內容簡介
《MATLAB數字圖像處理》《MATLAB數字圖像處理》利用MATLAB圖像處理工具箱進行數字圖像處理的設計與套用，簡潔明了地指出了所介紹的函式與方法的理論背景，同時又緊密聯繫實際套用，以具體的實例說明了函式的使用方法。在實例中強調了如何用MATLAB圖像處理工具箱解決圖像處理中的問題、難題，節省了圖像處理的時間，提高了圖像處理的效率。
《MATLAB數字圖像處理》詳細介紹了數字圖像處理技術及利用MATLAB進行圖像處理的方法和技巧，強調了圖像處理的理論和套用相結合的方法，並給出了大量數字圖像處理技術的MATLAB實現程式。
《MATLAB數字圖像處理》可作為高等理工科院校電子信息、通信工程、信號與信息處理學科的本科生教材，也可作為研究生以及從事圖像研究的科研工作者的學習參考用書。
圖書目錄
前言
第1章 圖像處理與MATLAB2007a簡介
1.1概述
1.1.1MATLAB概述
1.1.2數字圖像處理技術的內容與發展現狀
1.2相關學科和領域
1.2.1數位訊號處理學
1.2.2計算機圖形學
1.2.3計算機視覺
1.3MATLAB2007a的新功能
1.3.1MATLAB2007a的新特性
1.3.2Simulink6的新特性
1.4MATLAB2007a圖像處理
1.4.1MATLAB圖像處理套用舉例
1.4.2圖像處理基本操作
1.4.3圖像處理的高級套用
第2章 圖像的編碼和解碼
2.1概述
2.1.1圖像壓縮編碼的必要性
2.1.2圖像壓縮編碼的可能性
2.1.3圖像壓縮編碼的評價準則
2.2統計編碼
2.2.1信息熵
2.2.2ShannonFano編碼
2.2.3哈夫曼編碼
2.2.4算術編碼
2.2.5行程編碼
2.3預測編碼
2.4圖像的變換編碼
2.5數據壓縮編碼的國際標準
2.5.1JPEG標準
2.5.2MPEG視頻編碼壓縮標準
2.6小結
習題
第3章 圖像復原
3.1圖像復原的基本概念
3.2圖像退化模型
3.2.1連續的退化模型
3.2.2離散的退化模型
3.3非約束復原
3.3.1非約束復原的代數方法
3.3.2逆濾波復原法
3.4有約束復原
3.4.1最小二乘類約束復原
3.4.2維納濾波
3.4.3LucyRichardson濾波復原
3.4.4盲解卷積復原
3.5幾種其他圖像復原技術
3.5.1幾何畸變校正
3.5.2盲目圖像復原
3.6運動模糊圖像的復原
3.6.1模糊模型
3.6.2水平勻速直線運動引起模糊的復原
3.7小結
習題
第4章 圖像處理的相關操作
4.1圖像類型轉換
4.2圖像數據結構
4.2.1圖像模式
4.2.2顏色空間
4.2.3數據存儲的數據結構
4.3線性系統和移不變系統
4.3.1線性系統
4.3.2移不變系統
4.4調用信號分析
4.4.1調諧信號
4.4.2對調諧信號的回響
4.4.3系統傳遞函式
4.5數字圖像的顯示特性
4.5.1圖像的螢幕顯示
4.5.2顯示特性
4.5.3數字圖像的暫時顯示
4.5.4數字圖像的永久顯示
4.6二維系統及矩陣運算
4.6.1二維線性系統
4.6.2二維位置不變線性系統
4.6.3二維系統的梯度運算元
4.6.4常用矩陣運算
4.7圖像的塊操作
4.7.1邊緣操作
4.7_2顯示塊操作
4.8特定區域處理
4.8.1特定區域
4.8.2特定區域濾波
4.8.3特定區域填充
4.9圖像質量評價
4.9.1圖像質量的客觀評價
4.9.2圖像質量的主觀評價
習題
第5章 圖像頻域變換
5.1傅立葉變換
5.1.1傅立葉變換的基本概念
5.1.2離散傅立葉變換
5.1.3傅立葉變換的套用
5.2離散餘弦變換
5.2.1一維離散餘弦變換
5.2.2二維離散餘弦變換
5.2.3快速離散餘弦變換
5.2.4離散餘弦套用
5.3離散沃爾什-哈達瑪變換（DWT-DHT）
5.3.1一維離散沃爾什變換
5.3.2二維離散沃爾什變換
5.3.3一維離散哈達瑪變換
5.3.4二維離散哈達瑪變換
5.3.5離散沃爾什-哈達瑪變換的套用舉例
5.4K-L變換
5.4.1K-L變換的定義
5.4.2K-L變換的性質
5.5radon變換
5.5.1Radon變換原理
5.5.2用Radon變換檢測直線
5.5.3逆Radon變換及其套用
5.6小波變換
5.6.1傳統變換方法的局限性
5.6.2小波變換的基本知識
5.6.3小波變換在圖像處理方面的套用及實現
5.7扇形光束投影
5.7.1投影變換的基本概念
5.7.2投影變換函式的套用
習題
第6章 圖像處理中的代數運算及幾何變換
6.1基本運算類型
6.2點運算
6.2.1點運算的種類
6.2.2點運算與直方圖
6.2.3點運算的套用
6.3圖像的代數運算
6.3.1圖像代數的異常處理
6.3.2各種代數運算
6.4幾何變換基礎
6.4.1齊次坐標
6.4.2齊次坐標的一般表現形式及意義
6.4.3二維圖像幾何變換的矩陣
6.5各種幾何變換
6.5.1圖像平移變換
6.5.2圖像比例變換
6.5.3圖像鏇轉變換
6.5.4圖像鏡像變換
6.5.5圖像剪下變換
6.5.6圖像複合變換
6.5.7透視投影
6.5.8平行投影
6.6灰度級插值
6.6.1最近鄰插值法
6.6.2雙線性插值法
6.6.3三次內插值法
6.6.4灰度級插值法的MATLAB實現
習題
第7章 圖像增強
7.1灰度變換增強
7.1.1像素及其統計特性
7.1.2直接灰度變換
7.1.3直方圖灰度變換
7.1.4直方圖均衡化
7.1.5對比度自適應直方圖均衡化
7.1.6去相關拉伸
7.2空間域濾波
7.2.1基本原理
7.2.2平滑濾波
7.2_3銳化濾波
7.3頻域濾波增強
7.3.1低通濾波
7.3.2高通濾波
7.3.3帶通和帶阻濾波器
7.3.4頻域濾波的MATLAB實現
7.4同態增晰
7.5彩色圖像增強
7.5.1偽彩色增強
7.5.2假彩色增強
7.5.3真彩色增強
習題
第8章 圖像分割與邊緣檢測
8.1灰度閾值法
8.1.1圖像分割基本原理
8.1.2灰度閾值法分割
8.2邊緣檢測
8.2.1微分運算元
8.2.2拉普拉斯高斯運算元（LOG）
8.2.3CANNY運算元
8.3區域分割
8.3.1區域生長
8.3.2分裂合併
8.3.3水域分割
8.4邊界跟蹤與直線檢查
8.4.1基本原理
8.4.2直線提取算法
8.5基於圖像分割的圖像分析
8.5.1通過圖像分割檢測細胞
8.5.2圖像粒度測定
8.6彩色圖像分割
8.6.1色彩空間
8.6.2彩色分割方法
習題
第9章 小波分析及其在MATLAB中的套用
9.1小波變換基礎
9.1.1連續小波變換
9.1.2離散小波
9.1.3二進小波變換
9.1.4MATLAB中的小波函式工具箱
9.2小波分析在圖像增強中的套用
9.3基於小波的圖像降噪和壓縮
9.3.1小波的圖像壓縮技術
9.3.2小波的圖像降噪技術
9.4小波的融合技術
9.5小波包在圖像邊緣檢測中的套用
9.6小波包與圖像消噪
9.7小結
第10章 圖像特徵的描述
10.1灰度描述
10.1.1幅度特徵
10.1.2直方圖特徵
10.1.3變換係數的特徵
10.2紋理分析
10.2.1紋理特徵
10.2.2統計法
10.2.3自相關函式法
10.2.4頻譜法
10.2.5紋理的句法結構分析法
10.2.6聯合機率矩陣法
10.3形狀描述
10.3.1鏈碼
10.3.2傅立葉描述子
10.3.3形狀特徵的描述
10.4區域描述
10.4.1幾何特徵
10.4.2不變矩
10.5形態分析
10.6區域、對象及特性度量
10.6.1連通區域標記
10.6.2選擇對象
10.6.3圖像面積
10.6.4歐拉數
10.6.5基於分水嶺的圖像分割示例
習題
第11章 MATLAB圖像處理的套用
11.1MATLAB在遙感圖像處理中的套用
11.1.1遙感簡介
11.1.2利用MATLAB對遙感圖像進行直方圖匹配
11.1.3對遙感圖像進行濾波增強
11.1.4對遙感圖像進行融合
11.2MATLAB在醫學圖像處理中的套用
11.2.1醫學成像簡介
11.2.2醫學圖像的灰度變換
11.2.3基於高頻強調濾波和直方圖均衡化的醫學圖像增強
習題
附錄
附錄AMATLAB6.X圖像處理工具箱函式
附錄BMATLAB7.0圖像處理工具箱新增函式
圖書前言
MATLAB的英文全稱是MatrixLaboratory（矩陣實驗室），一開始它是一種專門用於矩陣數值計算的軟體。從這一點上也可以看出，它在矩陣運算方面有自己的特點。實際上，MATLAB中的絕大多數運算都是通過矩陣這一形式完成的。正是這一特點決定了MATLAB在處理數字圖像上的獨特優勢。從理論上講，圖像是一種二維的連續函式，然而在計算機上對圖像進行數字處理時，首先必須對其在空間和亮度上進行數位化，即圖像的採樣和量化過程。通過對二維圖像的均勻採樣，就可以得到一幅離散化成MxN樣本的數字圖像。該數字圖像是一個整數陣列，因而用矩陣來描述是最直觀和最簡便的了。而MKATLAB的長處就是處理矩陣運算，因此用MATLAB處理數字圖像非常方便。
MATLAB支持索引色圖像、灰度圖像、二值圖像、RGB圖像和多幀圖像陣列五種圖像類型，支持．BMP、GIF、HDF、JPEG、PCX、PNG、TIFF、XWD、CUR、ICO等圖像檔案格式的讀、寫和顯示。MATLAB對圖像的處理功能主要集中在它的圖像處理工具箱（ImageProcessingToolbox）中。圖像處理工具箱由一系列支持圖像處理操作的函式組成，可以進行諸如幾何操作、線性濾波和濾波器設計、圖像變換、圖像分析與圖像增強、二值圖像操作以及形態學處理等圖像處理操作。
在數字圖像處理領域對問題的求解通常需要寬泛的實驗工作，包括軟體模擬和大量樣本圖像的測試。雖然典型算法的開發是基於理論支持的，但這些算法的實現幾乎總是要求參數估計，並常常進行算法修正與候選求解方案的比較。這樣，靈活的、綜合的以及由許多資料證明的軟體開發環境就是一個關鍵因素。這些因素在開銷、開發時間和圖像處理求解方法上都具有重要意義。
儘管它很重要，但卻很少有以教材形式編寫的涉及數字圖像處理原理和軟體實現方面的文獻。而本書恰好是以概要形式講述基本理論並緊密結合實際套用研究為目的而編寫的。
盤點圖像處理書籍
| 圖像處理(image processing)，是指用計算機對圖像進行分析，以達到所需結果的技術。又稱圖片處理、影像處理、照片處理、後期處理、P圖、PS。 |
