基於MATLAB的圖像處理案例教程（簡體書）

《基于Matlab的圖像處理案例教程》結合Mmathworks公司的Matlab R2009a工具,系統地介紹了數字圖像處理的知識以及使用Matlab編程語言的實現方法。教材共有12章,分別介紹廠數字圖像處理的基礎知識、Matlab基礎、基于Matlab圖像處理基礎、空域和變換域圖像增強、圖像退化復原、圖像形態學處理、彩色圖像處理、圖像壓縮與編碼、圖像分割以及圖像表示與描述,涵蓋了數字圖像處理中所有的基本內容。書中為每一個數字圖像處理的知識點都提供了豐富生動的Matlab實現的示例程序,通過對這些示例程序的運行和閱讀理解,學生可以更加深刻地理解圖像處理的內容,并吐更加熟練地掌握Matlab中各種函數在圖像處理領域的用法。
《基于Matlab的圖像處理案例教程》非常適合圖像處理領域的初學者,如圖像處理專業的本科生;同時也非常適合從事圖像處理領域研究的技術人員作為參考書。

第1章 緒論
1.1 數字圖像處理概述
1.1.1 數字圖像與數字圖像處理
1.1.2 數字圖像處理的特點
1.2 數字圖像處理的目的和主要內容
1.2.1 數字圖像處理的目的
1.2.2 數字圖像處理的主要內容
1.3 數字圖像處理的發展方向
1.4 本章小結

第2章 數字圖像處理的基礎知識
2.1 數字圖像常用的概念
2.2 圖像數字化技術
2.3 數字圖像的數學表示
2.4 數字圖像文件簡介
2.4.1 bmp文件
2.4.2 gif文件
2.4.3 jpeg圖像格式
2.4.4 ico文件
2.4.5 hdf文件
.2.4.6 png文件
2.4.7 tiff文件
2.4.8 dicom文件
2.5 本章小結

第3章 matlab基礎
3.1 matlab簡介
3.1.1 matlab概述
3.1.2 matlab工作環境
3.2 matlab矩陣
3.2.1 矩陣建立
3.2.2 矩陣訪問
3.2.3 矩陣運算
3.2.4 矩陣其他操作
3.3 matlab其他編程基礎
3.3.1 matlab中的函數
3.3.2 matlab中的元包
3.3.3 matlab中的繪圖
3.3.4 matlab的文件操作
3.4 本章小結

第4章 基于matlab圖像處理基礎
4.1 圖像數據類型
4.1.1 double類型
4.1.2 uint8類型
4.1.3 其他常用類型
4.1.4 數據類型轉換
4.2 圖像類型
4.2.1 亮度圖像
4.2.2 二值圖像
4.2.3 rgb圖像
4.2.4 索引圖像
4.3 圖像文件的讀取
4.3.1 matlab支持的圖像格式
4.3.2 文件信息讀取
4.3.3 常用格式讀取
4.3.4 其他格式讀取
4.3.5 灰度圖像讀取
4.4 圖像文件的保存
4.4.1 常用格式的保存
4.4.2 其他格式的保存
4.5 圖像的顯示
4.5.1 圖像常用的顯示
4.5.2 像素信息的顯示
4.6 本章小結

第5章 空域圖像增強
5.1 空域增強的概述
5.2 圖像算術增強
5.2.1 圖像加減增強
5.2.2 圖像乘除增強
5.2.3 圖像取補增強
5.2.4 圖像邏輯運算增強
5.3 圖像灰度變換
5.3.1 灰度線性變換
5.3.2 分段線性變換
5.3.3 非線性變換
5.4 直方圖技術
5.4.1 直方圖的定義與計算
5.4.2 直方圖的均衡
5.4.3 直方圖規定
5.5 空域濾波
5.5.1 空域濾波的概述
5.5.2 線性空間濾波
5.5.3 非線性空間濾波
5.6 空域圖像去噪
5.6.1 噪聲介紹
5.6.2 空域濾波法
5.6.3 多圖像平均法
5.7 圖像區域處理
5.7.1 區域選擇
5.7.2 區域填充
5.7.3 區域濾波
5.7.4 其他區域操作
5.8 本章小結

第6章 變換域圖像增強
6.1 離散傅里葉變換
6.1.1 一維離散傅里葉變換
6.1.2 二維離散傅里葉變換
6.2 頻域濾波
6.2.1 頻域濾波原理
6.2.2 頻域濾波的matlab實現
6.2.3 典型頻域濾波器
6.2.4 典型頻域濾波器的matlab實現
6.2.5 頻域濾波應用的matlab實現
6.3 離散余弦變換
6.3.1 二維dct原理
6.3.2 二維dct的matlab實現
6.4 離散沃爾什-哈達瑪變換
6.4.1 二維dht變換原理
6.4.2 二維dht變換的matlab實現
6.5 離散小波變換
6.5.1 二維dwt的原理
6.5.2 二維dwt的matlab實現
6.5.3 二維離散小波包變換
6.5.4 二維dwt應用
6.6 本章小結

第7章 圖像退化復原
7.1 圖像復原概述
7.2 圖像退化復原模型
7.3 逆濾波
7.3.1 逆濾波的原理
7.3.2 逆濾波的matlab實現
7.4 維納濾波
7.4.1 維納濾波的原理
7.4.2 維納濾波的matlab實現
7.5 約束最小平方濾波
7.5.1 約束最小平方濾波原理
7.5.2 約束最小平方濾波的matlab實現
7.6 非線性復原
7.6.1 非線性復原的原理
7.6.2 l-r算法復原的matlab實現
7.7 盲去卷積
7.7.1 盲去卷積的原理
7.7.2 盲去卷積的matlab實現
7.8 圖像幾何復原
7.8.1 幾何變換概述
7.8.2 幾何變換的原理
7.8.3 幾何變換的matlab實現
7.8.4 幾何配準的matlab實現
7.9 本章小結

第8章 圖像形態學處理
8.1 形態學基本操作
8.1.1 膨脹
8.1.2 腐蝕
8.1.3 開運算和閉運算
8.1.4 擊中/擊不中變換
8.2 形態學應用
8.2.1 重構
8.2.2 邊界提取
8.2.3 凸化
8.2.4 細化
8.2.5 粗化
8.2.6 骨架
8.2.7 裁剪
8.2.8 其他形態學操作
8.3 灰度形態學
8.3.1 灰度膨脹
8.3.2 灰度腐蝕
8.3.3 灰度開運算和閉運算
8.3.4 灰度形態學應用
8.4 本章小結

第9章 彩色圖像處理
9.1 彩色圖像概述
9.2 彩色空間變換
9.2.1 彩色空間變換的原理
9.2.2 彩色空間轉換的matlab實現
9.3 偽彩色增強
9.3.1 灰度分層
9.3.2 灰度至彩色分量映射
9.3.3 頻率域偽彩色增強
9.4 基于彩色分量的處理
9.4.1 基于彩色分量處理的原理
9.4.2 基于彩色分量處理的matlab實現
9.5 基于彩色向量的處理
9.5.1 基于彩色向量處理的概述
9.5.2 彩色邊緣檢測
9.6 本章小結

第10章 圖像壓縮與編碼
10.1 圖像壓縮的基礎
10.1.1 圖像信息的冗余
10.1.2 數字圖像的質量評價
10.2 去編碼冗余類編碼
10.2.2 算術編碼
10.2.3 gif-lzw編解碼
10.3 去空間冗余類編碼
10.3.1 預測編碼
10.3.2 基于奇異值分解的壓縮
10.4 去視覺冗余類編碼
10.4.1 igs量化
10.4.2 基于jnd的量化
10.5 本章小結

第11章 圖像分割
11.1 邊緣分割
11.1.1 點、線檢測
11.1.2 邊緣檢測
11.1.3 局部邊界連接
11.1.4 hough變換邊界連接
11.2 門限分割
11.2.1 基本全局門限
11.2.2 基本自適應門限
11.3 基于區域的分割
11.3.1 區域生長
11.3.2 區域分裂與合并
11.4 本章小結

第12章 圖像表示與描述
12.1 圖像外部表示
12.1.1 邊界像素坐標表示
12.1.2 鏈碼
12.1.3 多邊形近似
12.1.4 標記
12.2 圖像內部表示
12.2.1 外接矩形表示
12.2.2 外接多邊形表示
12.2.3 骨架表示
12.3 圖像外部特征描述
12.3.1 邊界幾何特征描述
12.3.2 邊界傅里葉描述
12.4 圖像內部特征描述
12.4.1 紋理描述
12.4.2 不變矩描述
12.4.3 主成分描述
12.5 本章小結
附錄A 使用的函數列表
參考文獻