《MATLAB在图像处理中的应用》 - 清华大学出版社第五事业部

第1章  MATLAB基础和MATLAB R2006a的新特点	1
1.1  MATLAB简介	1
1.2  MATLAB语言特点	2
1.3  MATLAB R2006a的新特点	3
1.4  MATLAB R2006a图像处理工具箱的新特性	5
第2章  MATLAB的图形绘制	7
2.1  MATLAB作图的基本步骤	7
2.2  MATLAB二维绘图	8
2.2.1  指令plot的简单用法	8
2.2.2  图形的颜色、线型和绘图字符	11
2.2.3  二维图形注释命令	13
2.2.4  指令fplot的用法	20
2.2.5  指令plotyy的用法	22
2.2.6  其他二维图形绘制指令	23
2.3  MATLAB三维绘图	25
2.3.1  基本的三维绘图函数	25
2.3.2  三维图形的控制	38
2.4  图形动画效果的绘制	45
第3章  数字图像基础	47
3.1  数字图像的类型	48
3.1.1  索引图像	48
3.1.2  灰度图像	49
3.1.3  RGB图像	50
3.1.4  二值图像	51
3.1.5  图像序列	52
3.1.6  图像类型转换	52
3.2  数字图像文件的格式	57
3.3  数字图像文件的读写	58
3.3.1  图像文件的读取	58
3.3.2  图像文件的输出	59
3.3.3  图像文件信息的查询	59
3.4  标准的图像显示技术	61
3.4.1  imshow函数	62
3.4.2  二值图像的显示方法	62
3.4.3  灰度图像的显示方法	64
3.4.4  索引图像的显示方法	65
3.4.5  RGB图像的显示方法	66
3.4.6  图形文件中图像的显示	66
3.5  特殊的图像显示技术	67
3.5.1  添加颜色条	67
3.5.2  显示多帧图像	68
3.5.3  图像上的区域缩放	71
3.5.4  显示多幅图像	72
3.5.5  纹理映射	74
3.5.6  图像显示中的常见问题	76
3.6  颜色空间	76
3.6.1  几种颜色模型	76
3.6.2  颜色模型的转换	78
第4章  空域增强	83
4.1  点运算增强	84
4.1.1  图像数据矩阵统计信息	84
4.1.2  直接灰度被调整	90
4.1.3  直方图增强	94
4.1.4  图像间的代数运算增强	99
4.2  空域滤波增强	104
4.2.1  原理和分类	104
4.2.2  平滑滤波器	105
4.2.3  锐化滤波器	114
第5章  频域增强	119
5.1  基本概念	119
5.2  低通滤波	120
5.2.1  理想低通滤波器	120
5.2.2  巴特沃思低通滤波器	123
5.2.3  指数低通滤波器	125
5.3  高通滤波	128
5.3.1  理想高通滤波器	128
5.3.2  巴特沃思高通滤波器	130
5.3.3  指数高通滤波器	132
5.4  带通和带阻滤波	134
5.5  同态滤波	138
5.6  MATLAB线性滤波器的设计	140
5.6.1  频率变换法	141
5.6.2  频率采样法	143
5.6.3  窗口法	145
第6章  图像复原	151
6.1  建立待处理的模型	151
6.2  噪声模型	152
6.2.1  添加噪声	152
6.2.2  周期噪声模型	153
6.2.3  对噪声参数的估计问题	154
6.3  噪声的复原	155
6.3.1  空间噪声滤波器	155
6.3.2  自适应空间滤波器	156
6.4  周期噪声的处理方法	158
6.5  退化函数的建模	158
6.6  直接逆滤波	160
6.7  维纳滤波	161
6.8  约束的最小二乘方(正则)滤波	164
6.9  Lucy-Richardson算法的迭代非线性复原	165
6.10  约束去卷积	167
第7章  图像配准	173
7.1  图像配准的原理	173
7.2  配准的分类	174
7.3  图像配准的流程	175
7.4  图像配准的方法	177
7.4.1  基于特征的图像配准	177
7.4.2  基于互信息的图像配准	177
7.4.3  基于灰度的图像配准	180
7.5  医学图像配准	181
7.6  医学图像配准的发展	185
第8章  彩色图像处理	187
8.1  MATLAB中彩色图像的表示方法	187
8.1.1  RGB图像	187
8.1.2  索引图像	189
8.1.3  RGB图像、索引图像和灰度图像的相互转换	192
8.2  彩色空间转换	196
8.3  彩色图像处理	203
8.3.1  彩色补偿	203
8.3.2  彩色平衡	206
8.3.3  平滑、滤波和锐化	208
8.4  伪彩色图像处理	212
8.4.1  灰度分层法伪彩色处理	212
8.4.2  灰度变换法伪彩色处理	213
8.4.3  彩色图像的伪彩色处理	213
8.4.4  多光谱图像的伪彩色处理	214
8.4.5  频域伪彩色处理	214
第9章  图像压缩	217
9.1  图像压缩与编码概述	217
9.1.1  编码冗余	218
9.1.2  像素间冗余	219
9.1.3  心理视觉冗余	219
9.2  无损压缩技术	219
9.2.1  哈夫曼编码	219
9.2.2  LZW编码	222
9.2.3  行程编码	222
9.3  有损压缩技术	223
9.4  图像压缩的国际标准	227
9.4.1  二值图像压缩标准	227
9.4.2  静态图像压缩标准	228
9.4.3  视频压缩标准	230
第10章  图像分割	233
10.1  阈值分割法	233
10.1.1  全局阈值法	234
10.1.2  局部阈值法	235
10.1.3  直方图变换法	236
10.1.4  松弛法	237
10.2  边缘检测	237
10.2.1  简单的边缘检测算子	238
10.2.2  Canny边缘检测	242
10.2.3  Susan边缘检测	243
10.2.4  小波边缘检测	245
10.3  区域分割法	247
10.3.1  区域生长算法	247
10.3.2  基于四叉树结构的分割算法	248
10.4  特征分割法	254
10.4.1  纹理特征分割法	254
10.4.2  颜色特征分割法	255
第11章  小波图像处理	261
11.1  小波分析	261
11.1.1  小波分析概述	261
11.1.2  连续小波变换	262
11.1.3  离散小波变换	264
11.2  二维离散小波变换和小波包变换的MATLAB实现	266
11.2.1  二维离散小波变换	266
11.2.2  二维小波包变换	278
11.3  图像的小波降噪和压缩	280
11.3.1  图像的小波降噪	280
11.3.2  图像的小波压缩	287
11.4  二维小波分析的应用	293
11.4.1  图像增强	293
11.4.2  图像融合	295
11.4.3  图像平滑	297
第12章  形态学图像处理	301
12.1  引言	301
12.1.1  集合论的几个基本概念	302
12.1.2  二值图像的逻辑运算	303
12.2  膨胀和腐蚀	304
12.2.1  膨胀	305
12.2.2  腐蚀	308
12.2.3  膨胀与腐蚀的对偶性	310
12.3  开操作和闭操作	312
12.4  击中和击不中变换	314
12.5  形态学图像处理综合应用	320
12.5.1  边界提取	321
12.5.2  区域填充	324
12.5.3  对象提取	327
12.5.4  细化与骨架提取	328
12.5.5  对象标注	330
12.5.6  图像的特性度量	332
12.5.7  噪声滤除	335
12.5.8  形态学重构	336
12.6  灰度图像形态学	338
12.6.1  膨胀和腐蚀	339
12.6.2  开运算和闭运算	340
12.6.3  重构	341
第13章  MATLAB在数字水印和信息隐藏方面的应用	343
13.1  MATLAB在数字水印研究中的应用	343
13.1.1  数字水印概述	344
13.1.2  数字水印技术的常用算法	345
13.1.3  抗几何攻击的数字水印算法	346
13.2  MATLAB在信息隐藏技术研究中的应用	354
参考文献	365