MATLAB数字图像处理

前言第1章 MATLAB及数字图像概述1.1 MATLAB概述及发展史1.1.1 MATLAB发展史1.1.2 MATLAB基本功能1.1.3 MATLAB R2011a新功能1.1.4 MATLAB应用领域1.2 MATLAB R2011a的安装与激活1.3 MATLAB用户界面1.3.1 Start 按钮1.3.2 菜单栏1.4 MATLAB工作环境1.4.1 命令窗口1.4.2 命令历史窗口1.4.3 工作空间1.4.4 数组编辑窗口1.4.5 搜索路径及设置1.5 MATLAB联机帮助1.5.1 帮助窗口1.5.2 帮助命令1.6 变量1.6.1 变量命名规则1.6.2 变量类型1.7 常用符号1.8 矩阵的创建1.8.1 直接输入元素创建矩阵1.8.2 创建特殊矩阵1.9 数据可视化1.10 程序结构1.10.1 顺序结构1.10.2 循环结构1.10.3 分支结构1.11 数字图像简介1.11.1 数字图像发展概况1.11.2 数字图像应用领域第2章 图像处理基础2.1 图像类型及常用术语2.2 图像处理的基本操作2.3 特殊图像显示技术2.4 图像处理高级应用2.4.1 图像处理高级应用基本函数2.4.2 图像处理高级应用示例2.5 图像类型及其转换2.5.1 图像类型2.5.2 图像类型转换2.6 图像色彩2.6.1 图像退色处理2.6.2 颜色模型2.6.3 颜色模型转换2.6.4 色彩处理第3章 图像运算3.1 图像运算基本类型3.2 点运算3.3 图像代数运算3.3.1 图像加法运算3.3.2 图像减法运算3.3.3 图像乘法运算3.3.4 图像除法运算3.3.5 图像绝对差值运算3.3.6 图像求补运算3.3.7 图像线性运算3.3.8 图像非线性运算3.4 图像的逻辑运算3.5 几何变换基础3.5.1 齐次坐标3.5.2 齐次坐标的一般表现形式及意义3.5.3 二维图像几何变换的矩阵3.6 图像几何运算3.6.1 图像插值3.6.2 调整图像大小3.6.3 图像的旋转3.6.4 图像的裁剪3.7 空间变换3.7.1 图像镜像变换3.7.2 图像仿射3.7.3 图像投影变换3.8 邻域与块处理3.8.1 滑动邻域处理3.8.2 块处理3.9 区域处理3.9.1 指定目标区域3.9.2 区域滤波处理3.9.3 区域填充处理第4章 图像编码4.1 图像压缩编码简介4.1.1 图像压缩编码的必要性4.1.2 图像压缩编码的可能性4.1.3 图像压缩编码的评价准则4.2 熵编码4.2.1 信息熵4.2.2 赫夫曼编码4.2.3 算术编码4.2.4 行程编码4.3 预测编码4.4 变换编码4.4.1 离散余弦变换编码4.4.2 哈达玛变换编码4.4.3 小波变换编码第5章 图像变换5.1 线性变换5.1.1 标量表达式5.1.2 矢量表示5.1.3 矩阵表示5.1.4 基平面5.2 离散傅里叶变换5.2.1 傅里叶变换的基本概念及性质5.2.2 离散傅里叶变换推导5.2.3 傅里叶变换的应用5.3 离散余弦变换5.3.1 余弦变换的定义5.3.2 离散余弦变换的应用5.4 沃尔什 哈达玛变换5.4.1 Walsh函数5.4.2 沃尔什 哈达玛变换的定义5.4.3 沃尔什 哈达玛变换的应用5.5 Hough变换5.5.1 Hough变换的基本原理5.5.2 Hough变换的应用5.6 Radon变换5.6.1 Radon变换的基本原理5.6.2 Radon变换的应用5.6.3 Radon逆变换5.6.4 Radon逆变换应用5.7 Fan-Beam变换5.7.1 Fan-Beam投影的基本原理5.7.2 Fan-Beam变换的应用5.7.3 Fan-Beam逆变换第6章 图像增强6.1 图像增强原理及方法6.2 空域变换增强6.2.1 直接灰度变换6.2.2 直方图灰度变换6.2.3 直方图修正6.3 空域滤波增强6.3.1 基本原理6.3.2 平滑滤波器6.3.3 中值滤波器6.3.4 锐化滤波器6.4 频域增强6.4.1 低通滤波器6.4.2 高通滤波器6.4.3 同态滤波器6.5 彩色增强6.5.1 密度分割法6.5.2 彩色变换6.5.3 伪色彩增强第7章 图像复原7.1 图像退化复原及噪声分析7.1.1 图像退化的原因7.1.2 图像复原的方法7.1.3 常用的噪声密度和过程分析7.2 图像退化模型7.2.1 连续退化模型7.2.2 离散退化模型7.2.3 循环矩阵对角化模型7.3 退化函数估计7.3.1 图像观察估计法7.3.2 模型估计法7.4 非约束复原7.4.1 非约束复原7.4.2 逆滤波复原7.4.3 消除匀速运动模糊7.5 维纳（Wiener）滤波复原7.5.1 维纳（Wiener）滤波复原的基本介绍7.5.2 维纳（Wiener）滤波复原的应用7.6 最小二乘滤波复原7.6.1 最小二乘滤波复原的基本介绍7.6.2 最小二乘滤波复原的应用7.7 Lucy_Richardson滤波复原7.7.1 Lucy_Richardson滤波复原的基本介绍7.7.2 Lucy_Richardson滤波复原的应用7.8 空域滤波复原7.8.1 均值滤波器复原7.8.2 顺序统计滤波器7.8.3 自适应滤波器7.9 频域滤波复原第8章 图像的分割8.1 基于阈值选取的图像分割法8.1.1 双峰法8.1.2 迭代法8.1.3 大津法8.1.4 分水岭算法8.2 边缘检测算子8.2.1 Roberts边缘算子8.2.2 Sobel边缘算子8.2.3 Prwitte边缘算子8.2.4 LoG边缘算子8.2.5 零交叉方法8.2.6 Canny边缘算子8.2.7 各种边缘检测算子的比较8.3 边界跟踪8.3.1 跟踪基本原理8.3.2 边界跟踪MATLAB实现8.4 直线提取8.4.1 Hough检测直线的基本原理8.4.2 Hough检测直线的MATLAB实现8.5 区域生长与分裂合并8.5.1 区域生长8.5.2 区域分裂与合并8.5.3 四叉树分割8.6 其他分割法8.6.1 彩色图像分割8.6.2 彩色图像分割MATLAB实现第9章 图像数学形态学处理9.1 数学形态学简介9.2 集合论中的基本概念9.3 膨胀与腐蚀形态基本运算9.3.1 结构元素9.3.2 膨胀与腐蚀9.3.3 开运算与闭运算9.3.4 骨架化9.4 击中或击不中9.5 基于形态学对象的操作9.5.1 边缘提取9.5.2 特征提取9.5.3 连通标注与选择9.6 形态学的应用9.6.1 距离变换9.6.2 寻找峰值和谷值9.6.3 查表操作9.6.4 形态重构9.6.5 形态滤波9.7 灰度图像形态学9.7.1 灰度图像的膨胀与腐蚀9.7.2 灰度图像开、闭运算9.7.3 多尺度形态学梯度的边缘检测9.8 纹理特征提取9.8.1 直方图统计特征9.8.2 自相关函数9.8.3 灰度共生矩阵9.9 区域描述9.9.1 几何特征9.9.2 不变矩第10章 小波图像处理10.1 小波定义10.2 小波变换10.2.1 连续小波变换10.2.2 离散小波变换10.2.3 小波包算法10.3 小波变换函数10.3.1 单层二维离散小波变换10.3.2 多层二维离散小波变换10.3.3 提取小波系数10.3.4 小波多层重构10.3.5 小波单层重构10.3.6 二维平稳小波变换10.3.7 小波包变换10.3.8 其他二维小波变换函数10.4 小波应用图像的去噪与压缩10.4.1 基于小波图像的去噪与压缩函数10.4.2 基于小波包图像的去噪与压缩函数10.5 小波变换应用于图像增强10.6 小波变换应用于图像融合第11章 数字图像处理的实际应用11.1 MATLAB在遥感图像处理中的应用11.1.1 遥感的基本介绍11.1.2 遥感图像对直方图进行匹配处理11.1.3 对遥感图像进行增强处理11.1.4 对遥感图像进行融合11.2 MATLAB在医学图像处理中的应用11.2.1 医学图像的基本介绍11.2.2 医学图像的灰度变换11.2.3 基于高频强调滤波和直方图均衡化的医学图像增强11.3 MATLAB在数字水印技术中的应用11.3.1 数字图像水印技术的基本介绍11.3.2 数字图像水印技术的实现11.4 MATLAB在神经网络识别中的应用参考文献

　　《MATLAB数字图像处理（第2版）》以最新版MATLAB R2011a为平台编写，简洁明了地介绍了数字图像处理的函数、方法的理论及背景，同时又紧密联系实现应用，以具体的事例说明函数的使用方法。在事例中强调了如何用MATLAB图像处理工具箱解决图像处理中的问题和节省了图像处理的时间和精力，提高了图像处理的效率。　　全书共分11章，第1章讲解了MATLAB基础知识，让读者对MATLAB有一个概要的认识。第2～10章分别讲解了图像处理基础、图像运算、图像编码、图像变换、图像增强、图像复原、图像的分割、图像数学形态学处理和小波图像处理等内容，向读者展示了MATLAB对数字图像进行处理的方法及技巧。第11章总结性地介绍数字图像在各个领域中的应用，让读者进一步领略到MATLAB的强大功能和广泛的应用范围。　　本书可作为高等理工科院校电子信息、通信工程、信号与信息处理学科的本科生教材，也可作为研究生以及从事图像研究的科研工作者的参考用书。