數(shù)字圖像處理及MATLAB實現(xiàn)

前言

數(shù)字圖像處理技術(shù)的研究內(nèi)容涉及光學(xué)系統(tǒng)、微電子技術(shù)、計算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)分析等領(lǐng)域，是一門綜合性很強(qiáng)的邊緣學(xué)科。隨著數(shù)字化時代的到來，數(shù)字圖像處理與分析方面的研究工作顯得十分重要。它已成為了高等理工院校電子信息工程、通信工程、信號與信息處理等學(xué)科的一門重要的技術(shù)專業(yè)課，廣泛地應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、金融、地質(zhì)、海洋、氣象、生物醫(yī)學(xué)、軍事、公安、電子商務(wù)、衛(wèi)星遙感、機(jī)器人視覺、目標(biāo)跟蹤、自主車導(dǎo)航、多媒體信息網(wǎng)絡(luò)通信等領(lǐng)域，取得了顯著的社會效益和經(jīng)濟(jì)效益。當(dāng)前，數(shù)字圖像處理書籍較多。但總的來說，它們均存在兩種傾向：一種是偏重于理論推導(dǎo)和分析，與實際實現(xiàn)和具體工程脫節(jié)；另一種基本上是數(shù)字圖像處理的編程指導(dǎo)，甚至是某些圖像處理工具包的使用說明，種種原因?qū)е聢D書理論背景模糊，誤導(dǎo)或局限了讀者的思維。為此，作者根據(jù)多年來從事此方面的研究和教學(xué)工作經(jīng)驗，考慮到實際的需要，注重理論與實踐相結(jié)合，編寫了本書。書中所涉及的具體問題為當(dāng)今圖像處理領(lǐng)域的新課題和新方向，為使讀者了解前沿課題和方向，本書詳細(xì)介紹了數(shù)字圖像處理技術(shù)及MATIAB圖像處理技巧，并強(qiáng)調(diào)了圖像處理的理論和應(yīng)用相結(jié)合的方法。全書共分為8章，其內(nèi)容主要包括：圖像與計算機(jī)圖像處理、MATIAB軟件包使用精要、MATIAB圖像處理工具箱、數(shù)字圖像的變換技術(shù)及其MATIAB實現(xiàn)、圖像預(yù)處理及MAT[AB實現(xiàn)、圖像壓縮與編碼及MATLAB實現(xiàn)、圖像分割與特征提取及MATLAB實現(xiàn)、彩色圖像處理及MATIAB實現(xiàn)等。

內(nèi)容概要

　　本書詳細(xì)介紹了數(shù)字圖像處理技術(shù)及MATIAB圖像處理技巧，并強(qiáng)調(diào)了圖像處理的理論和應(yīng)用相結(jié)合的方法。全書給出了大量數(shù)字圖像處理技術(shù)的MATIAB實現(xiàn)程序。
　　全書共分為8章，其內(nèi)容主要包括：圖像與計算機(jī)圖像處理、MATLAB軟件包使用精要、MATIAB圖像處理工具箱、數(shù)字圖像的變換技術(shù)及其MATLAB實現(xiàn)、圖像預(yù)處理及MATLAB實現(xiàn)、圖像壓縮與編碼及MATLAB實現(xiàn)、圖像分割與特征提取及MATLAB實現(xiàn)、彩色圖像處理及MATLAB實現(xiàn)等。
　　本書可作為高等理工科院校電子信息、通信工程、信號與信息處理學(xué)科的本科生教材，也可供研究生以及從事圖像研究的科研工作者學(xué)習(xí)參考。

書籍目錄

第1章 圖像與計算機(jī)圖像處理
　1.1 圖像
　1.2 圖像技術(shù)及圖像的分類
　1.3 圖像系統(tǒng)的構(gòu)成
　1.4 圖像質(zhì)量的評價
　1.5 數(shù)字圖像處理的基本概念
　1.6 數(shù)字圖像處理的基本內(nèi)容和特點
　
第2章 MATLAB軟件包使用精要
　2.1 MATLAB通用命令介紹
　2.2 運(yùn)算符和特殊字符
　2.3 基本矩陣及矩陣運(yùn)算
　2.4 MATIAB基本編程
　
第3章 MATIAB圖像處理工具箱
　3.1 MATIAB圖像處理初步
　3.2 MATIAB圖像處理工具箱簡介
　3.3 圖像的顯示
　3.4 圖像運(yùn)算
　3.5 圖像分析
　3.6 特定區(qū)域處理
　
第4章 數(shù)字圖像的變換技術(shù)及其MATLAB實現(xiàn)
　4.1 數(shù)字圖像的二維傅立葉變換
　4.2 數(shù)字圖像的離散余弦變換
　4.3 沃爾什和哈達(dá)瑪變換
　4.4 Radon變換
　4.5 數(shù)字圖像的小波變換
　
第5章 圖像預(yù)處理及MATLAB實現(xiàn)
　5.1 直方圖修正
　5.2 灰度變換
　5.3 圖像的銳化
　5.4 圖像的平滑
　5.5 幾何變換
　5.6 圖像線性濾波復(fù)原
　
第6章 圖像壓縮與編碼及MATLAB實現(xiàn)
　6.1 圖像壓縮與編碼概述
　6.2 無損壓縮技術(shù)
　6.3 有損壓縮技術(shù)
　6.4 混合編碼
　6.5 圖像編碼的MATLAB程序?qū)崿F(xiàn)
　
第7章 圖像分割與特征提取及MATLAB實現(xiàn)
　7.1 邊緣檢測方法
　7.2 灰度閾值分割法
　7.3 灰度相似合并法
　7.4 二值圖像與線圖形
　7.5 形狀特征描述
　7.6 圖像紋理特征的提取
　
第8章 彩色圖像處理及MATLAB實現(xiàn)
　8.1 概述
　8.2 彩色視覺與彩色圖像
　8.3 彩色圖像處理
　8.4 彩色圖像分析
參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：插圖：一般的圖像都是模擬圖像，即圖像上的信息是連續(xù)變化的模擬量。如一幅黑白灰照片上的物體是通過照片上各點的光的強(qiáng)度（簡稱光強(qiáng)）不同而體現(xiàn)的，而照片上的光強(qiáng)是一個連續(xù)變化的量，也就是說，在一定范圍內(nèi)，光強(qiáng)的任何值都可能出現(xiàn)。對于這種模擬圖像只能采用模擬處理方式進(jìn)行處理，例如按光學(xué)原理用透鏡將照片放大。對于這類連續(xù)圖像，即空間分布和亮度取值均連續(xù)的圖像，計算機(jī)無法接受和處理，只有將連續(xù)的模擬信號變?yōu)殡x散的數(shù)字信號，或者說將模擬圖像變換為數(shù)字圖像方能接受。為此，常將計算機(jī)圖像處理稱為數(shù)字圖像處理。形成數(shù)字圖像的方法，即圖像的數(shù)字化方法，其工作包括兩個方面：采樣和量化。所謂采樣指的是空間坐標(biāo)的離散化，即將圖像平面分割成離散點的集合，就是把一幅連續(xù)圖像在空間上分割成M×Ⅳ個網(wǎng)格，每個網(wǎng)格用亮度值來表示。由于結(jié)果是一個樣點值陣列，故又叫點陣采樣。每個離散點稱為像素或抽樣點。圖像平面的分割方法有多種，如正方形點陣、正三角形點陣、正六角形點陣等等。盡管它們各有其優(yōu)缺點，但是從圖像輸入輸出的方便性來看，正方形點陣是最具優(yōu)勢的，因而被廣泛采用。采樣使連續(xù)圖像在空間上離散化，但采樣點上圖像的亮度值還是某個幅度區(qū)間內(nèi)的連續(xù)分布。根據(jù)采樣定義，每個網(wǎng)格上只能用一個確定的亮度值表示。這種把采樣點上對應(yīng)的亮度連續(xù)變化區(qū)間轉(zhuǎn)換為單個特定數(shù)碼的過程，稱為量化，即樣點亮度的離散化。連續(xù)圖像經(jīng)過采樣、分層、量化、編碼等步驟變成數(shù)字圖像才能進(jìn)入計算機(jī)進(jìn)行處理。如何使離散圖像在人感覺中與模擬圖像相同，需采取相應(yīng)的處理技術(shù)，這就是從離散圖像重建模擬圖像的技術(shù)，簡稱為圖像重建。

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《數(shù)字圖像處理及MATLAB實現(xiàn)》是電子信息工程專業(yè)本科系列教材之一。

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