數字圖像處理(MATLAB版)(第2版)(英文版) [Digital Image Processing Using MATLAB(Second Edition)] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

圖書介紹


數字圖像處理(MATLAB版)(第2版)(英文版) [Digital Image Processing Using MATLAB(Second Edition)]

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Rafael C.Gonzalez,Richard E.Woods,Steven L.Eddins 著



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發表於2025-02-13


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齣版社: 電子工業齣版社
ISBN:9787121195440
版次:2
商品編碼:11245139
包裝:平裝
叢書名: 國外電子與通信教材係列
外文名稱:Digital Image Processing Using MATLAB(Second Edition)
開本:16開
齣版時間:2013-04-01
用紙:膠版紙
頁數:756

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具體描述

編輯推薦

  《數字圖像處理(MATLAB版)(第2版)(英文版)》是圖像處理基礎理論論述同以MATLAB為工具的軟件實踐方法相結閤的一本書,集成瞭岡薩雷斯和伍茲所著的《數字圖像處理(第三版)》一書中的重要內容和MathWorks公司的圖像處理工具箱。該版本包括重點術語的中文注釋。
  《數字圖像處理(MATLAB版)(第2版)(英文版)》的主要特色:
  (1)自成體係,以工具書的風格書寫
  (2)開發瞭100多個圖像處理函數,同時討論數字圖像處理主流算法和MATLAB函數
  (3)涵蓋雷登變換、幾何變換、圖像配準、獨立與設備的彩色變換、針對視頻的壓縮函數;自適應閾值算法等
  (4)部分代碼為MATLAB與C結閤使用
  (5)書中包含GUI詳細設計
  原書作者RafaelC.Gonzalez是數字圖像處理領域的人物,他在模式識彆、圖像處理和機器人領域編寫或與人閤著瞭100多篇技術文章、兩本書和4本教材。岡薩雷斯博士的著作已被世界1000多所大學和研究所采用,深受讀者喜愛。

內容簡介

  《數字圖像處理(MATLAB版)(第2版)(英文版)》是圖像處理基礎理論論述同以MATLAB為主要工具的軟件實踐方法相對照的《數字圖像處理(MATLAB版)(第2版)(英文版)》。《數字圖像處理(MATLAB版)(第2版)(英文版)》集成瞭岡薩雷斯和伍茲所著的《數字圖像處理(第三版)》一書中重要的原文材料和MathWorks公司的圖像處理工具箱。《數字圖像處理(MATLAB版)(第2版)(英文版)》的特色在於重點強調怎樣通過開發新代碼來加強這些軟件工具。《數字圖像處理(MATLAB版)(第2版)(英文版)》在介紹MATLAB編程基礎知識之後,講述瞭圖像處理的主乾內容,包括灰度變換、綫性和非綫性空間濾波、頻率域濾波、圖像復原與重建、幾何變換和圖像配準、彩色圖像處理、小波、圖像壓縮、形態學圖像處理、圖像分割、區域和邊界錶示與描述。

作者簡介

  Rafael C.Gonzalez,於福羅裏達大學電子工程係獲得博士學位,田納西大學電氣和計算機工程係教授,田納西大學圖像和模式分析實驗室、機器人和計算機視覺實驗室的創始人及IEEE會士。岡薩雷斯博士在模式識彆、圖像處理和機器人領域編寫或與人閤著瞭100多篇技術文章兩本書和4本教材,他的書已被世界1000多所大學和研究所采用。

目錄

Contents
Preface
Acknowledgements
About the Authors
1 Introduction
Preview
1.1 Background
1.2 What Is Digital Image Processing?
1.3 Background on MATLAB and the Image Processing Toolbox
1.4 Areas of Image Processing Covered in the Book
1.5 The Book Web Site
1.6 Notation
1.7 Fundamentals
1.7.1 The MATLAB Desktop
1.7.2 Using the MATLAB Editor/Debugger
1.7.3 Getting Help
1.7.4 Saving and Retrieving Work Session Data
1.7.5 Digital Image Representation
1.7.6 Image I/O and Display
1.7.7 Classes and Image Types
1.7.8 M-Function Programming
1.8 How References Are Organized in the Book
Summary
2 Intensity Transformations and Spatial Filtering
Preview
2.1 Background
2.2 Intensity Transformation Functions
2.2.1 Functions imadjust and stretchlim
2.2.2 Logarithmic and Contrast- Stretching Transformations
2.2.3 Specifying Arbitrary Intensity Transformations
2.2.4 Some Utility M-functions for Intensity Transformations
2.3 Histogram Processing and Function Plotting
2.3.1 Generating and Plotting Image Histograms
2.3.2 Histogram Equalization
2.3.3 Histogram Matching (Specification)
2.3.4 Function adapthisteq
2.4 Spatial Filtering
2.4.1 Linear Spatial Filtering
2.4.2 Nonlinear Spatial Filtering
2.5 Image Processing Toolbox Standard Spatial Filters
2.5.1 Linear Spatial Filters
2.5.2 Nonlinear Spatial Filters
2.6 Using Fuzzy Techniques for Intensity Transformations and Spatial
Filtering
2.6.1 Background
2.6.2 Introduction to Fuzzy Sets
2.6.3 Using Fuzzy Sets
2.6.4 A Set of Custom Fuzzy M-functions
2.6.5 Using Fuzzy Sets for Intensity Transformations
2.6.6 Using Fuzzy Sets for Spatial Filtering
Summary
3 Filtering in the Frequency Domain
Preview
3.1 The 2-D Discrete Fourier Transform
3.2 Computing and Visualizing the 2-D DFT in MATLAB
3.3 Filtering in the Frequency Domain
3.3.1 Fundamentals
3.3.2 Basic Steps in DFT Filtering
3.3.3 An M-function for Filtering in the Frequency Domain
3.4 Obtaining Frequency Domain Filters from Spatial Filters
3.5 Generating Filters Directly in the Frequency Domain
3.5.1 Creating Meshgrid Arrays for Use in Implementing Filters
in the Frequency Domain
3.5.2 Lowpass (Smoothing) Frequency Domain Filters
3.5.3 Wireframe and Surface Plotting
3.6 Highpass (Sharpening) Frequency Domain Filters
3.6.1 A Function for Highpass Filtering
3.6.2 High-Frequency Emphasis Filtering
3.7 Selective Filtering
3.7.1 Bandreject and Bandpass Filters
3.7.2 Notchreject and Notchpass Filters
Summary
4 Image Restoration and Reconstruction
Preview
4.1 A Model of the Image Degradation/Restoration Process
4.2 Noise Models
4.2.1 Adding Noise to Images with Function imnoise
4.2.2 Generating Spatial Random Noise with a Specified
Distribution
4.2.3 Periodic Noise
4.2.4 Estimating Noise Parameters
4.3 Restoration in the Presence of Noise Only-Spatial Filtering
4.3.1 Spatial Noise Filters
4.3.2 Adaptive Spatial Filters
4.4 Periodic Noise Reduction Using Frequency Domain Filtering
4.5 Modeling the Degradation Function
4.6 Direct Inverse Filtering
4.7 Wiener Filtering
4.8 Constrained Least Squares (Regularized) Filtering
4.9 Iterative Nonlinear Restoration Using the Lucy-Richardson
Algorithm
4.10 Blind Deconvolution
4.11 Image Reconstruction from Projections
4.11.1 Background
4.11.2 Parallel-Beam Projections and the Radon Transform
4.11.3 The Fourier Slice Theorem and Filtered Backprojections
4.11.4 Filter Implementation
4.11.5 Reconstruction Using Fan-Beam Filtered Backprojections
4.11.6 Function radon
4.11.7 Function iradon
4.11.8 Working with Fan-Beam Data
Summary
5 Geometric Transformations and Image
Registration
Preview
5.1 Transforming Points
5.2 Affine Transformations
5.3 Projective Transformations
5.4 Applying Geometric Transformations to Images
5.5 Image Coordinate Systems in MATLAB
5.5.1 Output Image Location
5.5.2 Controlling the Output Grid
5.6 Image Interpolation
5.6.1 Interpolation in Two Dimensions
5.6.2 Comparing Interpolation Methods
5.7 Image Registration
5.7.1 Registration Process
5.7.2 Manual Feature Selection and Matching Using cpselect
5.7.3 Inferring Transformation Parameters Using cp2tform
5.7.4 Visualizing Aligned Images
5.7.5 Area-Based Registration
5.7.6 Automatic Feature-Based Registration
Summary
6 Color Image Processing
Preview
6.1 Color Image Representation in MATLAB
6.1.1 RGB Images
6.1.2 Indexed Images
6.1.3 Functions for Manipulating RGB and Indexed Images
6.2 Converting Between Color Spaces
6.2.1 NTSC Color Space
6.2.2 The YCbCr Color Space
6.2.3 The HSV Color Space
6.2.4 The CMY and CMYK Color Spaces
6.2.5 The HSI Color Space
6.2.6 Device-Independent Color Spaces
6.3 The Basics of Color Image Processing
6.4 Color Transformations
6.5 Spatial Filtering of Color Images
6.5.1 Color Image Smoothing
6.5.2 Color Image Sharpening
6.6 Working Directly in RGB Vector Space
6.6.1 Color Edge Detection Using the Gradient
6.6.2 Image Segmentation in RGB Vector Space
Summary
7 Wavelets
Preview
7.1 Background
7.2 The Fast Wavelet Transform
7.2.1 FWTs Using the Wavelet Toolbox
7.2.2 FWTs without the Wavelet Toolbox
7.3 Working with Wavelet Decomposition Structures
7.3.1 Editing Wavelet Decomposition Coefficients without the
Wavelet Toolbox
7.3.2 Displaying Wavelet Decomposition Coefficients
7.4 The Inverse Fast Wavelet Transform
7.5 Wavelets in Image Processing
Summary
8 Image Compression
Preview
8.1 Background
8.2 Coding Redundancy
8.2.1 Huffman Codes
8.2.2 Huffman Encoding
8.2.3 Huffman Decoding
8.3 Spatial Redundancy
8.4 Irrelevant Information
8.5 JPEG Compression
8.5.1 JPEG
8.5.2 JPEG
8.6 Video Compression
8.6.1 MATLAB Image Sequences and Movies
8.6.2 Temporal Redundancy and Motion Compensation
Summary
9 Morphological Image Processing
Preview
9.1 Preliminaries
9.1.1 Some Basic Concepts from Set Theory
9.1.2 Binary Images, Sets, and Logical Operators
9.2 Dilation and Erosion
9.2.1 Dilation
9.2.2 Structuring Element Decomposition
9.2.3 The strel Function
9.2.4 Erosion
9.3 Combining Dilation and Erosion
9.3.1 Opening and Closing
9.3.2 The Hit-or-Miss Transformation
9.3.3 Using Lookup Tables
9.3.4 Function bwmorph
9.4 Labeling Connected Components
9.5 Morphological Reconstruction
9.5.1 Opening by Reconstruction
9.5.2 Filling Holes
9.5.3 Clearing Border Objects
9.6 Gray-Scale Morphology
9.6.1 Dilation and Erosion
9.6.2 Opening and Closing
9.6.3 Reconstruction
Summary
10 Image Segmentation
Preview
10.1 Point, Line, and Edge Detection
10.1.1 Point Detection
10.1.2 Line Detection
10.1.3 Edge Detection Using Function edge
10.2 Line Detection Using the Hough Transform
10.2.1 Background
10.2.2 Toolbox Hough Functions
10.3 Thresholding
10.3.1 Foundation
10.3.2 Basic Global Thresholding
10.3.3 Optimum Global Thresholding Using Otsu's Method
10.3.4 Using Image Smoothing to Improve Global Thresholding
10.3.5 Using Edges to Improve Global Thresholding
10.3.6 Variable Thresholding Based on Local Statistics
10.3.7 Image Thresholding Using Moving Averages
10.4 Region-Based Segmentation
10.4.1 Basic Formulation
10.4.2 Region Growing
10.4.3 Region Splitting and Merging
10.5 Segmentation 數字圖像處理(MATLAB版)(第2版)(英文版) [Digital Image Processing Using MATLAB(Second Edition)] 下載 mobi epub pdf txt 電子書

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很好的書, 送貨也快, 價格高瞭點.

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幫同學買的,不知道效果

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性價比很高 工作之餘,人們或楚河漢界運籌帷幄,或輕歌曼舞享受生活,而我則喜歡翻翻書、讀讀報,一個人沉浸在筆墨飄香的世界裏,跟智者神遊,與慧者交流,不知有漢,無論魏晉,醉在其中。我是一介窮書生,盡管在學校工作瞭二十五年,但是工資卻不好意思示人。當我教訓調皮搗蛋的女兒外孫子們時,時常被他們反問:“你老深更半夜瞭,還在寫作看書,可工資卻不到兩韆!”常常被他們噎得無話可說。當教師的我這一生注定與清貧相伴,惟一好處是有雙休息日,在屬於我的假期裏悠哉遊哉於書香之中,這也許是許多書外之人難以領略的愜意。好瞭,廢話不多說。好瞭,我現在來說說這本書的觀感吧,網絡文學融入主流文學之難,在於文學批評傢的缺席,在於衡量標準的混亂,很長一段時間,文學批評傢對網絡文學集體失語,直到最近一兩年來,諸多活躍於文學批評領域的評論傢,纔開始著手建立網絡文學的評價體係,很難得的是,他們迅速掌握瞭網絡文學的魅力內核,並對網絡文學給予瞭高度評價、寄予瞭很深的厚望。隨著網絡文學理論體係的建立,以及網絡文學在創作水準上的不斷提高,網絡文學成為主流文學中的主流已是清晰可見的事情,下一屆的“五個一工程奬”,我們期待看到更多網絡文學作品的入選。廢話不多說 同時買瞭三本推拿的書和這本,比認為這本是最好的!而且是最先收到的!好評必須的,書是替彆人買的,貨剛收到,和網上描述的一樣,適閤眾多人群,快遞也較滿意。書的質量很好,內容更好!收到後看瞭約十幾頁沒發現錯彆字,紙質也不錯。應該是正版書籍,謝謝現在,京東域名正式更換為JDCOM。其中的“JD”是京東漢語拼音(JING DON|G)首字母組閤。從此,您不用再特意記憶京東的域名,也無需先搜索再點擊,隻要在瀏覽器輸入JD.COM,即可方便快捷地訪問京東,實現輕鬆購物。名為“Joy”的京東吉祥物我很喜歡,TA承載著京東對我們的承諾和努力。狗以對主人忠誠而著稱,同時也擁有正直的品行,和快捷的奔跑速度。太喜愛京東瞭。|給大傢介紹本好書《我們如何走到這一步》自序:這些年,你過得怎麼樣我曾經想過,如果能時光穿梭,遇見從前的自己,是否可以和她做朋友。但我審慎地不敢發錶意見。因為從前的自己是多麼無知,這件事是很清楚的。就算懷著再復雜的愛去迴望,沒準兒也能氣個半死,看著她在那條傻乎乎的路上跌跌撞撞前行,忍不住開口相勸,搞不好還會被她厭棄。你看天下的事情往往都是一廂情願。當然我也忍住瞭各種吐槽,人總是要給自己留餘地的,因為還有一種可能是,未來的自己迴望現在,看見的還是一個人。好在現在不敢輕易放狠話瞭,所以總算顯得比年輕的時候還有一分從容。但不管什麼時候的你,都是你。這時間軸上反復上演的就是打怪獸的過程。過去睏擾你的事情,現在已可輕易解決,但往往還有更大的boss在前麵等你。“人怎麼可能沒有煩惱呢”——無論是你初中畢業的那個午後,或者多年後功成名就那一天,總有不同憂傷湧上心頭:有些煩惱是錢可以解決的,而更傷悲的是有些煩惱是錢解決不瞭的。我們曾經在年少時想象的“等到什麼什麼的時候就一切都好起來瞭”根本就是個謬論。所以,隻能咬著牙繼續朝前走吧。

評分

有點難度

評分

書蠻厚實的

評分

很不許錯的産品,值得購買

評分

質量很好,國外影印版,比國內翻譯版內容要多幾章

評分

這本書是針對學生的教輔。如果真的想瞭解MATLAB用於數字圖像處理的問題,應該買數圖的MATLAB實現。

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