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高飞 著

图书标签:

• MATLAB
• 图像处理
• 实例
• 教程
• 数字图像处理
• 算法
• 代码
• 学习
• 技术
• 入门

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115400833

版次：1

商品编码：11770259

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-10-01

用纸：胶版纸

页数：487

正文语种：中文

编辑推荐

·由浅入深，循序渐进：本书以初级和中级读者为对象，先让读者了解MATLAB软件的各项功能，然后进一步详细介绍MATLAB在图像处理方面的应用。
·步骤详尽、内容新颖：本书结合作者多年MATLAB使用经验与图像处理实际应用案例，将MATLAB软件的使用方法与技巧详细地讲解给读者，使读者在阅读时能够快速掌握书中所讲内容。
·叙述详实，案例丰富：通过学习实际工程应用案例的具体操作是掌握MATLAB的方式。本书每个例子都是精挑细选，针对性很强，很好地覆盖了MATLAB在图像处理各方面的应用。

内容简介

本书基于MATLAB R2014a版软件，详细讲解了MATLAB图像处理的基础知识和核心内容。全书分为3个部分：第1部分介绍了MATLAB的基础知识、MATLAB的发展史以及MATLAB的基本运算等内容，让读者对MATLAB有一个概要性的认识；第2部分为MATLAB常见的图像处理技术，涵盖的内容有MATLAB图像的绘制、图形用户界面、图像的基本运算、图像的变换、图像的压缩编码、图像的增强技术、图像的复原等，向读者展示了MATLAB对数字图像进行处理的方法及技巧；第3部分为MATLAB的高级图像处理技术及应用，涵盖的内容有小波在图像处理中的应用、BP神经网络在图像处理中的应用、图像处理及GUI应用实例等内容，让读者进一步领略MATLAB的强大功能和广泛的应用范围。

作者简介

高飞，从事信息处理等相关工作，熟悉MATLAB等工程软件，在国内外期刊发表论文多篇。曾编写MATLAB教程等多种图书。

内页插图

目录

第1章 数字图像与MATLAB基础 1
1．1 数字图像处理简介 1
1．1．1 什么是数字图像 1
1．1．2 图像的分类 1
1．1．3 图像文件格式 3
1．2 数字图像处理的研究内容 5
1．2．1 图像变换 5
1．2．2 图像增强和复原 6
1．2．3 图像分割 6
1．2．4 图像编码压缩 7
1．3 MATLAB概述 7
1．3．1 MATLAB的发展历程 7
1．3．2 MATLAB系统 8
1．4 MATLAB工作环境 8
1．4．1 命令行窗口 8
1．4．2 帮助窗口 10
1．4．3 帮助系统窗口 11
1．4．4 M文件编辑窗口 12
1．4．5 图形窗口 14
1．4．6 当前文件夹 14
1．4．7 搜索路径 15
1．5 数组与矩阵 15
1．5．1 数组的创建与操作 15
1．5．2 常见的数组运算 19
1．5．3 矩阵的表示 22
1．5．4 寻访矩阵 26
1．5．5 矩阵的拼接 28
1．5．6 矩阵的运算 33
1．6 MATLAB基本数值类型 35
1．6．1 整数类型数据运算 37
1．6．2 变量与常量 39
1．6．3 数值 41
1．6．4 表达式 42
1．6．5 空数组 43
1．6．6 逻辑运算 44
1．6．7 关系运算 48
1．7 字符串 49
1．7．1 创建字符串 49
1．7．2 基本字符串操作 50
1．7．3 字符串操作函数 52
1．8 MATLAB程序流程控制结构 61
1．8．1 顺序结构 61
1．8．2 选择结构 62
1．8．3 循环结构 66
1．8．4 程序流程控制语句及其他常用命令 67
1．9 查询帮助命令 69
1．9．1 help命令 69
1．9．2 模糊寻找 71
1．10 小结 72
第2章 MATLAB图形的可视化 73
2．1 二维绘图 73
2．1．1 基本的二维绘图 74
2．1．2 figure函数与subplot函数 77
2．1．3 二维图形的标住与修饰 79
2．1．4 特殊二维图形的绘制 85
2．2 三维绘图 92
2．2．1 三维折线及曲线的绘制 93
2．2．2 三维图形坐标标记的函数 93
2．2．3 三维网格曲面的绘制 94
2．2．4 三维阴影曲面的绘制 96
2．2．5 三维图形的修饰与标注 99
2．2．6 特殊三维图形的绘制实例 101
2．3 小结 108
第3章 MATLAB图像处理基础 109
3．1 图像文件的读写 109
3．1．1 图像文件的查询 109
3．1．2 图像文件的读取 110
3．1．3 图像文件的储存 112
3．2 图像文件的显示 112
3．2．1 imtool函数 112
3．2．2 imshow函数 113
3．2．3 image函数和imagesc函数 115
3．2．4 colorbar函数 116
3．2．5 montage函数 117
3．2．6 warp函数 117
3．2．7 subimage函数 118
3．2．8 zoom函数 119
3．2．9 impixel函数 119
3．3 图像类型的转换 121
3．3．1 通过抖动算法转换图像类型的函数dither 121
3．3．2 灰度图像转换为索引图像的函数gray2ind 122
3．3．3 设定阈值将灰度图像转换为索引图像的函数grayslice 123
3．3．4 转换为二值图像的函数im2bw 124
3．3．5 索引图像转换为灰度图像的函数ind2gray 124
3．3．6 索引图像转换为RGB图像的函数ind2rgb 125
3．3．7将数据矩阵转换为灰度图像的函数mat2gray 126
3．3．8 RGB图像转换为灰度图像的函数rgb2gray 126
3．3．9 RGB图像转换为索引图像的函数rgb2ind 127
3．4 MATLAB中的颜色模型 128
3．4．1 RGB模型 128
3．4．2 HSV模型 128
3．4．3 NTSC模型 129
3．4．4 YCbCr模型 129
3．4．5 HSI模型 129
3．5 颜色模型的转换 129
3．5．1 rgb2hsv函数 130
3．5．2 hsv2rgb函数 130
3．5．3 rgb2ntsc函数 131
3．5．4 ntsc2rgb函数 132
3．5．5 rgb2ycbcr函数 134
3．5．6 ycbcr2rgb函数 134
3．6 小结 135
第4章 数字图像的运算 136
4．1 图像的点运算 136
4．2 图像的代数运算 139
4．2．1 图像的加法运算 139
4．2．2 图像的减法运算 142
4．2．3 图像的乘法运算 143
4．2．4 图像的除法运算 145
4．2．5 其他用于代数运算的函数 146
4．3 图像的逻辑运算 151
4．4 图像的几何运算 153
4．4．1 图像的插值 153
4．4．2 图像的空间几何变换 154
4．5 图像仿射变换 163
4．6 图像的位逻辑运算 164
4．7 图像的邻域与块操作 166
4．7．1 滑动领域操作 166
4．7．2 按列向量进行模板和独立分块处理 167
4．7．3 独立分块处理 167
4．7．4 图像的区域处理 168
4．8 小结 170
第5章 图像的变换 171
5．1 傅里叶变换 171
5．1．1 连续傅里叶变换 171
5．1．2 离散傅里叶变换 172
5．1．3 快速傅里叶变换 173
5．1．4 MATLAB提供的傅里叶变换函数 174
5．1．5 傅里叶变换的性质 179
5．2 离散余弦变换 182
5．3 图像的Radon变换 186
5．3．1 Radon变换 186
5．3．2 Fanbeam投影 190
5．4 离散沃尔什和哈达玛变换 193
5．5 小结 196
第6章 图像的增强 197
6．1 空域内的图像增强 197
6．1．1 直方图 197
6．1．2 灰度变换增强 200
6．1．3 直方图均衡化 206
6．1．4 直方图规定化 207
6．2 空域滤波增强 209
6．2．1 imnoise函数 209
6．2．2 平滑滤波 212
6．2．3 中值滤波 215
6．2．4 二维统计顺序滤波 218
6．2．5 自适应滤波器 219
6．2．6 锐化滤波器 221
6．3 频域滤波增强 223
6．3．1 低通滤波 224
6．3．2 高通滤波 226
6．3．3 带阻滤波 229
6．3．4 同态滤波 230
6．4 彩色增强分析 231
6．4．1 伪彩色增强 231
6．4．2 真彩色增强 236
6．4．3 假彩色增强 236
6．5 小结 237
第7章 图像的分割 238
7．1 图像分割技术的介绍 238
7．2 边 缘 检 测 239
7．2．1 梯度算子 239
7．2．2 拉普拉斯算子 243
7．2．3 Canny算子 244
7．3 霍夫变换 246
7．3．1 利用霍夫变换检测直线 246
7．3．2 利用霍夫变换检测圆 246
7．3．3 hough函数 247
7．3．4 houghpeaks函数 248
7．3．5 houghlines函数 249
7．4 基于区域的图像分割方法 251
7．4．1 区域生长法 251

前言/序言

《数字图像的科学解读与艺术创作》 在这瞬息万变的数字时代，图像已不仅仅是信息的载体，更是情感的触角，思想的载体，以及科学探索的窗口。从医疗诊断的精细洞察，到工业生产的严谨质检；从遥感监测的广阔视野，到安防监控的敏锐捕捉；从艺术设计的无限创意，到人机交互的直观体验，数字图像处理技术无处不在，深刻地影响着我们的生活和工作。 本书旨在为读者构建一个扎实而全面的数字图像处理知识体系，深入浅出地剖析图像的本质，揭示其内在的奥秘。我们不局限于某一款特定的软件工具，而是着眼于数字图像处理领域的核心理论、经典算法以及前沿技术，帮助读者建立起独立思考和解决实际问题的能力。通过对图像采集、增强、复原、分割、识别、压缩和编码等关键环节的详细阐述，读者将能够理解图像数据是如何被转化为有意义的信息，以及如何通过科学的手段对其进行优化和改造。 一、 图像的本质：数字世界的像素之舞 数字图像，本质上是由离散的像素点构成的网格。本书将从像素的维度出发，深入解析图像的几何特性和灰度特性。我们将探讨不同类型的数字图像，如二值图像、灰度图像、彩色图像，以及它们在内存中的存储方式和数据结构。通过理解像素的灰度值（亮度）和颜色信息，读者将初步领略到数字图像作为一种数据信号的本质，为后续的各种处理操作奠定基础。 二、 图像的增强：让细节跃然纸上 图像增强是数字图像处理中最基础也最常用的技术之一，其核心目标是改善图像的视觉效果，突出感兴趣的特征，抑制噪声，使其更适合人眼观察或后续的分析。本书将系统介绍各种经典的图像增强方法，从最直观的灰度变换入手，如线性变换、对数变换、幂次变换等，它们如何调整图像的整体对比度和亮度。 随后，我们将深入探讨基于空间域的增强技术，包括直方图均衡化及其变种，如何有效地扩展图像的灰度范围，使暗部细节更清晰，亮部层次更分明。我们还会详细讲解各种滤波器，如平滑滤波器（均值滤波、高斯滤波）用于去除噪声，以及锐化滤波器（Sobel算子、Laplacian算子）用于增强图像的边缘和细节。读者将学习到这些滤波器的工作原理，以及如何根据不同的场景选择合适的滤波器和参数，达到最佳的增强效果。 对于彩色图像的增强，我们还将介绍其特有的处理方法，如基于颜色空间的变换（RGB, HSV, HSL等），以及如何独立地处理各个颜色通道，实现更精细的色彩校正和风格化。 三、 图像的复原：拨开迷雾，重现真实 与图像增强侧重于视觉效果的主观提升不同，图像复原更侧重于客观地去除或减轻图像在采集、传输过程中产生的失真。噪声是图像失真最常见的来源之一，本书将详细介绍各种噪声模型（高斯噪声、椒盐噪声、周期噪声等），并提供相应的降噪算法，如中值滤波、维纳滤波、小波去噪等。读者将了解不同噪声的特性以及对应的最优降噪策略。 除了噪声，运动模糊、失焦模糊等几何失真也是常见的图像退化现象。本书将深入讲解图像复原的基本原理，包括模糊核的建模以及逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等复原方法的数学原理和实现细节。通过学习这些方法，读者将能够尝试从模糊的图像中恢复出更清晰的原始信息，这在许多科学和工程领域都具有重要的应用价值。 四、 图像的分割：剖析图像，提炼对象 图像分割是将图像划分为若干具有不同意义的区域或对象的关键步骤，它是实现图像理解和目标识别的基础。本书将全面介绍图像分割的多种技术流派。 首先，我们将从基于阈值的分割方法讲起，包括全局阈值法、局部阈值法以及Otsu法等，它们如何根据像素灰度值的差异将图像划分为前景和背景。 其次，我们将深入探讨基于区域的分割方法，如区域生长法，如何从种子点出发，逐步将相似的像素合并，形成完整的区域。 接着，我们将介绍基于边缘的分割技术，讲解Canny边缘检测算法的原理，以及如何利用检测到的边缘连接形成封闭的区域。 此外，分水岭算法作为一种强大的区域分割方法，也将得到详细的阐述。我们将解析其模拟地形学原理，以及如何用于分割相互接触或重叠的物体。 最后，对于复杂场景的分割，我们还将介绍基于图论的分割方法，如Graph Cuts，以及更先进的机器学习和深度学习方法在图像分割中的应用，为读者提供更广阔的视野。 五、 图像的分析与识别：赋予图像“智慧” 一旦图像被分割成有意义的区域，我们就可以对其进行更深层次的分析和识别，从而赋予图像“智慧”。本书将介绍多种图像分析技术： 特征提取： 读者将学习如何从图像中提取具有代表性的特征，如边缘、角点、纹理、形状等。我们将介绍SIFT、SURF、ORB等经典的局部特征描述子，以及HOG等用于行人检测的特征。 纹理分析： 纹理是图像的重要组成部分，本书将介绍灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等纹理描述方法，以及如何用于材料识别、医学图像分析等领域。 形状分析： 如何描述和分析图像中对象的形状是计算机视觉中的一个重要问题。我们将介绍形状特征的提取，如轮廓特征、傅里叶描述子等。 图像识别与分类： 本书将引导读者了解图像识别的基本流程，包括特征匹配、分类器设计等。我们将介绍支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等经典的分类算法，并初步探讨深度学习在图像识别中的革命性应用，如卷积神经网络（CNN）的原理和架构。 六、 图像的压缩与编码：信息的精炼与高效存储 在数字图像处理中，图像文件通常体积庞大，对存储空间和传输带宽提出了挑战。图像压缩技术旨在减少图像数据量，同时尽量保持图像的视觉质量。本书将深入讲解两种主要的图像压缩技术： 无损压缩： 读者将了解霍夫曼编码、行程长度编码（RLE）等无损压缩算法，它们能够在不损失任何图像信息的前提下实现数据量的缩减，适用于对精度要求极高的场景。 有损压缩： 对于大多数应用而言，适度的有损压缩是可接受的。我们将详细介绍离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）在图像压缩中的作用，以及JPEG、JPEG2000等标准的工作原理。读者将理解如何通过量化和编码等步骤，在保持视觉效果的前提下实现显著的数据压缩。 七、 图像的形态学处理：图像的“塑形”艺术 形态学处理是基于图像中对象形状的几何结构进行操作的技术。本书将详细介绍两种基本的形态学运算： 腐蚀（Erosion） 和 膨胀（Dilation）：读者将理解它们如何改变图像中对象的边界，分别用于去除小的对象、分离粘连的对象，或连接小的空洞、填补对象内部的空隙。 开运算（Opening） 和 闭运算（Closing）：我们将讲解它们如何组合腐蚀和膨胀，分别用于去除小的噪点和连接小的断裂。 此外，本书还将介绍形态学梯度、顶帽变换、黑帽变换等更高级的形态学运算，以及它们在图像分析、特征提取中的应用。 八、 图像的几何变换：空间维度上的“魔术” 几何变换能够改变图像在空间上的位置、方向和尺度，从而实现图像的校正、配准、旋转、缩放等操作。本书将深入讲解各种常见的几何变换： 平移（Translation）、旋转（Rotation）、缩放（Scaling）：读者将理解这些基本变换的数学模型以及在图像处理中的应用。 仿射变换（Affine Transformation）：它能够保持平行线不变，是实现图像的剪切、旋转、缩放和位移的通用方法。 透视变换（Perspective Transformation）：它能够模拟相机视角的变化，将图像从一个平面投影到另一个平面，常用于图像校正和三维重建。 本书将详细介绍这些变换的原理，以及如何通过插值算法（如最近邻插值、双线性插值、双三次插值）来生成变换后的新图像。 总结 《数字图像的科学解读与艺术创作》不仅仅是一本技术手册，更是一扇通往数字图像世界的大门。通过系统地学习本书的内容，您将能够： 深入理解数字图像的底层原理和数学模型。 掌握丰富多样的图像处理和分析技术。 具备分析和解决实际图像处理问题的能力。 为进一步深入研究计算机视觉、机器学习等领域打下坚实基础。 激发将图像技术应用于艺术创作和科学探索的灵感。 无论您是计算机科学专业的学生、研究人员，还是对图像处理充满兴趣的爱好者，亦或是需要在工作中运用图像处理技术的工程师，本书都将是您不可或缺的学习伙伴。我们相信，掌握了数字图像处理的精髓，您将能够以全新的视角解读数字世界，并创造出无限可能。

评分☆☆☆☆☆

评价一： 刚拿到这本《MATLAB图像处理375例》，迫不及待地翻开，心中涌起一股强烈的期待。作为一名在图像处理领域摸索多年的工程师，我深知理论与实践结合的重要性。许多时候，我们能找到大量的理论书籍，但当真正着手去实现一个算法，去解决一个实际问题时，却常常感到力不从心。这时，一本能提供丰富案例、并且代码清晰易懂的书籍就显得尤为珍贵。《MATLAB图像处理375例》的名字本身就足以吸引我——“375例”这个数字暗示着这本书内容的深度和广度，让我相信它能够覆盖图像处理的方方面面，从基础的图像增强、滤波，到复杂的图像分割、特征提取，再到一些前沿的应用，如医学影像分析、遥感图像处理等等。我尤其看重案例的实用性，希望书中提供的代码不仅能够运行，更能直观地展示算法的原理和效果，从而帮助我快速理解和掌握各种技术。书中能否有不同难度的案例，是否能循序渐进地引导读者？这些都是我最关心的问题。期待这本书能成为我案头常备的工具书，在我遇到图像处理难题时，能迅速找到解决方案，并且从中学到更多的技巧和思路，从而提升我的工作效率和项目质量。

评分☆☆☆☆☆

评价五： 随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉领域越来越受到关注，而图像处理正是其基础。《MATLAB图像处理375例》的出现，正合我时宜。我希望通过这本书，能够系统地学习MATLAB在计算机视觉中的应用，并且能够为我后续学习更高级的算法打下坚实的基础。我特别关注的是，这本书是否能够覆盖一些与深度学习相关的图像处理技术，比如数据增强、特征提取等。同时，我也希望能看到一些经典的图像处理算法在MATLAB中的实现，如傅里叶变换、小波变换等，并理解它们在不同场景下的应用。书中提供的案例，最好能有足够的理论支撑，让我不仅知道“怎么做”，更要理解“为什么这样做”。此外，我期望书中能引导读者思考如何根据不同的图像特点和处理目标，选择最合适的算法和参数。如果这本书能够提供一些关于图像采集、预处理以及后处理的指导，并且能够提及一些优化和加速计算的方法，那将更具实用价值，能够帮助我更全面地掌握图像处理的技术栈。

评分☆☆☆☆☆

评价四： 我在研发部门工作，主要负责将实验室的技术转化为实际产品。图像处理是我们工作中不可或缺的一环，而MATLAB无疑是我们常用的工具之一。因此，一本高质量的MATLAB图像处理案例集，对我的工作非常有价值。《MATLAB图像处理375例》这个名字，让我联想到书中会包含大量的实际应用场景和解决方案。我特别关注的是，书中提供的案例是否能够紧密结合行业需求，是否能够解决我们在实际项目中遇到的典型问题。例如，在目标检测、人脸识别、图像识别等领域，书中是否会提供相关的算法和实现方法？是否会涉及到一些工业级的图像处理需求，比如缺陷检测、质量控制等？我希望这本书不仅仅是提供代码，更能深入分析算法背后的原理，以及在实际应用中需要注意的细节和优化方向。如果书中能包含一些性能评估和优化的技巧，那就更加完美了。这本书应该能够帮助我快速找到解决问题的思路，并且能够站在前人的经验之上，避免走弯路，从而加速我们的产品研发进程。

评分☆☆☆☆☆

评价三： 作为一名对图像处理技术充满好奇的业余爱好者，我一直渴望能找到一本能够真正引导我入门的实战书籍。《MATLAB图像处理375例》这个书名，听起来就充满了实操性，让我对它寄予厚望。我希望这本书能像一位经验丰富的老师，用最直观、最易懂的方式，带领我一步步走进MATLAB图像处理的世界。我最关心的是，这本书的案例是否足够丰富多样，能否覆盖我可能感兴趣的各种图像处理任务。比如，我可能会想了解如何进行图像的亮度、对比度调整，如何实现边缘检测，如何进行图像的几何变换，甚至是如何对图像进行颜色空间转换。我希望书中提供的代码能够简洁高效，并且能够清晰地展示实现特定功能的步骤。更重要的是，我希望这本书能鼓励我去动手实践，去尝试修改参数，去观察结果的变化，从而真正掌握图像处理的技巧，而不是仅仅停留在理论层面。如果这本书能够提供一些与日常生活相关的案例，比如照片美化、图片特效制作等，那就更能激发我的学习兴趣了。

评分☆☆☆☆☆

评价二： 这本《MATLAB图像处理375例》的出现，无疑为我这位正在学习图像处理的学生带来了一股清流。市面上关于图像处理的书籍不少，但很多要么过于理论化，要么就是零散的技术点堆砌，很难形成一个完整的知识体系。我希望通过这本书，能够系统地了解MATLAB在图像处理方面的强大能力，并通过具体的例子来巩固和深化对各个算法的理解。我关注的是这本书是否能够提供一些非常具有代表性的案例，能够清晰地展示不同算法的适用场景和优缺点。例如，在图像去噪方面，是否会涵盖各种经典的去噪算法，如高斯滤波、中值滤波、维纳滤波等，并且能够通过对比来展示它们的效果差异？在图像分割方面，是否会涉及阈值分割、区域生长、Watershed算法等，并且是否会针对不同的图像类型给出相应的处理方法？我更希望的是，书中提供的代码能够是“拿来即用”的，并且有详尽的注释，能够让我理解每一行代码的作用，甚至可以对代码进行修改和扩展，以适应我自己的项目需求。如果书中还能包含一些进阶的案例，比如图像复原、形态学处理、特征匹配等等，那就更完美了。

评分☆☆☆☆☆

很实用

评分☆☆☆☆☆

很好用，不错。

评分☆☆☆☆☆

质量不错，还没有使用，相信京东的质量，买重复了，个另一个内容相差不大

评分☆☆☆☆☆

还没有开始看。等看看了再来评论

评分☆☆☆☆☆

很好，很好

评分☆☆☆☆☆

书很实用，一直从这边买

评分☆☆☆☆☆

书不错，要是讲解再详细就更好了

评分☆☆☆☆☆

具体实例，有一定参考价值

评分☆☆☆☆☆

很喜欢的一本书，讲解的很详细，喜欢，大爱