MATLAB7.x圖像處理

內(nèi)容概要

　　本書是基于MATLAB7.0的圖像處理工具箱(Image Processing Toolbox)編寫的，較全面系統(tǒng)地介紹了圖像處理的基本操作(文件I/O操作與幾何變換操作)、圖像變換、圖像增強、圖像編碼、圖像分割、圖像復原、數(shù)學形態(tài)學圖像處理及圖像濾波等的MATLAB實現(xiàn)函數(shù)和調(diào)用格式。全書側(cè)重于MATLAB圖像處理工具箱函數(shù)的實現(xiàn)原理和使用方法，并示以大量的簡單圖像處理代碼和圖像處理結(jié)果。通過本書的學習，讀者將會對工具箱函數(shù)的使用方法和圖像處理的MATLAB實現(xiàn)有一個比較全面的了解，為基于MATLAB的高級圖像處理打下堅實的基礎。　　本書內(nèi)容全面、新穎，針對性強，理論與實際緊密結(jié)合，可供從事圖像處理相關工作的教師、高年級本科生、研究生和廣大科研人員閱讀。

書籍目錄

第1章　概述　11.1　圖像處理簡介　11.2　圖像處理技術　21.2.1　圖像處理技術的分類　21.2.2　數(shù)字圖像處理的特點　31.2.3　數(shù)字圖像處理的主要內(nèi)容　41.2.4　數(shù)字圖像處理的應用　61.3　MATLAB簡介　81.3.1　MATLAB的發(fā)展簡史　91.3.2　MATLAB的特點　91.3.3　MATLAB7.0的新增功能　111.4　MATLAB用于圖像處理　131.4.1　MATLAB7.0圖像處理工具箱　131.4.2　MATLAB7.0支持的圖像文件格式　131.4.3　MATLAB中圖像的數(shù)據(jù)存儲類型及其轉(zhuǎn)換　141.4.4　MATLAB7.0支持的圖像類型及其轉(zhuǎn)換　161.4.5　顏色空間　191.4.6　圖像對象屬性詳解　201.4.7　MATLAB7.0程序與VC程序的對比　221.5　本章小結(jié)　26第2章　MATLAB7.0的圖像文件操作　272.1　圖像文件的讀寫　272.1.1　圖像文件的讀取　272.1.2　圖像文件的寫入　282.1.3　圖像文件信息的查詢　292.2　圖像文件的顯示　312.2.1　使用圖像瀏覽器顯示圖像　312.2.2　使用imshow函數(shù)顯示圖像　342.3　特殊的圖像顯示技術　362.3.1　添加顏色條　362.3.2　顯示多幀圖像陣列　372.3.3　紋理映射　382.3.4　在一個圖形窗口中顯示多幅圖像　39第3章　MATLAB7.0的圖像處理基本操作　413.1　圖像代數(shù)操作　413.1.1　圖像代數(shù)的異常處理　413.1.2　相加運算　423.1.3　減法運算　433.1.4　乘法運算　443.1.5　除法運算　453.2　圖像的空間域變換操作　453.2.1　圖像插值　463.2.2　圖像縮放　483.2.3　圖像旋轉(zhuǎn)　493.2.4　圖像剪切　493.2.5　高級空間域變換　503.3　圖像的鄰域和塊操作　553.3.1　非重疊圖像塊操作　563.3.2　滑動鄰域操作　583.3.3　圖像塊處理的快速算法　593.4　特定區(qū)域處理　623.4.1　指定感興趣區(qū)域　623.4.2　特定區(qū)域濾波　643.4.3　特定區(qū)域填充　64第4章　圖像變換　664.1　傅立葉變換　664.1.1　傅立葉變換的基本概念　664.1.2　離散傅立葉變換　684.1.3　傅立葉變換函數(shù)的應用　714.2　離散余弦變換　734.2.1　離散余弦變換的基本概念　734.2.2　離散余弦變換函數(shù)的應用　754.3　Radon變換　764.3.1　Radon變換及其應用　764.3.2　逆Radon變換及其應用　794.4　扇形光束投影　824.4.1　投影變換的基本概念　824.4.2　投影變換函數(shù)的應用　83第5章　圖像增強　865.1　點處理　865.1.1　灰度變換　865.1.2　直方圖調(diào)整　915.2　空間域濾波　955.2.1　基本原理　955.2.2　平滑濾波　965.2.3　銳化濾波　1015.3　頻域濾波　1045.3.1　低通濾波　1045.3.2　高通濾波　1075.3.3　帶通濾波器　1095.3.4　同態(tài)濾波增強　1105.4　彩色增強　1115.4.1　真彩色增強技術　1115.4.2　偽彩色增強技術　1115.4.3　假彩色增強技術　1145.4.4　HSI變換　1155.5　圖像的代數(shù)運算　1165.5.1　加運算　1165.5.2　減運算　1165.5.3　乘運算　1165.5.4　商運算　116第6章　圖像編碼　1196.1　圖像的信息量度量和信息冗余　1196.1.1　圖像的信息量度量　1196.1.2　數(shù)字圖像的信息冗余　1206.1.3　圖像的有損編碼和無損編碼　1216.1.4　哈夫曼編碼技術　1226.1.5　行程編碼技術　1276.2　典型的圖像限失真壓縮編碼方法　1286.2.1　圖像預測編碼技術　1286.2.2　圖像變換編碼技術　1306.3　數(shù)據(jù)壓縮國際標準　132第7章　圖像分割　1347.1　閾值化技術　1357.1.1　灰度門限法　1357.1.2　灰度門限的確定　1367.2　基于邊緣的分割　1397.2.1　邊緣檢測的基本原理及常用邊緣檢測算子　1397.2.2　各種邊緣檢測算子的MATLAB實現(xiàn)及效果比較　1437.2.3　直線提取　1447.3　基于區(qū)域的分割　1517.3.1　區(qū)域生長的基本概念　1517.3.2　用平均灰度分割　1537.3.3　基于相似統(tǒng)計特性的分割　1547.4　彩色圖像分割　1557.4.1　色彩空間　1557.4.2　彩色分割方法　156第8章　圖像復原　1598.1　圖像退化模型　1598.1.1　線性、位置不變的退化　1608.1.2　圖像幾何畸變的退化　1608.2　圖像復原的方法　1618.2.1　估計退化函數(shù)　1618.2.2　逆濾波　1638.2.3　最小均方誤差濾波(維納濾波)　1638.2.4　約束最小二乘濾波器　1648.2.5　Lucy-Richardson濾波復原　1648.3　用于圖像復原的MATLAB工具箱函數(shù)　1658.3.1　圖像復原函數(shù)　1658.3.2　圖像模糊函數(shù)　1678.4　圖像復原應用　1688.4.1　生成模糊化實驗圖像　1688.4.2　維納濾波復原　1698.4.3　約束最小二乘濾波復原　1738.4.4　Lucy-Richardson濾波器　1768.4.5　盲卷積濾波復原　177第9章　數(shù)學形態(tài)學圖像處理　1809.1　數(shù)學形態(tài)學圖像處理基礎　1809.1.1　數(shù)學形態(tài)學簡介　1809.1.2　數(shù)學形態(tài)學的基本運算　1829.2　圖像膨脹與腐蝕的MATLAB實現(xiàn)　1869.2.1　結(jié)構(gòu)元素的創(chuàng)建　1869.2.2　圖像膨脹函數(shù)　1899.2.3　圖像腐蝕函數(shù)　1899.2.4　基于膨脹與腐蝕的形態(tài)學操作函數(shù)　1909.3　形態(tài)學重建　1959.3.1　標記圖像和掩模圖像　1959.3.2　像素的連通性　1979.3.3　區(qū)域填充操作　1989.3.4　尋找灰度圖像的灰度極值點　1999.4　距離變換　2039.5　區(qū)域、對象及特性度量　2059.5.1　連通區(qū)域標記　2059.5.2　選擇對象　2069.5.3　計算圖像面積　2079.5.4　歐拉數(shù)　2089.6　查表操作　208第10章　圖像濾波和濾波器設計　21010.1　圖像濾波操作　21010.1.1　卷積　21010.1.2　相關　21210.1.3　MATLAB濾波函數(shù)　21310.1.4　使用預定義的濾波器　21410.2　濾波器設計方法　21610.2.1　FIR濾波器法　21610.2.2　頻率變換法　21610.2.3　頻率采樣法　21810.2.4　窗口法　21910.2.5　創(chuàng)建滿足頻率響應要求的矩陣　221附錄　MATLAB圖像處理工具箱函數(shù)　223參考文獻　234

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