目錄
第1章 MATLAB編程基礎 1
1.1 MATLAB快速入門 1
1.1.1 矩陣與數(shù)組 1
1.1.2 數(shù)組引用 3
1.1.3 字符串 4
1.1.4 函數(shù)調(diào)用 5
1.1.5 二維和三維圖形 5
1.2 MATLAB函數(shù) 8
1.3 MATLAB編程 12
1.3.1 控制流語句 12
1.3.2 編輯腳本文件 13
1.3.3 定義MATLAB函數(shù) 13
第2章 圖像處理工具箱 15
2.1 圖像輸入、輸出與類型轉換 15
2.1.1 基本的圖像輸入輸出 15
2.1.2 圖像類型轉換 16
2.2 圖像顯示與探索 16
2.2.1 基本圖像顯示 16
2.2.2 用圖像觀看工具進行交互式圖像探索 17
2.3 圖像幾何變換與圖像配準 19
2.3.1 圖像幾何變換 19
2.3.2 圖像配準 19
2.4 圖像增強 20
2.4.1 對比度調(diào)整 20
2.4.2 圖像濾波 21
2.4.3 形態(tài)學運算 22
2.4.4 去模糊 23
2.4.5 基于區(qū)域的處理 24
2.4.6 鄰域和塊處理 24
2.4.7 圖像算術運算 24
2.5 圖像分析 25
2.5.1 目標分析 25
2.5.2 區(qū)域與圖像性質(zhì) 26
2.5.3 紋理分析 27
2.5.4 圖像質(zhì)量 27
2.5.5 圖像分割 28
2.5.6 圖像變換 28
2.6 彩色模型 29
第3章 圖像增強實驗——灰度變換與空間濾波 31
3.1 圖像空間域處理基礎 31
3.1.1 圖像灰度變換 31
3.1.2 圖像空間濾波 32
3.2 用到的MATLAB函數(shù) 33
3.2.1 灰度變換函數(shù) 33
3.2.2 直方圖處理函數(shù) 39
3.2.3 空間濾波函數(shù) 40
3.3 實驗舉例 42
3.4 實驗項目 46
第4章 圖像增強實驗——頻域濾波 48
4.1 頻域濾波基礎 48
4.1.1 二維離散傅里葉變換(DFT) 48
4.1.2 頻域濾波 49
4.2 用到的MATLAB函數(shù) 50
4.3 實驗舉例 63
4.4 實驗項目 68
第5章 圖像復原實驗 69
5.1 圖像復原基礎 69
5.1.1 圖像退化與復原模型 69
5.1.2 噪聲模型 69
5.1.3 退化函數(shù)估計 71
5.1.4 圖像復原的濾波方法 71
5.1.5 利用Lucy-Richardson算法復原圖像 73
5.1.6 利用盲去卷積復原圖像 73
5.2 用到的MATLAB函數(shù) 73
5.3 實驗舉例 89
5.4 實驗項目 92
第6章 幾何變換與圖像配準實驗 93
6.1 幾何變換基礎 93
6.1.1 坐標變換 93
6.1.2 仿射變換 93
6.1.3 投影變換 94
6.1.4 圖像插值 94
6.1.5 圖像配準 94
6.2 用到的MATLAB函數(shù) 95
6.2.1 幾何變換函數(shù) 95
6.2.2 控制點配準函數(shù) 97
6.2.3 自動配準函數(shù) 98
6.2.4 基于區(qū)域的圖像配準函數(shù) 101
6.3 實驗舉例 117
6.4 實驗項目 122
第7章 彩色圖像處理實驗 123
7.1 彩色圖像表示與彩色空間轉換 123
7.1.1 彩色圖像表示 123
7.1.2 彩色空間 124
7.1.3 獨立于設備的彩色空間 128
7.2 彩色圖像處理基礎 131
7.2.1 彩色變換 131
7.2.2 彩色圖像空間濾波 131
7.2.3 RGB矢量空間中的彩色圖像處理 132
7.3 用到的MATLAB函數(shù) 133
7.3.1 彩色空間轉換函數(shù) 133
7.3.2 彩色圖像處理函數(shù) 137
7.4 實驗舉例 160
7.5 實驗項目 164
第8章 圖像壓縮實驗 165
8.1 圖像壓縮基礎 165
8.1.1 像素間冗余 165
8.1.2 編碼冗余 165
8.1.3 心理視覺冗余 166
8.2 靜止圖像壓縮 167
8.2.1 霍夫曼編碼 167
8.2.2 JPEG圖像壓縮 168
8.2.3 JPEG2000圖像壓縮 169
8.3 用到的MATLAB函數(shù) 172
8.3.1 霍夫曼編碼和解碼函數(shù) 172
8.3.2 JPEG圖像壓縮函數(shù) 177
8.3.3 JPEG2000圖像壓縮函數(shù) 183
8.4 實驗舉例 204
8.4.1 霍夫曼編碼舉例 204
8.4.2 JPEG壓縮舉例 205
8.4.3 JPEG2000壓縮舉例 206
8.5 實驗項目 207
第9章 形態(tài)學圖像處理實驗 210
9.1 數(shù)學形態(tài)學簡介 210
9.1.1 膨脹和腐蝕運算 210
9.1.2 開運算和閉運算 211
9.1.3 擊中或擊不中變換 211
9.1.4 連通分量的標記 212
9.1.5 灰度形態(tài)學 212
9.2 用到的MATLAB函數(shù) 213
9.2.1 結構元素構造函數(shù) 213
9.2.2 膨脹函數(shù)與腐蝕函數(shù) 214
9.2.3 開運算函數(shù)和閉運算函數(shù) 214
9.2.4 擊中或擊不中變換函數(shù) 214
9.2.5 bwmorph函數(shù) 216
9.2.6 連通分量函數(shù) 217
9.3 實驗舉例 217
9.3.1 二值圖像的形態(tài)學處理舉例 217
9.3.2 灰度圖像的形態(tài)學處理舉例 222
9.4 實驗項目 224
第10章 圖像分割實驗 227
10.1 孤立點、線和邊緣檢測 227
10.1.1 孤立點與線檢測 227
10.1.2 邊緣檢測 228
10.2 基于閾值的圖像分割 230
10.2.1 全局閾值分割 230
10.2.2 局部閾值分割 232
10.3 基于區(qū)域生長的分割 232
10.3.1 基本概念 232
10.3.2 區(qū)域生長 233
10.3.3 區(qū)域分離與合并 233
10.4 基于分水嶺變換的分割 233
10.4.1 采用距離變換的分水嶺分割 234
10.4.2 采用梯度的分水嶺分割 234
10.4.3 采用控制標記符的分水嶺分割 234
10.5 用到的MATLAB函數(shù) 235
10.5.1 孤立點、線和邊緣檢測函數(shù) 235
10.5.2 基于閾值的圖像分割函數(shù) 237
10.5.3 區(qū)域生長的函數(shù) 241
10.5.4 區(qū)域分離與合并的函數(shù) 242
10.5.5 基于分水嶺分割的函數(shù) 246
10.6 實驗舉例 246
10.6.1 孤立點、線和邊緣檢測舉例 246
10.6.2 基于閾值的圖像分割舉例 251
10.6.3 基于區(qū)域生長的圖像分割舉例 255
10.6.4 基于區(qū)域分離與合并的圖像分割舉例 256
10.6.5 基于距離變換的分水嶺圖像分割舉例 258
10.7 實驗項目 263
主要參考文獻 266
附圖 268