MATLAB R2016A数字图像处理算法分析与实现PDF电子书下载

第1章 小波在图像处理中的综合应用 1

1.1 小波在图像压缩中的应用 1

1.1.1 图像压缩的原理 1

1.1.2 图像压缩的MATLAB实现 2

1.2 小波在图像增强中的应用 4

1.3 小波在图像融合中的应用 6

1.3.1 图像融合的原理 6

1.3.2 图像融合的MATLAB实现 7

1.4 小波包在图像边缘检测中的应用 11

第2章 图像分割算法的MATLAB实现 13

2.1 区域分割 13

2.1.1 区域生长法 13

2.1.2 分裂-合并法 16

2.2 边缘分割 18

2.2.1 梯度算子 19

2.2.2 一阶微分算子 20

2.2.3 二阶微分算子 22

2.3 彩色空间分割 27

2.3.1 基于像元的分割方法 27

2.3.2 聚类算法 30

第3章 JPEG压缩编码算法的MATLAB实现 33

3.1 JPEG压缩算法的原理 33

3.2 JPEG压缩编码算法的实现步骤 35

第4章 频域滤波的MATLAB实现 42

4.1 有限冲激响应滤波 42

4.2 低通滤波 47

4.3 高通滤波 48

4.4 高斯带阻滤波 51

4.5 同态滤波 52

第5章 图像傅里叶变换的MATLAB实现 55

5.1 傅里叶变换的物理意义 55

5.2 傅里叶变换的定义 55

5.2.1 一维连续傅里叶变换 55

5.2.2 一维离散傅里叶变换 56

5.2.3 二维连续傅里叶变换 57

5.2.4 二维离散傅里叶变换 57

5.3 二维离散傅里叶变换的性质 59

5.4 傅里叶变换的实现 60

5.5 傅里叶变换的应用 62

5.5.1 在图像特征定义中的应用 62

5.5.2 在滤波器中的应用 63

第6章 数字图像的小波变换 66

6.1 小波变换的定义 66

6.2 小波变换的快速算法 70

6.3 小波包变换 74

6.4 小波变换的优点 76

6.5 数字图像的小波变换工具箱 76

6.5.1 waveletfamilies函数 77

6.5.2 waveinfo函数 82

6.5.3 wavefun函数 83

6.5.4 wfilters函数 84

6.5.5 wavefun2函数 85

6.5.6 wmaxlev函数 86

第7章 图像阈值分割的算法分析与实现 88

7.1 灰度阈值分割 89

7.1.1 灰度图像二值化 89

7.1.2 灰度图像多区域阈值分割 90

7.2 直方图阈值分割 92

7.2.1 直方图阈值双峰法 92

7.2.2 动态阈值法 94

7.3 最大熵阈值分割 97

7.4 分水岭法 100

第8章 图像变换与邻域处理的MATALB实现 103

8.1 图像裁剪 103

8.2 图像错切变换 104

8.3 图像镜像变换 106

8.4 图像复合变换 109

8.5 邻域处理 110

第9章 图像复原方法的MATLAB实现 116

9.1 最小约束二乘复原法 116

9.2 Lucy-Richardson复原法 118

9.3 盲卷积复原法 120

9.4 图像复原的其他相关函数 123

第10章 图像编码算法的MATLAB实现 126

10.1 变换编码 126

10.2 行程编程 128

10.2.1 基本原理 128

10.2.2 自身特点 129

10.2.3 算法局限性 129

10.3 预测编码 131

10.3.1 DPCM编码 132

10.3.2 最佳线性预测编码法 136

10.3.3 增量调制编码 139

第11章 基于形态学的图像处理技术 140

11.1 数学形态学的概述 140

11.2 形态学的基本概念 141

11.3 数学形态学的分类 141

11.3.1 二值形态学 142

11.3.2 灰度数学形态学 142

11.3.3 模糊数学形态学 143

11.4 形态学的基本运算 143

11.4.1 边界像素 144

11.4.2 结构元素 145

11.4.3 膨胀和腐蚀 148

11.4.4 开运算与闭运算 152

11.4.5 形态学重构 154

第12章 遥感图像与医学图像分析方法 156

12.1 在遥感图像处理中的应用 156

12.1.1 概述 156

12.1.2 遥感图像对直方图进行匹配处理 157

12.1.3 对遥感图像进行增强处理 160

12.1.4 对遥感图像进行融合处理 165

12.2 在医学图像处理中的应用 168

12.2.1 概述 168

12.2.2 医学图像的灰度变换 168

12.2.3 基于高频强调滤波和直方图均衡化的医学图像增强 172

第13章 图像锐化的算法分析与实现 173

13.1 空域高通滤波 173

13.1.1 梯度算子 173

13.1.2 其他锐化算子 175

13.2 频域高通滤波 176

13.3 同态滤波器图像增强的方法 178

13.4 图像锐化的MATLLAB实现 179

13.4.1 空间域图像的锐化 179

13.4.2 频域图像的锐化 183

13.4.3 同态滤波器的锐化 185

第14章 基于小波图像压缩技术的算法研究 187

14.1 图像的小波分解算法 187

14.2 小波变换系数分析 189

14.3 实验结果与分析 189

第15章 数字图像的小波分解与重构 199

15.1 二维小波变换分解函数 199

15.1.1 dwt2函数 199

15.1.2 wavedec2函数 200

15.2 二维小波变换重构函数 202

15.2.1 idwt2函数 202

15.2.2 wavedec2函数 204

15.2.3 wrcoef2函数 206

15.2.4 upcoef2函数 207

15.2.5 upwlev2函数 209

15.3 提取二维小波变换系数的函数 210

15.3.1 detcoef2函数 210

15.3.2 appcoef2函数 211

第16章 图像统计特性与空间域滤波的MATLAB实现 213

16.1 图像的统计特性 213

16.1.1 图像的均值 213

16.1.2 图像的标准差 214

16.1.3 图像的相关系数 214

16.1.4 图像的等高线 215

16.2 空间域滤波 216

16.2.1 图像中加入噪声 216

16.2.2 中值滤波器 217

16.2.3 自适应滤波器 219

16.2.4 排序滤波 220

16.2.5 锐化滤波 221

第17章 数字图像运算的算法分析与应用 227

17.1 图像点运算 227

17.1.1 线性点运算 227

17.1.2 分段线性点运算 228

17.1.3 非线性变换 230

17.2 直方图修正 232

17.2.1 直方图概述 232

17.2.2 直方图均衡化 232

17.2.3 直方图规定化 234

17.3 图像的代数运算 235

17.3.1 图像加法运算 235

17.3.2 图像减法运算 238

17.3.3 图像乘法运算 241

17.3.4 图像除法运算 242

第18章 Fan-Beam与Hough变换的MATLAB实现 244

18.1 Fan-Beam变换 244

18.2 Hough变换的基本原理 247

18.3 Hough变换的MATLAB实现 248

第19章 形态学算法分析的MATLAB实现 253

19.1 形态学的应用 253

19.1.1 形态学滤波 253

19.1.2 骨架提取 255

19.1.3 边界提取 257

19.1.4 击中或击不中 257

19.1.5 图像填充操作 259

19.1.6 最大值和最小值 260

19.2 距离变换 265

第20章 小波变换图像测试分析 269

20.1 概述 269

20.2 实例说明 270

20.3 输出结果与分析 270

20.4 源程序 275

第21章 图像类型转换的MATLAB实现 285

21.1 图像类型的转换 285

21.2 彩色模型的转换 287

21.3 MATLAB中颜色模型转换 289

21.3.1 RGB模型与HSV模型转换 289

21.3.2 RGB模型与YCbCr模型转换 290

21.3.3 RGB模型与NTSC模型转换 292

第22章 图像几何运算的MATLAB实现 295

22.1 齐次坐标 295

22.2 灰度插值 296

22.3 图像平移 299

22.4 图像旋转 302

22.5 图像的比例变换 304

第23章 图像变换算法的MATLAB实现 309

23.1 离散余弦变换 309

23.1.1 一维离散余弦变换 309

23.1.2 二维离散余弦变换 310

23.1.3 快速离散余弦变换 310

23.1.4 离散余弦变换的MATLAB实现 311

23.2 离散哈达玛变换 313

23.3 Radon变换 314

第24章 图像增强算法分析的MATLAB实现 319

24.1 线性滤波器增强 319

24.1.1 卷积 319

24.1.2 相关 320

24.2 滤波的MATLAB实现 320

24.2.1 数据类型 321

24.2.2 相关和卷积 322

24.2.3 边界填充选项 322

24.2.4 多维滤波 323

24.3 预定义滤波器 325

第25章 数字图像复原的MATLAB实现 328

25.1 图像复原概述 328

25.2 图像的噪声 329

25.3 图像复原的模型 332

25.3.1 复原的模型 332

25.3.2 无约束复原法 333

25.3.3 有约束复原法 333

25.3.4 复原法的评估 334

25.4 MATLAB图像的复原方法 334

25.4.1 逆滤波复原法 334

25.4.2 维纳滤波复原法 336

第26章 MATLAB可视化功能 339

26.1 二维图形绘制 339

26.1.1 基本二维绘图 339

26.1.2 二维修饰处理 346

26.2 二维特殊图形绘制 351

26.2.1 条形图 352

26.2.2 直方图 353

26.2.3 面积图 353

26.2.4 杆形图 354

26.2.5 阶梯图 355

26.2.6 扇形图 356

26.2.7 罗盘图 356

26.2.8 极坐标图 357

26.2.9 羽毛图 358

26.2.10 等高线 358

26.2.11 向量场图 360

26.2.12 带形图 361

第27章 数字图像的编码方法与实现 363

27.1 图像压缩编码基础 363

27.1.1 图像压缩编码的必要性 363

27.1.2 图像压缩编码的可能性 363

27.1.3 图像压缩编码的性能指标 364

27.1.4 保真度准则的评价 366

27.1.5 压缩编码的分类 367

27.2 熵编码 368

27.2.1 赫夫曼编码 368

27.2.2 香农编码 375

27.2.3 算术编码 376

第28章 图像标记及测量的算法分析与实现 380

28.1 连通区域标记 380

28.2 边界测定 381

28.3 查表操作 383

28.4 对象选择 384

28.5 图像的面积 385

28.6 图像的欧拉数 386

第29章 基于小波图像去噪的MATLAB实现 388

29.1 去噪原理 388

29.2 MATLAB提供两种阈值函数 389

29.3 去噪MATLAB函数实现 390

29.3.1 wdencmp函数 390

29.3.2 ddencmp函数 390

29.3.3 wthcoef2函数 390

第30章 图像配准及识别技术的分析与实现 396

30.1 图像配准基础 396

30.2 图像配准的MATLAB实现 397

30.3 图像识别的基本原理 399

30.4 图像识别的MATLAB实现 403

30.5 数字图像在神经网络识别中的应用 405

第31章 图像多尺度边缘检测的算法分析与实现 408

31.1 多尺度边缘检测 408

31.2 快速多尺度边缘检测算法 410

31.3 实验结果与分析 411

第32章 边界跟踪的算法分析与实现 414

32.1 边界跟踪的方法 414

32.2 霍夫变换 415

32.2.1 利用直角坐标中的Hough变换检测直线 416

32.2.2 利用极坐标的Hough变换检测直线 416

32.2.3 利用Hough变换检测圆 420

32.2.4 广义Hough变换 421

附录A MATLAB R2016a安装说明 422

参考文献 428