数字图像处理：原理与实践(MATLAB版)
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作者左飞 著
出版社电子工业出版社
ISBN9787121244698
出版时间2014-11
装帧平装
开本16开
定价89元
货号23594911
上书时间2024-10-16
商品详情
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导语摘要
作者简介
左飞，服务于某移动通信运营商，业余时间他撰写了多部计算机方面的著作，并译有《编码》、《提高C++性能的编程技术》等经典名著。
目录
第章绪论 1
数字图像处理概述 1
图像与数字图像 1
数字图像处理研究的内容 6
数字图像处理的应用 8
概述 9
的发展 9
的特点 10
的结构 12
在中处理数字图像 13
中的图像存储 13
中的图像转换 18
中图像的基本操作 21
本章参考文献及推荐阅读材料 27
第章图像的点运算 28
灰度直方图 28
灰度直方图简介 28
基本原理 31
编码实现 31
灰度线性变换 38
基本原理 39
编码实现 41
灰度非线性变换 43
灰度对数变换 43
灰度幂次变换 45
灰度指数变换 49
灰度拉伸 50
基本原理 50
编码实现 52
灰度均衡 52
基本原理 53
编码实现 54
直方图规定化 55
基本原理 55
编码实现 56
本章参考文献及推荐阅读材料 57
第章图像的几何变换 58
图像几何变换的基本理论 58
图像几何变换概述 58
图像几何变换的数学描述 61
图像的平移变换 62
效果预览 62
基本原理 62
编程实现 63
图像的镜像变换 64
效果预览 64
基本原理 65
编程实现 66
图像的转置 67
效果预览 67
基本原理 68
编程实现 68
图像的缩放 69
效果预览 69
基本原理 69
插值算法介绍 71
编程实现 74
图像的旋转 75
效果预览 75
基本原理 76
编程实现 79
本章参考文献及推荐阅读材料 81
第章图像的增强处理 82
卷积积分与邻域处理 82
理解卷积积分的概念 82
卷积应用于图像处理的原理 87
邻域处理的基本概念 88
运用模板实现邻域处理 90
图像的简单平滑 91
图像的简单平滑原理 92
简单平滑的编码实现 92
图像的高斯平滑 93
平滑线性滤波器 94
高斯平滑的原理 94
高斯分布 95
高斯平滑的算法实现 98
图像的中值滤波 99
统计排序滤波器 99
图像中值滤波的原理 100
图像中值滤波的算法实现 102
图像的双边滤波 104
图像的拉普拉斯锐化 109
图像的锐化 109
拉普拉斯锐化的原理 110
拉普拉斯锐化的编码实现 110
本章参考文献及推荐阅读材料 113
第章图像的形态学处理 114
数学形态学 114
一些必要的概念和符号约定 115
图像的腐蚀 118
腐蚀原理 119
编程实现 123
图像的膨胀 125
膨胀原理 125
编程实现 127
腐蚀和膨胀的性质及应用 128
5.
内容摘要
推荐购买
《数字图像处理：技术详解与Visual C++实践(含CD光盘1张)》经典图书升级版，详述数字图像处理领域15大核心话题，添加了近些年的新技术成果，基于自行开发的MagicHouse平台提供全部算法的完整实现
《数字图像处理：原理与实践（版）》全面系统地介绍了数字图像处理技术的理论与方法，内容涉及几何变换、灰度变换、图像增强、图像分割、图像去噪、小波变换、形态学处理、多尺度融合、偏微分方程应用、正交变换与图像压缩、边缘及轮廓检测、图像复原、图像去雾、多尺度空间构建与特征匹配等大核心话题。工欲善其事，必先利其器。《数字图像处理：原理与实践（版）》所有算法均配有完整的实现代码，并以此为基础详细介绍了中与图像处理有关的近个函数的使用方法，便于读者学习与实践。此外，《数字图像处理：原理与实践（版）》还提供了丰富的在线支持资源，方便为读者答疑解惑及提供辅助资料下载。
《数字图像处理：原理与实践（版）》源于实践，贴近应用，又兼顾各层次读者需求，既可作为大专院校相关专业在校师生或工程技术人员的参考书，亦可作为图像处理研究爱好者之自学教程。
主编推荐
左飞，服务于某移动通信运营商，业余时间他撰写了多部计算机方面的著作，并译有《编码》、《提高C++性能的编程技术》等经典名著。
精彩内容
前言
1. 引子
于本书之前，笔者已经在数字图像处理领域陆续出版了多部作品。彼时我的新作《数字图像处理：技术详解与Visual C++实践》一书刚刚问世，余便开始筹划或许应该出一本用MATLAB来作为描述语言的数字图像处理书籍。此前的“Visual C++数字图像处理”系列已经出到了第三版，先后重印近十次，可以说在业界赢得了颇佳的成绩。许多读者纷纷来信与笔者讨论技术问题，交流心得感想。此外，据不完全统计，前两本图书的科技文献参考引用量已经超过百余篇次。另根据中国互动出版网的实际销售数据统计，前两个版本的图书自问世以来一直居于数字图像处理类图书畅销排行榜前五名之列（由于第三版刚刚问世暂无统计数据）。可见这一系列的图书在市场表现上也值得肯定。
当前，关于数字图像处理开发方面的书籍主要分为两大阵营，即Visual C++（或C/C++）和MATLAB，且二者可谓各有千秋，不分伯仲。但笔者此前的作品却一直专注于Visual C++环境下的数字图像处理技术。所以，在这里笔者也想同各位分享一下二者之于图像处理开发中的异同。
MATLAB很适合做科学研究，借助它提供的各种功能强大的工具箱，图像处理编程将变得非常轻松，代码也更简短。MATLAB中提供的许多现成可用的函数大大简化了实际开发过程，一个显而易见的事实就是用MATLAB进行图像处理编程甚至无须考虑内存的分配与回收这种琐碎的问题。
相对而言，使用Visual C++进行图像处理开发难度较大，需要考虑的问题更多，很多矩阵运算函数都需要自己编写。读入不同格式和类型的图像数据，然后进行解码，这种问题也没有现成的方法。但是，Visual C++在工业开发中则更实用，可移植性、通用性以及效率表现都更优越。
就的初学者而言，我还是建议他们从Visual C++环境入手。MATLAB用起来很简单、很方便，但是它掩盖了太多细节，不利于读者深入理解底层实现，也不利于读者打好基础。不积跬步，无以至千里。初学习时如果基础不打牢，后续再讲什么创新其实都是纸上谈兵、空中楼阁。在读者对底层实现比较清楚的情况下，进行后续的科学研究时，再去考虑使用MATLAB可能才是明智的选择。
以图像编解码为例。在MATLAB中，只需一个函数就能将图像读入，然后得到一个现成的像素矩阵。在这个过程中，就忽略了很多细节。而在Visual C++中，如果不调用现成的函数库（例如OpenCV），那么就需要自己编写解码函数。这时就不得不去考虑不同图像格式的编码方案和算法，考虑图像文件在存储器上到底是如何存储的等问题。这时才会知道原来图像被写进存储器的时候不是简简单单的一个像素矩阵，原来还有调色板、文件头等内容。
我经常喜欢拿武侠小说《天龙八部》中的一段情节来向读者说明此中的道理，相信读者对这部曾经被多次搬上银幕的金庸作品已经耳熟能详了。书中讲到有个名叫鸠摩智的番僧一心想练就绝世武学，而且他也算是个相当勤奋的人了。但是，他错就错在太过于急功近利，甚至使用道家的小无相功来催动少林绝技。看上去威力无比，而且可以在短时间内“速成”，但实则后患无穷。终鸠摩智走火入魔，前功尽废，方才大彻大悟。这个故事其实就告诉我们打牢基础是非常重要的，特别是要取得更长足的发展，就更是要对基本原理刨根问底，力求甚解，从而做到庖丁解牛，烂熟于心。
所以，总结起来，笔者撰写本书的目的主要是考虑那些对于Visual C++（或者C/C++）编程不是特别熟悉，而对于MATLAB编程有一定基础，又希望深入学习图像处理技术的读者的实际需求，以期帮助他们深入剖析相关理论，并为他们继续深入研究助一臂之力。
2. 天书VS.儿歌三百首
说到这里，我想告诉读者本书并非一本MATLAB的入门书。更准确地说，本书是一本介绍数字图像处理技术的书，只不过书中的描述语言选择了MATLAB。因此，我希望阅读和使用本书的读者应当具有一定的MATLAB基础。当然，笔者也确信无论你现在处于图像处理学习的哪个层次，本书都会在某种程度上帮到你。之所以这样说，主要是因为本书关于理论部分的描述和讲解都是在畅销系列图书“Visual C++数字图像处理”数度再版后精心锤炼和筛选之后留存的精华部分。这些地方笔者均经过反复雕琢，力求做到深入浅出、翔实全面。
众所周知，数字图像处理的理论基础主要就是数学，而数学本身又是一个极其庞杂的系统，它的分支层出不穷，不计其数。读者现在所要学习的数字图像处理，至少涉及数学中三门主干课程的内容，即高等数学、线性代数和概率论。在本书中，读者会发现这些内容几乎无处不在，以高等数学中的泰勒公式为例，本书中就至少用到过三次以上。除了上述提到的大家在本科阶段就应学过的三门数学课程之外，本书还用到了复变函数、偏微分方程和泛函理论等内容。从这个角度说，数字图像处理对于很多学生而言，无异于“天书”。
霍金也说：“在书中每增加一条公式，读者就会流失一半”。如果你现在手捧着的是这样一部由公式罗列而成的天书，相信很多读者都会望而却步。当然，数学公式亦有数学公式的好处。从数学角度解释图像处理算法的原理，是深入到了算法本质层面的。如果不谈任何公式，而把如何处理一张图片的方法用文字描述的方式告诉读者也不是不可能的，但是这其实只是让读者“知其然，而不知其所以然”。这样的弊端就在于读者想进行更为深入的研究时，几乎难如登天。那么有没有什么方法能够调和这两者之间的矛盾，而把“天书”写得如同“儿歌
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