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赵小川，何灏，唐弘毅 著

图书标签:

• MATLAB
• 计算机视觉
• 图像处理
• 模式识别
• 算法实现
• 实战
• 精通
• 技术教程
• 工程应用
• 数字图像处理

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302491767

版次：1

商品编码：12352705

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-05-01

用纸：胶版纸

页数：199

字数：320000

内容简介

本书以MATLAB 8.X汉化版为工具，深入浅出地介绍了基于计算机视觉系统工具箱（Computer Vision System Toolbox）的数字图像处理的基本原理、实现方法、仿真过程、代码生成,具有循序渐进、易于研读的特点。本书共6章，内容包括MATLAB操作基础、计算机视觉与数字图像处理基础、基于系统对象的编程、模块化仿真、C/C++代码的生成、双目立体视觉及其程序实现。

本书可作为电子信息工程、计算机科学与技术相关专业的本科生、研究生的教材，也可作为工程技术人员的参考资料，对数字图像技术感兴趣、计划系统学习的读者也可参考本书。

目录

第1章MATLAB操作基础
1.1矩阵操作与运算
1.1.1在MATLAB中生成矩阵
1.1.2矩阵变形操作
1.1.3矩阵的下标引用
1.1.4获取当前矩阵信息
1.1.5矩阵运算
1.1.6矩阵关系比较
1.1.7矩阵元素值取整
1.1.8对矩阵进行逻辑运算
1.1.9矩阵分解
1.1.10查找矩阵中的最值
1.1.11查找矩阵中的元素
1.2MATLAB编程基础
1.2.1变量命名规则及其类型
1.2.2基本程序结构
1.2.3M文件
1.2.4函数句柄与匿名函数
1.2.5MATLAB编程技巧
1.3基于Simulink的仿真
1.3.1什么是Simulink
1.3.2Simulink模块库介绍
1.3.3创建一个简单的Simulink示例
1.3.4对模块进行基本操作
1.3.5信号线的操作
1.4计算机视觉系统工具箱介绍
第2章计算机视觉与数字图像处理基础
2.1基本概念
2.1.1什么是“计算机视觉”
2.1.2什么是“数字图像”
2.1.3数字图像处理的一些基本概念
2.1.4数字图像的矩阵表示
2.2图像的灰度直方图
2.3图像的色彩空间
2.3.1RGB色彩空间
2.3.2HSV色彩空间
2.3.3YUV空间
2.3.4HSI色彩空间
2.3.5灰度空间
2.3.6Lab色彩空间
2.4图像的缩放变换
2.5图像的平移变换
2.6图像的旋转变换
2.7图像的傅里叶变换
2.7.1傅里叶变换的物理意义
2.7.2离散傅里叶变换
2.7.3快速傅里叶变换
2.7.4主要性质
2.8图像的余弦变换
2.9图像的腐蚀和膨胀
2.9.1图像的腐蚀
2.9.2图像的膨胀
2.10图像的开运算、闭运算
2.10.1图像的开运算
2.10.2图像的闭运算
2.11图像的中值滤波
2.12图像的角点检测
2.13图像的边缘检测
2.13.1运用一阶微分算子检测图像边缘
2.13.2运用二阶微分边缘检测算子检测图像边缘
2.13.3Canny边缘检测算子
第3章基于系统对象的编程
3.1基于系统对象编程的介绍
3.2图像直方图的编程实现
3.3图像色彩空间变换的编程实现
3.4图像缩放的编程实现
3.5图像平移的编程实现
3.6图像旋转的编程实现
3.7图像傅里叶变换的编程实现
3.8图像余弦变换的编程实现
3.9图像腐蚀、膨胀的编程实现
3.10图像开运算、闭运算的编程实现
3.11图像中值滤波的编程实现
3.12图像角点检测的编程实现
3.13图像边缘检测的编程实现
第4章模块化仿真
4.1计算机视觉系统工具箱功能模块介绍
4.2图像直方图的模块化仿真
4.3图像色彩空间转换的模块化仿真
4.4图像缩放变换的模块化仿真
4.5图像平移变换的模块化仿真
4.6图像旋转变换的模块化仿真
4.7图像傅里叶变换的模块化仿真
4.8图像余弦变换的模块化仿真
4.9图像腐蚀膨胀的模块化仿真
4.10图像开运算、闭运算的模块化仿真
4.11图像中值滤波的模块化仿真
4.12图像角点检测的模块化仿真
4.13图像边缘检测的模块化仿真
第5章C/C++代码的生成
5.1如何打开MATLAB Coder交互界面
5.2MATLAB Coder所支持转换的类型
5.3简单程序的C/C++代码生成
5.4通过命令实现C代码的生成
5.5图像缩放算法的代码生成与运行
第6章双目立体视觉及其程序实现
6.1双目立体视觉基本理论
6.1.1摄像机成像模型
6.1.2双目立体视觉原理
6.1.3双目立体视觉系统基本概念
6.2双目立体视觉系统摄像机标定
6.2.1摄像机标定概念
6.2.2摄像机标定常用方法
6.2.3例程精讲： 使用棋盘格进行标定
6.3立体图像校正
6.3.1立体图像校正原理
6.3.2例程精讲： 立体图像校正
6.4立体匹配
6.4.1立体匹配约束准则确定
6.4.2匹配代价函数与代价计算
6.4.3视差计算及优化
6.4.4例程精讲： 视差计算
6.5三维重建
6.5.1空间点三维重建
6.5.2例程精讲： 三维重建
参考文献

精彩书摘

　　第5章C/C++代码的直接生成
　　在MATLAB的产品族中，MATLAB Coder、Simulink Coder可以直接将MATLAB代码、Simulink仿真模型转换成高效优化的C/C++语言程序代码，这些C/C++代码可以脱离MATLAB环境独立运行，这样大大减少了软件工程师的编写代码工作量，并且提高了软件编写的规范性，缩短了产品软件的研发周期。
　　5.1如何打开MATLAB Coder交互界面
　　方法1： 单击“应用程序”菜单中的MATLAB Coder,如图5.1.1所示。
　　图5.1.1“应用程序”菜单中的MATLAB Coder
　　方法2： 在命令行窗口中输入coder命令,如图5.1.2所示。
　　图5.1.2在命令行窗口中输入coder命令
　　通过上述两种方法打开的MATLAB Coder交互界面如图5.1.3所示。
　　图5.1.3打开的MATLAB Coder交互界面
　　5.2MATLAB Coder所支持转换的类型
　　MATLAB Coder所支持的转换类型如表5.2.1所示。
　　表5.2.1MATLAB Coder所支持的转换类型
　　矩阵和数组类和数据类型编程结构函数
　　矩阵运算
　　N维数组
　　下标操作
　　帧
　　持续变量
　　全局变量复数
　　整形数据匹配
　　单精度双精度
　　定点运算
　　字符
　　结构体
　　数值类
　　变长度数据
　　系统对象数学运算
　　逻辑关系操作符
　　程序控制语句（if,for,while,switch）和结构部分MATLAB函数
　　和系统对象
　　5.3简单程序的C/C++代码生成
　　步骤1： 编写一个M函数foo.m,如图5.3.1所示，用于计算a与b相乘。
　　图5.3.1编写的M函数foo.m
　　注意： 在函数的第一行结尾加入关键词“%#codegen”，它告诉MATLAB正在使用的函数用于代码生成，需要使用MATLAB Coder工具。
　　步骤2： 在命令行窗口输入coder(图形界面)，按Enter键，弹出MATLAB Coder Project对话框，输入工程名foo.prj，如图5.3.2所示。
　　图5.3.2新建一个工程名为foo.prj的工程
　　步骤3： 在新建完工程之后，单击Build标签，将Output type设置为C/C++ Static Library，如图5.3.3所示，用于生成静态的可独立运行的C/C++代码库。单击More settings，弹出“工程设置”窗口，单击“所有设置”，在Language选项上通过下拉菜单选择C++，如图5.3.4所示。
　　……

前言/序言

　　前言
　　随着信息处理技术和计算机技术的飞速发展，计算机视觉技术已在工业检测、监控侦察、人机交互等领域受到了广泛的重视并取得了众多成就。
　　近年来，MATLAB软件针对数字图像处理技术推出了诸多新功能，计算机视觉系统工具箱（Computer Vision System Toolbox）便是其中典型的代表。与图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）相比，计算机视觉工具箱引入了基于系统对象（System Object）和基于模型的处理模式，使其处理速度更快，交互性更强。同时，该工具箱的绝大多数函数、系统对象、模型支持代码转换，可自动生成可读、可运行、可移植的C/C++代码。
　　本书以MATLAB 8.X汉化版为工具，深入浅出地介绍了基于计算机视觉系统工具箱的数字图像处理的基本原理、实现方法、仿真过程和代码生成。
　　本书具有如下特色：
　　（1） 本书将基本原理、仿真实现、编程实现、代码转换有机地结合，实现了对计算机视觉系统工具箱全方位的讲解。
　　（2） 根据编者近些年来从事教学、科研的经验，列举了MATLAB计算机视觉工具箱的实现实例，并附有详细注解；在每个例子中都有运行效果图，使读者具有身临其境的感觉。
　　（3） 本书在讲解的过程中，分享了作者的一些心得，实用性强，有利于读者快速上手。
　　本书共6章，内容包括 MATLAB操作基础、计算机视觉与数字图像处理基础、基于系统对象的编程、模块化仿真、C/C++代码的生成、双目立体视觉及其程序实现。
　　本书适用于以下人群： 对数字图像技术感兴趣、计划系统学习的读者,电子信息工程、计算机科学技术相关专业的本科生、研究生，以及工程技术人员。
　　本书的第1章由唐弘毅编写，第6章由何灏编写，其余各章由赵小川编写，唐弘毅也参与了编写工作，邱帅睿、于逊、刘祥、李阳分别对本书进行了资料整理及校对。
　　赵小川
　　2017年12月

《 MATLAB计算机视觉实战：精通MATLAB 》 简介 在当今科技飞速发展的时代，计算机视觉作为人工智能领域的核心分支，正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。从自动驾驶汽车的“眼睛”，到医疗影像诊断的“助手”，再到安防监控的“哨兵”，计算机视觉技术正在重塑我们的世界。而MATLAB，凭借其强大的数值计算能力、丰富的工具箱以及易于上手的特性，已成为计算机视觉领域不可或缺的开发和研究平台。 本书，《 MATLAB计算机视觉实战：精通MATLAB 》，旨在为广大计算机视觉爱好者、学生、研究人员以及工程师提供一本全面、实用且深入的参考指南。它将带您踏上一段由浅入深、循序渐进的MATLAB计算机视觉实践之旅，让您不仅能够理解计算机视觉的核心概念，更能熟练运用MATLAB工具箱解决实际问题，从而真正“精通MATLAB”在计算机视觉领域的应用。 本书特色与内容概述： 本书内容丰富，涵盖了计算机视觉的多个关键领域，并以大量的实际案例和代码示例贯穿始终，强调动手实践，力求让读者在“学”的同时，“做”，在“做”的过程中，“悟”。 第一部分：MATLAB基础与计算机视觉入门 在深入探讨计算机视觉算法之前，我们首先会为您打下坚实的MATLAB基础。您将学习： MATLAB环境与基本操作： 熟悉MATLAB的界面、变量管理、基本数据类型、运算符、控制流语句（if-else, for, while）等，为后续的编程实践做好准备。 矩阵运算与图像处理基础： 深入理解MATLAB在矩阵运算方面的优势，以及如何进行基本的图像读写、显示、像素访问、颜色空间转换（如RGB转灰度、HSV）等操作。 MATLAB图像处理工具箱概览： 介绍MATLAB图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）的核心功能，包括各种预处理函数、滤波、形态学操作等，为您打开通往图像处理世界的大门。 第二部分：图像预处理与特征提取 清晰、有意义的图像是进行后续分析的前提。本部分将重点讲解如何通过有效的预处理手段提升图像质量，并介绍多种关键的特征提取技术： 噪声抑制与图像增强： 学习各种降噪滤波器（如高斯滤波、中值滤波、双边滤波），以及对比度增强、直方图均衡化等方法，让模糊的图像变得清晰，细节得以展现。 几何变换与图像校正： 掌握图像的缩放、旋转、平移、仿射变换、透视变换等操作，学习如何进行图像配准、畸变校正，为后续的物体识别和跟踪奠定基础。 边缘检测与轮廓提取： 探索Canny、Sobel、Laplacian等经典的边缘检测算法，学习如何利用形态学操作（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算）来提取和分析图像中的轮廓。 角点检测与斑点检测： 学习Harris、Shi-Tomasi等角点检测算法，以及Blob分析技术，理解这些特征点在图像匹配、目标跟踪等任务中的重要作用。 SIFT、SURF、ORB等局部特征描述符： 深入学习这些强大的局部特征提取和描述算法，理解它们在尺度不变性、旋转不变性等方面的优势，并学习如何在MATLAB中实现它们，为图像匹配和物体识别打下基础。 HOG（方向梯度直方图）特征： 学习HOG特征的原理及其在行人检测等任务中的应用，理解如何通过提取图像局部区域的梯度信息来构建特征描述。 第三部分：图像分割与目标识别 图像分割是将图像划分为有意义的区域，而目标识别则是识别图像中的特定对象。本部分将聚焦于这些核心的计算机视觉任务： 阈值分割技术： 学习全局阈值、局部阈值、Otsu's方法等多种阈值分割技术，理解如何根据像素灰度值进行二值化处理，分离前景与背景。 区域生长与区域分裂合并： 探索基于像素相似度的区域生长算法，以及区域分裂合并策略，学习如何根据像素的连通性和相似性来构建图像的语义区域。 Watershed（分水岭）算法： 深入理解分水岭算法的原理，学习如何利用其将图像分割成不同的区域，特别是在处理相互接触的物体时。 聚类算法在分割中的应用： 学习K-Means、Mean Shift等聚类算法，理解如何利用这些算法对图像像素进行分组，从而实现图像分割。 基于模板匹配的识别： 学习如何使用模板匹配技术来定位和识别图像中与预定义模板相似的对象。 机器学习基础与分类器： 引入支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树等经典的机器学习分类器，并讲解它们在图像分类任务中的应用。 Haar特征与Adaboost算法： 深入理解Haar特征的原理，以及Adaboost算法如何结合Haar特征进行级联分类器训练，并重点讲解如何利用MATLAB的Computer Vision Toolbox和Deep Learning Toolbox实现人脸检测等经典应用。 第四部分：运动分析与目标跟踪 理解图像序列中的运动信息是计算机视觉的重要组成部分。本部分将带您深入研究运动分析与目标跟踪技术： 光流法（Optical Flow）： 学习Lucas-Kanade、Horn-Schunck等经典光流算法，理解如何计算图像帧之间像素点的运动向量，从而分析物体的运动轨迹。 帧间差分法： 学习如何通过比较连续帧的差异来检测运动目标，理解其优点与局限性。 背景减除法： 掌握多种背景减除模型（如高斯混合模型GMM），理解如何构建背景模型并从中分离出前景运动目标。 基于特征点跟踪： 学习如何利用SIFT、SURF等局部特征点，并通过跟踪这些特征点来实现目标的持续跟踪。 卡尔曼滤波器（Kalman Filter）与粒子滤波器（Particle Filter）： 深入理解这些强大的跟踪算法，学习如何利用它们来预测和更新目标的状态，提高跟踪的鲁棒性。 Mean-Shift跟踪算法： 学习Mean-Shift算法在目标跟踪中的应用，理解其通过迭代搜索来寻找概率密度峰值的方法。 第五部分：立体视觉与三维重建 感知深度信息并构建三维场景是计算机视觉的终极目标之一。本部分将带您进入立体视觉和三维重建的世界： 相机模型与标定： 学习相机成像模型（针孔模型、畸变模型），以及如何进行相机内参和外参标定，理解相机标定对于三维重建的重要性。 立体匹配： 深入研究SGM（Semi-Global Matching）、BM（Block Matching）等立体匹配算法，理解如何通过计算视差图来恢复深度信息。 深度图的计算与处理： 学习如何根据视差图生成深度图，并进行平滑、滤波等后处理操作。 点云数据处理： 介绍点云数据的概念，学习如何使用MATLAB的点云处理工具箱来加载、可视化、分割和滤波点云数据。 三维重建基础： 介绍基于多视图几何的三维重建原理，讲解如何从多张二维图像恢复出三维场景。 第六部分：深度学习在计算机视觉中的应用 近年来，深度学习以前所未有的方式推动了计算机视觉的发展。本部分将为您揭示深度学习的强大力量： 深度学习基础： 介绍神经网络、卷积神经网络（CNN）等核心概念，让您理解深度学习模型的工作原理。 MATLAB深度学习工具箱： 重点介绍MATLAB的Deep Learning Toolbox，演示如何利用该工具箱构建、训练和部署深度学习模型。 图像分类与物体检测： 学习如何利用预训练模型（如AlexNet, VGG, ResNet）进行迁移学习，实现高效的图像分类和物体检测任务。 语义分割与实例分割： 介绍FCN、Mask R-CNN等深度学习模型，并演示如何利用它们进行像素级别的图像分割。 应用案例： 提供具体的深度学习应用案例，例如使用CNN进行图像风格迁移、生成对抗网络（GAN）进行图像生成等。 实践驱动，学以致用： 本书最大的亮点在于其高度的实践性。每个章节都配有丰富的MATLAB代码示例，这些示例不仅清晰地展示了算法的实现过程，更直接解决了实际的计算机视觉问题。从简单的图像滤波到复杂的深度学习模型训练，您将亲手编写代码，运行程序，观察结果，不断调试和优化。 目标读者： 计算机科学、电子工程、自动化等相关专业的在校学生： 本书是学习计算机视觉和MATLAB应用的理想教材，可以帮助您快速掌握理论知识并将其应用于实践。 计算机视觉领域的初学者： 即使您对计算机视觉一无所知，本书也会从基础开始，循序渐进地引导您进入这个迷人的领域。 希望将MATLAB应用于计算机视觉项目的工程师和研究人员： 本书提供了大量的实用技巧和案例，能够帮助您快速解决实际工程和科研问题。 对人工智能和机器视觉感兴趣的业余爱好者： 本书将带您领略计算机视觉的魅力，并让您掌握动手实践的能力。 学习本书，您将获得： 扎实的MATLAB编程能力： 熟练掌握MATLAB在图像处理和计算机视觉任务中的运用。 全面的计算机视觉知识体系： 从基础到高级，系统了解计算机视觉的经典算法和前沿技术。 解决实际问题的能力： 能够利用MATLAB独立完成各种计算机视觉项目。 “精通MATLAB”在计算机视觉领域的实力： 成为一名能够高效运用MATLAB进行计算机视觉开发的专业人才。 《 MATLAB计算机视觉实战：精通MATLAB 》，期待与您一同探索计算机视觉的无限可能！

评分☆☆☆☆☆

这本书在工具箱的深入应用方面做得尤为出色，它不仅仅局限于MATLAB自带的Image Processing Toolbox，还涉及到如何结合其他科学计算模块，构建一个更强大的视觉处理流水线。我特别关注了它关于GPU加速的部分，在处理高分辨率图像或视频流时，计算效率是决定成败的关键。书中对MATLAB并行计算工具箱的讲解非常实用，它没有停留在理论上，而是提供了具体的代码实例，指导读者如何有效地利用多核CPU和GPU资源。这对于我们处理实时性要求高的工业检测或自动驾驶中的感知任务来说，简直是雪中送炭。这本书成功地架起了理论与高性能计算之间的桥梁，让MATLAB这个强大的平台在视觉领域焕发出新的生命力。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始对这本书抱有怀疑态度，毕竟市面上打着“实战”旗号的书不少，但内容往往停留在初级的入门水平。然而，当我深入阅读后，才发现这套书的深度远超我的预期。它并没有回避那些复杂的数学理论，而是巧妙地将它们融入到实际应用中，让你在操作中自然而然地领悟其精髓。比如，在讲解三维重建和SLAM相关的章节时，它并没有简单地罗列算法公式，而是结合MATLAB强大的矩阵运算能力，清晰地展示了如何利用线性代数和优化方法来构建一个可行的系统。这本书的逻辑性极强，从基础的图像预处理到高级的机器学习在视觉中的应用，层层递进，逻辑链条完整。对于那些想要构建自己视觉系统、不满足于调用现成API的工程师来说，这本书无疑是一本“武功秘籍”，让你真正掌握核心技术，而不是停留在“拿来主义”。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我们这些在图像处理和计算机视觉领域摸爬滚打多年的“老兵”量身定制的。我记得当时刚接触MATLAB的图像处理工具箱时，面对那些繁杂的函数和晦涩的文档，感觉就像迷失在了一片算法的丛林里。这本书的编排方式非常注重“实战”，不像很多理论书籍那样只停留在概念层面，而是直接带你上手去解决实际问题。比如，它对图像去噪、边缘检测、特征提取等核心环节的讲解，都是通过一个个具体的案例铺陈开来的。我尤其欣赏它在代码实现上的严谨性，每一步都解释得非常到位，让你不仅知道“怎么做”，更能理解“为什么这么做”。对于我们这种需要快速将理论转化为生产力的人来说，这种直击痛点的讲解方式无疑是最高效的学习路径。它提供的代码模板和优化技巧，直接让我省去了大量的调试时间，极大地提升了工作效率。

评分☆☆☆☆☆

从一个纯粹的初学者角度来看，这本书的上手难度稍微有些陡峭，但这恰恰是它的价值所在。它并没有刻意去迎合零基础的用户，而是设定了一个合理的门槛，要求读者对MATLAB环境有一定的熟悉度，并且对基础的线性代数和概率论有初步了解。我体会到，这本书更像是一位经验丰富的导师，他不会一步一步地牵着你的手走，而是会抛出挑战，引导你去思考和探索。例如，在讲解模板匹配和目标跟踪的部分，它会详细分析不同算法的优缺点和适用场景，并提供了一套完整的评估框架。这种批判性的思维训练，比单纯的“照葫芦画瓢”重要得多。它教会我的，是如何根据不同的视觉任务，科学地选择和定制最合适的算法组合。

评分☆☆☆☆☆

阅读完这本书，我最大的感受是它构建了一种“解决问题”的思维定式。它非常注重工程实践中的常见陷阱和规避策略。例如，在数据增强和模型泛化能力的探讨上，它并没有使用花哨的新名词，而是回归到数据分布和特征鲁棒性的本质上去分析问题。书中对不同视觉算法在面对光照变化、遮挡、视角变化等复杂场景时的表现进行了细致的对比分析，并给出了针对性的解决方案，这些经验是很多教科书上难以获取的。这本书更像是一本“故障排除手册”和“最佳实践指南”的结合体，它教会了我如何系统性地分析一个视觉项目中的瓶颈，并用MATLAB语言去高效地实现优化方案，使得最终的成果既美观又可靠。