数字图像理解与智能技术——基于MATLAB和VC++实现 孙明 9787121262517 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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孙明 著

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• 数字图像处理
• 图像理解
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• VC++
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• 计算机视觉
• 模式识别
• 图像分析
• 孙明
• 高等教育

店铺： 天乐图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121262517

商品编码：29571941130

包装：平装

出版时间：2015-07-01

基本信息

书名：数字图像理解与智能技术——基于MATLAB和VC++实现

定价：49.00元

作者：孙明

出版社：电子工业出版社

出版日期：2015-07-01

ISBN：9787121262517

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《数字图像理解与智能技术--基于MATLAB和VC 实现(视觉信息学教程)》主要介绍图像理解与智能技术的基本原理和典型应用研究实例。章为数字图像理解与智能技术引论，第2～10章分别讨论了小波变换、图像融合、图像识别、神经网络、遗传算法、数字水印、视频处理、光谱成像、遥感图像处理基础，附录介绍了Matlab和VC 接口技术的基本知识。从第2章开始每章都包含可自由调用的Matlab程序，大部分章提供了VC 源程序。
　　本书可作为高等院校信息类学科数字图像理解与智能技术及其相关课程的研究生教材，也适合视觉信息学相关专业人员以及Matlab和VC 程序设计的中高级读者参考。

目录

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章 数字图像理解与智能技术引论
1．1 数字图像理解概述
1．2 图像理解的特点
1．3 图像理解的研究内容
1．3．1 目标识别
1．3．2 场景理解
1．4 图像理解的发展及其在农业中的应用
1．4．1 图像理解的发展
1．4．2 图像理解在农业中的应用
1．5 图像理解与智能技术的系统构成
1．5．1 采像
1．5．2 分析
1．5．3 理解
参考文献
第2章 小波变换
2．1 小波变换概述
2．2 小波与小波变换
2．3 离散小波变换
2．4 小波族
2．5 图像处理中的小波变换
2．5．1 基于小波变换的图像分解与重构
2．5．2 基于小波变换的图像增强
2．5．3 基于小波变换的图像平滑
2．5．4 基于小波变换的图像压缩
2．5．5 基于小波变换的图像合成
参考文献
第3章 图像融合
3．1 图像融合概述
3．1．1 图像融合的应用
3．1．2 图像融合的方法
3．2 图像融合的关键技术
3．3 典型图像融合算法
3．4 塔式分解法
3．4．1 非采样Contourlet算法的特点
3．4．2 非采样Contourlet变换原理
3．4．3 图像融合规则
3．5 基于视觉特性的图像融合
3．5．1 人眼视觉特性的相关概念
3．5．2 基于视觉识别特性的图像融合算法原理
3．5．3 多聚焦图像融合算法
3．6 图像融合性能评价
3．6．1 图像融合方法的基本要求
3．6．2 图像融合效果评定方法
3．7 应用研究实例
参考文献
第4章 图像识别
4．1 图像识别概述
4．2 模板匹配方法
4．3 统计模式识别
4．4 支持向量机
4．5 仿生模式识别
4．5．1 仿生模式识别理论
4．5．2 高维空间几何理论
4．5．3 基于仿生模式识别的人脸识别
4．6 应用研究实例
参考文献
第5章 神经网络
5．1 神经网络概述
5．2 生物学基础
5．3 人工神经元
5．4 神经网络的特点
5．5 BP神经网络
5．5．1 BP神经网络概述
5．5．2 BP神经网络的训练学习
5．5．3 BP神经网络的Matlab示例
5．6 应用研究实例
参考文献
第6章 遗传算法
6．1 遗传算法概述
6．2 生物学基础
6．3 简单遗传算法
6．3．1 遗传表达
6．3．2 遗传算子
6．4 遗传参数
6．4．1 交叉概率Pc和变异概率Pm
6．4．2 其他参数
6．4．3 遗传参数的确定
6．5 适应度函数
6．5．1 目标函数映射为适应度函数
6．5．2 适应度函数的尺度变换
6．5．3 适应度函数设计对GA的影响
6．6 模式定理
6．6．1 模式的几何解释
6．6．2 GA的操作对模式的影响
6．7 遗传算法在模板匹配中的应用
6．7．1 问题的设定
6．7．2 GA的应用方法
6．7．3 简单GA的Matlab程序示例
6．7．4 程序执行过程
6．8 应用研究实例
参考文献
第7章 数字水印
7．1 数字水印概述
7．2 基于DCT域的鲁棒水印
7．3 基于空间域的脆弱水印
7．4 基于DWT域的脆弱水印
7．5 应用研究实例
参考文献
第8章 视频处理
8．1 视频处理概述
8．2 视频生成与成像模型
8．2．1 视频生成简介
8．2．2 视频成像模型
8．3 视频编码
8．3．1 视频编码概述
8．3．2 视频编码标准
8．4 运动目标跟踪
8．4．1 运动目标检测算法
8．4．2 运动目标跟踪算法
8．5 应用研究实例
8．5．1 视频跟踪在昆虫运动分析和行为识别中的应用
8．5．2 机器视觉在草地蝗虫识别中的应用
8．5．3 远程农作物视频采集系统
参考文献
第9章 光谱成像
9．1 光谱成像概述
9．1．1 光谱成像原理
9．1．2 光谱成像方式
9．1．3 光谱成像数据及描述模型
9．1．4 光谱成像检测技术的发展趋势
9．2 光谱图像处理
9．2．1 光谱图像预处理
9．2．2 光谱图像特征的选取与分类方法
9．2．3 光谱图像分类中的模式识别方法
9．3 应用研究实例
9．3．1 利用多时相Landsat高光谱图像监测冬小麦和苜蓿种植面积
9．3．2 基于光谱图像的作物长势监测
参考文献
0章 遥感图像处理基础
10．1 遥感图像处理概述
10．2 遥感图像目视解译与判读
10．2．1 判读要素
10．2．2 判读标志
10．2．3 判读方法
10．2．4 遥感判读的基本技术
10．3 遥感图像的数字表达
10．4 遥感图像的存储
10．4．1 HDF
10．4．2 BSQ
10．4．3 BIP
10．4．4 BIL
10．5 遥感图像特征的统计分析
10．5．1 遥感图像的特征
10．5．2 成像方式分类
10．6 常用遥感图像处理软件
10．6．1 ENVI
10．6．2 ERDAS IMAGINE
10．6．3 Titan Image
10．7 高光谱遥感
10．7．1 高光谱遥感的特点
10．7．2 高光谱遥感的优势
10．7．3 高光谱遥感的应用领域
10．8 应用研究实例
10．8．1 正交子空间投影目标探测法
10．8．2 实验结果与分析
参考文献
附录 Matlab和VC 接口技术
1．Matlab和VC 接口技术概述
2．Matlab和VC 常用接口技术比较
3．MAT C 数学库的使用
4．程序编写过程示例

作者介绍

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文摘

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序言

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《数字图像处理与分析：从理论到实践》 内容概述 本书深入探讨数字图像处理与分析的核心概念、关键算法以及实际应用。旨在为读者提供一个扎实的理论基础，并辅以丰富的实践指导，使其能够独立完成复杂的图像处理任务。全书共分为十一章，循序渐进地介绍了从基础的图像表示到高级的机器学习在图像分析中的应用。 第一章 图像的数字化与表示 本章是理解后续内容的基础。我们首先从人类视觉感知出发，引出数字图像的诞生。详细阐述了图像的采样和量化过程，解释了为何需要将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。重点介绍了几种常见的数字图像表示模型，包括二值图像、灰度图像、彩色图像（RGB、HSV、CMYK等），并分析了不同表示模型在存储、处理和显示上的特性差异。读者将学习如何用矩阵来表示数字图像，理解像素的概念及其在图像中的位置和数值含义。此外，本章还将介绍图像文件格式（如BMP、JPEG、PNG）的基本原理，为后续的数据读写操作奠定基础。 第二章 图像增强 本章聚焦于如何改善图像的视觉质量，使其更便于人眼观察或后续处理。我们将深入讲解点运算，如灰度变换（线性变换、对数变换、幂律变换、分段线性变换），以及它们如何用于调整图像的对比度和亮度。随后，重点介绍基于空间域的滤波技术，包括邻域平均滤波、中值滤波、高斯滤波等平滑滤波器，用于去除噪声；以及拉普拉斯算子、Sobel算子、Canny算子等锐化滤波器，用于增强图像的边缘和细节。读者将理解不同滤波器的原理、适用场景以及它们对图像的影响。本章还将探讨频率域增强方法，例如傅里叶变换在图像增强中的应用，包括高通滤波和低通滤波，以及同态滤波等。 第三章 图像复原 本章主要解决图像在采集、传输过程中可能出现的失真问题，并尝试恢复原始图像。我们首先分析常见的图像退化模型，包括模糊（由离焦、运动等引起）和噪声（如高斯噪声、椒盐噪声）。在此基础上，详细介绍逆滤波、维纳滤波等经典复原方法，并分析它们的优缺点以及适用范围。本章还将引入约束最小二乘滤波，通过引入约束条件来改善复原效果。特别地，我们将重点讲解盲复原技术，当退化过程未知时，如何通过迭代方法估计退化函数并进行复原。 第四章 彩色图像处理 本章将彩色图像的处理提升到新的高度。在回顾了RGB、HSV等彩色模型的基础上，详细介绍彩色图像的增强技术，包括针对不同颜色通道的增强，以及全局和局部彩色增强方法。我们将讨论彩色图像的伪彩色处理，如何将灰度图像转化为彩色图像以突出特定信息。此外，本章还将深入探讨彩色图像的分割和识别，以及不同颜色空间在特定任务中的优势。 第五章 图像变换 本章介绍几种重要的图像变换，它们能够将图像从空间域转换到其他域，从而揭示不同的图像特性，为后续处理提供新的视角。重点讲解离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法FFT，并阐述其在图像滤波、频谱分析中的应用。此外，还将介绍离散余弦变换（DCT），分析其在图像压缩（如JPEG标准）中的重要作用。沃尔什-哈达玛变换（WHT）及其在特定应用中的优势也将被提及。 第六章 图像分割 图像分割是将图像划分为若干个具有相似特性的区域的过程，是许多高级图像分析任务（如目标识别、场景理解）的关键预处理步骤。本章将介绍多种经典的分割技术。首先是基于阈值的方法，包括全局阈值、局部阈值、Otsu方法等，分析其原理和适用性。随后，我们将探讨基于区域的方法，如区域生长法、区域分裂与合并法，理解它们如何根据像素的相似性来形成区域。边缘检测作为一种间接的分割方法，也将被详细讲解，回顾上一章的边缘检测器，并介绍如何利用它们进行区域边界的提取。最后，将介绍图割（Graph Cut）等更高级的分割技术。 第七章 形态学图像处理 形态学图像处理基于图像中目标的形状特征，通过结构元素（strel）对图像进行一系列操作，常用于图像的细化、粗化、开运算、闭运算等。本章将详细介绍腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学算子，并分析它们在去除噪声、连接断裂的物体、分离粘连的物体等方面的作用。此外，还将介绍开运算和闭运算的组合应用。更进一步，本章将探讨梯度、顶帽、黑帽等算子，它们能够揭示图像的局部形态特征。 第八章 图像特征提取 本章专注于如何从图像中提取能够代表其内容的关键特征，为后续的识别和分类任务服务。我们将从低级特征入手，例如边缘、角点、纹理等。角点检测是计算机视觉中的一个重要问题，本章将介绍Harris角点检测器、Shi-Tomasi角点检测器等。对于纹理的描述，我们将讨论灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等方法。此外，还将介绍一些全局特征描述符，例如直方图、形状描述符等。 第九章 图像识别与分类导论 本章将图像识别与分类的概念引入。在讲解基本原理和流程的同时，将介绍一些经典的识别算法。我们将从浅层特征分类开始，例如基于支持向量机（SVM）的分类方法，以及K近邻（KNN）分类器。理解特征空间、决策边界等概念。本章还将为后续的深度学习在图像识别中的应用打下基础，介绍一些传统的模式识别思想。 第十章 机器学习在图像分析中的应用 随着人工智能的发展，机器学习在图像分析领域扮演着越来越重要的角色。本章将重点介绍监督学习、无监督学习和半监督学习在图像分析中的典型应用。我们将深入探讨深度学习的强大能力，特别是卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测、图像分割等任务中的革命性进展。读者将了解CNN的基本结构（卷积层、池化层、全连接层）及其工作原理，并通过实际案例理解如何构建和训练CNN模型。 第十一章 实际项目案例分析 本章通过几个典型的实际项目案例，将前面章节所学的理论知识和技术融会贯通。例如，可能包括人脸识别、医学图像分析（如X光片或CT扫描的分割与识别）、工业产品缺陷检测、交通场景下的车牌识别等。每个案例都将详细介绍问题的背景、数据预处理、特征提取、模型选择与训练、以及最终结果的评估。通过这些案例，读者能够直观地感受到数字图像处理与分析技术在现实世界中的巨大价值，并从中学习到解决实际问题的系统性方法。 本书特色 理论与实践并重： 本书在介绍理论知识的同时，高度重视实践能力的培养。书中将提供大量的代码示例和算法实现细节，引导读者动手实践，加深对知识的理解。 由浅入深： 内容安排循序渐进，从最基础的概念讲起，逐步深入到高级算法和前沿技术，适合不同水平的读者。 案例丰富： 丰富的实际项目案例分析，帮助读者将所学知识应用于解决实际问题，培养解决复杂工程问题的能力。 全面覆盖： 涵盖了数字图像处理与分析的各个重要方面，为读者提供一个系统、全面的学习框架。 目标读者 本书适合计算机科学、电子工程、自动化、人工智能等相关专业的本科生、研究生，以及从事图像处理、计算机视觉、模式识别、机器学习等领域的研究人员和工程师。对于希望系统学习数字图像处理技术，并将其应用于实际项目的开发者，本书也将是宝贵的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

这本教材的排版和装帧着实让人眼前一亮，那种略带磨砂质感的封面拿在手里，就感觉沉甸甸的，透着一股专业范儿。我特别喜欢它在章节间的过渡设计，逻辑衔接得非常自然，不像有些技术书籍，读起来像在啃干巴巴的说明书。比如它在介绍完基础的图像处理算法后，马上会通过一个实际的小案例来巩固理解，这个“知行合一”的编排思路，对于初学者来说简直是福音。而且，书中的插图质量非常高，无论是理论推导的示意图还是最终的实验结果展示，都清晰锐利，色彩还原度极佳，这在分析复杂的空间域或频率域变换时，能够极大地减轻阅读负担，让人能把注意力集中在算法本身而不是去揣测图上的模糊线条。作者在基础概念的引入上也很讲究分寸，不会一开始就抛出过于深奥的数学公式，而是先用通俗的语言描绘出图像信息是如何被量化和表示的，这种循序渐进的教学方法，让整个学习过程变得平稳而扎实。我感觉作者对读者的认知曲线有着深刻的洞察，使得原本枯燥的理论学习也多了一份探索的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅时，我最关注的是代码实现的细节和实用性。这本书在这方面做得相当出色，它并未停留在理论介绍层面，而是非常贴合实际工程应用的痛点。我发现它对MATLAB和VC++这两种工具的结合点解释得非常到位，很多教材只讲理论，或者只讲单一工具的皮毛，但这本书巧妙地展示了如何利用MATLAB进行快速的原型设计和算法验证，然后无缝过渡到VC++进行高性能的部署和优化。特别是书中关于多线程处理和实时数据流的章节，给出了不少实战经验，比如如何避免内存泄漏，如何优化矩阵运算的内存布局，这些都是我在实际项目中头疼却又难以找到明确指导的地方。作者的注释风格很独特，不是那种事无巨细的翻译式注释，而是直击要害地指出“这里是性能瓶颈”或者“此处的参数选择需要根据数据特性调整”，这种经验性的提点，比任何教科书上的标准定义都来得宝贵和受用。

评分☆☆☆☆☆

关于理论深度，这本书展现出一种恰到好处的平衡感。它既没有为了追求高深的学术性而堆砌晦涩难懂的证明，也没有因为追求易懂而流于表面。例如，在讨论到小波变换在图像去噪中的应用时，它不仅展示了如何调用库函数，更深入浅出地剖析了不同尺度因子对噪声抑制和细节保留的影响机制。我尤其欣赏作者在关键算法（如边缘检测或形态学操作）的数学原理部分，采用了多种角度的阐述方式，有代数角度，也有几何直观角度。对于我这种偏向于应用层面的工程师来说，这避免了陷入纯粹的数学泥沼，同时又能保证对算法内核的理解深度足够支撑后续的修改和创新。这种“带着问题去学习理论”的结构，让每一次理论回顾都像是为了解决一个实际难题而进行的侦查，目标明确，效率极高。

评分☆☆☆☆☆

这本书的配套资源，虽然我没有完全体验，但从书中的引用和对外部工具的提及来看，其配套环境的搭建应该会很友好。我注意到作者在多个章节末尾留下了“进一步探索”的建议，这表明作者鼓励读者跳出书本的框架进行主动学习，而不是被动接受。例如，在谈到深度学习在图像识别中的初步应用时，作者并非将此作为主线，而是巧妙地将其定位为一个进阶的视野拓展，这让整本书的知识体系显得非常连贯和有层次感，它首先打牢了传统数字图像处理的基石，再为读者指明了迈向前沿技术的方向。这种“打地基、建高楼”的结构，对于希望系统性提升自己在这方面能力的人来说，是最为可靠的路径图。

评分☆☆☆☆☆

整体而言，这本书给我的感觉是“老派工匠精神”与“现代技术视野”的完美结合。它的文字风格非常严谨，用词精准，没有丝毫的浮夸或不负责任的断言。每当遇到复杂的概念，作者总会用一种冷静且客观的笔调去梳理脉络，像一位经验丰富的导师在耐心地为你拆解难题。我特别欣赏它在错误处理和鲁棒性设计方面的讨论，这往往是学术书籍容易忽略的实际操作环节。书中强调了在非理想数据环境下（比如噪声、光照不均）如何调整参数以维持算法的有效性，这显示出作者对实际工程环境的深刻理解。读完后，我感觉自己不仅学会了“怎么做”，更重要的是理解了“为什么这么做”，这才是真正有价值的知识沉淀。