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第1章 MATLAB及数字图像概述1

1.1 MATLAB概述及发展史1

1.1.1 MATLAB发展史1

1.1.2 MATLAB基本功能2

1.1.3 MATLAB R2011a新功能2

1.1.4 MATLAB应用领域3

1.2 MATLAB R2011a的安装与激活4

1.3 MATLAB用户界面8

1.3.1 “Start”按钮9

1.3.2 菜单栏9

1.4 MATLAB工作环境13

1.4.1 命令窗口13

1.4.2 命令历史窗口15

1.4.3 工作空间15

1.4.4 数组编辑窗口17

1.4.5 搜索路径及设置17

1.5 MATLAB联机帮助19

1.5.1 帮助窗口19

1.5.2 帮助命令20

1.6 变量24

1.6.1 变量命名规则24

1.6.2 变量类型26

1.7 常用符号28

1.8 矩阵的创建29

1.8.1 直接输入元素创建矩阵29

1.8.2 创建特殊矩阵30

1.9 数据可视化33

1.10 程序结构35

1.10.1 顺序结构35

1.10.2 循环结构36

1.10.3 分支结构38

1.11 数字图像简介41

1.11.1 数字图像发展概况41

1.11.2 数字图像应用领域44

第2章 图像处理基础47

2.1 图像类型及常用术语47

2.2 图像处理的基本操作48

2.3 特殊图像显示技术53

2.4 图像处理高级应用58

2.4.1 图像处理高级应用基本函数58

2.4.2 图像处理高级应用示例61

2.5 图像类型及其转换66

2.5.1 图像类型66

2.5.2 图像类型转换67

2.6 图像色彩74

2.6.1 图像退色处理74

2.6.2 颜色模型76

2.6.3 颜色模型转换77

2.6.4 色彩处理81

第3章 图像运算85

3.1 图像运算基本类型85

3.2 点运算85

3.3 图像代数运算86

3.3.1 图像加法运算87

3.3.2 图像减法运算89

3.3.3 图像乘法运算91

3.3.4 图像除法运算92

3.3.5 图像绝对差值运算94

3.3.6 图像求补运算95

3.3.7 图像线性运算96

3.3.8 图像非线性运算97

3.4 图像的逻辑运算98

3.5 几何变换基础99

3.5.1 齐次坐标99

3.5.2 齐次坐标的一般表现形式及意义101

3.5.3 二维图像几何变换的矩阵101

3.6 图像几何运算103

3.6.1 图像插值103

3.6.2 调整图像大小105

3.6.3 图像的旋转107

3.6.4 图像的裁剪109

3.7 空间变换110

3.7.1 图像镜像变换110

3.7.2 图像仿射112

3.7.3 图像投影变换113

3.8 邻域与块处理116

3.8.1 滑动邻域处理116

3.8.2 块处理119

3.9 区域处理122

3.9.1 指定目标区域123

3.9.2 区域滤波处理127

3.9.3 区域填充处理128

第4章 图像编码130

4.1 图像压缩编码简介130

4.1.1 图像压缩编码的必要性130

4.1.2 图像压缩编码的可能性131

4.1.3 图像压缩编码的评价准则132

4.2 熵编码134

4.2.1 信息熵134

4.2.2 赫夫曼编码134

4.2.3 算术编码139

4.2.4 行程编码143

4.3 预测编码145

4.4 变换编码148

4.4.1 离散余弦变换编码150

4.4.2 哈达玛变换编码151

4.4.3 小波变换编码153

第5章 图像变换156

5.1 线性变换156

5.1.1 标量表达式156

5.1.2 矢量表示156

5.1.3 矩阵表示157

5.1.4 基平面157

5.2 离散傅里叶变换157

5.2.1 傅里叶变换的基本概念及性质157

5.2.2 离散傅里叶变换推导160

5.2.3 傅里叶变换的应用163

5.3 离散余弦变换166

5.3.1 余弦变换的定义166

5.3.2 离散余弦变换的应用168

5.4 沃尔什-哈达玛变换171

5.4.1 Walsh函数171

5.4.2 沃尔什-哈达玛变换的定义172

5.4.3 沃尔什-哈达玛变换的应用177

5.5 Hough变换178

5.5.1 Hough变换的基本原理178

5.5.2 Hough变换的应用179

5.6 Radon变换181

5.6.1 Radon变换的基本原理181

5.6.2 Radon变换的应用182

5.6.3 Radon逆变换185

5.6.4 Radon逆变换应用185

5.7 Fan-Beam变换188

5.7.1 Fan-Beam投影的基本原理188

5.7.2 Fan-Beam变换的应用188

5.7.3 Fan-Beam逆变换189

第6章 图像增强194

6.1 图像增强原理及方法194

6.2 空域变换增强195

6.2.1 直接灰度变换195

6.2.2 直方图灰度变换200

6.2.3 直方图修正204

6.3 空域滤波增强206

6.3.1 基本原理206

6.3.2 平滑滤波器207

6.3.3 中值滤波器214

6.3.4 锐化滤波器216

6.4 频域增强220

6.4.1 低通滤波器221

6.4.2 高通滤波器225

6.4.3 同态滤波器229

6.5 彩色增强231

6.5.1 密度分割法231

6.5.2 彩色变换232

6.5.3 伪色彩增强234

第7章 图像复原236

7.1 图像退化复原及噪声分析236

7.1.1 图像退化的原因236

7.1.2 图像复原的方法236

7.1.3 常用的噪声密度和过程分析236

7.2 图像退化模型238

7.2.1 连续退化模型240

7.2.2 离散退化模型240

7.2.3 循环矩阵对角化模型244

7.3 退化函数估计245

7.3.1 图像观察估计法245

7.3.2 模型估计法245

7.4 非约束复原247

7.4.1 非约束复原247

7.4.2 逆滤波复原248

7.4.3 消除匀速运动模糊250

7.5 维纳（Wiener）滤波复原253

7.5.1 维纳（Wiener）滤波复原的基本介绍253

7.5.2 维纳（Wiener）滤波复原的应用254

7.6 最小二乘滤波复原257

7.6.1 最小二乘滤波复原的基本介绍257

7.6.2 最小二乘滤波复原的应用258

7.7 Lucy_Richardson滤波复原260

7.7.1 Lucy_Richardson滤波复原的基本介绍260

7.7.2 Lucy_Richardson滤波复原的应用261

7.8 空域滤波复原263

7.8.1 均值滤波器复原263

7.8.2 顺序统计滤波器264

7.8.3 自适应滤波器266

7.9 频域滤波复原267

第8章 图像的分割268

8.1 基于阈值选取的图像分割法268

8.1.1 双峰法269

8.1.2 迭代法270

8.1.3 大津法271

8.1.4 分水岭算法273

8.2 边缘检测算子276

8.2.1 Roberts边缘算子278

8.2.2 Sobel边缘算子279

8.2.3 Prwitte边缘算子280

8.2.4 LoG边缘算子281

8.2.5 零交叉方法284

8.2.6 Canny边缘算子285

8.2.7 各种边缘检测算子的比较287

8.3 边界跟踪288

8.3.1 跟踪基本原理288

8.3.2 边界跟踪MATLAB实现288

8.4 直线提取292

8.4.1 Hough检测直线的基本原理292

8.4.2 Hough检测直线的MATLAB实现292

8.5 区域生长与分裂合并295

8.5.1 区域生长295

8.5.2 区域分裂与合并299

8.5.3 四叉树分割300

8.6 其他分割法304

8.6.1 彩色图像分割304

8.6.2 彩色图像分割MATLAB实现307

第9章 图像数学形态学处理309

9.1 数学形态学简介309

9.2 集合论中的基本概念309

9.3 膨胀与腐蚀形态基本运算310

9.3.1 结构元素311

9.3.2 膨胀与腐蚀316

9.3.3 开运算与闭运算319

9.3.4 骨架化321

9.4 击中或击不中324

9.5 基于形态学对象的操作325

9.5.1 边缘提取326

9.5.2 特征提取327

9.5.3 连通标注与选择332

9.6 形态学的应用336

9.6.1 距离变换336

9.6.2 寻找峰值和谷值339

9.6.3 查表操作344

9.6.4 形态重构346

9.6.5 形态滤波347

9.7 灰度图像形态学349

9.7.1 灰度图像的膨胀与腐蚀349

9.7.2 灰度图像开、闭运算350

9.7.3 多尺度形态学梯度的边缘检测351

9.8 纹理特征提取352

9.8.1 直方图统计特征353

9.8.2 自相关函数354

9 8 3 灰度共生矩阵355

9.9 区域描述357

9.9.1 几何特征357

9.9.2 不变矩359

第10章 小波图像处理363

10.1 小波定义363

10.2 小波变换364

10.2.1 连续小波变换364

10.2.2 离散小波变换365

10.2.3 小波包算法368

10.3 小波变换函数370

10.3.1 单层二维离散小波变换370

10.3.2 多层二维离散小波变换372

10.3.3 提取小波系数374

10.3.4 小波多层重构377

10.3.5 小波单层重构380

10.3.6 二维平稳小波变换381

10.3.7 小波包变换382

10.3.8 其他二维小波变换函数383

10.4 小波应用图像的去噪与压缩387

10.4.1 基于小波图像的去噪与压缩函数387

10.4.2 基于小波包图像的去噪与压缩函数392

10.5 小波变换应用于图像增强394

10.6 小波变换应用于图像融合395

第11章 数字图像处理的实际应用399

11.1 MATLAB在遥感图像处理中的应用399

11.1.1 遥感的基本介绍399

11.1.2 遥感图像对直方图进行匹配处理400

11.1.3 对遥感图像进行增强处理403

11.1.4 对遥感图像进行融合407

11.2 MATLAB在医学图像处理中的应用410

11.2.1 医学图像的基本介绍410

11.2.2 医学图像的灰度变换411

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415

11.3 MATLAB在数字水印技术中的应用418

11.3.1 数字图像水印技术的基本介绍418

11.3.2 数字图像水印技术的实现421

11.4 MATLAB在神经网络识别中的应用423

参考文献427