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224千字
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2021-12-01
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主编推荐语
本书以MATLAB R2020a版本的功能叙述为主，由浅入深地全面讲解MATLAB软件在图像处理方面应用的知识，是一本不可多得的MATLAB图像处理的学习参考书。
内容简介
本书涉及面广，涵盖一般用户需要使用的各种功能，并详细介绍MATLAB在图像处理方面的使用。
本书共分为12章，主要包括图形绘制、图像处理基础、图像运算、图像变换、图像增强、图像压缩、图像复原、图像分割、数学形态学的应用、MATLAB图像处理在实际中的应用等内容。
本书强调了图像处理的理论和应用相结合的方法，并给出了大量数字图像处理技术的MATLAB实现程序。本书按逻辑编排，自始至终采用实例描述，内容完整且每章相对独立，既适合作为理工科高等院校研究生、本科生的教学用书，也可作为从事图像处理工作的广大科研工程技术人员的参考用书。
目录
- 版权信息
- 前言
- 第1章 初识MATLAB
- 1.1 MATLAB简介
- 1.2 MATLAB R2020a的工作环境
- 1.2.1 MATLAB R2020a操作界面简介
- 1.2.2 命令行窗口
- 1.2.3 命令历史记录窗口
- 1.2.4 输入变量
- 1.2.5 当前文件夹窗口和路径管理
- 1.2.6 搜索路径
- 1.2.7 工作区窗口和数组编辑器
- 1.2.8 变量的编辑命令
- 1.2.9 存取数据文件
- 1.3 MATLAB R2020a的帮助系统
- 1.3.1 纯文本帮助
- 1.3.2 帮助导航
- 1.3.3 示例帮助
- 1.4 本章小结
- 第2章 基本运算及程序设计
- 2.1 矩阵的创建
- 2.1.1 直接输入法
- 2.1.2 利用M文件创建矩阵
- 2.1.3 利用其他文本编辑器创建矩阵
- 2.1.4 利用MATLAB内置函数创建矩阵
- 2.2 矩阵的拼接
- 2.2.1 基本拼接
- 2.2.2 拼接函数
- 2.3 矩阵的寻访
- 2.3.1 下标寻访
- 2.3.2 单元素寻访
- 2.3.3 多元素寻访
- 2.4 矩阵的运算
- 2.4.1 矩阵的加减法
- 2.4.2 矩阵的乘法
- 2.4.3 矩阵的除法
- 2.4.4 矩阵的乘方
- 2.4.5 矩阵的行列式
- 2.4.6 矩阵的秩
- 2.4.7 矩阵的逆
- 2.4.8 矩阵的迹
- 2.4.9 矩阵的范数及其计算函数
- 2.4.10 矩阵的特征值与特征向量
- 2.5 关系运算和逻辑运算
- 2.6 变量及表达式
- 2.6.1 数值的表示
- 2.6.2 变量的表示
- 2.7 符号运算
- 2.7.1 创建符号变量
- 2.7.2 数值矩阵转换为符号矩阵
- 2.7.3 符号替换
- 2.7.4 常用的符号运算
- 2.8 M文件与M函数
- 2.8.1 M文件
- 2.8.2 M函数
- 2.9 MATLAB程序设计
- 2.9.1 数据的输入与输出
- 2.9.2 顺序结构
- 2.9.3 判断语句
- 2.9.4 分支语句
- 2.9.5 循环语句
- 2.10 本章小结
- 第3章 图形绘制
- 3.1 二维绘图
- 3.2 MATLAB绘图参数
- 3.2.1 线型
- 3.2.2 线条宽度
- 3.2.3 颜色
- 3.2.4 标记类型
- 3.3 MATLAB图形标注与修饰函数
- 3.3.1 title函数
- 3.3.2 xlabel、ylabel函数
- 3.3.3 grid函数
- 3.3.4 legend函数
- 3.3.5 gtext函数
- 3.3.6 text函数
- 3.3.7 zoom函数
- 3.3.8 num2str、int2str函数
- 3.4 三维绘图
- 3.4.1 三维绘图的基本流程
- 3.4.2 三维折线及曲线的绘制
- 3.4.3 三维图形坐标标记的命令
- 3.4.4 三维网格曲面的绘制
- 3.4.5 三维阴影曲面的绘制
- 3.4.6 三维图形的修饰标注
- 3.4.7 特殊图形的绘制
- 3.5 本章小结
- 第4章 图像处理基础
- 4.1 MATLAB图像文件的格式
- 4.2 常用图像的类型
- 4.2.1 二值图像
- 4.2.2 索引图像
- 4.2.3 灰度图像
- 4.2.4 RGB图像
- 4.3 图像处理的基本函数
- 4.3.1 图像文件的查询
- 4.3.2 图像文件的读取
- 4.3.3 图像数据类型的转换
- 4.3.4 图像文件的显示
- 4.3.5 imshow函数
- 4.3.6 用于图像特殊显示的函数
- 4.3.7 图像文件的存储
- 4.4 图像类型的转换
- 4.4.1 dither函数
- 4.4.2 gray2ind函数
- 4.4.3 grayslice函数
- 4.4.4 im2bw函数
- 4.4.5 ind2gray函数
- 4.4.6 ind2rgb函数
- 4.4.7 mat2gray函数
- 4.4.8 rgb2gray函数
- 4.4.9 rgb2ind函数
- 4.5 MATLAB中的颜色模型
- 4.5.1 RGB模型
- 4.5.2 HSV模型
- 4.5.3 YCbCr模型
- 4.5.4 NTSC模型
- 4.5.5 HSI颜色空间
- 4.6 MATLAB颜色模型的转换
- 4.6.1 rgb2hsv函数
- 4.6.2 hsv2rgb函数
- 4.6.3 rgb2ntsc函数
- 4.6.4 ntsc2rgb函数
- 4.6.5 rgb2ycbcr函数
- 4.6.6 ycbcr2rgb函数
- 4.7 本章小结
- 第5章 图像运算
- 5.1 图像的点运算
- 5.1.1 线性点运算
- 5.1.2 非线性点运算
- 5.2 图像的代数运算
- 5.2.1 图像加法运算
- 5.2.2 图像减法运算
- 5.2.3 图像乘法运算
- 5.2.4 图像除法运算
- 5.2.5 线性组合运算
- 5.3 图像的逻辑运算
- 5.4 图像的几何运算
- 5.4.1 图像的插值
- 5.4.2 图像的平移
- 5.4.3 图像的缩放
- 5.4.4 图像的旋转
- 5.4.5 图像的镜像
- 5.4.6 图像的裁剪
- 5.5 仿射变换
- 5.5.1 平移变换
- 5.5.2 伸缩变换
- 5.5.3 扭曲变换
- 5.5.4 旋转变换
- 5.6 邻域与区域操作
- 5.6.1 滑动邻域操作
- 5.6.2 分离邻域操作
- 5.6.3 列处理操作
- 5.6.4 区域的选择
- 5.6.5 区域滤波
- 5.6.6 区域填充
- 5.7 本章小结
- 第6章 图像变换
- 6.1 傅里叶变换
- 6.1.1 傅里叶变换的物理意义
- 6.1.2 傅里叶变换在图像中的应用
- 6.1.3 连续傅里叶变换
- 6.1.4 快速傅里叶变换
- 6.1.5 傅里叶变换的性质
- 6.2 离散余弦变换
- 6.2.1 一维离散余弦变换
- 6.2.2 二维离散余弦变换
- 6.2.3 二维离散余弦函数
- 6.3 Radon变换
- 6.4 Fanbeam投影变换
- 6.5 离散沃尔什-哈达玛变换
- 6.6 小波变换
- 6.6.1 一维连续小波变换
- 6.6.2 高维连续小波变换
- 6.6.3 连续小波变换的性质
- 6.6.4 离散小波变换
- 6.7 本章小结
- 第7章 图像增强
- 7.1 灰度变换增强
- 7.1.1 图像直方图的含义
- 7.1.2 图像直方图的均衡化
- 7.1.3 灰度的调整
- 7.1.4 直方图规定化
- 7.2 空域滤波增强
- 7.2.1 按干扰源分类
- 7.2.2 按噪声与信号的关系分类
- 7.2.3 按概率密度函数分类
- 7.2.4 imnoise函数
- 7.2.5 平滑滤波器
- 7.2.6 中值滤波器
- 7.2.7 自适应滤波器
- 7.2.8 空域锐化滤波器
- 7.3 频域滤波增强
- 7.3.1 低通滤波器
- 7.3.2 高通滤波器
- 7.3.3 同态滤波器
- 7.4 彩色增强
- 7.4.1 真彩色增强
- 7.4.2 伪彩色增强
- 7.4.3 假彩色增强
- 7.5 小波变换在图像增强方面的应用
- 7.5.1 图像增强处理
- 7.5.2 图像钝化与锐化
- 7.5.3 小波图像去噪处理
- 7.6 本章小结
- 第8章 图像压缩
- 8.1 图像压缩概述
- 8.1.1 图像压缩的可能
- 8.1.2 图像信息量的度量
- 8.2 图像压缩编码评价标准
- 8.2.1 客观标准
- 8.2.2 主观标准
- 8.2.3 压缩率
- 8.2.4 冗余度
- 8.3 DCT编码
- 8.4 图像的有损编码和无损编码
- 8.4.1 无损编码
- 8.4.2 有损编码
- 8.4.3 无损编码和有损编码解析
- 8.5 JPEG标准
- 8.6 小波图像压缩编码
- 8.7 基于小波变换的图像水印技术
- 8.8 本章小结
- 第9章 图像复原
- 9.1 图像复原概述
- 9.1.1 图像退化模型
- 9.1.2 噪声的特征
- 9.1.3 图像质量的客观评价
- 9.2 估计退化函数
- 9.2.1 图像观测估计法
- 9.2.2 试验估计法
- 9.2.3 模型估计法
- 9.3 逆滤波复原
- 9.4 维纳滤波复原
- 9.5 约束的最小二乘滤波复原
- 9.6 Lucy-Richardson滤波复原
- 9.7 盲去卷积滤波复原
- 9.8 本章小结
- 第10章 图像分割
- 10.1 图像分割概述
- 10.2 边缘检测
- 10.2.1 边缘检测算法
- 10.2.2 梯度算子
- 10.2.3 Roberts算子
- 10.2.4 Sobel算子
- 10.2.5 Prewitt算子
- 10.2.6 拉普拉斯算子
- 10.2.7 LOG算子
- 10.2.8 Canny算子
- 10.2.9 利用霍夫变换检测图像边缘的算法
- 10.3 阈值分割
- 10.3.1 直方图双峰法
- 10.3.2 最大类间方差法
- 10.3.3 迭代法
- 10.4 区域分割
- 10.4.1 区域生长法
- 10.4.2 区域分裂与合并
- 10.5 分水岭分割法
- 10.6 本章小结
- 第11章 数学形态学的应用
- 11.1 基本符号和定义
- 11.2 数学形态学的基本运算
- 11.2.1 结构元素
- 11.2.2 膨胀处理
- 11.2.3 腐蚀处理
- 11.2.4 膨胀和腐蚀的组合
- 11.2.5 击中或击不中处理
- 11.3 基于膨胀和腐蚀的数学形态学应用
- 11.3.1 骨架化
- 11.3.2 边界提取
- 11.3.3 图像区域填充
- 11.3.4 移除小对象
- 11.3.5 距离变换
- 11.4 基于膨胀和腐蚀的数学形态学重建
- 11.4.1 极大值和极小值
- 11.4.2 极值的抑制
- 11.4.3 极小值的突显
- 11.5 对象的特性度量
- 11.5.1 连通区域的标识
- 11.5.2 二值图像的对象选择
- 11.5.3 图像面积的计算
- 11.6 查表操作
- 11.6.1 查找表的创建
- 11.6.2 查找表的使用
- 11.7 本章小结
- 第12章 MATLAB图像处理应用
- 12.1 MATLAB图像处理在医学方面的应用
- 12.1.1 图像旋转
- 12.1.2 图像剪切
- 12.1.3 图像负片效果
- 12.1.4 灰度变换
- 12.1.5 直方图均衡化
- 12.1.6 锐化效果
- 12.1.7 边缘检测效果
- 12.2 MATLAB图像处理在识别与统计方面的应用
- 12.3 MATLAB图像处理在车牌识别系统中的应用
- 12.3.1 车牌识别系统的研究内容
- 12.3.2 车牌识别系统设计原理
- 12.3.3 图像读取及车牌区域提取
- 12.3.4 牌照区域的分割
- 12.3.5 车牌进一步处理
- 12.3.6 字符分割与归一化
- 12.3.7 字符的识别
- 12.3.8 程序源代码
- 12.4 本章小结
- 参考文献
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