第1章 数字图像处理基础 1
1.1数字图像处理概述 1
1.1.1数字图像处理的特点 1
1.1.2数字图像处理的方法和内容 2
1.1.3数字图像处理的应用和发展 4
1.2图像数字化 6
1.2.1图像采样 6
1.2.2图像量化 7
1.3图像文件格式 9
1.3.1JPG格式图像 9
1.3.2BMP格式图像 11
1.3.3其他格式图像 13
1.4习题 14
第2章 MATLAB软件 15
2.1MATLAB特点 15
2.2MATLAB集成环境 16
2.2.1启动和退出 16
2.2.2MATLAB命令窗口 17
2.2.3MATLAB工作空间 17
2.2.4命令历史窗口 18
2.2.5当前工作目录窗口 19
2.2.6MATLAB搜索路径 19
2.2.7MATLAB帮助系统 20
2.3MATLAB基本运算 21
2.3.1MATLAB数据类型 21
2.3.2矩阵运算 23
2.3.3符号运算 27
2.3.4关系运算和逻辑运算 31
2.4MATLAB程序设计 34
2.4.1M文件 34
2.4.2MATLAB控制流 38
2.4.3程序基本设计原则 42
2.5文件相关操作 42
2.5.1数据存储 43
2.5.2数据导入 43
2.5.3数据打开 45
2.5.4底层文件输入/输出 46
2.6习题 48
第3章 MATLAB绘图 49
3.1二维绘图 49
3.1.1二维绘图基本步骤 49
3.1.2创建简单的二维图形 49
3.1.3曲线格式属性设置 51
3.1.4图形区域控制 54
3.2格式化绘图 58
3.2.1增加文本信息 58
3.2.2格式化文本标注 61
3.2.3特殊字符标注 62
3.3特殊图形函数 64
3.3.1特殊坐标系 64
3.3.2特殊图形 65
3.4三维绘图 71
3.4.1创建简单的三维图形 72
3.4.2三维网格曲面 72
3.4.3三维阴影曲面 76
3.5习题 80
第4章 MATLAB图像处理工具箱 81
4.1MATLAB图像处理的特点 81
4.1.1MATLAB与其他图像处理软件的比较 81
4.1.2MATLAB图像处理程序开发特点 82
4.2图像处理工具箱的图像类型 82
4.2.1二值图像 82
4.2.2灰度图像 83
4.2.3索引图像 83
4.2.4真彩色图像 84
4.3图像类型转换 85
4.3.1真彩色图像与索引图像的转换 85
4.3.2索引图像与灰度图像的转换 88
4.3.3其他图像类型的转换 90
4.4图像读/写和显示 92
4.4.1图像读/写 92
4.4.2图像显示 95
4.4.3特殊图像显示 99
4.5习题 103
第5章 彩色图像处理 104
5.1颜色处理基础 104
5.1.1人眼构造 104
5.1.2三色成像 105
5.2颜色模型 105
5.2.1RGB模型 105
5.2.2HSI模型 107
5.2.3RGB模型与HSI模型之间的变换 107
5.2.4CMY模型和CMYK模型 108
5.2.5YIQ模型 109
5.2.6YUV与YCb Cr颜色模型 109
5.2.7MATLAB实例——颜色空间转换 110
5.3图像颜色处理 114
5.3.1彩色图像的灰度化处理 114
5.3.2灰度图像转变为彩色图像 114
5.3.3MATLAB实例——彩色图像处理 116
5.4颜色量化与减色 119
5.4.1流行色算法 120
5.4.2中位切分算法 120
5.4.3八叉树颜色量化算法 120
5.5习题 121
第6章 图像基本运算 122
6.1代数运算 122
6.1.1加法运算 122
6.1.2减法运算 125
6.1.3乘法运算 126
6.1.4除法运算 128
6.2逻辑运算 129
6.3几何运算 130
6.3.1平移 131
6.3.2旋转 131
6.3.3比例缩放 131
6.3.4镜像 131
6.3.5MATLAB实例——几何变换用于对图像修正 132
6.4邻域处理 137
6.4.1滑动邻域处理 137
6.4.2分离邻域处理 139
6.5习题 140
第7章 图像灰度变换 142
7.1灰度变换的基本方法 142
7.2二值化和阈值处理 143
7.2.1非零元素取一法 144
7.2.2固定阈值法 145
7.2.3双固定阈值法 146
7.3灰度级变换 147
7.3.1灰度线性变换 147
7.3.2分段线性变换 148
7.3.3窗口灰度变换处理 149
7.3.4对数灰度变换 150
7.3.5MATLAB实例——灰度级变换用于图像增强 150
7.4直方图变换 154
7.4.1灰度直方图 154
7.4.2直方图均衡化 154
7.4.3MATLAB实例——调节图像对比度 156
7.5习题 159
第8章 图像的平滑和锐化 160
8.1图像噪声 160
8.1.1图像噪声分类和特点 160
8.1.2图像噪声模型 162
8.2邻域平均法 165
8.2.1 3×3均值滤波 166
8.2.2N×N均值滤波 166
8.2.3超限邻域平均法 166
8.2.4选择式掩模平滑 167
8.2.5MATLAB实例——邻域平均用于图像去噪 168
8.3中值滤波 171
8.3.1一维中值滤波 171
8.3.2二维中值滤波 171
8.3.3中值滤波器类型 172
8.3.4MATLAB实例——中值滤波用于图像去噪 173
8.4图像锐化 176
8.4.1梯度法 176
8.4.2拉普拉斯算子法 179
8.4.3定向滤波 179
8.4.4MATLAB实例——图像锐化用于增强图像边缘 180
8.5频域滤波 182
8.5.1低通滤波 182
8.5.2高通滤波 185
8.5.3带通带阻滤波 186
8.5.4MATLAB实例——频域滤波消除图像失真 187
8.6习题 192
第9章 图像分割 193
9.1阈值分割 193
9.1.1人工选择法 194
9.1.2自动阈值法 194
9.1.3MATLAB实例——基于分水岭算法的图像分割 197
9.2边界分割 200
9.2.1边缘检测 200
9.2.2边界跟踪 206
9.2.3边缘连接 209
9.2.4MATLAB实例——利用边界分割检测细胞 211
9.3区域分割 212
9.3.1区域生长法 213
9.3.2区域分裂法 214
9.3.3区域分裂合并法 214
9.4习题 217
第10章 图像形态学处理 218
10.1腐蚀和膨胀 218
10.1.1结构元素 218
10.1.2腐蚀 220
10.1.3膨胀 222
10.2腐蚀和膨胀的组合 226
10.2.1开运算和闭运算 226
10.2.2击中击不中变换 227
10.2.3骨架提取 228
10.2.4MATLAB实例——利用图像组合运算进行形态学处理 229
10.3形态学重构 233
10.3.1填充空洞 233
10.3.2消除边界对象 234
10.4习题 236
第11章 图像正交变换 237
11.1傅里叶变换 237
11.1.1连续傅里叶变换 237
11.1.2离散傅里叶变换 238
11.1.3傅里叶变换的性质 241
11.1.4快速傅里叶变换 244
11.1.5MATLAB实例——利用傅里叶变换显示图像频谱 245
11.2离散余弦变换 249
11.2.1一维离散余弦变换 249
11.2.2二维离散余弦变换 251
11.3沃尔什变换 254
11.4小波变换 255
11.4.1连续小波变换 255
11.4.2离散小波变换 259
11.4.3MATLAB实例——小波变换用于图像压缩 260
11.5习题 264
第12章 图像编码压缩 266
12.1图像压缩编码的可能性 266
12.2图像压缩编码 267
12.2.1无失真图像压缩编码 267
12.2.2有限失真图像压缩编码 273
12.2.3MATLAB实例——图像压缩用于消除冗余 275
12.3图像编码评价 287
12.3.1客观评价准则 287
12.3.2主观评价准则 288
12.4其他图像编码技术 289
12.4.1小波变换编码 289
12.4.2模型基编码 289
12.4.3分形编码 290
12.5习题 291
第13章 图像处理应用实例 292
13.1图像处理用于车辆牌照定位 292
13.1.1车辆牌照图像特点 292
13.1.2车牌图像预处理 293
13.1.3车牌定位 297
13.2医学图像增强处理 300
13.2.1灰度变换 300
13.2.2空域增强 301
13.2.3频域滤波 302
13.2.4伪彩色处理 304
13.3习题 305
参考文献 306