書籍信息
作者：Rafael C.Gonzalez, Richard E. Woods,Steven L. Eddins 著 阮秋琦 譯
定價：69.80元
印次：1-3
ISBN：9787302307457
出版日期：2013.04.01
印刷日期：2014.12.26
內容簡介
第一本介紹圖像處理的基礎理論以及圖像處理實現中所使用軟體原理的書籍，匯集了Digital Image Processing 一書的基本概念和MathWorks公司的圖像處理工具箱 (MathWorks公司在科學計算方面處於領先地位)。
《數字圖像處理的MATLAB實現(第2版)》是第一本介紹圖像處理的基礎理論以及圖像處理實現中所使用軟體原理的書籍，匯集了Digital Image Processing 一書的基本概念和MathWorks公司的圖像處理工具箱 (MathWorks公司在科學計算方面處於領先地位)。圖像處理工具箱在數字圖像處理方面提供了穩定的、對廣闊套用領域都能很好支持的軟體環境。本書的特色在於重點強調怎樣通過開發新代碼來加強這些軟體工具。
為了得到滿意的解決問題的方法，需要拓寬實驗工作，這在圖像處理中是很重要的。
圖書目錄
第1章 緒言 1
1.1 背景知識 1
1.2 什麼是數字圖像處理 2
1.3 MATLAB和圖像處理工具箱的
背景知識 3
1.4 本書涵蓋的圖像處理範圍 3
1.5 本書配套學習資源網站 4
1.6 符號 5
1.7 MATLAB基礎 5
1.7.1 MATLAB桌面 5
1.7.2 使用MATLAB編輯器和
調試器 6
1.7.3 獲得幫助 6
1.7.4 保存和檢索工作數據 7
1.7.5 數字圖像的表示 7
1.7.6 圖像的輸入/輸出和顯示 9
1.7.7 類和圖像類型 10
1.7.8 M-函式編程 12
1.8 關於本書的參考文獻 24
1.9 小結 24
第2章 灰度變換與空間濾波 25
2.1 背景知識 25
2.2 灰度變換函式 26
2.2.1 imadjust和stretchlim
函式 26
2.2.2 對數及對比度擴展變換 28
2.2.3 指定任意灰度變換 29
2.2.4 針對灰度變換的某些公用
M-函式 30
2.3 直方圖處理與函式繪圖 35
2.3.1 生成並繪製圖像的直方圖 35
2.3.2 直方圖均衡化 39
2.3.3 直方圖匹配法(規定化) 42
2.3.4 函式adapthisteq 45
2.4 空間濾波 46
2.4.1 線性空間濾波 47
2.4.2 非線性空間濾波 52
2.5 圖像處理工具箱中標準的
空間濾波器 54
2.5.1 線性空間濾波器 54
2.5.2 非線性空間濾波 58
2.6 將模糊技術用於灰度變換和
空間濾波 59
2.6.1 背景知識 60
2.6.2 模糊集合介紹 60
2.6.3 使用模糊集合 63
2.6.4 一組自定義的模糊M-函式 68
2.6.5 將模糊集合用於灰度變換 81
2.6.6 將模糊集合用於空間濾波 83
2.7 小結 87
第3章 頻域處理 89
3.1 二維離散傅立葉變換 89
3.2 在MATLAB中計算及觀察
二維DFT 92
3.3 頻域濾波 95
3.3.1 基礎知識 95
3.3.2 DFT濾波的基本步驟 99
3.3.3 頻域濾波的M-函式 100
3.4 從空域濾波器獲得
頻域濾波器 101
3.5 在頻域中直接生成濾波器 105
3.5.1 建立格線數組以實現
頻域濾波器 105
3.5.2 頻域低通(平滑)濾波器 106
3.5.3 線框及表面繪製 108
3.6 高通(銳化)頻域濾波器 111
3.6.1 高通濾波函式 112
3.6.2 高頻強調濾波 113
3.7 選擇性濾波 115
3.7.1 帶阻和帶通濾波器 115
3.7.2 陷波帶阻和陷波帶通
濾波器 117
3.8 小結 122
第4章 圖像復原 123
4.1 圖像退化/復原處理的模型 123
4.2 噪聲模型 124
4.2.1 用imnoise函式為圖像
添加噪聲 124
4.2.2 用給定分布產生空間
隨機噪聲 125
4.2.3 周期噪聲 132
4.2.4 估計噪聲參數 135
4.3 僅有噪聲的復原——
空間濾波 139
4.3.1 空間噪聲濾波器 139
4.3.2 自適應空間濾波器 142
4.4 通過頻域濾波減少周期噪聲 144
4.5 退化函式建模 144
4.6 直接逆濾波 146
4.7 維納濾波 147
4.8 約束的最小二乘法(規則化)
濾波 149
4.9 利用露西-理察森算法的
疊代非線性復原 151
4.10 盲去卷積 154
4.11 來自投影的圖像重建 155
4.11.1 背景 155
4.11.2 平行射束投影和
雷登變換 156
4.11.3 傅立葉切片定理與
濾波反投影 158
4.11.4 濾波器的實現 160
4.11.5 利用扇形射束的濾波
反投影重建 161
4.11.6 函式radon 161
4.11.7 函式iradon 163
4.11.8 扇形射束的數據處理 166
4.12 小結 173
第5章 幾何變換與圖像配準 175
5.1 點變換 175
5.2 仿射變換 179
5.3 投影變換 181
5.4 套用於圖像的幾何變換 182
5.5 MATLAB中的圖像
坐標系統 184
5.5.1 輸出圖像位置 186
5.5.2 控制輸出格線 188
5.6 圖像內插 190
5.6.1 二維內插 192
5.6.2 內插方法的比較 193
5.7 圖像配準 194
5.7.1 配準處理 195
5.7.2 使用cpselect的手工
特徵選擇和匹配 195
5.7.3 使用cp2tform推斷
變換參數 196
5.7.4 觀察對準的圖像 197
5.7.5 基於區域的配準 199
5.7.6 基於特徵的自動配準 202
5.8 小結 203
第6章 彩色圖像處理 205
6.1 在MATLAB中彩色圖像的
表示 205
6.1.1 RGB圖像 205
6.1.2 索引圖像 207
6.1.3 處理RGB圖像和索引
圖像的函式 210
6.2 彩色空間之間的轉換 213
6.2.1 NTSC彩色空間 213
6.2.2 YCbCr彩色空間 214
6.2.3 HSV彩色空間 214
6.2.4 CMY和CMYK
彩色空間 215
6.2.5 HSI彩色空間 216
6.2.6 獨立於設備的彩色空間 222
6.3 彩色圖像處理的基礎知識 229
6.4 彩色變換 230
6.5 彩色圖像的空間濾波 237
6.5.1 彩色圖像的平滑處理 237
6.5.2 彩色圖像的銳化處理 240
6.6 直接在RGB矢量空間中
處理 241
6.6.1 使用梯度的彩色邊緣檢測 241
6.6.2 在RGB向量空間中
分割圖像 244
6.7 小結 247
第7章 小波 249
7.1 背景 249
7.2 快速小波變換 251
7.2.1 使用小波工具箱的FWT 252
7.2.2 不使用小波工具箱的FWT 257
7.3 小波分解結構的處理 264
7.3.1 不使用小波工具箱編輯
小波分解係數 266
7.3.2 顯示小波分解係數 270
7.4 快速小波反變換 274
7.5 圖像處理中的小波 278
7.6 小結 282
第8章 圖像壓縮 283
8.1 背景 283
8.2 編碼冗餘 286
8.2.1 霍夫曼碼 289
8.2.2 霍夫曼編碼 293
8.2.3 霍夫曼解碼 298
8.3 空間冗餘 305
8.4 不相關的信息 309
8.5 JPEG壓縮 311
8.5.1 JPEG 312
8.5.2 JPEG 2000 317
8.6 視頻壓縮 324
8.6.1 MATLAB圖像序列和
電影 325
8.6.2 時間冗餘和運動補償 327
8.7 小結 334
第9章 形態學圖像處理 335
9.1 預備知識 335
9.1.1 集合論中的基本概念 335
9.1.2 二值圖像、集合及
邏輯運算元 337
9.2 膨脹和腐蝕 338
9.2.1 膨脹 338
9.2.2 結構元的分解 340
9.2.3 strel函式 341
9.2.4 腐蝕 343
9.3 膨脹與腐蝕的結合 345
9.3.1 開操作和閉操作 345
9.3.2 擊中或擊不中變換 347
9.3.3 運用查詢表 349
9.3.4 bwmorph函式 353
9.4 標記連通分量 355
9.5 形態學重建 358
9.5.1 通過重建進行開操作 359
9.5.2 填充孔洞 359
9.5.3 清除邊界物體 360
9.6 灰度級形態學 360
9.6.1 膨脹和腐蝕 361
9.6.2 開操作和閉操作 362
9.6.3 重建 366
9.7 小結 369
第10章 圖像分割 371
10.1 點、線和邊緣檢測 371
10.1.1 點檢測 372
10.1.2 線檢測 373
10.1.3 使用函式edge的
邊緣檢測 374
10.2 使用霍夫變換的線檢測 381
10.2.1 背景 381
10.2.2 與霍夫變換有關的
工具箱函式 383
10.3 閾值處理 386
10.3.1 基礎知識 386
10.3.2 基本全局閾值處理 387
10.3.3 使用Otsu's方法的最佳
全局閾值處理 388
10.3.4 使用圖像平滑改進全局
閾值處理 391
10.3.5 使用邊緣改進全局閾值
處理 392
10.3.6 基於局部統計的可變
閾值處理 396
10.3.7 使用移動平均的圖像
閾值處理 398
10.4 基於區域的分割 400
10.4.1 基本表達式 401
10.4.2 區域生長 401
10.4.3 區域分離和聚合 404
10.5 使用分水嶺變換的分割 408
10.5.1 使用距離變換的分水嶺
分割 409
10.5.2 使用梯度的分水嶺
分割 410
10.5.3 控制標記符的分水嶺
分割 411
10.6 小結 413
第11章 表示與描述 415
11.1 背景知識 415
11.1.1 用於提取區域及其
邊界的函式 416
11.1.2 本章使用的MATLAB和
IPT附加函式 419
11.1.3 一些基本的實用
M-函式 420
11.2 表示 422
11.2.1 鏈碼 422
11.2.2 使用最小周長多邊形的
多邊形近似 424
11.2.3 標記 430
11.2.4 邊界片段 431
11.2.5 骨骼 432
11.3 邊界描述子 433
11.3.1 一些簡單的描述子 433
11.3.2 形狀數 434
11.3.3 傅立葉描述子 435
11.3.4 統計矩 438
11.3.5 拐角 439
11.4 區域描述子 445
11.4.1 函式regionprops 445
11.4.2 紋理 447
11.4.3 不變矩 456
11.5 主分量描述 458
11.6 小結 466
附錄A M-函式匯總 467
附錄B ICE和MATLAB的圖形
用戶界面 485
附錄C 附加的自定義M-函式 507
參考文獻 557
索引 561
