MATLAB圖像處理（第2版）

第一部分MATLAB基礎知識
第1章初識MATLAB3
1.1工作環(huán)境3
1.1.1操作界面簡介3
1.1.2命令行窗口4
1.1.3命令歷史記錄窗口6
1.1.4當前文件夾窗口和路徑管理7
1.1.5搜索路徑8
1.1.6工作區(qū)窗口和數(shù)組編輯器10
1.1.7變量的編輯命令11
1.1.8存取數(shù)據(jù)文件12
1.2幫助系統(tǒng)12
1.2.1純文本幫助12
1.2.2幫助導航13
1.2.3示例幫助13
1.3本章小結14
第2章MATLAB基礎15
2.1基本概念15
2.1.1數(shù)據(jù)類型概述15
2.1.2整數(shù)類型16
2.1.3浮點數(shù)類型18
2.1.4常量與變量19
2.1.5標量、向量、矩陣與數(shù)組20
2.1.6字符型數(shù)據(jù)21
2.1.7運算符22
2.1.8復數(shù)24
2.1.9無窮量和非數(shù)值量.25
2.2向量.25
2.2.1向量的生成26
2.2.2向量的加減和數(shù)乘運算27
2.2.3向量的點積和叉積運算28
12MATLAB圖像處理（第2版）
2.3數(shù)組30
2.3.1數(shù)組的創(chuàng)建和操作30
2.3.2數(shù)組的常見運算33
2.4矩陣37
2.4.1矩陣的生成37
2.4.2向量的生成40
2.4.3矩陣的加減運算41
2.4.4矩陣的乘法運算42
2.4.5矩陣的除法運算43
2.4.6矩陣的分解運算43
2.5字符串44
2.5.1字符串變量與一維字符數(shù)組44
2.5.2對字符串的多項操作45
2.5.3二維字符數(shù)組46
2.6符號48
2.6.1符號表達式的生成48
2.6.2符號矩陣48
2.6.3常用符號運算49
2.7關系運算和邏輯運算50
2.7.1關系運算50
2.7.2邏輯運算51
2.7.3常用函數(shù)53
2.8復數(shù).54
2.8.1復數(shù)和復矩陣的生成55
2.8.2復數(shù)的運算56
2.9數(shù)據(jù)類型間的轉換56
2.10本章小結58
第3章程序設計59
3.1MATLAB編程概述59
3.1.1編輯器窗口59
3.1.2編程原則61
3.2M文件和函數(shù)62
3.2.1M文件62
3.2.2匿名函數(shù)64
3.2.3主函數(shù)與子函數(shù)65
3.2.4重載函數(shù)66
3.2.5eval()和feval()函數(shù)66
3.2.6內聯(lián)函數(shù)68
3.2.7向量化和預分配70
目錄13
3.2.8函數(shù)參數(shù)傳遞71
3.3程序控制73
3.3.1分支控制語句73
3.3.2循環(huán)控制語句75
3.3.3其他控制語句77
3.4程序調試和優(yōu)化81
3.4.1程序調試命令81
3.4.2常見錯誤類型82
3.4.3效率優(yōu)化86
3.4.4內存優(yōu)化86
3.5本章小結88
第4章圖形繪制89
4.1數(shù)據(jù)圖形繪制簡介89
4.1.1離散數(shù)據(jù)可視化89
4.1.2連續(xù)函數(shù)可視化91
4.2二維繪圖93
4.2.1二維圖形繪制93
4.2.2二維圖形的修飾94
4.2.3子圖繪制法100
4.2.4二維繪圖的經(jīng)典應用103
4.3三維繪圖107
4.3.1三維繪圖函數(shù)107
4.3.2隱藏線的顯示和關閉109
4.3.3三維繪圖的實際應用110
4.4特殊圖形繪制111
4.4.1繪制特殊二維圖形111
4.4.2繪制特殊三維圖形112
4.5本章小結115
第二部分基于MATLAB的常見圖像處理技術
第5章圖像處理基礎119
5.1圖像文件與色度系統(tǒng)119
5.1.1數(shù)字圖像119
5.1.2圖像文件格式120
5.1.3圖像數(shù)據(jù)類型120
5.1.4圖像文件類型121
5.1.5色度系統(tǒng)123
5.2圖像處理的基本函數(shù)127
14MATLAB圖像處理（第2版）
5.2.1圖像文件的查詢與讀取127
5.2.2圖像文件的存儲與數(shù)據(jù)類型的轉換129
5.2.3圖像顯示129
5.3圖像數(shù)字化135
5.3.1圖像的采樣136
5.3.2圖像的量化137
5.4圖像類型的轉換137
5.4.1圖像抖動137
5.4.2轉換為二值圖像138
5.4.3轉換為灰度圖像139
5.4.4轉換為索引圖像140
5.4.5索引圖像轉換140
5.4.6真彩色圖像轉換142
5.5小結143
第6章顏色模型轉換144
6.1常用顏色模型144
6.1.1RGB模型144
6.1.2CMY/CMYK模型144
6.1.3HSI/HSV模型145
6.1.4YIQ模型147
6.1.5YUV模型148
6.1.6YCbCr模型148
6.2顏色模型轉換函數(shù)149
6.2.1RGB與HSV模型之間的轉換149
6.2.2RGB與NTSC模型之間的轉換150
6.2.3RGB與YCbCr模型之間的轉換151
6.3小結152
第7章圖像的基本運算153
7.1圖像的點運算153
7.1.1點運算的種類153
7.1.2直方圖與點運算156
7.1.3直方圖均衡化157
7.1.4直方圖規(guī)定化159
7.2圖像的算術運算160
7.2.1圖像的加法運算161
7.2.2圖像的減法運算162
7.2.3圖像的乘法運算164
7.2.4圖像的除法運算164
7.2.5圖像的求補運算165
目錄15
7.2.6圖像的線性擬合166
7.3圖像的幾何運算168
7.3.1齊次坐標變換168
7.3.2圖像插值169
7.3.3旋轉與平移變換171
7.3.4縮放與裁剪變換174
7.3.5鏡像變換177
7.4圖像的仿射變換179
7.4.1尺寸與伸縮變換180
7.4.2扭曲與旋轉變換181
7.4.3imwarp()函數(shù)183
7.5圖像的邏輯運算184
7.6小結185
第8章圖像變換186
8.1傅里葉變換186
8.1.1連續(xù)傅里葉變換186
8.1.2離散傅里葉變換187
8.1.3快速傅里葉變換189
8.1.4傅里葉變換函數(shù)190
8.2傅里葉變換的性質193
8.2.1線性與周期性193
8.2.2比例性193
8.2.3平移性193
8.2.4可分離性195
8.2.5旋轉不變性196
8.2.6平均值與卷積定理197
8.3離散余弦變換.197
8.3.1一維離散余弦變換197
8.3.2二維離散余弦變換198
8.3.3離散余弦變換函數(shù)199
8.4Radon變換201
8.5沃爾什-哈達瑪變換210
8.6小波變換214
8.6.1連續(xù)小波變換214
8.6.2離散小波變換215
8.7小結218
第9章圖像壓縮與編碼219
9.1圖像壓縮編碼技術基礎219
9.1.1圖像壓縮基本原理219
16MATLAB圖像處理（第2版）
9.1.2無損編碼與有損編碼220
9.1.3信息量與信息熵220
9.2圖像壓縮編碼評價標準221
9.2.1基于壓縮編碼參數(shù)的評價222
9.2.2基于保真度（逼真度）準則的評價223
9.3常用編碼方法224
9.3.1哈夫曼編碼225
9.3.2算術編碼228
9.3.3香農(nóng)編碼232
9.3.4行程編碼235
9.3.5預測編碼237
9.3.6變換編碼245
9.4小波圖像壓縮編碼250
9.5圖像壓縮在數(shù)字水印方面的應用254
9.6小結258
第10章圖像增強259
10.1灰度變換增強259
10.1.1線性與非線性變換259
10.1.2灰度變換函數(shù)261
10.1.3最大熵法進行圖像增強263
10.2空域濾波增強268
10.2.1圖像噪聲268
10.2.2平滑濾波器270
10.2.3中值濾波器273
10.2.4自適應濾波器.274
10.2.5銳化濾波器276
10.3頻域濾波增強281
10.3.1低通濾波器282
10.3.2高通濾波器287
10.3.3同態(tài)濾波器292
10.4彩色增強294
10.4.1真彩色增強294
10.4.2偽彩色增強295
10.4.3假彩色增強297
10.5小波變換在圖像增強中的應用298
10.5.1小波圖像去噪處理298
10.5.2圖像鈍化與銳化300
10.6小結303
目錄17
第11章圖像退化與復原304
11.1退化模型與估計函數(shù)304
11.1.1連續(xù)退化模型305
11.1.2離散退化模型306
11.1.3退化估計方法308
11.1.4圖像退化函數(shù)309
11.2圖像復原方法311
11.2.1逆濾波復原311
11.2.2維納濾波復原312
11.2.3約束最小二乘濾波復原314
11.2.4Lucy-Richardson濾波復原315
11.2.5盲去卷積濾波復原317
11.3小結319
第三部分基于MATLAB的高級圖像處理技術及應用
第12章圖像分割與區(qū)域處理323
12.1圖像分割概述323
12.2邊緣檢測324
12.2.1Roberts算子324
12.2.2Sobel算子324
12.2.3Prewitt算子325
12.2.4Laplacian-Gauss算子325
12.2.5Canny算子326
12.2.6邊緣檢測函數(shù)327
12.2.7小波在圖像邊緣檢測中的應用330
12.3直線的提取與邊界跟蹤331
12.3.1Hough變換提取直線331
12.3.2邊界跟蹤334
12.4閾值分割336
12.4.1直方圖閾值337
12.4.2自動閾值法338
12.4.3分水嶺法340
12.4.4迭代法344
12.5區(qū)域生長與分裂合并.345
12.5.1區(qū)域生長346
12.5.2分裂合并347
12.6區(qū)域處理350
12.6.1滑動鄰域操作.350
12.6.2分離鄰域操作353
18MATLAB圖像處理（第2版）
12.6.3區(qū)域的選擇355
12.6.4區(qū)域濾波與填充355
12.7小結357
第13章圖像形態(tài)學處理358
13.1數(shù)學形態(tài)學基本操作358
13.1.1結構元素358
13.1.2膨脹運算362
13.1.3腐蝕運算363
13.1.4膨脹腐蝕組合運算364
13.2基于形態(tài)學處理的其他操作367
13.2.1擊中或擊不中運算367
13.2.2骨架的提取368
13.2.3邊界提取與距離變換370
13.2.4區(qū)域填充與小目標移除372
13.2.5極值操作375
13.2.6查找表與對象的特性度量.379
13.2.7光照不均勻處理385
13.2.8使用紋理濾波器處理圖像387
13.3小結390
第14章綜合應用391
14.1醫(yī)學圖像處理應用391
14.1.1醫(yī)學圖像負片效果391
14.1.2醫(yī)學圖像灰度變換392
14.1.3醫(yī)學圖像直方圖均衡化394
14.1.4醫(yī)學圖像銳化395
14.1.5醫(yī)學圖像邊緣檢測396
14.2圖像特征提取應用397
14.2.1確定圓形目標397
14.2.2測量圖像的粒度399
14.2.3測量灰度圖像的屬性400
14.2.4測量圖像的半徑402
14.2.5測量圖像的角度403
14.3人臉識別應用405
14.4圖像配準406
14.5視頻目標檢驗409
14.5.1利用圖像分割檢驗目標409
14.5.2利用卡爾曼濾波定位目標411
14.6小結416
參考文獻417