MATLAB图像处理宝典PDF电子书下载

第1部分 基础篇 1

第1章MATLAB图像处理工具与安装设置 2

1.1 MATLAB的版本 2

1.2 7.1版图像处理工具箱的新特性 3

1.2.1新的corner函数探测图像中的角点处 3

1.2.2 imtool中有效显示和导航任意格式的超大图像 4

1.2.3使用blockproc函数控制填充动作 5

1.2.4 blockproc函数支持JPEG2000文件格式写入 5

1.2.5 dicomread函数功能增强 5

1.2.6 nitfinfo函数的图像放大区域现在返回一个数值 6

1.2.7新版本中性能提升的函数 6

1.2.8被移除的函数和函数元素 6

1.3 4.0版图像获取工具箱的新特性 6

1.3.1支持GigE Vision 7

1.3.2支持Linux操作系统 7

1.3.3视频装置信号获取模块的展开代码生成 8

1.3.4支持苹果操作系统 8

1.3.5支持新Matrox硬件 8

1.3.6新版的图像相关工具箱个人评价 8

1.4 MATLAB安装问题 9

1.4.1 MATLAB和硬件的冲突问题 9

1.4.2将MATLAB安装在中文目录下引起的问题 10

1.4.3 License冲突问题 11

1.4.4 MATLAB和Windows Vista操作系统的兼容性问题 11

1.4.5安装MATLAB的其他相关问题 11

1.5 MATLAB R2010b安装指导 12

1.6小结 16

第2章MATLAB图像处理的特点及学习方法 17

2.1 MATLAB与其他图像处理软件的比较 17

2.2 MATLAB图像处理程序的开发特点 19

2.3 MATLAB图像处理适用人员 19

2.4从图像入手学习MATLAB 21

2.4.1视觉图像和MATLAB的联系 21

2.4.2图像在MATLAB中的处理 22

2.4.3 MATLAB中的三维数据场处理 23

2.5 MATLAB图像处理研究的基本问题 24

2.6 MATLAB图像处理新功能的相关函数 25

2.6.1函数命令corner 25

2.6.2函数命令rsetwrite 27

2.6.3函数命令blockproc 29

2.7更新的Demos 32

2.7.1对大图像进行块处理 33

2.7.2计算大图像的统计数据 36

2.7.3并行批处理多个图像文件 41

2.7.4视频和图像处理模块库部分新Demo简介 45

2.8小结 46

第3章 数字图像基础 47

3.1数字图像 47

3.1.1图像的概念 47

3.1.2图像信息的重要性 49

3.2图像采集基本知识 50

3.2.1电视摄像机 50

3.2.2电荷-耦合装置 50

3.2.3分辨率 51

3.2.4图像采集卡基本知识 52

3.3图像处理和分析 52

3.3.1图像处理和图像分析问题 52

3.3.2图像变换 55

3.4数字图像技术应用 56

3.4.1材料科学研究中的计算机图像分析与处理 56

3.4.2 MATLAB材料科学的相关处理 57

3.4.3医学图像 62

3.4.4 MATLAB医学图像的相关处理 64

3.4.5使用MATLAB查找地震中心 67

3.4.6常见数字图像行业应用 71

3.5 MATLAB可读的图像及视频的格式 72

3.5.1图像格式 72

3.5.2视频格式 76

3.6小结 78

第4章MATLAB图形绘制 79

4.1基本二维图形的绘制 79

4.1.1创建简单的二维图形 79

4.1.2精确绘图 83

4.1.3二维图形修饰 85

4.1.4多幅图形共用图形窗口 86

4.2特殊二维图形的绘制 87

4.2.1直方图 87

4.2.2条形图 88

4.2.3饼图 90

4.2.4柄图 91

4.2.5阶梯图 92

4.2.6面积图 93

4.2.7彗星图 94

4.2.8帕累托图 94

4.2.9散点图 95

4.2.10散点矩阵图 96

4.2.11极坐标图 97

4.2.12等高线图 98

4.3三维图形的绘制 99

4.3.1创建简单的三维图形 99

4.3.2三维线性图形 99

4.3.3平面网格点的生成 100

4.3.4曲面网格图和网面图 101

4.4应用实例 102

4.4.1三维绘图程序编译实例 102

4.4.2 Excel调用MATLAB三维绘图 103

4.4.3凸轮绘制 105

4.5小结 106

第5章 颜色和三维物体描述 107

5.1颜色模型分类 107

5.1.1颜色的混色表示法 108

5.1.2颜色的显色表示法 109

5.2颜色的相关知识 109

5.2.1色度学相关知识 109

5.2.2 CIE色度图 112

5.3常用的颜色模型——彩色图像模式 115

5.3.1 RGB模式 115

5.3.2 CMYK模式 116

5.3.3 Lab模式 116

5.3.4 HSV模式 116

5.3.5 HSL模式 117

5.3.6 YUV模式 117

5.3.7 YCbCr模式 118

5.3.8 YIQ模式 118

5.4 MATLAB颜色空间转换 118

5.4.1 YIQ空间与RGB空间转换 118

5.4.2 HSV空间与RGB空间转换 120

5.4.3 YCbCr空间与RGB空间的转换 122

5.5常用视频色彩编码 124

5.5.1 YUV 124

5.5.2 YCbCr 124

5.6三维物体描述 125

5.6.1二维笛卡儿坐标系统 125

5.6.2三维笛卡儿坐标系统 125

5.6.3绘制三角形 126

5.6.4三维图元 126

5.6.5表面和顶点法向量 127

5.7小结 128

第6章MATLAB的光照与材质 129

6.1 OpenGL基础知识 129

6.1.1 OpenGL基本理解 129

6.1.2 OpenGL工作流程 130

6.1.3 OpenGL图形操作步骤 131

6.1.4 OpenGL基本功能 131

6.1.5真实感图形基本概念 132

6.1.6光照模型 132

6.1.7明暗处理 133

6.1.8材质 134

6.2 MATLAB图像渲染实例 135

6.2.1公式生成数据图像渲染 135

6.2.2球体的不同渲染效果 136

6.3 Light对象 137

6.3.1光照命令 137

6.3.2给场景添加光照 138

6.3.3影响光照效果的属性 138

6.3.4光照算法 139

6.4图形对象的反射特性——材质 140

6.4.1镜面反射和漫反射 140

6.4.2环境灯光 140

6.4.3镜面指数 141

6.4.4镜面颜色反射系数 141

6.4.5背面灯光 141

6.4.6数据空间中的灯光配置 142

6.5小结 143

第7章 科学计算可视化 145

7.1科学计算可视化基础 145

7.1.1科学计算可视化的重要意义 145

7.1.2应用领域 146

7.1.3应用实例 149

7.2科学计算可视化的常用方法 149

7.2.1二维平面数据场的可视化方法 149

7.2.2三维空间数据场的方法 150

7.2.3向量场可视化方法 152

7.3二维平面数据场可视化 153

7.4三维流场绘图 154

7.4.1流锥图——coneplot函数 154

7.4.2流线图——streamline函数 155

7.4.3流管图——streamtube函数 156

7.4.4流带图——streanmribbons函数 157

7.4.5带圆锥图的向量场 159

7.5小结 161

第8章 声学计算的MATLAB的图像表现 162

8.1声场分布状态 162

8.1.1脉动球点声源声场 163

8.1.2两个同相小球源的辐射声场 167

8.1.3无限大障板上圆形活塞的辐射 174

8.2声学发射阵的指向性 186

8.2.1阵的指向性 186

8.2.2换能器阵 189

8.3本章小结 202

第2部分 图像处理工具箱详解 203

第9章 图像处理工具箱基础 204

9.1图像处理的基本操作 204

9.2图像处理的高级应用 206

9.3图像处理工具箱支持的基本图像类型 211

9.3.1索引色图像 211

9.3.2灰度图像 212

9.3.3 RGB图像 212

9.3.4二值图像 213

9.3.5多帧图像 213

9.4图像类型转换 214

9.4.1抖动算法图像转换 214

9.4.2 RGB图像转换为灰度图像 215

9.4.3 RGB图像转换为索引图像 216

9.4.4灰度图像转换为索引图像 217

9.4.5索引图像转换为灰度图像 218

9.4.6索引图像转换为RGB图像 219

9.4.7阈值法图像转换为二值图像 219

9.4.8将值法灰度图像转换为索引图像 220

9.4.9矩阵转换为图像 221

9.5小结 221

第10章 图像变换 222

10.1图像变换概述 222

10.2傅里叶变换 223

10.2.1一维连续傅里叶变换 223

10.2.2一维离散傅里叶变换 223

10.2.3二维连续傅里叶变换 224

10.2.4二维离散傅里叶变换 224

10.2.5 MATLAB中的快速傅里叶变换函数 226

10.3离散傅里叶变换的性质 228

10.3.1可分离性 228

10.3.2平移性 229

10.3.3周期性及共轭对称性 231

10.3.4旋转性质 231

10.3.5线性性质 231

10.3.6 F（0，0）与图像均值的关系 232

10.3.7图像拉普拉斯算子处理后的傅里叶变换 232

10.3.8卷积与相关定理 232

10.4快速傅里叶变换的应用 233

10.4.1滤波器频率响应 233

10.4.2快速卷积 233

10.4.3图像特征识别 235

10.5离散余弦变换 236

10.5.1连续实偶函数的傅里叶变换 236

10.5.2离散余弦变换 237

10.6 MATLAB中的离散余弦变换函数 238

10.6.1离散二维余弦变换 238

10.6.2二维离散余弦逆变换 239

10.7离散余弦变换和图像压缩 240

10.8 radon变换 241

10.8.1图像在指定方向上的radon变换 242

10.8.2利用radon变换检测直线 243

10.8.3 radon逆变换及应用 244

10.9小结 247

第11章 数学形态学 248

11.1数学形态学基础 248

11.1.1数学形态学的概念 248

11.1.2数学形态学的应用 249

11.1.3 MATLAB中的常用数学形态学函数 250

11.1.4数学形态学的一般应用步骤 250

11.2数学形态学基本运算 252

11.2.1膨胀和腐蚀 252

11.2.2数学形态学重建 258

11.2.3距离变换 259

11.2.4对象、区域和特征度量 261

11.2.5查找表 262

11.2.6基于数学形态学的数字识别例子 263

11.2.7 MATLAB数学形态学函数在工作中的应用 265

11.3小结 265

第12章 图像增强 266

12.1图像增强概述 266

12.1.1空域变换增强 266

12.1.2空域滤波增强 267

12.1.3频域增强 267

12.2点运算 268

12.2.1灰度级修正 268

12.2.2灰度变换 269

12.2.3直方图修正 270

12.3 MATLAB灰度变换 271

12.3.1 imadjust函数 271

12.3.2动态范围压缩 274

12.4 MATLAB直方图修正 274

12.4.1直方图均衡化 275

12.4.2直方图匹配 276

12.5平滑滤波器 277

12.5.1掩模消噪法 279

12.5.2邻域平均法 281

12.5.3多图像平均法 283

12.6中值滤波器 283

12.7锐化滤波器 285

12.7.1空域高通滤波 286

12.7.2梯度图像输出方法 287

12.8频域增强 289

12.8.1布特沃斯低通滤波器实例 289

12.8.2同态滤波 291

12.9伪彩色处理 293

12.9.1彩色图像的伪彩色处理 294

12.9.2灰度分层法伪彩色处理 295

12.9.3灰度变换法的彩色处理 295

12.9.4频域伪彩色处理 296

12.9.5多光谱图像的伪彩色处理——在遥感学中常用 296

12.10小结 297

第13章 图像复原 298

13.1理解图像复原 298

13.1.1图像模糊的起因 298

13.1.2复原模型 299

13.1.3 PSF的重要性 299

13.2模糊与噪声 300

13.3使用维纳滤波器进行图像复原 302

13.4使用常规滤波器进行图像复原 306

13.5使用 Lucy-Richardson算法进行图像复原 310

13.6使用盲解卷积算法进行图像复原 316

13.7小结 320

第3部分 图像处理实务 321

第14章 小波变换在图像中的应用 322

14.1小波分析基础 322

14.2小波分析技术 323

14.2.1连续小波变换 323

14.2.2离散小波变换 325

14.2.3小波重构 327

14.3小波图像压缩 328

14.4小波图像消噪 332

14.4.1基本原理 332

14.4.2小波消噪的例子 332

14.5小波图像增强 336

14.6小波图像融合 337

14.7小结 340

第15章 图像分割 341

15.1图像分割基础 341

15.1.1图像分割定义 341

15.1.2边缘检测概述 342

15.2边缘检测算子 343

15.2.1罗伯特（Roberts）边缘算子 343

15.2.2索贝尔（Sobel ）边缘算子 344

15.2.3 Prewitt边缘算子 344

15.2.4拉普拉斯（Laplacian）边缘算子 345

15.2.5坎尼（Canny）边缘算子 345

15.2.6 MATLAB程序实现 346

15.3直线提取 349

15.3.1 Hough变换法 349

15.3.2 MATLAB程序实现 350

15.4阈值分割 353

15.4.1人工选择法 354

15.4.2自动阈值法 354

15.4.3 MATLAB程序实现 357

15.5分水岭算法 359

15.6区域生长和分裂合并 361

15.6.1区域生长法 361

15.6.2区域分裂与合并 362

15.6.3 MATLAB四叉树分解 363

15.7其他分割方法 365

15.7.1彩色图像分割 365

15.7.2聚类算法 366

15.7.3 MATLAB程序实现 366

15.8小结 369

第16章 图像表示与描述 370

16.1形状匹配的基本概念 370

16.2形状表示 371

16.2.1链码 371

16.2.2样条 372

16.2.3多边形近似 372

16.2.4标记图 373

16.3骨架描述 374

16.3.1骨架表示 374

16.3.2骨架、细化和中轴 375

16.3.3骨架算法 375

16.3.4骨架的MATLAB程序实现 375

16.4基于几何特征的形状描述子 376

16.4.1分散度 376

16.4.2欧拉数 377

16.4.3凹凸性 377

16.4.4复杂性 378

16.4.5偏心度 378

16.4.6二值图像的欧拉数的MATLAB程序实现 378

16.5边界描述子 379

16.6区域描述 380

16.6.1不变矩 381

16.6.2形态学描述 381

16.6.3 MATLAB程序实现 384

16.7纹理 385

16.7.1直方图统计特征 386

16.7.2灰度差分统计法 387

16.7.3图像灰度梯度方向矩阵 388

16.7.4自相关函数法 388

16.7.5傅里叶特征 389

16.7.6纹理的结构分析 390

16.7.7小波分析 390

16.8形状识别的示例 391

16.9小结 393

第17章 模式识别 394

17.1模式识别 394

17.1.1模式识别主要理论和方法 395

17.1.2模式识别过程 397

17.2统计模式识别 397

17.2.1统计模式识别方法 397

17.2.2特征分析 399

17.2.3特征抽取 401

17.2.4特征选择 402

17.2.5 Bayes分类器 403

17.3神经网络识别 403

17.3.1神经元模型 403

17.3.2网络结构 404

17.3.3反向传播网络 406

17.3.4图像识别的MATLAB程序实现 409

17.4模糊识别 411

17.4.1图像的模糊性 412

17.4.2模糊子集的基本概念 412

17.4.3基本术语与运算 413

17.4.4模糊性的度量方法 414

17.4.5模糊模式识别 414

17.5小结 415

第18章MATLAB图像应用实例 416

18.1图像应用领域 416

18.2生物识别技术 417

18.2.1指纹识别原理 417

18.2.2面部识别原理 418

18.2.3指纹识别的MATLAB程序实现 419

18.3数字水印技术 426

18.3.1数字水印应用领域 426

18.3.2数字水印技术特点 427

18.3.3数字图像水印算法 428

18.3.4 MATLAB程序实现 430

18.4遥感图像处理 432

18.4.1多光谱图像的特征 433

18.4.2 MATLAB程序实现 434

18.5小结 439

第19章 基于图像的MATLAB摩擦学仿真 440

19.1摩擦学表面的图像生成及表现 440

19.1.1三维表面描述规范 440

19.1.2 DEM的描述规范 441

19.1.3 DEM模型与摩擦表面三维几何建立过程的相关性 441

19.1.4摩擦学表面模型重构正确性检验 442

19.1.5利用地表数据生成技术得到数字化粗糙表面 443

19.1.6表面结构的生成 446

19.1.7人造微米级表面织构的设计 448

19.2摩擦学仿真计算相关参数的获取 449

19.3摩擦学仿真计算的程序编写 452

19.3.1基于真实表面的接触模型 452

19.3.2表面温度分布的模拟计算 454

19.3.3表面温度分布的模拟计算通用程序 455

19.4摩擦学仿真计算结果的图像表现 457

19.5小结 460