數(shù)字圖像處理與應(yīng)用（MATLAB版）
1.本書重點(diǎn)介紹了數(shù)字圖像處理的基本概念、基本理論、實(shí)用技術(shù)，以及用MATLAB進(jìn)行圖像處理、編程的方法。2.本書結(jié)構(gòu)安排合理，敘述清晰，理論與實(shí)踐并重，使用MATLAB作為實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，加入了大量的實(shí)驗(yàn)實(shí)例，并且有大量的實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖片，對讀者的理解有很大的幫助。3.本書深入淺出、圖文并茂，文字描述力求簡單易懂。選材上既注重基本概念、理論和方法的介紹，同時(shí)也反映了近年來數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的最新發(fā)展情況。
1.陜西省精品課程，配套資源相當(dāng)豐富。
2.優(yōu)秀的創(chuàng)作團(tuán)隊(duì)，多年從事數(shù)字圖像處理教學(xué)工作，理論基礎(chǔ)扎實(shí)，經(jīng)驗(yàn)豐富。
3.重理論與實(shí)踐相結(jié)合，用MATLAB語言實(shí)現(xiàn)圖像處理技術(shù)。
4.深入淺出、圖文并茂，反映近年來數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的最新發(fā)展。
王慧琴，博士生導(dǎo)師，西安建筑科技大學(xué)教授，講授課程：數(shù)字圖像處理、信號(hào)與系統(tǒng)，陜西省圖形圖像學(xué)會(huì)理事。本書將結(jié)合MATLAB語言，介紹圖像處理技術(shù)的MATLAB語言實(shí)現(xiàn),這也是本書的一個(gè)重要特色。MATLAB是進(jìn)行數(shù)字圖像處理仿真的最佳工具，
第 1章 緒論 1
1.1 圖像的概念 1
1.2 圖像的分類 2
1.3 圖像的表示 2
1.3.1 圖像信號(hào)的表示 2
1.3.2 數(shù)字圖像的表示 3
1.3.3 顏色模型 4
1.4 人類的視覺 6
1.4.1 人眼構(gòu)造和視覺現(xiàn)象 6
1.4.2 人類視覺特性 7
1.5 圖像質(zhì)量的評價(jià)方法 9
1.6 數(shù)字圖像處理 12
1.6.1 圖像信號(hào)的數(shù)字化 12
1.6.2 數(shù)字圖像文件的存儲(chǔ)格式 16
1.6.3 數(shù)字圖像處理主要的研究內(nèi)容 20
1.6.4 數(shù)字圖像處理系統(tǒng) 21
1.6.5 圖像處理、圖像分析和圖像理解 21
1.6.6 圖像通信系統(tǒng) 22
1.6.7 數(shù)字圖像處理的主要應(yīng)用 23
習(xí)題 25
第 2章 MATLAB圖像處理工具箱 26
2.1 MATLAB簡介 26
2.2 MATLAB常用的基本命令 28
2.3 圖像處理工具箱簡介 32
2.4 MATLAB中的圖像類型及類型轉(zhuǎn)換 33
2.4.1 圖像和圖像數(shù)據(jù) 33
2.4.2 圖像處理工具箱所支持的圖像
類型 34
2.4.3 MATLAB圖像類型轉(zhuǎn)換 37
2.5 圖像文件的讀寫和查詢 40
2.6 圖像文件的顯示 42
2.6.1 圖像的顯示函數(shù) 42
2.6.2 不同類型的圖像顯示 44
2.6.3 直接從磁盤顯示圖像 48
習(xí)題 48
第3章 圖像的變換 49
3.1 圖像的幾何變換 49
3.1.1 圖像平移 49
3.1.2 圖像縮放 51
3.1.3 圖像旋轉(zhuǎn) 53
3.1.4 圖像鏡像 55
3.1.5 圖像轉(zhuǎn)置 56
3.2 圖像的正交變換 58
3.3 傅里葉變換 60
3.3.1 連續(xù)函數(shù)的傅里葉變換 60
3.3.2 離散函數(shù)的傅里葉變換 62
3.3.3 離散傅里葉變換的若干性質(zhì) 64
3.3.4 離散傅里葉變換的MATLAB
實(shí)現(xiàn) 66
3.4 離散余弦變換 69
3.4.1 一維離散余弦變換 70
3.4.2 二維離散余弦變換 70
3.4.3 離散余弦變換的MATLAB實(shí)現(xiàn) 70
3.5 沃爾什變換和哈達(dá)瑪變換 72
3.5.1 離散沃爾什變換 72
3.5.2 離散哈達(dá)瑪變換 75
3.5.3 沃爾什變換和哈達(dá)瑪變換的
MATLAB實(shí)現(xiàn) 77
3.6 小波變換 78
3.6.1 小波變換基本理論 79
3.6.2 常見的小波函數(shù) 80
3.6.3 頻域空間的劃分 83
3.6.4 圖像小波變換的MATLAB實(shí)現(xiàn) 84
習(xí)題 88
第4章 圖像的增強(qiáng) 89
4.1 引言 89
4.2 灰度變換法 90
4.3 直方圖修正法 92
4.3.1 灰度直方圖 92
4.3.2 直方圖均衡化 94
4.3.3 直方圖規(guī)定化 97
4.3.4 直方圖均衡化的MATLAB實(shí)現(xiàn) 99
4.4 圖像的平滑 101
4.4.1 鄰域平均值法 102
4.4.2 中值濾波 103
4.4.3 多圖像平均法 105
4.5 圖像銳化 106
4.5.1 梯度銳化法 106
4.5.2 Laplacian增強(qiáng)算子 107
4.6 頻率域?yàn)V波增強(qiáng) 108
4.6.1 頻率域低通濾波器 109
4.6.2 頻率域高通濾波器 110
4.6.3 帶通和帶阻 111
4.7 圖像增強(qiáng)的MATLAB實(shí)現(xiàn) 112
4.7.1 圖像噪聲 112
4.7.2 圖像平滑的MATLAB實(shí)現(xiàn) 113
4.8 彩色增強(qiáng) 119
4.8.1 偽彩色增強(qiáng) 120
4.8.2 真彩色增強(qiáng) 121
4.8.3 彩色增強(qiáng)的MATLAB實(shí)現(xiàn) 122
習(xí)題 122
第5章 圖像形態(tài)學(xué) 124
5.1 基本集合的定義 124
5.2 二值形態(tài)學(xué)的基本運(yùn)算 126
5.2.1 膨脹和腐蝕 126
5.2.2 腐蝕和膨脹的性質(zhì) 128
5.2.3 二值圖像腐蝕和膨脹的MATLAB
實(shí)現(xiàn) 129
5.2.4 開運(yùn)算、閉運(yùn)算及其性質(zhì) 130
5.2.5 二值圖像開運(yùn)算、閉運(yùn)算的
MATLAB實(shí)現(xiàn) 132
5.2.6 擊中與未擊中變換 133
5.2.7 二值形態(tài)學(xué)應(yīng)用 134
5.3 灰度圖像的形態(tài)學(xué)處理 136
5.3.1 灰度腐蝕算法 137
5.3.2 灰度膨脹算法 138
5.3.3 灰度圖像的開運(yùn)算和閉運(yùn)算 140
5.3.4 灰度形態(tài)學(xué)梯度 141
5.3.5 高帽、低帽變換 142
5.3.6 灰度形態(tài)學(xué)應(yīng)用 143
習(xí)題 145
第6章 圖像的分割 146
6.1 圖像分割的定義和分類 146
6.1.1 圖像分割的定義 146
6.1.2 圖像分割的方法分類 147
6.2 基于邊緣的圖像分割方法 148
6.2.1 邊緣檢測 148
6.2.2 邊緣檢測方法的MATLAB實(shí)現(xiàn) 152
6.2.3 邊緣跟蹤 153
6.2.4 邊緣跟蹤方法的MATLAB實(shí)現(xiàn) 155
6.3 基于區(qū)域的分割 157
6.3.1 閾值分割法 157
6.3.2 特征空間聚類法 159
6.3.3 區(qū)域生長法 161
6.3.4 分裂合并法 163
6.3.5 基于區(qū)域分割的MATLAB實(shí)現(xiàn) 164
6.4 運(yùn)動(dòng)圖像目標(biāo)分割 167
6.4.1 差分法運(yùn)動(dòng)分割 167
6.4.2 光流場運(yùn)動(dòng)分割 168
6.4.3 基于塊的運(yùn)動(dòng)分割 171
6.5 現(xiàn)代圖像分割技術(shù) 173
習(xí)題 173
第7章 圖像的復(fù)原 175
7.1 概述 175
7.2 圖像退化的數(shù)字模型 176
7.2.1 圖像退化模型 176
7.2.2 連續(xù)函數(shù)的退化模型 177
7.2.3 離散的退化模型 178
7.3 代數(shù)復(fù)原方法 181
7.3.1 無約束復(fù)原 181
7.3.2 約束最小二乘復(fù)原 181
7.4 頻率域恢復(fù)方法 183
7.4.1 逆濾波恢復(fù)法 183
7.4.2 去除由勻速運(yùn)動(dòng)引起的模糊 184
7.5 維納濾波復(fù)原方法 186
7.6 圖像復(fù)原的MATLAB實(shí)現(xiàn) 186
7.6.1 模糊及噪聲 186
7.6.2 維納濾波復(fù)原的MATLAB實(shí)現(xiàn) 188
7.6.3 約束最小二乘方濾波復(fù)原的
MATLAB實(shí)現(xiàn) 189
習(xí)題 190
第8章 圖像編碼與壓縮技術(shù) 191
8.1 概述 191
8.1.1 圖像的信息冗余 192
8.1.2 圖像編碼壓縮技術(shù)的分類 192
8.2 圖像壓縮編碼評價(jià) 193
8.2.1 基于壓縮編碼參數(shù)的評價(jià) 193
8.2.2 圖像的逼真度準(zhǔn)則 195
8.3 圖像的統(tǒng)計(jì)編碼 196
8.3.1 行程編碼 196
8.3.2 霍夫曼編碼 197
8.3.3 方塊編碼 199
8.3.4 算術(shù)編碼 200
8.3.5 行程編碼和霍夫曼編碼的
MATLAB實(shí)現(xiàn) 201
8.4 預(yù)測編碼 204
8.4.1 線性預(yù)測編碼 204
8.4.2 最佳線性編碼 204
8.4.3 線性預(yù)測編碼系統(tǒng)中的圖像
降質(zhì) 206
8.4.4 預(yù)測編碼的MATLAB實(shí)現(xiàn) 207
8.5 比特面編碼 208
8.6 變換編碼 210
8.7 靜止圖像壓縮編碼標(biāo)準(zhǔn) 211
8.7.1 JPEG標(biāo)準(zhǔn) 211
8.7.2 JPEG 2000標(biāo)準(zhǔn) 215
習(xí)題 218
第9章 數(shù)字圖像的應(yīng)用與發(fā)展 219
9.1 指紋識(shí)別技術(shù) 219
9.1.1 概述 219
9.1.2 指紋識(shí)別系統(tǒng)分類 219
9.1.3 指紋識(shí)別系統(tǒng)工作原理 220
9.1.4 指紋識(shí)別模塊算法 222
9.1.5 指紋特征提取和比對 225
9.2 圖像型火災(zāi)探測技術(shù) 226
9.2.1 概述 226
9.2.2 火災(zāi)圖像的分割處理 227
9.2.3 火災(zāi)圖像識(shí)別 230
9.2.4 仿真及結(jié)果 233
9.3 數(shù)字圖像水印技術(shù) 235
9.3.1 數(shù)字圖像水印技術(shù)簡介 235
9.3.2 數(shù)字圖像水印的特點(diǎn)和分類 236
9.3.3 數(shù)字水印原理 237
9.3.4 DCT域數(shù)字圖像水印的嵌入 238
9.4 數(shù)字圖像修復(fù)技術(shù)研究 242
9.4.1 數(shù)字圖像修復(fù)技術(shù)簡介 243
9.4.2 數(shù)字圖像修復(fù)算法分類 244
9.4.3 數(shù)字圖像修復(fù)算法的評價(jià) 252
9.5 圖像通信的展望 254
習(xí)題 254
參考文獻(xiàn) 255
書單推薦
