MATLAB图像/视频处理应用及实例

第1章 MATLAB 7概述 1

1.1 MATLAB 7简介 1

1.1.1 MATLAB 7的新特点 1

1.1.2 MATLAB 7的用户界面 2

1.1.3 MATLAB 7的帮助系统 4

1.1.4 使用联机演示功能 7

1.2 MATLAB数据类型 8

1.3 MATLAB操作基础 9

1.3.1 命令和语句的输入 9

1.3.2 矩阵的输入 10

1.3.3 语句与变量 10

1.3.4 矩阵的基本操作 11

1.3.5 数学运算与函数 13

1.4 MATLAB脚本文件和函数文件 13

1.5 MATLAB程序设计基础 14

1.5.1 M文件的创建与编辑 14

1.5.2 数据的输入/输出 15

1.5.3 程序流程控制 15

1.5.4 MATLAB程序调试 17

1.5.5 MATLAB程序剖析 18

1.6 提高MATLAB程序运行效率 19

1.6.1 数组预分配 19

1.6.2 循环向量化 21

1.6.3 简单函数内联化 21

第2章 MATLAB图像处理基础 23

2.1 数字图像处理基础 23

2.1.1 物理图像的数字化 23

2.1.2 数字图像的表示 24

2.1.3 数字图像处理的主要研究内容 24

2.2 MATLAB工具箱简介 25

2.2.1 图像处理工具箱 25

2.2.2 图像捕获工具箱 29

2.3 MATLAB中图像的数据类型 30

2.4 MATLAB中的图像类型 31

2.5 图像文件的读/写和显示 33

2.6 颜色空间 35

2.6.1 几种颜色模型 35

2.6.2 颜色空间的转换 36

2.7 数字图像的块处理 38

2.7.1 显式块操作 38

2.7.2 滑块邻域操作 40

2.8 图像质量的客观评价 42

2.8.1 峰值信噪比 42

2.8.2 测试图像和视频测试序列 46

第3章 图像的运算 47

3.1 图像的代数运算 47

3.1.1 绝对值差函数imabsdiff( ) 47

3.1.2 图像的叠加函数imadd( ) 48

3.1.3 图像求补函数imcomplement( ) 49

3.1.4 图像的除法运算imdivide( ) 49

3.1.5 线性组合函数imlincomb( ) 50

3.2 几何操作 51

3.2.1 图像的缩放 51

3.2.2 图像的旋转 53

3.2.3 图像的剪切 54

3.2.4 图像的二维空间变换 55

第4章 MATLAB视频处理基础 57

4.1 MATLAB图像处理工具箱中对视频处理的支持 57

4.1.1 常见的数字视频文件格式及其特点 57

4.1.2 MATLAB 7.1图像处理工具箱中的视频操作 57

4.2 其他的视频文件读/写操作函数 60

4.2.1 MPEG压缩的AVI文件读/写 60

4.2.2 VideoIO工具箱 61

4.2.3 交互式MATLAB Movie播放器 62

4.3 从静止图像向AVI视频文件的转换 63

4.3.1 BMP向AVI视频文件的转换 63

4.3.2 提取AVI视频文件的帧 64

4.4 YUV向MATLAB Movie文件的转换 65

4.4.1 YUV文件类型介绍 65

4.4.2 YUV文件的转换 66

4.5 VFW视频捕获 67

4.5.1 Video for Windows简介 67

4.5.2 视频捕获实例 67

第5章 图像的正交变换 71

5.1 傅里叶变换 71

5.1.1 连续函数的傅里叶变换 71

5.1.2 离散函数的傅里叶变换 72

5.1.3 傅里叶变换的物理意义 74

5.1.4 图像傅里叶变换的MATLAB实现 74

5.1.5 二维离散傅里叶变换的若干性质 76

5.2 离散余弦变换 77

5.2.1 一维离散余弦变换 78

5.2.2 二维离散余弦变换 78

5.2.3 离散余弦变换的MATLAB实现 79

5.2.4 DCT的应用 80

5.3 离散小波变换DWT 83

5.4 Hough变换 85

5.4.1 Hough变换原理 85

5.4.2 基于Hough变换的简单形状检测 86

5.5 Radon变换 89

5.5.1 Radon变换原理 89

5.5.2 用Radon变换检测直线 89

第6章 图像增强 92

6.1 空间域图像增强 92

6.1.1 直接灰度变换 92

6.1.2 灰度级线性变换增强 94

6.1.3 直方图均衡化 96

6.1.4 直方图规定化 97

6.2 空域滤波增强 99

6.2.1 空域滤波原理及分类 99

6.2.2 平滑滤波器 99

6.2.3 锐化滤波器 103

6.3 频域增强 105

6.3.1 低通滤波 105

6.3.2 高通滤波 108

6.3.3 同态滤波 112

6.4 彩色增强 113

第7章 图像的压缩编码 118

7.1 概述 118

7.2 JPEG静止图像压缩的基本原理 118

7.3 JPEG编码的关键技术 120

7.3.1 变换编码 120

7.3.2 量化 124

7.3.3 熵编码 125

7.3.4 JPEG压缩 133

7.4 JPEG 2000 134

7.5 基于DCT的图像水印实例 134

第8章 形态学图像处理 137

8.1 集合论中的基本概念 137

8.2 数学形态学基本运算 138

8.2.1 膨胀 138

8.2.2 腐蚀 139

8.2.3 开操作 141

8.2.4 闭操作 141

8.3 击中/击不中变换 142

8.4 形态学图像处理应用 143

8.4.1 边缘提取 143

8.4.2 区域填充 145

8.4.3 细化与骨架提取 147

8.5 灰度图像形态学 147

8.5.1 膨胀和腐蚀 148

8.5.2 开运算和闭运算 149

8.5.3 基于多尺度形态学梯度的边缘检测 149

8.6 数学形态学的应用实例 151

第9章 图像分割 153

9.1 图像分割概述 153

9.2 阈值分割法 153

9.2.1 全局阈值法 154

9.2.2 局部阈值法 155

9.3 区域分割法 156

9.3.1 区域生长法 157

9.3.2 分裂合并法 159

9.4 分水岭分割法 162

第10章 图像的特征提取与分析 168

10.1 概述 168

10.2 纹理特征提取 168

10.2.1 直方图统计特征 169

10.2.2 图像的自相关函数 170

10.2.3 灰度共生矩阵 171

10.3 颜色特征提取 173

10.4 形状特征提取 174

10.4.1 区域内部的统计特征 175

10.4.2 基于边界的形状特征 178

10.5 结构特征提取 182

第11章 光流场计算与基于块的运动估计 185

11.1 光流场基础 185

11.1.1 光流和光流场的概念 185

11.1.2 光流场计算基本原理 185

11.2 光流场计算 186

11.2.1 Horn-Schunck算法 186

11.2.2 Horn-Schunck算法的MATLAB实现的基础函数介绍 187

11.2.3 Lucas-Kanade算法 191

11.2.4 Lucas-Kanade算法编程实现 192

11.3 基于块的运动估计基础 198

11.3.1 块运动估计原理 198

11.3.2 块运动估计技术指标 198

11.3.3 块运动估计基础函数介绍 200

11.4 几种常见的基于块运动估计算法 202

11.4.1 全搜索算法 202

11.4.2 三步搜索算法 205

11.4.3 四步搜索算法 208

11.4.4 菱形搜索算法 212

11.4.5 不同块运动估计算法的比较及分析 222

11.5 光流场计算与基于块的运动估计比较 228

第12章 视频压缩编码 229

12.1 视频编码标准基础 229

12.1.1 MPEG系列标准 229

12.1.2 H.26x系列标准 230

12.2 MPEG-2编码器的原理 230

12.2.1 MPEG-2编码模型 230

12.2.2 MPEG-2视频压缩层码流结构 231

12.3 基于MATLAB的MPEG-2编/解码器实现 233

12.3.1 基础函数实现 233

12.3.2 MPEG-2编码器实现 238

12.3.3 MPEG-2解码器实现 246

12.3.4 结果显示等辅助函数实现 248

12.4 压缩域视频信号处理 253

12.4.1 运动矢量致密化和准确化 253

12.4.2 DC系数获得及重建 257

第13章 数字视频水印实例 262

13.1 视频水印技术基础 262

13.1.1 视频水印的分类 262

13.1.2 视频水印主要应用领域 262

13.1.3 视频水印的特殊要求 263

13.2 视频水印的嵌入 264

13.2.1 水印算法原理框图 264

13.2.2 水印嵌入过程 264

13.3 视频水印的提取 270

13.3.1 水印提取过程 270

13.3.2 几种常见攻击下的水印性能测试结果 272

参考文献 274

MATLAB具有编程高效、易学易用的特点，是目前工程上流行最广泛的编程语言。它提供了图像处理和图像捕获工具箱，与MATLAB的数据分析和可视化环境集成在一起，可使专业人士从繁杂的编程中解脱出来，而集中在问题的分析与算法设计上。然而，MATLAB对数字视频处理的支持目前还很有限。本书系统介绍了MATLAB在图像、视频信号处理中的应用，涵盖了它所涉及的数学基础、各种典型方法和实用的处理技术，并根据编者近年来从事相关科研、教学的实践经验，列举了大量实例，以供读者参考。
本书的内容较为系统，重点突出，理论与实践并重，实例分析循序渐进，可作为高等院校计算机、信息工程、通信、电子技术和生物医学工程、电视技术等相关专业的高年级学生和研究生的图像处理教材，也可以作为工程技术人员或其他相关人员的参考书。