张德丰新作：MATLAB R2016a数字图像处理案例详解

资源摘要信息:"《MATLAB R2016a数字图像处理34例》张德丰 著_数字图像" 本书《MATLAB R2016a数字图像处理34例》是张德丰先生根据自己的丰富教学经验和工程实践撰写的。它以MATLAB R2016a为平台，详细介绍了数字图像处理的基础知识和应用实例。本书不仅涵盖了数字图像处理的经典理论，还结合了作者精心挑选的34个具有代表性的案例，深入浅出地展示了如何在MATLAB环境下实现各种图像处理算法。 在数字图像处理领域，MATLAB作为一款功能强大的数学计算软件，因其直观、易学易用且功能全面而广泛应用于图像处理、分析和可视化领域。MATLAB R2016a作为该软件的一个版本，提供了更完善的图像处理工具箱，使得开发者能够更高效地进行算法的开发与应用。 本书的标题中，“数字图像处理”指的是使用计算机技术对图像进行分析和修改的一系列技术。数字图像处理的应用领域非常广泛，包括医疗成像、卫星遥感、工业检测、安全监控、艺术创作等。处理手段涵盖了图像增强、图像恢复、图像压缩、图像分割、特征提取、图像识别等众多方面。 张德丰先生在书中没有局限于理论讲解，而是将理论与实际相结合，通过34个具体的案例来阐述数字图像处理的应用。这些案例覆盖了图像读取与显示、像素操作、线性与非线性滤波、图像变换（如傅里叶变换）、图像复原、边缘检测、形态学处理、图像分割、特征提取等多个方面。 例如，作者可能会演示如何使用MATLAB进行图像的读取和显示，这是数字图像处理中最基础的操作。接着，通过像素操作，他可能引导读者学习如何对图像的像素值进行访问和修改。在线性与非线性滤波部分，书中可能包括了模糊、锐化等效果的实现方法。傅里叶变换部分则会讲解如何将图像从空间域转换到频率域，以进行频域滤波等操作。 图像复原章节可能会涉及去除噪声、校正图像失真等内容。边缘检测部分，则会介绍如何使用Sobel算子、Canny算子等经典算法来找到图像中的边缘信息。在形态学处理章节中，读者可能会学到膨胀、腐蚀等操作，这些是处理二值图像常用的形态学工具。图像分割章节则可能讲述如何将图像中的不同对象分割开，以便于独立分析。最后，在特征提取章节，作者可能会介绍如何从图像中提取形状、颜色、纹理等特征，这些特征对于图像识别和分类至关重要。 除了理论和案例的结合，本书还可能提供一些实际的源码文件，供读者下载使用和学习。源码文件中的函数和脚本能够帮助读者更好地理解每个案例的工作原理，并提供了一个动手实践的平台。 通过本书的学习，读者不仅能够掌握MATLAB在数字图像处理方面的应用，还能获得解决实际问题的能力。这对于那些希望在图像处理领域有所建树的学生、研究人员和工程师来说，是一本不可多得的实用教材。 在标签“数字图像”方面，本书提供了一个很好的入门和实践的途径，不仅涉及了数字图像处理的基础理论，还着重于实际操作和案例分析，这对于希望通过MATLAB来学习和应用图像处理技术的读者来说是非常有价值的资源。