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MATLAB圖像處理工具箱是目前*流行的圖像處理工具之一，其函數(shù)能有效地實(shí)現(xiàn)各種圖像算法。本書從實(shí)用角度出發(fā)，詳細(xì)介紹MATLAB各種圖像處理函數(shù)，包括圖像顯示、繪圖、圖像類型轉(zhuǎn)換、圖像用戶界面、空間變換、圖像統(tǒng)計(jì)、圖像代數(shù)運(yùn)算、圖像增強(qiáng)、去模糊、濾波變換、形態(tài)學(xué)操作、塊與鄰域操作、色彩空間變換函數(shù)等。為加深讀者對MATLAB圖像處理應(yīng)用的認(rèn)識，書中列舉了8個(gè)MATLAB圖像處理應(yīng)用綜合實(shí)例。本書寫作結(jié)構(gòu)清晰、解釋翔實(shí)、實(shí)例豐富。隨書贈送的DVD光盤中附有大量教學(xué)視頻，方便讀者學(xué)習(xí)與提高。本書可作為MATLAB圖像處理工作者的參考用書。

前　言

當(dāng)前信息化社會，圖像是獲取信息的最重要來源之一。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，圖像處理技術(shù)已成功應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)，其中，圖像處理的算法和軟件決定圖像處理技術(shù)的應(yīng)用效果。MATLAB圖像處理工具箱是目前最流行的圖像處理工具之一，不僅包含了目前絕大部分圖像處理算法，而且還可以通過快速編程實(shí)現(xiàn)新的圖像處理算法。

由于MATLAB圖像處理工具箱函數(shù)較多，使用者常會忘記函數(shù)的具體用法。本書以函數(shù)手冊的形式總結(jié)了大部分常用圖像函數(shù)的用法，方便使用者查找。為使讀者更好地理解MATLAB圖像函數(shù)，書中函數(shù)的說明力求通俗易懂，并提供了函數(shù)實(shí)例、操作錄像和圖像處理應(yīng)用案例供讀者參考。

全書共分為兩部分20章，第一部分（第1～14章）說明MATLAB圖像處理工具箱函數(shù)的語法，第二部分（第15～20章）列舉了8個(gè)MATLAB圖像處理應(yīng)用實(shí)例。具體內(nèi)容安排如下：

第1章圖像顯示與圖像文件輸入/輸出函數(shù)

本章主要講述圖像顯示和圖像文件輸入/輸出兩類基本函數(shù)，掌握這些函數(shù)可對MATLAB圖像處理有初步認(rèn)識。

第2章圖形繪制

MATLAB具有強(qiáng)大的繪圖功能，能夠制作各種漂亮的專業(yè)數(shù)據(jù)圖形，實(shí)現(xiàn)科學(xué)計(jì)算數(shù)據(jù)的可視化。本章介紹了MATLAB中二維圖形、三維圖形和流場圖形繪制的相關(guān)函數(shù)。

第3章圖像類型和類型轉(zhuǎn)換

圖像類型對圖像的大小和顯示效果有著顯著的影響。在不同圖像分析場合中，通常對圖像類型有特定的要求，本章詳細(xì)介紹了MATLAB中各種常用圖像類型、顏色模型之間的轉(zhuǎn)換函數(shù)。

第4章圖形用戶界面工具

圖形用戶界面工具能以交互式方式快速對圖像信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。本章詳細(xì)介紹了MATLAB中各類圖形用戶界面工具函數(shù)，包括圖像信息工具、對比工具、距離工具、像素工具、概覽工具、鼠標(biāo)行為工具等。

第5章空間變換和圖像配準(zhǔn)

在計(jì)算機(jī)圖像處理中，圖像從輸入到輸出貫穿著各種變換。為使輸入圖像的像素位置映射到輸出圖像的新位置，需要對圖像作旋轉(zhuǎn)、平移、放大、縮小、拉伸或剪切等空間變換。本章介紹了MATLAB中的空間變換和圖像配準(zhǔn)兩類函數(shù)。

第6章圖像分析和統(tǒng)計(jì)

圖像分析和統(tǒng)計(jì)是圖像處理的基本內(nèi)容，它包括獲取圖像的相關(guān)信息，如圖像像素、等高線、直方圖、標(biāo)準(zhǔn)差、熵等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)以便進(jìn)行圖像的邊緣檢測、邊界跟蹤等分析。本章介紹了MATLAB中圖像分析和統(tǒng)計(jì)相關(guān)的函數(shù)。

第7章圖像代數(shù)運(yùn)算

圖像的代數(shù)運(yùn)算是指多幅圖像的加、減、乘、除運(yùn)算和一般的線性運(yùn)算，它通常是復(fù)雜圖像處理的預(yù)處理步驟。本章介紹了MATLAB中的圖像代數(shù)運(yùn)算函數(shù)。

第8章圖像增強(qiáng)

圖像增強(qiáng)是圖像處理的一個(gè)重要分支，是圖像邊緣提取、圖像分割等操作的基礎(chǔ)。通過圖像增強(qiáng)，可以讓原來不清晰的圖像變得清晰，或者抑制圖像的某些特征而使另外一些特征加強(qiáng)。本章詳細(xì)介紹了11個(gè)MATLAB圖像增強(qiáng)函數(shù)的用法。

第9章圖像去模糊

由于攝影條件或攝影技術(shù)的限制，使得很多拍攝的圖片質(zhì)量較低，比較模糊，掩蓋了圖像的真實(shí)信息。圖像去模糊技術(shù)的目的就是消除圖像的模糊，得到一幅清晰的圖片。本章主要介紹了MATLAB圖像處理工具箱中點(diǎn)擴(kuò)散與光學(xué)轉(zhuǎn)換函數(shù)和4類圖像去模糊化函數(shù)：維納濾波器去模糊化、規(guī)則化濾波器去模糊化、Lucy-Richardson去模糊化、盲解卷積去模糊化。

第10章線性濾波和變換

線性濾波是指對輸入圖像的領(lǐng)域進(jìn)行線性算法操作得到輸出圖像，常應(yīng)用于圖像光滑、銳化和邊緣檢測處理。圖像變換是把數(shù)字圖像從空域變換到頻域，一般是指圖像的正交變換，常應(yīng)用于圖像去噪、圖像壓縮、特征提取和圖像識別處理。本章介紹了MATLAB中線性濾波和變換的相關(guān)函數(shù)。

第11章形態(tài)學(xué)操作

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算由一組形態(tài)學(xué)的代數(shù)運(yùn)算子組成，其基本思想是用具有一定形態(tài)的結(jié)構(gòu)元素找到圖像中的對應(yīng)形狀以達(dá)到圖像分割識別的目的，最基本的操作為膨脹和腐蝕。本章詳細(xì)介紹了MATLAB中的形態(tài)學(xué)操作函數(shù)，并列舉了大量實(shí)例供讀者參考。

第12章圖像的塊和鄰域處理

圖像塊操作是將圖像的數(shù)據(jù)劃分成同樣大小的矩形區(qū)域的操作，它是圖像分析和圖像壓縮的基礎(chǔ)。由于圖像劃分為圖像塊后可以轉(zhuǎn)化為矩陣或向量運(yùn)算，因此可以加快圖像處理的速度。本章介紹了MATLAB中圖像塊和鄰域處理相關(guān)函數(shù)的用法。

第13章顏色映射表和色彩空間

圖像處理中常使用RGB的值來代表顏色值。除了RGB色彩空間外，還有其他的顏色空間，如HSV、YcbCr、NTSC等用來表示色彩，有時(shí)利用這些色彩空間來表示圖像和進(jìn)行計(jì)算會更加直觀和簡單。本章介紹了MATLAB中顏色映射表和色彩空間相關(guān)函數(shù)的用法，并列舉了函數(shù)實(shí)例供讀者參考。

第14章其他常用函數(shù)

本章介紹了MATLAB圖像處理工具箱中的其他常用函數(shù)，包括圖像處理工具箱參數(shù)、演示幫助、鼠標(biāo)選擇、檢查有效性等。

第15章圖像配準(zhǔn)實(shí)戰(zhàn)

圖像配準(zhǔn)是對取自不同時(shí)間、不同傳感器或不同視角的同一景物的兩幅圖像或多幅圖像進(jìn)行匹配、疊加的過程，其主要目的是去除或者抑制待配準(zhǔn)圖像和參考圖像之間在幾何上的不一致，包括平移、旋轉(zhuǎn)、縮放和畸變，并融合這些數(shù)據(jù)，從而得到被測對象更完整的信息。本章介紹了不同角度拍攝圖像的配準(zhǔn)實(shí)例。

第16章圖像區(qū)域生長分割實(shí)戰(zhàn)

區(qū)域生長是將具有相似性質(zhì)的像素集合起來構(gòu)成一個(gè)區(qū)域，實(shí)質(zhì)就是將具有相似特性的像素連接成區(qū)域。這些區(qū)域是互不相交的，每個(gè)區(qū)域都滿足特定區(qū)域的一致性。本章介紹了圖片中的人物區(qū)域生長分割、醫(yī)學(xué)腦部圖像中的白質(zhì)區(qū)域生長分割兩個(gè)實(shí)例。

第17章交通視頻車輛檢測實(shí)戰(zhàn)

在智能交通系統(tǒng)中，通常要對車輛進(jìn)行檢測和跟蹤以得到相關(guān)交通參數(shù)，其中運(yùn)動物體的提取是車輛檢測的必要步驟。本章介紹了一個(gè)提取交通視頻中面積最大的淺顏色轎車的程序。

第18章人臉區(qū)域定位實(shí)戰(zhàn)

人臉識別是采用機(jī)器對人臉圖像進(jìn)行分析處理，從而提取出有效的識別信息，達(dá)到身份辨認(rèn)的目的。本章介紹了一個(gè)簡單的人臉區(qū)域定位程序。

第19章圖像特征提取實(shí)戰(zhàn)

在很多應(yīng)用領(lǐng)域，研究人員需要對測量的圖像結(jié)果進(jìn)行目標(biāo)物體的特征提取。圖像特征提取需要根據(jù)目標(biāo)物體的屬性、圖像質(zhì)量、圖片內(nèi)容等應(yīng)用不同的算法。本章介紹了材料絲狀腐蝕區(qū)域提取、圖像中圓形目標(biāo)提取兩個(gè)實(shí)例。

第20章圖像分形維計(jì)算實(shí)戰(zhàn)

基于分形的圖像處理在材料科學(xué)、目標(biāo)識別、特征評估等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。分形中有一個(gè)重要的概念：分形維，它的值反映了物體的形狀特性，給出了一個(gè)關(guān)于集合的復(fù)雜度、不規(guī)整度的定量回答。本章舉例說明了灰度圖像的差分盒維法計(jì)算過程，供讀者參考。

本書由楊杰、占君、周至清編著，本書在編寫過程中，得到了北京理工大學(xué)智能機(jī)器人研究所賈東永博士的幫助，在此對他表示衷心的感謝。高克臻、張?jiān)葡�、許小榮、王東、王龍、張銀芳、周新國、蔡娜、張玉蘭、李爽、胡書敏、蘇靜等同志也參與了本書的編寫工作。

本書的編寫過程中參考了大量MATLAB相關(guān)書籍及部分MATLAB相關(guān)論壇的資源，在此，對相關(guān)作者一并表示感謝，同時(shí)對各位MATLAB網(wǎng)友給予的啟發(fā)和幫助表示感謝。

由于時(shí)間倉促，加之作者水平和經(jīng)驗(yàn)有限，書中的疏漏甚至錯(cuò)誤在所難免，希望廣大讀者批評指正。

編著者

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