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第1篇MATLAB基础2

第1章 数字图像基础2

1.1数字图像处理简介2

1.1.1什么是图像2

1.1.2图像的分类2

1.1.3数字图像的产生3

1.1.4数字图像处理的研究内容3

1.1.5数字图像处理的实验工具6

1.2图像的表示方法6

1.2.1二进制图像7

1.2.2灰度图像7

1.2.3 RGB图像7

1.2.4索引图像8

1.2.5多帧图像9

1.3图像的数据结构10

1.3.1矩阵10

1.3.2链码10

1.3.3拓扑结构12

1.3.4关系结构12

1.4计算机中的图像文件格式13

1.4.1 BMP文件格式13

1.4.2 GF文件格式14

1.4.3 JPEG文件格式15

1.4.4 TIFF文件格式16

1.5本章小结16

习题17

第2章MATLAB基础18

2.1 MATLAB简介18

2.1.1 MATLAB发展史18

2.1.2 MATLAB R2010a新功能和特点19

2.1.3 MATLAB运行环境19

2.1.4 MATLAB的工作界面20

2.1.5 MATLAB的常用命令22

2.1.6 MATLAB的帮助系统24

2.2 MATLAB的数据类型25

2.2.1数值类型25

2.2.2字符与字符串29

2.2.3逻辑类型34

2.2.4函数句柄35

2.2.5结构类型37

2.2.6细胞数组类型39

2.3 MATLAB的运算符43

2.3.1算术运算符44

2.3.2关系运算符45

2.3.3逻辑运算符46

2.3.4运算优先级47

2.4 MATLAB的矩阵48

2.4.1矩阵的建立48

2.4.2矩阵的操作50

2.4.3矩阵运算相关函数52

2.5 MATLAB控制语句53

2.5.1循环结构54

2.5.2选择结构55

2.5.3程序流程控制58

2.6 MATLAB的m文件59

2.6.1 m文件的分类59

2.6.2 m文件的编写60

2.6.3 m文件的调试63

2.7 MATLAB图形可视化64

2.7.1 MATLAB绘图步骤64

2.7.2二维图形绘制65

2.7.3图形的修饰66

2.7.4特殊图形的绘制70

2.8本章小结72

习题72

第3章MATLAB图像处理基础74

3.1图像处理工具箱74

3.1.1图像处理工具箱使用向导74

3.1.2学习更多关于图像处理工具箱79

3.2图像类型的转换80

3.2.1 RGB图像转换为灰度图像81

3.2.2 RGB图像转换为索引图像82

3.2.3灰度图像转换为索引图像83

3.2.4索引图像转换为灰度图像85

3.2.5索引图像转换为RGB图像86

3.2.6二值图像的转换87

3.2.7数值矩阵转换为灰度图像90

3.3图像文件的读写90

3.3.1文件信息读取91

3.3.2图像文件的读取92

3.3.3图像文件的保存96

3.4图像文件的显示97

3.4.1图像显示函数97

3.4.2像素信息的显示110

3.5视频文件的读写113

3.5.1视频文件的读取113

3.5.2视频文件的播放118

3.6本章小结119

习题120

第2篇 基于MATLAB的常见图像处理技术122

第4章 数字图像的运算122

4.1图像的像素运算122

4.1.1图像点运算122

4.1.2图像代数运算126

4.1.3图像逻辑运算138

4.2图像的几何变换140

4.2.1图像的平移140

4.2.2图像的镜像144

4.2.3图像的缩放146

4.2.4图像的转置149

4.2.5图像的旋转150

4.2.6图像的剪切151

4.2.7图像的空间变换153

4.3图像的邻域和块操作156

4.3.1图像的邻域操作156

4.3.2图像的区域选取160

4.4本章小结162

习题162

第5章 图像增强技术164

5.1图像增强技术介绍164

5.2图像质量评价介绍164

5.3空域内的图像增强165

5.3.1灰度变换增强165

5.3.2直方图增强171

5.4图像的统计特性177

5.4.1图像均值177

5.4.2图像的标准差178

5.4.3图像的相关系数179

5.4.4图像的等高线180

5.5空域滤波181

5.5.1线性空域滤波181

5.5.2非线性空域滤波183

5.6频域滤波186

5.6.1低通滤波187

5.6.2高通滤波190

5.6.3带阻滤波器193

5.6.4同态滤波195

5.7本章小结197

习题197

第6章 图像复原技术198

6.1图像复原技术介绍198

6.2图像噪声模型199

6.2.1噪声介绍199

6.2.2噪声的MATLAB实现200

6.3空域内的滤波复原207

6.3.1均值滤波207

6.3.2顺序统计滤波209

6.3.3自适应滤波211

6.4图像复原方法213

6.4.1逆滤波复原213

6.4.2维纳滤波复原215

6.4.3约束最小二乘法复原218

6.4.4 Lucy-Richardson复原221

6.4.5盲解卷积复原224

6.5本章小结226

习题226

第7章 图像分割技术227

7.1图像分割技术介绍227

7.2边缘分割技术227

7.2.1图像中的线段228

7.2.2微分算子228

7.2.3 Canny算子233

7.2.4 LOG算子234

7.3阈值分割技术235

7.3.1全局阈值236

7.3.2 Otsu阈值分割238

7.3.3迭代式阈值分割239

7.4区域分割技术241

7.4.1区域生长法241

7.4.2分水岭分割241

7.5本章小结242

习题242

第8章 图像变换技术243

8.1图像变换技术介绍243

8.2图像Radon变换243

8.2.1 Radon变换介绍243

8.2.2 Radon正变换244

8.2.3 Radon反变换246

8.3图像傅立叶变换249

8.3.1傅立叶变换的物理意义249

8.3.2傅立叶变换的定义及性质249

8.3.3傅立叶变换的MATLAB实现252

8.3.4傅立叶变换的应用259

8.4图像离散余弦变换262

8.4.1离散余弦变换的定义262

8.4.2离散余弦变换的MATLAB实现263

8.4.3离散余弦变换的应用266

8.5其他图像变换268

8.5.1 Hadamard变换268

8.5.2 Hough变换270

8.6本章小结273

习题273

第9章 彩色图像处理274

9.1彩色图像基础274

9.1.1三原色274

9.1.2色调、饱和度和亮度275

9.2彩色图像的坐标变换275

9.2.1 MATLAB中的颜色模型276

9.2.2 MATLAB中颜色模型转换277

9.3本章小结280

习题280

第3篇 基于MATLAB的高级图像处理技术及应用282

第10章 图像压缩编码282

10.1图像压缩编码基础282

10.2霍夫曼编码及其MATLAB实现285

10.2.1基本原理285

10.2.2 MATLAB实现287

10.3香农编码及其MATLAB实现290

10.3.1基本原理290

10.3.2 MATLAB实现291

10.4算术编码及其MATLAB实现292

10.4.1基本原理293

10.4.2 MATLAB实现294

10.5行程编码及其MATLAB实现296

10.5.1基本原理296

10.5.2 MATLAB实现296

10.6预测编码及其MATLAB实现299

10.6.1基本原理299

10.6.2 MATLAB实现300

10.7静止图像压缩编码标准——JpEG302

10.7.1 JPEG标准302

10.7.2 JPEG算法实现303

10.8本章小结309

习题310

第11章 图像特征分析311

11.1颜色特征描述及MATLAB实现方法311

11.1.1颜色矩311

11.1.2颜色直方图314

11.2纹理特征描述及MATLAB实现方法317

11.2.1灰度差分统计法318

11.2.2自相关函数法319

11.2.3灰度共生矩阵321

11.2.4频谱分析法325

11.3形状特征描述及MATLAB实现方法330

11.3.1边界表示方法330

11.3.2边界特征描述332

11.3.3区域特征描述336

11.4本章小结343

习题343

第12章 形态学图像处理345

12.1基本的形态学运算345

12.1.1基本概念345

12.1.2结构元素346

12.1.3膨胀与腐蚀347

12.1.4开运算和闭运算351

12.2组合形态学运算353

12.2.1高帽滤波和低帽滤波353

12.2.2图像填充操作354

12.2.3最大值和最小值356

12.2.4图像的边界测定358

12.2.5二值图像的形态学操作360

12.3二值图像的其他形态学操作362

12.3.1二值图像的极限腐蚀362

12.3.2二值图像的查表操作363

12.3.3二值图像的标记363

12.3.4二值图像的对象选择365

12.3.5二值图像的面积365

12.3.6二值图像的欧拉数366

12.4本章小结367

习题368

第13章 小波在图像处理中的应用369

13.1小波变换基础369

13.1.1小波变换的基本定义369

13.1.2小波变换的实现原理370

13.2与图像相关的小波变换工具箱简介373

13.2.1小波变换工具箱支持的图像类型373

13.2.2小波变换工具箱提供的母小波375

13.2.3与图像处理有关的小波变换函数382

13.3应用小波图像去噪的MATLAB实现392

13.3.1小波图像去噪原理392

13.3.2小波图像去噪实现393

13.4应用小波图像压缩的MATLAB实现399

13.4.1小波图像压缩原理399

13.4.2小波图像压缩实现399

13.5应用小波图像融合的MATLAB实现405

13.5.1小波图像融合原理405

13.5.2小波图像融合实现406

13.6本章小结409

习题410

第14章 基于Simulink的视频和图像处理411

14.1 Video and Image Processing Blockset子模块库411

14.1.1分析和增强模块库411

14.1.2转换模块库412

14.1.3滤波模块库413

14.1.4几何变换模块库414

14.1.5形态学操作模块库415

14.1.6接收器模块库416

14.1.7输入源模块库416

14.1.8统计模块库417

14.1.9文本和图形模块库418

14.1.10变换模块库419

14.1.11工具模块库419

14.2图像增强的Simulink实现420

14.2.1灰度变换增强420

14.2.2图像平滑增强422

14.2.3图像锐化增强425

14.3图像转换的Simnlink实现427

14.3.1图像类型转换427

14.3.2色彩空间转换429

14.3.3图像求补431

14.4图像几何变换的Simulink实现433

14.4.1图像的旋转433

14.4.2图像的缩放435

14.4.3图像的切变437

14.5图像形态学描述的Simulink实现439

14.5.1膨胀和腐蚀439

14.5.2开启和闭合441

14.5.3形态学对图像的操作444

14.6图像处理综合实例的Simulink实现446

14.7本章小结449

习题450

第15章 图像处理的MATLAB实例451

15.1滤波反投影图像重建算法的MATLAB实现451

15.1.1滤波反投影图像重建算法的基本原理451

15.1.2滤波反投影图像重建算法的MATLAB实现452

15.2车牌图像倾斜校正算法的MATLAB实现463

15.2.1基于Hough变换的车牌图像倾斜校正算法的实现464

15.2.2基于Radon变换的车牌图像倾斜校正算法的实现466

15.3人脸识别中核心算法的MATLAB实现468

15.3.1基于肤色的人脸区域检测与分割的MATLAB实现468

15.3.2人眼检测与定位的MATLAB实现472

15.4基于BP神经元网络图形识别的MATLAB实现475

15.4.1 BP神经网络的结构及学习规则476

15.4.2基于MATLAB自编函数的图形识别实现477

15.4.3基于MATLAB神经网络函数的图形识别实现480

15.5本章小结484