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MATLAB图像处理:程序实现与模块化仿真(第2版)

MATLAB图像处理:程序实现与模块化仿真(第2版) PDF 高清版

  • 更新:2023-07-13
  • 大小:33.9 MB
  • 类别:MATLAB
  • 作者:赵小川
  • 出版:北京航空航天大学出版社
  • 格式:PDF

  • 资源介绍
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《MATLAB图像处理:程序实现与模块化仿真(第2版)》是一本很好的书籍。它详细介绍了MATLAB 2012计算机视觉工具箱和数字图像处理工具箱的最新功能,并将其作为编程工具来阐述数字图像/视频的基础理论、关键技术、应用实例、解决方案和发展前沿。本书对于想要深入了解Matlab和图像处理的读者来说,既易于理解又有足够的实践案例来巩固知识。书中的内容循序渐进,使读者能够逐步掌握图像处理的基本概念和技术。这本书是一本深入浅出、实用性强的指南,对于图像处理和Matlab的学习是非常有帮助的。

MATLAB图像处理:程序实现与模块化仿真

MATLAB图像处理:程序实现与模块化仿真电子书封面

内容介绍

本书深入浅出地介绍了MATLAB2014a计算机视觉工具箱( Compu t e rVi s i onSy s t em)、数字图像处理工具箱的*功能,并以此为编程工具阐述了数字图像/视频的基础理论、关键技术、应用实例、解决方案、发展前沿。本书共8章,内容包括:MATLAB数字图像/视频处理技术基础、数 字图像变换、数字图像分析、图像特征提取、视频图像运动估计与跟踪、图像压缩编码、双目立体视 觉、应用案例详解。

读者可登录MATLAB中文论坛到相应书籍答疑版块与作者 进行交流。

本书可作为电子信息工程、计算机科学技术相关专业本科生、研究生的教材,也可作为本科毕 业设计、研究生学术论文的参考资料,还可作为对数字图像技术感兴趣、打算系统学习的读者的参 考用书。

目录

  • MATLAB数字图像/视频处理技术基础
  • 第2章 数字图像变换
  • 第3章 数字图像分析
  • 第4章 图像特征提取
  • 第5章 运动估计与跟踪
  • 第6章 图像压缩编码
  • 第7章 双目立体视觉
  • 第8章 应用实例详解
  • 附录1 系统对象功能汇总
  • 附录2 数字图像处理常用词汇解释
  • 参考文献

资源下载

资源下载地址1:https://pan.baidu.com/s/1lncRX1yK06c1JQ_0jWuIkw

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网友留言

网友NO.31479
巢卿蓉

图像类型转换函数 函数名 函数功能 dither 图像抖动,将灰度图变成二值图,或将真彩色图像抖动成索引色图像 gray2ind 将灰度图像转换成索引图像 grayslice 通过设定阈值将灰度图像转换成索引色图像 im2bw 通过设定亮度阈值将真彩色、索引色、灰度图转换成二值图 ind2gray 将索引色图像转换成灰度图像 ind2rgb 将索引色图像转换成真彩色图像 mat2gray 将一个数据矩阵转换成一副灰度图 rgb2gray 将一副真彩色图像转换成灰度图像 rgb2ind 将真彩色图像转换成索引色图像

网友NO.21244
瞿鹏天

两个星期的图像处理研究学习差不多告一段落; 真的应了一句话,只有你接触某个领域,才真正可以体会到某个领域的魅力所在: 到目前为止,学习的一些图像处理知识,都是最基础的,其实和机器学习、计算机视觉、人工智能等方面比起来,只是小菜一碟;感觉图像处理方面的知识博大精深,确实如此,这是一项研究生花两年的时间都不一定能掌握好的东西。只能说和嵌入式方向一样,都是水比较深。搞过这个之后,才深知自己的数学知识没学到位,后悔大学数学没有好好学,现在又有重新学数学的念头了,甚至有考个研究生的冲动了。。。 是不是很蛋疼的事呢?我也不知道,就是觉得数学在挡我事了,我一定要把它搞定,其实,算法代码谁都会用,但关键你会写么?也许有人说我只要会用就OK了,的确,但如果你会写呢?。。。 所以,说到底还是数学知识,以前大学里认为学的数学以后根本在实际工作中用不到,现在才发现错了;不是用不到,只是你没碰到! 现在决定,明年,不,今年的一大重要目标,除了嵌入式、就是数学知识的提高。

网友NO.21872
巢香露

图像分析 MATLAB图像分析技术可以提取图像的结构信息,利用edge探测边界 首先回顾一下边缘检测的一般步骤: 边缘检测算法一般包含如下四个步骤: 1.滤波(去噪) 2.增强(一般是通过计算梯度幅值) 3.检测(在图像中有许多点的梯度幅值会比较大,而这些点并不都是边缘,所以应该用某种方法来确定边缘点,比如最简单的边缘检测判据:梯度幅值阈值) 4.定位(有的应用场合要求确定边缘位置,可以在子像素水平上来估计,指出边缘的位置和方向)  边缘检测方法比较常用的有基于各种算子的方法,有基于一阶导数的各种算子(Roberts、Sobel、Prewitt等),还有基于二阶导数的拉普拉斯算子等。其中一阶导数一般找梯度极大值。二阶导数找过零点(需要忽略无意义的过零点(即均匀零区))。