Matlab在图像处理中的应用PDF电子书下载

第1章 MATLAB基础和MATLAB R2006a的新特点 1

1.1 MATLAB简介 1

1.2 MATLAB语言特点 2

1.3 MATLAB R2006a的新特点 3

1.4 MATLAB R2006a图像处理工具箱的新特性 5

第2章 MATLAB的图形绘制 7

2.1 MATLAB作图的基本步骤 7

2.2 MATLAB二维绘图 8

2.2.1 指令plot的简单用法 8

2.2.2 图形的颜色、线型和绘图字符 11

2.2.3 二维图形注释命令 13

2.2.4 指令fplot的用法 20

2.2.5 指令plotyy的用法 22

2.2.6 其他二维图形绘制指令 23

2.3 MATLAB三维绘图 25

2.3.1 基本的三维绘图函数 25

2.3.2 三维图形的控制 38

2.4 图形动画效果的绘制 45

第3章 数字图像基础 47

3.1 数字图像的类型 48

3.1.1 索引图像 48

3.1.2 灰度图像 49

3.1.3 RGB图像 50

3.1.4 二值图像 51

3.1.5 图像序列 52

3.1.6 图像类型转换 52

3.2 数字图像文件的格式 57

3.3 数字图像文件的读写 58

3.3.1 图像文件的读取 58

3.3.2 图像文件的输出 59

3.3.3 图像文件信息的查询 59

3.4 标准的图像显示技术 61

3.4.1 imshow函数 62

3.4.2 二值图像的显示方法 62

3.4.3 灰度图像的显示方法 64

3.4.4 索引图像的显示方法 65

3.4.5 RGB图像的显示方法 66

3.4.6 图形文件中图像的显示 66

3.5 特殊的图像显示技术 67

3.5.1 添加颜色条 67

3.5.2 显示多帧图像 68

3.5.3 图像上的区域缩放 71

3.5.4 显示多幅图像 72

3.5.5 纹理映射 74

3.5.6 图像显示中的常见问题 76

3.6 颜色空间 76

3.6.1 几种颜色模型 76

3.6.2 颜色模型的转换 78

第4章 空域增强 83

4.1 点运算增强 84

4.1.1 图像数据矩阵统计信息 84

4.1.2 直接灰度被调整 90

4.1.3 直方图增强 94

4.1.4 图像间的代数运算增强 99

4.2 空域滤波增强 104

4.2.1 原理和分类 104

4.2.2 平滑滤波器 105

4.2.3 锐化滤波器 114

第5章 频域增强 119

5.1 基本概念 119

5.2 低通滤波 120

5.2.1 理想低通滤波器 120

5.2.2 巴特沃思低通滤波器 123

5.2.3 指数低通滤波器 125

5.3 高通滤波 128

5.3.1 理想高通滤波器 128

5.3.2 巴特沃思高通滤波器 130

5.3.3 指数高通滤波器 132

5.4 带通和带阻滤波 134

5.5 同态滤波 138

5.6 MATLAB线性滤波器的设计 140

5.6.1 频率变换法 141

5.6.2 频率采样法 143

5.6.3 窗口法 145

第6章 图像复原 151

6.1 建立待处理的模型 151

6.2 噪声模型 152

6.2.1 添加噪声 152

6.2.2 周期噪声模型 153

6.2.3 对噪声参数的估计问题 154

6.3 噪声的复原 155

6.3.1 空间噪声滤波器 155

6.3.2 自适应空间滤波器 156

6.4 周期噪声的处理方法 158

6.5 退化函数的建模 158

6.6 直接逆滤波 160

6.7 维纳滤波 161

6.8 约束的最小二乘方（正则）滤波 164

6.9 Lucy-Richardson算法的迭代非线性复原 165

6.10 约束去卷积 167

第7章 图像配准 173

7.1 图像配准的原理 173

7.2 配准的分类 174

7.3 图像配准的流程 175

7.4 图像配准的方法 177

7.4.1 基于特征的图像配准 177

7.4.2 基于互信息的图像配准 177

7.4.3 基于灰度的图像配准 180

7.5 医学图像配准 181

7.6 医学图像配准的发展 185

第8章 彩色图像处理 187

8.1 MATLAB中彩色图像的表示方法 187

8.1.1 RGB图像 187

8.1.2 索引图像 189

8.1.3 RGB图像、索引图像和灰度图像的相互转换 192

8.2 彩色空间转换 196

8.3 彩色图像处理 203

8.3.1 彩色补偿 203

8.3.2 彩色平衡 206

8.3.3 平滑、滤波和锐化 208

8.4 伪彩色图像处理 212

8.4.1 灰度分层法伪彩色处理 212

8.4.2 灰度变换法伪彩色处理 213

8.4.3 彩色图像的伪彩色处理 213

8.4.4 多光谱图像的伪彩色处理 214

8.4.5 频域伪彩色处理 214

第9章 图像压缩 217

9.1 图像压缩与编码概述 217

9.1.1 编码冗余 218

9.1.2 像素间冗余 219

9.1.3 心理视觉冗余 219

9.2 无损压缩技术 219

9.2.1 哈夫曼编码 219

9.2.2 LZW编码 222

9.2.3 行程编码 222

9.3 有损压缩技术 223

9.4 图像压缩的国际标准 227

9.4.1 二值图像压缩标准 227

9.4.2 静态图像压缩标准 228

9.4.3 视频压缩标准 230

第10章 图像分割 233

10.1 阈值分割法 233

10.1.1 全局阈值法 234

10.1.2 局部阈值法 235

10.1.3 直方图变换法 236

10.1.4 松弛法 237

10.2 边缘检测 237

10.2.1 简单的边缘检测算子 238

10.2.2 Canny边缘检测 242

10.2.3 Susan边缘检测 243

10.2.4 小波边缘检测 245

10.3 区域分割法 247

10.3.1 区域生长算法 247

10.3.2 基于四叉树结构的分割算法 248

10.4 特征分割法 254

10.4.1 纹理特征分割法 254

10.4.2 颜色特征分割法 255

第11章 小波图像处理 261

11.1 小波分析 261

11.1.1 小波分析概述 261

11.1.2 连续小波变换 262

11.1.3 离散小波变换 264

11.2 二维离散小波变换和小波包变换的MATLAB实现 266

11.2.1 二维离散小波变换 266

11.2.2 二维小波包变换 278

11.3 图像的小波降噪和压缩 280

11.3.1 图像的小波降噪 280

11.3.2 图像的小波压缩 287

11.4 二维小波分析的应用 293

11.4.1 图像增强 293

11.4.2 图像融合 295

11.4.3 图像平滑 297

第12章 形态学图像处理 301

12.1 引言 301

12.1.1 集合论的几个基本概念 302

12.1.2 二值图像的逻辑运算 303

12.2 膨胀和腐蚀 304

12.2.1 膨胀 305

12.2.2 腐蚀 308

12.2.3 膨胀与腐蚀的对偶性 310

12.3 开操作和闭操作 312

12.4 击中和击不中变换 314

12.5 形态学图像处理综合应用 320

12.5.1 边界提取 321

12.5.2 区域填充 324

12.5.3 对象提取 327

12.5.4 细化与骨架提取 328

12.5.5 对象标注 330

12.5.6 图像的特性度量 332

12.5.7 噪声滤除 335

12.5.8 形态学重构 336

12.6 灰度图像形态学 338

12.6.1 膨胀和腐蚀 339

12.6.2 开运算和闭运算 340

12.6.3 重构 341

第13章 MATLAB在数字水印和信息隐藏方面的应用 343

13.1 MATLAB在数字水印研究中的应用 343

13.1.1 数字水印概述 344

13.1.2 数字水印技术的常用算法 345

13.1.3 抗几何攻击的数字水印算法 346

13.2 MATLAB在信息隐藏技术研究中的应用 354

参考文献 365