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MATLAB R2016a數字圖像處理34例(簡體書)
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商品簡介

作者簡介

目次

本書以MATLAB R2016a為平臺,通過專業技術與大量典型實例相結合,深入淺出地介紹了MATLAB R2016a處理數字圖像的方法。全書共34個案例,包括數字圖像處理的數學基礎及相關運算、圖像編碼、圖像復原技術、幾何變換、圖像頻域變換、小波變換、圖像增強、圖像分割與邊緣檢測、圖像特徵描述等內容。
張德豐,男, 1963年9月生,遼寧大連人。1993年畢業於哈爾濱工業大學航天學院,獲得工學碩士學位。現佛山科學技術學院,電子信息工程學院計算機系,計算機應用技術教授。學院數字圖像處理與識別學術帶頭人。
前 言

數字圖像處理最早出現於20世紀50年代,當時的電子計算機已經發展到一定水平,人們開始利用計算機來處理圖形和圖像信息。數字圖像處理作為一門學科大約形成於20世紀60年代初期。早期的圖像處理的目的是改善圖像的質量,它以人為對象,以改善人的視覺效果為目的。圖像處理中,輸入的是質量低的圖像,輸出的是改善質量後的圖像,常用的圖像處理方法有圖像增強、復原、編碼、壓縮等。
數字圖像處理在通信領域有特殊的用途及應用前景。傳真通信、可視電話、會議電視、多媒體通信,以及寬帶綜合業務數字網(B-ISDN)和高清晰度電視(HDTV)都採用了數字圖像處理技術。圖像處理技術的應用與推廣,使得為機器人配備視覺的科學預想轉為現實。計算機視覺或機器視覺迅速發展。計算機視覺實際上就是圖像處理加圖像識別,要求採用十分複雜的處理技術,需要設計高速的專用硬件。
數字圖像處理技術在國內外發展十分迅速,應用也非常廣泛,但是就其學科建設來說還不成熟,還沒有廣泛適用的研究模型和齊全的質量評價體系指標,多數方法的適用性都隨分析處理對象而異。數字圖像處理的研究方向是建立完整的理論體系。數字圖像處理(Digital Image Processing)是通過計算機對圖像進行去除噪聲、增強、復原、分割、提取特徵等處理的方法和技術。數字圖像處理的產生和迅速發展主要受三個因素的影響:一是計算機的發展;二是數學的發展(特別是離散數學理論的創立和完善);三是廣泛的農牧業、林業、環境、軍事、工業和醫學等方面的應用需求的增長。
隨著計算機科學技術的不斷發展以及人們在日常生活中對圖像信息的不斷需求,數字圖像處理技術在近年來得到了迅速的發展,成為當代科學研究和應用開發中一道亮麗的風景線。數字圖像處理在國民經濟的許多領域已經得到了廣泛的應用。農林部門通過遙感圖像瞭解植物生長情況,進行估產,監視病蟲害的發展及治理;水利部門通過遙感圖像分析,獲取水害災情的變化;氣象部門用以分析氣象雲圖,提高預報的準確程度;國防及測繪部門使用航測或衛星獲得地域地貌及地面設施等資料;機械部門可以使用圖像處理技術,自動進行金相圖分析識別;醫療部門採用各種數字圖像技術對各種疾病進行自動診斷。
MATLAB是當今流行的科學計算軟件。信息技術、計算機技術發展到今天,科學計算在各個領域得到了廣泛的應用。在許多方面,諸如控制論、時間序列分析、系統仿真、圖像信號處理等產生了大量的矩陣及其相應的計算問題。自己去編寫大量的繁複的計算程序,不僅會消耗大量的時間和精力,減緩工作進程,而且往往質量不高。美國MathWorks軟件公司推出的MATLAB軟件就是為了給人們提供一個方便的數值計算平臺而設計的。
MATLAB對許多專業的領域都開發了功能強大的模塊集和工具箱。通常,它們都是由特定領域的專家開發的,用戶可以直接使用工具箱學習、應用和評估不同的方法而不需要自己編寫代碼。目前,MATLAB已經把工具箱延伸到了科學研究和工程應用的諸多領域,諸如數據采集、數據庫接口、概率統計、樣條擬合、優化算法、偏微分方程求解、神經網絡、小波分析、信號處理、圖像處理、系統辨識、控制系統設計、LMI控制、魯棒控制、模型預測、模糊邏輯、金融分析、地圖工具、非線性控制設計、實時快速原型及半物理仿真、嵌入式系統開發、定點仿真、DSP與通信、電力系統仿真等,都在工具箱(Toolbox)家族中有了自己的一席之地。
本書系統地介紹了數字圖像處理所涉及的數學基礎、基本算法、各種典型方法和實用的處理技術,並根據編者近年來從事相關科研、教學的實踐經驗,列舉了大量實例,以供讀者參考。
本書以MATLAB系統的分析和設計為對象,以MATLAB為工具,既介紹了數字圖像處理的特點與分析方法,又介紹了如何利用MATLAB解決各種圖像處理問題,做到了理論與實踐相結合。結合目前市場的需求,本書在編寫上具有如下特點。
(1)以MATLAB為導線,內容緊扣數字圖像處理算法。因此,本書既可以獨立使用,也可以作為數字圖像處理課程的輔助教材。
(2)理論與實踐相結合。本書以數字圖像處理技術引入,利用MATLAB解決實際的圖像處理問題,做到理論與實踐相結合,提高讀者的動手能力。
(3)深入淺出,內容豐富。本書從數字圖像處理算法內容著手,逐漸深入數字圖像處理各種問題,每個算法都有對應的典型實例相結合。
(4)內容全,覆蓋面積廣。本書內容非常全面,覆蓋了大部分的數字圖像處理技術,是一本不錯的數字圖像處理的參考用書。
本書主要由張德豐編寫,此外參加編寫的還有趙書蘭、劉志為、欒穎、王宇華、吳茂、方清城、李曉東、何正風、丁偉雄、李婭、辛煥平、楊文茵、顧豔春、鄧奮發。
本書可以作為計算機應用、通信工程和電子工程專業高年級本科生、研究生、工程碩士、教師及工程技術人員學習數字圖像處理和基本圖形學技術的參考書,也可作為本科生和研究生的研究型課程用書。
由於時間倉促,加之編者水平有限,錯誤和疏漏之處在所難免。在此,誠懇地期望得到各領域的專家和廣大讀者的批評指正。

編 著 者
目 錄

第1章 基於小波變換的圖像測試分析方法 1
1.1 概述 1
1.2 實例說明 2
1.3 輸出結果與分析 2
1.3.1 Haar小波變換測試結果 4
1.3.2 db9小波變換測試結果 5
1.4 源程序 8
1.4.1 nstdhaardemo.m 8
1.4.2 thresholdtestdemo.m 10
1.4.3 modetest.m 13
1.4.4 nstdhaardec2.m 15
1.4.5 nstdhaarrec2.m 16
1.4.6 mydwt2.m 17
1.4.7 myidwt2.m 17
第2章 數字圖像運算的算法分析與實現 18
2.1 顏色空間分析 18
2.1.1 顏色分析 18
2.1.2 顏色轉換函數 19
2.2 點運算 20
2.2.1 線性點運算分析 20
2.2.2 非線性點運算分析 21
2.2.3 點運算與直方圖 22
2.2.4 直方圖修正分析 23
2.3 圖像的代數運算 26
2.3.1 圖像的加法運算 26
2.3.2 圖像的減法運算 28
2.3.3 圖像的乘法運算 29
2.3.4 圖像的除法運算 30
2.3.5 圖像的線性運算 31
2.3.6 圖像的非線性運算 31
第3章 遙感圖像與醫學圖像的處理技術 33
3.1 在遙感圖像處理中的應用 33
3.1.1 遙感 33
3.1.2 利用MATLAB對遙感圖像進行直方圖匹配 34
3.1.3 對遙感圖像進行濾波增強 37
3.1.4 對遙感圖像進行融合 38
3.2 在醫學圖像處理中的應用 40
3.2.1 概述 40
3.2.2 醫學圖像的灰度變換 41
3.2.3 基於高頻強調濾波和直方圖均衡化的醫學圖像增強 45
第4章 圖像變換算法的MATLAB實現 49
4.1 離散余弦變換 49
4.1.1 一維離散余弦變換 49
4.1.2 二維離散余弦變換 50
4.1.3 快速離散余弦變換 50
4.1.4 離散余弦變換的實現 51
4.2 K-L變換分析 53
4.2.1 K-L變換的基本定義 53
4.2.2 K-L變換的基本性質 55
4.3 沃爾什-哈達瑪變換 55
4.3.1 Walsh函數 56
4.3.2 沃爾什-哈達瑪變換定義 57
4.3.3 沃爾什-哈達瑪變換的實現 58
第5章 數字圖像數字水印算法分析與實現 60
5.1 數字水印特點 60
5.2 數字水印應用領域 61
5.3 數字水印的基本理論 63
5.4 數字水印算法 64
5.4.1 空間域算法 64
5.4.2 變換域算法 64
5.4.3 壓縮域算法 65
5.4.4 NEC算法 65
5.4.5 生理模型算法 66
5.5 數字水印研究現狀 66
5.6 一種基本小波變換的數字水印方法 67
第6章 Radon與Hough變換算法分析與實現 71
6.1 Radon變換分析 71
6.1.1 Radon變換原理 71
6.1.2 Radon在圖像上的變換分析 72
6.1.3 Radon變換檢測直線分析 73
6.6.4 Radon的逆變換分析 75
6.2 Hough變換 77
6.2.1 Hough變換原理 77
6.2.2 Hough變換實現 79
6.2.3 Hough變換擴展 80
第7章 圖像變換編碼算法分析與實現 81
7.1 離散余弦變換編碼 81
7.2 離散余弦變換編碼的MATLAB實現 82
7.3 主成分變換編碼 83
7.4 主成分變換編碼的MATLAB實現 83
7.5 哈達瑪變換編碼 86
7.6 哈達瑪變換編碼的MATLAB實現 86
第8章 基於小波變換的圖像處理方法 88
8.1 二維圖像變換及快速算法 88
8.2 小波圖像壓縮 94
8.2.1 圖像小波分析算法 95
8.2.2 小波圖像壓縮例子演示 97
8.3 小波圖像消噪 100
8.3.1 閾值函數選取 100
8.3.2 閾值選取 101
8.3.3 小波圖像去噪實現步驟 101
8.3.4 小波圖像消噪例子演示 102
8.4 小波分析用於圖像增強 105
8.5 小波分析用於圖像融合 109
8.5.1 小波圖像融合基本原理 109
8.5.2 小波圖像融合例子演示 110
8.6 小波圖像的邊緣檢測 112
8.6.1 小波分解邊緣檢測 112
8.6.2 小波包分解邊緣檢測 117
第9章 圖像分割算法分析與實現 119
9.1 圖像分割基本論述 119
9.1.1 圖像分割定義 119
9.1.2 邊緣檢測 120
9.2 閾值分割分析 121
9.2.1 雙峰法MATLAB實現 121
9.2.2 迭代法MATLAB實現 123
9.2.3 大津法MATLAB實現 124
第10章 圖像表示與描述的MATLAB實現 128
10.1 區域描述 128
10.1.1 不變矩 128
10.1.2 紋理 131
10.2 圖像表示的MATLAB實現 135
10.2.1 conndef函數 135
10.2.2 imclearborder函數 136
10.2.3 極大值極小值變換MATLAB實現 137
10.2.4 圖像極大值極小值區域MATLAB實現 138
10.3 距離變換MATLAB實現 139
10.4 查表操作MATLAB實現 141
第11章 圖像類型轉換算法分析與實現 144
11.1 圖像類型的轉換 144
11.2 彩色模型的轉換 146
11.3 MATLAB中顏色模型轉換 148
11.3.1 RGB空間與HSV空間轉換 148
11.3.2 RGB空間與YCbCr空間轉換 149
11.3.3 RGB空間與NTSC空間轉換 151
第12章 形態學運算算法分析與實現 154
12.1 形態學基本運算 154
12.2 形態學的基本概念 154
12.2.1 集合論基礎 154
12.2.2 包含、擊中、擊不中 155
12.2.3 平移、對稱集 155
12.2.4 腐蝕 156
12.2.5 膨脹 156
12.3 形態學基本運算MATLAB實現 157
12.3.1 結構元素矩陣 157
12.3.2 膨脹運算 159
12.3.3 腐蝕運算 160
12.3.4 膨脹與腐蝕的對偶關係 161
12.3.5 開運算和閉運算 161
12.3.6 擊中與擊不中 163
12.3.7 二值圖像形態學處理函數 164
第13章 幀編碼及矢量量化編碼算法分析與實現 167
13.1 幀編碼 167
13.1.1 幀間編碼 167
13.1.2 運動估計與運動補償編碼 168
13.1.3 幀內編碼 168
13.2 矢量量化編碼 169
13.2.1 矢量量化原理分析 169
13.2.2 矢量量化編碼過程 170
13.2.3 矢量量化編碼的MATLAB實現 170
第14章 圖像處理操作的算法分析與實現 176
14.1 空間變換分析 176
14.1.1 投影變換分析 176
14.1.2 仿射變換分析 176
14.1.3 變換函數介紹 177
14.2 塊操作 179
14.2.1 邊緣操作 179
14.2.2 顯示塊操作 180
14.3 區域操作 182
14.3.1 特殊區域指定法 182
14.3.2 區域濾波 187
14.3.3 填充區域 188
第15章 頻域濾波算法分析與實現 189
15.1 低通濾波器 189
15.1.1 理想低通濾波器 190
15.1.2 Butterworth低通濾波器 193
15.2 高通濾波器 195
15.2.1 理想高通濾波器 195
15.2.2 Butterworth高通濾波器 195
15.3 帶通和帶阻濾波器 197
15.3.1 帶通濾波器 198
15.3.2 帶阻濾波器 198
15.4 同態濾波器 198
第16章 圖像復原算法分析與實現 202
16.1 無約束復原法 202
16.1.2 有約束復原法 203
16.2 頻域濾波器復原法 205
16.2.1 Lucy_Richardson濾波器復原法 205
16.2.2 逆濾波器復原法 207
16.2.3 最小二乘濾波法復原 210
第17章 分水嶺法與邊緣跟蹤算法分析與實現 212
17.1 分水嶺法 212
17.1.1 分水嶺法的基本原理 212
17.1.2 分水嶺法MATLAB實現 213
17.2 邊界跟蹤技術 215
17.2.1 邊界跟蹤 216
17.2.2 邊界跟蹤的MATLAB實現 217
第18章 圖像退化算法分析與實現 220
18.1 圖像的退化模型 221
18.1.1 退化模型分析 221
18.1.2 連續退化模型分析 222
18.1.3 離散退化模型分析 222
18.1.4 循環矩陣對角化分析 225
18.1.5 點擴散函數的重要性 227
18.2 圖像的模糊與噪聲 227
18.3 退化函數估計 229
18.3.1 圖像觀察估計法分析 229
18.3.2 模型模糊法分析 230
18.3.3 試驗估計法分析 231
第19章 平滑及銳化濾波器算法分析與實現 233
19.1 平滑濾波器 234
19.1.1 鄰域平均法 234
19.1.2 掩模消噪法 237
19.1.3 中值濾波器

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