【包邮】 MATLAB图像与视频处理实用案例详解 【正版九新】
九品消毒塑封
￥ 15.4 2.2折 ￥ 69 九五品
仅1件
天津宝坻
认证卖家担保交易快速发货售后保障
作者刘衍琦//詹福宇
出版社电子工业
ISBN9787121252266
出版时间2015-01
装帧平装
开本16开
定价69元
货号9787121252266
上书时间2024-11-23
商品详情
- 品相描述：九五品
- 商品描述
-
作者简介
刘衍琦，硕士，软件研发工程师，MATLAB技术论坛图像版主，毕业于大连理工大学数学科学学院计算几何与图形图像实验室。从本科学习阶段开始接触MATLAB，历经MATLAB由6.X到8.X系列的发展，不断地将MATLAB熟练地应用到科研学习和工作之中，并积极通过MATLAB技术论坛等平台与靠前外广大会员朋友进行技术探讨，将解决图像处理开发所遇到的实际问题进行了经验总结，积累了一定的图像处理知识储备。在MATLAB技术论坛发布多篇图像处理相关教程，合作出版多本MATLAB书籍。
詹福宇，博士，飞行控制系统工程师，MATLAB技术论坛创始人，毕业于西北工业大学航空学院飞行器设计专业。精通多种计算机编程，尤其擅长MATLAB和C/C++，拥有近10年MATLAB开发使用经验，熟悉Simulink基于模型设计流程。于2008年创建MATLAB技术论坛，安全运营、维护和管理该论坛网站6年，编写MATLAB/Simulink原创教程数百篇，解决会员MATLAB技术问题数万个，积累了丰富的相关经验。曾多次、多地组织MATLAB现场技术研讨会，赢得了大家的积极好评。
目录
章 基于直方图优化的图像去雾技术1
1.1 案例背景1
1.2 理论基础1
1.2.1 空域图像增强1
1.2.2 直方图均衡化1
1.3 程序实现3
1.3.1 设计GUI界面3
1.3.2 全局直方图处理4
1.3.3 局部直方图处理5
1.3.4 Retinex增强处理7
1.4 延伸阅读10
1.5 参考文献11
第2章 基于形态学的权重自适应图像去噪12
2.1 案例背景12
2.2 理论基础12
2.2.1 图像去噪方法12
2.2.2 数学形态学原理13
2.2.3 权重自适应的多结构形态学去噪14
2.3 程序实现14
2.4 延伸阅读20
2.5 参考文献21
第3章 基于多尺度形态学提取眼前节组织22
3.1 案例背景22
3.2 理论基础22
3.3 程序实现25
3.3.1 多尺度边缘25
3.3.2 主处理函数26
3.3.3 形态学处理28
3.4 延伸阅读29
3.5 参考文献30
第4章 基于Hough变化的答题卡识别31
4.1 案例背景31
4.2 理论基础31
4.2.1 图像二值化31
4.2.2 倾斜校正32
4.2.3 图像分割35
4.3 程序实现37
4.4 延伸阅读47
4.5 参考文献47
第5章 基于阈值分割的车牌定位识别48
5.1 案例背景48
5.2 理论基础48
5.2.1 车牌图像处理49
5.2.2 车牌定位原理52
5.2.3 车牌字符处理52
5.2.4 字符识别54
5.3 程序实现55
5.4 延伸阅读63
5.5 参考文献63
第6章 基于分水岭分割进行肺癌诊断64
6.1 案例背景64
6.2 理论基础64
6.2.1 模拟浸水的过程64
6.2.2 模拟降水的过程65
6.2.3 过度分割问题65
6.2.4 标记分水岭分割算法65
6.3 程序实现66
6.4 延伸阅读71
6.5 参考文献71
第7章 基于主成分分析的人脸二维码识别72
7.1 案例背景72
7.2 理论基础72
7.2.1 QR编码简介72
7.2.2 QR编码译码74
7.2.3 主成分分析方法76
7.3 程序实现77
7.3.1 人脸建库77
7.3.2 人脸识别78
7.3.3 人脸二维码79
7.4 延伸阅读83
7.5 参考文献84
第8章 基于知识库的手写体数字识别85
8.1 案例背景85
8.2 理论基础85
8.2.1 算法流程85
8.2.2 特征提取85
8.2.3 模式识别86
8.3 程序实现87
8.3.1 图像处理87
8.3.2 特征提取88
8.3.3 模式识别91
8.4 延伸阅读91
8.4.1 识别器选择91
8.4.2 提高识别率92
8.5 参考文献92
第9章 基于特征匹配的英文印刷字符识别93
9.1 案例背景93
9.2 理论基础93
9.2.1 图像预处理93
9.2.2 图像识别技术94
9.3 程序实现96
9.4 延伸阅读101
9.5 参考文献101
0章 基于不变矩的数字验证码识别102
10.1 案例背景102
10.2 理论基础102
10.3 程序实现103
10.3.1 设计GUI界面103
10.3.2 载入验证码图像103
10.3.3 验证码图像去噪104
10.3.4 验证码数字定位106
10.3.5 验证码归一化108
10.3.6 验证码数字识别109
10.3.7 手动确认并入库111
10.3.8 重新生成模板库112
10.4 延伸阅读115
10.5 参考文献115
1章 基于小波技术进行图像融合116
11.1 案例背景116
11.2 理论基础116
11.3 程序实现118
11.3.1 GUI设计118
11.3.2 图像载入119
11.3.3 小波融合120
11.4 延伸阅读123
11.5 参考文献123
2章 基于块匹配的全景图像拼接124
12.1 案例背景124
12.2 理论基础124
12.2.1 图像匹配125
12.2.2 图像融合127
12.3 程序实现127
12.3.1 设计GUI127
12.3.2 载入图片128
12.3.3 图像匹配129
12.3.4 图像拼接133
12.4 延伸阅读137
12.5 参考文献138
3章 基于霍夫曼图像压缩重建139
13.1 案例背景139
13.2 理论基础139
13.2.1 霍夫曼编码的步骤139
13.2.2 霍夫曼编码的特点140
13.3 程序实现141
13.3.1 设计GUI141
13.3.2 压缩重构142
13.3.3 效果对比147
13.4 延伸阅读149
13.5 参考文献149
4章 基于主成分分析的图像压缩和重建150
14.1 案例背景150
14.2 理论基础150
14.2.1 主成分降维分析原理150
14.2.2 由得分矩阵重建样本151
14.2.3 主成分分析数据压缩比151
14.2.4 基于主成分分析的图像压缩152
14.3 程序实现152
14.3.1 主成分分析源代码152
14.3.2 图像和样本间转换153
14.3.3 基于主成分分析的图像压缩154
14.4 延伸阅读157
14.5 参考文献157
5章 基于小波的图像压缩技术158
15.1 案例背景158
15.2 理论基础158
15.3 程序实现161
15.4 延伸阅读167
15.5 参考文献168
6章 基于Hu不变矩的图像检索技术169
16.1 案例背景169
16.2 理论基础169
16.3 程序实现170
16.3.1 图像预处理170
16.3.2 计算不变矩171
16.3.3 图像检索172
16.3.4 结果分析174
16.4 延伸阅读177
16.5 参考文献178
7章 基于Harris的角点特征检测179
17.1 案例背景179
17.2 理论基础179
17.2.1 Harris基本原理179
17.2.2 Harris算法流程181
17.2.3 Harris角点性质181
17.3 程序实现182
17.3.1 Harris算法代码182
17.3.2 角点检测实例184
17.4 延伸阅读184
17.5 参考文献185
8章 基于GUI搭建通用视频处理工具186
18.1 案例背景186
18.2 理论基础186
18.3 程序实现187
18.3.1 GUI设计187
18.3.2 GUI实现188
18.4 延伸阅读195
18.5 参考文献195
9章 基于语音识别的信号灯图像模拟控制技术196
19.1 案例背景196
19.2 理论基础196
19.3 程序实现197
19.4 延伸阅读207
19.5 参考文献207
第20章 基于帧间差法进行视频目标检测208
20.1 案例背景208
20.2 理论基础208
20.2.1 帧间差分法208
20.2.2 背景差分法209
20.2.3 光流法210
20.3 程序实现211
20.4 延伸阅读218
20.5 参考文献218
第21章 路面裂缝检测识别系统设计219
21.1 案例背景219
21.2 理论基础219
21.2.1 图像灰度化220
21.2.2 图像滤波221
21.2.3 图像增强223
21.2.4 图像二值化224
21.3 程序实现226
21.4 延伸阅读236
21.5 参考文献236
第22章 基于K-means聚类算法的图像区域分割237
22.1 案例背景237
22.2 理论基础237
22.2.1 K-means聚类算法原理237
22.2.2 K-means聚类算法的要点238
22.2.3 K-means聚类算法缺点238
22.2.4 基于K-means图像分割239
22.3 程序实现239
22.3.1 样本之间距离239
22.3.2 提取特征向量240
22.3.3 图像聚类分割241
22.4 延伸阅读243
22.5 参考文献243
第23章 基于光流场的交通汽车检测跟踪244
23.1 案例背景244
23.2 理论基础244
23.2.1 光流法检测运动原理244
23.2.2 光流的主要计算方法245
23.2.3 梯度光流场约束方程246
23.2.4 Horn-Schunck光流算法247
23.3 程序实现248
23.3.1 计算视觉系统工具箱简介248
23.3.2 基于光流场检测汽车运动250
23.3.3 搭建Simulink运动检测模型253
23.4 延伸阅读255
23.5 参考文献256
第24章 基于Simulink进行图像和视频处理257
24.1 案例背景257
24.2 模块介绍257
24.2.1 分析和增强模块库（Analysis ＆ Enhancement）258
24.2.2 转化模块库（Conversions）258
24.2.3 滤波模块库（Filtering）259
24.2.4 几何变换模块库（Gemetric Transformations）259
24.2.5 形态学操作模块库（Morphological Operations）260
24.2.6 输入模块库（Sources）260
24.2.7 输出模块库（Sinks）260
24.2.8 统计模块库（Statistics）261
24.2.9 文本和图形模块库（Text ＆ Graphic）261
24.2.10 变换模块库（Transforms）262
24.2.11 其他工具模块库（Utilities）262
24.3 仿真案例262
24.3.1 搭建组织模型262
24.3.2 仿真执行模型264
24.3.3 代码自动生成265
24.4 延伸阅读270
24.5 参考文献271
第25章 基于小波变换的数字水印技术272
25.1 案例背景272
25.2 理论基础272
25.2.1 数字水印技术原理273
25.2.2 典型的数字水印算法274
25.2.3 数字水印攻击和评价276
25.2.4 基于小波的水印技术277
25.3 程序实现279
25.3.1 准备载体和水印图像279
25.3.2 小波数字水印的嵌入280
25.3.3 小波数字水印的提取283
25.3.4 小波水印的攻击试验286
25.4 延伸阅读289
25.5 参考文献290
内容摘要
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》详细讲解了25个MATLAB图像与视频处理实用案例（含可运行程序），涉及雾霾去噪、答题卡自动阅卷、肺部图像分割、小波数字水印、图像检索、人脸二维码识别、车牌定位及识别、霍夫曼图像压缩、手写数字识别、英文字符文本识别、眼前节组织提取、全景图像拼接、小波图像融合、基于语音识别的音频信号模拟灯控、路面裂缝检测识别、视频运动估计追踪、Simulink图像处理等多项重要技术，涵盖了数字图像处理中几乎所有的基本模块。
工欲善其事，必先利其器，《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》对每个数字图像处理的知识点都提供了丰富生动的案例素材，并详细讲解了其MATLAB实验的核心程序，通过对这些示例程序的阅读理解和仿真运行，读者可以更加深刻地理解图像处理的内容，并且更加熟练地掌握MATLAB中各种函数在图像处理领域中的用法。
主编推荐
1．MATLAB技术论坛创始人及该论坛图像版主联合力作，业内众多专家力荐；
2．针对读者需求精选超值案例，以极大程度提高读者的理论及亲身实战经验；
3．每个案例的讲解都是先基础及思路，再实战，很后辅以思路延伸；
4．吐血案例分享，即学即用：图像去雾、图像去噪、车牌定位识别、肺癌辅助诊断、答题卡/人脸二维码/字符/数字验证码识别、交通汽车检测跟踪、Simulink图像/视频处理、数字水印、图像拼接……；
5．学无止境，探索无止境，交流无止境。MATLAB技术论坛提供本书在线交流服务，名家、专家及众多MATLAB图像与视频处理爱好者等着你的加入。
— 没有更多了 —
以下为对购买帮助不大的评价