目錄
第1章小波在圖像處理中的綜合應用
1.1小波在圖像壓縮中的應用
1.1.1圖像壓縮的原理
1.1.2圖像壓縮的MATLAB實現
1.2小波在圖像增強中的應用
1.3小波在圖像融合中的應用
1.3.1圖像融合的原理
1.3.2圖像融合的MATLAB實現
1.4小波包在圖像邊緣檢測中的應用
第2章圖像分割算法的MATLAB實現
2.1區(qū)域分割
2.1.1區(qū)域生長法
2.1.2分裂合并法
2.2邊緣分割
2.2.1梯度算子
2.2.2一階微分算子
2.2.3二階微分算子
2.3彩色空間分割
2.3.1基于像元的分割方法
2.3.2聚類算法
第3章JPEG壓縮編碼算法的MATLAB實現
3.1JPEG壓縮算法的原理
3.2JPEG壓縮編碼算法的實現步驟
第4章頻域濾波的MATLAB實現
4.1有限沖激響應濾波
4.2低通濾波
4.3高通濾波
4.4高斯帶阻濾波
4.5同態(tài)濾波
第5章圖像傅里葉變換的MATLAB實現
5.1傅里葉變換的物理意義
5.2傅里葉變換的定義
5.2.1一維連續(xù)傅里葉變換
5.2.2一維離散傅里葉變換
5.2.3二維連續(xù)傅里葉變換
5.2.4二維離散傅里葉變換
5.3二維離散傅里葉變換的性質
5.4傅里葉變換的實現
5.5傅里葉變換的應用
5.5.1在圖像特征定義中的應用
5.5.2在濾波器中的應用
第6章數字圖像的小波變換
6.1小波變換的定義
6.2小波變換的快速算法
6.3小波包變換
6.4小波變換的優(yōu)點
6.5數字圖像的小波變換工具箱
6.5.1waveletfamilies函數
6.5.2waveinfo函數
6.5.3wavefun函數
6.5.4wfilters函數
6.5.5wavefun2函數
6.5.6wmaxlev函數
第7章圖像閾值分割的算法分析與實現
7.1灰度閾值分割
7.1.1灰度圖像二值化
7.1.2灰度圖像多區(qū)域閾值分割
7.2直方圖閾值分割
7.2.1直方圖閾值雙峰法
7.2.2動態(tài)閾值法
7.3最大熵閾值分割
7.4分水嶺法
第8章圖像變換與鄰域處理的MATALB實現
8.1圖像裁剪
8.2圖像錯切變換
8.3圖像鏡像變換
8.4圖像復合變換
8.5鄰域處理
第9章圖像復原方法的MATLAB實現
9.1最小約束二乘復原法
9.2LucyRichardson復原法
9.3盲卷積復原法
9.4圖像復原的其他相關函數
第10章圖像編碼算法的MATLAB實現
10.1變換編碼
10.2行程編程
10.2.1基本原理
10.2.2自身特點
10.2.3算法局限性
10.3預測編碼
10.3.1DPCM編碼
10.3.2最佳線性預測編碼法
10.3.3增量調制編碼
第11章基于形態(tài)學的圖像處理技術
11.1數學形態(tài)學的概述
11.2形態(tài)學的基本概念
11.3數學形態(tài)學的分類
11.3.1二值形態(tài)學
11.3.2灰度數學形態(tài)學
11.3.3模糊數學形態(tài)學
11.4形態(tài)學的基本運算
11.4.1邊界像素
11.4.2結構元素
11.4.3膨脹和腐蝕
11.4.4開運算與閉運算
11.4.5形態(tài)學重構
第12章遙感圖像與醫(yī)學圖像分析方法
12.1在遙感圖像處理中的應用
12.1.1概述
12.1.2遙感圖像對直方圖進行匹配處理
12.1.3對遙感圖像進行增強處理
12.1.4對遙感圖像進行融合處理
12.2在醫(yī)學圖像處理中的應用
12.2.1概述
12.2.2醫(yī)學圖像的灰度變換
12.2.3基于高頻強調濾波和直方圖均衡化的醫(yī)學圖像增強
第13章圖像銳化的算法分析與實現
13.1空域高通濾波
13.1.1梯度算子
13.1.2其他銳化算子
13.2頻域高通濾波
13.3同態(tài)濾波器圖像增強的方法
13.4圖像銳化的MATLAB實現
13.4.1空間域圖像的銳化
13.4.2頻域圖像的銳化
13.4.3同態(tài)濾波器的銳化
第14章基于小波圖像壓縮技術的算法研究
14.1圖像的小波分解算法
14.2小波變換系數分析
14.3實驗結果與分析
第15章數字圖像的小波分解與重構
15.1二維小波變換分解函數
15.1.1dwt2函數
15.1.2wavedec2函數
15.2二維小波變換重構函數
15.2.1idwt2函數
15.2.2wavedec2函數
15.2.3wrcoef2函數
15.2.4upcoef2函數
15.2.5upwlev2函數
15.3提取二維小波變換系數的函數
15.3.1detcoef2函數
15.3.2appcoef2函數
第16章圖像統(tǒng)計特性與空間域濾波的MATLAB實現
16.1圖像的統(tǒng)計特性
16.1.1圖像的均值
16.1.2圖像的標準差
16.1.3圖像的相關系數
16.1.4圖像的等高線
16.2空間域濾波
16.2.1圖像中加入噪聲
16.2.2中值濾波器
16.2.3自適應濾波器
16.2.4排序濾波
16.2.5銳化濾波
第17章數字圖像運算的算法分析與應用
17.1圖像點運算
17.1.1線性點運算
17.1.2分段線性點運算
17.1.3非線性變換
17.2直方圖修正
17.2.1直方圖概述
17.2.2直方圖均衡化
17.2.3直方圖規(guī)定化
17.3圖像的代數運算
17.3.1圖像加法運算
17.3.2圖像減法運算
17.3.3圖像乘法運算
17.3.4圖像除法運算
第18章FanBeam與Hough變換的MATLAB實現
18.1FanBeam變換
18.2Hough變換的基本原理
18.3Hough變換的MATLAB實現
第19章形態(tài)學算法分析的MATLAB實現
19.1形態(tài)學的應用
19.1.1形態(tài)學濾波
19.1.2骨架提取
19.1.3邊界提取
19.1.4擊中或擊不中
19.1.5圖像填充操作
19.1.6最大值和最小值
19.2距離變換
第20章小波變換圖像測試分析
20.1概述
20.2實例說明
20.3輸出結果與分析
20.4源程序
第21章圖像類型轉換的MATLAB實現
21.1圖像類型的轉換
21.2彩色模型的轉換
21.3MATLAB中顏色模型轉換
21.3.1RGB模型與HSV模型轉換
21.3.2RGB模型與YCbCr模型轉換
21.3.3RGB模型與NTSC模型轉換
第22章圖像幾何運算的MATLAB實現
22.1齊次坐標
22.2灰度插值
22.3圖像平移
22.4圖像旋轉
22.5圖像的比例變換
第23章圖像變換算法的MATLAB實現
23.1離散余弦變換
23.1.1一維離散余弦變換
23.1.2二維離散余弦變換
23.1.3快速離散余弦變換
23.1.4離散余弦變換的MATLAB實現
23.2離散哈達瑪變換
23.3Radon變換
第24章圖像增強算法分析的MATLAB實現
24.1線性濾波器增強
24.1.1卷積
24.1.2相關
24.2濾波的MATLAB實現
24.2.1數據類型
24.2.2相關和卷積
24.2.3邊界填充選項
24.2.4多維濾波
24.3預定義濾波器
第25章數字圖像復原的MATLAB實現
25.1圖像復原概述
25.2圖像的噪聲
25.3圖像復原的模型
25.3.1復原的模型
25.3.2無約束復原法
25.3.3有約束復原法
25.3.4復原法的評估
25.4MATLAB圖像的復原方法
25.4.1逆濾波復原法
25.4.2維納濾波復原法
第26章MATLAB可視化功能
26.1二維圖形繪制
26.1.1基本二維繪圖
26.1.2二維修飾處理
26.2二維特殊圖形繪制
26.2.1條形圖
26.2.2直方圖
26.2.3面積圖
26.2.4桿形圖
26.2.5階梯圖
26.2.6扇形圖
26.2.7羅盤圖
26.2.8極坐標圖
26.2.9羽毛圖
26.2.10等高線
26.2.11向量場圖
26.2.12帶形圖
第27章數字圖像的編碼方法與實現
27.1圖像壓縮編碼基礎
27.1.1圖像壓縮編碼的必要性
27.1.2圖像壓縮編碼的可能性
27.1.3圖像壓縮編碼的性能指標
27.1.4保真度準則的評價
27.1.5壓縮編碼的分類
27.2熵編碼
27.2.1赫夫曼編碼
27.2.2香農編碼
27.2.3算術編碼
第28章圖像標記及測量的算法分析與實現
28.1連通區(qū)域標記
28.2邊界測定
28.3查表操作
28.4對象選擇
28.5圖像的面積
28.6圖像的歐拉數
第29章基于小波圖像去噪的MATLAB實現
29.1去噪原理
29.2MATLAB提供兩種閾值函數
29.3去噪MATLAB函數實現
29.3.1wdencmp函數
29.3.2ddencmp函數
29.3.3wthcoef2函數
第30章圖像配準及識別技術的分析與實現
30.1圖像配準基礎
30.2圖像配準的MATLAB實現
30.3圖像識別的基本原理
30.4圖像識別的MATLAB實現
30.5數字圖像在神經網絡識別中的應用
第31章圖像多尺度邊緣檢測的算法分析與實現
31.1多尺度邊緣檢測
31.2快速多尺度邊緣檢測算法
31.3實驗結果與分析
第32章邊界跟蹤的算法分析與實現
32.1邊界跟蹤的方法
32.2霍夫變換
32.2.1利用直角坐標中的Hough變換檢測直線
32.2.2利用極坐標的Hough變換檢測直線
32.2.3利用Hough變換檢測圓
32.2.4廣義Hough變換
附錄AMATLAB R2016a安裝說明
參考文獻
鄂公網安備 42010302001612號 