9787308127752 数字图像处理实验指导教程(高等院校计算机技术“十二五”规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

柳林著 著

图书标签:

• 数字图像处理
• 图像处理实验
• MATLAB
• 高等院校教材
• 计算机技术
• 十二五规划
• 图像处理教程
• 实验指导
• 数字图像
• 图像分析

店铺： 聚雅图书专营店

出版社： 浙江大学出版社

ISBN：9787308127752

商品编码：29529340156

包装：平装

出版时间：2014-01-01

基本信息

书名：数字图像处理实验指导教程(高等院校计算机技术“十二五”规划教材)

定价：22.00元

作者：柳林著

出版社：浙江大学出版社

出版日期：2014-01-01

ISBN：9787308127752

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

---

本书是冈萨雷斯著《数字图像处理(matlab版)》的配套实验使用教材。本书对原教材上的算法进行了简要介绍和分析，并对相关代码进行了扩充、修改和注释，并添加了适量的练习题，使之适合本科生实验课的需要；同时对原教材中的关键函数进行了注释和分析，降低了初学者掌握原教材的难度

内容提要

---

柳林编著的《数字图像处理实验指导教程》是R.C.冈萨雷斯等著《数字图像处理（MATLAB版）》的配套实验指导教程。 本书共分10章，基本与原教材的10章相对应。每章分为实验目的、实验原理、实验步骤、思考题、实验报告内容和相关程序阅读等6节。其中，实验目的部分概括了每章实验需要重点掌握或一般了解的知识点；实验原理部分粗略概括了相关教材理论内容；实验步骤部分给出了课内实验需要完成的实验内容和相关代码；思考题部分是学生需要在实验课内完成的作业，课后可根据思考题提交实验报告；实验报告内容给出了实验报告需要完成的要点；相关程序阅读是实验中用到的MATLAB函数的源码，并对这些源码做了详细的注释和解读，学生通过阅读这些函数可以加深对实验内容的理解。 本书也可以作为其他教材的配套实验教程，或者作为读者自学数字图像处理技术的实验参考书。

目录

---

实验一 MATLAB安装和使用
1.1 实验目的
1.2 实验步骤
实验二 MATLAB数字图像基本操作
2.1 实验目的
2.2 实验原理
2.3 实验步骤
2.4 思考题
2.5 实验报告内容
实验三 亮度变换与空间滤波
3.1 实验目的
3.2 实验原理
3.3 实验步骤
3.4 思考题
3.5 实验报告内容
3.6 相关函数和程序阅读
实验四 频域处理
4.1 实验目的
4.2 实验原理
4.3 实验步骤
4.4 思考题
4.5 实验报告内容
4.6 相关函数和程序阅读
实验五 图像复原
5.1 实验目的
5.2 实验原理
5.3 实验步骤
5.4 思考题
5.5 实验报告内容
5.6 相关函数和程序阅读
实验六 彩色图像处理
6.1 实验目的
6.2 实验原理
6.3 实验步骤
6.4 思考题
6.5 实验报告内容
6.6 相关函数和程序阅读
实验七 小波
7.1 实验目的
7.2 实验原理
7.3 实验步骤
7.4 思考题
7.5 实验报告内容
7.6 相关函数和程序阅读
实验八 图像压缩
8.1 实验目的
8.2 实验原理
8.3 实验步骤
8.4 思考题
8.5 实验报告内容
8.6 相关函数和程序阅读
实验九 形态学图像处理
9.1 实验目的
9.2 实验原理
9.3 实验步骤
9.4 思考题
9.5 实验报告内容
9.6 相关函数和程序阅读
实验十 图像分割
10.1 实验目的
10.2 实验原理
10.3 实验步骤
10.4 思考题
10.5 实验报告内容
10.6 相关函数和程序阅读
参考文献
索引

作者介绍

---

文摘

---

序言

---

《光学成像与数字重建》 内容梗概： 本书深入浅出地探讨了光学成像的原理及其在数字图像处理领域的应用，重点在于如何将光学系统捕获的光学信息转化为可供计算机处理和分析的数字图像，并在此基础上进行各种图像重建和增强技术。全书共分为十四章，结构清晰，循序渐进，旨在为读者建立扎实的理论基础，并提供丰富的实践指导。 第一章：光的基础与成像原理 本章从光的基本性质出发，介绍了光的波动说与粒子说，以及光与物质相互作用的基本规律，如反射、折射、衍射和干涉。随后，重点阐述了理想光学成像系统的工作原理，包括透镜成像、成像方程、像差等基本概念。为后续章节的光学信号采集奠定理论基础。 第二章：数字成像传感器 本章详细介绍了现代数字成像传感器的工作原理，包括CCD（电荷耦合器件）和CMOS（互补金属氧化物半导体）两种主流技术。深入分析了它们的结构、工作流程、感光特性、量子效率、噪声源以及各自的优缺点。此外，还讨论了不同类型的成像传感器在光谱响应、分辨率、帧率等方面的差异，以及它们在不同应用场景下的选择考量。 第三章：光学成像系统的设计与选择 本章聚焦于实际光学成像系统的设计与构建。从应用需求出发，指导读者如何根据成像目标、环境条件和成像效果的要求，选择合适的镜头（焦距、光圈、视野角）、光源、滤光片等关键光学元件。本章还将讨论各种常见成像系统（如显微成像、远距离成像、多光谱成像等）的特点和设计要点，以及系统整体的优化策略。 第四章：图像采集与数字化 本章是光学信息转化为数字图像的关键环节。详细阐述了图像采集过程中的关键参数，如采样率（空间采样和时间采样）、量化深度、色彩空间（RGB、CMYK、HSV等）的转换。讲解了模拟信号到数字信号的转换过程，以及采样定理在图像采集中的重要性。此外，还介绍了不同成像设备（相机、扫描仪、显微镜等）的接口和数据输出格式。 第五章：数字图像的基础表示 本章将详细介绍数字图像在计算机中的基本表示方法。从最基础的像素概念入手，讲解了灰度图像、二值图像、彩色图像的存储格式和数据结构。讨论了图像的维度（二维、三维），以及不同彩色模型的表示方式及其相互转换。为后续的图像处理算法打下基础。 第六章：图像预处理技术 本章旨在提升图像质量，使其更适合后续分析。涵盖了多种图像预处理技术，包括： 去噪： 介绍各种经典的去噪算法，如高斯滤波、中值滤波、双边滤波等，并分析它们在不同噪声类型下的表现。 对比度增强： 讲解直方图均衡化、自适应直方图均衡化等方法，用于改善图像的视觉效果。 几何校正： 介绍图像的旋转、缩放、平移、倾斜校正等操作，用于纠正图像的几何畸变。 色彩校正： 讨论白平衡、色彩空间转换、色彩平衡等技术，用于恢复图像真实的色彩。 第七章：图像增强与可视化 本章侧重于通过各种技术手段，突出图像中的重要信息，使其更易于观察和理解。除了第六章中涉及的对比度增强，本章还将介绍： 锐化： 利用拉普拉斯算子、Sobel算子等边缘检测算子，突出图像的细节和轮廓。 伪彩色处理： 将灰度图像转换为彩色图像，以增强人眼对灰度变化的可分辨性。 多尺度分析： 介绍金字塔表示、小波变换等方法，从不同尺度分析图像信息。 第八章：图像分割 图像分割是将图像划分为多个有意义的区域或对象的关键步骤。本章将系统介绍多种分割技术，包括： 阈值分割： 介绍全局阈值、局部阈值、Otsu法等。 边缘检测： 讲解Canny边缘检测、Sobel边缘检测等算法，并分析其原理。 区域生长与分裂： 介绍基于像素相似性的区域分割方法。 图割算法： 讲解Graph Cut等高级分割技术。 基于学习的分割： 简要介绍深度学习在图像分割中的应用。 第九章：特征提取与描述 本章关注于从图像中提取具有代表性的特征，这些特征能够描述图像的内容并用于后续的识别和匹配。介绍的主要内容包括： 点特征： 如Harris角点、SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）等。 线特征： 如Hough变换检测直线。 区域特征： 如形状描述子、纹理描述子。 描述符匹配： 介绍如何匹配不同图像中的特征点。 第十章：图像配准 图像配准是指将两幅或多幅图像进行空间对齐，使其在同一个坐标系下进行比较或融合。本章将详细介绍： 刚性配准： 包括平移、旋转、缩放的配准。 非刚性配准： 针对形变较大的图像，如仿射变换、薄板样条变换等。 配准算法： 介绍基于特征点匹配的配准、基于区域相关性的配准、基于信息论的配准等。 第十一章：三维重建基础 本章引入三维重建的概念，即从二维图像恢复场景的三维几何信息。重点介绍： 立体视觉： 基于双目或多目相机获取的图像，通过视差计算深度信息。 Structure from Motion (SfM)： 利用连续的图像序列，通过相机运动和点迹推导三维结构。 光度立体： 利用不同光照条件下的同一物体图像，恢复表面法线信息。 第十二章：多视图几何与立体视觉 本章深入探讨多视图几何理论，为三维重建提供坚实的数学基础。主要内容包括： 相机模型： 针孔相机模型、畸变模型。 对极几何： 介绍基本矩阵、本质矩阵的概念，以及它们在立体视觉中的作用。 稠密立体匹配： 详细讲解局部匹配（如SGM、BM）和全局匹配（如Graph Cut）算法，用于生成密集视差图。 深度图的后处理： 包括深度图滤波、深度图的平滑等。 第十三章：点云处理与表面重建 从立体匹配得到的深度图或直接通过其他方式获取的点云数据，需要进行进一步的处理以形成可用的三维模型。本章将涵盖： 点云数据表示： 如XYZ格式、PCD格式等。 点云滤波与降噪： 如统计滤波、半径滤波等。 点云配准： Iterative Closest Point (ICP) 算法及其变种。 表面重建： 从点云构建网格模型，如泊松表面重建、Delaunay三角剖分等。 第十四章：应用实例与前沿展望 本章通过一系列具体的应用案例，展示前面章节所学知识的实际应用价值。涵盖领域可能包括： 医学影像处理： 如CT、MRI图像的增强、分割与三维重建。 工业检测： 如产品缺陷检测、尺寸测量。 机器人视觉： 如SLAM（同步定位与地图构建）、目标识别与跟踪。 增强现实与虚拟现实： 如场景重建与模型匹配。 此外，本章还将对数字图像处理和三维重建领域的前沿技术进行展望，如基于深度学习的端到端重建、实时三维重建技术、神经辐射场（NeRF）等，为读者提供未来学习和研究的方向。 本书通过理论与实践相结合的方式，旨在培养读者独立分析和解决光学成像与数字图像处理问题的能力，为他们在相关领域的研究和工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我之前对数字图像处理的畏惧感挺重的，总觉得这个领域离我比较远。但这本书的出现彻底改变了我的看法。《数字图像处理实验指导教程》的叙述风格非常亲切，它不像某些理论书籍那样晦涩难懂。更重要的是，它将复杂的概念拆解成一个个具体的实验，通过动手实践来加深理解。我记得有一个实验是关于图像增强的，里面讲到了直方图均衡化和对比度拉伸。教程里不仅给出了完整的代码，还让我们去调整参数，观察不同参数下图像亮度和对比度的变化。通过亲手操作，我才真正体会到直方图均衡化是如何通过重新分配像素灰度值来改善图像质量的，以及它在哪些情况下效果最好。此外，教程还介绍了一些高级的图像增强技术，比如Retinex理论在低光照图像增强中的应用，这些都让我大开眼界。总的来说，这本书就像一位耐心细致的老师，一步一步地引导我走进了数字图像处理的世界。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字图像处理实验指导教程》真的帮了我大忙！我之前对图像处理的概念一直停留在理论层面，看书的时候觉得懂，但实际操作起来就两眼一抹黑。这本教程的实验指导部分非常细致，每一个步骤都写得很清楚，甚至连一些关键参数的设置都给出了建议。我记得有一次在做一个边缘检测的实验，我尝试了不同的算子，比如Sobel和Laplacian，教程里不仅讲解了这些算子的原理，还给出了在Matlab/Simulink中如何实现的详细代码和截图。更重要的是，它引导我思考不同参数对结果的影响，例如Sobel算子的阈值如何调整，才能更好地突出边缘信息，同时避免噪声的干扰。通过这些实践，我才真正理解了理论知识是如何转化为实际应用的。而且，教程的实验设计也很合理，从基础的图像读取、显示、滤波，到后期的形态学处理、特征提取，循序渐进，难度逐渐增加，让我能够一步步建立起对数字图像处理的完整认知。我尤其喜欢它在每个实验结束后都安排了讨论题，促使我去回顾和总结实验过程中的遇到的问题以及解决方法，这比单纯地完成实验要更有价值。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《数字图像处理实验指导教程》后，我最大的感受就是它的实用性和前瞻性。作为“十二五”规划教材，它涵盖了数字图像处理领域的许多核心技术，并且在实验设计上紧密结合了当前的发展趋势。我特别关注了其中关于图像分割和特征提取的部分。教程里引入了一些比较新的算法，比如基于图割的分割方法，以及一些基于机器学习的特征描述符。虽然这些内容对于初学者来说可能有些挑战，但教程的编写者考虑到了这一点，提供了充足的背景知识讲解和代码示例。我印象深刻的是，教程并没有仅仅停留在算法的介绍，而是引导我们去分析不同算法的优缺点，以及它们在不同应用场景下的适用性。比如，在讨论图像分割时，教程就对比了阈值法、区域生长法和基于能量函数的分割方法，并给出了如何在实际项目中选择合适方法的指导。这一点对于我这种希望将图像处理技术应用于实际项目的人来说，非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对于我这样在校学习数字图像处理的学生来说，简直是一场及时雨。《数字图像通信实验指导教程》的实验项目设计非常贴合实际需求，从基础的图像增强、滤波，到进阶的图像分割、特征提取，再到更复杂的应用，如图像识别和目标检测，都涵盖得相当全面。我尤其欣赏教程中关于彩色图像处理的部分。它详细讲解了不同彩色空间（如RGB、HSV、YUV）的特点，以及如何在这些空间中进行特定的图像处理操作。例如，在HSV空间中调整色调和饱和度，可以实现非常有趣的图像风格转换。教程还提供了相关的代码示例，让我能够快速上手并进行修改和实验。而且，这本书的编写质量很高，文字表达清晰，图示生动，逻辑严谨，让我学习起来事半功倍。它不仅帮助我掌握了数字图像处理的基本技能，还为我今后在相关领域的深入学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

阅读《数字图像处理实验指导教程》的这段经历，让我对计算机视觉和模式识别领域产生了浓厚的兴趣。《数字图像处理实验指导教程》在内容编排上非常用心，将理论与实践有机结合。我特别喜欢书中关于图像复原和变换的部分。教程里不仅讲解了模糊和噪声的成因，还介绍了多种去模糊和去噪的方法，例如维纳滤波、中值滤波等。通过实验，我能够直观地看到这些算法对图像质量的改善效果，以及它们在处理不同类型噪声时表现出的差异。更让我感到惊喜的是，教程还涉及了一些图像变换的技术，比如傅里叶变换在图像滤波中的应用。通过对频谱图的观察，我能够理解高频和低频成分对图像的影响，从而更好地设计滤波器。这本教程不仅仅是一本操作手册，更是一扇通往更深层次图像理解的大门，它激发了我进一步探索相关领域知识的渴望。