數字圖像處理及MATLAB實現 學習與實驗指導（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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楊傑 編

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• MATLAB
• 圖像處理
• 實驗指導
• 教材
• 學習
• 圖像分析
• 模式識彆
• 算法實現
• 第二版

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121296901

版次：2

商品編碼：11965385

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-09-01

用紙：膠版紙

頁數：200

字數：301000

正文語種：中文

內容簡介

　　本書是我社暢銷教材《數字圖像處理及MATLAB實現（第二版）》配套的學習與實驗指導書。在章節安排上與該教材相一緻，各章內容主要有知識結構、知識要點、習題解答和實驗指導。在實驗指導中給齣瞭實驗題目、實驗內容、實驗原理、實驗方法及程序、實驗結果與分析以及思考題。

作者簡介

　　楊傑，武漢理工大學教授，主講本科生數字圖像處理，模式識彆，專業導論等課程；主講碩士研究生模式識彆，數字圖像處理與分析，信息隱藏技術課程；主講博士生信息傳輸理論及計算機視覺課程。
　　近幾年先後承擔瞭國傢自然科學基金麵上項目，湖北省科技攻關項目，海南科技廳項目，武漢市科技攻關項目，國傢留學基金項目，交通部重點項目和企業閤作項目30餘項；在國內外學術刊物上發錶學術論文60餘篇，被SCI和EI收錄論文40餘篇，齣版教材3部。獲武漢理工大學優秀碩士學位論文奬，優秀博士論文奬。

目錄

第1 章 概述 1
1．1 知識結構 ． 1
1．2 知識要點 ． 1
1．3 習題解答 ． 2
1．4 MATLAB 與數字圖像處理 3
1．4．1 MATLAB 簡介 ． 3
1．4．2 數字圖像的錶示和類彆 4
1．4．3 數據類和圖像類型間的轉化 5
1．4．4 MATLAB7．0 圖像處理工具箱 6
1．4．5 與圖像處理相關的MATLAB 函數的使用 6
第2 章 數字圖像處理的基礎 ． 24
2．1 知識結構 ． 24
2．2 知識要點 ． 24
2．3 習題解答 ． 27
2．4 實驗指導 ． 28
2．4．1 像素的4 連通和8 連通 28
2．4．2 圖像采樣 29
2．4．3 圖像類型 31
第3 章 圖像基本運算 33
3．1 知識結構 ． 33
3．2 知識要點 ． 33
3．3 補充內容 ． 37
3．4 習題解答 ． 38
3．5 實驗指導 ． 40
3．5．1 圖像的點運算 40
3．5．2 圖像的代數運算 42
3．5．3 圖像的縮放 45
3．5．4 圖像的鏇轉 46
數字圖像處理及MATLAB 實現――學習與實驗指導（第2 版）
VI
第4 章 圖像變換 ． 48
4．1 知識結構 ． 48
4．2 知識要點 ． 48
4．3 補充內容 ． 52
4．4 習題解答 ． 56
4．5 實驗指導 ． 59
4．5．1 圖像的傅裏葉變換一（平移性質） 59
4．5．2 圖像的傅裏葉變換二（鏇轉性質） 62
4．5．3 圖像的離散餘弦變換一 64
4．5．4 圖像的離散餘弦變換二 65
4．5．5 圖像的哈達瑪變換 67
第5 章 圖像增強 ． 70
5．1 知識結構 ． 70
5．2 知識要點 ． 70
5．3 補充內容 ． 71
5．3．1 基於模糊邏輯和直方圖增強算法 71
5．3．2 基於模糊邏輯的自適應增強 74
5．4 習題解答 ． 78
5．5 實驗指導 ． 82
5．5．1 基於冪次變換的圖像增強 82
5．5．2 直方圖規定化處理 83
5．5．3 灰度圖像常用平滑、銳化濾波 85
第6 章 圖像復原 ． 88
6．1 知識結構 ． 88
6．2 知識要點 ． 88
6．3 習題解答 ． 90
6．4 實驗指導 ． 92
6．4．1 根據運動模型生成運動模糊圖像 92
6．4．2 采用順序統計濾波器對圖像進行濾波 95
6．4．3 對已知噪聲頻率的含噪圖像進行頻域陷波濾波 96
VI I
第7 章 圖像壓縮編碼 99
7．1 知識結構 ． 99
7．2 知識要點 ． 99
7．3 習題解答 ． 101
7．4 實驗指導 ． 106
7．4．1 哈夫曼編碼 106
7．4．2 算術編碼 108
第8 章 圖像分割 111
8．1 知識結構 ． 111
8．2 知識要點 ． 111
8．3 補充內容 ． 114
8．3．1 Canny 算子 ． 114
8．3．2 閾值分割的其他方法 116
8．3．3 分割算法評價及分類 117
8．4 習題解答 ． 117
8．5 實驗指導 ． 123
8．5．1 用MATLAB 生成LOG 算子的圖像 123
8．5．2 用分水嶺算法分割圖像 124
8．5．3 用區域生長法分割圖像 126
8．5．4 用區域分裂閤並法分割圖像 128
第9 章 彩色基礎 131
9．1 知識結構 ． 131
9．2 知識要點 ． 131
9．3 補充內容 ． 133
9．3．1 顔色科學發展簡史 133
9．3．2 顔色的特性 134
9．3．3 顔色模型的分類 135
9．3．4 常用的顔色模型 135
9．3．5 色彩平衡 137
9．4 習題解答 ． 141
9．5 實驗指導 ． 146
9．5．1 灰度級到彩色轉換 146
數字圖像處理及MATLAB 實現――學習與實驗指導（第2 版）
VII I
9．5．2 彩色圖像的兩種平滑濾波 148
9．5．3 彩色圖像的兩種銳化濾波 150
9．5．4 彩色圖像的邊緣檢測 152
第10 章 圖像錶示與描述 ． 154
10．1 知識結構 ． 154
10．2 知識要點 ． 154
10．3 補充內容 ． 156
10．3．1 顔色纍加直方圖 156
10．3．2 顔色主色特徵 157
10．3．3 顔色―空間描述 157
10．3．4 灰度―梯度共生矩陣紋理描述 158
10．3．5 紋理譜 159
10．4 習題解答 ． 160
10．5 實驗指導 ． 163
10．5．1 彩色圖像顔色值的3 個中心矩計算 163
10．5．2 紋理的統計特徵計算 165
10．5．3 圖像邊界的傅裏葉描述子 167
10．5．4 圖像區域基本特徵計算 169
第11 章 小波變換 ． 172
11．1 知識結構 ． 172
11．2 知識要點 ． 172
11．3 補充內容 ． 173
11．4 習題解答 ． 178
11．5 實驗指導 ． 181
11．5．1 圖像壓縮 181
11．5．2 圖像濾噪 183
11．5．3 圖像增強 185
第12 章 圖像通信 ． 187
12．1 知識結構 ． 187
12．2 知識要點 ． 187
12．3 習題解答 ． 188
參考文獻 191

前言/序言

　　數字圖像處理又稱計算機圖像處理，它是指將圖像信號轉換成數字信號並利用計算機對其進行處理的過程，是集計算機科學、電子學、信息論、光學、數學、控製論、物理學、心理學和生理學等學科為一體的綜閤性邊緣學科。早在20世紀20年代，圖像處理就已應用於改善倫敦和紐約之間海底電纜發送的圖片質量，但直到50年代，數字計算機發展到一定水平後，數字圖像處理纔真正引起人們的興趣。此後，數字圖像處理的理論和方法進一步完善，逐步形成瞭一門新興的學科，應用範圍更加廣泛。近年來，隨著計算機和其他相關技術的迅速發展，數字圖像處理已從一個專門的研究領域變成瞭科學研究和人機界麵中的一種普遍應用的工具。
　　為配閤教師教學，幫助學生學習，本書按照電子工業齣版社齣版的《數字圖像處理及MATLAB實現（第2版）》教材的內容，從基本理論和基本方法齣發，深入淺齣、理論聯係實際，注重學生動手能力的培養。本書對教材的各個章節的知識要點進行瞭概括，對教材中的習題和思考題給齣瞭參考解答，供學生練習使用。對各章的要點內容給齣瞭實驗練習題和對應的MATLAB程序，以幫助學生進行圖像處理算法的實踐鍛煉。書中還列齣瞭相關的思考題，引導學生對實驗結果做詳細分析，以便學生對所學內容能更深入地理解。
　　本書第1章由楊傑編寫，第2、11章由王昱編寫，第3～4章由李慶編寫，第5～6章由鄭林編寫，第7、12章由許建霞編寫，第8～10章由黃朝兵編寫。全書由楊傑統稿，李慶和黃朝兵對部分章節程序進行瞭整理。另外，李俊鶴、韓亞榮、張瑜、孫瑩瑩、陳奕蕾等參加瞭部分文字的輸入、程序調試、插圖和校對工作。在編寫本書過程中參考瞭大量的圖像處理文獻，作者對這些文獻的作者錶示真誠的感謝。本書的編寫得到瞭武漢理工大學信息工程學院的大力支持，作者在此錶示衷心感謝。
　　由於作者水平有限，書中難免存在疏漏之處，懇請讀者批評指正。
　　編者

《數字圖像處理與MATLAB實踐指南（第2版）》—— 開啓你的視覺智能探索之旅 在信息爆炸的時代，圖像作為信息傳遞的重要載體，其處理與分析技術已滲透到我們生活的方方麵麵，從醫療影像的診斷到自動駕駛的導航，從安防監控的識彆到娛樂媒體的創作，數字圖像處理的重要性不言而喻。本書《數字圖像處理與MATLAB實踐指南（第2版）》正是為你搭建一座通往數字圖像處理世界的橋梁，讓你在掌握核心理論的同時，也能在MATLAB這門強大的工程計算語言環境中進行深入的實踐與探索。 本書並非枯燥的理論堆砌，而是力求將復雜的概念以清晰易懂的方式呈現，並輔以大量貼近實際的MATLAB代碼示例，讓你在動手實踐中鞏固理解，激發創新。我們相信，理論與實踐的結閤是學習任何一門技術最有效的方式。因此，本書在內容編排上，既有對數字圖像處理基本原理的係統講解，也有貫穿全書的MATLAB實現指導。 內容亮點，為你深度解析： 第一部分：數字圖像處理基礎理論與核心概念 緒論：圖像的誕生與數字化的奧秘 我們將從最根本之處齣發，探討什麼是數字圖像，它如何由現實世界的光學信息轉化而來，以及數字化的基本原理，包括采樣與量化。你會瞭解到圖像的像素化構成，以及不同類型的數字圖像（如二值圖像、灰度圖像、彩色圖像）的特性。 我們將深入解析圖像在計算機中的錶示方式，理解像素的坐標係、灰度值、顔色空間（如RGB, HSV, YCbCr）等基本概念，為你打下堅實的理論基礎。 圖像增強：讓圖像“說話”更清晰 圖像增強是數字圖像處理中最常用也最直觀的技術之一。本書將係統介紹多種圖像增強方法，幫助你改善圖像的視覺質量，突齣重要信息。 點運算增強： 我們將詳細講解點運算，包括圖像的亮度和對比度調整（如綫性變換、分段綫性變換）、直方圖均衡化及其原理，理解它如何重新分布圖像的灰度級，從而達到增強圖像對比度的目的。你將學習如何通過調整直方圖來提升圖像的視覺效果。 空間域濾波： 這一章節將帶你走進空間域，學習如何利用鄰域像素信息來改善圖像。我們將重點介紹平滑濾波器（如均值濾波、高斯濾波）用於去除噪聲，以及銳化濾波器（如Sobel算子、Laplacian算子）用於增強邊緣和細節。我們將深入探討濾波器的原理、核函數的設計以及不同濾波器的優缺點。 圖像復原：還原失真圖像的本來麵貌 在實際應用中，圖像往往會因為傳輸、采集等過程而發生失真，如模糊、噪聲等。圖像復原技術旨在盡可能地恢復圖像的原始信息。 噪聲模型與檢測： 我們將首先介紹常見的噪聲模型，如椒鹽噪聲、高斯噪聲、周期噪聲等，並學習如何檢測和估計圖像中的噪聲。 噪聲抑製： 針對不同類型的噪聲，本書將詳細介紹各種噪聲抑製技術，包括綫性濾波（如維納濾波）、非綫性濾波（如中值濾波、自適應濾波器）等。特彆是維納濾波，我們將深入講解其理論基礎，以及如何在已知噪聲和退化模型的情況下進行最優估計。 運動模糊復原： 對於由運動引起的模糊，我們將介紹點擴散函數（PSF）的概念，以及逆濾波、維納濾波等方法用於復原運動模糊圖像。 彩色圖像處理：點亮視覺世界的繽紛色彩 彩色圖像的處理是數字圖像處理的重要分支。本書將深入探討彩色圖像的特性與處理方法。 顔色空間： 我們將詳細講解RGB、HSV、YCbCr等常用的顔色空間，理解它們在圖像錶示和處理中的作用。你將學習如何在不同顔色空間之間進行轉換，以及如何利用特定顔色空間來完成特定的任務，例如在HSV空間中分離顔色信息。 彩色圖像增強與復原： 我們將介紹彩色圖像的增強技術，如基於顔色空間的對比度增強，以及彩色圖像的噪聲抑製方法。 圖像變換：從不同視角審視圖像信息 圖像變換能夠將圖像從空間域轉換到另一個域（如頻率域），從而揭示圖像中隱藏的信息，並為後續處理提供新的手段。 傅裏葉變換： 我們將重點講解離散傅裏葉變換（DFT）及其快速算法（FFT）。你將理解頻率域錶示的概念，掌握如何分析圖像的頻率成分，並學習在頻率域進行圖像濾波（如低通濾波、高通濾波）來達到平滑或銳化圖像的目的。 其他變換： 我們還將簡要介紹其他重要的圖像變換，如離散餘弦變換（DCT）、小波變換（Wavelet Transform）等，為你拓寬視野。 圖像分割：解構圖像，識彆關鍵區域 圖像分割是將圖像劃分為具有相似特徵的若乾個子區域（或對象）的過程，是圖像理解的關鍵步驟。 閾值分割： 這是最簡單也是最常用的分割方法之一。我們將詳細介紹全局閾值法和局部閾值法，以及Otsu閾值法的原理和應用。 邊緣檢測： 邊緣是圖像中局部亮度值發生劇烈變化的地方，是分割的重要依據。我們將學習Canny邊緣檢測算法、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子等經典的邊緣檢測方法。 區域分割： 我們還將介紹區域生長法、區域分裂與閤並法等基於區域的分割技術。 分水嶺算法： 這是一個強大的分割方法，我們將深入講解其原理，並探討其在復雜場景下的應用。 圖像特徵提取與描述：讓計算機“讀懂”圖像內容 提取圖像的特徵是實現圖像識彆、匹配和檢索等高級功能的基礎。 邊緣、角點、紋理特徵： 我們將介紹如何提取這些基本的圖像特徵。 SIFT/SURF等局部特徵描述符： 這些是現代計算機視覺中非常重要的特徵描述方法，我們將深入講解其原理和應用。 HOG（Histogram of Oriented Gradients）特徵： HOG特徵在行人檢測等領域取得瞭巨大成功，我們將詳細介紹其計算過程。 形態學圖像處理：從形狀入手，改造圖像結構 形態學處理是基於圖像的形狀特徵進行處理的技術，常用於圖像的去噪、分割、骨架提取等。 基本運算： 我們將詳細講解腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等基本形態學運算，理解它們如何改變圖像的形狀。 應用： 你將學習如何利用這些運算來實現去除小物體、連接斷裂物體、提取連通分量等任務。 圖像壓縮：讓圖像“瘦身”，傳輸更高效 在傳輸和存儲圖像時，減小圖像文件大小是至關重要的。 基本原理： 我們將介紹無損壓縮和有損壓縮的基本概念。 常用方法： 我們將講解霍夫曼編碼、行程長度編碼（RLE）等無損壓縮技術，以及基於DCT變換的有損壓縮技術（如JPEG壓縮原理）。 圖像復原與重建：高級主題探索 我們將進一步探討更復雜的圖像復原問題，如圖像去模糊的迭代方法，以及從不同角度拍攝的圖像重建三維模型（如立體視覺基礎）。 第二部分：MATLAB在數字圖像處理中的實踐應用 MATLAB基礎與圖像處理工具箱概覽 在開始實踐之前，我們將為你係統介紹MATLAB的入門知識，包括基本語法、矩陣運算、腳本編寫等。 圖像處理工具箱（Image Processing Toolbox）： 這是MATLAB進行圖像處理的核心。我們將全麵介紹該工具箱的強大功能，包括常用函數、圖像數據類型、圖像文件的讀寫等。 基於MATLAB的圖像增強實現 我們將通過具體的MATLAB代碼示例，演示如何實現前麵理論介紹的各種圖像增強技術，如直方圖均衡化、對比度拉伸、空間域濾波（均值濾波、高斯濾波、Sobel算子銳化）等。你將學會如何調用MATLAB函數，並理解代碼背後的邏輯。 基於MATLAB的圖像復原實踐 我們將用MATLAB代碼實現圖像噪聲的添加與去除，包括椒鹽噪聲、高斯噪聲的模擬，以及中值濾波、維納濾波等復原算法的MATLAB實現。你將學會如何估計噪聲參數，並比較不同濾波器的復原效果。 彩色圖像處理的MATLAB實踐 本書將演示如何在MATLAB中進行顔色空間的轉換，以及如何實現彩色圖像的增強和處理。你將學習如何讀取和操作多通道的彩色圖像數據。 圖像變換與頻率域濾波的MATLAB應用 我們將用MATLAB實現傅裏葉變換（FFT），並在頻率域進行圖像濾波。你將學會如何可視化圖像的頻譜，並理解低通、高頻濾波的效果。 圖像分割的MATLAB編程 我們將通過MATLAB代碼實現各種圖像分割技術，包括基於閾值的分割（如Otsu法）、邊緣檢測（Canny算法）、區域生長等。你將學會如何利用MATLAB函數進行圖像的區域劃分。 形態學處理的MATLAB實現 本書將提供MATLAB代碼來演示腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等形態學運算，以及它們在圖像預處理和後處理中的應用。 特徵提取與描述的MATLAB實踐 我們將介紹如何使用MATLAB提取圖像的邊緣、角點等特徵，並演示如何使用MATLAB的函數來計算和描述SIFT等局部特徵。 圖像壓縮與信息隱藏的MATLAB探索 我們將用MATLAB實現簡單的圖像壓縮算法，並探討圖像信息隱藏（Steganography）的基本原理和MATLAB實現思路。 綜閤案例分析與項目實踐 為瞭讓你更好地將所學知識融會貫通，本書將設計一係列綜閤性的案例，涵蓋人臉識彆、車牌識彆、醫學圖像分析等實際應用場景。你將跟隨指導，一步步完成這些項目，並在實踐中鍛煉解決實際問題的能力。 實驗指導： 每個章節都配有詳細的實驗指導，清晰地列齣實驗目的、實驗步驟、預期結果以及思考題，鼓勵你動手操作，主動探索。 本書特色，讓你學習更高效： 理論與實踐深度融閤： 每一項理論知識都伴隨著清晰的MATLAB實現，讓你在理解原理的同時，也能立即動手驗證。 豐富的MATLAB代碼示例： 代碼結構清晰，注釋詳盡，可以直接運行，並提供修改和擴展的空間，幫助你快速上手。 循序漸進的學習路徑： 從基礎概念到高級應用，由淺入深，逐步引導，即使是初學者也能輕鬆掌握。 貼近實際的應用案例： 涵蓋瞭諸多現實世界中的圖像處理應用，讓你瞭解技術的實際價值。 豐富的習題與實驗： 幫助鞏固所學知識，提升實踐能力。 前沿技術的適度引入： 在基礎理論之外，適度引入一些前沿概念，激發你的學習興趣和探索欲。 為何選擇《數字圖像處理與MATLAB實踐指南（第2版）》？ 無論你是計算機科學、電子工程、自動化、通信工程等相關專業的學生，還是對數字圖像處理技術充滿興趣的開發者、研究人員，本書都將是你理想的學習夥伴。它將幫助你： 構建紮實的理論基礎： 深入理解數字圖像處理的各種核心算法和技術。 掌握強大的MATLAB實踐技能： 能夠熟練運用MATLAB實現各種圖像處理任務。 提升解決實際問題的能力： 通過豐富的案例和實驗，培養分析和解決復雜圖像問題的能力。 為未來的深入研究或工作奠定堅實基礎： 無論是繼續深造還是投身於相關行業，本書都將為你提供寶貴的知識和技能。 踏上這段數字圖像處理的旅程，打開全新的視覺智能世界。本書將是你最可靠的嚮導，陪伴你探索圖像的奧秘，駕馭MATLAB的力量，創造屬於你的視覺精彩！

評分☆☆☆☆☆

老實說，我對技術書籍的評價嚮來是比較挑剔的。很多所謂的“經典”教材，要麼過於理論化，讀起來像天書；要麼過於實用化，但缺乏深度和係統性。《數字圖像處理及MATLAB實現 學習與實驗指導（第2版）》這本書，卻在我心中找到瞭一個絕佳的平衡點。它在內容組織上顯得非常有條理，從最基礎的圖像錶示、像素操作，逐步深入到高級的圖像分析和機器學習應用。書中對每一個概念的引入都非常自然，像是循循善誘的老師，引導讀者一步步走進數字圖像處理的奇妙世界。我印象深刻的是，書中對濾波器的講解，不僅僅是羅列公式，而是通過大量的圖示和直觀的比喻，讓我徹底理解瞭低通、高通、帶通濾波各自的作用機理。更贊的是，書中提供的MATLAB代碼，不僅僅是簡單的調用函數，而是包含瞭對算法的詳細解釋和必要的注釋，使得即使是編程新手，也能根據代碼理解算法的實現細節。而且，實驗部分的設計也十分巧妙，能夠讓我們在不同的參數設置下，觀察算法對圖像的影響，從而培養調試和優化的能力。這本書讓我覺得，數字圖像處理不再是枯燥的數學和代碼的堆砌，而是一門充滿創造力和樂趣的學科。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容安排，可以說是既有廣度又不失深度，而且非常契閤當前工程界和學術界對數字圖像處理技能的需求。它並沒有迴避那些相對抽象的數學理論，但同時也用非常接地氣的方式，將它們轉化為可執行的MATLAB代碼。我特彆欣賞書中對圖像分割算法的講解，從傳統的閾值法、區域生長法，到更高級的基於能量最小化的方法，講解得條理清晰，並且提供瞭相應的MATLAB實現。這讓我能夠清晰地看到不同算法之間的優劣勢，以及它們各自適用的場景。更重要的是，書中的實驗指導，不僅僅是“跟著做”那麼簡單，而是鼓勵讀者進行參數的調整和結果的分析，這真正培養瞭我們解決實際問題的能力。我記得書中有一個關於小波變換用於圖像去噪的實驗，通過調整小波基和閾值，我竟然真的能夠將一些模糊的照片變得清晰許多。這種成就感，是僅僅閱讀理論所無法比擬的。這本書的語言風格也比較平實，沒有華麗的辭藻，但字字珠璣，信息量非常大，讀起來讓人有一種充實感。

評分☆☆☆☆☆

這本《數字圖像處理及MATLAB實現 學習與實驗指導（第2版）》是我近來接觸到的最紮實的教材之一。拿到書的那一刻，就被它厚實的體積和精美的排版所吸引。翻開目錄，每一章都對應著數字圖像處理領域的核心概念，從基礎的圖像增強、復原，到進階的圖像分割、特徵提取，再到應用廣泛的形態學處理、小波變換，簡直是一應俱全。最令人驚喜的是，書中並沒有僅僅停留在理論的講解，而是緊密結閤MATLAB這一強大的工具，為每個算法都提供瞭清晰的代碼實現示例。這對於我們這些渴望將理論轉化為實踐的學習者來說，簡直是福音。我特彆喜歡書中對每一個算法的推導過程都循序漸進，邏輯嚴謹，不會讓人感到突兀。即便是復雜的數學公式，也能通過圖示和簡潔的語言解釋得明明白白。而且，書中每章末尾都配有精心設計的實驗指導，這些實驗不僅能幫助我們鞏固課堂知識，更能讓我們動手操作，親身體驗算法的效果，這對於加深理解和培養解決實際問題的能力至關重要。我個人覺得，對於想要深入掌握數字圖像處理技術，並將其應用於實際項目的朋友們，這本書絕對是不可多得的學習寶典。它不僅教會你“是什麼”，更教你“怎麼做”，這纔是真正的價值所在。

評分☆☆☆☆☆

對於想要係統學習數字圖像處理，並且能夠熟練運用MATLAB進行實踐的讀者來說，《數字圖像處理及MATLAB實現 學習與實驗指導（第2版）》這本書無疑是一個非常優秀的選擇。它在內容編排上，遵循瞭從易到難、由淺入深的原則，使得即便是對數字圖像處理領域不太熟悉的讀者，也能夠循序漸進地掌握相關知識。書中對每一個算法的介紹，都力求深入淺齣，既保證瞭理論的嚴謹性，又便於理解。而MATLAB的實現部分，更是這本書的亮點之一。書中提供的代碼，不僅可以直接運行，還配有詳盡的注釋和講解，這讓我在學習算法的同時，也能夠學習到如何用MATLAB將算法落地。我尤其喜歡書中對圖像分割和特徵提取的講解，這些內容在很多實際應用中都至關重要。通過書中的實驗指導，我不僅能夠鞏固理論知識，還能親手驗證算法的效果，並從中獲得寶貴的實踐經驗。總而言之，這本書在理論與實踐之間搭建起瞭一座堅實的橋梁，對於想要在數字圖像處理領域有所建樹的學習者，這是一本值得反復研讀的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書在實操性上做得相當到位，完全擺脫瞭許多學術書籍“高高在上”的架子。打開這本書，你就能感受到它強烈的“動手”導嚮。每一章節的理論講解，幾乎都緊隨其後地提供瞭相應的MATLAB代碼示例，並且這些代碼不僅可以運行，還附帶瞭詳細的解釋，讓你知道每一行代碼的作用，以及它在算法中扮演的角色。這對於很多初學者來說，無疑是一盞指路明燈。我尤其喜歡書中關於圖像復原的章節，比如維納濾波、約束最小二乘濾波等，書中不僅介紹瞭這些方法的原理，還給齣瞭MATLAB實現，並且通過實驗指導，讓我能夠自己嘗試不同的參數，觀察復原效果。這種“即學即用”的學習模式，大大提高瞭我的學習效率，也讓我對數字圖像處理的理解更加深刻。而且，書中還涉及瞭一些更高級的圖像特徵提取和描述方法，例如SIFT、SURF等，這些都是目前計算機視覺領域非常重要的技術，能夠通過這本書的學習，為我未來的研究或工作打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

挺好的

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一直在京東買書，速度快，價格相對便宜

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