數位影像處理：活用Matlab(第二版)(精裝本)(附範例光碟) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本書最大的特色是運用Matlab語言的優點來處理數位影像，全書分十章，包括數學基礎、取樣與量化、轉換法、影像增強、影像復原、影像壓縮、影像分割、圖樣識彆，書末並附多個實驗。

圖書內容簡介： 《數位影像處理：活用Matlab (第二版) (精裝本) (附範例光碟)》 本書深度聚焦於數位影像處理的理論基礎與實際應用，旨在為讀者提供一套全麵、係統且高度實用的學習資源。內容涵蓋瞭從基礎的圖像錶示到復雜的高級處理技術，並以強大的Matlab環境作為主要的實踐工具。 第一部分：基礎與數學原理 本書伊始便奠定瞭堅實的數學和理論基礎。詳細闡述瞭數字圖像的本質——如何將連續的物理世界信息轉化為離散的數字矩陣。 1. 圖像的數字化錶示： 深入剖析瞭圖像采樣（Sampling）和量化（Quantization）的過程，解釋瞭分辨率、灰度級和色彩空間（如RGB、灰度、索引色）的內在聯係與轉換機製。對於彩色圖像的處理，本書提供瞭詳盡的色彩模型理論，包括人眼感知的特性，為後續的色彩增強和分割奠定基礎。 2. 圖像的數學變換基礎： 重點講解瞭傅裏葉變換（Fourier Transform）在圖像處理中的核心作用。不僅介紹瞭一維傅裏葉變換，更著重於二維離散傅裏葉變換（2D-DFT）的計算、性質及其在頻域分析中的應用。這部分內容深入淺齣地解釋瞭如何通過分析圖像的頻率成分來實現濾波、去噪和周期性乾擾的去除。此外，還引入瞭小波變換（Wavelet Transform）的概念，作為傅裏葉分析在多分辨率分析上的重要補充。 第二部分：圖像增強與復原 本部分是影像處理的核心應用領域，緻力於改善圖像質量以適應人眼觀察或後續分析的需要。 1. 空間域增強技術： 詳細介紹瞭基於像素點運算和鄰域運算的增強方法。 灰度變換： 包括對數變換、冪律變換、直方圖均衡化（Histogram Equalization）及其自適應版本（如限製對比度自適應直方圖均衡化, CLAHE），用以擴大圖像的動態範圍和提升對比度。 空間濾波： 詳盡闡述瞭綫性濾波（如均值濾波、高斯濾波）和平滑操作的原理，以及非綫性濾波（如中值濾波、極值濾波）在有效去除脈衝噪聲的同時保持邊緣信息的能力。 2. 圖像復原： 與增強不同，復原的目標是估計並去除已知的退化過程（如模糊和噪聲）。 圖像模糊模型： 介紹瞭點擴散函數（PSF）和退化模型。 逆濾波與維納濾波： 深入講解瞭如何利用先驗知識（若已知PSF）或統計信息（維納濾波）來近似恢復原始圖像。對運動模糊和離焦模糊的專業處理技術進行瞭詳盡的步驟拆解。 第三部分：圖像分割與特徵提取 圖像分割是理解圖像內容的關鍵步驟，將圖像劃分為具有共同屬性的區域或對象。 1. 邊緣檢測： 詳述瞭經典的邊緣檢測算子，如羅伯茨（Roberts）、索貝爾（Sobel）、普雷維特（Prewitt）算子，並重點剖析瞭Canny邊緣檢測算法的五個關鍵步驟（平滑、梯度計算、非極大值抑製、雙閾值處理、邊緣連接），強調其在實際應用中的魯棒性。 2. 區域分割技術： 探討瞭基於閾值的分割方法，包括全局閾值和局部自適應閾值。此外，還涵蓋瞭基於區域生長（Region Growing）和分水嶺算法（Watershed Algorithm）的先進分割策略，特彆是在處理復雜紋理和粘連目標時的應用技巧。 3. 形態學處理（Mathematical Morphology）： 本書將形態學處理置於分割的前期準備階段。詳細解釋瞭膨脹（Dilation）、腐蝕（Erosion）、開運算（Opening）和閉運算（Closing）的定義及其在去噪、連接斷裂結構和提取對象邊界上的作用。 第四部分：高級主題與Matlab實踐 本部分將理論知識與Matlab的強大功能緊密結閤，通過大量實例展示如何高效地實現算法。 1. Matlab環境下的操作流程： 詳細介紹瞭如何利用Image Processing Toolbox進行圖像的讀取、顯示、文件格式轉換和基本矩陣操作。所有理論講解後，均附有對應的Matlab代碼片段或完整腳本示例。 2. 圖像壓縮基礎： 簡要介紹瞭無損壓縮（如遊程編碼）和有損壓縮的基本思想。特彆關注瞭基於變換域（如DCT）的壓縮原理，為理解JPEG標準奠定基礎。 3. 圖像分析與度量： 如何從分割後的區域中提取有意義的定量信息，如麵積、周長、緊密度、矩特徵（Moments）等，這些是進行模式識彆和計算機視覺分析的前提。 4. 範例光碟的支撐： 隨書附帶的光碟收錄瞭所有章節涉及的Matlab源代碼、測試圖像集以及預設的工作空間文件，確保讀者能夠立即運行並修改代碼，從而加深對算法流程和參數敏感性的理解。 本書特點總結： 本書的結構設計遵循“理論先行，實踐跟進”的原則。它不僅僅是算法的羅列，更注重解釋每種技術背後的數學原理和在實際應用中可能遇到的挑戰（如噪聲對不同算法的影響）。精裝本的質量保證瞭書籍的耐用性，而附帶的光盤則極大地降低瞭學習門檻，使得讀者能夠專注於算法的邏輯實現，而非繁瑣的配置過程。此書適閤作為高等院校信息工程、電子工程、自動化以及相關交叉學科的專業教材或深入參考書，對希望通過Matlab掌握數位影像處理核心技術的工程師和研究人員也極具價值。

PART 1　原理與技術

第一章　簡介
1.1　背景 1-1
1.2　影像的錶示 1-4
1.3　數位影像處理 1-6
1.4　數位影像處理係統 1-9
1.5　本書架構 1-13
1.6　主要參考文獻 1-14

第二章　數學基礎
2.1　信號 2-1
2.2　綫性與綫性偏移不變係統 2-6
2.3　迴鏇積 2-9
2.4　矩陣運算 2-12
2.5　純量值對嚮量參數的最佳化 2-20
2.6　隨機信號 2-22

第三章　取樣與量化
3.1　取樣 3-2
3.2　量化 3-11
3.3　嚮量量化 3-22

第四章　轉換法
4.1　正交轉換 4-2
4.2　傅立葉轉換 4-5
4.3　離散餘弦轉換 4-12
4.4　離散正弦轉換 4-19
4.5　Walsh-Hadamard轉換 4-20
4.6　Haar轉換 4-30
4.7　斜轉換 4-32
4.8　KL轉換 4-34
4.9　哈特萊轉換 4-37
4.10 SVD轉換 4-37
4.11 小波轉換 4-40

第五章　影像增強
5.1　點處理增強 5-1
5.2　空間濾波 5-14
5.3　頻域的影像增強法 5-18
5.4　彩色影像增強 5-21

第六章　影像復原
6.1　影像降質係統 6-1
6.2　代數復原方法 6-6
6.3　反濾波法 6-8
6.4　最小平方濾波器 6-9
6.5　限製性最小平方復原 6-12
6.6　盲目影像還原技術 6-19

第七章　影像壓縮
7.1　資料編碼與資料壓縮 7-2
7.2　影像壓縮模型 7-6
7.3　訊息理論基礎 7-7
7.4　無失真壓縮 7-16
7.5　有損耗壓縮 7-26
7.6　影像壓縮標準JPEG 7-27
7.7　動態視訊壓縮 7-39
7.8　以小波轉換壓縮之實例 7-46

第八章　影像分割
8.1　導論 8-2
8.2　影像分割處理 8-3
8.3　分割影像之儲存 8-15
8.4　影像分割前置處理－LUM濾波器 8-17

第九章　示與描述
9.1　錶示方法 9-1
9.2　邊界描述子 9-9
9.3　區域描述子 9-12
9.4　形態學 9-23

第十章　圖樣識彆
10.1　分類 10-1
10.2　統計決策圖樣識彆 10-4
10.3　特徵選取 10-7
10.4　聚類 10-10
10.5　利用類神經網路做圖樣識彆 10-17

PART 2　MATLAB實習

第一章　Matlab實驗常用函式簡介

第二章　實驗-數學基礎
L2.1　二維迴鏇積 Lab2-1
L2.2　矩陣的直接乘積 Lab2-3
L2.3　馬可夫鏈的轉移機率 Lab2-5

第三章　實驗-量化
L3.1　純量量化器的設計 Lab3-1
L3.2　量化造成的假輪廓 Lab3-4
L3.3　嚮量量化器之碼簿的産生 Lab3-6
L3.4　嚮量量化的編解碼 Lab3-12

第四章　實驗-轉換法
L4.1　SVD轉換 Lab4-1
L4.2　影像轉換的能量集中能力 Lab4-4
L4.3　小波轉換 Lab4-6

第五章　實驗-影像增強
L5.1　直方圖等化法 Lab5-1
L5.2　平滑濾波器 Lab5-4
L5.3　同形濾波器 Lab5-7

第六章　實驗-影像復原
L6.1　最小平方濾波器 Lab6-1
L6.2　疊代盲目去迴鏇積法 Lab6-5

第七章　實驗-影像壓縮
L7.1　同色長編碼 Lab7-1
L7.2　應用小波轉換與嚮量量化做影像壓縮 Lab7-4

第八章　實驗-影像分割
L8.1　像素聚積成長法 Lab8-1
L8.2　四分樹區域分割與閤併法 Lab8-6
L8.3　Sobel邊緣偵測 Lab8-8
L8.4　拉氏邊界檢測法 Lab8-11
L8.5　LUM濾波器 Lab8-14

第九章　實驗-錶示與描述
L9.1　不變矩 Lab9-1
L9.2　細綫化 Lab9-5
L9.3　膨脹和侵蝕 Lab9-9
L9.4　斷開與閉閤 Lab9-11

第十章　實驗-圖樣識彆
L10.1　利用不變矩判定圖形類彆 Lab10-1
L10.2　模糊聚類 Lab10-5
L10.3　利用類神經網路做圖樣識彆 Lab10-8
L10.4　以倒傳遞網路做模糊分類 Lab10-16

附錄　光碟內容簡介及使用說明
參考文獻
索引

评分☆☆☆☆☆

**評價二：** 身為一個在影像辨識產業打滾多年的工程師，我對技術書籍的要求一嚮很高，畢竟時間就是金錢，得確保投資在每一本上的學習時間都能有紮實的迴報。《數碼影像處理：活用Matlab (第二版)》這次真的打中我的點瞭！它最讓我讚賞的地方在於，它非常貼近實際應用，而且對於Matlab這個強大的工具，它的講解深入淺齣，一點都不會讓人感到枯燥乏味。從基本概念如影像的錶示、色彩空間的轉換，到更複雜的濾波、形態學處理，甚至是傅立葉變換的應用，書中都提供瞭非常詳盡且實用的Matlab程式碼來輔助理解。 我特別想強調的是，這本書不僅僅是「教你怎麼寫Matlab程式」，而是「教你如何用Matlab解決影像處理的問題」。作者巧妙地將理論與實務結閤，在介紹各種演算法時，都提供瞭具體的應用場景，讓讀者能夠快速連結到自己的工作需求。例如，在講解影像復原的部分，書中就涵蓋瞭各種常見的雜訊模型和對應的去噪方法，並且提供瞭可以直接執行的Matlab函數，讓我們能夠快速測試和比較不同方法的成效。精裝本的設計也讓人感覺很紮實，翻閱起來很有質感，而附帶的範例光碟更是誠意滿滿，包含瞭各種精心編寫的M檔，讓學習過程更加順暢。我認為這本書對於任何想深入瞭解數碼影像處理，並希望實際運用Matlab來解決問題的讀者，都絕對是值得推薦的。

评分☆☆☆☆☆

**評價五：** 在尋找一本能夠真正幫助我提升數碼影像處理技能的書籍時，我偶然發現瞭這本《數碼影像處理：活用Matlab (第二版)》。老實說，市麵上關於Matlab的影像處理書籍不少，但很多都隻是流於錶麵，或是過於學術化，讓我難以產生連結。這本書的齣現，完全打破瞭我對這類書籍的刻闆印象。它的語言風格非常親切，像是老朋友在跟你分享經驗一樣，而且非常重視「活用」這兩個字。 最讓我驚喜的是，書中的每一個章節，都搭配瞭實際的Matlab程式碼範例，而且光碟裡麵的程式碼質量非常高，幾乎可以直接拿來套用。例如，我在學習影像分割的章節時，書中不僅解釋瞭各種分割方法的原理，還提供瞭互動式的Matlab程式碼，讓我能夠輕鬆地調整閾值、輪廓檢測參數，即時看到影像分割的效果。這種「邊學邊做」的學習模式，讓我的學習過程變得非常有效率，也讓我對數碼影像處理的各個麵嚮有瞭更直觀的理解。我特別喜歡書中對於某些進階主題，像是影像融閤和3D重建的介紹，它們不僅有理論的基礎，更有實際的應用範例，讓我對這些領域的潛力有瞭更深的認識。這本書的精裝版本質感很好，放在書架上也是一件賞心悅目的事，真心推薦給所有對數碼影像處理感興趣的朋友。

评分☆☆☆☆☆

**評價三：** 我是一個對影像處理充滿好奇心的跨領域工作者，雖然背景不是直接相關，但我一直希望能透過學習，瞭解更多影像的奧秘，並將其應用到我的專案中。當我看到這本《數碼影像處理：活用Matlab (第二版)》時，就被它的標題吸引瞭。「活用Matlab」這幾個字，讓我覺得它並非隻是學術性的理論堆砌，而是更具操作性和實踐性。拿到書後，我的感覺果然沒錯！它的內容編排非常適閤像我這樣有一定基礎但又想深入學習的讀者。 書中從最基礎的影像讀取、顯示開始，一步步介紹到更進階的影像變換、特徵提取、分割等等。最棒的是，每一個觀念的講解都伴隨著精美的圖示和可執行的Matlab程式碼，讓我在閱讀時能夠立刻動手操作，驗證書中的內容。那些範例光碟上的程式碼，不僅寫得清晰易懂，而且功能齊全，我可以直接拿來做實驗，甚至修改一些參數來觀察結果的變化，這種互動式的學習方式，讓我對影像處理的理解更加深刻。例如，在介紹影像濾波時，書中不僅展示瞭各種濾波器的效果，還讓我們能自行調整濾波核的大小和參數，親身體驗不同濾波器對影像的影響。對於初學者來說，這絕對是一本能夠快速入門並建立紮實基礎的優秀教材。

评分☆☆☆☆☆

**評價一：** 這本《數碼影像處理：活用Matlab (第二版)》簡直是我近期購入最令人驚豔的技術書籍瞭！身為一個長年耕耘影像處理領域的研究生，我手上其實纍積瞭不少相關的書籍，但不得不說，這本真的讓我耳目一新。首先，它的編排方式就非常吸引人，從基礎的影像概念切入，循序漸進地引導讀者進入Matlab的世界，完全不用擔心自己是初學者會跟不上。作者在講解每一個理論概念時，都搭配瞭清晰的圖例和實際的Matlab程式碼範例，這點真的太重要瞭！很多時候，光看文字描述很難真正理解，但看到實際運作的程式碼，並且能夠親手在光碟的範例檔上修改試驗，那種豁然開朗的感覺是無可取代的。 更讓我欣賞的是，它並不隻是單純的工具書，而是強調「活用」。書中探討瞭許多在學術研究和實際工程應用中經常會遇到的問題，並且提供瞭非常實用的解決方案。例如，在圖像增強、邊緣檢測、物件識別等章節，作者並沒有停留在理論層麵，而是深入解析瞭不同演算法的優缺點，以及如何在Matlab中有效地實現和調優。那些程式碼範例都經過精心設計，不僅能夠跑齣結果，更能讓讀者理解背後的邏輯。我特別喜歡它在一些進階主題，像是影像分割和特徵提取的部分，給予瞭相當深入的探討，這對於我正在進行的論文研究非常有幫助。光碟附帶的豐富範例檔，更是省去瞭我大量自行撰寫程式碼的時間，可以直接套用並修改，大幅提升瞭學習效率。

评分☆☆☆☆☆

**評價四：** 作為一位在學術界深耕多年的影像處理教授，我對學生的教材選擇一直非常謹慎，希望能找到既能傳達紮實理論，又能引導學生實際操作的優秀書籍。《數碼影像處理：活用Matlab (第二版)》這次的錶現，絕對讓我感到滿意，甚至可以說超齣預期。首先，它在內容的廣度與深度上取得瞭很好的平衡。從基礎的影像幾何變換、色彩模型，到進階的影像壓縮、紋理分析，幾乎涵蓋瞭數碼影像處理的核心領域。 更重要的是，這本書對於Matlab的運用，有著極為精闢的闡述。作者團隊顯然對Matlab的影像處理工具箱有著深刻的理解，他們不僅提供瞭標準的函數應用，更深入地探討瞭不同演算法的實現細節和效率優化。書中大量的程式碼範例，不僅是簡單的演示，而是經過精心設計，能夠讓學生在實際操作中，深刻理解演算法的原理和潛在的陷阱。像是書中在講解影像特徵點偵測與匹配的部分，提供的範例程式碼就非常完整，學生可以透過修改參數，觀察SIFT、SURF等演算法的實際運作，這對於培養學生的獨立思考和解決問題的能力至關重要。精裝本的品質和範例光碟的豐富度，都讓這本書成為一本值得推薦給各級學生和研究人員的優質教材。