MATLABR2016a数字图像处理算法分析与实现"

作者：杨文茵、徐丽新

ISBN:9787302496236

定价:￥89

字数:千字

页数:

出版时间:2018.09.01

开本:

版次:1-2

装帧:

出版社:清华大学出版社

简介

本书以MATLAB R2016a为平台进行编写，全面、系统地介绍了MATLAB在数字图像处理中的各种技术及应用。全书共32章，主要介绍了图像的运算、图像的变换、图像的增强、图像的复原、图像的分割、图像的编码、图像的形态学处理及图像的小波变换等内容。同时讲述如何利用MATLAB解决数字图像的相关问题，起到学以致用的效果。

本书可作为数字图像处理领域广大科研人员、学者、工程设计人员的参考用书，也可供高等院校相关专业的教师、在读学生参考使用。

前言

图像是客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真，是人类社会活动中最常用的信息载体；或者说图像是客观对象的一种表示，它包含了被描述对象的有关信息，是人们最主要的信息源。据统计，一个人获取的信息约有75%来自视觉。图像作为一种有效的信息载体，是人类获取和交换信息的主要来源，其直观性和易解性是显而易见的，也是其他信息所无法比拟的。

数字图像，又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像由数组或矩阵表示，其光照位置和强度都是离散的。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。目前比较流行的图像格式包括光栅图像格式BMP、GIF、JPEG、PNG等，以及向量图像格式WMF、SVG等。目前，大多数浏览器都支持GIF、JPG和PNG图像的直接显示，而SVG格式作为W3C的标准格式在网络上的应用越来越广。

随着计算机科学技术的不断发展与人们在日常生活中对图像信息需求的不断增长，数字图像处理技术在近年来得到了迅速的发展，成为当代科学研究和应用开发中一道亮丽的风景线。数字图像处理技术以其信息量大、处理和传输方便、应用范围广等优点，成为人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段，并在宇宙探测、遥感、生物医学、工农生产、军事、公共、办公自动化等领域得到广泛应用，显示出其广泛的应用前景。数字图像处理技术已成为计算机科学、信息科学、生物科学、空间科学、气象学、统计学、工程科学、医学等学科的研究热点，并已成为工科院校电子信息、电气工程、医学生物工程等专业的必修课。

MATLAB R2016a作为美国 MathWorks公司开发的用于概念设计、算法开发、建模仿真，实时实现的理想的集成环境，是目前最好的科学计算类软件。2016年3月MATLAB R2016a最新版正式发行。MATLAB主要面对科学计算、数据可视化、系统仿真及交互式程序设计的高新技术计算环境。由于其功能强大，并且简单易学，MATLAB软件成为高校教师、科研人员和工程技术人员的必学软件之一，从而极大地提高了工作效率和质量。MATLAB软件有一个专门的图像处理工具箱，由一系列支持图像处理操作的函数组成。MATLAB支持五种图像类型，即索引图像、灰度图像、二值图像、RGB图像和多帧图像阵列；支持BMP、GIF、HDF、JPEG、PCX、PNG、TIFF、XWD、CUR、ICO等图像文件格式的读写和显示。在MATLAB中，可对图像进行诸如几何操作、线性滤波与滤波器设计、图像变换、图像分析与图像增强、二值图像操作以及形态学处理等图像处理操作。

在数字图像处理领域对问题的求解通常需要大量的实验工作，包括软件模拟和大量样本图像的测试。虽然典型算法的开发是基于理论支持的，但这些算法的实现几乎总是要求对参数进行估计，并常常进行算法修正与候选求解方案的比较。这样，由许多资料证明的灵活的、综合的软件开发环境就成为一个关键因素。这些因素在开销、开发时间和图像处理求解方法上都具有重要意义。MATLAB在数字图像中也起到了重要的作用。

本书具有以下特点：

（1）内容由浅入深，循序渐进。

本书结构合理，内容由浅入深，讲解渐进，不仅适合初学者阅读，也非常适合有一定图像处理基础的读者进一步学习。

（2）重点突出，目的明确。

本书立足于基本理论，面向应用技术，以必须、够用为尺度，以掌握概念、强化应用为重点，旨在加强理论知识和实际应用的统一。

（3）叙述翔实，实例丰富。

本书有详细的实例，每个例子都经过精挑细选，有很强的针对性。书中的程序都有完整的代码，而且非常简洁和高效，便于读者学习和调试。

（4）易于学习，强化实践。

本书以MATLAB为编程工具，通过大量典型实例的分析实践，使读者较快地掌握数字图像处理系统的基本理论、方法、实用技术及一些典型应用。

（5）语言通俗，图文并茂。

本书主要由杨文茵与徐丽新编写，此外参加编写的还有栾颖、周品、曾虹雁、邓俊辉、邓秀乾、邓耀隆、高永崇、李嘉乐、张棣华、张金林、钟东山、李伟平、宋晓光。

由于时间仓促，加之作者水平有限，书中疏漏之处在所难免。在此，真诚地期望得到专家和广大读者的批评指正。

作者

2017年12月

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第1章小波在图像处理中的综合应用

1.1小波在图像压缩中的应用

1.1.1图像压缩的原理

1.1.2图像压缩的MATLAB实现

1.2小波在图像增强中的应用

1.3小波在图像融合中的应用

1.3.1图像融合的原理

1.3.2图像融合的MATLAB实现

1.4小波包在图像边缘检测中的应用

第2章图像分割算法的MATLAB实现

2.1区域分割

2.1.1区域生长法

2.1.2分裂合并法

2.2边缘分割

2.2.1梯度算子

2.2.2一阶微分算子

2.2.3二阶微分算子

2.3彩色空间分割

2.3.1基于像元的分割方法

2.3.2聚类算法

第3章JPEG压缩编码算法的MATLAB实现

3.1JPEG压缩算法的原理

3.2JPEG压缩编码算法的实现步骤

第4章频域滤波的MATLAB实现

4.1有限冲激响应滤波

4.2低通滤波

4.3高通滤波

4.4高斯带阻滤波

4.5同态滤波

第5章图像傅里叶变换的MATLAB实现

5.1傅里叶变换的物理意义

5.2傅里叶变换的定义

5.2.1一维连续傅里叶变换

5.2.2一维离散傅里叶变换

5.2.3二维连续傅里叶变换

5.2.4二维离散傅里叶变换

5.3二维离散傅里叶变换的性质

5.4傅里叶变换的实现

5.5傅里叶变换的应用

5.5.1在图像特征定义中的应用

5.5.2在滤波器中的应用

第6章数字图像的小波变换

6.1小波变换的定义

6.2小波变换的快速算法

6.3小波包变换

6.4小波变换的优点

6.5数字图像的小波变换工具箱

6.5.1waveletfamilies函数

6.5.2waveinfo函数

6.5.3wavefun函数

6.5.4wfilters函数

6.5.5wavefun2函数

6.5.6wmaxlev函数

第7章图像阈值分割的算法分析与实现

7.1灰度阈值分割

7.1.1灰度图像二值化

7.1.2灰度图像多区域阈值分割

7.2直方图阈值分割

7.2.1直方图阈值双峰法

7.2.2动态阈值法

7.3最大熵阈值分割

7.4分水岭法

第8章图像变换与邻域处理的MATALB实现

8.1图像裁剪

8.2图像错切变换

8.3图像镜像变换

8.4图像复合变换

8.5邻域处理

第9章图像复原方法的MATLAB实现

9.1最小约束二乘复原法

9.2LucyRichardson复原法

9.3盲卷积复原法

9.4图像复原的其他相关函数

第10章图像编码算法的MATLAB实现

10.1变换编码

10.2行程编程

10.2.1基本原理

10.2.2自身特点

10.2.3算法局限性

10.3预测编码

10.3.1DPCM编码

10.3.2最佳线性预测编码法

10.3.3增量调制编码

第11章基于形态学的图像处理技术

11.1数学形态学的概述

11.2形态学的基本概念

11.3数学形态学的分类

11.3.1二值形态学

11.3.2灰度数学形态学

11.3.3模糊数学形态学

11.4形态学的基本运算

11.4.1边界像素

11.4.2结构元素

11.4.3膨胀和腐蚀

11.4.4开运算与闭运算

11.4.5形态学重构

第12章遥感图像与医学图像分析方法

12.1在遥感图像处理中的应用

12.1.1概述

12.1.2遥感图像对直方图进行匹配处理

12.1.3对遥感图像进行增强处理

12.1.4对遥感图像进行融合处理

12.2在医学图像处理中的应用

12.2.1概述

12.2.2医学图像的灰度变换

12.2.3基于高频强调滤波和直方图均衡化的医学图像增强

第13章图像锐化的算法分析与实现

13.1空域高通滤波

13.1.1梯度算子

13.1.2其他锐化算子

13.2频域高通滤波

13.3同态滤波器图像增强的方法

13.4图像锐化的MATLAB实现

13.4.1空间域图像的锐化

13.4.2频域图像的锐化

13.4.3同态滤波器的锐化

第14章基于小波图像压缩技术的算法研究

14.1图像的小波分解算法

14.2小波变换系数分析

14.3实验结果与分析

第15章数字图像的小波分解与重构

15.1二维小波变换分解函数

15.1.1dwt2函数

15.1.2wavedec2函数

15.2二维小波变换重构函数

15.2.1idwt2函数

15.2.2wavedec2函数

15.2.3wrcoef2函数

15.2.4upcoef2函数

15.2.5upwlev2函数

15.3提取二维小波变换系数的函数

15.3.1detcoef2函数

15.3.2appcoef2函数

第16章图像统计特性与空间域滤波的MATLAB实现

16.1图像的统计特性

16.1.1图像的均值

16.1.2图像的标准差

16.1.3图像的相关系数

16.1.4图像的等高线

16.2空间域滤波

16.2.1图像中加入噪声

16.2.2中值滤波器

16.2.3自适应滤波器

16.2.4排序滤波

16.2.5锐化滤波

第17章数字图像运算的算法分析与应用

17.1图像点运算

17.1.1线性点运算

17.1.2分段线性点运算

17.1.3非线性变换

17.2直方图修正

17.2.1直方图概述

17.2.2直方图均衡化

17.2.3直方图规定化

17.3图像的代数运算

17.3.1图像加法运算

17.3.2图像减法运算

17.3.3图像乘法运算

17.3.4图像除法运算

第18章FanBeam与Hough变换的MATLAB实现

18.1FanBeam变换

18.2Hough变换的基本原理

18.3Hough变换的MATLAB实现

第19章形态学算法分析的MATLAB实现

19.1形态学的应用

19.1.1形态学滤波

19.1.2骨架提取

19.1.3边界提取

19.1.4击中或击不中

19.1.5图像填充操作

19.1.6最大值和最小值

19.2距离变换

第20章小波变换图像测试分析

20.1概述

20.2实例说明

20.3输出结果与分析

20.4源程序

第21章图像类型转换的MATLAB实现

21.1图像类型的转换

21.2彩色模型的转换

21.3MATLAB中颜色模型转换

21.3.1RGB模型与HSV模型转换

21.3.2RGB模型与YCbCr模型转换

21.3.3RGB模型与NTSC模型转换

第22章图像几何运算的MATLAB实现

22.1齐次坐标

22.2灰度插值

22.3图像平移

22.4图像旋转

22.5图像的比例变换

第23章图像变换算法的MATLAB实现

23.1离散余弦变换

23.1.1一维离散余弦变换

23.1.2二维离散余弦变换

23.1.3快速离散余弦变换

23.1.4离散余弦变换的MATLAB实现

23.2离散哈达玛变换

23.3Radon变换

第24章图像增强算法分析的MATLAB实现

24.1线性滤波器增强

24.1.1卷积

24.1.2相关

24.2滤波的MATLAB实现

24.2.1数据类型

24.2.2相关和卷积

24.2.3边界填充选项

24.2.4多维滤波

24.3预定义滤波器

第25章数字图像复原的MATLAB实现

25.1图像复原概述

25.2图像的噪声

25.3图像复原的模型

25.3.1复原的模型

25.3.2无约束复原法

25.3.3有约束复原法

25.3.4复原法的评估

25.4MATLAB图像的复原方法

25.4.1逆滤波复原法

25.4.2维纳滤波复原法

第26章MATLAB可视化功能

26.1二维图形绘制

26.1.1基本二维绘图

26.1.2二维修饰处理

26.2二维特殊图形绘制

26.2.1条形图

26.2.2直方图

26.2.3面积图

26.2.4杆形图

26.2.5阶梯图

26.2.6扇形图

26.2.7罗盘图

26.2.8极坐标图

26.2.9羽毛图

26.2.10等高线

26.2.11向量场图

26.2.12带形图

第27章数字图像的编码方法与实现

27.1图像压缩编码基础

27.1.1图像压缩编码的必要性

27.1.2图像压缩编码的可能性

27.1.3图像压缩编码的性能指标

27.1.4保真度准则的评价

27.1.5压缩编码的分类

27.2熵编码

27.2.1赫夫曼编码

27.2.2香农编码

27.2.3算术编码

第28章图像标记及测量的算法分析与实现

28.1连通区域标记

28.2边界测定

28.3查表操作

28.4对象选择

28.5图像的面积

28.6图像的欧拉数

第29章基于小波图像去噪的MATLAB实现

29.1去噪原理

29.2MATLAB提供两种阈值函数

29.3去噪MATLAB函数实现

29.3.1wdencmp函数

29.3.2ddencmp函数

29.3.3wthcoef2函数

第30章图像配准及识别技术的分析与实现

30.1图像配准基础

30.2图像配准的MATLAB实现

30.3图像识别的基本原理

30.4图像识别的MATLAB实现

30.5数字图像在神经网络识别中的应用

第31章图像多尺度边缘检测的算法分析与实现

31.1多尺度边缘检测

31.2快速多尺度边缘检测算法

31.3实验结果与分析

第32章边界跟踪的算法分析与实现

32.1边界跟踪的方法

32.2霍夫变换

32.2.1利用直角坐标中的Hough变换检测直线

32.2.2利用极坐标的Hough变换检测直线

32.2.3利用Hough变换检测圆

32.2.4广义Hough变换

附录AMATLAB R2016a安装说明

参考文献

作者简介

编辑推荐

《MATLAB R2016a数字图像处理算法分析与实现》是“精通MATLAB”丛书之一，以MATLAB R2016a为平台编写，通过200多个典型示例介绍利用MATLAB进行数字图像处理算法分析与实现。本书应用性强，实用价值高，提供所有程序源代码。“精通MATLAB”相关书目如下：

（1）MATLAB 8.X实战指南

（2）数字图像处理高级应用——基于MATLAB和CUDA的实现（第2版）

（3）MATLAB通信系统建模与仿真（第2版）

（4）MATLAB R2015a数字图像处理

（5）MATLAB R2015b数学建模

（6）MATLAB R2015a小波分析

（7）MATLAB R2015b神经网络技术

（8）MATLAB R2015b最优化计算

（9）MATLAB R2015b概率与数理统计

（10）MATLAB R2015b数值计算方法

（11）MATLAB R2016a智能计算25个案例分析

（12）MATLAB R2016a在电子信息工程中仿真案例分析

（13）MATLAB R2016a神经网络设计与应用28个案例分析

（14）MATLAB R2016a通信系统建模与仿真28个案例分析

（15）MATLAB R2016a控制系统设计与仿真35个案例分析

（16）MATLAB R2016a数字图像处理算法分析与实现

作者寄语