随书代码数字图像处理与机器视觉2(共三部分)

《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现》是张铮、王艳平、薛桂香三位作者合著的一本专业书籍，旨在帮助读者深入理解和实践这两个关键领域的技术。这本书出版于2010年4月，ISBN号为978-7-115-22023-3。书中详细阐述了如何利用Visual C++和Matlab这两种强大的编程工具来实现数字图像处理和机器视觉算法。 数字图像处理是一门涉及广泛的技术领域，主要包括图像获取、图像增强、图像恢复、图像分割、特征提取等环节。在这一过程中，图像被转化为计算机可以理解的数字形式，通过各种算法对图像进行操作，以改善图像质量或提取有用信息。例如，图像增强用于提升图像的对比度，使细节更清晰；图像恢复则用于去除噪声，还原图像的真实面貌；而图像分割则将图像划分为不同的区域，便于进一步分析。 机器视觉，另一方面，是指让计算机模仿人类视觉系统，通过摄像头和其他传感器获取环境信息，然后进行图像处理，解析出有用的数据。这在自动化、机器人、质量控制等领域有着广泛应用。机器视觉系统通常包括图像采集、预处理、特征提取、目标识别和决策等步骤。例如，在工业生产线上，机器视觉可用于检测产品质量，如检查产品是否有缺陷、尺寸是否合格等。 本书中，作者们结合了Visual C++和Matlab两个强大的工具来讲解这些概念。Visual C++是一种面向对象的编程语言，适合开发高性能的桌面应用程序，特别是与硬件交互的部分，如图像采集。而Matlab则是数学计算和数据分析的优秀平台，内置丰富的图像处理和机器学习库，方便进行算法原型设计和测试。 随书附带的"DIPDemo"压缩包文件很可能包含了书中所介绍的示例代码和实验数据。这些代码可能涵盖了基本的图像处理操作，如颜色空间转换（如RGB转灰度）、滤波（如高斯滤波和中值滤波）、边缘检测（如Canny算法）、形态学操作（如膨胀和腐蚀）以及机器视觉中的模板匹配、特征检测等算法的实现。通过这些示例，读者可以动手操作，加深对理论知识的理解，提高实际编程能力。 总而言之，这本书对于想要学习和掌握数字图像处理和机器视觉的读者来说是一份宝贵的资源。通过结合理论与实践，读者不仅能学到基本的图像处理技术和机器视觉原理，还能熟悉如何在实际项目中运用这些知识，提升自身的专业技能。