数字图像处理基础与实践 MATLAB版PDF电子书下载

第1章 绪论 1

1.1 基本概念 1

1.2 MATLAB基础 3

1.2.1 MATLAB工具箱安装 3

1.2.2 几个常用的MATLAB命令 3

1.2.3 MATLAB的内联函数与匿名函数 5

1.2.4 MATLAB GPU编程基础 6

1.3 本书内容 8

本章实验 9

实验一 MATLAB工具箱安装 9

实验二 MATLAB基本操作 9

第2章 图像的基本操作 10

2.1 数字图像的离散化表示 10

2.1.1 灰度图像 10

2.1.2 彩色图像 12

2.2 数字图像的读、写和显示 13

2.2.1 图像的读取 13

2.2.2 图像的显示 14

2.2.3 图像的保存 16

2.3 邻域操作与块操作 16

2.3.1 图像的邻域操作 16

2.3.2 图像的块操作 18

本章实验 19

实验一 灰度图像的基本操作 19

实验二 彩色图像的基本操作 20

实验三 图像的邻域操作 21

第3章 图像的基本运算 22

3.1 代数运算 22

3.1.1 图像的叠加函数 23

3.1.2 绝对值差函数 23

3.1.3 图像的减法运算 25

3.1.4 图像的乘法运算 25

3.1.5 图像的除法运算 26

3.1.6 图像的线性组合 27

3.1.7 图像的求补运算 27

3.2 几何变换 28

3.2.1 改变图像大小 28

3.2.2 图像的剪切 29

3.2.3 图像的旋转 30

3.2.4 图像的几何形变 31

本章实验 33

实验一 图像亮度的自适应调整 33

实验二 使用基本运算添加图像水印 33

实验三 仿射变换的MATLAB实现 35

第4章 图像的频域操作 36

4.1 傅里叶变换 36

4.1.1 连续傅里叶变换 37

4.1.2 离散傅里叶变换 38

4.1.3 离散傅里叶变换的实现 38

4.1.4 快速卷积的离散傅里叶变换实现 40

4.2 离散余弦变换 42

4.2.1 离散余弦变换定义 42

4.2.2 离散余弦变换的实现 43

4.3 小波变换 44

4.3.1 小波变换的定义 44

4.3.2 离散小波变换的实现 47

4.4 Hough变换与Radon变换 49

4.4.1 Hough变换 49

4.4.2 Radon变换及实现 50

本章实验 52

实验一 利用傅里叶变换进行文本定位 52

实验二 离散余弦变换练习 53

实验三 小波变换练习 53

实验四 Radon变换练习 54

第5章 形态学图像处理 55

5.1 数学形态学的集合论基础 55

5.2 二值形态学 56

5.3 灰度形态学 57

5.4 形态学操作的MATLAB实现 58

本章实验 利用imerode和imdilate函数实现图像的开、闭操作 60

第6章 图像的空域增强 62

6.1 基本知识 62

6.2 灰度变换 63

6.3 直方图处理 64

6.3.1 直方图 64

6.3.2 直方图均衡化 65

6.4 空域滤波 66

6.4.1 平滑滤波 67

6.4.2 锐化滤波 70

本章实验 73

实验一 直方图均衡化编程实现 73

实验二 灰度变换与直方图均衡化比较 74

实验三 图像空域滤波的块操作实现 74

第7章 图像的频域增强 75

7.1 低通滤波 75

7.1.1 傅里叶变换低通滤波 76

7.1.2 小波变换低通滤波 78

7.2 高通滤波 79

本章实验 83

实验一 巴特沃斯滤波器的快速算法实现 83

实验二 频域滤波器的图像滤波 83

第8章 图像去噪 84

8.1 噪声模型及实现 84

8.1.1 两类常见的噪声模型 84

8.1.2 噪声添加的实现 85

8.2 噪声滤除及效果评价 86

8.3 细节保持的滤波器 88

8.3.1 灰度最小方差滤波器 88

8.3.2 k近邻（KNN）平滑滤波器 89

8.3.3 自适应中值滤波器 89

8.3.4 双边滤波器 92

8.3.5 非局部均值滤波器 92

本章实验 93

实验一 不同滤波器的滤波性能比较 93

实验二 细节保持滤波器的实现 94

第9章 图像分割 95

9.1 点检测与线检测 95

9.1.1 点检测 96

9.1.2 线检测 97

9.2 边缘检测 100

9.2.1 图像不连续性的数学刻画 100

9.2.2 Roberts算子 102

9.2.3 Sobel算子 103

9.2.4 Prewitt算子 103

9.2.5 拉普拉斯算子 104

9.2.6 LOG算子与DOG算子 104

9.2.7 Canny算子 106

9.2.8 形态学算子 108

9.3 基于灰度阈值的图像分割 108

9.3.1 全局阈值分割 109

9.3.2 局部阈值分割和多阈值分割 113

9.4 区域生长法与分裂合并法进行图像分割 114

9.4.1 区域生长法 114

9.4.2 分裂合并法 115

9.5 使用分水岭法进行图像分割 119

本章实验 121

实验一 基于Radon变换的灰度图像线检测 121

实验二 不同检测算子的性能比较 121

实验三 阈值分割算法比较 122

实验四 图像的四叉树分解 122

实验五 分水岭算法进行图像分割 123

附录A 实验报告参考模板 124

参考文献 126