MATLAB图像/视频处理应用及实例

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出版者:
作者:杨高波
出品人:
页数:274
译者:
出版时间:2010-1
价格:36.00元
装帧:
isbn号码:9787121101038
丛书系列:
图书标签:
  • MATLAB
  • 图像处理
  • 视频处理
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具体描述

《MATLAB图像/视频处理应用及实例》系统介绍了MATLAB在图像、视频信号处理中的应用,涵盖了它所涉及的数学基础、各种典型方法和实用的处理技术,并根据编者近年来从事相关科研、教学的实践经验,列举了大量实例,以供读者参考。MATLAB具有编程高效、易学易用的特点,是目前工程上流行最广泛的编程语言。它提供了图像处理和图像捕获工具箱,与MATLAB的数据分析和可视化环境集成在一起,可使专业人士从繁杂的编程中解脱出来,而集中在问题的分析与算法设计上。然而,MATLAB对数字视频处理的支持目前还很有限。

《数字图像与视频分析导论》 本书旨在为读者提供一个全面而深入的数字图像与视频分析基础知识体系。内容涵盖了从基础的图像采集、表示,到复杂的图像增强、复原、分割,再到先进的视频分析技术。全书逻辑清晰,由浅入深,既注重理论的严谨性,又强调实际应用的指导意义。 第一部分:数字图像基础 1. 图像的形成与表示:本章将详细阐述图像在现实世界中的形成过程,包括光学原理、传感器技术及其在数字成像中的应用。我们将深入探讨数字图像的数学模型,讲解像素的概念、灰度值、颜色模型(如RGB、HSV、CMYK)的原理及其相互转换,以及图像的采样与量化过程。读者将了解不同图像格式(如BMP、JPEG、PNG、TIFF)的特点和应用场景,理解图像数据的内在结构。 2. 图像增强技术:本章聚焦于提升图像视觉质量或便于后续分析的常用技术。我们将从空间域增强和频率域增强两个维度展开。空间域方法包括点运算(如亮度调整、对比度拉伸、直方图均衡化)和邻域运算(如平滑滤波、锐化滤波,如高斯滤波、Sobel算子、Laplacian算子)。频率域方法则会介绍傅里叶变换在图像处理中的应用,如低通滤波、高通滤波、带通滤波等,旨在去除噪声或突出图像细节。 3. 图像复原技术:本章将探讨如何尽可能恢复退化图像的原始信息。我们将分析图像退化的常见原因,如噪声、模糊、几何畸变等。针对不同类型的退化,我们将介绍相应的复原方法,包括基于模型的方法(如维纳滤波、逆滤波)和盲复原技术。读者将学习如何识别图像退化类型并选择合适的复原策略。 4. 图像分割技术:图像分割是将图像划分为若干具有相似属性的区域或对象的关键步骤。本章将介绍多种分割方法,包括基于阈值的方法(全局阈值、局部阈值、Otsu法)、区域生长法、边缘检测(如Canny算子、Roberts算子、Prewitt算子)、以及基于纹理和颜色的分割技术。还将引入更先进的分割技术,如分水岭算法和图割法,并探讨如何评估分割结果的质量。 5. 图像变换与特征提取:本章将介绍多种用于图像特征提取和分析的变换方法。我们将深入讲解傅里叶变换、离散余弦变换(DCT)、小波变换等在图像压缩、去噪、特征提取方面的应用。此外,还将介绍SIFT、SURF、ORB等局部特征描述符的原理及其在图像匹配、目标识别中的作用。 第二部分:数字视频分析 6. 视频基础与运动分析:本章将介绍视频信号的构成,包括帧、帧率、分辨率等基本概念。我们将重点讲解视频中的运动分析技术,包括帧间差分法、光流法(如Lucas-Kanade法、Horn-Schunck法)以及块匹配算法。读者将理解如何量化和描述视频中的运动信息,为后续的视频理解奠定基础。 7. 视频对象跟踪:视频对象跟踪是在连续视频帧中保持对特定目标进行定位和识别的过程。本章将介绍多种跟踪算法,包括基于滤波的方法(如卡尔曼滤波、粒子滤波)、基于相关滤波的方法以及基于深度学习的跟踪技术。我们将讨论跟踪过程中的挑战,如遮挡、形变、光照变化等,并介绍鲁棒跟踪的策略。 8. 视频事件检测与识别:本章将探讨如何从视频中识别出特定的事件或行为。我们将介绍基于手工特征和机器学习的传统方法,例如使用时空兴趣点(STIP)或3D卷积神经网络(3D CNN)来提取和分类视频中的动作和事件。读者将了解如何构建能够理解视频内容、区分不同事件的模型。 9. 视频目标检测与识别:与图像目标检测类似,视频目标检测需要在视频序列中定位和识别特定对象。本章将介绍如何将图像目标检测技术(如Faster R-CNN、YOLO、SSD)应用于视频流,并讨论如何利用时域信息提升视频目标检测的准确性和鲁棒性。 10. 视频去噪与增强:视频信号相比静态图像更容易受到噪声干扰,并且需要处理连续帧间的时域一致性。本章将介绍针对视频的去噪方法,包括基于时域滤波、运动补偿以及深度学习的方法。还将探讨如何对视频进行增强,以改善其视觉效果或为后续分析提供更好的输入。 第三部分:应用与展望 11. 图像与视频处理的应用领域:本章将从实际应用的角度出发,展示图像与视频处理技术在各行各业中的广泛应用。包括但不限于: 医学影像:辅助诊断、病灶检测、图像配准。 安防监控:人脸识别、行为分析、异常事件检测。 自动驾驶:环境感知、车道线检测、行人检测。 增强现实/虚拟现实:场景重建、物体跟踪、手势识别。 工业检测:缺陷检测、质量控制。 遥感影像:地物分类、变化检测。 娱乐媒体:视频编辑、特效制作、视频编码。 12. 未来发展趋势:本章将展望数字图像与视频处理领域的未来发展方向,重点介绍深度学习在这一领域的革命性影响,包括端到端的学习框架、生成对抗网络(GANs)在图像合成与增强中的应用,以及自监督学习、少样本学习等新范式。同时,还将讨论多模态融合、实时处理、以及对视频内容更深层次理解(如情感识别、意图预测)的挑战与机遇。 本书力求理论与实践并重,通过清晰的阐述和严谨的推导,帮助读者建立坚实的理论基础,并能够理解和应用各种图像与视频处理技术解决实际问题。

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目录信息

读后感

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用户评价

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坦率地说,这本书的**深度和广度**达到了一个很高的平衡点。对于想深入研究算法的读者来说,它提供了足够的理论支撑,比如在讲解形态学操作时,它详细对比了不同结构元的选择对最终分割结果的影响,并解释了背后的数学原理。但对于只想快速解决特定问题的用户,它也准备了详尽的“速查表”式的应用章节,可以直接复制粘贴核心代码块进行修改。我个人特别欣赏作者在讲解**视频压缩和运动估计**部分的处理方式。这部分内容在很多教材中都是一笔带过,但这本书用了相当大的篇幅去解释块匹配算法(Block Matching Algorithm)的原理,并展示了如何利用MATLAB的内置函数加速计算过程。这对于理解MPEG等标准的底层逻辑非常有帮助。书中的插图质量非常高,无论是矩阵操作的示意图还是处理前后的图像对比图,都清晰锐利,极大地辅助了对复杂概念的理解。如果说有什么可以改进的地方,也许是理论部分的数学符号可以再统一规范一些,但瑕不掩瑜,整体阅读体验是顶级的。

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我是一名刚入学的研究生,导师要求我研究基于深度学习的医学图像分割,虽然这本书主要聚焦于传统的图像处理算法,但我发现它对**预处理**环节的讲解非常精辟,为我后续的深度学习工作打下了坚实的基础。在处理一些低信噪比的医学影像时,传统去噪算法(如小波去噪、维纳滤波)的表现往往比我想象中要好。这本书详尽地对比了这些方法的优劣,并提供了完整的代码演示如何将它们串联起来,形成一个完整的数据准备流水线。更让我惊喜的是,它还涉及到了**三维数据可视化**的初步介绍,虽然不深入,但对于理解CT或MRI数据的体绘制概念非常有启发性。对于我这种需要快速建立多方面知识体系的研究生来说,这本书就像一个知识的“中转站”,它不仅教会了我如何使用MATLAB工具箱,更重要的是,它让我理解了为什么选择某个特定的算法。它激发了我对底层算法原理的探究欲望,而不仅仅是停留在调用API的层面。

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从排版和印刷质量来看,这本书的制作非常用心。纸张选择偏哑光,有效减少了屏幕反光对阅读图像细节的影响,这对于处理细节丰富的图像和视频数据至关重要。这本书的**学习路径设计**极具人性化。它没有采用传统的章节编号,而是用更像项目或任务的名称来命名模块,比如“快速实现人脸识别的特征提取”或者“视频流中的运动目标锁定”。这种描述方式更贴近实际应用场景,让我更有动力去攻克每一个模块。在讲解高级应用时,作者巧妙地结合了MATLAB的并行计算工具箱的使用技巧,例如如何利用GPU加速图像的傅里叶变换运算。这使得书中展示的许多复杂算法能够在实际的工程环境中达到可接受的实时性要求。总而言之,这本书成功地将晦涩的算法知识转化为了可操作、可验证的工程实践,对于任何想在图像和视频处理领域有所建树的人来说,都是一本不可多得的、具有高度实用价值的参考手册。

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我是一名在职的工程师,平时工作中使用MATLAB进行一些基础的数据可视化,但很少接触到图像和视频处理的深度内容。购买这本书的初衷是想快速掌握一些在质量检测中可能用到的图像增强和特征提取技术。这本书在**实战案例**上的覆盖面确实令人印象深刻。它不仅仅停留在教科书式的理论阐述,而是提供了大量可以直接在MATLAB环境中运行的M文件脚本。尤其让我觉得物超所值的是关于视频目标跟踪的那几章。书中详细介绍了卡尔曼滤波和粒子滤波在跟踪运动目标上的实现细节,并且针对不同场景(如光照变化、遮挡)给出了相应的参数调优建议。我根据书中的代码片段,成功地在自己采集的视频流中实现了对特定物体的稳定跟踪,并将处理后的结果实时显示出来,这在我的日常工作中已经开始发挥实际作用了。这种“写完即用”的实践导向,是这本书区别于其他理论书籍的核心价值所在。作者似乎非常懂得工程人员的需求,避免了不必要的数学推导冗余,直击核心的算法实现和应用效果。

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这本书的封面设计得非常直观,采用了深蓝色调,配上清晰的文字排版,让人一眼就能看出它的主题是关于MATLAB在图像和视频处理领域的应用。我一开始是抱着试试看的心态买的,因为市面上关于MATLAB的书籍很多,但真正能结合实际应用案例、又讲解深入的却不常见。这本书最吸引我的地方在于它的**系统性**。它不像很多教程那样只罗列函数和语法,而是从基础的数字图像处理理论入手,逐步过渡到复杂的视频分析和目标跟踪。比如,在讲解卷积操作时,作者不仅给出了理论公式,还配上了MATLAB代码示例,并且通过图示清晰地展示了滤波器在图像锐化和模糊中的实际效果。我记得有一章专门讲了傅里叶变换在频域滤波中的应用,那部分内容写得非常透彻,让我这个之前对频域处理一直有点困惑的读者茅塞顿开。对于初学者来说,这些基础的铺垫至关重要,它确保了读者在进入高阶主题时不会感到力不从心。整本书的逻辑层次非常清晰,从静态图像处理到动态视频处理的过渡自然流畅,这种循序渐进的编排方式,极大地降低了学习曲线的陡峭程度。

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不错的参考书。

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这本书对MATLAB处理图片和视频是非常有帮助的。

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sry 过时了

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还蛮好懂的。

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还蛮好懂的。

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