MATLAB圖像處理（第2版）

第一部分MATLAB基礎(chǔ)知識(shí)
第1章初識(shí)MATLAB3
1.1工作環(huán)境3
1.1.1操作界面簡(jiǎn)介3
1.1.2命令行窗口4
1.1.3命令歷史記錄窗口6
1.1.4當(dāng)前文件夾窗口和路徑管理7
1.1.5搜索路徑8
1.1.6工作區(qū)窗口和數(shù)組編輯器10
1.1.7變量的編輯命令11
1.1.8存取數(shù)據(jù)文件12
1.2幫助系統(tǒng)12
1.2.1純文本幫助12
1.2.2幫助導(dǎo)航13
1.2.3示例幫助13
1.3本章小結(jié)14
第2章MATLAB基礎(chǔ)15
2.1基本概念15
2.1.1數(shù)據(jù)類型概述15
2.1.2整數(shù)類型16
2.1.3浮點(diǎn)數(shù)類型18
2.1.4常量與變量19
2.1.5標(biāo)量、向量、矩陣與數(shù)組20
2.1.6字符型數(shù)據(jù)21
2.1.7運(yùn)算符22
2.1.8復(fù)數(shù)24
2.1.9無窮量和非數(shù)值量.25
2.2向量.25
2.2.1向量的生成26
2.2.2向量的加減和數(shù)乘運(yùn)算27
2.2.3向量的點(diǎn)積和叉積運(yùn)算28
12MATLAB圖像處理（第2版）
2.3數(shù)組30
2.3.1數(shù)組的創(chuàng)建和操作30
2.3.2數(shù)組的常見運(yùn)算33
2.4矩陣37
2.4.1矩陣的生成37
2.4.2向量的生成40
2.4.3矩陣的加減運(yùn)算41
2.4.4矩陣的乘法運(yùn)算42
2.4.5矩陣的除法運(yùn)算43
2.4.6矩陣的分解運(yùn)算43
2.5字符串44
2.5.1字符串變量與一維字符數(shù)組44
2.5.2對(duì)字符串的多項(xiàng)操作45
2.5.3二維字符數(shù)組46
2.6符號(hào)48
2.6.1符號(hào)表達(dá)式的生成48
2.6.2符號(hào)矩陣48
2.6.3常用符號(hào)運(yùn)算49
2.7關(guān)系運(yùn)算和邏輯運(yùn)算50
2.7.1關(guān)系運(yùn)算50
2.7.2邏輯運(yùn)算51
2.7.3常用函數(shù)53
2.8復(fù)數(shù).54
2.8.1復(fù)數(shù)和復(fù)矩陣的生成55
2.8.2復(fù)數(shù)的運(yùn)算56
2.9數(shù)據(jù)類型間的轉(zhuǎn)換56
2.10本章小結(jié)58
第3章程序設(shè)計(jì)59
3.1MATLAB編程概述59
3.1.1編輯器窗口59
3.1.2編程原則61
3.2M文件和函數(shù)62
3.2.1M文件62
3.2.2匿名函數(shù)64
3.2.3主函數(shù)與子函數(shù)65
3.2.4重載函數(shù)66
3.2.5eval()和feval()函數(shù)66
3.2.6內(nèi)聯(lián)函數(shù)68
3.2.7向量化和預(yù)分配70
目錄13
3.2.8函數(shù)參數(shù)傳遞71
3.3程序控制73
3.3.1分支控制語句73
3.3.2循環(huán)控制語句75
3.3.3其他控制語句77
3.4程序調(diào)試和優(yōu)化81
3.4.1程序調(diào)試命令81
3.4.2常見錯(cuò)誤類型82
3.4.3效率優(yōu)化86
3.4.4內(nèi)存優(yōu)化86
3.5本章小結(jié)88
第4章圖形繪制89
4.1數(shù)據(jù)圖形繪制簡(jiǎn)介89
4.1.1離散數(shù)據(jù)可視化89
4.1.2連續(xù)函數(shù)可視化91
4.2二維繪圖93
4.2.1二維圖形繪制93
4.2.2二維圖形的修飾94
4.2.3子圖繪制法100
4.2.4二維繪圖的經(jīng)典應(yīng)用103
4.3三維繪圖107
4.3.1三維繪圖函數(shù)107
4.3.2隱藏線的顯示和關(guān)閉109
4.3.3三維繪圖的實(shí)際應(yīng)用110
4.4特殊圖形繪制111
4.4.1繪制特殊二維圖形111
4.4.2繪制特殊三維圖形112
4.5本章小結(jié)115
第二部分基于MATLAB的常見圖像處理技術(shù)
第5章圖像處理基礎(chǔ)119
5.1圖像文件與色度系統(tǒng)119
5.1.1數(shù)字圖像119
5.1.2圖像文件格式120
5.1.3圖像數(shù)據(jù)類型120
5.1.4圖像文件類型121
5.1.5色度系統(tǒng)123
5.2圖像處理的基本函數(shù)127
14MATLAB圖像處理（第2版）
5.2.1圖像文件的查詢與讀取127
5.2.2圖像文件的存儲(chǔ)與數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換129
5.2.3圖像顯示129
5.3圖像數(shù)字化135
5.3.1圖像的采樣136
5.3.2圖像的量化137
5.4圖像類型的轉(zhuǎn)換137
5.4.1圖像抖動(dòng)137
5.4.2轉(zhuǎn)換為二值圖像138
5.4.3轉(zhuǎn)換為灰度圖像139
5.4.4轉(zhuǎn)換為索引圖像140
5.4.5索引圖像轉(zhuǎn)換140
5.4.6真彩色圖像轉(zhuǎn)換142
5.5小結(jié)143
第6章顏色模型轉(zhuǎn)換144
6.1常用顏色模型144
6.1.1RGB模型144
6.1.2CMY/CMYK模型144
6.1.3HSI/HSV模型145
6.1.4YIQ模型147
6.1.5YUV模型148
6.1.6YCbCr模型148
6.2顏色模型轉(zhuǎn)換函數(shù)149
6.2.1RGB與HSV模型之間的轉(zhuǎn)換149
6.2.2RGB與NTSC模型之間的轉(zhuǎn)換150
6.2.3RGB與YCbCr模型之間的轉(zhuǎn)換151
6.3小結(jié)152
第7章圖像的基本運(yùn)算153
7.1圖像的點(diǎn)運(yùn)算153
7.1.1點(diǎn)運(yùn)算的種類153
7.1.2直方圖與點(diǎn)運(yùn)算156
7.1.3直方圖均衡化157
7.1.4直方圖規(guī)定化159
7.2圖像的算術(shù)運(yùn)算160
7.2.1圖像的加法運(yùn)算161
7.2.2圖像的減法運(yùn)算162
7.2.3圖像的乘法運(yùn)算164
7.2.4圖像的除法運(yùn)算164
7.2.5圖像的求補(bǔ)運(yùn)算165
目錄15
7.2.6圖像的線性擬合166
7.3圖像的幾何運(yùn)算168
7.3.1齊次坐標(biāo)變換168
7.3.2圖像插值169
7.3.3旋轉(zhuǎn)與平移變換171
7.3.4縮放與裁剪變換174
7.3.5鏡像變換177
7.4圖像的仿射變換179
7.4.1尺寸與伸縮變換180
7.4.2扭曲與旋轉(zhuǎn)變換181
7.4.3imwarp()函數(shù)183
7.5圖像的邏輯運(yùn)算184
7.6小結(jié)185
第8章圖像變換186
8.1傅里葉變換186
8.1.1連續(xù)傅里葉變換186
8.1.2離散傅里葉變換187
8.1.3快速傅里葉變換189
8.1.4傅里葉變換函數(shù)190
8.2傅里葉變換的性質(zhì)193
8.2.1線性與周期性193
8.2.2比例性193
8.2.3平移性193
8.2.4可分離性195
8.2.5旋轉(zhuǎn)不變性196
8.2.6平均值與卷積定理197
8.3離散余弦變換.197
8.3.1一維離散余弦變換197
8.3.2二維離散余弦變換198
8.3.3離散余弦變換函數(shù)199
8.4Radon變換201
8.5沃爾什-哈達(dá)瑪變換210
8.6小波變換214
8.6.1連續(xù)小波變換214
8.6.2離散小波變換215
8.7小結(jié)218
第9章圖像壓縮與編碼219
9.1圖像壓縮編碼技術(shù)基礎(chǔ)219
9.1.1圖像壓縮基本原理219
16MATLAB圖像處理（第2版）
9.1.2無損編碼與有損編碼220
9.1.3信息量與信息熵220
9.2圖像壓縮編碼評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)221
9.2.1基于壓縮編碼參數(shù)的評(píng)價(jià)222
9.2.2基于保真度（逼真度）準(zhǔn)則的評(píng)價(jià)223
9.3常用編碼方法224
9.3.1哈夫曼編碼225
9.3.2算術(shù)編碼228
9.3.3香農(nóng)編碼232
9.3.4行程編碼235
9.3.5預(yù)測(cè)編碼237
9.3.6變換編碼245
9.4小波圖像壓縮編碼250
9.5圖像壓縮在數(shù)字水印方面的應(yīng)用254
9.6小結(jié)258
第10章圖像增強(qiáng)259
10.1灰度變換增強(qiáng)259
10.1.1線性與非線性變換259
10.1.2灰度變換函數(shù)261
10.1.3最大熵法進(jìn)行圖像增強(qiáng)263
10.2空域?yàn)V波增強(qiáng)268
10.2.1圖像噪聲268
10.2.2平滑濾波器270
10.2.3中值濾波器273
10.2.4自適應(yīng)濾波器.274
10.2.5銳化濾波器276
10.3頻域?yàn)V波增強(qiáng)281
10.3.1低通濾波器282
10.3.2高通濾波器287
10.3.3同態(tài)濾波器292
10.4彩色增強(qiáng)294
10.4.1真彩色增強(qiáng)294
10.4.2偽彩色增強(qiáng)295
10.4.3假彩色增強(qiáng)297
10.5小波變換在圖像增強(qiáng)中的應(yīng)用298
10.5.1小波圖像去噪處理298
10.5.2圖像鈍化與銳化300
10.6小結(jié)303
目錄17
第11章圖像退化與復(fù)原304
11.1退化模型與估計(jì)函數(shù)304
11.1.1連續(xù)退化模型305
11.1.2離散退化模型306
11.1.3退化估計(jì)方法308
11.1.4圖像退化函數(shù)309
11.2圖像復(fù)原方法311
11.2.1逆濾波復(fù)原311
11.2.2維納濾波復(fù)原312
11.2.3約束最小二乘濾波復(fù)原314
11.2.4Lucy-Richardson濾波復(fù)原315
11.2.5盲去卷積濾波復(fù)原317
11.3小結(jié)319
第三部分基于MATLAB的高級(jí)圖像處理技術(shù)及應(yīng)用
第12章圖像分割與區(qū)域處理323
12.1圖像分割概述323
12.2邊緣檢測(cè)324
12.2.1Roberts算子324
12.2.2Sobel算子324
12.2.3Prewitt算子325
12.2.4Laplacian-Gauss算子325
12.2.5Canny算子326
12.2.6邊緣檢測(cè)函數(shù)327
12.2.7小波在圖像邊緣檢測(cè)中的應(yīng)用330
12.3直線的提取與邊界跟蹤331
12.3.1Hough變換提取直線331
12.3.2邊界跟蹤334
12.4閾值分割336
12.4.1直方圖閾值337
12.4.2自動(dòng)閾值法338
12.4.3分水嶺法340
12.4.4迭代法344
12.5區(qū)域生長與分裂合并.345
12.5.1區(qū)域生長346
12.5.2分裂合并347
12.6區(qū)域處理350
12.6.1滑動(dòng)鄰域操作.350
12.6.2分離鄰域操作353
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12.6.3區(qū)域的選擇355
12.6.4區(qū)域?yàn)V波與填充355
12.7小結(jié)357
第13章圖像形態(tài)學(xué)處理358
13.1數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)基本操作358
13.1.1結(jié)構(gòu)元素358
13.1.2膨脹運(yùn)算362
13.1.3腐蝕運(yùn)算363
13.1.4膨脹腐蝕組合運(yùn)算364
13.2基于形態(tài)學(xué)處理的其他操作367
13.2.1擊中或擊不中運(yùn)算367
13.2.2骨架的提取368
13.2.3邊界提取與距離變換370
13.2.4區(qū)域填充與小目標(biāo)移除372
13.2.5極值操作375
13.2.6查找表與對(duì)象的特性度量.379
13.2.7光照不均勻處理385
13.2.8使用紋理濾波器處理圖像387
13.3小結(jié)390
第14章綜合應(yīng)用391
14.1醫(yī)學(xué)圖像處理應(yīng)用391
14.1.1醫(yī)學(xué)圖像負(fù)片效果391
14.1.2醫(yī)學(xué)圖像灰度變換392
14.1.3醫(yī)學(xué)圖像直方圖均衡化394
14.1.4醫(yī)學(xué)圖像銳化395
14.1.5醫(yī)學(xué)圖像邊緣檢測(cè)396
14.2圖像特征提取應(yīng)用397
14.2.1確定圓形目標(biāo)397
14.2.2測(cè)量圖像的粒度399
14.2.3測(cè)量灰度圖像的屬性400
14.2.4測(cè)量圖像的半徑402
14.2.5測(cè)量圖像的角度403
14.3人臉識(shí)別應(yīng)用405
14.4圖像配準(zhǔn)406
14.5視頻目標(biāo)檢驗(yàn)409
14.5.1利用圖像分割檢驗(yàn)?zāi)繕?biāo)409
14.5.2利用卡爾曼濾波定位目標(biāo)411
14.6小結(jié)416
參考文獻(xiàn)417