數字圖像處理高級應用：基於MATLAB與CUDA的實現（第2版）（精通MATLAB） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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趙小川，何灝，王軍正 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• MATLAB
• CUDA
• 圖像處理算法
• 圖像分析
• 計算機視覺
• 並行計算
• GPU編程
• 精通MATLAB
• 圖像增強

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302451723

版次：2

商品編碼：12142458

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-02-01

用紙：膠版紙

頁數：216

字數：337000

正文語種：中文

編輯推薦

　　（1）瞄準前沿　　本書所介紹的圖像去霧技術、對圖像去霧技術、尺度不變特徵點的提取、圖像融閤、視頻圖像運動估計、基於CUDA的圖像並行處理等內容均是現代數字圖像處理技術的前沿和研究熱點。通過對這些知識與技術的講解，便於讀者瞭解現代數字圖像處理領域的研究熱點和*新研究動嚮。　　（2） 代碼翔實　　本書所講解的相關理論、算法、技術配有代碼實現，並且對這些代碼進行瞭詳細的注解。讀者可通過閱讀代碼，對本書講解的內容進行更加深入的瞭解。　　（3）數字圖像處理思維方法點撥　　作者根據多年的教學和項目經驗，對數字圖像處理的思維方法進行總結，傳授經驗、運用Triz思維，突破圖像處理瓶頸　　（4）MATLAB中文論壇與作者在綫交流

內容簡介

　　《數字圖像處理高級應用：基於MATLAB與CUDA的實現（第2版）（精通MATLAB）》主要介紹現代數字圖像處理的高級應用，內容包括熱點圖像處理方法原理及其MATLAB仿真、並行計算及其在圖像處理中的應用、圖像並行處理環境構建、典型圖像處理方法的CUDA實現以及數字圖像處理思維方法點撥。本書的主要特色為瞄準前沿熱點、理論講解透徹和代碼注解詳細。 　　本書可作為高等院校電子信息、計算機相關專業本科生、研究生的教材，也可作為畢業設計、研究生課題、各類相關競賽的參考資料，還可作為相關工程技術人員的參考書。

內頁插圖

目錄

第1章熱點圖像處理方法原理及其MATLAB仿真1.1基於模型的圖像邊緣檢測及其代碼快速生成1.1.1模型驅動開發思想概述1.1.2模型驅動開發的優勢1.1.3模型驅動開發在圖像處理領域中的應用1.1.4基於Simulink�睟locks的模型驅動開發圖像處理1.1.5基於Sobel算子的邊緣檢測的基本原理1.1.6基於模型的實現1.1.7代碼的快速生成1.2從嚮量相關角度實現圖像匹配1.2.1基於相關運算圖像匹配的過程1.2.2在嚮量空間分析圖像相關匹配1.2.3基於嚮量相關的圖像匹配的MATLAB實現1.3霧靄圖像清晰化及其實現1.3.1Retinex理論1.3.2基於Retinex理論的圖像增強的基本步驟1.3.3多尺度Retinex算法1.3.4例程精講1.4基於運動估計的視頻倍頻插幀1.4.1運動估計簡介1.4.2運動估計的應用領域1.4.3運動估計方法分類1.4.4基於塊匹配方法的運動估計1.4.5相關概念1.4.6匹配方法： 價值函數1.4.7搜索算法1.4.8實際應用舉例1.5SIFT特徵提取與描述1.5.1SIFT算法1.5.2SIFT特徵描述1.5.3實例精講1.6SURF特徵提取與匹配1.6.1積分圖像1.6.2DoH近似1.6.3尺度空間錶示1.6.4SURF特徵描述算子1.6.5程序實現1.7基於餘弦變換的多聚焦圖像融閤1.7.1什麼是圖像融閤1.7.2圖像融閤的層次1.7.3多聚焦圖像融閤1.7.4程序實現1.8可變目標實時跟蹤技術及其實現1.8.1復雜環境下目標跟蹤難點分析1.8.2可變目標跟蹤算法的原理1.8.3模闆更新方法1.8.4程序實現第2章並行計算及其在圖像處理中的應用2.1並行計算的理論知識2.1.1如何理解並行計算2.1.2並行計算的發展2.1.3並行計算的各類實現方式2.1.4並行計算機常用編程工具2.1.5什麼是GPU2.2基於並行計算的圖像處理2.2.1基於並行計算的圖像處理的優勢2.2.2效能評價標準2.2.3圖像處理並行設計方法2.2.4需要考慮的一些問題第3章圖像並行處理環境構建3.1建立一個簡單的對話框工程3.2用OpenCV顯示Hello World3.3安裝配置CUDA環境3.4用CUDA進行並行圖像處理3.5使用OpenCV讀入、處理和顯示圖像3.6CUDA編程簡介及其在圖像處理中應用3.6.1主機端和設備端3.6.2內核函數、CUDA軟件體係和NVCC編譯器3.6.3CUDA綫程模型的層次結構3.6.4GPU組成結構及其與綫程模型的關係3.6.5SDK和函數庫第4章典型圖像處理方法的GPU實現4.1基於kernel函數的並行圖像處理的程序實現4.2從圖像處理算法到GPU代碼實現4.2.1模闆匹配的MATLAB代碼4.2.2模闆匹配的CPU串行實現4.2.3模闆匹配的GPU並行實現4.3使用紋理存儲器加速4.3.1Sobel算子邊緣提取的GPU實現4.3.2雙綫性插值圖像縮放的GPU實現4.4基於CUFFT函數庫的圖像頻域變換4.4.1圖像FFT變換和頻域低通濾波4.4.2頻域高通濾波4.4.3多尺度Retinex去霧算法4.5自適應直方圖均衡4.6RGB圖像的GPU並行處理4.6.1彩色圖像去霧算法4.6.2彩色圖像去霧和直方圖均衡4.6.3K*近鄰濾波器4.6.4非局部均值濾波器第5章數字圖像處理思維方法點撥5．1學習點撥： 談學習數字圖像處理的經驗5．1．1麵嚮應用： 層層分解、抓住要點5．1．2麵嚮學習： 追根溯源、比較總結5．2思維點撥： 運用Triz思維，突破圖像處理瓶頸5．2．1Triz理論概述5．2．2實例分析： 運用Triz理論改進Hough變換的實時性5．3仿生理論助力圖像處理技術發展5．3．1什麼是仿生理論5．3．2仿生理論在數字圖像處理中的應用附錄ATriz矛盾矩陣錶、39項技術參數以及40條創新原則參考文獻

精彩書摘

　　第3章圖像並行處理環境構建 　　如果說多CPU並行的解決方案象徵著處理器外的高性能計算解決方案的話，那麼GPU的崛起就代錶著高性能計算方案嚮處理器本身性能的迴歸。在不同應用中，各自有各自的特點和優勢，孰優孰劣目前尚無定論，因此需要依據具體應用來確定。 　　對於圖像處理應用來說，如果不是極其特殊的圖像處理需求，現有的GPU硬件已經能夠滿足絕大多數的圖像處理要求，且從實時性、便攜性和成本等方麵來考慮，GPU也是高性能圖像處理非常好的選擇。對於圖像算法的研究者來說，終於可以專注於算法本身，而不用再為算法實時性的優化而絞盡腦汁瞭。 　　本書所用並行圖像處理方案為Nvidia (英偉達)費米架構計算能力1.2的GPU顯卡，相應地，也用到瞭英偉達顯卡並行計算的通用標準CUDA來完成核心代碼的設計和編譯，所用CUDA版本為3.0。此外，還用到目前主流的開源計算機視覺庫OpenCV來負責圖像的載入和顯示等工作。操作係統為Windows 7 32位係統，所用編程環境為VS2005。 　　Nvidia、AMD、Intel、三星都生産GPU，本書選擇瞭Nvidia的GPU作為圖像處理的硬件。作為當前主流高性能計算硬件提供商，Nvidia的GPU和CUDA編程規範設計十分經典，便於開發者進行自己的設計開發，掌握瞭CUDA設計思路和方法的讀者也能很容易掌握其他GPU的編程。從圖像處理的角度來看，不管是學習並行算法，還是要實際應用，Nvidia的GPU都是一個不錯的選擇。 　　Nvidia成立於1993年，是一傢以設計顯示芯片和主闆芯片組為主的半導體公司。2001年，發布瞭*個可編程GPU(GeForce 3)，其後的十幾年間，Nvidia的GPU不斷進步，浮點運算能力也不斷提高。目前，GPU性能遠超其他公司，並且有專業且開源的編程標準CUDA作為支持，Nvidia的GPU正迅速成為高性能計算方案的*選。 　　前麵提到過，CUDA是Compute Unified Device Architecture的縮寫，是英偉達公司推齣的一個完整的通用計算圖形處理器解決方案，提供瞭硬件的直接訪問接口，方便GPU解決復雜的計算問題。它包含瞭CUDA指令集架構(ISA)以及GPU內部的並行計算引擎，開發者可以使用C語言來為CUDA架構編寫程序，所編寫齣的程序可以在支持CUDA的GPU處理器上以超高性能運行。 　　OpenCV的全稱是Open Source Computer Vision Library，即開源計算機機器視覺庫，是一個跨平颱的計算機視覺庫，可以運行在Linux、Windows和Mac OS操作係統上。它由一係列C函數和少量C++類構成，同時提供瞭Python、Ruby、MATLAB等語言的接口，高效地實現瞭圖像處理和計算機視覺方麵的很多通用算法。　　……

前言/序言

　　前言　　當前，信息處理技術和計算機技術取得瞭長足的進步，數字圖像處理技術已在工業檢測、航空航天、星球探測、軍事偵察、公安防暴、人機交互、文化藝術等領域受到瞭廣泛的重視並取得瞭眾多成果。在人工智能、思維科學、仿生學等新興學科的推動下，現代數字圖像處理技術正在嚮著更高、更深層次發展，實用性也日漸增強。　　隨著現代數字圖像處理技術的飛速發展，新理論、新方法、新技術層齣不窮，並呈現齣智能化、高效化、實用化的特點。筆者在結閤自身教學與科研的基礎上，對這些新理論、新方法、新技術及其實現過程與方法進行瞭梳理和總結，撰寫成書。　　與其他同類的數字圖像處理書籍相比，本書有以下特點：　　（1） 瞄準前沿　　本書所介紹的圖像去霧技術、對圖像去霧技術、尺度不變特徵點的提取、圖像融閤、視頻圖像運動估計、基於CUDA的圖像並行處理等內容均是現代數字圖像處理技術的前沿和研究熱點。通過對這些知識與技術的講解，便於讀者瞭解現代數字圖像處理領域的研究熱點和*新研究動嚮。　　（2） 代碼翔實　　本書所講解的相關理論、算法、技術配有代碼實現，並且對這些代碼進行瞭詳細的注解。讀者可通過閱讀代碼，對本書講解的內容進行更加深入的瞭解。　　（3） 點撥思維　　在第5章，作者結閤多年的教學與科研經曆，從數字圖像處理學習與研究的方法、TRIZ創新思維在數字圖像處理領域的應用、數字圖像技術的發展方嚮等方麵與讀者分享瞭經驗，以期對讀者的學習、科研有所幫助和啓發。　　本書共五章，前兩章為提高篇，後三章為應用篇。內容包括熱點圖像處理方法原理及其MATLAB仿真、並行計算及其在圖像處理中的應用、圖像並行處理環境構建、典型圖像處理方法的CUDA實現以及數字圖像處理思維方法點撥。　　本書的適應人群是：　　�r 對數字圖像技術感興趣的讀者；　　�r 電子信息工程、計算機科學技術相關專業的本科生、研究生；　　�r 相關工程技術人員。　　在本書的撰寫過程中，　　李陽、劉祥、劉瑞瑞、於遜、範桂峰等參與瞭第1、2章的編寫，何灝、王軍正、吳軍、李麗華參與瞭第3、4章的編寫。　　在此，對他們的辛勤勞動錶示衷心的感謝。　　書中疏漏或不足之處在所難免，敬請讀者批評指正。　　趙小川　　2016年12月於北京

數字圖像處理的藝術與科學：洞悉理論，掌控實踐 數字圖像處理，作為連接物理世界與數字領域的重要橋梁，其應用已滲透到我們生活的方方麵麵。從醫療影像診斷的精準細微，到自動駕駛的實時感知，從安防監控的智能分析，到工業生産的質量檢測，再到科學研究的深層探索，高效、準確的圖像處理技術無處不在，支撐著現代社會的持續發展與創新。然而，在享受便捷的同時，我們是否真正理解瞭支撐這一切的底層技術？是否掌握瞭駕馭這些強大工具的精湛技藝？ 本書，《數字圖像處理高級應用：基於MATLAB與CUDA的實現（第2版）（精通MATLAB）》，旨在引領讀者深入探索數字圖像處理的精髓，不僅在於揭示其核心理論的奧秘，更著力於將這些理論轉化為切實可行的實踐技能。我們深知，理論的深度決定瞭理解的廣度，而實踐的力度則塑造瞭解決問題的能力。因此，本書將兩者有機地結閤，構建一條從概念認知到代碼實現，再到性能優化的完整學習路徑。 一、 理論基石：築牢認知之本 在數字圖像處理的廣闊天地中，紮實的理論基礎是所有高級應用得以建立的根基。本書將從最基礎的圖像錶示形式齣發，逐步深入到更為復雜的模型與算法。 圖像的數學錶達與模型： 我們將探討數字圖像是如何被量化、采樣，並以像素網格的形式呈現在計算機中的。從灰度圖像到彩色圖像，從二維圖像到三維數據，理解不同圖像模型的數學特性是後續處理的關鍵。我們將深入講解圖像的紋理、形狀、顔色等基本屬性的數學描述，以及這些屬性如何影響圖像的視覺感知和算法的設計。 經典的圖像變換與分析： Fourier變換、Walsh-Hadamard變換、小波變換等頻域和空域變換是理解圖像本質、實現各種處理的關鍵工具。本書將詳細闡述這些變換的原理、性質及其在圖像去噪、圖像增強、特徵提取等方麵的應用。例如，Fourier變換如何揭示圖像的周期性結構，小波變換如何實現圖像的多尺度分析，以及它們在圖像壓縮和細節重建中的作用。 圖像復原與增強的藝術： 模糊、噪聲、失真等問題是圖像采集過程中常見的挑戰。本書將係統介紹各種圖像復原技術，包括逆濾波、維納濾波、約束最小二乘濾波等，幫助讀者理解不同濾波方法的原理、優缺點以及適用的場景。同時，我們將探討圖像增強技術，如直方圖均衡化、對比度拉伸、局部增強等，如何提升圖像的視覺質量，使其更適閤人工觀察或後續分析。 圖像分割的邊界探測： 將圖像劃分為有意義的區域是許多高級應用（如目標識彆、醫學影像分析）的第一步。本書將深入講解基於閾值分割、邊緣檢測（如Sobel、Canny算子）、區域生長、分水嶺算法以及圖割等多種分割技術。我們將分析不同算法的適用性，以及如何根據圖像的特點選擇最優的分割策略。 特徵提取與描述的本質： 從圖像中提取有代錶性的特徵是實現模式識彆、圖像檢索和計算機視覺的關鍵。本書將涵蓋邊緣、角點（如Harris角點）、區域特徵（如SIEMENS特徵）、紋理特徵（如LBP, GLCM）以及尺度不變特徵（如SIFT, SURF）等多種特徵提取方法。我們將深入探討這些特徵的數學基礎，以及它們如何有效地捕捉圖像中的關鍵信息。 形態學處理的幾何洞察： 腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等形態學操作是處理圖像形狀、消除噪聲、連接或分離對象的強大工具。本書將詳細介紹這些基本操作的數學定義，以及它們在圖像細化、骨架提取、物體填充等方麵的應用。 二、 實踐利器：MATLAB的強大賦能 MATLAB作為一款強大的工程計算和數據分析軟件，憑藉其豐富的工具箱和易於使用的腳本語言，已成為數字圖像處理領域最常用的開發環境之一。本書將帶領讀者充分發掘MATLAB在圖像處理中的潛力。 MATLAB圖像處理工具箱的精通： 我們將係統介紹MATLAB圖像處理工具箱（Image Processing Toolbox）的核心函數和模塊，涵蓋圖像讀取、顯示、存儲，像素操作，濾波，變換，分割，形態學，特徵提取，以及圖像分析等各個方麵。通過大量的代碼示例，讀者將學會如何利用這些現成的函數高效地實現各種圖像處理算法。 腳本化開發與算法實現： 從簡單的圖像讀取和顯示，到復雜的圖像分割和特徵匹配，本書將引導讀者逐步構建自己的圖像處理腳本。我們將強調清晰的代碼結構、良好的變量命名和必要的注釋，培養讀者編寫可維護、可讀性強的代碼的習慣。 算法性能的優化與調優： 理論上行之有效的算法，在實際應用中可能麵臨性能瓶頸。本書將介紹在MATLAB中進行算法性能分析和優化的方法，包括嚮量化操作、並行計算（如果適用），以及如何利用MATLAB Profiler來定位性能瓶頸，從而提升算法的執行效率。 交互式探索與可視化： MATLAB強大的可視化能力是理解圖像處理算法工作過程的重要輔助。本書將展示如何利用MATLAB的繪圖函數、圖像顯示函數以及交互式工具，直觀地觀察算法對圖像的影響，從而加深對算法原理的理解，並方便進行參數調優。 三、 性能飛躍：CUDA的並行計算加速 隨著圖像數據的規模日益增大，以及對實時性要求的不斷提高，傳統的串行計算方式已難以滿足需求。GPU（圖形處理器）憑藉其海量的並行計算單元，為圖像處理帶來瞭革命性的性能提升。CUDA（Compute Unified Device Architecture）作為NVIDIA提供的通用並行計算平颱和編程模型，使得開發者能夠充分利用GPU的強大算力。 CUDA編程模型與並行計算基礎： 本書將介紹CUDA的核心概念，包括綫程、塊、網格、全局內存、共享內存、寄存器等。讀者將理解GPU是如何通過大規模並行來加速計算的，以及如何設計能夠充分發揮GPU優勢的並行算法。 GPU加速的圖像處理算法： 我們將重點講解如何將常見的數字圖像處理算法（如濾波、變換、分割、形態學操作等）遷移到GPU上運行，以實現顯著的性能提升。通過具體的CUDA代碼示例，讀者將學會如何編寫GPU kernels函數，如何管理GPU內存，以及如何實現CPU與GPU之間的數據傳輸。 CUDA庫的靈活運用： 除瞭直接編寫CUDA C/C++代碼，本書還將介紹如何利用NVIDIA提供的cuFFT、cuDNN等高性能計算庫，以及MATLAB中與CUDA集成的工具（如MATLAB Coder配閤GPU Coder），來加速圖像處理任務。這將大大降低CUDA編程的門檻，並幫助讀者快速實現高性能的圖像處理應用。 性能評估與分析： 將算法從CPU遷移到GPU並非易事，需要仔細的性能分析和調優。本書將介紹在CUDA環境下進行性能評估的方法，包括測量GPU執行時間、內存訪問模式分析、綫程並行度分析等，幫助讀者理解GPU加速的原理，並找齣潛在的性能瓶頸。 四、 高級應用領域：理論與實踐的深度融閤 掌握瞭理論基礎和MATLAB、CUDA的強大工具後，本書將引導讀者將所學知識應用於幾個具有代錶性的高級應用領域。 醫學影像分析： 從X光、CT、MRI到超聲圖像，醫學影像處理在疾病診斷、手術規劃、治療監測等方麵發揮著至關重要的作用。本書將探討如何利用圖像處理技術實現病竈檢測、器官分割、影像配準、三維重建等關鍵任務。 計算機視覺： 計算機視覺旨在讓計算機“看懂”世界。我們將介紹目標檢測、目標跟蹤、圖像檢索、人臉識彆、場景理解等計算機視覺的核心技術，並探討如何利用MATLAB和CUDA實現這些功能。 遙感影像處理： 衛星和航空影像為我們提供瞭宏觀的地理信息。本書將講解遙感影像的去噪、增強、分類、變化檢測等技術，以及如何應用於環境監測、城市規劃、資源管理等領域。 工業圖像檢測： 在製造業中，自動化光學檢測（AOI）已成為産品質量控製的關鍵環節。本書將展示如何利用圖像處理技術實現缺陷檢測、尺寸測量、錶麵瑕疵識彆等。 本書特點： 理論與實踐並重： 深入淺齣地講解圖像處理的數學原理，同時提供大量可運行的MATLAB和CUDA代碼示例。 由淺入深： 從基礎概念到高級應用，循序漸進地引導讀者掌握復雜的圖像處理技術。 前沿技術集成： 充分結閤MATLAB和CUDA，實現高性能的圖像處理算法。 豐富的應用場景： 涵蓋醫學影像、計算機視覺、遙感、工業檢測等多個實際應用領域。 “精通MATLAB”的承諾： 通過詳實的講解和代碼實踐，幫助讀者真正掌握MATLAB在圖像處理領域的應用精髓。 無論您是希望深入理解數字圖像處理的學者，還是緻力於開發高性能圖像處理應用的工程師，亦或是對人工智能、計算機視覺充滿熱情的探索者，本書都將是您不可或缺的寶貴資源。讓我們一同踏上這場激動人心的數字圖像處理之旅，掌握理論，精通實踐，開啓無限可能！

評分☆☆☆☆☆

說實話，我當初選擇這本《數字圖像處理高級應用：基於MATLAB與CUDA的實現（第2版）（精通MATLAB）》更多的是一種“碰巧”的緣故。我當時正為我們團隊的一個項目發愁，需要快速實現一些復雜的圖像分析功能，而且對性能有著相當高的要求。我的同事推薦瞭幾本書，我瀏覽瞭一下，這本書的標題和目錄裏齣現的“CUDA”引起瞭我的注意。我們一直是用CPU來跑MATLAB的圖像處理腳本，雖然效果尚可，但速度總是一個瓶頸。我之前也聽說過CUDA，但總覺得離自己比較遠，不知道如何上手。這本書正好提供瞭一個將MATLAB與CUDA結閤的解決方案，這讓我覺得非常吸引人。我希望書中能提供一些關於如何將MATLAB代碼“搬運”到GPU上運行的詳細步驟和技巧，而不是簡單地羅列一些API。例如，如何有效地進行數據在CPU和GPU之間的傳輸，如何設計更適閤GPU架構的並行算法，以及如何調試在GPU上運行的代碼。畢竟，從串行思維切換到並行思維是一個不小的挑戰。而且，書中提到的“精通MATLAB”也讓我感到，它不僅僅是關於CUDA，還會在MATLAB本身的高級應用方麵有所涉及，這對我提升整體MATLAB編程能力也有很大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題就讓我眼前一亮，《數字圖像處理高級應用：基於MATLAB與CUDA的實現（第2版）（精通MATLAB）》。作為一名在圖像處理領域摸爬滾打多年的開發者，我一直深知理論與實踐結閤的重要性，而MATLAB一直是我的得力助手。當我看到“高級應用”和“CUDA”這兩個關鍵詞時，我便知道這絕對不是一本泛泛而談的入門讀物。我期待這本書能帶領我深入挖掘MATLAB在圖像處理領域更深層次的潛力，尤其是在高性能計算方麵。CUDA技術的集成更是讓我看到瞭將算法性能提升到新高度的可能性。在實際工作中，我們常常會遇到需要處理海量圖像數據，或者對實時性要求極高的場景，傳統的串行處理方式顯得力不從心。而CUDA則為並行計算提供瞭強大的支持，如果這本書能夠清晰地講解如何利用CUDA加速MATLAB中的圖像處理算法，那將是巨大的福音。我特彆關心書中是否會涉及一些前沿的算法，例如深度學習在圖像識彆、分割中的應用，以及如何將其部署到GPU上進行高效推理。同時，我也希望書中能夠提供一些實際的項目案例，讓我能夠學以緻用，解決工作中遇到的具體問題。第2版的更新，意味著內容可能涵蓋瞭最新的MATLAB版本和CUDA工具包，這對於保持技術的先進性至關重要。總而言之，我對這本書充滿瞭期待，相信它能成為我提升圖像處理技能的有力工具。

評分☆☆☆☆☆

我當初選擇《數字圖像處理高級應用：基於MATLAB與CUDA的實現（第2版）（精通MATLAB）》，更多的是齣於一種“武裝到牙齒”的心態。我希望在圖像處理領域，尤其是那些對計算性能要求極高的任務上，能夠擁有強大的工具和技能。MATLAB是我日常工作中不可或缺的利器，它提供瞭豐富的圖像處理函數庫和靈活的編程環境。但是，隨著技術的發展，我意識到僅僅依賴CPU進行串行計算已經無法滿足日益增長的計算需求。CUDA的引入，為我打開瞭一個全新的維度，讓我看到瞭將計算能力提升一個數量級的可能性。我期望這本書能像一位經驗豐富的導師，引導我深入理解CUDA的工作原理，並教會我如何在MATLAB中有效地利用它。我希望書中能提供一些關於如何識彆圖像處理任務中可以並行化的部分，以及如何設計和實現高效的並行算法。例如，在進行大規模圖像濾波、特徵提取或者圖像重建等任務時，如何將這些操作分解成可以並行執行的小任務，並利用GPU的強大計算能力來同時處理。我同樣希望書中能夠提供一些實用的技巧和最佳實踐，以避免常見的性能陷阱，並最大化CUDA的加速效果。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我收到這本《數字圖像處理高級應用：基於MATLAB與CUDA的實現（第2版）（精通MATLAB）》的時候，心裏是帶著一絲絲的忐忑的。我對數字圖像處理本身有一些基礎的瞭解，也用MATLAB做過一些比較常規的圖像增強和濾波操作，但“高級應用”和“CUDA”這兩個詞，對我來說，就像是站在一條陡峭山坡的腳下，不知道能否成功登頂。我最擔心的是，這本書會不會過於理論化，充斥著晦澀難懂的數學公式和算法描述，而忽略瞭實際操作的指導。我更傾嚮於那種能夠手把手教我如何實現具體功能，如何解決實際問題的書籍。特彆是關於CUDA的部分，我希望它能從最基礎的概念講起，解釋清楚GPU的工作原理，以及如何在MATLAB中調用CUDA庫。我希望書中能提供一些示例代碼，並且這些代碼能夠清晰地解釋每一行語句的作用，以及它們如何協同工作來實現最終的圖像處理效果。如果書中能包含一些關於圖像修復、目標跟蹤、或者醫學圖像分析等具體應用場景的案例，並且能夠展示如何利用MATLAB和CUDA來解決這些問題，那我會覺得這本書的價值會大大提升。

評分☆☆☆☆☆

我對於《數字圖像處理高級應用：基於MATLAB與CUDA的實現（第2版）（精通MATLAB）》的期待，主要來自於我對當前圖像處理技術發展趨勢的觀察。現在，隨著大數據和人工智能的飛速發展，圖像數據量日益龐大，處理速度和效率成為製約很多研究和應用的關鍵。MATLAB作為我常用的開發平颱，在算法原型設計和驗證方麵非常高效，但對於大規模數據的實時處理，確實顯得有些吃力。而CUDA的齣現，為解決這個問題提供瞭強大的武器。我希望這本書能夠深入剖析如何在MATLAB環境中，高效地利用CUDA進行並行計算，從而加速各種復雜的圖像處理任務。比如，如何針對特定的圖像處理算法，例如捲積神經網絡（CNN）在圖像分類和目標檢測中的應用，進行CUDA的優化，以達到接近硬件極限的性能。書中是否會涉及如何自定義CUDA核函數（kernel），或者如何利用MATLAB的並行計算工具箱（Parallel Computing Toolbox）來無縫集成CUDA，這些都是我非常感興趣的點。另外，第2版的內容更新，也意味著書中可能會涵蓋最新的GPU架構和CUDA編程模型，這對於保持技術的領先性非常重要。

評分☆☆☆☆☆

相關內容的書籍不多，買來留著查詢用，印刷質量不錯

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

等著應用

評分☆☆☆☆☆

最近準備學習Cuda圖像處理！這方麵的資料比較少！買來學習一下！大緻看瞭一下！內容適閤我這樣的新手入門！

評分☆☆☆☆☆

還不錯，京東618圖書專場，挺劃算的！

評分☆☆☆☆☆

圖書質量不錯，送貨速度快，用來做參考書，有的時候就該多看資料，可以開拓思路

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

很好的MATLAB並行計算和仿真書籍