《詳解MATLAB數字圖像處理》:《詳解MATLAB數字圖像處理》提倡的 -百科知識中文網

簡介

《詳解MATLAB數字圖像處理》系統論述了數字圖像處理的基本概念、工作原理及在工程套用中的算法，精選了科學和工程中常用的多個算法，全部採用MATLAB語言編程實現，並結合實例對算法程式進行了驗證和分析。其中，詳細講解了圖像及其分類、圖像數字化技術、圖像處理和分析、顏色空間分析、點運算、圖像的代數運算、離散傅立葉變換、快速傅立葉變換、離散餘弦變換、圖像的增強、圖像的復原、圖像的壓縮編碼、圖像的檢測與分割技術分析、閾值分割分析、圖像表示與描述、形態學基本概念及運算、形狀表示分析、小波變換在圖像處理中的套用分析等內容。並對MATLAB的基礎知識及使用方法也作了詳細的介紹。

圖書特色

全書共分10章。第1章介紹了MATLAB軟體，包括MATLAB的概述、MATLAB的運行環境、MATLAB變數相關運算等內容。第2章介紹了數字圖像的概述，包括圖像及其分類、圖像數位化技術、圖像處理和分析等內容。第3章介紹了數字圖像的基本操作，包括顏色空間分析、點運算、圖像的代數運算等內容。第4章介紹了圖像變換，包括離散傅立葉變換、快速傅立葉變換、離散餘弦變換等內容。第5章介紹了圖像的增強，包括對比度的增強分析、直方修正分析等內容。第6章介紹了圖像的復原，包括圖像復原的體系結構、圖像的退化模型介紹、圖像的模糊與噪聲等內容。第7章介紹了圖像的壓縮編碼，包括基本知識論述、信息理論的基礎、圖像編碼評價等內容。第8章介紹了圖像的檢測與分割技術分析，包括圖像分割基本論述、閾值分割分析等內容。第9章介紹了圖像表示與描述，包括形態學基本概念及運算、形狀表示分析等內容。第10章介紹了小波變換在圖像處理中的套用分析，包括小波分析的基本知識、離散與連續小波變換等內容。

圖書特點

Mathworks公司於2009年3月發布了MATLABR2009a。相比以前版本而言，MATLABR2009a不僅包括MATLAB和Simulink的新特性，同時還包含81個其他產品模組的升級和bug修正。

從MATLABR2009a開始，MATLAB和Simulink產品家族軟體在安裝後需要激活才能使用。MATLABR2009a將引入LicenseCenter——線上L，icense管理的工具。MATLABR2009a新版本中，產品模組進行了一些調整，如將MATLABBuilderforCOM的功能集成到MATLABBuilderfor.net中，將FinacialTimeSeriesToolbox的功能集成到FinancialToolbox中，等等。

MATLAB工具是在國內外廣泛流行的數學計算軟體，這些年來由於市場的肯定，MATLAB軟體得到巨大的發展，不再局限於初期簡單矩陣實驗的功能。隨著MATLAB版本的不斷提高，已經廣泛套用於所有的科學和工程計算領域，如仿真技術、自動控制、信號處理、神經網路、數字圖像處理、小波分析等。

MATLAB具有友好的工作平台和編程環境、簡單易用的程式語言、強大的科學計算機數據處理能力、出色的圖形處理功能、套用廣泛的模組集合工具箱、實用的程式接口和發布平台、套用軟體開發（包括用戶界面）等優勢。本書是基於MATLAB軟體的強大功能，介紹其在數字圖像處理中的具體套用。

本書是在充分體現MATLAB高級語言編程的特點、提高用戶分析問題及解決問題能力的基礎上編寫的，具有以下特點：

（1）精選內容，條理清晰。全書將基礎知識、科學新成果及發展新動向相結合，系統地展示了MATLAB在數字圖像處理中的套用。

（2）重點突出，目的明確。立足基本理論，面向套用技術，以必須、夠用為尺度，以掌握概念、強化套用為重點，加強理論知識和實際套用的統一。

書摘

眾所周知，組成圖像的各像素之間，無論是在行方向還是在列方向，都存在著一定的相關性。例如，背景常取同樣的灰度，某種特徵中像素灰度相同或相近。套用某種編碼方法提取或減少這些相關性，便可達到壓縮數據的目的。例如，對30個灰度值均為128的連續像素採用遊程編碼方法，並假定起始坐標、連續像素個數變數占3B，則壓縮後的數據流長度為32bit，壓縮比達到86.3％。

從資訊理論觀點看，描述圖像信源的數據是由有效信息和冗餘量兩部分組成的。去除冗餘量能夠節省存儲和傳輸中的開銷，同時又不損壞圖像信源的有效信息量。
在有些場合，一定限度的失真是允許的，如：
接收端圖像設備解析度較低，則可降低圖像解析度。
用戶所關心的圖像區域有限，可對其餘部分圖像採用空間和灰度級上的粗化。
根據人的視覺特性對不敏感區域進行降解析度編碼（視覺冗餘）。

可以利用視覺的這一特點編碼去除人眼的視覺冗餘。通常人眼能夠分辨的灰度級有限，同時，它所感受的圖像區域物體的亮度不僅與物體的反射光有關，還具有馬赫帶效應，同時對比度、視覺暫留及視覺非線性等特點，有些信息在通常的視覺感知過程中並不那么重要，這些信息可認為是視覺冗餘，去除這些冗餘，人眼不會明顯地感受到圖像質量的降低，視覺冗餘也給圖像壓縮提供了可能。

第1章MATLAB介紹1
1.1MATLAB概述1
1.1.1MATLAB的發展史1
1.1.2MATLAB的功能特點2
1.1.3MATLABR2009a的新特點3
1.2MATLAB的運行環境4
1.2.1MATLAB的工作界面4
1.2.2MATLAB的幫助系統10
1.3MATLAB變數相關運算14
1.3.1標識符號14
1.3.2變數的基本規則和類型14
1.3.3矩陣及其元素賦值16
1.3.4基本賦值矩陣17
1.3.5字元數組19
1.3.6複數24
1.4MATLAB的基本運算25
1.4.1矩陣的數學運算25
1.4.2數組運算27
1.4.3多項式運算30
1.5MATLAB的程式結構31
1.5.1M檔案31
1.5.2控制流33
1.6檔案相關操作39
1.6.1變數的保存與調用操作39
1.6.2檔案的打開與關閉操作39
1.6.3檔案的輸入與輸出操作40
第2章數字圖像的概述41
2.1圖像及其分類41
2.1.1圖像的特點41
2.1.2圖像的分類42
2.1.3圖像的數位化42
2.1.4數字圖像的表示法43
2.2圖像數位化技術43
2.2.1圖像的數學模型43
2.2.2圖像的採樣44
2.2.3圖像量化44
2.3圖像處理和分析45
2.3.1圖像處理和圖像分析46
2.3.2圖像變換48
2.4圖像的表示法49
2.4.1查詢圖像檔案49
2.4.2圖像的讀取與寫入50
2.4.3圖像類型與顯示52
2.5特殊圖像的顯示57
2.5.1顯示色彩條57
2.5.2顯示多幅圖像58
2.5.3顯示多幀圖像序列59
2.5.4紋理映射61
2.6數字圖像技術套用62
2.6.1計算機圖像分析與處理62
2.6.2數字圖像的常見套用行業66
第3章數字圖像的基本操作68
3.1顏色空間分析68
3.1.1顏色分析68
3.1.2顏色轉換函式介紹68
3.2　點運算69
3.2.1線性點運算分析69
3.2.2非線性點運算分析71
3.2.3點運算與直方圖72
3.2.4直方圖修正分析73
3.3圖像的代數運算75
3.3.1圖像的加法運算76
3.3.2圖像的減法運算78
3.3.3圖像的乘法運算79
3.3.4圖像的除法運算79
3.3.5圖像的線性運算80
3.3.6圖像的非線性運算81
3.4圖像的幾何運算81
3.4.1圖像插值法82
3.4.2圖像的旋轉運算83
3.4.3圖像的縮放運算84
3.4.4圖像的裁剪運算86
3.4.5圖像鏡像變換87
3.4.6圖像複合變換89
3.5空間變換分析90
3.5.1投影變換分析91
3.5.2仿射變換分析91
3.5.3變換函式介紹92
3.6塊操作94
3.6.1邊緣操作94
3.6.2顯示塊操作95
3.7區域操作97
3.7.1特殊區域指定法97
3.7.2區域濾波101
3.7.3填充區域101
第4章圖像變換103
4.1離散傅立葉變換103
4.1.1一維離散傅立葉變換103
4.1.2二維離散傅立葉變換104
4.1.3離散傅立葉變換的性質105
4.2快速傅立葉變換109
4.2.1一維快速傅立葉變換109
4.2.2二維快速傅立葉變換114
4.2.3二維快速傅立葉變換實現115
4.3　離散餘弦變換118
4.3.1一維離散餘弦變換118
4.3.2二維離散餘弦變換119
4.3.3快速離散餘弦變換119
4.3.4離散餘弦變換的實現120
4.4K-L變換分析122
4.4.1K-L變換的基本定義122
4.4.2K-L變換的基本性質123
4.5沃爾什－哈達瑪變換124
4.5.1Walsh函式124
4.5.2沃爾什－哈達瑪變換定義125
4.5.3沃爾什－哈達瑪變換的實現126
4.6radon變換分析128
4.6.1Radon變換的原理介紹128
4.6.2Radon在圖像上的變換分析130
4.6.3Radon變換檢測直線分析131
4.6.4Radon的逆變換分析132
4.7Hough變換134
4.7.1Hough變換原理134
4.7.2Hough變換實現136
4.7.3Hough變換擴展137
第5章圖像的增強138
1.1對比度的增強分析138
5.1.1線性變換增強的分析138
5.1.2非線性變換增強的分析139
5.2直方修正分析141
5.2.1直方圖灰度變換141
5.2.2直方圖均衡化142
5.3圖像間的相互運算145
5.3.1圖像的平均運算145
5.3.2圖像邏輯運算147
5.4空域濾波增強148
5.4.1平滑濾波器149
5.4.2銳化濾波器156
5.5頻域濾波增強160
5.5.1低通濾波器161
5.5.2高通濾波器166
5.5.3帶通和帶阻濾波器168
5.5.4同態濾波器169
5.6彩色增強分析172
5.6.1偽彩色處理分析172
5.6.2真彩色處理分析178
第6章圖像的復原180
6.1圖像復原的體系結構180
6.2圖像的退化模型介紹181
6.2.1退化模型分析181
6.2.2連續退化模型分析182
6.2.3離散退化模型分析182
6.2.4循環矩陣對角化分析185
6.2.5點擴散函式的重要性187
6.3圖像的模糊與噪聲188
6.4退化函式估計介紹189
6.4.1圖像觀察估計法分析189
6.4.2模型模糊法分析190
6.4.3試驗估計法分析191
6.5圖像代數復原法192
6.5.1無約束復原法192
6.5.2有約束復原法192
6.6頻域濾波器復原法195
6.6.1Lucy_Richardson濾波器復原法195
6.6.2逆濾波器復原法197
6.6.3最小二乘濾波法復原199
6.7從噪聲中復原圖像201
6.7.1噪聲模型分析201
6.7.2空域濾波復原203
6.8圖像的幾何校正205
6.8.1幾何畸變的描述205
6.8.2灰度插值206
6.8.3幾何失真圖像配準復原207
第7章圖像的壓縮編碼209
7.1基本知識論述209
7.1.1圖像壓縮編碼的分類209
7.1.2圖像壓縮編碼的必要性212
7.1.3圖像壓縮編碼的可能性212
7.2圖像編碼評價213
7.2.1客觀評價準則213
7.2.2主觀評價準則214
7.2.3壓縮比準則215
7.3信息理論的基礎215
7.3.1離散信源的熵表示分析215
7.3.2離散信源編碼定理分析217
7.4統計編碼218
7.4.1霍夫曼編碼218
7.4.2算術編碼223
7.4.3遊程編碼226
7.4.4香農編碼227
7.5預測編碼229
7.5.1無損預測編碼229
7.5.2有損預測編碼232
7.6變換編碼235
7.6.1離散餘弦變換編碼235
7.6.2主成分變換編碼236
7.6.3哈達瑪變換編碼239
7.7幀編碼240
7.7.1幀間編碼240
7.7.2運動估計與運動補償編碼241
7.7.3幀內編碼242
7.8矢量量化編碼242
7.8.1矢量量化原理分析242
7.8.2矢量量化編碼過程243
第8章圖像的檢測與分割技術分析249
8.1圖像分割基本論述249
8.1.1圖像分割定義249
8.1.2邊緣檢測論述250
8.2閾值分割分析251
8.2.1雙峰法分析251
8.2.2疊代法分析252
8.2.3大津法分析254
8.3分水嶺算法257
8.4邊界跟蹤與直線檢測260
8.4.1邊界跟蹤260
8.4.2直線檢測265
8.5邊緣檢測運算元269
8.5.1微分邊緣檢測運算元269
8.5.2Log邊緣檢測運算元272
8.5.3Canny邊緣檢測運算元275
8.6區域分割技術276
8.6.1區域生長法介紹277
8.6.2區域分裂法介紹280
8.6.3區域合併法介紹280
8.6.4區域分裂合併法介紹281
8.7四叉樹分解介紹284
8.7.1四叉樹分解基本概念284
8.7.2四叉樹分解的MATLAB實現284
第9章圖像表示與描述289
9.1形態學基本概念及運算289
9.1.1形態學的基本概念290
9.1.2形態學的基本運算292
9.2距離變換300
9.3查表操作303
9.4形狀表示分析305
9.4.1鏈碼305
9.4.2傅立葉描述子306
9.4.3樣條306
9.4.4形狀特徵的描述306
9.4.5多邊形近似308
9.5形態學的基本套用308
9.5.1邊緣提取308
9.5.2連通區域的標記309
9.5.3對象選擇與移除311
9.5.4圖像的歐拉數313
9.5.6圖像面積提取313
9.5.7區域填充315
9.6區域描述317
9.6.1不變矩317
9.6.2紋理320
9.7圖像表示的其他分析324
第10章小波變換在圖像處理中的套用分析328
10.1小波分析的基本知識328
10.2連續小波變換329
10.2.1一維連續小波變換329
10.2.2高維連續小波變換331
10.2.3小波變換性質332
10.3離散小波變換333
10.4多分辨分析及小波包分析339
10.4.1多分辨分析339
10.4.2小波分析340
10.5圖像分解341
10.5.1圖像的小波分解341
10.5.2二維小波包分解345
10.6圖像的壓縮347
10.7小波圖像去噪與重構349
10.7.1圖像閾值去噪349
10.7.2小波圖像重構354
10.8小波圖像的增強356
10.9小波圖像的融合360