MATLAB7.x图像处理

第1章　概述.　1
1.1　图像处理简介　1
1.2　图像处理技术　2
1.2.1　图像处理技术的分类　2
1.2.2　数字图像处理的特点　3
1.2.3　数字图像处理的主要内容　4
1.2.4　数字图像处理的应用　6
1.3　MATLAB简介　8
1.3.1　MATLAB的发展简史　9
1.3.2　MATLAB的特点　9
1.3.3　MATLAB7.0的新增功能　11
1.4　MATLAB用于图像处理　13
1.4.1　MATLAB7.0图像处理工具箱　13
1.4.2　MATLAB7.0支持的图像文件格式　13
1.4.3　MATLAB中图像的数据存储类型及其转换　14
1.4.4　MATLAB7.0支持的图像类型及其转换　16
1.4.5　颜色空间　19
1.4.6　图像对象属性详解　20
1.4.7　MATLAB7.0程序与VC程序的对比　22
1.5　本章小结　26
第2章　MATLAB7.0的图像文件操作　27
2.1　图像文件的读写　27
2.1.1　图像文件的读取　27
2.1.2　图像文件的写入　28
2.1.3　图像文件信息的查询　29
2.2　图像文件的显示　31
2.2.1　使用图像浏览器显示图像　31
2.2.2　使用imshow函数显示图像　34
2.3　特殊的图像显示技术　36
2.3.1　添加颜色条　36
2.3.2　显示多帧图像阵列　37
2.3.3　纹理映射　38
2.3.4　在一个图形窗口中显示多幅图像　39
第3章　MATLAB7.0的图像处理基本操作　41
3.1　图像代数操作　41
3.1.1　图像代数的异常处理　41
3.1.2　相加运算　42
3.1.3　减法运算　43
3.1.4　乘法运算　44
3.1.5　除法运算　45
3.2　图像的空间域变换操作　45
3.2.1　图像插值　46
3.2.2　图像缩放　48
3.2.3　图像旋转　49
3.2.4　图像剪切　49
3.2.5　高级空间域变换　50
3.3　图像的邻域和块操作　55
3.3.1　非重叠图像块操作　56
3.3.2　滑动邻域操作　58
3.3.3　图像块处理的快速算法　59
3.4　特定区域处理　62
3.4.1　指定感兴趣区域　62
3.4.2　特定区域滤波　64
3.4.3　特定区域填充　64
第4章　图像变换　66
4.1　傅立叶变换　66
4.1.1　傅立叶变换的基本概念　66
4.1.2　离散傅立叶变换　68
4.1.3　傅立叶变换函数的应用　71
4.2　离散余弦变换　73
4.2.1　离散余弦变换的基本概念　73
4.2.2　离散余弦变换函数的应用　75
4.3　Radon变换　76
4.3.1　Radon变换及其应用　76
4.3.2　逆Radon变换及其应用　79
4.4　扇形光束投影　82
4.4.1　投影变换的基本概念　82
4.4.2　投影变换函数的应用　83
第5章　图像增强　86
5.1　点处理　86
5.1.1　灰度变换　86
5.1.2　直方图调整　91
5.2　空间域滤波　95
5.2.1　基本原理　95
5.2.2　平滑滤波　96
5.2.3　锐化滤波　101
5.3　频域滤波..　104
5.3.1　低通滤波　104
5.3.2　高通滤波　107
5.3.3　带通滤波器　109
5.3.4　同态滤波增强　110
5.4　彩色增强　111
5.4.1　真彩色增强技术　111
5.4.2　伪彩色增强技术　111
5.4.3　假彩色增强技术　114
5.4.4　HSI变换　115
5.5　图像的代数运算　116
5.5.1　加运算　116
5.5.2　减运算　116
5.5.3　乘运算　116
5.5.4　商运算　116
第6章　图像编码　119
6.1　图像的信息量度量和信息冗余　119
6.1.1　图像的信息量度量　119
6.1.2　数字图像的信息冗余　120
6.1.3　图像的有损编码和无损编码　121
6.1.4　哈夫曼编码技术　122
6.1.5　行程编码技术　127
6.2　典型的图像限失真压缩编码方法　128
6.2.1　图像预测编码技术　128
6.2.2　图像变换编码技术　130
6.3　数据压缩国际标准　132
第7章　图像分割　134
7.1　阈值化技术　135
7.1.1　灰度门限法　135
7.1.2　灰度门限的确定　136
7.2　基于边缘的分割　139
7.2.1　边缘检测的基本原理及常用边缘检测算子　139
7.2.2　各种边缘检测算子的MATLAB实现及效果比较　143
7.2.3　直线提取　144
7.3　基于区域的分割　151
7.3.1　区域生长的基本概念　151
7.3.2　用平均灰度分割　153
7.3.3　基于相似统计特性的分割　154
7.4　彩色图像分割　155
7.4.1　色彩空间　155
7.4.2　彩色分割方法　156
第8章　图像复原　159
8.1　图像退化模型　159
8.1.1　线性. 位置不变的退化　160
8.1.2　图像几何畸变的退化　160
8.2　图像复原的方法　161
8.2.1　估计退化函数　161
8.2.2　逆滤波　163
8.2.3　最小均方误差滤波(维纳滤波)　163
8.2.4　约束最小二乘滤波器　164
8.2.5　Lucy-Richardson滤波复原　164
8.3　用于图像复原的MATLAB工具箱函数　165
8.3.1　图像复原函数　165
8.3.2　图像模糊函数　167
8.4　图像复原应用　168
8.4.1　生成模糊化实验图像　168
8.4.2　维纳滤波复原　169
8.4.3　约束最小二乘滤波复原　173
8.4.4　Lucy-Richardson滤波器　176
8.4.5　盲卷积滤波复原　177
第9章　数学形态学图像处理　180
9.1　数学形态学图像处理基础　180
9.1.1　数学形态学简介　180
9.1.2　数学形态学的基本运算　182
9.2　图像膨胀与腐蚀的MATLAB实现　186
9.2.1　结构元素的创建　186
9.2.2　图像膨胀函数　189
9.2.3　图像腐蚀函数　189
9.2.4　基于膨胀与腐蚀的形态学操作函数　190
9.3　形态学重建　195
9.3.1　标记图像和掩模图像　195
9.3.2　像素的连通性　197
9.3.3　区域填充操作　198
9.3.4　寻找灰度图像的灰度极值点　199
9.4　距离变换　203
9.5　区域. 对象及特性度量　205
9.5.1　连通区域标记　205
9.5.2　选择对象　206
9.5.3　计算图像面积　207
9.5.4　欧拉数　208
9.6　查表操作　208
第10章　图像滤波和滤波器设计　210
10.1　图像滤波操作　210
10.1.1　卷积　210
10.1.2　相关　212
10.1.3　MATLAB滤波函数　213
10.1.4　使用预定义的滤波器　214
10.2　滤波器设计方法　216
10.2.1　FIR滤波器法　216
10.2.2　频率变换法　216
10.2.3　频率采样法　218
10.2.4　窗口法　219
10.2.5　创建满足频率响应要求的矩阵　221
附录　MATLAB图像处理工具箱函数　223
参考文献　234