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第1章 图像处理与MATLAB简介1

1.1图像处理简介1

1.1.1图像与数字图像1

1.1.2图像处理技术2

1.1.3图像处理的发展及现状4

1.2 MATLAB概述5

1.2.1 MATLAB开发环境5

1.2.2 MATLAB编辑器6

1.2.3 MATLAB帮助命令9

1.3本章小结12

第2章MATLAB编程基础13

2.1 MATLAB通用指令13

2.2 MATLAB运算符和特殊字符15

2.3 MATLAB数组21

2.3.1数组的产生21

2.3.2数组的运算27

2.3.3数组的查询和赋值31

2.3.4数组变换34

2.3.5字符数组39

2.4 MATLAB基本矩阵与矩阵运算48

2.4.1 矩阵的创建48

2.4.2矩阵的运算49

2.5 MATLAB控制语句54

2.5.1循环结构54

2.5.2选择结构56

2.5.3程序流控制59

2.6文件操作60

2.6.1文件的打开与关闭60

2.6.2二进制文件的读/写操作61

2.6.3文本文件的读/写操作62

2.7本章小结62

第3章MATLAB图像处理基础63

3.1图像的数字化63

3.1.1图像的坐标变化表示63

3.1.2图像的矩阵表示64

3.2图像的基本操作65

3.2.1图像的读取65

3.2.2图像的写入66

3.2.3图像的显示67

3.2.4图像数据类型转换68

3.2.5图像文件格式转换70

3.2.6图像之间的转换70

3.3图像的点运算73

3.3.1线性点运算73

3.3.2非线性点运算74

3.4本章小结75

第4章 图像预处理及其MATLAB实现76

4.1直方图灰度变换76

4.1.1图像直方图变换76

4.1.2 MATLAB中常用的灰度变换函数78

4.2直方图修正79

4.2.1直方图均衡化80

4.2.2直方图规定化81

4.3图像的运算82

4.3.1图像的代数运算83

4.3.2图像几何运算88

4.4图像的平滑及锐化96

4.4.1线性平滑96

4.4.2中值滤波平滑99

4.4.3图像锐化100

4.5图像频域滤波104

4.5.1频域低通滤波104

4.5.2频域高通滤波105

4.5.3其他滤波108

4.6本章小结110

第5章 图像频域变换111

5.1傅里叶变换111

5.1.1傅里叶变换的理论111

5.1.2傅里叶变换114

5.1.3快速傅里叶变换116

5.1.4傅里叶变换在MATLAB中的应用和实现119

5.2离散余弦变换121

5.2.1一维离散余弦变换122

5.2.2二维离散余弦变换122

5.2.3快速二维离散余弦变换123

5.2.4离散余弦变换在MATLAB中的应用和实现123

5.3沃尔什变换和哈达码变换125

5.3.1一维离散沃尔什变换125

5.3.2二维离散沃尔什变换126

5.3.3一维离散哈达码变换127

5.3.4二维离散哈达码变换128

5.3.5离散沃尔什-哈达码变换在MATLAB中的应用和实现128

5.4 K-L变换130

5.4.1 K-L变换的基本原理130

5.4.2 K-L变换的定义和性质131

5.4.3 K-L变换在MATLAB中的应用132

5.5小波变换134

5.5.1传统频域变换方法的局限性134

5.5.2多尺度分析135

5.5.3滤波器组的概念142

5.5.4连续小波变换143

5.5.5二进小波变换144

5.5.6离散小波变换145

5.5.7小波的基函数147

5.5.8提升法149

5.5.9小波变换在MATLAB中的应用151

5.6本章小结160

第6章 图像的数学形态学操作161

6.1数学形态学的基本运算161

6.1.1结构元素161

6.1.2图像腐蚀163

6.1.3图像膨胀165

6.1.4图像的开运算和闭运算166

6.2击中击不中变换170

6.3数学形态学在图像处理中的主要应用171

6.3.1二值形态学消除图像噪声172

6.3.2边缘检测173

6.3.3形态骨架提取174

6.3.4区域填充175

6.3.5图像特征估计177

6.3.6查表操作183

6.4本章小结184

第7章 彩色图像处理185

7.1彩色视觉与三基色原理185

7.1.1彩色视觉185

7.1.2三基色原理186

7.2彩色空间189

7.2.1 RGB彩色空间189

7.2.2 YUV彩色空间189

7.2.3 YIQ彩色空间190

7.2.4 CMYK彩色空间191

7.2.5 Lab彩色空间191

7.2.6 HSV彩色空间191

7.2.7 HSI彩色空间192

7.2.8彩色空间的MATLAB实现193

7.3彩色图像处理199

7.3.1彩色图像的平滑处理199

7.3.2彩色图像的锐化处理202

7.3.3图像的伪彩色和假彩色处理202

7.4本章小结207

第8章 图像压缩编码208

8.1图像压缩编码概述208

8.1.1图像压缩编码的必要性208

8.1.2图像压缩编码的可能性208

8.1.3图像压缩编码的评价标准210

8.1.4图像压缩编码的术语简介212

8.2图像压缩编码方法213

8.2.1哈夫曼编码213

8.2.2游程编码218

8.2.3算术编码220

8.2.4预测编码223

8.2.5变换编码227

8.3 JPEG压缩232

8.3.1 JPEG232

8.3.2 JPEG 2000239

8.4视频压缩编码标准简介244

8.4.1 MPEG244

8.4.2 H.264245

8.5本章小结246

第9章 图像分割与边缘检测247

9.1图像分割的基本原理247

9.2灰度阈值分割248

9.2.1最小误差阈值法251

9.2.2最大方差阈值法251

9.2.3最佳阈值法252

9.2.4差别分析法253

9.3边缘检测254

9.3.1普通梯度算子255

9.3.2 Roberts算子256

9.3.3 Prewitt算子和Sobel算子257

9.3.4拉普拉斯算子261

9.3.5 Canny算子263

9.3.6 edge函数267

9.4区域分割270

9.4.1区域生长270

9.4.2分裂合并272

9.5本章小结274

第10章 图像复原275

10.1图像退化模型275

10.1.1图像退化模型概述275

10.1.2连续函数退化模型276

10.1.3离散函数退化模型276

10.1.4 MATLAB模拟图像的退化277

10.2噪声模型279

10.2.1噪声类型279

10.2.2使用MATLAB添加噪声282

10.3复原的代数方法283

10.3.1非约束复原法283

10.3.2约束复原法284

10.3.3循环矩阵对角化284

10.3.4约束最小平方复原法286

10.3.5维纳滤波复原法288

10.4图像复原在MATLAB中的应用288

10.4.1维纳滤波复原288

10.4.2约束最小二乘方复原292

10.4.3使用Lucy-Richardson算法进行图像复原296

10.4.4使用盲目反卷积算法进行图像复原298

10.5本章小结302

第11章 图像模式识别技术303

11.1模式识别的基本概念303

11.1.1模式与模式识别303

11.1.2模式空间、特征空间和类型空间304

11.1.3模式识别系统的组成304

11.1.4模式识别的方法305

11.2分类器设计310

11.2.1分类器设计准则310

11.2.2训练/学习方法311

11.2.3线性判别函数312

11.2.4最小距离分类器和模板匹配315

11.3神经网络320

11.3.1神经网络的基本理论320

11.3.2 BP网络的MATLAB工具箱320

11.4模式识别应用323

11.5本章小结324

第12章 图像处理技术的应用325

12.1压缩感知325

12.1.1压缩感知理论325

12.1.2压缩感知重构算法327

12.1.3压缩感知技术在MATLAB上的应用350

12.2视频跟踪技术351

12.2.1运动检测351

12.2.2运动估计356

12.3本章小结363