国外计算机科学经典教材:数字图像处理的MATLAB实现(第2版) [Digital Image Processing Using MATLAB, Second Edition]

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[美] 冈萨雷斯(Rafael C.Gonzalez),[美] 伍兹(Richard E.Woods),[美] 艾丁斯(Steven L.Eddins) 著,阮秋埼 译



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发表于2024-12-22

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图书介绍

出版社: 清华大学出版社
ISBN:9787302307457
版次:2
商品编码:11235302
品牌:清华大学
包装:平装
丛书名: 国外计算机科学经典教材
外文名称:Digital Image Processing Using MATLAB, Second Edition
开本:16开
出版时间:2013-04-01
用纸:胶版纸


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图书描述

编辑推荐

  开发了100多个图像处理函数,在图像处理工具箱中现有函数的基础上增加了40%。
  讨论和实现数字图像处理领域主流的算法和MATLAB函数,包括灰度变换、空间滤波、模糊图像处理、频域处理、图像复原、几何变换和图像配准、彩色图像处理、小波、图像和视频压缩、形态学、图像分割、图像表示和描述。
  除了对上一版的内容进行修订外,新增如下内容:雷登变换、基于函数工厂的图像处理函数、几何变换、图像配准、彩色剖面和独立于设备的彩色转换、针对视频的压缩函数、自适应阈值算法,以及包括小周长和局部(拐角)特征的新图像特征。
  附录A中总结了《国外计算机科学经典教材:数字图像处理的MATLAB实现(第2版)》中用到的所有函数。
  可从《国外计算机科学经典教材:数字图像处理的MATLAB实现(第2版)》支持网站下载代码资源。

内容简介

  《国外计算机科学经典教材:数字图像处理的MATLAB实现(第2版)》是本介绍图像处理的基础理论以及图像处理实现中所使用软件原理的书籍,汇集了Digital Image Processing一书的基本概念和MathWorks公司的图像处理工具箱(MathWorks公司在科学计算方面处于领先地位)。图像处理工具箱在数字图像处理方面提供了稳定的、对广阔应用领域都能很好支持的软件环境。《国外计算机科学经典教材:数字图像处理的MATLAB实现(第2版)》的特色在于重点强调怎样通过开发新代码来加强这些软件工具。为了得到满意的解决问题的方法,需要拓宽实验工作,这在图像处理中是很重要的。

作者简介

  Rafael C.Gonzalez,1965年从美国迈阿密大学获得电子工程学士学位,并于1967年和1970年在美国佛罗里达大学分别获得电子工程硕士和博士学位。1970年加盟田纳西大学(UTK)电子工程和计算机科学系。1973年晋升为副教授,1978年晋升为教授,1984年成为杰出贡献教授。他从1994年到1997年任系主任。现已退休,担任田纳西大学的电子和计算机科学名誉教授。他是田纳西大学图像和模式分析实验室、机器人和计算机视觉实验室的创始人。1982年他还创建了Perceptics公司,直至1992年一直任董事长;1989年Westinghouse股份有限公司收购了这家公司。在他的指导下,Perceptics公司在图像处理、计算机视觉、光盘存储技术方面取得了极大成功。在刚开始的10年中,Perceptics公司推出一系列创新产品,包括全球首款商用计算机视觉系统,该系统可自动读取行进中车辆的车牌;在遍布全美6个不同制造地点生产供美国海军使用的一系列大规模图像处理和归档系统,这种系统用于检测TridentII潜艇项目中导弹的火箭发动机;为先进的Macintosh计算机设计市场领先的图像板;拥有万亿字节的光盘生产线。
  他还是模式识别、图像处理和机器学习领域企业和政府的常任顾问。他在这些领域获得的学术荣誉包括:1977年UTK工学院职员成就奖、1978年UTK Chancellor的研究学者奖、1980年Magnavox工程教授奖以及1980年M.E.Brooks杰出教授奖。1981年他成为田纳西大学的IBM教授,并于1984年被评为杰出贡献教授。他于1985年获得迈阿密大学授予的著名校友奖,1986年获得PhiKappaPhi学者奖,1992年获得田纳西大学的Nathan W.Dougherty工程优秀奖。工业领域的荣誉包括:1987年获得IEEE田纳西商业发展杰出工程师奖、1988年获得Albert Rose National商业图像处理优秀奖、1989年获得B.Otto Wheeley优秀技术传播奖、1989年获得Coopers和Lybrand企业家年度奖、1992年获得IEEE第3区杰出工程师奖以及1993年Technology Development的自动成像协会国家奖。
  Gonzalez博士在模式识别、图像处理和机器人领域单独撰写或与他人合作撰写了100多篇技术文章、两本技术书籍和5本教科书。他的书在遍布全球的1000多所大学和研究机构使用。他列入全美名人传、工程名人传、世界名人传和10个其他国家的国际名人传。他是两个美国专利持有者或合有者,并担任IEEETransactiononSystems、ManandCybernetics和《国际计算机和信息科学》杂志的副主编。他是多个专业和名誉学会的会员,包括Tau Beta Pi、Phi Kappa Phi、Eta Kappa Nu和Sigma Xi。他还是IEEE的会士。
  
  Richard E.Woods,在田纳西大学获得电子工程学士、硕士和博士学位。他有广泛的专业经历,做过企业家、传统的学术工作者、政府顾问和工业管理者。近他创立了Med Data交互公司,这是一家专门开发医用手持计算机系统的高科技公司。他还是Perceptics公司的奠基人和副总裁,在该公司,负责许多公司的定量图像分析和自动决策产品的开发。
  在加盟Perceptics和MedData之前,Woods博士担任田纳西大学电子工程和计算机科学系的助理教授,还曾任Union Carbide公司的计算机应用工程师。作为顾问,他参与为多个空间和军事机关(包括NASA、弹道导弹系统指挥和Oak Ridge国家实验室)开发各种专用数字处理器。
  Woods博士发表或合作发表了大量有关数字信号处理方面的文章,并且是本领域引领性教科书《数字图像处理》的合著者。他是多个专业学会(包括Tau Beta Pi、Phi Kappa Phi和IEEE)的会员。1986年他被评为田纳西大学杰出工程校友。
  
  Steven L.Eddins,是Math Works公司图像处理开发组的项目经理。他领导开发了该公司多个版本的图像处理工具箱。他的专业兴趣包括构建基于新图像处理算法且广泛用于科学和工程领域的软件工具。在1993年加盟Math Works公司之前,Eddins博士是芝加哥依利诺依大学电子工程和计算机科学系的教师。在那里,他为研究生和高年级学生讲授数字图像处理、计算机视觉、模式识别和滤波器设计课程,并从事图像压缩方面的研究。Eddins博士于1986年在芝加哥工学院电子工程系获得学士学位,于1990年在该校获得博士学位,他是IEEE高级会员。

内页插图

目录

第1章 绪言
1.1 背景知识
1.2 什么是数字图像处理
1.3 MATLAB和图像处理工具箱的背景知识
1.4 本书涵盖的图像处理范围
1.5 本书配套学习资源网站
1.6 符号
1.7 MATLAB基础
1.7.1 MATLAB桌面
1.7.2 使用MATLAB编辑器和调试器
1.7.3 获得帮助
1.7.4 保存和检索工作数据
1.7.5 数字图像的表示
1.7.6 图像的输入/输出和显示
1.7.7 类和图像类型
1.7.8 M-函数编程
1.8 关于本书的参考文献
1.9 小结

第2章 灰度变换与空间滤波
2.1 背景知识
2.2 灰度变换函数
2.2.1 imadjust和stretchlim函数
2.2.2 对数及对比度扩展变换
2.2.3 指定任意灰度变换
2.2.4 针对灰度变换的某些公用M-函数
2.3 直方图处理与函数绘图
2.3.1 生成并绘制图像的直方图
2.3.2 直方图均衡化
2.3.3 直方图匹配法(规定化)
2.3.4 函数adapthisteq
2.4 空间滤波
2.4.1 线性空间滤波
2.4.2 非线性空间滤波
2.5 图像处理工具箱中标准的空间滤波器
2.5.1 线性空间滤波器
2.5.2 非线性空间滤波
2.6 将模糊技术用于灰度变换和空间滤波
2.6.1 背景知识
2.6.2 模糊集合介绍
2.6.3 使用模糊集合
2.6.4 一组自定义的模糊M-函数
2.6.5 将模糊集合用于灰度变换
2.6.6 将模糊集合用于空间滤波
2.7 小结

第3章 频域处理
3.1 二维离散傅立叶变换
3.2 在MATLAB中计算及观察二维DFT
3.3 频域滤波
3.3.1 基础知识
3.3.2 DFT滤波的基本步骤
3.3.3 频域滤波的M-函数
3.4 从空域滤波器获得频域滤波器
……

第4章 图像复原
第5章 几何变换与图像配准
第6章 像处理
第7章 小波
第8章 图像压缩
第9章 形态学图像处理
第10章 图像分割
第11章 表示与描述
附录A M -函数汇总
附录B ICE和MATLAB的图形用户界面
附录C 附加的自定义M-函数
参考文献
索引

前言/序言


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用户评价

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东西不错,发货很快~~~

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很好的书,有很多Matlab的程序,需要有一定的基础知识,要是能方便地提供电子版就好了!

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十分经典,很多具体案例很有用,正版,印刷不错

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讲的比较全,但里面的公式难懂

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可以噢噢噢哦哦

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送货相当相当的快啊,京东给力

评分

非常受益的一本书,值得阅读哦!

评分

讲的比较全,但里面的公式难懂

评分

不错的书,多多学习。

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