数字图像处理与机器视觉——基于MATLAB实现

本书主要介绍了数字图像处理和机器视觉的基本知识、基本方法和典型案例，将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，主要内容包括绪论、MATLAB数字图像处理基础、数字图像处理基础知识、图像的基本运算、图像变换、灰度变换和滤波、图像分割、彩色图像处理、图像的表示与描述、图像识别基础、MATLAB GUI设计基础、人工神经网络和卷积神经网络、基于MATLAB的图像处理与机器视觉实例。本书内容系统性强，内容深入简出，理论和编程实践相结合，书中所有例题和案例都附有MATLAB源程序和原始图片数据，便于读者自学。 本书可作为普通高等院校大学本科和研究生教材，也适用于从事数字图像处理、图像识别、机器视觉和人工智能研究与开发的工程技术和科研人员。

这是一本全面介绍数字图像处理和机器视觉基础知识和应用的书籍。本书以MATLAB为工具，详细阐述了数字图像处理的基本原理、方法和技巧，包括图像的获取、存储、处理、传输等各个环节。书中不仅涵盖了数字图像处理的基本理论，如图像的数字化、灰度变换、滤波、边缘检测等，还深入探讨了图像识别、机器视觉等高级应用。 本书首先介绍了数字图像处理的基本概念和技术体系，包括数字图像处理定义、发展史、系统组成、主要研究内容和发展趋势等。接着，本书详细讲解了MATLAB数字图像处理基础，包括MATLAB的安装、程序设计语言基础、图像处理编程基础等。在此基础上，本书深入探讨了数字图像处理的基础知识，如图像的数字化及表达、获取与显示、像素间的基本关系、灰度直方图等。 在图像处理方面，本书详细介绍了图像的基本运算，如点运算、代数运算、逻辑运算、几何运算等，以及图像变换，如傅里叶变换、快速傅里叶变换、傅里叶变换的性质等。此外，本书还探讨了灰度变换与滤波，包括灰度变换、直方图变换、空间滤波、频域滤波等。 在图像分割方面，本书深入讲解了基于阈值的图像处理、基于梯度的图像分割、边缘检测与连接、区域分割、数学形态学图像处