互联网 类型
可以朗读 语音朗读
171千字 字数
2018-12-01 发行日期
展开全部

主编推荐语

MATLAB R2016a数字图像处理技术详解。

内容简介

本书以MATLAB R2016a为平台，通过专业技术与大量典型实例相结合，深入浅出地介绍了MATLAB R2016a处理数字图像的方法。全书共34个案例，包括数字图像处理的数学基础及相关运算、图像编码、图像复原技术、几何变换、图像频域变换、小波变换、图像增强、图像分割与边缘检测、图像特征描述等内容。

目录

  • 版权信息
  • 前言
  • 第1章 基于小波变换的图像测试分析方法
  • 1.1 概述
  • 1.2 实例说明
  • 1.3 输出结果与分析
  • 1.3.1 Haar小波变换测试结果
  • 1.3.2 db9小波变换测试结果
  • 1.4 源程序
  • 1.4.1 nstdhaardemo.m
  • 1.4.2 thresholdtestdemo.m
  • 1.4.3 modetest.m
  • 1.4.4 nstdhaardec2.m
  • 1.4.5 nstdhaarrec2.m
  • 1.4.6 mydwt2.m
  • 1.4.7 myidwt2.m
  • 第2章 数字图像运算的算法分析与实现
  • 2.1 颜色空间分析
  • 2.1.1 颜色分析
  • 2.1.2 颜色转换函数
  • 2.2 点运算
  • 2.2.1 线性点运算分析
  • 2.2.2 非线性点运算分析
  • 2.2.3 点运算与直方图
  • 2.2.4 直方图修正分析
  • 2.3 图像的代数运算
  • 2.3.1 图像的加法运算
  • 2.3.2 图像的减法运算
  • 2.3.3 图像的乘法运算
  • 2.3.4 图像的除法运算
  • 2.3.5 图像的线性运算
  • 2.3.6 图像的非线性运算
  • 第3章 遥感图像与医学图像的处理技术
  • 3.1 在遥感图像处理中的应用
  • 3.1.1 遥感
  • 3.1.2 利用MATLAB对遥感图像进行直方图匹配
  • 3.1.3 对遥感图像进行滤波增强
  • 3.1.4 对遥感图像进行融合
  • 3.2 在医学图像处理中的应用
  • 3.2.1 概述
  • 3.2.2 医学图像的灰度变换
  • 3.2.3 基于高频强调滤波和直方图均衡化的医学图像增强
  • 第4章 图像变换算法的MATLAB实现
  • 4.1 离散余弦变换
  • 4.1.1 一维离散余弦变换
  • 4.1.2 二维离散余弦变换
  • 4.1.3 快速离散余弦变换
  • 4.1.4 离散余弦变换的实现
  • 4.2 K-L变换分析
  • 4.2.1 K-L变换的基本定义
  • 4.2.2 K-L变换的基本性质
  • 4.3 沃尔什-哈达玛变换
  • 4.3.1 Walsh函数
  • 4.3.2 沃尔什－哈达玛变换定义
  • 4.3.3 沃尔什－哈达玛变换的实现
  • 第5章 数字图像数字水印算法分析与实现
  • 5.1 数字水印特点
  • 5.2 数字水印应用领域
  • 5.3 数字水印的基本理论
  • 5.4 数字水印算法
  • 5.4.1 空间域算法
  • 5.4.2 变换域算法
  • 5.4.3 压缩域算法
  • 5.4.4 NEC算法
  • 5.4.5 生理模型算法
  • 5.5 数字水印研究现状
  • 5.6 一种基本小波变换的数字水印方法
  • 第6章 Radon与Hough变换算法分析与实现
  • 6.1 Radon变换分析
  • 6.1.1 Radon变换原理
  • 6.1.2 Radon在图像上的变换分析
  • 6.1.3 Radon变换检测直线分析
  • 6.1.4 Radon的逆变换分析
  • 6.2 Hough变换
  • 6.2.1 Hough变换原理
  • 6.2.2 Hough变换实现
  • 6.2.3 Hough变换扩展
  • 第7章 图像变换编码算法分析与实现
  • 7.1 离散余弦变换编码
  • 7.2 离散余弦变换编码的MATLAB实现
  • 7.3 主成分变换编码
  • 7.4 主成分变换编码的MATLAB实现
  • 7.5 哈达玛变换编码
  • 7.6 哈达玛变换编码的MATLAB实现
  • 第8章 基于小波变换的图像处理方法
  • 8.1 二维图像变换及快速算法
  • 8.2 小波图像压缩
  • 8.2.1 图像小波分析算法
  • 8.2.2 小波图像压缩例子演示
  • 8.3 小波图像消噪
  • 8.3.1 阈值函数选取
  • 8.3.2 阈值选取
  • 8.3.3 小波图像消噪实现步骤
  • 8.3.4 小波图像消噪例子演示
  • 8.4 小波分析用于图像增强
  • 8.5 小波分析用于图像融合
  • 8.5.1 小波图像融合基本原理
  • 8.5.2 小波图像融合例子演示
  • 8.6 小波图像的边缘检测
  • 8.6.1 小波分解边缘检测
  • 8.6.2 小波包分解边缘检测
  • 第9章 图像分割算法分析与实现
  • 9.1 图像分割基本论述
  • 9.1.1 图像分割定义
  • 9.1.2 边缘检测
  • 9.2 阈值分割分析
  • 9.2.1 双峰法MATLAB实现
  • 9.2.2 迭代法MATLAB实现
  • 9.2.3 大津法MATLAB实现
  • 第10章 图像表示与描述的MATLAB实现
  • 10.1 区域描述
  • 10.1.1 不变矩
  • 10.1.2 纹理
  • 10.2 图像表示的MATLAB实现
  • 10.2.1 conndef函数
  • 10.2.2 imclearborder函数
  • 10.2.3 极大值极小值变换MATLAB实现
  • 10.2.4 图像极大值极小值区域MATLAB实现
  • 10.3 距离变换MATLAB实现
  • 10.4 查表操作MATLAB实现
  • 第11章 图像类型转换算法分析与实现
  • 11.1 图像类型的转换
  • 11.2 彩色模型的转换
  • 11.3 MATLAB中颜色模型转换
  • 11.3.1 RGB空间与HSV空间转换
  • 11.3.2 RGB空间与YCbCr空间转换
  • 11.3.3 RGB空间与NTSC空间转换
  • 第12章 形态学运算算法分析与实现
  • 12.1 形态学基本运算
  • 12.2 形态学的基本概念
  • 12.2.1 集合论基础
  • 12.2.2 包含、击中、击不中
  • 12.2.3 平移、对称集
  • 12.2.4 腐蚀
  • 12.2.5 膨胀
  • 12.3 形态学基本运算MATLAB实现
  • 12.3.1 结构元素矩阵
  • 12.3.2 膨胀运算
  • 12.3.3 腐蚀运算
  • 12.3.4 膨胀与腐蚀的对偶关系
  • 12.3.5 开运算和闭运算
  • 12.3.6 击中与击不中
  • 12.3.7 二值图像形态学处理函数
  • 第13章 帧编码及矢量量化编码算法分析与实现
  • 13.1 帧编码
  • 13.1.1 帧间编码
  • 13.1.2 运动估计与运动补偿编码
  • 13.1.3 帧内编码
  • 13.2 矢量量化编码
  • 13.2.1 矢量量化原理分析
  • 13.2.2 矢量量化编码过程
  • 13.2.3 矢量量化编码的MATLAB实现
  • 第14章 图像处理操作的算法分析与实现
  • 14.1 空间变换分析
  • 14.1.1 投影变换分析
  • 14.1.2 仿射变换分析
  • 14.1.3 变换函数介绍
  • 14.2 块操作
  • 14.2.1 边缘操作
  • 14.2.2 显示块操作
  • 14.3 区域操作
  • 14.3.1 特殊区域指定法
  • 14.3.2 区域滤波
  • 14.3.3 填充区域
  • 第15章 频域滤波算法分析与实现
  • 15.1 低通滤波器
  • 15.1.1 理想低通滤波器
  • 15.1.2 Butterworth低通滤波器
  • 15.2 高通滤波器
  • 15.2.1 理想高通滤波器
  • 15.2.2 Butterworth高通滤波器
  • 15.3 带通和带阻滤波器
  • 15.3.1 带通滤波器
  • 15.3.2 带阻滤波器
  • 15.4 同态滤波器
  • 第16章 图像复原算法分析与实现
  • 16.1 无约束复原法
  • 16.2 有约束复原法
  • 16.3 频域滤波器复原法
  • 16.3.1 Lucy_Richardson滤波器复原法
  • 16.3.2 逆滤波器复原法
  • 16.3.3 最小二乘滤波法复原
  • 第17章 分水岭法与边缘跟踪算法分析与实现
  • 17.1 分水岭法
  • 17.1.1 分水岭法的基本原理
  • 17.1.2 分水岭法MATLAB实现
  • 17.2 边界跟踪技术
  • 17.2.1 边界跟踪
  • 17.2.2 边界跟踪的MATLAB实现
  • 第18章 图像退化算法分析与实现
  • 18.1 图像的退化模型
  • 18.1.1 退化模型分析
  • 18.1.2 连续退化模型分析
  • 18.1.3 离散退化模型分析
  • 18.1.4 循环矩阵对角化分析
  • 18.1.5 点扩散函数的重要性
  • 18.2 图像的模糊与噪声
  • 18.3 退化函数估计
  • 18.3.1 图像观察估计法分析
  • 18.3.2 模型模糊法分析
  • 18.3.3 试验估计法分析
  • 第19章 平滑及锐化滤波器算法分析与实现
  • 19.1 平滑滤波器
  • 19.1.1 邻域平均法
  • 19.1.2 掩模消噪法
  • 19.1.3 中值滤波器
  • 19.1.4 多图像平均法
  • 19.2 锐化滤波器
  • 19.2.1 梯度算法法
  • 19.2.2 拉普拉斯算子
  • 第20章 预测编码算法分析与实现
  • 20.1 无损预测编码
  • 20.2 无损预测编码的MATLAB实现
  • 20.3 有损预测编码
  • 20.4 无损预测编码的MATLAB实现
  • 第21章 图像小波分解算法分析与实现
  • 21.1 多分辨分析及小波包分析
  • 21.1.1 多分辨分析
  • 21.1.2 小波分析
  • 21.2 图像的小波分解
  • 21.2.1 单尺度二维离散小波分解
  • 21.2.2 多尺度二维离散小波分解
  • 21.2.3 提取二维小波分解的高频系数
  • 21.2.4 提取二维小波分解的低频系数
  • 21.3 二维小波包分解
  • 21.3.1 二维小波包分解概念
  • 21.3.2 提取小波包节点系数
  • 第22章 JPEG压缩编码算法分析与实现
  • 22.1 JPEG压缩算法
  • 22.2 JPEG压缩编码算法的步骤
  • 第23章 图像检测算法分析与实现
  • 23.1 边缘检测算子
  • 23.1.1 微分边缘检测算子
  • 23.1.2 微分边缘检测算子的MATLAB实现
  • 23.1.3 Log边缘检测算子
  • 23.1.4 Log边缘检测算子的MATLAB实现
  • 23.1.5 Canny边缘检测算子
  • 23.1.6 Canny边缘检测算子的MATLAB实现
  • 23.2 直线检测
  • 23.2.1 直线检测的原理
  • 23.2.2 直线检测的MATLAB实现
  • 第24章 图像增强及修正算法分析与实现
  • 24.1 对比度的增强分析
  • 24.1.1 线性变换增强的分析
  • 24.1.2 非线性变换增强的分析
  • 24.2 直方修正分析
  • 24.2.1 直方图灰度变换
  • 24.2.2 直方图均衡化
  • 24.3 图像间的相互运算
  • 24.3.1 图像的平均运算
  • 24.3.2 图像逻辑运算
  • 第25章 图像变换算法分析与实现
  • 25.1 图像插值法
  • 25.2 图像的旋转运算
  • 25.3 图像的缩放运算
  • 25.4 图像的裁剪运算
  • 25.5 图像镜像变换
  • 25.6 图像复合变换
  • 第26章 离散傅里叶变换算法分析与实现
  • 26.1 离散傅里叶变换
  • 26.1.1 一维离散傅里叶变换
  • 26.1.2 二维离散傅里叶变换
  • 26.1.3 离散傅里叶变换的性质
  • 26.2 快速傅里叶变换
  • 26.2.1 一维快速傅里叶变换
  • 26.2.2 二维快速傅里叶变换
  • 26.2.3 二维快速傅里叶变换实现
  • 第27章 彩色处理算法分析与实现
  • 27.1 伪彩色处理分析
  • 27.1.1 灰度级-彩色变换法
  • 27.1.2 密度分层法
  • 27.1.3 频域伪彩色处理
  • 27.1.4 彩色图像的伪彩色处理
  • 27.2 真彩色处理分析
  • 第28章 图像复原及校正算法分析与实现
  • 28.1 从噪声中复原图像
  • 28.1.1 噪声模型分析
  • 28.1.2 空域滤波复原
  • 28.2 图像的几何校正
  • 28.2.1 几何畸变的描述
  • 28.2.2 灰度插值
  • 28.2.3 几何失真图像配准复原
  • 第29章 图像压缩编码算法分析与实现
  • 29.1 图像编码评价
  • 29.1.1 客观评价准则
  • 29.1.2 主观评价准则
  • 29.1.3 压缩比准则
  • 29.2 信息理论的基础
  • 29.2.1 离散信源的熵表示分析
  • 29.2.2 离散信源编码定理分析
  • 29.3 统计编码
  • 29.3.1 霍夫曼编码
  • 29.3.2 算术编码
  • 29.3.3 游程编码
  • 29.3.4 香农编码
  • 第30章 区域分割及四叉树分解算法分析与实现
  • 30.1 区域分割技术
  • 30.1.1 区域生长法
  • 30.1.2 区域分裂法
  • 30.1.3 区域合并法
  • 30.1.4 区域分裂合并法
  • 30.2 四叉树分解
  • 30.2.1 四叉树分解基本概念
  • 30.2.2 四叉树分解的MATLAB实现
  • 第31章 形态学应用的MATLAB实现
  • 31.1 边缘提取的MATLAB实现
  • 31.2 连通区域的标记的MATLAB实现
  • 31.3 对象选择与移除的MATLAB实现
  • 31.3.1 对象选择
  • 31.3.2 对象的移除
  • 31.4 图像的欧拉数
  • 31.5 图像面积提取的MATLAB实现
  • 31.6 区域填充的MATLAB实现
  • 第32章 基于小波变换的图像处理分析与实现
  • 32.1 小波分析的基础知识
  • 32.2 连续小波变换
  • 32.2.1 一维连续小波变换
  • 32.2.2 高维连续小波变换
  • 32.2.3 小波变换性质
  • 32.2.4 连续小波变换的MATLAB实现
  • 32.3 离散小波变换的MATLAB实现
  • 第33章 基于小波图像压缩技术的算法研究
  • 33.1 图像的小波分解算法
  • 33.2 小波变换系数分析
  • 33.3 实验结果与分析
  • 第34章 变换编码的MATLAB实现
  • 34.1 变换选择
  • 34.1.1 基于FFT的图像压缩技术
  • 34.1.2 基于DCT的图像压缩技术
  • 34.1.3 基于哈达玛变换的图像压缩技术
  • 34.2 子图像尺寸选择
  • 34.3 比特分配
  • 34.3.1 区域编码
  • 34.3.2 阈值编码
  • 34.4 DCT编码的MATLAB示例
  • 参考文献
展开全部

评分及书评

尚无评分
目前还没人评分

出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。