數(shù)字圖像處理與應用（MATLAB版）

第 1章　緒論 1
1．1　圖像的概念　1
1．2　圖像的分類　2
1．3　圖像的表示　2
1．3．1　圖像信號的表示　2
1．3．2　數(shù)字圖像的表示　3
1．3．3　顏色模型　4
1．4　人類的視覺　6
1．4．1　人眼構造和視覺現(xiàn)象　6
1．4．2　人類視覺特性　7
1．5　圖像質量的評價方法　9
1．6　數(shù)字圖像處理　12
1．6．1　圖像信號的數(shù)字化　12
1．6．2　數(shù)字圖像文件的存儲格式　16
1．6．3　數(shù)字圖像處理主要的研究內容　20
1．6．4　數(shù)字圖像處理系統(tǒng)　21
1．6．5　圖像處理、圖像分析和圖像理解　21
1．6．6　圖像通信系統(tǒng)　22
1．6．7　數(shù)字圖像處理的主要應用　23
習題　25
第　2章 MATLAB圖像處理工具箱　26
2．1　MATLAB簡介　26
2．2　MATLAB常用的基本命令　28
2．3　圖像處理工具箱簡介　32
2．4　MATLAB中的圖像類型及類型轉換　33
2．4．1　圖像和圖像數(shù)據(jù)　33
2．4．2　圖像處理工具箱所支持的圖像
類型　34
2．4．3　MATLAB圖像類型轉換　37
2．5　圖像文件的讀寫和查詢　40
2．6　圖像文件的顯示　42
2．6．1　圖像的顯示函數(shù)　42
2．6．2　不同類型的圖像顯示　44
2．6．3　直接從磁盤顯示圖像　48
習題　48
第3章　圖像的變換　49
3．1　圖像的幾何變換　49
3．1．1　圖像平移　49
3．1．2　圖像縮放　51
3．1．3　圖像旋轉　53
3．1．4　圖像鏡像　55
3．1．5　圖像轉置　56
3．2　圖像的正交變換　58
3．3　傅里葉變換　60
3．3．1　連續(xù)函數(shù)的傅里葉變換　60
3．3．2　離散函數(shù)的傅里葉變換　62
3．3．3　離散傅里葉變換的若干性質　64
3．3．4　離散傅里葉變換的MATLAB
實現(xiàn)　66
3．4　離散余弦變換　69
3．4．1　一維離散余弦變換　70
3．4．2　二維離散余弦變換　70
3．4．3　離散余弦變換的MATLAB實現(xiàn)　70
3．5　沃爾什變換和哈達瑪變換　72
3．5．1　離散沃爾什變換　72
3．5．2　離散哈達瑪變換　75
3．5．3　沃爾什變換和哈達瑪變換的
MATLAB實現(xiàn)　77
3．6　小波變換　78
3．6．1　小波變換基本理論　79
3．6．2　常見的小波函數(shù)　80
3．6．3　頻域空間的劃分　83
3．6．4　圖像小波變換的MATLAB實現(xiàn)　84
習題　88
第4章　圖像的增強　89
4．1　引言　89
4．2　灰度變換法　90
4．3　直方圖修正法　92
4．3．1　灰度直方圖　92
4．3．2　直方圖均衡化　94
4．3．3　直方圖規(guī)定化　97
4．3．4　直方圖均衡化的MATLAB實現(xiàn)　99
4．4　圖像的平滑　101
4．4．1　鄰域平均值法　102
4．4．2　中值濾波　103
4．4．3　多圖像平均法　105
4．5　圖像銳化　106
4．5．1　梯度銳化法　106
4．5．2　Laplacian增強算子　107
4．6　頻率域濾波增強　108
4．6．1　頻率域低通濾波器　109
4．6．2　頻率域高通濾波器　110
4．6．3　帶通和帶阻　111
4．7　圖像增強的MATLAB實現(xiàn)　112
4．7．1　圖像噪聲　112
4．7．2　圖像平滑的MATLAB實現(xiàn)　113
4．8　彩色增強　119
4．8．1　偽彩色增強　120
4．8．2　真彩色增強　121
4．8．3　彩色增強的MATLAB實現(xiàn)　122
習題　122
第5章　圖像形態(tài)學　124
5．1　基本集合的定義　124
5．2　二值形態(tài)學的基本運算　126
5．2．1　膨脹和腐蝕　126
5．2．2　腐蝕和膨脹的性質　128
5．2．3　二值圖像腐蝕和膨脹的MATLAB
實現(xiàn)　129
5．2．4　開運算、閉運算及其性質　130
5．2．5　二值圖像開運算、閉運算的
MATLAB實現(xiàn)　132
5．2．6　擊中與未擊中變換　133
5．2．7　二值形態(tài)學應用　134
5．3　灰度圖像的形態(tài)學處理　136
5．3．1　灰度腐蝕算法　137
5．3．2　灰度膨脹算法　138
5．3．3　灰度圖像的開運算和閉運算　140
5．3．4　灰度形態(tài)學梯度　141
5．3．5　高帽、低帽變換　142
5．3．6　灰度形態(tài)學應用　143
習題　145
第6章　圖像的分割　146
6．1　圖像分割的定義和分類　146
6．1．1　圖像分割的定義　146
6．1．2　圖像分割的方法分類　147
6．2　基于邊緣的圖像分割方法　148
6．2．1　邊緣檢測　148
6．2．2　邊緣檢測方法的MATLAB實現(xiàn)　152
6．2．3　邊緣跟蹤　153
6．2．4　邊緣跟蹤方法的MATLAB實現(xiàn)　155
6．3　基于區(qū)域的分割　157
6．3．1　閾值分割法　157
6．3．2　特征空間聚類法　159
6．3．3　區(qū)域生長法　161
6．3．4　分裂合并法　163
6．3．5　基于區(qū)域分割的MATLAB實現(xiàn)　164
6．4　運動圖像目標分割　167
6．4．1　差分法運動分割　167
6．4．2　光流場運動分割　168
6．4．3　基于塊的運動分割　171
6．5　現(xiàn)代圖像分割技術　173
習題　173
第7章　圖像的復原　175
7．1　概述　175
7．2　圖像退化的數(shù)字模型　176
7．2．1　圖像退化模型　176
7．2．2　連續(xù)函數(shù)的退化模型　177
7．2．3　離散的退化模型　178
7．3　代數(shù)復原方法　181
7．3．1　無約束復原　181
7．3．2　約束最小二乘復原　181
7．4　頻率域恢復方法　183
7．4．1　逆濾波恢復法　183
7．4．2　去除由勻速運動引起的模糊　184
7．5　維納濾波復原方法　186
7．6　圖像復原的MATLAB實現(xiàn)　186
7．6．1　模糊及噪聲　186
7．6．2　維納濾波復原的MATLAB實現(xiàn)　188
7．6．3　約束最小二乘方濾波復原的
MATLAB實現(xiàn)　189
習題　190
第8章　圖像編碼與壓縮技術　191
8．1　概述　191
8．1．1　圖像的信息冗余　192
8．1．2　圖像編碼壓縮技術的分類　192
8．2　圖像壓縮編碼評價　193
8．2．1　基于壓縮編碼參數(shù)的評價　193
8．2．2　圖像的逼真度準則　195
8．3　圖像的統(tǒng)計編碼　196
8．3．1　行程編碼　196
8．3．2　霍夫曼編碼　197
8．3．3　方塊編碼　199
8．3．4　算術編碼　200
8．3．5　行程編碼和霍夫曼編碼的
MATLAB實現(xiàn)　201
8．4　預測編碼　204
8．4．1　線性預測編碼　204
8．4．2　最佳線性編碼　204
8．4．3　線性預測編碼系統(tǒng)中的圖像
降質　206
8．4．4　預測編碼的MATLAB實現(xiàn)　207
8．5　比特面編碼　208
8．6　變換編碼　210
8．7　靜止圖像壓縮編碼標準　211
8．7．1　JPEG標準　211
8．7．2　JPEG 2000標準　215
習題　218
第9章　數(shù)字圖像的應用與發(fā)展　219
9．1　指紋識別技術　219
9．1．1　概述　219
9．1．2　指紋識別系統(tǒng)分類　219
9．1．3　指紋識別系統(tǒng)工作原理　220
9．1．4　指紋識別模塊算法　222
9．1．5　指紋特征提取和比對　225
9．2　圖像型火災探測技術　226
9．2．1　概述　226
9．2．2　火災圖像的分割處理　227
9．2．3　火災圖像識別　230
9．2．4　仿真及結果　233
9．3　數(shù)字圖像水印技術　235
9．3．1　數(shù)字圖像水印技術簡介　235
9．3．2　數(shù)字圖像水印的特點和分類　236
9．3．3　數(shù)字水印原理　237
9．3．4　DCT域數(shù)字圖像水印的嵌入　238
9．4　數(shù)字圖像修復技術研究　242
9．4．1　數(shù)字圖像修復技術簡介　243
9．4．2　數(shù)字圖像修復算法分類　244
9．4．3　數(shù)字圖像修復算法的評價　252
9．5　圖像通信的展望　254
習題　254
參考文獻　255