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杨丹，赵海滨，龙哲 著

图书标签:

• MATLAB
• 图像处理
• 实例
• 详解
• 数字图像处理
• 算法
• 光盘
• 技术
• 编程
• 工程

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302321866

商品编码：1036607284

出版时间：2013-07-01

作  者:杨丹,赵海滨,龙哲 著作 定  价:69 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2013年07月01日 页  数:484 装  帧:平装 ISBN:9787302321866 matlab中文论坛鼎力支持，提供“在线交流，有问必答”网络互动答疑服务
配36.8小时教学视频，提供教学ppt
详解287个典型实例、12个综合案例和40多个自编图像处理相关操作函数
详解数字图像的4大基本处理方法：运算、增强、复原和分割
详解4种不错图像处理技术：压缩编码、特征分析、形态学处理和小波变换     ●第1篇 MATLAB基础
●第1章 数字图像基础（ 教学视频：42分钟）
●1.1 数字图像处理简介 2
●1.1.1 什么是图像 2
●1.1.2 图像的分类 2
●1.1.3 数字图像的产生 3
●1.1.4 数字图像处理的研究内容 3
●1.1.5 数字图像处理的实验工具 6
●1.2 图像的表示方法 6
●1.2.1 二进制图像 7
●1.2.2 灰度图像 7
●1.2.3 RGB图像 7
●1.2.4 索引图像 8
●1.2.5 多帧图像 9
●1.3 图像的数据结构 10
●1.3.1 矩阵 10
●1.3.2 链码 10
●1.3.3 拓扑结构 12
●1.3.4 关系结构 12
●1.4 计算机中的图像文件格式 13
●部分目录

内容简介

杨丹、赵海滨、龙哲等编著的《MATLAB图像处理实例详解》全面、系统地介绍了MATLAB在数字图像处理中的各种技术及应用。本书对图像处理的基础概念做了必要交代，重点给出了MATLAB在图像处理各个环节中的实现方法，在讲解各个知识点时列举了丰富的实例，使得本书应用性很强。书中的实例程序完整，在基于MATLAB编程的图像处理应用和开发中有很高的实用价值。本书附带1张光盘，收录了本书重点内容的配套多媒体教学视频及书中涉及的实例源文件。这些资料可以大大方便读者高效、直观地学习本书内容。
本书共15章，分为3篇。**篇为MATLAB及图像基础，涵盖的内容有图像基础、MATLAB基础和MATLAB数字图像处理基础；第2篇为基于MATLAB的常见图像处理技术，涵盖的内容有数字图像的运算、数字图像增强技术、数字图像复原技术、图像分割技术、图像变换技术和彩色图像处理；第3篇为基于MATLAB的不错图等
杨丹,赵海滨,龙哲 著作 杨丹，博士，讲师。一直从事智能信息检测和分析等研究。主持完成中央高校基础科研青年教师启动基金项目1项；参与国家自然科学基金项目2项；申请发明专利2项；获得实用新型专利2项；撰写教材1部。2010年至2012年在东北大学博士后流动站工作。2013年作为国家公派访问学者赴美国俄拉荷马州立大学进修。近年来以**作者在靠前外杂志和会议上发表研究论文20多篇，其中被EI或ISTP检索16篇。主讲课程有《电子技术基础》（模拟电子 数字电子）、《医学成像系统》和《生物医学电子学》等。
  赵海滨，讲师，博士。现任职于东北大学机械工程与自动化学院。分别于2002年、200等

《MATLAB图像处理实例详解》是一本旨在为广大图像处理爱好者、研究人员和工程师提供全面、实用的技术指导的著作。本书以MATLAB为平台，深入浅出地讲解了图像处理的经典理论与前沿技术，并通过海量精心设计的实例，帮助读者快速掌握各类图像处理算法的实现方法与应用技巧。 本书的结构设计遵循由浅入深、循序渐进的原则。首先，它会从图像处理的基础概念入手，详细介绍图像的表示方式、基本的灰度变换（如亮度、对比度调整、直方图均衡化等）以及图像的几何变换（如缩放、旋转、平移、仿射变换等）。这些基础内容是理解后续更复杂算法的关键，本书将通过直观的图示和易于理解的代码示例，帮助读者建立扎实的理论基础。 接着，本书将重点讲解图像的滤波和增强技术。这部分内容涵盖了多种空间域滤波方法，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，用于去除图像噪声；也包括了锐化滤波，如拉普拉斯算子、Sobel算子等，用于增强图像的边缘和细节。在频率域滤波方面，本书将详细介绍傅里叶变换在图像处理中的应用，以及低通、高通、带通、带阻滤波器的设计与实现，对于理解图像的频率特性和实现特定滤波效果至关重要。 本书的核心内容之一在于图像分割。图像分割是将图像划分为若干个有意义的区域（即对象）的过程，是许多高级图像分析任务（如目标识别、医学影像分析等）的前提。本书将介绍多种主流的分割技术，包括基于阈值的分割（如全局阈值、局部阈值、Otsu阈值法）、边缘检测（如Canny算子、Roberts算子、Prewitt算子）、区域生长法、分水岭算法以及图割方法。每种方法都会配以具体的MATLAB实现代码和丰富的实例，展示其在不同场景下的应用效果。 形态学处理是另一项重要的图像处理技术，在图像去噪、物体分离、形状分析等方面有着广泛应用。本书将详细阐述形态学处理的基本操作，如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算，以及更高级的操作，如击中/不击中变换、骨架提取、凸壳计算等。这些操作能够有效地改变图像的形状特征，为后续分析提供便利。 在图像复原方面，本书将深入探讨各种图像退化模型和复原方法。这包括处理模糊（如运动模糊、失焦模糊）和噪声（如高斯噪声、椒盐噪声）对图像造成的影响，并介绍相应的复原算法，如逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波以及基于盲复原的方法。读者将学会如何分析图像退化的原因，并选择合适的算法进行复原。 此外，本书还将涉及图像压缩技术。介绍两种主要的图像压缩方法：无损压缩和有损压缩。重点讲解了离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）在图像压缩中的作用，以及JPEG等常用图像压缩标准的原理。通过实例，读者可以理解如何利用这些技术在保证一定图像质量的前提下减小图像文件的大小。 对于色彩图像的处理，本书也提供了详尽的讲解。包括色彩空间的转换（如RGB、HSV、Lab）、彩色图像的增强、彩色图像的分割以及基于色彩的特征提取等。读者将学习如何有效地处理和分析彩色图像的丰富信息。 本书的一个显著特点是其高度的实践导向性。书中每一个算法的讲解都紧密结合MATLAB的实现代码。这些代码结构清晰、注释详细，并且可以直接运行，方便读者进行学习、调试和修改。大量的实例覆盖了从基础的图像操作到复杂的应用场景，例如： 医学影像分析： 利用图像分割技术进行病灶区域的提取，利用形态学处理清理噪声，利用图像增强技术提高图像质量以便于诊断。 工业缺陷检测： 使用边缘检测和形态学处理识别产品表面的瑕疵，利用模板匹配进行物体定位。 遥感图像处理： 对卫星图像进行几何校正、色彩增强、地物分类等。 人脸识别与检测： 结合特征提取和分类算法，实现人脸的检测和识别。 视频图像处理： 介绍视频帧的读取、处理以及简单的运动分析。 本书的配套光盘（如有）将包含书中所有实例的MATLAB源代码、部分数据集以及相关的辅助工具，极大地增强了本书的学习效果和实用性。读者可以方便地获取和运行代码，进一步探索和扩展所学内容。 在内容的组织上，本书力求逻辑严谨，语言通俗易懂。对于数学原理的推导，会根据读者的背景进行适当的简化和引导，强调理解算法的本质和应用。对于MATLAB函数的介绍，会突出其功能、参数以及常用用法，帮助读者快速上手。 本书的目标读者群体非常广泛，包括： 在校大学生： 学习计算机视觉、模式识别、数字图像处理等相关专业的学生，可以将其作为学习和实践的教材。 研究生： 进行图像处理相关课题研究的研究生，可以从中获取算法实现的指导和灵感。 软件工程师： 从事图像处理、计算机视觉、机器学习等领域开发的工程师，可以通过本书快速掌握MATLAB在实际项目中的应用。 科研人员： 在各个领域需要进行图像数据分析和处理的科研人员，本书将提供强大的工具和方法。 图像处理爱好者： 对图像处理技术有浓厚兴趣，希望通过实践学习的个人。 本书不仅是一本技术手册，更是一个引导读者进入图像处理广阔世界的窗口。通过对本书的学习，读者将不仅能够掌握MATLAB图像处理工具箱的强大功能，更重要的是能够深刻理解图像处理的理论原理，并将其灵活运用到实际问题中，解决各种具有挑战性的图像处理任务。 本书强调动手实践的重要性，鼓励读者在学习理论的同时，积极运行代码，修改参数，尝试不同的数据集，从而加深理解，培养独立解决问题的能力。本书的实例设计力求贴近实际应用，让读者在学习过程中就能感受到图像处理技术的魅力和价值。 总体而言，《MATLAB图像处理实例详解》是一本集理论深度、实践广度、代码实用性于一体的图像处理领域的力作，将成为您学习和掌握MATLAB图像处理技术不可或缺的良师益友。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的第一感觉就是“厚实”，但翻开后才发现，这“厚实”并非冗余，而是内容的充实。我一直在寻找一本能够系统学习 MATLAB 图像处理的书籍，市面上很多书籍要么过于理论化，要么过于零散。而这本《MATLAB图像处理实例详解》则很好地平衡了这两者。它从最基础的图像读取、显示、基本操作开始，层层递进，逐步引入更复杂的滤波、边缘检测、特征提取等技术。最让我印象深刻的是，书中为每个知识点都配上了精心设计的实例，并且这些实例都非常贴近实际应用，而不是那种脱离实际的“玩具”程序。比如，书中有一个实例是利用 MATLAB 实现车牌识别，这让我看到了图像处理在现实生活中的巨大潜力。而且，书中的代码风格统一，易于阅读和理解，即使是新手也能快速上手。光盘里的代码和数据也是非常宝贵的资源，可以直接下载运行，大大节省了自己搭建环境和寻找数据的时间。这本书的讲解方式很“接地气”，不会让人觉得晦涩难懂。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的内容深度和广度都超出了我的预期。我本以为它会是一个浅尝辄止的入门指南，没想到在讲解基础概念的同时，还深入探讨了许多高级的算法和技术。例如，在讲解图像分割那一章，书中不仅介绍了 Otsu 阈值法，还详细阐述了分水岭算法和 GrabCut 算法，并且提供了相应的 MATLAB 实现。更让我惊喜的是，作者还花了相当大的篇幅介绍了一些在特定领域非常实用的技术，比如人脸识别和目标跟踪。这些内容对于我目前正在进行的研究项目非常有帮助，很多之前卡住的瓶颈问题，在这本书里找到了新的思路和解决方案。书中的配图也十分精美，清晰地展示了算法的处理过程和效果，这对于理解抽象的算法非常有益。而且，作者在描述算法时，逻辑非常严谨，公式推导也清晰可见，这对于有一定数学基础的读者来说，无疑是一大福音。总而言之，这本书不仅仅是一本工具书，更像是一部关于 MATLAB 图像处理的“百科全书”，值得反复研读。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个长期在图像处理领域摸索的开发者来说，能遇到这样一本既有深度又有实践指导意义的书籍，实属不易。这本书的优点在于它能够将复杂的算法背后的原理以及在 MATLAB 中的具体实现巧妙地结合起来。作者在讲解某些高级算法时，并没有止步于给出代码，而是会追溯到算法的数学基础，并解释其在 MATLAB 中的对应函数和参数含义，这对于我们理解算法的内在逻辑至关重要。书中对于图像增强、去噪、复原等章节的处理尤为出色，提供了多种不同的方法和技术，并对比了它们在不同场景下的优缺点。我特别欣赏书中对图像变换和特征描述的讲解，比如 SIFT、SURF 等算法的介绍，以及它们在物体识别和图像匹配中的应用。光盘中的示例代码非常完整，可以直接运行，并且作者在书本中对代码的解释也十分到位，使得我们可以轻松地修改和扩展这些代码，用于我们自己的项目。这本书的知识体系搭建得非常完整，能够帮助读者建立起一个扎实的图像处理知识框架。

评分☆☆☆☆☆

我一直对计算机视觉和模式识别领域非常感兴趣，而 MATLAB 又是实现这些领域研究的强大工具。这本《MATLAB图像处理实例详解》无疑为我打开了一扇新的大门。与其他同类书籍不同的是，它不仅仅关注理论，更侧重于如何在 MATLAB 中将这些理论转化为实际可用的程序。书中的案例选择非常有代表性，涵盖了从基础的图像操作到复杂的图像识别和分析。例如，书中对于形态学处理的讲解，非常细致地展示了腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等操作如何影响图像的形状，并且在实际应用中是如何消除噪声或连接断裂的物体。还有关于颜色空间转换的章节，也清晰地解释了不同颜色空间（RGB, HSV, Lab等）的特点以及它们在图像分析中的应用场景。光盘里丰富的案例代码，让我得以快速验证书中的内容，并在此基础上进行自己的实验。这本书的排版也很舒服，文字清晰，图示生动，阅读体验极佳。它确实是一本值得在 MATLAB 图像处理学习道路上拥有的一本书。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的彻底改变了我学习 MATLAB 图像处理的方式！之前总觉得那些理论公式看得头疼，实践起来更是无从下手。这本《MATLAB图像处理实例详解》就像一位耐心细致的老师，将复杂的概念拆解得清晰明了，并且每个章节都配有实实在在的例子。尤其是书中对每一个代码块的解释，那叫一个详细，不仅告诉你“做了什么”，更解释了“为什么这么做”，让我这个初学者也能理解背后的逻辑。光盘里的配套资源更是锦上添花，直接上手操作，跟着示例一步步敲代码，遇到问题还能对照书本找到解决方案，学习曲线一下子就平缓了许多。我最喜欢的一点是，它并非照搬官方文档，而是结合了实际的应用场景，比如如何用图像处理技术来分析医学影像，或者优化工业生产中的缺陷检测。这些真实世界的案例让我看到了理论联系实际的魅力，也激发了我进一步探索图像处理更深层领域的兴趣。以前觉得图像处理高不可攀，现在感觉自己也能驾驭了，这种成就感真的太棒了！

评分☆☆☆☆☆

书的质量不错，物流速度快，但是书中的光盘却是断的，没法用了！

评分☆☆☆☆☆

书本很不错，内容适用。

评分☆☆☆☆☆

入门书籍，我觉得可以做工具书的，嘿嘿

评分☆☆☆☆☆

书不错，还有一张碟，是正版

评分☆☆☆☆☆

书本很不错，内容适用。

评分☆☆☆☆☆

实用，已经用上了，价格优惠

评分☆☆☆☆☆

老板发货比较及时，质量也不错，非常感谢！

评分☆☆☆☆☆

书本很不错，内容适用。

评分☆☆☆☆☆

书不错，还有一张碟，是正版