第1章 数字图像与MATLAB基础 1
1.1 数字图像处理简介 1
1.1.1 什么是数字图像 1
1.1.2 图像的分类 1
1.1.3 图像文件格式 3
1.2 数字图像处理的研究内容 5
1.2.1 图像变换 5
1.2.2 图像增强和复原 6
1.2.3 图像分割 6
1.2.4 图像编码压缩 7
1.3 MATLAB概述 7
1.3.1 MATLAB的发展历程 7
1.3.2 MATLAB系统 8
1.4 MATLAB工作环境 8
1.4.1 命令行窗口 8
1.4.2 帮助窗口 10
1.4.3 帮助系统窗口 11
1.4.4 M文件编辑窗口 12
1.4.5 图形窗口 14
1.4.6 当前文件夹 14
1.4.7 搜索路径 15
1.5 数组与矩阵 15
1.5.1 数组的创建与操作 15
1.5.2 常见的数组运算 19
1.5.3 矩阵的表示 22
1.5.4 寻访矩阵 26
1.5.5 矩阵的拼接 28
1.5.6 矩阵的运算 33
1.6 MATLAB基本数值类型 35
1.6.1 整数类型数据运算 37
1.6.2 变量与常量 39
1.6.3 数值 41
1.6.4 表达式 42
1.6.5 空数组 43
1.6.6 逻辑运算 44
1.6.7 关系运算 48
1.7 字符串 49
1.7.1 创建字符串 49
1.7.2 基本字符串操作 50
1.7.3 字符串操作函数 52
1.8 MATLAB程序流程控制结构 61
1.8.1 顺序结构 61
1.8.2 选择结构 62
1.8.3 循环结构 66
1.8.4 程序流程控制语句及其他常用命令 67
1.9 查询帮助命令 69
1.9.1 help命令 69
1.9.2 模糊寻找 71
1.10 小结 72
第2章 MATLAB图形的可视化 73
2.1 二维绘图 73
2.1.1 基本的二维绘图 74
2.1.2 figure函数与subplot函数 77
2.1.3 二维图形的标住与修饰 79
2.1.4 特殊二维图形的绘制 85
2.2 三维绘图 92
2.2.1 三维折线及曲线的绘制 93
2.2.2 三维图形坐标标记的函数 93
2.2.3 三维网格曲面的绘制 94
2.2.4 三维阴影曲面的绘制 96
2.2.5 三维图形的修饰与标注 99
2.2.6 特殊三维图形的绘制实例 101
2.3 小结 108
第3章 MATLAB图像处理基础 109
3.1 图像文件的读写 109
3.1.1 图像文件的查询 109
3.1.2 图像文件的读取 110
3.1.3 图像文件的储存 112
3.2 图像文件的显示 112
3.2.1 imtool函数 112
3.2.2 imshow函数 113
3.2.3 image函数和imagesc函数 115
3.2.4 colorbar函数 116
3.2.5 montage函数 117
3.2.6 warp函数 117
3.2.7 subimage函数 118
3.2.8 zoom函数 119
3.2.9 impixel函数 119
3.3 图像类型的转换 121
3.3.1 通过抖动算法转换图像类型的函数dither 121
3.3.2 灰度图像转换为索引图像的函数gray2ind 122
3.3.3 设定阈值将灰度图像转换为索引图像的函数grayslice 123
3.3.4 转换为二值图像的函数im2bw 124
3.3.5 索引图像转换为灰度图像的函数ind2gray 124
3.3.6 索引图像转换为RGB图像的函数ind2rgb 125
3.3.7 将数据矩阵转换为灰度图像的函数mat2gray 126
3.3.8 RGB图像转换为灰度图像的函数rgb2gray 126
3.3.9 RGB图像转换为索引图像的函数rgb2ind 127
3.4 MATLAB中的颜色模型 128
3.4.1 RGB模型 128
3.4.2 HSV模型 128
3.4.3 NTSC模型 129
3.4.4 YCbCr模型 129
3.4.5 HSI模型 129
3.5 颜色模型的转换 129
3.5.1 rgb2hsv函数 130
3.5.2 hsv2rgb函数 130
3.5.3 rgb2ntsc函数 131
3.5.4 ntsc2rgb函数 132
3.5.5 rgb2ycbcr函数 134
3.5.6 ycbcr2rgb函数 134
3.6 小结 135
第4章 数字图像的运算 136
4.1 图像的点运算 136
4.2 图像的代数运算 139
4.2.1 图像的加法运算 139
4.2.2 图像的减法运算 142
4.2.3 图像的乘法运算 143
4.2.4 图像的除法运算 145
4.2.5 其他用于代数运算的函数 146
4.3 图像的逻辑运算 151
4.4 图像的几何运算 153
4.4.1 图像的插值 153
4.4.2 图像的空间几何变换 154
4.5 图像仿射变换 163
4.6 图像的位逻辑运算 164
4.7 图像的邻域与块操作 166
4.7.1 滑动领域操作 166
4.7.2 按列向量进行模板和独立分块处理 167
4.7.3 独立分块处理 167
4.7.4 图像的区域处理 168
4.8 小结 170
第5章 图像的变换 171
5.1 傅里叶变换 171
5.1.1 连续傅里叶变换 171
5.1.2 离散傅里叶变换 172
5.1.3 快速傅里叶变换 173
5.1.4 MATLAB提供的傅里叶变换函数 174
5.1.5 傅里叶变换的性质 179
5.2 离散余弦变换 182
5.3 图像的Radon变换 186
5.3.1 Radon变换 186
5.3.2 Fanbeam投影 190
5.4 离散沃尔什和哈达玛变换 193
5.5 小结 196
第6章 图像的增强 197
6.1 空域内的图像增强 197
6.1.1 直方图 197
6.1.2 灰度变换增强 200
6.1.3 直方图均衡化 206
6.1.4 直方图规定化 207
6.2 空域滤波增强 209
6.2.1 imnoise函数 209
6.2.2 平滑滤波 212
6.2.3 中值滤波 215
6.2.4 二维统计顺序滤波 218
6.2.5 自适应滤波器 219
6.2.6 锐化滤波器 221
6.3 频域滤波增强 223
6.3.1 低通滤波 224
6.3.2 高通滤波 226
6.3.3 带阻滤波 229
6.3.4 同态滤波 230
6.4 彩色增强分析 231
6.4.1 伪彩色增强 231
6.4.2 真彩色增强 236
6.4.3 假彩色增强 236
6.5 小结 237
第7章 图像的分割 238
7.1 图像分割技术的介绍 238
7.2 边缘检测 239
7.2.1 梯度算子 239
7.2.2 拉普拉斯算子 243
7.2.3 Canny算子 244
7.3 霍夫变换 246
7.3.1 利用霍夫变换检测直线 246
7.3.2 利用霍夫变换检测圆 246
7.3.3 hough函数 247
7.3.4 houghpeaks函数 248
7.3.5 houghlines函数 249
7.4 基于区域的图像分割方法 251
7.4.1 区域生长法 251
7.4.2 区域分裂与合并法 253
7.5 阈值分割方法 254
7.5.1 直方图双峰法 254
7.5.2 最大类间方差法 255
7.5.3 迭代法 257
7.6 基于分水岭的图像分割方法 258
7.7 小结 261
第8章 图像的复原 262
8.1 成像系统的数学描述 262
8.2 图像的退化模型 263
8.2.1 连续退化模型 263
8.2.2 离散退化模型 264
8.2.3 图像复原评价标准 264
8.3 图像点扩展函数的估计方法 264
8.4 运动模糊图像的复原技术 265
8.4.1 运动模糊图像的退化模型 266
8.4.2 任意方向和水平方向运动模糊图像复原的关系 267
8.4.3 模糊长度和方向参数鉴别的基本方法 268
8.4.4 模糊长度的估计 269
8.5 图像质量评价 270
8.6 图像的几种复原方法 272
8.6.1 逆滤波复原 273
8.6.2 维纳滤波复原 275
8.6.3 约束的最小二乘方滤波复原 279
8.6.4 Lucy-Richardson复原 281
8.6.5 盲去卷积滤波复原 284
8.7 小结 287
第9章 图像的压缩编码 288
9.1 图像压缩编码的介绍 288
9.1.1 图像数据压缩的必要性 288
9.1.2 图像数据压缩的可行性 288
9.2 图像压缩编码理论 289
9.2.1 图像信号数字传输与存储的一般过程 290
9.2.2 图像数据压缩的基本原理 290
9.2.3 图像压缩编码的分类 291
9.3 图像压缩编码评价标准 291
9.3.1 压缩率与冗余度 292
9.3.2 客观标准 292
9.3.3 主观标准 293
9.4 常见的图像压缩编码 293
9.4.1 哈夫曼编码 293
9.4.2 香农编码 299
9.4.3 算术编码 302
9.4.4 行程编码 304
9.4.5 预测编码 307
9.4.6 变换编码 315
9.5 基于离散余弦变换的数字水印技术 322
9.6 小结 324
第10章 图像的形态学处理 325
10.1 数学形态学的基本运算 325
10.1.1 基本符号和定义 325
10.1.2 结构元素 326
10.1.3 膨胀处理 328
10.1.4 腐蚀处理 330
10.1.5 开运算和闭运算 332
10.1.6 图像的形态学操作 334
10.1.7 边界提取 339
10.1.8 击中或击不中处理 340
10.1.9 形态高帽滤波 341
10.2 形态学的重建操作 343
10.2.1 图像区域填充操作 343
10.2.2 极大值和极小值 345
10.2.3 查找表的创建 349
10.2.4 连通区域的标识 349
10.2.5 二值图像的对象选择与移除 351
10.2.6 距离变换 352
10.2.7 图像面积的计算 354
10.3 小结 355
第11章 句柄图形对象与GUI 356
11.1 句柄图形对象 356
11.1.1 图形对象属性 356
11.1.2 图形窗口对象 359
11.1.3 坐标轴对象 363
11.1.4 曲线对象 369
11.1.5 文字对象 370
11.1.6 曲面对象 373
11.1.7 块对象 375
11.1.8 图像对象 377
11.2 图形用户界面简介 378
11.2.1 GUI入门 378
11.2.2 GUI模板与设计窗口 379
11.3 控制框对象及属性 380
11.4 菜单设计 384
11.5 对话框设计 388
11.5.1 Windows公共对话框 390
11.5.2 MATLAB专用对话框 392
11.6 GUI的设计工具 396
11.6.1 布局编辑器 397
11.6.2 用属性查看器设置控制框属性 397
11.6.3 对象浏览器 398
11.6.4 Tab顺序编辑器 398
11.6.5 对齐对象 399
11.6.6 编辑器 399
11.6.7 菜单编辑器 400
11.7 小结 401
第12章 小波在图像处理中的应用 402
12.1 小波变换 402
12.1.1 一维连续小波变换 402
12.1.2 高维连续小波变换 404
12.1.3 离散小波变换 405
12.2 多分辨分析 405
12.3 小波包分析 407
12.3.1 小波包的定义 407
12.3.2 小波包的性质 408
12.3.3 几种常用的小波 409
12.4 MATLAB提供的小波变换函数 411
12.4.1 wcodemat函数 411
12.4.2 dwt2函数 411
12.4.3 idwt2函数 411
12.4.4 wavedec2函数 412
12.4.5 waverec2函数 412
12.4.6 appcoef2函数 412
12.4.7 detcoef2函数 413
12.4.8 upcoef2函数 413
12.4.9 wrcoef2函数 413
12.4.10 upwlev2函数 414
12.5 小波变换在图像增强方面的应用 419
12.5.1 基于小波变换的图像去噪技术 419
12.5.2 小波去噪的MATLAB实现 420
12.5.3 图像钝化与锐化 424
12.6 小波变换在图像压缩中的应用 427
12.6.1 基于小波变换的图像压缩流程 427
12.6.2 MATLAB实现小波的图像压缩 427
12.7 基于小波的图像融合应用 433
12.7.1 基于小波变换的图像融合算法原理 434
12.7.2 基于小波分解的融合算法 434
12.8 小波在图像边缘检测的应用 436
12.9 小波在图像数字水印压缩方面的应用 437
12.10 小结 440
第13章 BP神经网络在图像处理中的应用 441
13.1 神经元与网络结构 441
13.1.1 生物神经元 441
13.1.2 人工神经元 442
13.1.3 人工神经网络的构成 442
13.2 BP神经网络原理 444
13.2.1 BP神经网络模型及其基本原理 444
13.2.2 BP神经网络的主要功能 445
13.3 BP神经网络在实际中的应用 446
13.3.1 基于MATLAB的BP神经网络工具箱函数 446
13.3.2 BP神经网络在函数逼近中的应用 448
13.3.3 BP神经网络在图像识别中的应用 450
13.3.4 BP神经网络在图像压缩中的应用 454
13.4 小结 460
第14章 图像处理及GUI应用实例 461
14.1 MATLAB在医学图像处理的应用 461
14.2 MATLAB图像在特征提取中的应用 462
14.2.1 确定图像中的圆形目标 462
14.2.2 测量图像的粒度 464
14.2.3 测量图像的半径 465
14.2.4 测量图像的角度 467
14.3 MATLAB实现车牌图像倾斜矫正 469
14.4 图像处理在人脸识别中的应用 472
14.5 GUI的设计及应用 474
14.6 小结 487
参考文献 488