基于MATLAB和遗传算法的图像处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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鱼滨，张善文，郭竟，谢泽奇 著

图书标签:

• MATLAB
• 图像处理
• 遗传算法
• 优化算法
• 智能算法
• 模式识别
• 计算机视觉
• 图像分析
• 算法实现
• 科学计算

出版社： 西安电子科技大学出版社有限公司

ISBN：9787560636351

版次：1

商品编码：11801544

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-10-01

用纸：胶版纸

页数：280

字数：426000

正文语种：中文

内容简介

　　《基于MATLAB和遗传算法的图像处理》系统介绍了MATLAB环境下遗传算法的功能特点及其在图像处理中的应用。全书共分为7章。一章至三章介绍遗传算法的基础知识，包括遗传算法的基本原理，编码、选择、交叉、变异，适应度函数，控制参数选择，约束条件处理，模式定理，改进的遗传算法，早熟收敛问题及其防止，小生境技术等。第四章介绍图像处理的基础知识，第五章介绍MATLAB遗传算法工具箱及其使用方法。第六章和第七章举例介绍多种基于遗传算法的图像分割、恢复、增强、拼接等方法，并给出了程序代码。
　　《基于MATLAB和遗传算法的图像处理》取材新颖，内容丰富，理例结合，图文并茂，注重应用。书中包含大量的实例和对应的程序代码，便于自学、应用和举一反三。
　　《基于MATLAB和遗传算法的图像处理》可作为高等院校计算机、自动化、信息、管理、控制与系统工程等专业本科生或研究生的教学参考书，也可供其他专业的师生以及科研和工程技术人员自学或参考。

前言/序言

《基于MATLAB和遗传算法的图像处理》 本书旨在深入探讨如何运用MATLAB这一强大的工程计算软件，结合遗传算法这一启发式优化技术，来解决复杂的图像处理问题。本书将带领读者从基础概念出发，逐步构建起一套完整的、可扩展的图像处理解决方案。 第一部分：MATLAB在图像处理中的基础应用 本部分将系统介绍MATLAB在图像处理领域的核心功能和常用工具箱。我们将从图像的加载、显示、存储等基本操作入手，详细讲解像素的访问、操作以及图像的基本数学运算，如加、减、乘、除以及逻辑运算。 图像基础： 涵盖不同类型的图像（灰度、彩色、二值化）及其在MATLAB中的表示方式。学习如何读取、写入和转换图像格式。 像素级操作： 深入理解像素的含义，掌握如何通过坐标访问和修改单个像素值，以及如何进行块操作和区域操作。 图像增强： 介绍点运算（如灰度拉伸、直方图均衡化）和空间滤波（如均值滤波、中值滤波、高斯滤波）等常用图像增强技术，并展示如何在MATLAB中实现和调整这些算法。 图像变换： 学习傅里叶变换、离散余弦变换等在图像处理中的应用，理解其在频域分析和图像压缩中的作用。 形态学操作： 讲解腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学操作，以及它们在图像去噪、连接组件分析和形状提取方面的应用。 图像分割： 介绍阈值分割、区域生长、边缘检测（如Sobel、Canny算子）等常用的图像分割技术，并演示如何在MATLAB中实现这些算法。 特征提取： 讲解如何提取图像的几何特征（如面积、周长、质心）和纹理特征（如LBP），为后续的分析和识别打下基础。 第二部分：遗传算法原理与实现 本部分将深入浅出地介绍遗传算法的核心概念、运作机制以及在MATLAB中的实现方法。我们将从生物进化论的原理出发，逐步讲解遗传算法的各个组成部分。 遗传算法概述： 介绍遗传算法的基本思想，即通过模拟自然选择和遗传机制来搜索最优解。 遗传算法的关键要素： 编码： 学习如何将待解决的问题表示为遗传算法可以处理的染色体（基因串），包括二进制编码、实数编码等。 初始化种群： 介绍如何生成初始种群，以及种群规模对算法性能的影响。 适应度函数： 讲解如何设计一个能够评估个体优劣的适应度函数，这是遗传算法成功的关键。 选择算子： 介绍轮盘赌选择、锦标赛选择、排序选择等常用的选择机制，以及如何根据适应度值来选择优秀的个体。 交叉算子： 讲解单点交叉、多点交叉、均匀交叉等交叉方式，以及如何通过交叉来产生新的后代。 变异算子： 介绍位翻转变异、高斯变异等变异方式，以及如何通过变异来维持种群多样性，避免早熟收敛。 遗传算法的流程： 梳理遗传算法从初始化到终止的完整流程，并强调迭代过程中种群的演化。 MATLAB实现遗传算法： 利用MATLAB内置的“遗传算法工具箱”（Global Optimization Toolbox）或手动编写代码，演示如何实现遗传算法。重点介绍如何自定义适应度函数、选择、交叉和变异算子，以及如何设置算法参数（如种群大小、交叉率、变异率、终止条件）。 第三部分：将遗传算法应用于图像处理问题 本部分是本书的核心，将展示如何将前面两部分学到的知识融会贯通，利用遗传算法解决实际的图像处理难题。我们将通过具体的案例研究，引导读者理解如何将图像处理任务转化为遗传算法的优化问题。 利用遗传算法优化图像增强参数： 场景： 针对特定类型的图像（如低对比度图像、噪声图像），利用遗传算法自动寻找最优的灰度变换参数（如伽马校正参数、阈值分割参数）或滤波器参数（如滤波器核的大小、形状），以达到最佳的增强效果。 实现： 定义适应度函数，该函数可以根据人类视觉感知或客观评价指标（如图像对比度、信噪比）来评估增强后的图像质量。基因编码表示需要优化的参数。 利用遗传算法进行图像分割： 场景： 针对复杂背景下的目标分割问题，例如医学图像中的病灶分割、遥感图像中的地物分类。 实现： 基于阈值分割： 利用遗传算法搜索最优的全局或局部阈值。适应度函数可以基于分割结果的连通性、边缘平滑度或与已知特征的匹配度。 基于轮廓/形状模型： 将图像分割问题转化为寻找最优轮廓或形状参数的问题。遗传算法用于搜索模型参数，以使模型能够精确地拟合目标边界。适应度函数可以衡量模型与真实边缘的吻合程度。 利用遗传算法进行图像特征选择和提取： 场景： 在图像分类或识别任务中，存在大量的潜在特征，如何选择最有效、最具有代表性的特征集合至关重要。 实现： 遗传算法用于搜索最优的特征子集。适应度函数可以基于所选特征的分类准确率、信息量或特征之间的相关性。 利用遗传算法进行图像去噪： 场景： 针对不同类型的噪声（如椒盐噪声、高斯噪声），利用遗传算法动态调整去噪滤波器参数，实现更有效的去噪效果，同时尽可能保留图像细节。 实现： 基因编码表示滤波器的关键参数，适应度函数评估去噪后图像的质量（如信噪比、边缘保持度）。 其他高级应用： 介绍遗传算法在图像配准、图像复原、目标跟踪等更复杂图像处理任务中的应用潜力。 第四部分：实践与案例分析 本部分将通过一系列实际的、具有代表性的案例，进一步巩固读者对本书内容的理解。每个案例都将包含详细的步骤、MATLAB代码实现和结果分析。 案例一： 利用遗传算法优化图像对比度拉伸参数。 案例二： 利用遗传算法实现具有自适应阈值选择的图像二值化。 案例三： 利用遗传算法优化边缘检测器的参数以获得更精确的边缘。 案例四： 利用遗传算法对图像中的特定形状进行分割。 案例五： 利用遗传算法进行图像分类任务中的特征子集选择。 第五部分：进阶主题与未来展望 本部分将拓展读者的视野，介绍更深入的遗传算法变种及其在图像处理领域的最新研究方向。 混合遗传算法： 探讨如何将遗传算法与其他优化算法（如粒子群优化、模拟退火）结合，以克服遗传算法的局限性。 多目标遗传算法： 针对图像处理中可能存在的多个相互冲突的目标（如提高对比度和降低噪声），介绍如何使用多目标遗传算法来寻找帕累托最优解。 深度学习与遗传算法的结合： 探讨如何在深度学习模型的设计或训练过程中利用遗传算法进行超参数优化或网络结构搜索。 遗传算法在特定图像处理领域（如医学影像、遥感影像、生物医学成像）的应用前沿。 对本书所介绍技术的局限性进行讨论，并提出未来研究的可能方向。 本书结构清晰，理论与实践相结合，旨在为读者提供一套完整的、可操作的工具，使他们能够自信地运用MATLAB和遗传算法解决各种图像处理挑战。无论您是图像处理领域的初学者，还是希望提升专业技能的研究者或工程师，本书都将是您宝贵的参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁明了，直接点出了其核心内容——“基于MATLAB和遗传算法的图像处理”。这让我对书中内容充满了期待。我尤其看重的是，这本书如何将MATLAB强大的图像处理功能与遗传算法出色的优化能力有机地结合起来。在实际的图像处理应用中，很多问题都涉及到复杂的搜索空间，传统的算法往往难以找到最优解，而遗传算法作为一种全局优化算法，在这方面具有显著的优势。我希望书中能够深入探讨如何将遗传算法应用于图像的增强、复原、分割、特征提取等各个环节。特别是关于如何设计有效的适应度函数，这往往是遗传算法成功的关键。我希望作者能够提供一些经典的适应度函数设计案例，并分析它们在不同图像处理任务中的适用性。此外，我也非常期待书中能够提供详细的MATLAB代码实现，并对代码进行深入的解释，这样我就可以对照着代码学习，理解算法的运行流程，并将其应用到我自己的研究项目中。如果书中能够包含一些关于算法效率的讨论，例如如何加速遗传算法的收敛速度，或者如何处理大规模图像数据，那就更好了。总而言之，这本书为我提供了一个学习和实践MATLAB与遗传算法在图像处理领域结合的绝佳机会。

评分☆☆☆☆☆

这本书的问世，无疑为图像处理领域的研究者和工程师提供了一个宝贵的资源。其核心在于将MATLAB强大的图像处理功能与遗传算法出色的优化能力相结合，为解决各种复杂的图像处理问题提供了一个全新的视角和有效的工具。我尤其欣赏本书在内容编排上的独到之处，它从图像处理的基础概念出发，循序渐进地引入遗传算法，并详细阐述了如何将其应用于实际的图像处理任务。书中对于适应度函数的构造、遗传算法参数的设置等关键环节的讲解，我个人认为至关重要。我希望作者能够提供丰富的案例研究，展示如何利用MATLAB和遗传算法来解决诸如图像去噪、图像复原、特征提取、以及图像分割等经典问题。更重要的是，我期待书中能够提供可执行的MATLAB代码，并对代码的实现细节进行深入剖析，以便读者能够快速掌握并将其应用于自己的项目中。此外，我也希望本书能够对遗传算法在图像处理中的优势和局限性进行客观的评估，并探讨其在不同应用场景下的适用性。例如，在处理实时性要求较高的图像处理任务时，如何平衡遗传算法的优化性能和计算效率，将是一个值得关注的课题。总的来说，这本书的价值在于它提供了一个系统性的方法论，指导读者如何运用MATLAB和遗传算法来攻克图像处理领域的各种难题。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的目录让我眼前一亮，它清晰地勾勒出了一条从基础到进阶的学习路径。首先，对图像处理基本概念的梳理，如图像的表示、变换、增强等，为读者提供了一个坚实的理论基础。这部分内容虽然看起来相对基础，但其严谨性和全面性，为后续的学习铺平了道路。随后，本书将目光聚焦于遗传算法，并且深入浅出地讲解了其核心原理，包括种群的初始化、适应度函数的定义、选择、交叉和变异等算子。让我尤为期待的是，书中如何将遗传算法巧妙地融入到具体的图像处理任务中。例如，如何利用遗传算法来优化图像的去噪参数，以达到更好的降噪效果；或者如何使用遗传算法来寻找最优的图像分割阈值，从而获得更精确的分割结果。我希望作者能够提供详实的MATLAB代码实现，并对代码的每一个步骤进行详细的解释，这样我才能真正理解算法的运行逻辑，并将其应用到我自己的研究项目中。此外，我也希望书中能够探讨遗传算法在处理不同类型图像时可能遇到的挑战，以及相应的解决方案。如果书中能够包含一些关于算法效率的分析，比如如何加速遗传算法的收敛速度，或者如何处理大规模图像数据，那就更完美了。总而言之，这本书的结构设计和内容预设，让我看到了其在理论与实践相结合方面的巨大潜力，我迫不及待地想要深入其中，探索MATLAB与遗传算法在图像处理领域的神奇结合。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的章节安排给我带来了极大的惊喜。它并非简单地罗列枯燥的理论，而是巧妙地将MATLAB语言的灵活性与遗传算法的强大搜索能力融为一体，呈现出一套完整的图像处理解决方案。开头部分对图像处理基础知识的梳理，虽然简洁，但切中要害，为后续的学习奠定了坚实的基础。我尤其欣赏书中对遗传算法的介绍，它并没有仅仅停留在概念层面，而是深入讲解了其核心机制，如选择、交叉、变异等，并且重点阐述了如何根据具体的图像处理任务设计合适的适应度函数。这部分内容对于我理解遗传算法在实际应用中的可行性至关重要。书中提到的一些案例，例如利用遗传算法优化图像去噪的参数，或者用于图像分割的阈值选取，都让我眼前一亮。我希望作者能够提供详细的MATLAB代码实现，并附带清晰的注释，这样我就可以对照着代码学习，理解每一个参数的含义以及算法的运行流程。此外，我也期待书中能够讨论遗传算法在处理不同类型图像（如医学影像、遥感影像等）时可能遇到的挑战，以及相应的解决方案。如果书中还能包含一些关于算法效率的分析，比如如何加速遗传算法的收敛速度，或者如何处理大规模图像数据，那就更完美了。这本书的独特之处在于它能够引导读者从理论走向实践，通过MATLAB这个强大的工具，将遗传算法的优化能力应用到实际的图像处理问题中。这种知行合一的学习方式，对于我这样的实践者来说，具有极大的吸引力。

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅这本书，给我最直观的感受是其内容的前瞻性和实用性。它紧密结合了当前图像处理领域的热点技术，即利用智能优化算法来解决复杂的图像处理难题。MATLAB作为一款强大的工程计算平台，其丰富的图像处理函数库和易于开发的特性，为实现这些算法提供了得天独厚的优势。而遗传算法，作为一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化算法，在处理具有复杂、非线性、多模态搜索空间的图像处理问题时，展现出巨大的潜力。我非常期待书中能够深入探讨如何将遗传算法应用于图像的增强、复原、分割、特征提取等各个环节。特别是关于适应度函数的构造，这往往是遗传算法成功的关键。我希望作者能够提供多种适应度函数的构建方法，并分析它们在不同图像处理任务中的优缺点。此外，我也希望书中能够提供一些实际的案例分析，展示如何利用MATLAB和遗传算法来解决一些经典的图像处理问题，例如如何通过遗传算法来优化阈值分割的阈值，从而获得更精确的分割结果；或者如何利用遗传算法来调整图像去噪算法的参数，以达到最佳的降噪效果。如果书中能够提供详细的MATLAB代码，并且对代码的每一部分进行详细的解释，我相信这将极大地帮助我理解和掌握这些技术。同时，我也希望书中能够探讨遗传算法在图像处理中可能存在的局限性，比如计算复杂度高、收敛速度慢等问题，并提出一些改进的建议。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，在我看来，正是对当前图像处理研究热点的一种呼应。将MATLAB这一成熟的开发环境与遗传算法这一强大的优化工具相结合，无疑为解决图像处理领域中许多复杂而棘手的问题提供了新的思路和方法。我特别欣赏书中在内容组织上的循序渐进，它并没有直接跳入高深的算法，而是先为读者打下了坚实的图像处理基础，然后再逐步引入遗传算法的核心概念。这一点对于像我这样希望深入理解算法原理的读者来说，尤为重要。我非常期待书中能够提供具体的案例分析，展示如何利用MATLAB和遗传算法来解决诸如图像去噪、图像复原、边缘检测、以及图像分割等经典问题。特别是关于适应度函数的构建，这往往是遗传算法应用中的难点。我希望作者能够提供多种构建适应度函数的方法，并分析它们在不同应用场景下的优劣。此外，我也希望书中能够探讨遗传算法在处理大规模图像数据时可能遇到的性能瓶颈，并给出一些有效的解决方案，例如并行计算或者启发式搜索算法的结合。总而言之，这本书的价值在于它能够帮助读者将理论知识转化为实践技能，通过MATLAB这一强大的平台，将遗传算法的优化能力充分发挥出来，从而在图像处理领域取得新的突破。

评分☆☆☆☆☆

不得不承认，这本书的标题就极具吸引力，它将MATLAB这一强大的工程计算平台与遗传算法这一智能优化技术相结合，指向了图像处理领域一个非常具有潜力的研究方向。我之所以对这本书抱有极大的期待，是因为它似乎能够填补我在实践中遇到的一些空白。在图像处理过程中，很多时候我们遇到的问题具有多模态、非线性的搜索空间，传统的优化方法往往难以找到全局最优解，而遗传算法在这方面具有天然的优势。我希望本书能够深入探讨如何将遗传算法应用于图像的增强、复原、分割、特征提取等具体任务，并且能够提供详细的MATLAB实现细节。例如，在图像去噪方面，如何利用遗传算法来自动优化滤波器的参数，以获得最佳的降噪效果；在图像分割方面，如何通过遗传算法来寻找最优的分割阈值，从而实现更精确的分割。我也希望书中能够详细讲解如何设计有效的适应度函数，这是遗传算法成功的关键。如果书中能够包含一些关于遗传算法参数敏感性分析的讨论，以及如何加速算法收敛的策略，那就更好了。总之，这本书 promises to offer a practical guide to leveraging the power of MATLAB and genetic algorithms for advanced image processing tasks, and I am eager to explore its contents.

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计堪称精妙，它并没有简单地将MATLAB和遗传算法割裂开来，而是将其有机地结合在一起，形成了一个完整的图像处理框架。我特别喜欢书中开篇部分对图像处理基础知识的梳理，清晰易懂，为后续深入学习打下了坚实的基础。紧接着，它引入了遗传算法，并且非常细致地讲解了其核心概念，如种群的初始化、适应度函数的评估、选择、交叉和变异等操作。这一点非常重要，因为理解了这些基本原理，才能更好地将其应用于实际问题。书中提到的将遗传算法应用于图像处理任务的例子，例如图像去噪、边缘检测、以及图像分割等，都让我感到非常兴奋。我希望作者能够提供详细的MATLAB代码实现，并对代码的每一步进行深入的解析，这样我才能真正理解算法的运行机制，并将其应用到我自己的项目中。我尤其期待书中能够针对不同的图像处理任务，提供多种适应度函数的构建策略，并分析它们的优劣。此外，我也希望书中能够探讨遗传算法在图像处理中的计算效率问题，并给出一些提高效率的建议，例如并行计算或者启发式搜索等。这本书的独特之处在于，它不仅教授理论知识，更注重实践能力的培养，通过MATLAB这个强大的工具，引导读者将遗传算法的优化能力发挥到极致。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当朴实，没有太多花哨的图饰，直观地标示出“基于MATLAB和遗传算法的图像处理”这一核心主题。翻开目录，我首先被吸引的是其清晰的章节划分。从基础的图像处理概念入手，比如图像的表示、增强、复原等，这对于初学者来说无疑是一个非常友好的起点，能够帮助建立扎实的理论基础。紧接着，书中逐步引入了遗传算法，并将其巧妙地与图像处理任务相结合。这一点非常令人期待，因为遗传算法作为一种强大的优化工具，在图像去噪、边缘检测、特征提取等方面有着广阔的应用前景。我尤其对书中关于如何构建适应度函数以及如何设计遗传算法参数来解决具体图像处理问题的章节抱有浓厚兴趣。希望作者能够提供详实的代码示例，并对算法的每一步进行深入的解释，这样我才能真正理解其背后的原理，并将其应用到我自己的研究项目中。毕竟，理论知识再丰富，如果不能转化为实践，其价值也会大打折扣。书中提到的MATLAB作为一种主流的工程计算软件，其强大的图像处理工具箱和丰富的函数库，与遗传算法的结合，预示着本书将提供一套完整且易于操作的解决方案。我期待书中能涵盖一些经典的图像处理算法，如Sobel算子、Canny算子、阈值分割等，并且在遗传算法的框架下，对这些算法进行优化或改进，以达到更好的处理效果。同时，我也希望书中能够对遗传算法在图像处理中的优缺点进行客观的分析，并探讨其适用范围和局限性。这有助于读者在实际应用中做出明智的选择，避免盲目套用。总而言之，这本书的结构设计和内容预设，给我留下了深刻的第一印象，我迫不及待地想要深入其中，探索MATLAB与遗传算法在图像处理领域的神奇结合。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计深得我心，它并没有简单地将MATLAB和遗传算法作为两个独立的技术进行介绍，而是将其巧妙地融为一体，形成一套完整的图像处理解决方案。我之所以对这本书如此期待，是因为它能够帮助我理解如何运用一种智能的优化方法来解决图像处理中的诸多难题。从图像处理的基础知识开始，书中逐步引入了遗传算法的核心概念，例如种群的初始化、适应度函数的评估、以及选择、交叉和变异等操作。我尤其欣赏书中对遗传算法在具体图像处理任务中的应用讲解，例如如何利用遗传算法来优化图像的去噪参数，或者如何通过遗传算法来寻找最优的图像分割阈值。这些内容都非常有针对性，能够帮助我将学到的知识直接应用于实践。我希望作者能够提供详细的MATLAB代码实现，并对代码的每一步进行深入的解析，这样我才能真正理解算法的运行机制，并将其应用到我自己的项目中。此外，我也希望书中能够探讨遗传算法在处理不同类型图像时可能遇到的挑战，以及相应的解决方案。如果书中能够包含一些关于算法效率的分析，比如如何加速遗传算法的收敛速度，或者如何处理大规模图像数据，那就更完美了。总而言之，这本书的独特之处在于，它不仅教授理论知识，更注重实践能力的培养，通过MATLAB这个强大的工具，引导读者将遗传算法的优化能力发挥到极致。

评分☆☆☆☆☆

买给实验室学习遗传算法和程序

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挺满意的很不错。。。。。

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凑到买的书，好像还可以

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拆开来书就像已经看完一遍一样破...

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书挺好的，是我想要的

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快递很快，一天就到了。书印刷不错，已开始学习。

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质量不错不错

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