数字图像处理实践：MATLAB实现

“数字图像处理”是一本由Chris Solomon和Toby Breckon合著的专业书籍，专注于介绍数字图像处理的基础知识，并通过MATLAB实例进行实践教学。本书适用于那些希望深入理解数字图像处理理论并掌握MATLAB实现方法的读者。 数字图像处理是计算机科学和工程领域的一个重要分支，它涉及对数字图像进行分析、操作和解释的技术。这本书《数字图像处理》以实用的方法介绍了这一领域的核心概念和算法，同时结合MATLAB编程实例，帮助读者将理论知识转化为实际技能。 书中可能涵盖的主要知识点包括： 1. 图像基础知识：讨论像素、色彩模型（如RGB、CMYK和灰度图像）、图像分辨率和位深度等基本概念。 2. 图像获取与数字化：讲解图像传感器（如CCD和CMOS）的工作原理，以及图像采样和量化过程。 3. 图像变换：包括空间域和频率域的变换，如傅里叶变换、离散余弦变换(DCT)以及小波变换，这些变换在图像压缩和滤波中有重要应用。 4. 图像增强与恢复：介绍平滑滤波器（如均值滤波、高斯滤波）和锐化滤波器（如拉普拉斯算子、梯度算子），以及去噪方法如Wiener滤波和非局部均值去噪。 5. 图像分割：讲述阈值分割、区域生长、边缘检测（如Canny算子、Sobel算子、Prewitt算子）和基于水平集的分割方法，用于识别图像中的不同对象或特征。 6. 彩色图像处理：探讨彩色图像的表示方法（如YCbCr、HSV），以及针对彩色图像的处理技术。 7. 图像编码与压缩：讲解无损和有损压缩标准，如JPEG、JPEG2000和MPEG系列，以及熵编码和预测编码的基本原理。 8. 图像几何变换：包括仿射变换、透视变换和图像配准，用于调整图像的几何形状和位置。 9. MATLAB在图像处理中的应用：介绍如何使用MATLAB工具箱进行图像读取、显示、操作和分析，以及编写自定义函数来实现特定的图像处理任务。 10. 实际应用：书中可能会讨论数字图像处理在医学成像、遥感、视频处理、机器视觉等领域的具体应用。 这本书不仅提供理论知识，还强调了实践操作，是学习数字图像处理的宝贵资源。通过阅读和完成书中的MATLAB例子，读者可以深入理解图像处理算法并提升解决实际问题的能力。