MATLAB数字图像处理(MATLAB工程应用书库)
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品牌: 张德丰
基本信息·出版社：机械工业出版社
·页码：337 页
·出版日期：2009年
·ISBN：7111257359/9787111257356
·条形码：9787111257356
·包装版本：1版
·装帧：平装
·开本：16
·正文语种：中文
·丛书名：MATLAB工程应用书库
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内容简介《MATLAB数字图像处理》利用MATLAB图像处理工具箱进行数字图像处理的设计与应用，简洁明了地指出了所介绍的函数与方法的理论背景，同时又紧密联系实际应用，以具体的实例说明了函数的使用方法。在实例中强调了如何用MATLAB图像处理工具箱解决图像处理中的问题、难题，节省了图像处理的时间，提高了图像处理的效率。
《MATLAB数字图像处理》详细介绍了数字图像处理技术及利用MATLAB进行图像处理的方法和技巧，强调了图像处理的理论和应用相结合的方法，并给出了大量数字图像处理技术的MATLAB实现程序。
《MATLAB数字图像处理》可作为高等理工科院校电子信息、通信工程、信号与信息处理学科的本科生教材，也可作为研究生以及从事图像研究的科研工作者的学习参考用书。
编辑推荐合理、完善的知识体系结构，内容丰富，重点突出，应用性强，免费提供相关程序源代码下载，深入、详细剖析MATLAB工程应用技术。
目录
前言
第1章图像处理与MATLAB2007a简介
1.1 概述
1.1.1 MATLAB概述
1.1.2 数字图像处理技术的内容与发展现状
1.2 相关学科和领域
1.2.1 数字信号处理学
1.2.2 计算机图形学
1.2.3 计算机视觉
1.3 MATLAB2007a的新功能
1.3.1 MATLAB2007a的新特性
1.3.2 Simulink6的新特性
1.4 MATLAB2007a图像处理
1.4.1 MATLAB图像处理应用举例
1.4.2 图像处理基本操作
1.4.3 图像处理的高级应用
第2章图像的编码和解码
2.1 概述
2.1.1 图像压缩编码的必要性
2.1.2 图像压缩编码的可能性
2.1.3 图像压缩编码的评价准则
2.2 统计编码
2.2.1 信息熵
2.2.2 ShannonFano编码
2.2.3 哈夫曼编码
2.2.4 算术编码
2.2.5 行程编码
2.3 预测编码
2.4 图像的变换编码
2.5 数据压缩编码的国际标准
2.5.1 JPEG标准
2.5.2 MPEG视频编码压缩标准
2.6 小结
习题
第3章图像复原
3.1 图像复原的基本概念
3.2 图像退化模型
3.2.1 连续的退化模型
3.2.2 离散的退化模型
3.3 非约束复原
3.3.1 非约束复原的代数方法
3.3.2 逆滤波复原法
3.4 有约束复原
3.4.1 最小二乘类约束复原
3.4.2 维纳滤波
3.4.3 LucyRichardson滤波复原
3.4.4 盲解卷积复原
3.5 几种其他图像复原技术
3.5.1 几何畸变校正
3.5.2 盲目图像复原
3.6 运动模糊图像的复原
3.6.1 模糊模型
3.6.2 水平匀速直线运动引起模糊的复原
3.7 小结
习题
第4章图像处理的相关操作
4.1 图像类型转换
4.2 图像数据结构
4.2.1 图像模式
4.2.2 颜色空间
4.2.3 数据存储的数据结构
4.3 线性系统和移不变系统
4.3.1 线性系统
4.3.2 移不变系统
4.4 调用信号分析
4.4.1 调谐信号
4.4.2 对调谐信号的响应
4.4.3 系统传递函数
4.5 数字图像的显示特性
4.5.1 图像的屏幕显示
4.5.2 显示特性
4.5.3 数字图像的暂时显示
4.5.4 数字图像的永久显示
4.6 二维系统及矩阵运算
4.6.1 二维线性系统
4.6.2 二维位置不变线性系统
4.6.3 二维系统的梯度算子
4.6.4 常用矩阵运算
4.7 图像的块操作
4.7.1 边缘操作
4.7 _2显示块操作
4.8 特定区域处理
4.8.1 特定区域
4.8.2 特定区域滤波
4.8.3 特定区域填充
4.9 图像质量评价
4.9.1 图像质量的客观评价
4.9.2 图像质量的主观评价
习题
第5章图像频域变换
5.1 傅里叶变换
5.1.1 傅里叶变换的基本概念
5.1.2 离散傅里叶变换
5.1.3 傅里叶变换的应用
5.2 离散余弦变换
5.2.1 一维离散余弦变换
5.2.2 二维离散余弦变换
5.2.3 快速离散余弦变换
5.2.4 离散余弦应用
5.3 离散沃尔什-哈达玛变换（DWT-DHT）
5.3.1 一维离散沃尔什变换
5.3.2 二维离散沃尔什变换
5.3.3 一维离散哈达玛变换
5.3.4 二维离散哈达玛变换
5.3.5 离散沃尔什-哈达玛变换的应用举例
5.4 K-L变换
5.4.1 K-L变换的定义
5.4.2 K-L变换的性质
5.5 Radon变换
5.5.1 Radon变换原理
5.5.2 用Radon变换检测直线
5.5.3 逆Radon变换及其应用
5.6 小波变换
5.6.1 传统变换方法的局限性
5.6.2 小波变换的基本知识
5.6.3 小波变换在图像处理方面的应用及实现
5.7 扇形光束投影
5.7.1 投影变换的基本概念
5.7.2 投影变换函数的应用
习题
第6章图像处理中的代数运算及几何变换
6.1 基本运算类型
6.2 点运算
6.2.1 点运算的种类
6.2.2 点运算与直方图
6.2.3 点运算的应用
6.3 图像的代数运算
6.3.1 图像代数的异常处理
6.3.2 各种代数运算
6.4 几何变换基础
6.4.1 齐次坐标
6.4.2 齐次坐标的一般表现形式及意义
6.4.3 二维图像几何变换的矩阵
6.5 各种几何变换
6.5.1 图像平移变换
6.5.2 图像比例变换
6.5.3 图像旋转变换
6.5.4 图像镜像变换
6.5.5 图像剪切变换
6.5.6 图像复合变换
6.5.7 透视投影
6.5.8 平行投影
6.6 灰度级插值
6.6.1 最近邻插值法
6.6.2 双线性插值法
6.6.3 三次内插值法
6.6.4 灰度级插值法的MATLAB实现
习题
第7章图像增强
7.1 灰度变换增强
7.1.1 像素及其统计特性
7.1.2 直接灰度变换
7.1.3 直方图灰度变换
7.1.4 直方图均衡化
7.1.5 对比度自适应直方图均衡化
7.1.6 去相关拉伸
7.2 空间域滤波
7.2.1 基本原理
7.2.2 平滑滤波
7.2 _3锐化滤波
7.3 频域滤波增强
7.3.1 低通滤波
7.3.2 高通滤波
7.3.3 带通和带阻滤波器
7.3.4 频域滤波的MATLAB实现
7.4 同态增晰
7.5 彩色图像增强
7.5.1 伪彩色增强
7.5.2 假彩色增强
7.5.3 真彩色增强
习题
第8章图像分割与边缘检测
8.1 灰度阈值法
8.1.1 图像分割基本原理
8.1.2 灰度阈值法分割
8.2 边缘检测
8.2.1 微分算子
8.2.2 拉普拉斯高斯算子（LOG）
8.2.3 Canny算子
8.3 区域分割
8.3.1 区域生长
8.3.2 分裂合并
8.3.3 水域分割
8.4 边界跟踪与直线检查
8.4.1 基本原理
8.4.2 直线提取算法
8.5 基于图像分割的图像分析
8.5.1 通过图像分割检测细胞
8.5.2 图像粒度测定
8.6 彩色图像分割
8.6.1 色彩空间
8.6.2 彩色分割方法
习题
第9章小波分析及其在MATLAB中的应用
9.1 小波变换基础
9.1.1 连续小波变换
9.1.2 离散小波
9.1.3 二进小波变换
9.1.4 MATLAB中的小波函数工具箱
9.2 小波分析在图像增强中的应用
9.3 基于小波的图像降噪和压缩
9.3.1 小波的图像压缩技术
9.3.2 小波的图像降噪技术
9.4 小波的融合技术
9.5 小波包在图像边缘检测中的应用
9.6 小波包与图像消噪
9.7 小结
第10章图像特征的描述
10.1 灰度描述
10.1.1 幅度特征
10.1.2 直方图特征
10.1.3 变换系数的特征
10.2 纹理分析
10.2.1 纹理特征
10.2.2 统计法
10.2.3 自相关函数法
10.2.4 频谱法
10.2.5 纹理的句法结构分析法
10.2.6 联合概率矩阵法
10.3 形状描述
10.3.1 链码
10.3.2 傅里叶描述子
10.3.3 形状特征的描述
10.4 区域描述
10.4.1 几何特征
10.4.2 不变矩
10.5 形态分析
10.6 区域、对象及特性度量
10.6.1 连通区域标记
10.6.2 选择对象
10.6.3 图像面积
10.6.4 欧拉数
10.6.5 基于分水岭的图像分割示例
习题
第11章MATLAB图像处理的应用
11.1 MATLAB在遥感图像处理中的应用
11.1.1 遥感简介
11.1.2 利用MATLAB对遥感图像进行直方图匹配
11.1.3 对遥感图像进行滤波增强
11.1.4 对遥感图像进行融合
11.2 MATLAB在医学图像处理中的应用
11.2.1 医学成像简介
11.2.2 医学图像的灰度变换
11.2.3 基于高频强调滤波和直方图均衡化的医学图像增强
习题
附录
附录AMATLAB6.X图像处理工具箱函数
附录BMATLAB7.0图像处理工具箱新增函数
参考文献
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序言MATLAB的英文全称是Matrix Laboratory（矩阵实验室），一开始它是一种专门用于矩阵数值计算的软件。从这一点上也可以看出，它在矩阵运算方面有自己的特点。实际上，MATLAB中的绝大多数运算都是通过矩阵这一形式完成的。正是这一特点决定了MATLAB在处理数字图像上的独特优势。从理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而在计算机上对图像进行数字处理时，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，即图像的采样和量化过程。通过对二维图像的均匀采样，就可以得到一幅离散化成MxN样本的数字图像。该数字图像是一个整数阵列，因而用矩阵来描述是最直观和最简便的了。而MKATLAB的长处就是处理矩阵运算，因此用MATLAB处理数字图像非常方便。
MATLAB支持索引色图像、灰度图像、二值图像、RGB图像和多帧图像阵列五种图像类型，支持．BMP、GIF、HDF、JPEG、PCX、PNG、TIFF、XWD、CUR、ICO等图像文件格式的读、写和显示。MATLAB对图像的处理功能主要集中在它的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）中。图像处理工具箱由一系列支持图像处理操作的函数组成，可以进行诸如几何操作、线性滤波和滤波器设计、图像变换、图像分析与图像增强、二值图像操作以及形态学处理等图像处理操作。
在数字图像处理领域对问题的求解通常需要宽泛的实验工作，包括软件模拟和大量样本图像的测试。虽然典型算法的开发是基于理论支持的，但这些算法的实现几乎总是要求参数估计，并常常进行算法修正与候选求解方案的比较。这样，灵活的、综合的以及由许多资料证明的软件开发环境就是一个关键因素。这些因素在开销、开发时间和图像处理求解方法上都具有重要意义。
尽管它很重要，但却很少有以教材形式编写的涉及数字图像处理原理和软件实现方面的文献。而本书恰好是以概要形式讲述基本理论并紧密结合实际应用研究为目的而编写的。
全书共分11章，第1章介绍图像处理与MATLAB 2007a简介；第2章介绍图像的编码和解码；第3章介绍图像复原；第4章介绍图像处理的相关操作；第5章介绍图像频域变换；第6章介绍图像处理中的代数运算及几何变换，并重点介绍图像几何的变换；第7章介绍图像增强；第8章介绍图像分割与边缘检测；第9章介绍小波分析及其在MATLAB中的应用，主要讲述小波技术在图像处理中的应用，并详细展开小波分析在图像增强中的应用，如基于小波的图像降噪和压缩、小波的融合技术、小波包在图像边缘检测中的应用；第10章介绍图像特征的描述；第11章介绍MATLAB图像处理的应用，主要介绍MATLAB在医学和遥感图像处理方面的应用。
本书结合了作者多年来的教学实践和研究经验，并力图体现以下三个特点。第一，将图像处理理论和应用举例相结合，系统介绍了数字图像处理技术的相关知识和内容，每介绍一个知识点的理论都有相应的应用举例，使读者对数字图像处理学科有一个全面的了解；第二，根据国内有关专业本科生和研究生的培养规划，介绍了图像处理技术方面的新理论、新技术、新标准和新应用，使读者充分了解图像处理技术的新发展和新应用；第三，注重MATLAB图像处理功能在实际生活中的应用举例，使读者学以致用。
本书力求内容丰富、图文并茂、文字流畅，将会成为一本学习和使用MATLAB数字图像处理方面有价值的参考书。
参加本书编写的有张德丰、许华兴、王旭宝、王孟群、邓恒奋、卢国伟、卢焕斌、伍志聪、庄文华、庄浩杰、许业成、何沛彬、何佩贤、张水兰、张坚、李勇杰、李秋兰、李美妍、陈运英、陈景棠、梁家科、黄达中、陈楚明、林健锋、梁劲强、林振满、周品。
由于时间仓促，加上作者水平所限，错误或疏漏之处在所难免，敬请读者批评指正。
文摘插图：
