数字图像处理高级应用：基于MATLAB与CUDA的实现（第2版）（精通MATLAB） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

编辑推荐

　　（1）瞄准前沿　　本书所介绍的图像去雾技术、对图像去雾技术、尺度不变特征点的提取、图像融合、视频图像运动估计、基于CUDA的图像并行处理等内容均是现代数字图像处理技术的前沿和研究热点。通过对这些知识与技术的讲解，便于读者了解现代数字图像处理领域的研究热点和*新研究动向。　　（2） 代码翔实　　本书所讲解的相关理论、算法、技术配有代码实现，并且对这些代码进行了详细的注解。读者可通过阅读代码，对本书讲解的内容进行更加深入的了解。　　（3）数字图像处理思维方法点拨　　作者根据多年的教学和项目经验，对数字图像处理的思维方法进行总结，传授经验、运用Triz思维，突破图像处理瓶颈　　（4）MATLAB中文论坛与作者在线交流

内容简介

　　《数字图像处理高级应用：基于MATLAB与CUDA的实现（第2版）（精通MATLAB）》主要介绍现代数字图像处理的高级应用，内容包括热点图像处理方法原理及其MATLAB仿真、并行计算及其在图像处理中的应用、图像并行处理环境构建、典型图像处理方法的CUDA实现以及数字图像处理思维方法点拨。本书的主要特色为瞄准前沿热点、理论讲解透彻和代码注解详细。 　　本书可作为高等院校电子信息、计算机相关专业本科生、研究生的教材，也可作为毕业设计、研究生课题、各类相关竞赛的参考资料，还可作为相关工程技术人员的参考书。

内页插图

目录

第1章热点图像处理方法原理及其MATLAB仿真1.1基于模型的图像边缘检测及其代码快速生成1.1.1模型驱动开发思想概述1.1.2模型驱动开发的优势1.1.3模型驱动开发在图像处理领域中的应用1.1.4基于Simulink�睟locks的模型驱动开发图像处理1.1.5基于Sobel算子的边缘检测的基本原理1.1.6基于模型的实现1.1.7代码的快速生成1.2从向量相关角度实现图像匹配1.2.1基于相关运算图像匹配的过程1.2.2在向量空间分析图像相关匹配1.2.3基于向量相关的图像匹配的MATLAB实现1.3雾霭图像清晰化及其实现1.3.1Retinex理论1.3.2基于Retinex理论的图像增强的基本步骤1.3.3多尺度Retinex算法1.3.4例程精讲1.4基于运动估计的视频倍频插帧1.4.1运动估计简介1.4.2运动估计的应用领域1.4.3运动估计方法分类1.4.4基于块匹配方法的运动估计1.4.5相关概念1.4.6匹配方法： 价值函数1.4.7搜索算法1.4.8实际应用举例1.5SIFT特征提取与描述1.5.1SIFT算法1.5.2SIFT特征描述1.5.3实例精讲1.6SURF特征提取与匹配1.6.1积分图像1.6.2DoH近似1.6.3尺度空间表示1.6.4SURF特征描述算子1.6.5程序实现1.7基于余弦变换的多聚焦图像融合1.7.1什么是图像融合1.7.2图像融合的层次1.7.3多聚焦图像融合1.7.4程序实现1.8可变目标实时跟踪技术及其实现1.8.1复杂环境下目标跟踪难点分析1.8.2可变目标跟踪算法的原理1.8.3模板更新方法1.8.4程序实现第2章并行计算及其在图像处理中的应用2.1并行计算的理论知识2.1.1如何理解并行计算2.1.2并行计算的发展2.1.3并行计算的各类实现方式2.1.4并行计算机常用编程工具2.1.5什么是GPU2.2基于并行计算的图像处理2.2.1基于并行计算的图像处理的优势2.2.2效能评价标准2.2.3图像处理并行设计方法2.2.4需要考虑的一些问题第3章图像并行处理环境构建3.1建立一个简单的对话框工程3.2用OpenCV显示Hello World3.3安装配置CUDA环境3.4用CUDA进行并行图像处理3.5使用OpenCV读入、处理和显示图像3.6CUDA编程简介及其在图像处理中应用3.6.1主机端和设备端3.6.2内核函数、CUDA软件体系和NVCC编译器3.6.3CUDA线程模型的层次结构3.6.4GPU组成结构及其与线程模型的关系3.6.5SDK和函数库第4章典型图像处理方法的GPU实现4.1基于kernel函数的并行图像处理的程序实现4.2从图像处理算法到GPU代码实现4.2.1模板匹配的MATLAB代码4.2.2模板匹配的CPU串行实现4.2.3模板匹配的GPU并行实现4.3使用纹理存储器加速4.3.1Sobel算子边缘提取的GPU实现4.3.2双线性插值图像缩放的GPU实现4.4基于CUFFT函数库的图像频域变换4.4.1图像FFT变换和频域低通滤波4.4.2频域高通滤波4.4.3多尺度Retinex去雾算法4.5自适应直方图均衡4.6RGB图像的GPU并行处理4.6.1彩色图像去雾算法4.6.2彩色图像去雾和直方图均衡4.6.3K*近邻滤波器4.6.4非局部均值滤波器第5章数字图像处理思维方法点拨5．1学习点拨： 谈学习数字图像处理的经验5．1．1面向应用： 层层分解、抓住要点5．1．2面向学习： 追根溯源、比较总结5．2思维点拨： 运用Triz思维，突破图像处理瓶颈5．2．1Triz理论概述5．2．2实例分析： 运用Triz理论改进Hough变换的实时性5．3仿生理论助力图像处理技术发展5．3．1什么是仿生理论5．3．2仿生理论在数字图像处理中的应用附录ATriz矛盾矩阵表、39项技术参数以及40条创新原则参考文献

精彩书摘

　　第3章图像并行处理环境构建 　　如果说多CPU并行的解决方案象征着处理器外的高性能计算解决方案的话，那么GPU的崛起就代表着高性能计算方案向处理器本身性能的回归。在不同应用中，各自有各自的特点和优势，孰优孰劣目前尚无定论，因此需要依据具体应用来确定。 　　对于图像处理应用来说，如果不是极其特殊的图像处理需求，现有的GPU硬件已经能够满足绝大多数的图像处理要求，且从实时性、便携性和成本等方面来考虑，GPU也是高性能图像处理非常好的选择。对于图像算法的研究者来说，终于可以专注于算法本身，而不用再为算法实时性的优化而绞尽脑汁了。 　　本书所用并行图像处理方案为Nvidia (英伟达)费米架构计算能力1.2的GPU显卡，相应地，也用到了英伟达显卡并行计算的通用标准CUDA来完成核心代码的设计和编译，所用CUDA版本为3.0。此外，还用到目前主流的开源计算机视觉库OpenCV来负责图像的载入和显示等工作。操作系统为Windows 7 32位系统，所用编程环境为VS2005。 　　Nvidia、AMD、Intel、三星都生产GPU，本书选择了Nvidia的GPU作为图像处理的硬件。作为当前主流高性能计算硬件提供商，Nvidia的GPU和CUDA编程规范设计十分经典，便于开发者进行自己的设计开发，掌握了CUDA设计思路和方法的读者也能很容易掌握其他GPU的编程。从图像处理的角度来看，不管是学习并行算法，还是要实际应用，Nvidia的GPU都是一个不错的选择。 　　Nvidia成立于1993年，是一家以设计显示芯片和主板芯片组为主的半导体公司。2001年，发布了*个可编程GPU(GeForce 3)，其后的十几年间，Nvidia的GPU不断进步，浮点运算能力也不断提高。目前，GPU性能远超其他公司，并且有专业且开源的编程标准CUDA作为支持，Nvidia的GPU正迅速成为高性能计算方案的*选。 　　前面提到过，CUDA是Compute Unified Device Architecture的缩写，是英伟达公司推出的一个完整的通用计算图形处理器解决方案，提供了硬件的直接访问接口，方便GPU解决复杂的计算问题。它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎，开发者可以使用C语言来为CUDA架构编写程序，所编写出的程序可以在支持CUDA的GPU处理器上以超高性能运行。 　　OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，即开源计算机机器视觉库，是一个跨平台的计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，高效地实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。　　……

前言/序言

　　前言　　当前，信息处理技术和计算机技术取得了长足的进步，数字图像处理技术已在工业检测、航空航天、星球探测、军事侦察、公安防暴、人机交互、文化艺术等领域受到了广泛的重视并取得了众多成果。在人工智能、思维科学、仿生学等新兴学科的推动下，现代数字图像处理技术正在向着更高、更深层次发展，实用性也日渐增强。　　随着现代数字图像处理技术的飞速发展，新理论、新方法、新技术层出不穷，并呈现出智能化、高效化、实用化的特点。笔者在结合自身教学与科研的基础上，对这些新理论、新方法、新技术及其实现过程与方法进行了梳理和总结，撰写成书。　　与其他同类的数字图像处理书籍相比，本书有以下特点：　　（1） 瞄准前沿　　本书所介绍的图像去雾技术、对图像去雾技术、尺度不变特征点的提取、图像融合、视频图像运动估计、基于CUDA的图像并行处理等内容均是现代数字图像处理技术的前沿和研究热点。通过对这些知识与技术的讲解，便于读者了解现代数字图像处理领域的研究热点和*新研究动向。　　（2） 代码翔实　　本书所讲解的相关理论、算法、技术配有代码实现，并且对这些代码进行了详细的注解。读者可通过阅读代码，对本书讲解的内容进行更加深入的了解。　　（3） 点拨思维　　在第5章，作者结合多年的教学与科研经历，从数字图像处理学习与研究的方法、TRIZ创新思维在数字图像处理领域的应用、数字图像技术的发展方向等方面与读者分享了经验，以期对读者的学习、科研有所帮助和启发。　　本书共五章，前两章为提高篇，后三章为应用篇。内容包括热点图像处理方法原理及其MATLAB仿真、并行计算及其在图像处理中的应用、图像并行处理环境构建、典型图像处理方法的CUDA实现以及数字图像处理思维方法点拨。　　本书的适应人群是：　　�r 对数字图像技术感兴趣的读者；　　�r 电子信息工程、计算机科学技术相关专业的本科生、研究生；　　�r 相关工程技术人员。　　在本书的撰写过程中，　　李阳、刘祥、刘瑞瑞、于逊、范桂峰等参与了第1、2章的编写，何灏、王军正、吴军、李丽华参与了第3、4章的编写。　　在此，对他们的辛勤劳动表示衷心的感谢。　　书中疏漏或不足之处在所难免，敬请读者批评指正。　　赵小川　　2016年12月于北京

数字图像处理的艺术与科学：洞悉理论，掌控实践 数字图像处理，作为连接物理世界与数字领域的重要桥梁，其应用已渗透到我们生活的方方面面。从医疗影像诊断的精准细微，到自动驾驶的实时感知，从安防监控的智能分析，到工业生产的质量检测，再到科学研究的深层探索，高效、准确的图像处理技术无处不在，支撑着现代社会的持续发展与创新。然而，在享受便捷的同时，我们是否真正理解了支撑这一切的底层技术？是否掌握了驾驭这些强大工具的精湛技艺？ 本书，《数字图像处理高级应用：基于MATLAB与CUDA的实现（第2版）（精通MATLAB）》，旨在引领读者深入探索数字图像处理的精髓，不仅在于揭示其核心理论的奥秘，更着力于将这些理论转化为切实可行的实践技能。我们深知，理论的深度决定了理解的广度，而实践的力度则塑造了解决问题的能力。因此，本书将两者有机地结合，构建一条从概念认知到代码实现，再到性能优化的完整学习路径。 一、 理论基石：筑牢认知之本 在数字图像处理的广阔天地中，扎实的理论基础是所有高级应用得以建立的根基。本书将从最基础的图像表示形式出发，逐步深入到更为复杂的模型与算法。 图像的数学表达与模型： 我们将探讨数字图像是如何被量化、采样，并以像素网格的形式呈现在计算机中的。从灰度图像到彩色图像，从二维图像到三维数据，理解不同图像模型的数学特性是后续处理的关键。我们将深入讲解图像的纹理、形状、颜色等基本属性的数学描述，以及这些属性如何影响图像的视觉感知和算法的设计。 经典的图像变换与分析： Fourier变换、Walsh-Hadamard变换、小波变换等频域和空域变换是理解图像本质、实现各种处理的关键工具。本书将详细阐述这些变换的原理、性质及其在图像去噪、图像增强、特征提取等方面的应用。例如，Fourier变换如何揭示图像的周期性结构，小波变换如何实现图像的多尺度分析，以及它们在图像压缩和细节重建中的作用。 图像复原与增强的艺术： 模糊、噪声、失真等问题是图像采集过程中常见的挑战。本书将系统介绍各种图像复原技术，包括逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等，帮助读者理解不同滤波方法的原理、优缺点以及适用的场景。同时，我们将探讨图像增强技术，如直方图均衡化、对比度拉伸、局部增强等，如何提升图像的视觉质量，使其更适合人工观察或后续分析。 图像分割的边界探测： 将图像划分为有意义的区域是许多高级应用（如目标识别、医学影像分析）的第一步。本书将深入讲解基于阈值分割、边缘检测（如Sobel、Canny算子）、区域生长、分水岭算法以及图割等多种分割技术。我们将分析不同算法的适用性，以及如何根据图像的特点选择最优的分割策略。 特征提取与描述的本质： 从图像中提取有代表性的特征是实现模式识别、图像检索和计算机视觉的关键。本书将涵盖边缘、角点（如Harris角点）、区域特征（如SIEMENS特征）、纹理特征（如LBP, GLCM）以及尺度不变特征（如SIFT, SURF）等多种特征提取方法。我们将深入探讨这些特征的数学基础，以及它们如何有效地捕捉图像中的关键信息。 形态学处理的几何洞察： 腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等形态学操作是处理图像形状、消除噪声、连接或分离对象的强大工具。本书将详细介绍这些基本操作的数学定义，以及它们在图像细化、骨架提取、物体填充等方面的应用。 二、 实践利器：MATLAB的强大赋能 MATLAB作为一款强大的工程计算和数据分析软件，凭借其丰富的工具箱和易于使用的脚本语言，已成为数字图像处理领域最常用的开发环境之一。本书将带领读者充分发掘MATLAB在图像处理中的潜力。 MATLAB图像处理工具箱的精通： 我们将系统介绍MATLAB图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）的核心函数和模块，涵盖图像读取、显示、存储，像素操作，滤波，变换，分割，形态学，特征提取，以及图像分析等各个方面。通过大量的代码示例，读者将学会如何利用这些现成的函数高效地实现各种图像处理算法。 脚本化开发与算法实现： 从简单的图像读取和显示，到复杂的图像分割和特征匹配，本书将引导读者逐步构建自己的图像处理脚本。我们将强调清晰的代码结构、良好的变量命名和必要的注释，培养读者编写可维护、可读性强的代码的习惯。 算法性能的优化与调优： 理论上行之有效的算法，在实际应用中可能面临性能瓶颈。本书将介绍在MATLAB中进行算法性能分析和优化的方法，包括向量化操作、并行计算（如果适用），以及如何利用MATLAB Profiler来定位性能瓶颈，从而提升算法的执行效率。 交互式探索与可视化： MATLAB强大的可视化能力是理解图像处理算法工作过程的重要辅助。本书将展示如何利用MATLAB的绘图函数、图像显示函数以及交互式工具，直观地观察算法对图像的影响，从而加深对算法原理的理解，并方便进行参数调优。 三、 性能飞跃：CUDA的并行计算加速 随着图像数据的规模日益增大，以及对实时性要求的不断提高，传统的串行计算方式已难以满足需求。GPU（图形处理器）凭借其海量的并行计算单元，为图像处理带来了革命性的性能提升。CUDA（Compute Unified Device Architecture）作为NVIDIA提供的通用并行计算平台和编程模型，使得开发者能够充分利用GPU的强大算力。 CUDA编程模型与并行计算基础： 本书将介绍CUDA的核心概念，包括线程、块、网格、全局内存、共享内存、寄存器等。读者将理解GPU是如何通过大规模并行来加速计算的，以及如何设计能够充分发挥GPU优势的并行算法。 GPU加速的图像处理算法： 我们将重点讲解如何将常见的数字图像处理算法（如滤波、变换、分割、形态学操作等）迁移到GPU上运行，以实现显著的性能提升。通过具体的CUDA代码示例，读者将学会如何编写GPU kernels函数，如何管理GPU内存，以及如何实现CPU与GPU之间的数据传输。 CUDA库的灵活运用： 除了直接编写CUDA C/C++代码，本书还将介绍如何利用NVIDIA提供的cuFFT、cuDNN等高性能计算库，以及MATLAB中与CUDA集成的工具（如MATLAB Coder配合GPU Coder），来加速图像处理任务。这将大大降低CUDA编程的门槛，并帮助读者快速实现高性能的图像处理应用。 性能评估与分析： 将算法从CPU迁移到GPU并非易事，需要仔细的性能分析和调优。本书将介绍在CUDA环境下进行性能评估的方法，包括测量GPU执行时间、内存访问模式分析、线程并行度分析等，帮助读者理解GPU加速的原理，并找出潜在的性能瓶颈。 四、 高级应用领域：理论与实践的深度融合 掌握了理论基础和MATLAB、CUDA的强大工具后，本书将引导读者将所学知识应用于几个具有代表性的高级应用领域。 医学影像分析： 从X光、CT、MRI到超声图像，医学影像处理在疾病诊断、手术规划、治疗监测等方面发挥着至关重要的作用。本书将探讨如何利用图像处理技术实现病灶检测、器官分割、影像配准、三维重建等关键任务。 计算机视觉： 计算机视觉旨在让计算机“看懂”世界。我们将介绍目标检测、目标跟踪、图像检索、人脸识别、场景理解等计算机视觉的核心技术，并探讨如何利用MATLAB和CUDA实现这些功能。 遥感影像处理： 卫星和航空影像为我们提供了宏观的地理信息。本书将讲解遥感影像的去噪、增强、分类、变化检测等技术，以及如何应用于环境监测、城市规划、资源管理等领域。 工业图像检测： 在制造业中，自动化光学检测（AOI）已成为产品质量控制的关键环节。本书将展示如何利用图像处理技术实现缺陷检测、尺寸测量、表面瑕疵识别等。 本书特点： 理论与实践并重： 深入浅出地讲解图像处理的数学原理，同时提供大量可运行的MATLAB和CUDA代码示例。 由浅入深： 从基础概念到高级应用，循序渐进地引导读者掌握复杂的图像处理技术。 前沿技术集成： 充分结合MATLAB和CUDA，实现高性能的图像处理算法。 丰富的应用场景： 涵盖医学影像、计算机视觉、遥感、工业检测等多个实际应用领域。 “精通MATLAB”的承诺： 通过详实的讲解和代码实践，帮助读者真正掌握MATLAB在图像处理领域的应用精髓。 无论您是希望深入理解数字图像处理的学者，还是致力于开发高性能图像处理应用的工程师，亦或是对人工智能、计算机视觉充满热情的探索者，本书都将是您不可或缺的宝贵资源。让我们一同踏上这场激动人心的数字图像处理之旅，掌握理论，精通实践，开启无限可能！