MATLAB R2016a數(shù)字圖像處理34例

目 錄
第1章 基于小波變換的圖像測試分析方法\t1
1．1 概述\t1
1．2 實例說明\t2
1．3 輸出結(jié)果與分析\t2
1．3．1 Haar小波變換測試結(jié)果\t4
1．3．2 db9小波變換測試結(jié)果\t5
1．4 源程序\t8
1．4．1 nstdhaardemo．m\t8
1．4．2 thresholdtestdemo．m\t10
1．4．3 modetest．m\t13
1．4．4 nstdhaardec2．m\t15
1．4．5 nstdhaarrec2．m\t16
1．4．6 mydwt2．m\t17
1．4．7 myidwt2．m\t17
第2章 數(shù)字圖像運算的算法分析與實現(xiàn)\t18
2．1 顏色空間分析\t18
2．1．1 顏色分析\t18
2．1．2 顏色轉(zhuǎn)換函數(shù)\t19
2．2 點運算\t20
2．2．1 線性點運算分析\t20
2．2．2 非線性點運算分析\t21
2．2．3 點運算與直方圖\t22
2．2．4 直方圖修正分析\t23
2．3 圖像的代數(shù)運算\t26
2．3．1 圖像的加法運算\t26
2．3．2 圖像的減法運算\t28
2．3．3 圖像的乘法運算\t29
2．3．4 圖像的除法運算\t30
2．3．5 圖像的線性運算\t31
2．3．6 圖像的非線性運算\t31
第3章 遙感圖像與醫(yī)學圖像的處理技術(shù)\t33
3．1 在遙感圖像處理中的應(yīng)用\t33
3．1．1 遙感\(zhòng)t33
3．1．2 利用MATLAB對遙感圖像進行直方圖匹配\t34
3．1．3 對遙感圖像進行濾波增強\t37
3．1．4 對遙感圖像進行融合\t38
3．2 在醫(yī)學圖像處理中的應(yīng)用\t40
3．2．1 概述\t40
3．2．2 醫(yī)學圖像的灰度變換\t41
3．2．3 基于高頻強調(diào)濾波和直方圖均衡化的醫(yī)學圖像增強\t45
第4章 圖像變換算法的MATLAB實現(xiàn)\t49
4．1 離散余弦變換\t49
4．1．1 一維離散余弦變換\t49
4．1．2 二維離散余弦變換\t50
4．1．3 快速離散余弦變換\t50
4．1．4 離散余弦變換的實現(xiàn)\t51
4．2 K-L變換分析\t53
4．2．1 K-L變換的基本定義\t53
4．2．2 K-L變換的基本性質(zhì)\t55
4．3 沃爾什－哈達瑪變換\t55
4．3．1 Walsh函數(shù)\t56
4．3．2 沃爾什－哈達瑪變換定義\t57
4．3．3 沃爾什－哈達瑪變換的實現(xiàn)\t58
第5章 數(shù)字圖像數(shù)字水印算法分析與實現(xiàn)\t60
5．1 數(shù)字水印特點\t60
5．2 數(shù)字水印應(yīng)用領(lǐng)域\t61
5．3 數(shù)字水印的基本理論\t63
5．4 數(shù)字水印算法\t64
5．4．1 空間域算法\t64
5．4．2 變換域算法\t64
5．4．3 壓縮域算法\t65
5．4．4 NEC算法\t65
5．4．5 生理模型算法\t66
5．5 數(shù)字水印研究現(xiàn)狀\t66
5．6 一種基本小波變換的數(shù)字水印方法\t67
第6章 Radon與Hough變換算法分析與實現(xiàn)\t71
6．1 Radon變換分析\t71
6．1．1 Radon變換原理\t71
6．1．2 Radon在圖像上的變換分析\t72
6．1．3 Radon變換檢測直線分析\t73
6．6．4 Radon的逆變換分析\t75
6．2 Hough變換\t77
6．2．1 Hough變換原理\t77
6．2．2 Hough變換實現(xiàn)\t79
6．2．3 Hough變換擴展\t80
第7章 圖像變換編碼算法分析與實現(xiàn)\t81
7．1 離散余弦變換編碼\t81
7．2 離散余弦變換編碼的MATLAB實現(xiàn)\t82
7．3 主成分變換編碼\t83
7．4 主成分變換編碼的MATLAB實現(xiàn)\t83
7．5 哈達瑪變換編碼\t86
7．6 哈達瑪變換編碼的MATLAB實現(xiàn)\t86
第8章 基于小波變換的圖像處理方法\t88
8．1 二維圖像變換及快速算法\t88
8．2 小波圖像壓縮\t94
8．2．1 圖像小波分析算法\t95
8．2．2 小波圖像壓縮例子演示\t97
8．3 小波圖像消噪\t100
8．3．1 閾值函數(shù)選取\t100
8．3．2 閾值選取\t101
8．3．3 小波圖像去噪實現(xiàn)步驟\t101
8．3．4 小波圖像消噪例子演示\t102
8．4 小波分析用于圖像增強\t105
8．5 小波分析用于圖像融合\t109
8．5．1 小波圖像融合基本原理\t109
8．5．2 小波圖像融合例子演示\t110
8．6 小波圖像的邊緣檢測\t112
8．6．1 小波分解邊緣檢測\t112
8．6．2 小波包分解邊緣檢測\t117
第9章 圖像分割算法分析與實現(xiàn)\t119
9．1 圖像分割基本論述\t119
9．1．1 圖像分割定義\t119
9．1．2 邊緣檢測\t120
9．2 閾值分割分析\t121
9．2．1 雙峰法MATLAB實現(xiàn)\t121
9．2．2 迭代法MATLAB實現(xiàn)\t123
9．2．3 大津法MATLAB實現(xiàn)\t124
第10章 圖像表示與描述的MATLAB實現(xiàn)\t128
10．1 區(qū)域描述\t128
10．1．1 不變矩\t128
10．1．2 紋理\t131
10．2 圖像表示的MATLAB實現(xiàn)\t135
10．2．1 conndef函數(shù)\t135
10．2．2 imclearborder函數(shù)\t136
10．2．3 極大值極小值變換MATLAB實現(xiàn)\t137
10．2．4 圖像極大值極小值區(qū)域MATLAB實現(xiàn)\t138
10．3 距離變換MATLAB實現(xiàn)\t139
10．4 查表操作MATLAB實現(xiàn)\t141
第11章 圖像類型轉(zhuǎn)換算法分析與實現(xiàn)\t144
11．1 圖像類型的轉(zhuǎn)換\t144
11．2 彩色模型的轉(zhuǎn)換\t146
11．3 MATLAB中顏色模型轉(zhuǎn)換\t148
11．3．1 RGB空間與HSV空間轉(zhuǎn)換\t148
11．3．2 RGB空間與YCbCr空間轉(zhuǎn)換\t149
11．3．3 RGB空間與NTSC空間轉(zhuǎn)換\t151
第12章 形態(tài)學運算算法分析與實現(xiàn)\t154
12．1 形態(tài)學基本運算\t154
12．2 形態(tài)學的基本概念\t154
12．2．1 集合論基礎(chǔ)\t154
12．2．2 包含、擊中、擊不中\(zhòng)t155
12．2．3 平移、對稱集\t155
12．2．4 腐蝕\t156
12．2．5 膨脹\t156
12．3 形態(tài)學基本運算MATLAB實現(xiàn)\t157
12．3．1 結(jié)構(gòu)元素矩陣\t157
12．3．2 膨脹運算\t159
12．3．3 腐蝕運算\t160
12．3．4 膨脹與腐蝕的對偶關(guān)系\t161
12．3．5 開運算和閉運算\t161
12．3．6 擊中與擊不中\(zhòng)t163
12．3．7 二值圖像形態(tài)學處理函數(shù)\t164
第13章 幀編碼及矢量量化編碼算法分析與實現(xiàn)\t167
13．1 幀編碼\t167
13．1．1 幀間編碼\t167
13．1．2 運動估計與運動補償編碼\t168
13．1．3 幀內(nèi)編碼\t168
13．2 矢量量化編碼\t169
13．2．1 矢量量化原理分析\t169
13．2．2 矢量量化編碼過程\t170
13．2．3 矢量量化編碼的MATLAB實現(xiàn)\t170
第14章 圖像處理操作的算法分析與實現(xiàn)\t176
14．1 空間變換分析\t176
14．1．1 投影變換分析\t176
14．1．2 仿射變換分析\t176
14．1．3 變換函數(shù)介紹\t177
14．2 塊操作\t179
14．2．1 邊緣操作\t179
14．2．2 顯示塊操作\t180
14．3 區(qū)域操作\t182
14．3．1 特殊區(qū)域指定法\t182
14．3．2 區(qū)域濾波\t187
14．3．3 填充區(qū)域\t188
第15章 頻域濾波算法分析與實現(xiàn)\t189
15．1 低通濾波器\t189
15．1．1 理想低通濾波器\t190
15．1．2 Butterworth低通濾波器\t193
15．2 高通濾波器\t195
15．2．1 理想高通濾波器\t195
15．2．2 Butterworth高通濾波器\t195
15．3 帶通和帶阻濾波器\t197
15．3．1 帶通濾波器\t198
15．3．2 帶阻濾波器\t198
15．4 同態(tài)濾波器\t198
第16章 圖像復原算法分析與實現(xiàn)\t202
16．1 無約束復原法\t202
16．1．2 有約束復原法\t203
16．2 頻域濾波器復原法\t205
16．2．1 Lucy_Richardson濾波器復原法\t205
16．2．2 逆濾波器復原法\t207
16．2．3 最小二乘濾波法復原\t210
第17章 分水嶺法與邊緣跟蹤算法分析與實現(xiàn)\t212
17．1 分水嶺法\t212
17．1．1 分水嶺法的基本原理\t212
17．1．2 分水嶺法MATLAB實現(xiàn)\t213
17．2 邊界跟蹤技術(shù)\t215
17．2．1 邊界跟蹤\t216
17．2．2 邊界跟蹤的MATLAB實現(xiàn)\t217
第18章 圖像退化算法分析與實現(xiàn)\t220
18．1 圖像的退化模型\t221
18．1．1 退化模型分析\t221
18．1．2 連續(xù)退化模型分析\t222
18．1．3 離散退化模型分析\t222
18．1．4 循環(huán)矩陣對角化分析\t225
18．1．5 點擴散函數(shù)的重要性\t227
18．2 圖像的模糊與噪聲\t227
18．3 退化函數(shù)估計\t229
18．3．1 圖像觀察估計法分析\t229
18．3．2 模型模糊法分析\t230
18．3．3 試驗估計法分析\t231
第19章 平滑及銳化濾波器算法分析與實現(xiàn)\t233
19．1 平滑濾波器\t234
19．1．1 鄰域平均法\t234
19．1．2 掩模消噪法\t237
19．1．3 中值濾波器\t238
19．1．4 多圖像平均法\t241
19．2 銳化濾波器\t241
19．2．1 梯度算法法\t242
19．2．2 拉普拉斯算子\t244
第20章 預測編碼算法分析與實現(xiàn)\t246
20．1 無損預測編碼\t246
20．2 無損預測編碼的MATLAB實現(xiàn)\t248
20．3 有損預測編碼\t249
20．4 無損預測編碼的MATLAB實現(xiàn)\t250
第21章 圖像小波分解算法分析與實現(xiàn)\t253
21．1 多分辨分析及小波包分析\t253
21．1．1 多分辨分析\t253
21．1．2 小波分析\t254
21．2 圖像的小波分解\t256
21．2．1 單尺度二維離散小波分解\t256
21．2．2 多尺度二維離散小波分解\t257
21．2．3 提取二維小波分解的高頻系數(shù)\t258
21．2．4 提取二維小波分解的低頻系數(shù)\t258
21．3 二維小波包分解\t260
21．3．1 二維小波包分解概念\t260
21．3．2 提取小波包節(jié)點系數(shù)\t261
第22章 JPEG壓縮編碼算法分析與實現(xiàn)\t263
22．1 JPEG壓縮算法\t263
22．2 JPEG壓縮編碼算法的步驟\t264
第23章 圖像檢測算法分析與實現(xiàn)\t271
23．1 邊緣檢測算子\t271
23．1．1 微分邊緣檢測算子\t271
23．1．2 微分邊緣檢測算子的MATLAB實現(xiàn)\t272
23．1．3 Log邊緣檢測算子\t274
23．1．4 Log邊緣檢測算子的MATLAB實現(xiàn)\t276
23．1．5 Canny邊緣檢測算子\t277
23．1．6 Canny邊緣檢測算子的MATLAB實現(xiàn)\t278
23．2 直線檢測\t279
23．2．1 直線檢測的原理\t279
23．2．2 直線檢測的MATLAB實現(xiàn)\t280
第24章 圖像增強及修正算法分析與實現(xiàn)\t284
24．1 對比度的增強分析\t284
24．1．1 線性變換增強的分析\t284
24．1．2 非線性變換增強的分析\t285
24．2 直方修正分析\t287
24．2．1 直方圖灰度變換\t287
24．2．2 直方圖均衡化\t289
24．3 圖像間的相互運算\t291
24．3．1 圖像的平均運算\t291
24．3．2 圖像邏輯運算\t293
第25章 圖像變換算法分析與實現(xiàn)\t295
25．1 圖像插值法\t295
25．2 圖像的旋轉(zhuǎn)運算\t297
25．3 圖像的縮放運算\t298
25．4 圖像的裁剪運算\t300
25．5 圖像鏡像變換\t300
25．6 圖像復合變換\t303
第26章 離散傅里葉變換算法分析與實現(xiàn)\t305
26．1 離散傅里葉變換\t305
26．1．1 一維離散傅里葉變換\t305
26．1．2 二維離散傅里葉變換\t306
26．1．3 離散傅里葉變換的性質(zhì)\t307
26．2 快速傅里葉變換\t311
26．2．1 一維快速傅里葉變換\t311
26．2．2 二維快速傅里葉變換\t316
26．2．3 二維快速傅里葉變換實現(xiàn)\t317
第27章 彩色處理算法分析與實現(xiàn)\t321
27．1 偽彩色處理分析\t321
27．1．1 灰度級-彩色變換法\t321
27．1．2 密度分層法\t324
27．1．3 頻域偽彩色處理\t325
27．1．4 彩色圖像的偽彩色處理\t327
27．2 真彩色處理分析\t327
第28章 圖像復原及校正算法分析與實現(xiàn)\t329
28．1 從噪聲中復原圖像\t329
28．1．1 噪聲模型分析\t329
28．1．2 空域濾波復原\t331
28．2 圖像的幾何校正\t333
28．2．1 幾何畸變的描述\t333
28．2．2 灰度插值\t333
28．2．3 幾何失真圖像配準復原\t334
第29章 圖像壓縮編碼算法分析與實現(xiàn)\t337
29．1 圖像編碼評價\t337
29．1．1 客觀評價準則\t337
29．1．2 主觀評價準則\t338
29．1．3 壓縮比準則\t338
29．2 信息理論的基礎(chǔ)\t339
29．2．1 離散信源的熵表示分析\t339
29．2．2 離散信源編碼定理分析\t341
29．3 統(tǒng)計編碼\t342
29．3．1 霍夫曼編碼\t342
29．3．2 算術(shù)編碼\t347
29．3．3 游程編碼\t350
29．3．4 香農(nóng)編碼\t351
第30章 區(qū)域分割及四叉樹分解算法分析與實現(xiàn)\t353
30．1 區(qū)域分割技術(shù)\t353
30．1．1 區(qū)域生長法\t353
30．1．2 區(qū)域分裂法\t356
30．1．3 區(qū)域合并法\t357
30．1．4 區(qū)域分裂合并法\t357
30．2 四叉樹分解\t360
30．2．1 四叉樹分解基本概念\t361
30．2．2 四叉樹分解的MATLAB實現(xiàn)\t361
第31章 形態(tài)學應(yīng)用的MATLAB實現(xiàn)\t365
31．1 邊緣提取的MATLAB實現(xiàn)\t365
31．2 連通區(qū)域的標記的MATLAB實現(xiàn)\t366
31．3 對象選擇與移除的MATLAB實現(xiàn)\t367
31．3．1 對象選擇\t367
31．3．2 對象的移除\t368
31．4 圖像的歐拉數(shù)\t369
31．5 圖像面積提取的MATLAB實現(xiàn)\t370
31．6 區(qū)域填充的MATLAB實現(xiàn)\t372
第32章 基于小波變換的圖像處理分析與實現(xiàn)\t374
32．1 小波分析的基礎(chǔ)知識\t374
32．2 連續(xù)小波變換\t375
32．2．1 一維連續(xù)小波變換\t375
32．2．2 高維連續(xù)小波變換\t377
32．2．3 小波變換性質(zhì)\t378
32．2．4 連續(xù)小波變換的MATLAB實現(xiàn)\t379
32．3 離散小波變換的MATLAB實現(xiàn)\t380
第33章 基于小波圖像壓縮技術(shù)的算法研究\t386
33．1 圖像的小波分解算法\t386
33．2 小波變換系數(shù)分析\t388
33．3 實驗結(jié)果與分析\t388
第34章 變換編碼的MATLAB實現(xiàn)\t398
34．1 變換選擇\t399
34．1．1 基于FFT的圖像壓縮技術(shù)\t400
34．1．2 基于DCT的圖像壓縮技術(shù)\t401
34．1．3 基于哈達瑪變換的圖像壓縮技術(shù)\t403
34．2 子圖像尺寸選擇\t404
34．3 比特分配\t404
34．3．1 區(qū)域編碼\t404
34．3．2 閾值編碼\t405
34．4 DCT編碼的MATLAB示例\t407
參考文獻 \t413