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