MATLAB图像处理宝典

第1部分 基础篇

第1章 MATLAB图像处理工具与安装设置

1.1 MATLAB的版本

1.2 7.1版图像处理工具箱的新特性

1.2.1 新的corner函数探测图像中的角点处

1.2.2 imtool中有效显示和导航任意格式的超大图像

1.2.3 使用blockproc函数控制填充动作

1.2.4 blockproc函数支持JPEG2000文件格式写入

1.2.5 dicomread函数功能增强

1.2.6 nitfinfo函数的图像放大区域现在返回一个数值

1.2.7 新版本中性能提升的函数

1.2.8 被移除的函数和函数元素

1.3 4.0版图像获取工具箱的新特性

1.3.1 支持GigE Vision

1.3.2 支持Linux 操作系统

1.3.3 视频装置信号获取模块的展开代码生成

1.3.4 支持苹果操作系统

1.3.5 支持新Matrox硬件

1.3.6 新版的图像相关工具箱个人评价

1.4 MATLAB安装问题

1.4.1 MATLAB和硬件的冲突问题

1.4.2 将MATLAB安装在中文目录下引起的问题

1.4.3 License冲突问题

1.4.4 MATLAB和Windows Vista操作系统的兼容性问题

1.4.5 安装MATLAB的其他相关问题

1.5 MATLAB R2010b安装指导

1.6 小结

第2章 MATLAB图像处理的特点及学习方法

2.1 MATLAB与其他图像处理软件的比较

2.2 MATLAB图像处理程序的开发特点

2.3 MATLAB图像处理适用人员

2.4 从图像入手学习MATLAB

2.4.1 视觉图像和MATLAB的联系

2.4.2 图像在MATLAB中的处理

2.4.3 MATLAB中的三维数据场处理

2.5 MATLAB图像处理研究的基本问题

2.6 MATLAB图像处理新功能的相关函数

2.6.1 函数命令corner

2.6.2 函数命令rsetwrite

2.6.3 函数命令blockproc

2.7 更新的Demos

2.7.1 对大图像进行块处理

2.7.2 计算大图像的统计数据

2.7.3 并行批处理多个图像文件

2.7.4 视频和图像处理模块库部分新Demo简介

2.8 小结

第3章 数字图像基础

3.1 数字图像

3.1.1 图像的概念

3.1.2 图像信息的重要性

3.2 图像采集基本知识

3.2.1 电视摄像机

3.2.2 电荷-耦合装置

3.2.3 分辨率

3.2.4 图像采集卡基本知识

3.3 图像处理和分析

3.3.1 图像处理和图像分析问题

3.3.2 图像变换

3.4 数字图像技术应用

3.4.1 材料科学研究中的计算机图像分析与处理

3.4.2 MATLAB材料科学的相关处理

3.4.3 医学图像

3.4.4 MATLAB医学图像的相关处理

3.4.5 使用MATLAB查找地震中心

3.4.6 常见数字图像行业应用

3.5 MATLAB可读的图像及视频的格式

3.5.1 图像格式

3.5.2 视频格式

3.6 小结

第4章 MATLAB图形绘制

4.1 基本二维图形的绘制

4.1.1 创建简单的二维图形

4.1.2 精确绘图

4.1.3 二维图形修饰

4.1.4 多幅图形共用图形窗口

4.2 特殊二维图形的绘制

4.2.1 直方图

4.2.2 条形图

4.2.3 饼图

4.2.4 柄图

4.2.5 阶梯图

4.2.6 面积图

4.2.7 彗星图

4.2.8 帕累托图

4.2.9 散点图

4.2.10 散点矩阵图

4.2.11 极坐标图

4.2.12 等高线图

4.3 三维图形的绘制

4.3.1 创建简单的三维图形

4.3.2 三维线性图形

4.3.3 平面网格点的生成

4.3.4 曲面网格图和网面图

4.4 应用实例

4.4.1 三维绘图程序编译实例

4.4.2 Excel调用MATLAB三维绘图

4.4.3 凸轮绘制

4.5 小结

第5章 颜色和三维物体描述

5.1 颜色模型分类

5.1.1 颜色的混色表示法

5.1.2 颜色的显色表示法

5.2 颜色的相关知识

5.2.1 色度学相关知识

5.2.2 CIE色度图

5.3 常用的颜色模型——彩色图像模式

5.3.1 RGB模式

5.3.2 CMYK模式

5.3.3 Lab模式

5.3.4 HSV模式

5.3.5 HSL模式

5.3.6 YUV模式

5.3.7 YCbCr模式

5.3.8 YIQ模式

5.4 MATLAB颜色空间转换

5.4.1 YIQ空间与RGB空间转换

5.4.2 HSV空间与RGB空间转换

5.4.3 YCbCr空间与RGB空间的转换

5.5 常用视频色彩编码

5.5.1 YUV

5.5.2 YCbCr

5.6 三维物体描述

5.6.1 二维笛卡儿坐标系统

5.6.2 三维笛卡儿坐标系统

5.6.3 绘制三角形

5.6.4 三维图元

5.6.5 表面和顶点法向量

5.7 小结

第6章 MATLAB的光照与材质

6.1 OpenGL基础知识

6.1.1 OpenGL基本理解

6.1.2 OpenGL工作流程

6.1.3 OpenGL图形操作步骤

6.1.4 OpenGL基本功能

6.1.5 真实感图形基本概念

6.1.6 光照模型

6.1.7 明暗处理

6.1.8 材质

6.2 MATLAB图像渲染实例

6.2.1 公式生成数据图像渲染

6.2.2 球体的不同渲染效果

6.3 Light对象

6.3.1 光照命令

6.3.2 给场景添加光照

6.3.3 影响光照效果的属性

6.3.4 光照算法

6.4 图形对象的反射特性——材质

6.4.1 镜面反射和漫反射

6.4.2 环境灯光

6.4.3 镜面指数

6.4.4 镜面颜色反射系数

6.4.5 背面灯光

6.4.6 数据空间中的灯光配置

6.5 小结

第7章 科学计算可视化

7.1 科学计算可视化基础

7.1.1 科学计算可视化的重要意义

7.1.2 应用领域

7.1.3 应用实例

7.2 科学计算可视化的常用方法

7.2.1 二维平面数据场的可视化方法

7.2.2 三维空间数据场的方法

7.2.3 向量场可视化方法

7.3 二维平面数据场可视化

7.4 三维流场绘图

7.4.1 流锥图——coneplot函数

7.4.2 流线图——streamline函数

7.4.3 流管图——streamtube函数

7.4.4 流带图——streamribbons函数

7.4.5 带圆锥图的向量场

7.5 小结

第8章 声学计算的MATLAB的图像表现

8.1 声场分布状态

8.1.1 脉动球点声源声场

8.1.2 两个同相小球源的辐射声场

8.1.3 无限大障板上圆形活塞的辐射

8.2 声学发射阵的指向性

8.2.1 阵的指向性

8.2.2 换能器阵

8.3 本章小结

第2部分 图像处理工具箱详解

第9章 图像处理工具箱基础

9.1 图像处理的基本操作

9.2 图像处理的高级应用

9.3 图像处理工具箱支持的基本图像类型

9.3.1 索引色图像

9.3.2 灰度图像

9.3.3 RGB图像

9.3.4 二值图像

9.3.5 多帧图像

9.4 图像类型转换

9.4.1 抖动算法图像转换

9.4.2 RGB图像转换为灰度图像

9.4.3 RGB图像转换为索引图像

9.4.4 灰度图像转换为索引图像

9.4.5 索引图像转换为灰度图像

9.4.6 索引图像转换为RGB图像

9.4.7 阈值法图像转换为二值图像

9.4.8 将值法灰度图像转换为索引图像

9.4.9 矩阵转换为图像

9.5 小结

第10章 图像变换

10.1 图像变换概述

10.2 傅里叶变换

10.2.1 一维连续傅里叶变换

10.2.2 一维离散傅里叶变换

10.2.3 二维连续傅里叶变换

10.2.4 二维离散傅里叶变换

10.2.5 MATLAB中的快速傅里叶变换函数

10.3 离散傅里叶变换的性质

10.3.1 可分离性

10.3.2 平移性

10.3.3 周期性及共轭对称性

10.3.4 旋转性质

10.3.5 线性性质

10.3.6 F（0，0）与图像均值的关系

10.3.7 图像拉普拉斯算子处理后的傅里叶变换

10.3.8 卷积与相关定理

10.4 快速傅里叶变换的应用

10.4.1 滤波器频率响应

10.4.2 快速卷积

10.4.3 图像特征识别

10.5 离散余弦变换

10.5.1 连续实偶函数的傅里叶变换

10.5.2 离散余弦变换

10.6 MATLAB中的离散余弦变换函数

10.6.1 离散二维余弦变换

10.6.2 二维离散余弦逆变换

10.7 离散余弦变换和图像压缩

10.8 radon变换

10.8.1 图像在指定方向上的radon变换

10.8.2 利用radon变换检测直线

10.8.3 radon逆变换及应用

10.9 小结

第11章 数学形态学

11.1 数学形态学基础

11.1.1 数学形态学的概念

11.1.2 数学形态学的应用

11.1.3 MATLAB中的常用数学形态学函数

11.1.4 数学形态学的一般应用步骤

11.2 数学形态学基本运算

11.2.1 膨胀和腐蚀

11.2.2 数学形态学重建

11.2.3 距离变换

11.2.4 对象、区域和特征度量

11.2.5 查找表

11.2.6 基于数学形态学的数字识别例子

11.2.7 MATLAB数学形态学函数在工作中的应用

11.3 小结

第12章 图像增强

12.1 图像增强概述

12.1.1 空域变换增强

12.1.2 空域滤波增强

12.1.3 频域增强

12.2 点运算

12.2.1 灰度级修正

12.2.2 灰度变换

12.2.3 直方图修正

12.3 MATLAB灰度变换

12.3.1 imadjust函数

12.3.2 动态范围压缩

12.4 MATLAB直方图修正

12.4.1 直方图均衡化

12.4.2 直方图匹配

12.5 平滑滤波器

12.5.1 掩模消噪法

12.5.2 邻域平均法

12.5.3 多图像平均法

12.6 中值滤波器

12.7 锐化滤波器

12.7.1 空域高通滤波

12.7.2 梯度图像输出方法

12.8 频域增强

12.8.1 布特沃斯低通滤波器实例

12.8.2 同态滤波

12.9 伪彩色处理

12.9.1 彩色图像的伪彩色处理

12.9.2 灰度分层法伪彩色处理

12.9.3 灰度变换法的彩色处理

12.9.4 频域伪彩色处理

12.9.5 多光谱图像的伪彩色处理——在遥感学中常用

12.10 小结

第13章 图像复原

13.1 理解图像复原

13.1.1 图像模糊的起因

13.1.2 复原模型

13.1.3 PSF的重要性

13.2 模糊与噪声

13.3 使用维纳滤波器进行图像复原

13.4 使用常规滤波器进行图像复原

13.5 使用Lucy-Richardson算法进行图像复原

13.6 使用盲解卷积算法进行图像复原

13.7 小结

第3部分 图像处理实务

第14章 小波变换在图像中的应用

14.1 小波分析基础

14.2 小波分析技术

14.2.1 连续小波变换

14.2.2 离散小波变换

14.2.3 小波重构

14.3 小波图像压缩

14.4 小波图像消噪

14.4.1 基本原理

14.4.2 小波消噪的例子

14.5 小波图像增强

14.6 小波图像融合

14.7 小结

第15章 图像分割

15.1 图像分割基础

15.1.1 图像分割定义

15.1.2 边缘检测概述

15.2 边缘检测算子

15.2.1 罗伯特（Roberts）边缘算子

15.2.2 索贝尔（Sobel）边缘算子

15.2.3 Prewitt边缘算子

15.2.4 拉普拉斯（Laplacian）边缘算子

15.2.5 坎尼（Canny）边缘算子

15.2.6 MATLAB程序实现

15.3 直线提取

15.3.1 Hough变换法

15.3.2 MATLAB程序实现

15.4 阈值分割

15.4.1 人工选择法

15.4.2 自动阈值法

15.4.3 MATLAB程序实现

15.5 分水岭算法

15.6 区域生长和分裂合并

15.6.1 区域生长法

15.6.2 区域分裂与合并

15.6.3 MATLAB四叉树分解

15.7 其他分割方法

15.7.1 彩色图像分割

15.7.2 聚类算法

15.7.3 MATLAB程序实现

15.8 小结

第16章 图像表示与描述

16.1 形状匹配的基本概念

16.2 形状表示

16.2.1 链码

16.2.2 样条

16.2.3 多边形近似

16.2.4 标记图

16.3 骨架描述

16.3.1 骨架表示

16.3.2 骨架、细化和中轴

16.3.3 骨架算法

16.3.4 骨架的MATLAB程序实现

16.4 基于几何特征的形状描述子

16.4.1 分散度

16.4.2 欧拉数

16.4.3 凹凸性

16.4.4 复杂性

16.4.5 偏心度

16.4.6 二值图像的欧拉数的MATLAB程序实现

16.5 边界描述子

16.6 区域描述

16.6.1 不变矩

16.6.2 形态学描述

16.6.3 MATLAB程序实现

16.7 纹理

16.7.1 直方图统计特征

16.7.2 灰度差分统计法

16.7.3 图像灰度梯度方向矩阵

16.7.4 自相关函数法

16.7.5 傅里叶特征

16.7.6 纹理的结构分析

16.7.7 小波分析

16.8 形状识别的示例

16.9 小结

第17章 模式识别

17.1 模式识别

17.1.1 模式识别主要理论和方法

17.1.2 模式识别过程

17.2 统计模式识别

17.2.1 统计模式识别方法

17.2.2 特征分析

17.2.3 特征抽取

17.2.4 特征选择

17.2.5 Bayes分类器

17.3 神经网络识别

17.3.1 神经元模型

17.3.2 网络结构

17.3.3 反向传播网络

17.3.4 图像识别的MATLAB程序实现

17.4 模糊识别

17.4.1 图像的模糊性

17.4.2 模糊子集的基本概念

17.4.3 基本术语与运算

17.4.4 模糊性的度量方法

17.4.5 模糊模式识别

17.5 小结

第18章 MATLAB图像应用实例

18.1 图像应用领域

18.2 生物识别技术

18.2.1 指纹识别原理

18.2.2 面部识别原理

18.2.3 指纹识别的MATLAB程序实现

18.3 数字水印技术

18.3.1 数字水印应用领域

18.3.2 数字水印技术特点

18.3.3 数字图像水印算法

18.3.4 MATLAB程序实现

18.4 遥感图像处理

18.4.1 多光谱图像的特征

18.4.2 MATLAB程序实现

18.5 小结

第19章 基于图像的MATLAB摩擦学仿真

19.1 摩擦学表面的图像生成及表现

19.1.1 三维表面描述规范

19.1.2 DEM的描述规范

19.1.3 DEM模型与摩擦表面三维几何建立过程的相关性

19.1.4 摩擦学表面模型重构正确性检验

19.1.5 利用地表数据生成技术得到数字化粗糙表面

19.1.6 表面结构的生成

19.1.7 人造微米级表面织构的设计

19.2 摩擦学仿真计算相关参数的获取

19.3 摩擦学仿真计算的程序编写

19.3.1 基于真实表面的接触模型

19.3.2 表面温度分布的模拟计算

19.3.3 表面温度分布的模拟计算通用程序

19.4 摩擦学仿真计算结果的图像表现

19.5 小结

《MATLAB图像处理宝典》全面而细致地讲解了HATLAB图像处理，全书从内容上分为3部分，共19章。第1部分“基础篇”，包括第1章到第8章。首先讲解了HATLAB图像处理的特点及其学习方法、数字图像的基本知识，随后介绍了HATLAB颜色和三维物体描述、光照与材质，通过掌握这部分内容可以提高用户的三维表达能力，最后介绍了科学计算可视化，并以声学计算的HATLAB的图像表现为例进行了详细说明。第2部分“图像处理工具箱详解”，包括第9章到第13章。本部分首先对图像处理工具箱的基础知识进行了概述，随后介绍了图像处理工具箱的图像变换、数学形态学、图像增强和图像复原等功能。本部分是从基础知识到具体应用的桥梁，是读者实现HATLAB图像处理必须熟悉和掌握的内容。第3部分“图像处理实务”，包括第14章到第19章。本部分首先对小波变换进行了应用的介绍，随后讲解了图像分割这个比较活跃的研究领域，接着介绍了图像表示与描述、模式识别方面的内容，这部分内容属于比较高级的图像应用，最后结合实例讲解了基于图像的HATLAB摩擦学仿真。
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