数字图像处理与机器视觉_Visual C++与Matlab实现PDF

《数字图像处理与机器视觉：Visual C++与Matlab实现》是一本深入探讨图像处理和机器视觉技术的书籍，特别关注了如何通过编程语言Visual C++和数学计算软件Matlab来实现这些技术。这本书旨在帮助读者理解并掌握图像处理的基本原理，以及如何将这些原理应用于实际的机器视觉系统开发中。 数字图像处理是计算机科学中的一个重要分支，主要研究如何对图像进行获取、存储、传输、分析和显示等操作。核心概念包括图像采样、量化、颜色模型（如RGB、HSV）、空间滤波（如平滑、锐化）、频域滤波（如傅立叶变换）、边缘检测（如Canny算法）以及图像分割（如区域生长、阈值分割）。这些技术广泛应用于医学成像、遥感、安全监控、图像识别等领域。 机器视觉，另一方面，是使计算机系统具备类似人类的视觉能力，通过采集图像并进行分析，实现自动检测、识别、定位等功能。它结合了图像处理、模式识别、机器学习等多领域知识，对于自动化生产和智能设备的发展至关重要。在书中，可能涵盖了特征提取（如SIFT、SURF）、模板匹配、物体识别、深度学习（如卷积神经网络CNN）等主题。 Visual C++是Microsoft开发的一种集成开发环境，适用于构建Windows平台的应用程序。在图像处理和机器视觉中，它提供了丰富的库支持，如OpenCV库，可以方便地实现图像处理算法的C++实现。OpenCV库提供了大量的图像处理函数，使得开发者能够快速地搭建和优化视觉系统。 Matlab则是一种强大的数学计算环境，尤其适合于数值分析和算法开发。在图像处理方面，Matlab有内置的Image Processing Toolbox，包含了大量的图像处理函数，如imread、imshow用于读取和显示图像，imfilter用于滤波，imhist用于直方图分析等。此外，Matlab的脚本语法简洁，便于快速原型设计和算法验证，对于教学和研究非常适用。 书中的内容可能会逐步引导读者从基础知识开始，逐步深入到复杂的图像处理和机器视觉任务。通过实例和代码，读者可以学习如何使用Visual C++和Matlab实现各种图像处理算法，并了解如何将这些算法应用到实际的机器视觉项目中。 总而言之，《数字图像处理与机器视觉：Visual C++与Matlab实现》是一本全面且实用的教程，对于想要在图像处理和机器视觉领域深入学习的读者来说，是一份宝贵的资源。通过阅读和实践书中的内容，读者不仅可以掌握理论知识，还能获得实际编程经验，提升解决实际问题的能力。