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前言 1

第1章 图像处理与MATLAB 2007a简介 1

1.1 概述 1

1.1.1 MATLAB概述 1

1.1.2 数字图像处理技术的内容与发展现状 2

1.2 相关学科和领域 4

1.2.1 数字信号处理学 4

1.2.2 计算机图形学 4

1.2.3 计算机视觉 4

1.3 MATLAB 2007a的新功能 5

1.3.1 MATLAB 2007a的新特性 5

1.3.2 Simulink6的新特性 6

1.4 MATLAB 2007a图像处理 7

1.4.1 MATLAB图像处理应用举例 7

1.4.2 图像处理基本操作 8

1.4.3 图像处理的高级应用……1. 14

第2章 图像的编码和解码 14

2.1 概述 14

2.1.1 图像压缩编码的必要性 14

2.1.2 图像压缩编码的可能性 14

2.1.3 图像压缩编码的评价准则 16

2.2 统计编码 18

2.2.1 信息熵 18

2.2.2 Shannon Fano编码 18

2.2.3 哈夫曼编码 19

2.2.4 算术编码 24

2.2.5 行程编码 27

2.3 预测编码 28

2.4 图像的变换编码 31

2.5 数据压缩编码的国际标准 33

2.5.1 JPEG标准 34

2.5.2 MPEG视频编码压缩标准 37

2.6 小结 39

习题 39

第3章 图像复原 41

3.1 图像复原的基本概念 41

3.2 图像退化模型 42

3.2.1 连续的退化模型 44

3.2.2 离散的退化模型 45

3.3 非约束复原 48

3.3.1 非约束复原的代数方法 48

3.3.2 逆滤波复原法 49

3.4 有约束复原 50

3.4.1 最小二乘类约束复原 51

3.4.2 维纳滤波 52

3.4.3 Lucy_Richardson滤波复原 56

3.4.4 肓解卷积复原 58

3.5 几种其他图像复原技术 61

3.5.1 几何畸变校正 61

3.5.2 盲目图像复原 63

3.6 运动模糊图像的复原 63

3.6.1 模糊模型 63

3.6.2 水平匀速直线运动引起模糊的复原 64

3.7 小结 67

习题 67

第4章 图像处理的相关操作 69

4.1 图像类型转换 69

4.2 图像数据结构 73

4.2.1 图像模式 73

4.2.2 颜色空间 74

4.2.3 数据存储的数据结构 76

4.3 线性系统和移不变系统 77

4.3.1 线性系统 77

4.3.2 移不变系统 77

4.4 调用信号分析 78

4.4.1 调谐信号 78

4.4.2 对调谐信号的响应 78

4.4.3 系统传递函数 79

4.5 数字图像的显示特性 79

4.5.1 图像的屏幕显示 79

4.5.2 显示特性 80

4.5.3 数字图像的暂时显示 83

4.5.4 数字图像的永久显示 83

4.6 二维系统及矩阵运算 85

4.6.1 二维线性系统 85

4.6.2 二维位置不变线性系统 85

4.6.3 二维系统的梯度算子 86

4.6.4 常用矩阵运算 87

4.7 图像的块操作 89

4.7.1 边缘操作 89

4.7.2 显示块操作 90

4.8 特定区域处理 92

4.8.1 特定区域 92

4.8.2 特定区域滤波 93

4.8.3 特定区域填充 94

4.9 图像质量评价 94

4.9.1 图像质量的客观评价 95

4.9.2 图像质量的主观评价 95

习题 96

第5章 图像频域变换 97

5.1 傅里叶变换 97

5.1.1 傅里叶变换的基本概念 97

5.1.2 离散傅里叶变换 100

5.1.3 傅里叶变换的应用 102

5.2 离散余弦变换 105

5.2.1 一维离散余弦变换 105

5.2.2 二维离散余弦变换 106

5.2.3 快速离散余弦变换 106

5.2.4 离散余弦应用 107

5.3 离散沃尔什哈达玛变换（DWT—DHT） 108

5.3.1 一维离散沃尔什变换 108

5.3.2 二维离散沃尔什变换 109

5.3.3 一维离散哈达玛变换 110

5.3.4 二维离散哈达玛变换 111

5.3.5 离散沃尔什哈达玛变换的应用举例 112

5.4 K-L变换 114

5.4.1 K-L变换的定义 114

5.4.2 K-L变换的性质 115

5.5 Radon变换 116

5.5.1 Radon变换原理 116

5.5.2 用Radon变换检测直线 118

5.5.3 逆Radon变换及其应用 119

5.6 小波变换 122

5.6.1 传统变换方法的局限性 122

5.6.2 小波变换的基本知识 123

5.6.3 小波变换在图像处理方面的应用及实现 126

5.7 扇形光束投影 129

5.7.1 投影变换的基本概念 130

5.7.2 投影变换函数的应用 130

习题 133

第6章 图像处理中的代数运算及几何变换 134

6.1 基本运算类型 134

6.2 点运算 134

6.2.1 点运算的种类 134

6.2.2 点运算与直方图 136

6.2.3 点运算的应用 137

6.3 图像的代数运算 138

6.3.1 图像代数的异常处理 138

6.3.2 各种代数运算 139

6.4 几何变换基础 143

6.4.1 齐次坐标 143

6.4.2 齐次坐标的一般表现形式及意义 144

6.4.3 二维图像几何变换的矩阵 145

6.5 各种几何变换 147

6.5.1 图像平移变换 147

6.5.2 图像比例变换 148

6.5.3 图像旋转变换 153

6.5.4 图像镜像变换 157

6.5.5 图像剪切变换 159

6.5.6 图像复合变换 160

6.5.7 透视投影 161

6.5.8 平行投影 163

6.6 灰度级插值 168

6.6.1 最近邻插值法 168

6.6.2 双线性插值法 168

6.6.3 二次内插值法 169

6.6.4 灰度级插值法的MATLAB实现 170

习题 171

第7章 图像增强 173

7.1 灰度变换增强 173

7.1.1 像素及其统计特性 173

7.1.2 直接灰度变换 177

7.1.3 直方图灰度变换 179

7.1.4 直方图均衡化 182

7.1.5 对比度自适应直方图均衡化 184

7.1.6 去相关拉伸 184

7.2 空间域滤波 186

7.2.1 基本原理 186

7.2.2 平滑滤波 187

7.2.3 锐化滤波 192

7.3 频域滤波增强 194

7.3.1 低通滤波 195

7.3.2 高通滤波 199

7.3.3 带通和带阻滤波器 201

7.3.4 频域滤波的MATLAB实现 202

7.4 同态增晰 203

7.5 彩色图像增强 204

7.5.1 伪彩色增强 205

7.5.2 假彩色增强 207

7.5.3 真彩色增强 207

习题 208

第8章 图像分割与边缘检测 209

8.1 灰度阈值法 209

8.1.1 图像分割基本原理 209

8.1.2 灰度阈值法分割 210

8.2 边缘检测 216

8.2.1 微分算子 218

8.2.2 拉普拉斯高斯算子（LOG） 220

8.2.3 Canny算子 223

8.3 区域分割 224

8.3.1 区域生长 224

8.3.2 分裂合并 227

8.3.3 水域分割 229

8.4 边界跟踪与直线检查 230

8.4.1 基本原理 231

8.4.2 直线提取算法 234

8.5 基于图像分割的图像分析 238

8.5.1 通过图像分割检测细胞 238

8.5.2 图像粒度测定 240

8.6 彩色图像分割 243

8.6.1 色彩空间 243

8.6.2 彩色分制方法 244

习题 246

第9章 小波分析及其在MATLAB中的应用 248

9.1 小波变换基础 248

9.1.1 连续小波变换 248

9.1.2 离散小波 250

9.1.3 进小波变换 256

9.1.4 MATLAB中的小波函数工具箱 257

9.2 小波分析在图像增强中的应用 258

9.3 基于小波的图像降噪和压缩 259

9.3.1 小波的图像压缩技术 261

9.3.2 小波的图像降噪技术 265

9.4 小波的融合技术 267

9.5 小波包在图像边缘检测中的应用 270

9.6 小波包与图像消噪 272

9.7 小结 275

第10章 图像特征的描述 276

10.1 灰度描述 276

10.1.1 幅度特征 276

10.1.2 直方图特征 276

10.1.3 变换系数的特征 278

10.2 纹理分析 279

10.2.1 纹理特征 279

10.2.2 统计法 280

10.2.3 自相关函数法 281

10.2.4 频谱法 281

10.2.5 纹理的句法结构分析法 282

10.2.6 联合概率矩阵法 283

10.3 形状描述 285

10.3.1 链码 285

10.3.2 傅里叶描述子 286

10.3.3 形状特征的描述 287

104 区域描述 291

10.4.1 几何特征 291

10.4.2 不变矩 293

10.5 形态分析 296

10.6 区域、对象及特性度量 301

10.6.1 连通区域标记 301

10.6.2 选择对象 303

10.6.3 图像面积 303

10.6.4 欧拉数 304

10.6.5 基于分水岭的图像分割示例 305

习题 308

第11章 MATLAB图像处理的应用 310

11.1 MATLAB在遥感图像处理中的应用 310

11.1.1 遥感简介 310

11.1.2 利用MATLAB对遥感图像进行直方图匹配 311

11.1.3 对遥感图像进行滤波增强 314

11.1.4 对遥感图像进行融合 315

11.2 MATLAB在医学图像处理中的应用 317

11.2.1 医学成像简介 318

11.2.2 医学图像的灰度变换 318

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 323

习题 326

附录 327

附录A MATLAB6.X图像处理工具箱函数 327

附录B MATLAB7.0图像处理工具箱新增函数 334

参考文献 336