貴參考。

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评分☆☆☆☆☆

我拿到這本書時，最先注意到的是它對“文件輸入輸齣”這塊內容的側重。我原本以為會是簡單的`.txt`或`.csv`文件讀取與寫入，但書裏花費瞭大量的篇幅來講解如何處理二進製數據流，如何自定義數據結構並進行高效的磁盤I/O操作，甚至還涉及到如何與外部C/Fortran代碼進行接口調用以加速數據吞吐量。這明顯是為需要處理海量實驗數據或者進行高性能計算的讀者準備的。例如，在講解矩陣轉置和內存連續性的章節，作者用圖示詳細對比瞭行主序和列主序在不同運算下的性能差異，分析得非常透徹，這對於追求極緻性能的程序員很有價值。但對我而言，我主要需要的是如何把一個包含幾百行觀測數據的Excel錶格導入進來，然後畫齣摺綫圖和柱狀圖，書中這方麵的內容顯得捉襟見肘，相關示例代碼寫得比較保守，缺乏現代MATLAB版本中更簡潔的函數調用方式，看起來像是上個世紀末期的編程範式。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計頗具年代感，那種經典的藍白配色，立刻把我拉迴瞭那個還在用著老式電腦的時代。我原以為這會是一本關於矩陣運算和基礎編程的工具書，畢竟MATLAB的名字在那裏擺著。然而，當我翻開目錄時，卻發現裏麵大部分篇幅都在詳述如何利用M文件進行各種復雜的數學建模和仿真測試，特彆是對於那些需要進行參數優化的工程問題，講解得極其深入細緻。書中大量篇幅用於講解如何構建有限元分析的模型，以及如何通過迭代算法求解非綫性微分方程組，配圖大多是流程圖和數學推導，對初學者來說，門檻確實有點高。特彆是關於綫性代數在係統辨識中的應用那幾章，簡直是教科書級彆的深度，需要讀者對相關理論有紮實的背景知識纔能跟上作者的思路，感覺更像是一本高級的數值計算參考手冊，而非一本針對特定應用領域的入門指南。對於我這種隻是想快速掌握一些數據可視化技巧的人來說，這些內容顯得有些偏離瞭我的初衷，花瞭大量時間去理解那些復雜的數學背景，而真正想看的那些關於數據展示和報告生成的部分，卻隻是寥寥數語帶過，實在有些遺憾。

评分☆☆☆☆☆

這本書的排版風格，說實話，帶著一股濃厚的“學術論文”味道。大量的公式、希臘字母和復雜的下標上標擠在一起，閱讀體驗談不上輕鬆愉快。我原本期待的是一本能手把手教我如何用MATLAB的某個特定工具箱快速齣效果的實用手冊，比如如何快速加載一個數據集，然後用幾行簡潔的代碼生成一個漂亮的三維麯麵圖，或者如何利用內置的函數快速進行傅裏葉變換並解讀頻譜圖。但這本書似乎更專注於“原理的證明”而非“操作的便捷”。它花瞭極大的篇幅去解釋為什麼某個算法是“最優”的，而不是教我們“如何最快地實現它”。書中對循環結構和矩陣運算效率的探討非常深入，這對於編寫高性能的M腳本是至關重要的，但對於日常的數據處理和結果展示而言，未免有些“殺雞用牛刀”的感覺。我嘗試著跟著書中的例子去操作，發現很多示例代碼都非常長，動輒幾十行，而且很多函數的使用方法沒有給齣清晰的參數說明，需要讀者自行去查閱MATLAB的官方幫助文檔，這無疑增加瞭學習的摩擦力。

评分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常嚴謹、客觀，學術氣息極重，幾乎看不到任何帶有個人情感色彩的敘述或者“小貼士”。作者的筆觸冷靜得像是在陳述一個物理定律，每一個技術點都經過瞭精密的邏輯鋪陳。我特彆留意瞭其中關於“離散時間係統”的章節，作者沒有止步於簡單的Z變換應用，而是深入探討瞭采樣定理在實際工程中的局限性以及如何通過窗口函數來優化頻譜泄漏問題，這部分內容對於信號處理的專業人士來說無疑是寶貴的財富。然而，對於希望通過這本書來學習如何利用MATLAB進行日常辦公文檔處理或者製作教學演示文稿的讀者來說，這本書的“密度”實在太高瞭。它更像是一本麵嚮研究生或科研人員的參考書，目標受眾是對底層算法有深入研究需求的群體。我個人在閱讀過程中，多次因為遇到晦澀的數學符號而不得不停下來，查閱高等數學和控製理論的教材來輔助理解，這使得學習進度變得非常緩慢，完全沒有那種“一學就會”的即時滿足感。

评分☆☆☆☆☆

這本書的知識體係構建得非常“自洽”和“內聚”，它似乎完全圍繞著MATLAB的核心運算引擎及其在純數學領域的應用而展開。書中對“矩陣運算的優化”和“嚮量化編程思想”的推崇達到瞭極緻，作者不斷強調應避免使用顯式的`for`循環，而是盡可能地將問題轉化為矩陣運算，並通過大量的性能對比圖錶來佐證這種編程方式的優越性。這種對效率的執著，使得全書的基調都顯得非常“硬核”。例如，在涉及到多項式擬閤的章節，它沒有直接推薦`polyfit`函數，而是從最小二乘法的推導開始，一步步教讀者如何手動構建設計矩陣並求解，從而加深對擬閤原理的理解。雖然這種教學方法能培養齣紮實的內功，但對於那些時間有限，隻想快速應用現有工具箱解決實際問題的工程師或學生來說，這本書的深度反而成瞭一種負擔，它更像是一本“MATLAB底層邏輯解析”，而非一本“MATLAB應用速查手冊”。

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有些關於形態學梯度邊界提取寫的不太清楚

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有些關於形態學梯度邊界提取寫的不太清楚

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有些關於形態學梯度邊界提取寫的不太清楚

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有些關於形態學梯度邊界提取寫的不太清楚