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