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第1章 数字图像与MATLAB基础1

1.1 数字图像处理简介1

1.1.1 什么是数字图像1

1.1.2 图像的分类1

1.1.3 图像文件格式3

1.2 数字图像处理的研究内容5

1.2.1 图像变换5

1.2.2 图像增强和复原6

1.2.3 图像分割6

1.2.4 图像编码压缩7

1.3 MATLAB概述7

1.3.1 MATLAB的发展历程7

1.3.2 MATLAB系统8

1.4 MATLAB工作环境8

1.4.1 命令行窗口8

1.4.2 帮助窗口10

1.4.3 帮助系统窗口11

1.4.4 M文件编辑窗口12

1.4.5 图形窗口14

1.4.6 当前文件夹14

1.4.7 搜索路径15

1.5 数组与矩阵15

1.5.1 数组的创建与操作15

1.5.2 常见的数组运算19

1.5.3 矩阵的表示22

1.5.4 寻访矩阵26

1.5.5 矩阵的拼接28

1.5.6 矩阵的运算33

1.6 MATLAB基本数值类型35

1.6.1 整数类型数据运算37

1.6.2 变量与常量39

1.6.3 数值41

1.6.4 表达式42

1.6.5 空数组43

1.6.6 逻辑运算44

1.6.7 关系运算48

1.7 字符串49

1.7.1 创建字符串49

1.7.2 基本字符串操作50

1.7.3 字符串操作函数52

1.8 MATLAB程序流程控制结构61

1.8.1 顺序结构61

1.8.2 选择结构62

1.8.3 循环结构66

1.8.4 程序流程控制语句及其他常用命令67

1.9 查询帮助命令69

1.9.1 help命令69

1.9.2 模糊寻找71

1.10 小结72

第2章 MATLAB图形的可视化73

2.1 二维绘图73

2.1.1 基本的二维绘图74

2.1.2 figure函数与subplot函数77

2.1.3 二维图形的标住与修饰79

2.1.4 特殊二维图形的绘制85

2.2 三维绘图92

2.2.1 三维折线及曲线的绘制93

2.2.2 三维图形坐标标记的函数93

2.2.3 三维网格曲面的绘制94

2.2.4 三维阴影曲面的绘制96

2.2.5 三维图形的修饰与标注99

2.2.6 特殊三维图形的绘制实例101

2.3 小结108

第3章 MATLAB图像处理基础109

3.1 图像文件的读写109

3.1.1 图像文件的查询109

3.1.2 图像文件的读取110

3.1.3 图像文件的储存112

3.2 图像文件的显示112

3.2.1 imtool函数112

3.2.2 imshow函数113

3.2.3 image函数和imagesc函数115

3.2.4 colorbar函数116

3.2.5 montage函数117

3.2.6 warp函数117

3.2.7 subimage函数118

3.2.8 zoom函数119

3.2.9 impixel函数119

3.3 图像类型的转换121

3.3.1 通过抖动算法转换图像类型的函数dither121

3.3.2 灰度图像转换为索引图像的函数gray2ind122

3.3.3 设定阈值将灰度图像转换为索引图像的函数grayslice123

3.3.4 转换为二值图像的函数im2bw124

3.3.5 索引图像转换为灰度图像的函数ind2gray124

3.3.6 索引图像转换为RGB图像的函数ind2rgb125

3.3.7 将数据矩阵转换为灰度图像的函数mat2gray126

3.3.8 RGB图像转换为灰度图像的函数rgb2gray126

3.3.9 RGB图像转换为索引图像的函数rgb2ind127

3.4 MATLAB中的颜色模型128

3.4.1 RGB模型128

3.4.2 HSV模型128

3.4.3 NTSC模型129

3.4.4 YCbCr模型129

3.4.5 HSI模型129

3.5 颜色模型的转换129

3.5.1 rgb2hsv函数130

3.5.2 hsv2rgb函数130

3.5.3 rgb2ntsc函数131

3.5.4 ntsc2rgb函数132

3.5.5 rgb2ycbcr函数134

3.5.6 ycbcr2rgb函数134

3.6 小结135

第4章 数字图像的运算136

4.1 图像的点运算136

4.2 图像的代数运算139

4.2.1 图像的加法运算139

4.2.2 图像的减法运算142

4.2.3 图像的乘法运算143

4.2.4 图像的除法运算145

4.2.5 其他用于代数运算的函数146

4.3 图像的逻辑运算151

4.4 图像的几何运算153

4.4.1 图像的插值153

4.4.2 图像的空间几何变换154

4.5 图像仿射变换163

4.6 图像的位逻辑运算164

4.7 图像的邻域与块操作166

4.7.1 滑动领域操作166

4.7.2 按列向量进行模板和独立分块处理167

4.7.3 独立分块处理167

4.7.4 图像的区域处理168

4.8 小结170

第5章 图像的变换171

5.1 傅里叶变换171

5.1.1 连续傅里叶变换171

5.1.2 离散傅里叶变换172

5.1.3 快速傅里叶变换173

5.1.4 MATLAB提供的傅里叶变换函数174

5.1.5 傅里叶变换的性质179

5.2 离散余弦变换182

5.3 图像的Radon变换186

5.3.1 Radon变换186

5.3.2 Fanbeam投影190

5.4 离散沃尔什和哈达玛变换193

5.5 小结196

第6章 图像的增强197

6.1 空域内的图像增强197

6.1.1 直方图197

6.1.2 灰度变换增强200

6.1.3 直方图均衡化206

6.1.4 直方图规定化207

6.2 空域滤波增强209

6.2.1 imnoise函数209

6.2.2 平滑滤波212

6.2.3 中值滤波215

6.2.4 二维统计顺序滤波218

6.2.5 自适应滤波器219

6.2.6 锐化滤波器221

6.3 频域滤波增强223

6.3.1 低通滤波224

6.3.2 高通滤波226

6.3.3 带阻滤波229

6.3.4 同态滤波230

6.4 彩色增强分析231

6.4.1 伪彩色增强231

6.4.2 真彩色增强236

6.4.3 假彩色增强236

6.5 小结237

第7章 图像的分割238

7.1 图像分割技术的介绍238

7.2 边缘检测239

7.2.1 梯度算子239

7.2.2 拉普拉斯算子243

7.2.3 Canny算子244

7.3 霍夫变换246

7.3.1 利用霍夫变换检测直线246

7.3.2 利用霍夫变换检测圆246

7.3.3 hough函数247

7.3.4 houghpeaks函数248

7.3.5 houghlines函数249

7.4 基于区域的图像分割方法251

7.4.1 区域生长法251

7.4.2 区域分裂与合并法253

7.5 阈值分割方法254

7.5.1 直方图双峰法254

7.5.2 最大类间方差法255

7.5.3 迭代法257

7.6 基于分水岭的图像分割方法258

7.7 小结261

第8章 图像的复原262

8.1 成像系统的数学描述262

8.2 图像的退化模型263

8.2.1 连续退化模型263

8.2.2 离散退化模型264

8.2.3 图像复原评价标准264

8.3 图像点扩展函数的估计方法264

8.4 运动模糊图像的复原技术265

8.4.1 运动模糊图像的退化模型266

8.4.2 任意方向和水平方向运动模糊图像复原的关系267

8.4.3 模糊长度和方向参数鉴别的基本方法268

8.4.4 模糊长度的估计269

8.5 图像质量评价270

8.6 图像的几种复原方法272

8.6.1 逆滤波复原273

8.6.2 维纳滤波复原275

8.6.3 约束的最小二乘方滤波复原279

8.6.4 Lucy-Richardson复原281

8.6.5 盲去卷积滤波复原284

8.7 小结287

第9章 图像的压缩编码288

9.1 图像压缩编码的介绍288

9.1.1 图像数据压缩的必要性288

9.1.2 图像数据压缩的可行性288

9.2 图像压缩编码理论289

9.2.1 图像信号数字传输与存储的一般过程290

9.2.2 图像数据压缩的基本原理290

9.2.3 图像压缩编码的分类291

9.3 图像压缩编码评价标准291

9.3.1 压缩率与冗余度292

9.3.2 客观标准292

9.3.3 主观标准293

9.4 常见的图像压缩编码293

9.4.1 哈夫曼编码293

9.4.2 香农编码299

9.4.3 算术编码302

9.4.4 行程编码304

9.4.5 预测编码307

9.4.6 变换编码315

9.5 基于离散余弦变换的数字水印技术322

9.6 小结324

第10章 图像的形态学处理325

10.1 数学形态学的基本运算325

10.1.1 基本符号和定义325

10.1.2 结构元素326

10.1.3 膨胀处理328

10.1.4 腐蚀处理330

10.1.5 开运算和闭运算332

10.1.6 图像的形态学操作334

10.1.7 边界提取339

10.1.8 击中或击不中处理340

10.1.9 形态高帽滤波341

10.2 形态学的重建操作343

10.2.1 图像区域填充操作343

10.2.2 极大值和极小值345

10.2.3 查找表的创建349

10.2.4 连通区域的标识349

10.2.5 二值图像的对象选择与移除351

10.2.6 距离变换352

10.2.7 图像面积的计算354

10.3 小结355

第11章 句柄图形对象与GUI356

11.1 句柄图形对象356

11.1.1 图形对象属性356

11.1.2 图形窗口对象359

11.1.3 坐标轴对象363

11.1.4 曲线对象369

11.1.5 文字对象370

11.1.6 曲面对象373

11.1.7 块对象375

11.1.8 图像对象377

11.2 图形用户界面简介378

11.2.1 GUI入门378

11.2.2 GUI模板与设计窗口379

11.3 控制框对象及属性380

11.4 菜单设计384

11.5 对话框设计388

11.5.1 Windows公共对话框390

11.5.2 MATLAB专用对话框392

11.6 GUI的设计工具396

11.6.1 布局编辑器397

11.6.2 用属性查看器设置控制框属性397

11.6.3 对象浏览器398

11.6.4 Tab顺序编辑器398

11.6.5 对齐对象399

11.6.6 编辑器399

11.6.7 菜单编辑器400

11.7 小结401

第12章 小波在图像处理中的应用402

12.1 小波变换402

12.1.1 一维连续小波变换402

12.1.2 高维连续小波变换404

12.1.3 离散小波变换405

12.2 多分辨分析405

12.3 小波包分析407

12.3.1 小波包的定义407

12.3.2 小波包的性质408

12.3.3 几种常用的小波409

12.4 MATLAB提供的小波变换函数411

12.4.1 wcodemat函数411

12.4.2 dwt2函数411

12.4.3 idwt2函数411

12.4.4 wavedec2函数412

12.4.5 waverec2函数412

12.4.6 appcoef2函数412

12.4.7 detcoef2函数413

12.4.8 upcoef2函数413

12.4.9 wrcoef2函数413

12.4.10 upwlev2函数414

12.5 小波变换在图像增强方面的应用419

12.5.1 基于小波变换的图像去噪技术419

12.5.2 小波去噪的MATLAB实现420

12.5.3 图像钝化与锐化424

12.6 小波变换在图像压缩中的应用427

12.6.1 基于小波变换的图像压缩流程427

12.6.2 MATLAB实现小波的图像压缩427

12.7 基于小波的图像融合应用433

12.7.1 基于小波变换的图像融合算法原理434

12.7.2 基于小波分解的融合算法434

12.8 小波在图像边缘检测的应用436

12.9 小波在图像数字水印压缩方面的应用437

12.10 小结440

第13章 BP神经网络在图像处理中的应用441

13.1 神经元与网络结构441

13.1.1 生物神经元441

13.1.2 人工神经元442

13.1.3 人工神经网络的构成442

13.2 BP神经网络原理444

13.2.1 BP神经网络模型及其基本原理444

13.2.2 BP神经网络的主要功能445

13.3 BP神经网络在实际中的应用446

13.3.1 基于MATLAB的BP神经网络工具箱函数446

13.3.2 BP神经网络在函数逼近中的应用448

13.3.3 BP神经网络在图像识别中的应用450

13.3.4 BP神经网络在图像压缩中的应用454

13.4 小结460

第14章 图像处理及GUI应用实例461

14.1 MATLAB在医学图像处理的应用461

14.2 MATLAB图像在特征提取中的应用462

14.2.1 确定图像中的圆形目标462

14.2.2 测量图像的粒度464

14.2.3 测量图像的半径465

14.2.4 测量图像的角度467

14.3 MATLAB实现车牌图像倾斜矫正469

14.4 图像处理在人脸识别中的应用472

14.5 GUI的设计及应用474

14.6 小结487

参考文献488