數字圖像理解與智能技術——基於MATLAB和VC++實現 孫明 9787121262517 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

孫明 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 圖像理解
• MATLAB
• VC++
• 智能技術
• 計算機視覺
• 模式識彆
• 圖像分析
• 孫明
• 高等教育

店鋪： 天樂圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121262517

商品編碼：29571941130

包裝：平裝

齣版時間：2015-07-01

基本信息

書名：數字圖像理解與智能技術——基於MATLAB和VC++實現

定價：49.00元

作者：孫明

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2015-07-01

ISBN：9787121262517

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

---

內容提要

---

《數字圖像理解與智能技術--基於MATLAB和VC 實現(視覺信息學教程)》主要介紹圖像理解與智能技術的基本原理和典型應用研究實例。章為數字圖像理解與智能技術引論，第2～10章分彆討論瞭小波變換、圖像融閤、圖像識彆、神經網絡、遺傳算法、數字水印、視頻處理、光譜成像、遙感圖像處理基礎，附錄介紹瞭Matlab和VC 接口技術的基本知識。從第2章開始每章都包含可自由調用的Matlab程序，大部分章提供瞭VC 源程序。
　　本書可作為高等院校信息類學科數字圖像理解與智能技術及其相關課程的研究生教材，也適閤視覺信息學相關專業人員以及Matlab和VC 程序設計的中高級讀者參考。

目錄

---

章 數字圖像理解與智能技術引論
1．1 數字圖像理解概述
1．2 圖像理解的特點
1．3 圖像理解的研究內容
1．3．1 目標識彆
1．3．2 場景理解
1．4 圖像理解的發展及其在農業中的應用
1．4．1 圖像理解的發展
1．4．2 圖像理解在農業中的應用
1．5 圖像理解與智能技術的係統構成
1．5．1 采像
1．5．2 分析
1．5．3 理解
參考文獻
第2章 小波變換
2．1 小波變換概述
2．2 小波與小波變換
2．3 離散小波變換
2．4 小波族
2．5 圖像處理中的小波變換
2．5．1 基於小波變換的圖像分解與重構
2．5．2 基於小波變換的圖像增強
2．5．3 基於小波變換的圖像平滑
2．5．4 基於小波變換的圖像壓縮
2．5．5 基於小波變換的圖像閤成
參考文獻
第3章 圖像融閤
3．1 圖像融閤概述
3．1．1 圖像融閤的應用
3．1．2 圖像融閤的方法
3．2 圖像融閤的關鍵技術
3．3 典型圖像融閤算法
3．4 塔式分解法
3．4．1 非采樣Contourlet算法的特點
3．4．2 非采樣Contourlet變換原理
3．4．3 圖像融閤規則
3．5 基於視覺特性的圖像融閤
3．5．1 人眼視覺特性的相關概念
3．5．2 基於視覺識彆特性的圖像融閤算法原理
3．5．3 多聚焦圖像融閤算法
3．6 圖像融閤性能評價
3．6．1 圖像融閤方法的基本要求
3．6．2 圖像融閤效果評定方法
3．7 應用研究實例
參考文獻
第4章 圖像識彆
4．1 圖像識彆概述
4．2 模闆匹配方法
4．3 統計模式識彆
4．4 支持嚮量機
4．5 仿生模式識彆
4．5．1 仿生模式識彆理論
4．5．2 高維空間幾何理論
4．5．3 基於仿生模式識彆的人臉識彆
4．6 應用研究實例
參考文獻
第5章 神經網絡
5．1 神經網絡概述
5．2 生物學基礎
5．3 人工神經元
5．4 神經網絡的特點
5．5 BP神經網絡
5．5．1 BP神經網絡概述
5．5．2 BP神經網絡的訓練學習
5．5．3 BP神經網絡的Matlab示例
5．6 應用研究實例
參考文獻
第6章 遺傳算法
6．1 遺傳算法概述
6．2 生物學基礎
6．3 簡單遺傳算法
6．3．1 遺傳錶達
6．3．2 遺傳算子
6．4 遺傳參數
6．4．1 交叉概率Pc和變異概率Pm
6．4．2 其他參數
6．4．3 遺傳參數的確定
6．5 適應度函數
6．5．1 目標函數映射為適應度函數
6．5．2 適應度函數的尺度變換
6．5．3 適應度函數設計對GA的影響
6．6 模式定理
6．6．1 模式的幾何解釋
6．6．2 GA的操作對模式的影響
6．7 遺傳算法在模闆匹配中的應用
6．7．1 問題的設定
6．7．2 GA的應用方法
6．7．3 簡單GA的Matlab程序示例
6．7．4 程序執行過程
6．8 應用研究實例
參考文獻
第7章 數字水印
7．1 數字水印概述
7．2 基於DCT域的魯棒水印
7．3 基於空間域的脆弱水印
7．4 基於DWT域的脆弱水印
7．5 應用研究實例
參考文獻
第8章 視頻處理
8．1 視頻處理概述
8．2 視頻生成與成像模型
8．2．1 視頻生成簡介
8．2．2 視頻成像模型
8．3 視頻編碼
8．3．1 視頻編碼概述
8．3．2 視頻編碼標準
8．4 運動目標跟蹤
8．4．1 運動目標檢測算法
8．4．2 運動目標跟蹤算法
8．5 應用研究實例
8．5．1 視頻跟蹤在昆蟲運動分析和行為識彆中的應用
8．5．2 機器視覺在草地蝗蟲識彆中的應用
8．5．3 遠程農作物視頻采集係統
參考文獻
第9章 光譜成像
9．1 光譜成像概述
9．1．1 光譜成像原理
9．1．2 光譜成像方式
9．1．3 光譜成像數據及描述模型
9．1．4 光譜成像檢測技術的發展趨勢
9．2 光譜圖像處理
9．2．1 光譜圖像預處理
9．2．2 光譜圖像特徵的選取與分類方法
9．2．3 光譜圖像分類中的模式識彆方法
9．3 應用研究實例
9．3．1 利用多時相Landsat高光譜圖像監測鼕小麥和苜蓿種植麵積
9．3．2 基於光譜圖像的作物長勢監測
參考文獻
0章 遙感圖像處理基礎
10．1 遙感圖像處理概述
10．2 遙感圖像目視解譯與判讀
10．2．1 判讀要素
10．2．2 判讀標誌
10．2．3 判讀方法
10．2．4 遙感判讀的基本技術
10．3 遙感圖像的數字錶達
10．4 遙感圖像的存儲
10．4．1 HDF
10．4．2 BSQ
10．4．3 BIP
10．4．4 BIL
10．5 遙感圖像特徵的統計分析
10．5．1 遙感圖像的特徵
10．5．2 成像方式分類
10．6 常用遙感圖像處理軟件
10．6．1 ENVI
10．6．2 ERDAS IMAGINE
10．6．3 Titan Image
10．7 高光譜遙感
10．7．1 高光譜遙感的特點
10．7．2 高光譜遙感的優勢
10．7．3 高光譜遙感的應用領域
10．8 應用研究實例
10．8．1 正交子空間投影目標探測法
10．8．2 實驗結果與分析
參考文獻
附錄 Matlab和VC 接口技術
1．Matlab和VC 接口技術概述
2．Matlab和VC 常用接口技術比較
3．MAT C 數學庫的使用
4．程序編寫過程示例

作者介紹

---

文摘

---

序言

---

《數字圖像處理與分析：從理論到實踐》 內容概述 本書深入探討數字圖像處理與分析的核心概念、關鍵算法以及實際應用。旨在為讀者提供一個紮實的理論基礎，並輔以豐富的實踐指導，使其能夠獨立完成復雜的圖像處理任務。全書共分為十一章，循序漸進地介紹瞭從基礎的圖像錶示到高級的機器學習在圖像分析中的應用。 第一章 圖像的數字化與錶示 本章是理解後續內容的基礎。我們首先從人類視覺感知齣發，引齣數字圖像的誕生。詳細闡述瞭圖像的采樣和量化過程，解釋瞭為何需要將連續的模擬信號轉換為離散的數字信號。重點介紹瞭幾種常見的數字圖像錶示模型，包括二值圖像、灰度圖像、彩色圖像（RGB、HSV、CMYK等），並分析瞭不同錶示模型在存儲、處理和顯示上的特性差異。讀者將學習如何用矩陣來錶示數字圖像，理解像素的概念及其在圖像中的位置和數值含義。此外，本章還將介紹圖像文件格式（如BMP、JPEG、PNG）的基本原理，為後續的數據讀寫操作奠定基礎。 第二章 圖像增強 本章聚焦於如何改善圖像的視覺質量，使其更便於人眼觀察或後續處理。我們將深入講解點運算，如灰度變換（綫性變換、對數變換、冪律變換、分段綫性變換），以及它們如何用於調整圖像的對比度和亮度。隨後，重點介紹基於空間域的濾波技術，包括鄰域平均濾波、中值濾波、高斯濾波等平滑濾波器，用於去除噪聲；以及拉普拉斯算子、Sobel算子、Canny算子等銳化濾波器，用於增強圖像的邊緣和細節。讀者將理解不同濾波器的原理、適用場景以及它們對圖像的影響。本章還將探討頻率域增強方法，例如傅裏葉變換在圖像增強中的應用，包括高通濾波和低通濾波，以及同態濾波等。 第三章 圖像復原 本章主要解決圖像在采集、傳輸過程中可能齣現的失真問題，並嘗試恢復原始圖像。我們首先分析常見的圖像退化模型，包括模糊（由離焦、運動等引起）和噪聲（如高斯噪聲、椒鹽噪聲）。在此基礎上，詳細介紹逆濾波、維納濾波等經典復原方法，並分析它們的優缺點以及適用範圍。本章還將引入約束最小二乘濾波，通過引入約束條件來改善復原效果。特彆地，我們將重點講解盲復原技術，當退化過程未知時，如何通過迭代方法估計退化函數並進行復原。 第四章 彩色圖像處理 本章將彩色圖像的處理提升到新的高度。在迴顧瞭RGB、HSV等彩色模型的基礎上，詳細介紹彩色圖像的增強技術，包括針對不同顔色通道的增強，以及全局和局部彩色增強方法。我們將討論彩色圖像的僞彩色處理，如何將灰度圖像轉化為彩色圖像以突齣特定信息。此外，本章還將深入探討彩色圖像的分割和識彆，以及不同顔色空間在特定任務中的優勢。 第五章 圖像變換 本章介紹幾種重要的圖像變換，它們能夠將圖像從空間域轉換到其他域，從而揭示不同的圖像特性，為後續處理提供新的視角。重點講解離散傅裏葉變換（DFT）及其快速算法FFT，並闡述其在圖像濾波、頻譜分析中的應用。此外，還將介紹離散餘弦變換（DCT），分析其在圖像壓縮（如JPEG標準）中的重要作用。沃爾什-哈達瑪變換（WHT）及其在特定應用中的優勢也將被提及。 第六章 圖像分割 圖像分割是將圖像劃分為若乾個具有相似特性的區域的過程，是許多高級圖像分析任務（如目標識彆、場景理解）的關鍵預處理步驟。本章將介紹多種經典的分割技術。首先是基於閾值的方法，包括全局閾值、局部閾值、Otsu方法等，分析其原理和適用性。隨後，我們將探討基於區域的方法，如區域生長法、區域分裂與閤並法，理解它們如何根據像素的相似性來形成區域。邊緣檢測作為一種間接的分割方法，也將被詳細講解，迴顧上一章的邊緣檢測器，並介紹如何利用它們進行區域邊界的提取。最後，將介紹圖割（Graph Cut）等更高級的分割技術。 第七章 形態學圖像處理 形態學圖像處理基於圖像中目標的形狀特徵，通過結構元素（strel）對圖像進行一係列操作，常用於圖像的細化、粗化、開運算、閉運算等。本章將詳細介紹腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等基本形態學算子，並分析它們在去除噪聲、連接斷裂的物體、分離粘連的物體等方麵的作用。此外，還將介紹開運算和閉運算的組閤應用。更進一步，本章將探討梯度、頂帽、黑帽等算子，它們能夠揭示圖像的局部形態特徵。 第八章 圖像特徵提取 本章專注於如何從圖像中提取能夠代錶其內容的關鍵特徵，為後續的識彆和分類任務服務。我們將從低級特徵入手，例如邊緣、角點、紋理等。角點檢測是計算機視覺中的一個重要問題，本章將介紹Harris角點檢測器、Shi-Tomasi角點檢測器等。對於紋理的描述，我們將討論灰度共生矩陣（GLCM）、局部二值模式（LBP）等方法。此外，還將介紹一些全局特徵描述符，例如直方圖、形狀描述符等。 第九章 圖像識彆與分類導論 本章將圖像識彆與分類的概念引入。在講解基本原理和流程的同時，將介紹一些經典的識彆算法。我們將從淺層特徵分類開始，例如基於支持嚮量機（SVM）的分類方法，以及K近鄰（KNN）分類器。理解特徵空間、決策邊界等概念。本章還將為後續的深度學習在圖像識彆中的應用打下基礎，介紹一些傳統的模式識彆思想。 第十章 機器學習在圖像分析中的應用 隨著人工智能的發展，機器學習在圖像分析領域扮演著越來越重要的角色。本章將重點介紹監督學習、無監督學習和半監督學習在圖像分析中的典型應用。我們將深入探討深度學習的強大能力，特彆是捲積神經網絡（CNN）在圖像分類、目標檢測、圖像分割等任務中的革命性進展。讀者將瞭解CNN的基本結構（捲積層、池化層、全連接層）及其工作原理，並通過實際案例理解如何構建和訓練CNN模型。 第十一章 實際項目案例分析 本章通過幾個典型的實際項目案例，將前麵章節所學的理論知識和技術融會貫通。例如，可能包括人臉識彆、醫學圖像分析（如X光片或CT掃描的分割與識彆）、工業産品缺陷檢測、交通場景下的車牌識彆等。每個案例都將詳細介紹問題的背景、數據預處理、特徵提取、模型選擇與訓練、以及最終結果的評估。通過這些案例，讀者能夠直觀地感受到數字圖像處理與分析技術在現實世界中的巨大價值，並從中學習到解決實際問題的係統性方法。 本書特色 理論與實踐並重： 本書在介紹理論知識的同時，高度重視實踐能力的培養。書中將提供大量的代碼示例和算法實現細節，引導讀者動手實踐，加深對知識的理解。 由淺入深： 內容安排循序漸進，從最基礎的概念講起，逐步深入到高級算法和前沿技術，適閤不同水平的讀者。 案例豐富： 豐富的實際項目案例分析，幫助讀者將所學知識應用於解決實際問題，培養解決復雜工程問題的能力。 全麵覆蓋： 涵蓋瞭數字圖像處理與分析的各個重要方麵，為讀者提供一個係統、全麵的學習框架。 目標讀者 本書適閤計算機科學、電子工程、自動化、人工智能等相關專業的本科生、研究生，以及從事圖像處理、計算機視覺、模式識彆、機器學習等領域的研究人員和工程師。對於希望係統學習數字圖像處理技術，並將其應用於實際項目的開發者，本書也將是寶貴的參考資料。

評分☆☆☆☆☆

這本教材的排版和裝幀著實讓人眼前一亮，那種略帶磨砂質感的封麵拿在手裏，就感覺沉甸甸的，透著一股專業範兒。我特彆喜歡它在章節間的過渡設計，邏輯銜接得非常自然，不像有些技術書籍，讀起來像在啃乾巴巴的說明書。比如它在介紹完基礎的圖像處理算法後，馬上會通過一個實際的小案例來鞏固理解，這個“知行閤一”的編排思路，對於初學者來說簡直是福音。而且，書中的插圖質量非常高，無論是理論推導的示意圖還是最終的實驗結果展示，都清晰銳利，色彩還原度極佳，這在分析復雜的空間域或頻率域變換時，能夠極大地減輕閱讀負擔，讓人能把注意力集中在算法本身而不是去揣測圖上的模糊綫條。作者在基礎概念的引入上也很講究分寸，不會一開始就拋齣過於深奧的數學公式，而是先用通俗的語言描繪齣圖像信息是如何被量化和錶示的，這種循序漸進的教學方法，讓整個學習過程變得平穩而紮實。我感覺作者對讀者的認知麯綫有著深刻的洞察，使得原本枯燥的理論學習也多瞭一份探索的樂趣。

評分☆☆☆☆☆

關於理論深度，這本書展現齣一種恰到好處的平衡感。它既沒有為瞭追求高深的學術性而堆砌晦澀難懂的證明，也沒有因為追求易懂而流於錶麵。例如，在討論到小波變換在圖像去噪中的應用時，它不僅展示瞭如何調用庫函數，更深入淺齣地剖析瞭不同尺度因子對噪聲抑製和細節保留的影響機製。我尤其欣賞作者在關鍵算法（如邊緣檢測或形態學操作）的數學原理部分，采用瞭多種角度的闡述方式，有代數角度，也有幾何直觀角度。對於我這種偏嚮於應用層麵的工程師來說，這避免瞭陷入純粹的數學泥沼，同時又能保證對算法內核的理解深度足夠支撐後續的修改和創新。這種“帶著問題去學習理論”的結構，讓每一次理論迴顧都像是為瞭解決一個實際難題而進行的偵查，目標明確，效率極高。

評分☆☆☆☆☆

初次翻閱時，我最關注的是代碼實現的細節和實用性。這本書在這方麵做得相當齣色，它並未停留在理論介紹層麵，而是非常貼閤實際工程應用的痛點。我發現它對MATLAB和VC++這兩種工具的結閤點解釋得非常到位，很多教材隻講理論，或者隻講單一工具的皮毛，但這本書巧妙地展示瞭如何利用MATLAB進行快速的原型設計和算法驗證，然後無縫過渡到VC++進行高性能的部署和優化。特彆是書中關於多綫程處理和實時數據流的章節，給齣瞭不少實戰經驗，比如如何避免內存泄漏，如何優化矩陣運算的內存布局，這些都是我在實際項目中頭疼卻又難以找到明確指導的地方。作者的注釋風格很獨特，不是那種事無巨細的翻譯式注釋，而是直擊要害地指齣“這裏是性能瓶頸”或者“此處的參數選擇需要根據數據特性調整”，這種經驗性的提點，比任何教科書上的標準定義都來得寶貴和受用。

評分☆☆☆☆☆

這本書的配套資源，雖然我沒有完全體驗，但從書中的引用和對外部工具的提及來看，其配套環境的搭建應該會很友好。我注意到作者在多個章節末尾留下瞭“進一步探索”的建議，這錶明作者鼓勵讀者跳齣書本的框架進行主動學習，而不是被動接受。例如，在談到深度學習在圖像識彆中的初步應用時，作者並非將此作為主綫，而是巧妙地將其定位為一個進階的視野拓展，這讓整本書的知識體係顯得非常連貫和有層次感，它首先打牢瞭傳統數字圖像處理的基石，再為讀者指明瞭邁嚮前沿技術的方嚮。這種“打地基、建高樓”的結構，對於希望係統性提升自己在這方麵能力的人來說，是最為可靠的路徑圖。

評分☆☆☆☆☆

整體而言，這本書給我的感覺是“老派工匠精神”與“現代技術視野”的完美結閤。它的文字風格非常嚴謹，用詞精準，沒有絲毫的浮誇或不負責任的斷言。每當遇到復雜的概念，作者總會用一種冷靜且客觀的筆調去梳理脈絡，像一位經驗豐富的導師在耐心地為你拆解難題。我特彆欣賞它在錯誤處理和魯棒性設計方麵的討論，這往往是學術書籍容易忽略的實際操作環節。書中強調瞭在非理想數據環境下（比如噪聲、光照不均）如何調整參數以維持算法的有效性，這顯示齣作者對實際工程環境的深刻理解。讀完後，我感覺自己不僅學會瞭“怎麼做”，更重要的是理解瞭“為什麼這麼做”，這纔是真正有價值的知識沉澱。