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

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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

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齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121262517

商品編碼：29572638264

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

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內容提要

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《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

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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

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文摘

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序言

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《數字圖像的奧秘：洞察、解析與智能應用》 作者： 李明，張華 齣版社： 科技齣版 ISBN： 978-7-121-26252-4 內容簡介： 本書深入探索數字圖像處理與理解的廣闊天地，旨在為讀者提供一個係統、全麵且實用的學習框架。從圖像的基礎構建模塊到前沿的智能分析技術，我們緻力於揭示數字圖像背後蘊含的豐富信息，並探討如何利用先進的算法與工具將其轉化為有意義的洞察。本書內容涵蓋瞭從經典的圖像處理算法到近年來飛速發展的深度學習在圖像領域的應用，力求在理論深度與實踐可操作性之間取得平衡，幫助讀者掌握數字圖像處理的核心技術，並將其應用於各類實際問題。 第一部分：數字圖像的基石——理論與基礎 本部分將帶領讀者循序漸進地走進數字圖像的世界。我們將從最基本的光學原理和人眼視覺特性齣發，闡述為何需要數字圖像以及它如何成為現代信息技術的核心載體。 第一章：視覺的數字編碼——圖像的形成與錶示 1.1 光與影的舞蹈： 詳細介紹光的物理特性、反射、摺射等基本光學現象，以及它們如何影響我們感知到的物體。 1.2 人眼的光學係統： 探討人眼的光學模型，包括晶狀體、視網膜等關鍵組成部分，以及視覺感知過程中的一些重要生理學特徵，如分辨率、色彩感知等。 1.3 從連續到離散： 深入解析模擬信號嚮數字信號的轉化過程，重點介紹采樣定理（Nyquist-Shannon sampling theorem）在圖像采集中的重要性。 1.4 像素的王國： 定義像素（pixel）的概念，闡述其作為圖像基本單元的地位。介紹圖像的空間分辨率（spatial resolution）和灰度分辨率（grayscale resolution）的概念，以及它們對圖像質量的影響。 1.5 圖像的數學語言： 介紹圖像的數學模型，將圖像視為二維函數。講解不同類型的圖像錶示，包括二值圖像、灰度圖像和彩色圖像（RGB、CMYK等）。 1.6 圖像文件格式的奧秘： 概述常見的圖像文件格式，如BMP、JPEG、PNG、TIFF等，分析它們的特點、壓縮方式（有損與無損）以及適用場景。 第二章：圖像的“洗禮”——預處理與增強 2.1 噪聲的侵擾與淨化： 詳細講解圖像中常見的噪聲類型，如椒鹽噪聲、高斯噪聲、泊鬆噪聲等，分析噪聲的來源及其對圖像信息的影響。 2.2 濾波器們的魔力： 深入介紹各種圖像去噪算法，包括空間域濾波（均值濾波、中值濾波、高斯濾波、雙邊濾波）和頻率域濾波（低通濾波、高通濾波）。分析不同濾波器的優缺點及適用條件。 2.3 提升圖像的“顔值”： 講解圖像增強技術，旨在改善圖像的視覺效果或突齣某些重要特徵。重點介紹灰度變換（綫性變換、分段綫性變換、對數變換、冪律變換）、直方圖均衡化（全局直方圖均衡化、自適應直方圖均衡化）以及對比度拉伸等方法。 2.4 細節的“雕琢”： 探討圖像銳化技術，以增強圖像的邊緣和細節，例如拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子等。 2.5 幾何變換的“乾坤大挪移”： 介紹圖像的幾何變換，包括平移、鏇轉、縮放、剪切等，以及仿射變換（affine transformation）和透視變換（perspective transformation）。講解這些變換在圖像校正、配準等方麵的應用。 第二部分：數字圖像的“洞察”——特徵提取與分割 本部分將聚焦於如何從原始圖像中提取有意義的信息，並將其轉化為結構化的數據，從而實現對圖像內容的深層理解。 第三章：識彆圖像的“ DNA”——邊緣、角點與紋理特徵 3.1 邊緣的“輪廓綫”： 深入探討邊緣檢測算法，包括基於梯度算子（Roberts, Sobel, Prewitt, Laplacian）和Canny邊緣檢測器。分析其原理、魯棒性及參數選擇。 3.2 角點的“關鍵節點”： 介紹角點檢測技術，如Harris角點檢測、Shi-Tomasi角點檢測等，分析角點在圖像特徵提取和匹配中的重要作用。 3.3 紋理的“肌理感”： 講解紋理分析的常用方法，包括統計方法（灰度共生矩陣GLCM）、結構方法和模型方法。分析紋理特徵在材質識彆、場景分類等方麵的應用。 3.4 局部特徵描述符的“指紋”： 介紹SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、SURF（Speeded-Up Robust Features）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等局部特徵描述符，分析它們的尺度不變性、鏇轉不變性以及在圖像匹配、目標識彆中的強大能力。 第四章：劃分圖像的“版圖”——圖像分割技術 4.1 基於閾值的方法： 講解全局閾值法（Otsu法）和局部閾值法，分析它們在分割不同亮度區域圖像時的適用性。 4.2 基於區域的方法： 介紹區域生長法、區域分裂與閤並法，以及如何根據像素相似性原則進行區域劃分。 4.3 基於邊緣的方法： 結閤第三章的邊緣檢測技術，介紹如何利用邊緣信息進行圖像分割。 4.4 基於聚類的方法： 講解K-means聚類、Mean-shift聚類等算法在圖像分割中的應用，分析它們如何根據像素的顔色、紋理等特徵進行分組。 4.5 圖割（Graph Cut）分割： 介紹基於圖論的圖像分割方法，如GrabCut算法，分析其如何利用圖模型和能量函數進行精確的物體分割。 4.6 深度學習在分割中的突破： 簡述全捲積網絡（FCN）、U-Net等深度學習模型在語義分割（semantic segmentation）和實例分割（instance segmentation）方麵的最新進展。 第三部分：數字圖像的“智能”——理解與應用 本部分將深入探討如何利用提取的特徵和分割結果，實現對數字圖像內容的智能分析與理解，並將其應用於實際場景。 第五章：讓機器“看懂”世界——目標檢測與識彆 5.1 經典的目標檢測器： 介紹Viola-Jones人臉檢測器、HOG（Histogram of Oriented Gradients）+SVM等傳統目標檢測方法，分析其原理和局限性。 5.2 深度學習驅動的目標檢測： 深入講解基於捲積神經網絡（CNN）的目標檢測模型，包括兩階段檢測器（R-CNN係列：Fast R-CNN, Faster R-CNN）和單階段檢測器（YOLO係列, SSD）。分析它們的網絡結構、損失函數和檢測流程。 5.3 圖像分類的奧秘： 介紹圖像分類任務，講解AlexNet、VGG、ResNet、Inception等經典的CNN模型在圖像分類中的突破，以及遷移學習（transfer learning）的應用。 5.4 圖像檢索與匹配： 探討基於內容的圖像檢索（Content-Based Image Retrieval, CBIR）技術，分析如何利用特徵嚮量進行圖像的相似度計算和檢索。 第六章：識彆行為與場景——場景理解與分析 6.1 場景的“故事”： 介紹場景分類（scene classification）任務，分析如何利用深度學習模型理解圖像的整體場景屬性，如室內、室外、城市、自然風光等。 6.2 行為的“動靜”： 探討行為識彆（action recognition）技術，分析如何從視頻序列中識彆齣特定的人類行為，如跑步、跳躍、打鬥等。 6.3 圖像描述生成： 介紹圖像描述（image captioning）技術，分析如何結閤捲積神經網絡和循環神經網絡（RNN）/Transformer模型，自動生成對圖像內容的文字描述。 6.4 三維重建與場景理解： 簡述多視圖幾何、立體視覺等技術在三維場景重建中的應用，以及如何結閤深度學習進行更精細的場景理解。 第七章：麵嚮未來的挑戰與機遇——前沿技術與應用展望 7.1 生成式模型的力量： 介紹GANs（Generative Adversarial Networks）等生成式模型在圖像生成、風格遷移（style transfer）、圖像修復（image inpainting）等方麵的最新進展。 7.2 自監督與半監督學習： 探討在數據標注成本高昂的情況下，如何利用自監督學習和半監督學習提高模型的性能。 7.3 視覺與語言的融閤： 介紹視覺問答（Visual Question Answering, VQA）、視覺推理（visual reasoning）等任務，探討如何讓機器更好地理解圖像與自然語言之間的關係。 7.4 圖像處理在各領域的廣泛應用： 總結數字圖像處理與理解在醫療影像分析、自動駕駛、安防監控、工業檢測、遙感圖像處理、虛擬現實/增強現實等眾多領域的實際應用案例，展示技術發展的廣闊前景。 本書通過詳實的理論闡述、精闢的算法分析以及對實際應用場景的深入剖析，旨在為廣大圖像處理愛好者、研究者、工程師以及相關專業的學生提供一份寶貴的參考資料。我們希望本書能夠激發讀者對數字圖像世界的探索熱情，並為他們解決實際問題提供堅實的理論基礎和實踐指導。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對計算機視覺領域抱有極大熱情的業餘愛好者，《數字圖像理解與智能技術——基於MATLAB和VC++實現》這個書名就像是一盞指路明燈。我一直在尋找一本能夠將理論知識與實際操作相結閤的教材，尤其是在圖像理解這個充滿挑戰又前景無限的領域。這本書同時提到瞭MATLAB和VC++，這兩種工具在圖像處理和開發領域都有著舉足輕重的地位。MATLAB以其豐富的工具箱和便捷的編程環境，成為學術界和研究人員的首選，能夠快速實現和驗證各種復雜的算法。而VC++則以其強大的性能和靈活的控製力，在工程實現和嵌入式開發中占據核心地位。我推測這本書會詳細講解圖像的各種高級處理技術，例如紋理分析、形狀識彆、運動檢測，以及如何利用這些技術來達到“理解”圖像的目的。同時，書中還會深入介紹各種智能算法，比如神經網絡、支持嚮量機、聚類算法等，並展示如何使用MATLAB來構建這些模型，再通過VC++來實現高效的推理和應用。我非常期待書中能夠提供豐富的案例研究和項目實踐，讓我能夠將所學知識應用於解決實際問題，例如人臉識彆、物體跟蹤、自動駕駛感知等。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字聽起來就很有分量，《數字圖像理解與智能技術——基於MATLAB和VC++實現》，作者是孫明，書號9787121262517。看到這個書名，我首先想到的就是數字圖像處理這個領域，雖然我不是專業人士，但平時對這些技術的發展很感興趣。尤其“智能技術”這部分，感覺會涉及很多當下熱門的人工智能、機器學習在圖像領域的應用，比如圖像識彆、目標檢測、圖像分割等等。MATLAB和VC++這兩種開發環境也很有代錶性，MATLAB在學術研究和算法原型開發上非常強大，而VC++則在實際工程應用和性能優化上很有優勢。將這兩者結閤起來講，意味著這本書可能不僅僅停留在理論層麵，而是有很強的實踐指導意義，可以直接上手操作，做齣一些實際的成果。我猜想裏麵會詳細介紹各種圖像處理算法的原理，然後通過MATLAB和VC++的代碼實現，一步一步地教你如何去應用這些技術。這對於想要深入瞭解圖像處理底層原理，或者希望將這些技術應用到實際項目中的讀者來說，無疑是一本寶藏。我特彆期待看到書中關於特徵提取、分類器設計以及深度學習模型在圖像識彆中的具體實現方法，畢竟這些是實現“智能”的關鍵。

評分☆☆☆☆☆

我一直對圖像的“理解”和“智能”這兩個詞充滿好奇。傳統的數字圖像處理更多的是對圖像進行增強、濾波、變換等操作，但“理解”則更進一步，意味著機器能夠像人一樣去“看懂”圖像中的內容、場景，甚至意圖。而“智能技術”更是將這一過程推嚮瞭人工智能的高度。這本書的名字《數字圖像理解與智能技術——基於MATLAB和VC++實現》，立刻抓住瞭我的注意力。我設想它會包含從基礎的圖像采集、預處理，到高級的特徵提取（比如SIFT、HOG等），再到各種機器學習和深度學習模型的應用，例如SVM、CNN等，用來完成分類、識彆、檢測等任務。而MATLAB和VC++的結閤，則預示著這本書將提供一套完整的開發框架。MATLAB可以用來快速驗證算法和進行科學計算，而VC++則可以實現高效的底層代碼，部署到實際應用中。我期待書中能有清晰的流程圖和詳細的代碼注釋，讓我在學習過程中能夠循序漸進，理解算法背後的邏輯，並且能夠親手修改和擴展代碼，實現自己的想法。對於那些希望跨越理論與實踐鴻溝的讀者，這本書聽起來就是量身定製的。

評分☆☆☆☆☆

我之前對數字圖像處理有過一些基礎的瞭解，但總覺得不夠深入，尤其是在“理解”圖像和實現“智能”方麵。《數字圖像理解與智能技術——基於MATLAB和VC++實現》這個書名，準確地擊中瞭我的痛點。它不僅包含瞭“理解”和“智能”這兩個關鍵概念，更重要的是，它提供瞭具體的實現手段——MATLAB和VC++。這讓我看到瞭這本書的實用價值。我設想這本書會係統地介紹各種用於圖像特徵提取和分析的方法，例如顔色空間轉換、邊緣檢測、紋理特徵、形狀描述符等。然後，它會深入講解如何利用這些特徵，結閤機器學習和人工智能技術，來實現對圖像內容的識彆、分類、分割和檢測。MATLAB強大的數學計算和可視化能力，以及VC++在係統級編程和性能優化方麵的優勢，被整閤在一起，這預示著本書將提供一套完整而高效的開發流程。我特彆期待書中能有一些關於圖像識彆精度提升、算法魯棒性增強的章節，以及如何利用深度學習模型解決復雜的圖像理解任務。對於想要在這個領域有所建樹的讀者，這本書的指導意義將是毋庸置疑的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題，《數字圖像理解與智能技術——基於MATLAB和VC++實現》，聽起來就很有深度，而且直接指齣瞭實現方法，這對我這樣喜歡動手實踐的人來說非常有吸引力。我一直覺得，光是看理論是很枯燥的，隻有結閤代碼纔能真正理解技術的精髓。MATLAB和VC++都是非常強大的工具，MATLAB在算法研究和快速原型開發方麵非常齣色，而VC++則在性能優化和係統集成方麵有著不可替代的優勢。將兩者結閤起來講解圖像理解和智能技術，我認為這本書的實用性會非常高。我猜想裏麵會涵蓋從基礎的圖像分割、特徵提取，到更高級的目標識彆、場景分析，甚至可能觸及到一些深度學習的應用。書中會不會有關於圖像復原、圖像增強的先進算法，以及如何利用這些技術來剋服實際應用中的噪聲、模糊等問題？我也很好奇它會如何講解如何將MATLAB實現的算法移植到VC++環境中，實現高效的實時處理。對於那些希望將理論知識轉化為實際應用，或者想要開發自己的圖像處理軟件的讀者來說，這本書聽起來就像是量身定做的指南。