第1篇MATLAB基础 2
第1章 数字图像基础 2
1.1数字图像处理简介 2
1.1.1什么是图像 2
1.1.2图像的分类 2
1.1.3数字图像的产生 3
1.1.4数字图像处理的研究内容 3
1.1.5数字图像处理的实验工具 6
1.2图像的表示方法 6
1.2.1二进制图像 7
1.2.2灰度图像 7
1.2.3 RGB图像 7
1.2.4索引图像 8
1.2.5多帧图像 9
1.3图像的数据结构 10
1.3.1矩阵 10
1.3.2链码 10
1.3.3拓扑结构 12
1.3.4关系结构 12
1.4计算机中的图像文件格式 13
1.4.1 BMP文件格式 13
1.4.2 GF文件格式 14
1.4.3 JPEG文件格式 15
1.4.4 TIFF文件格式 16
1.5本章小结 16
习题 17
第2章MATLAB基础 18
2.1 MATLAB简介 18
2.1.1 MATLAB发展史 18
2.1.2 MATLAB R2010a新功能和特点 19
2.1.3 MATLAB运行环境 19
2.1.4 MATLAB的工作界面 20
2.1.5 MATLAB的常用命令 22
2.1.6 MATLAB的帮助系统 24
2.2 MATLAB的数据类型 25
2.2.1数值类型 25
2.2.2字符与字符串 29
2.2.3逻辑类型 34
2.2.4函数句柄 35
2.2.5结构类型 37
2.2.6细胞数组类型 39
2.3 MATLAB的运算符 43
2.3.1算术运算符 44
2.3.2关系运算符 45
2.3.3逻辑运算符 46
2.3.4运算优先级 47
2.4 MATLAB的矩阵 48
2.4.1矩阵的建立 48
2.4.2矩阵的操作 50
2.4.3矩阵运算相关函数 52
2.5 MATLAB控制语句 53
2.5.1循环结构 54
2.5.2选择结构 55
2.5.3程序流程控制 58
2.6 MATLAB的m文件 59
2.6.1 m文件的分类 59
2.6.2 m文件的编写 60
2.6.3 m文件的调试 63
2.7 MATLAB图形可视化 64
2.7.1 MATLAB绘图步骤 64
2.7.2二维图形绘制 65
2.7.3图形的修饰 66
2.7.4特殊图形的绘制 70
2.8本章小结 72
习题 72
第3章MATLAB图像处理基础 74
3.1图像处理工具箱 74
3.1.1图像处理工具箱使用向导 74
3.1.2学习更多关于图像处理工具箱 79
3.2图像类型的转换 80
3.2.1 RGB图像转换为灰度图像 81
3.2.2 RGB图像转换为索引图像 82
3.2.3灰度图像转换为索引图像 83
3.2.4索引图像转换为灰度图像 85
3.2.5索引图像转换为RGB图像 86
3.2.6二值图像的转换 87
3.2.7数值矩阵转换为灰度图像 90
3.3图像文件的读写 90
3.3.1文件信息读取 91
3.3.2图像文件的读取 92
3.3.3图像文件的保存 96
3.4图像文件的显示 97
3.4.1图像显示函数 97
3.4.2像素信息的显示 110
3.5视频文件的读写 113
3.5.1视频文件的读取 113
3.5.2视频文件的播放 118
3.6本章小结 119
习题 120
第2篇 基于MATLAB的常见图像处理技术 122
第4章 数字图像的运算 122
4.1图像的像素运算 122
4.1.1图像点运算 122
4.1.2图像代数运算 126
4.1.3图像逻辑运算 138
4.2图像的几何变换 140
4.2.1图像的平移 140
4.2.2图像的镜像 144
4.2.3图像的缩放 146
4.2.4图像的转置 149
4.2.5图像的旋转 150
4.2.6图像的剪切 151
4.2.7图像的空间变换 153
4.3图像的邻域和块操作 156
4.3.1图像的邻域操作 156
4.3.2图像的区域选取 160
4.4本章小结 162
习题 162
第5章 图像增强技术 164
5.1图像增强技术介绍 164
5.2图像质量评价介绍 164
5.3空域内的图像增强 165
5.3.1灰度变换增强 165
5.3.2直方图增强 171
5.4图像的统计特性 177
5.4.1图像均值 177
5.4.2图像的标准差 178
5.4.3图像的相关系数 179
5.4.4图像的等高线 180
5.5空域滤波 181
5.5.1线性空域滤波 181
5.5.2非线性空域滤波 183
5.6频域滤波 186
5.6.1低通滤波 187
5.6.2高通滤波 190
5.6.3带阻滤波器 193
5.6.4同态滤波 195
5.7本章小结 197
习题 197
第6章 图像复原技术 198
6.1图像复原技术介绍 198
6.2图像噪声模型 199
6.2.1噪声介绍 199
6.2.2噪声的MATLAB实现 200
6.3空域内的滤波复原 207
6.3.1均值滤波 207
6.3.2顺序统计滤波 209
6.3.3自适应滤波 211
6.4图像复原方法 213
6.4.1逆滤波复原 213
6.4.2维纳滤波复原 215
6.4.3约束最小二乘法复原 218
6.4.4 Lucy-Richardson复原 221
6.4.5盲解卷积复原 224
6.5本章小结 226
习题 226
第7章 图像分割技术 227
7.1图像分割技术介绍 227
7.2边缘分割技术 227
7.2.1图像中的线段 228
7.2.2微分算子 228
7.2.3 Canny算子 233
7.2.4 LOG算子 234
7.3阈值分割技术 235
7.3.1全局阈值 236
7.3.2 Otsu阈值分割 238
7.3.3迭代式阈值分割 239
7.4区域分割技术 241
7.4.1区域生长法 241
7.4.2分水岭分割 241
7.5本章小结 242
习题 242
第8章 图像变换技术 243
8.1图像变换技术介绍 243
8.2图像Radon变换 243
8.2.1 Radon变换介绍 243
8.2.2 Radon正变换 244
8.2.3 Radon反变换 246
8.3图像傅立叶变换 249
8.3.1傅立叶变换的物理意义 249
8.3.2傅立叶变换的定义及性质 249
8.3.3傅立叶变换的MATLAB实现 252
8.3.4傅立叶变换的应用 259
8.4图像离散余弦变换 262
8.4.1离散余弦变换的定义 262
8.4.2离散余弦变换的MATLAB实现 263
8.4.3离散余弦变换的应用 266
8.5其他图像变换 268
8.5.1 Hadamard变换 268
8.5.2 Hough变换 270
8.6本章小结 273
习题 273
第9章 彩色图像处理 274
9.1彩色图像基础 274
9.1.1三原色 274
9.1.2色调、饱和度和亮度 275
9.2彩色图像的坐标变换 275
9.2.1 MATLAB中的颜色模型 276
9.2.2 MATLAB中颜色模型转换 277
9.3本章小结 280
习题 280
第3篇 基于MATLAB的高级图像处理技术及应用 282
第10章 图像压缩编码 282
10.1图像压缩编码基础 282
10.2霍夫曼编码及其MATLAB实现 285
10.2.1基本原理 285
10.2.2 MATLAB实现 287
10.3香农编码及其MATLAB实现 290
10.3.1基本原理 290
10.3.2 MATLAB实现 291
10.4算术编码及其MATLAB实现 292
10.4.1基本原理 293
10.4.2 MATLAB实现 294
10.5行程编码及其MATLAB实现 296
10.5.1基本原理 296
10.5.2 MATLAB实现 296
10.6预测编码及其MATLAB实现 299
10.6.1基本原理 299
10.6.2 MATLAB实现 300
10.7静止图像压缩编码标准——JpEG 302
10.7.1 JPEG标准 302
10.7.2 JPEG算法实现 303
10.8本章小结 309
习题 310
第11章 图像特征分析 311
11.1颜色特征描述及MATLAB实现方法 311
11.1.1颜色矩 311
11.1.2颜色直方图 314
11.2纹理特征描述及MATLAB实现方法 317
11.2.1灰度差分统计法 318
11.2.2自相关函数法 319
11.2.3灰度共生矩阵 321
11.2.4频谱分析法 325
11.3形状特征描述及MATLAB实现方法 330
11.3.1边界表示方法 330
11.3.2边界特征描述 332
11.3.3区域特征描述 336
11.4本章小结 343
习题 343
第12章 形态学图像处理 345
12.1基本的形态学运算 345
12.1.1基本概念 345
12.1.2结构元素 346
12.1.3膨胀与腐蚀 347
12.1.4开运算和闭运算 351
12.2组合形态学运算 353
12.2.1高帽滤波和低帽滤波 353
12.2.2图像填充操作 354
12.2.3最大值和最小值 356
12.2.4图像的边界测定 358
12.2.5二值图像的形态学操作 360
12.3二值图像的其他形态学操作 362
12.3.1二值图像的极限腐蚀 362
12.3.2二值图像的查表操作 363
12.3.3二值图像的标记 363
12.3.4二值图像的对象选择 365
12.3.5二值图像的面积 365
12.3.6二值图像的欧拉数 366
12.4本章小结 367
习题 368
第13章 小波在图像处理中的应用 369
13.1小波变换基础 369
13.1.1小波变换的基本定义 369
13.1.2小波变换的实现原理 370
13.2与图像相关的小波变换工具箱简介 373
13.2.1小波变换工具箱支持的图像类型 373
13.2.2小波变换工具箱提供的母小波 375
13.2.3与图像处理有关的小波变换函数 382
13.3应用小波图像去噪的MATLAB实现 392
13.3.1小波图像去噪原理 392
13.3.2小波图像去噪实现 393
13.4应用小波图像压缩的MATLAB实现 399
13.4.1小波图像压缩原理 399
13.4.2小波图像压缩实现 399
13.5应用小波图像融合的MATLAB实现 405
13.5.1小波图像融合原理 405
13.5.2小波图像融合实现 406
13.6本章小结 409
习题 410
第14章 基于Simulink的视频和图像处理 411
14.1 Video and Image Processing Blockset子模块库 411
14.1.1分析和增强模块库 411
14.1.2转换模块库 412
14.1.3滤波模块库 413
14.1.4几何变换模块库 414
14.1.5形态学操作模块库 415
14.1.6接收器模块库 416
14.1.7输入源模块库 416
14.1.8统计模块库 417
14.1.9文本和图形模块库 418
14.1.10变换模块库 419
14.1.11工具模块库 419
14.2图像增强的Simulink实现 420
14.2.1灰度变换增强 420
14.2.2图像平滑增强 422
14.2.3图像锐化增强 425
14.3图像转换的Simnlink实现 427
14.3.1图像类型转换 427
14.3.2色彩空间转换 429
14.3.3图像求补 431
14.4图像几何变换的Simulink实现 433
14.4.1图像的旋转 433
14.4.2图像的缩放 435
14.4.3图像的切变 437
14.5图像形态学描述的Simulink实现 439
14.5.1膨胀和腐蚀 439
14.5.2开启和闭合 441
14.5.3形态学对图像的操作 444
14.6图像处理综合实例的Simulink实现 446
14.7本章小结 449
习题 450
第15章 图像处理的MATLAB实例 451
15.1滤波反投影图像重建算法的MATLAB实现 451
15.1.1滤波反投影图像重建算法的基本原理 451
15.1.2滤波反投影图像重建算法的MATLAB实现 452
15.2车牌图像倾斜校正算法的MATLAB实现 463
15.2.1基于Hough变换的车牌图像倾斜校正算法的实现 464
15.2.2基于Radon变换的车牌图像倾斜校正算法的实现 466
15.3人脸识别中核心算法的MATLAB实现 468
15.3.1基于肤色的人脸区域检测与分割的MATLAB实现 468
15.3.2人眼检测与定位的MATLAB实现 472
15.4基于BP神经元网络图形识别的MATLAB实现 475
15.4.1 BP神经网络的结构及学习规则 476
15.4.2基于MATLAB自编函数的图形识别实现 477
15.4.3基于MATLAB神经网络函数的图形识别实现 480
15.5本章小结 484