基於MATLAB的圖像處理案例教程 ( 簡體 字) |
| 作者：高展宏 | 類別：1. -> 工程繪圖與工程計算 -> Matlab |
| 譯者： |
| 出版社：清華大學出版社 |  3dWoo書號： 29568
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| 出版日：5/9/2011 |
| 頁數：396 |
| 光碟數：0 |
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| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787302242697 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
前言：
隨著計算機技術的發展、離散數學理論的發展和各領域需求的增長，數字圖像處理正成為新興的學科蓬勃發展。圖像信息是人類獲得外界信息的主要來源，因為大約有70%的信息是通過人眼獲得的，而人眼獲得的信息大都是圖像信息。在近代科學研究、軍事技術、工農業生產、醫學、氣象及天文學等領域中，人們越來越多地利用圖像信息來認識和判斷事物，解決實際問題。獲得圖像信息非常重要，但人們的目的不僅僅是為了獲得圖像信息，更重要的是對圖像信息進行處理，在大量復雜的圖像信息中找出人們所需要的信息。因此圖像信息處理在某種意義上講，比獲得圖像信息更為重要，尤其是在當今科學技術迅速發展的時代，人們對圖像信息處理提出了更高的要求，以便更加快速、準確、可靠地獲得有用信息。
MATLAB軟件自從20世紀80年代中期推出以來，不斷吸收各學科領域權威人士所編寫的實用程序。它經過多年的逐步發展與不斷完善，現已成為國際公認的、最優秀的科學計算與數學應用軟件之一，是近幾年來在國內外廣泛流行的一種可視化科學計算軟件。它集數值分析、矩陣運算、信號處理和圖形顯示于一體，構成了一個方便的、界面友好的用戶環境，而且還具有可擴展的特征。
因為圖像處理技術涉及面廣、實用性強、內容多，對于學生來說過于抽象，所以學生在短時間內學習掌握圖像處理知識具有一定難度。長期的教學實踐表明，目前較好的學習方法之一就是結合理論與相應的實驗操作環節，使學生能在較短的時間內系統地、感性地理解和學習圖像處理技術的知識。而本教材恰恰為學生提供了這樣一個平臺，所有圖像處理的知識點都配合了相應的MATLAB實現示例，學生可以一邊運行示例程序查看處理效果，一邊對照圖像處理的知識點來學習，這樣既能培養學生的學習興趣，又能加快對概念的理解，收到事半功倍的效果。
數字圖像處理的內容博大精深，且發展迅猛，一本書不可能覆蓋方方面面的內容，為了讓學生易于理解，并且培養學生對圖像處理領域的濃厚興趣，本教材盡量使用通俗易懂的講解方式來給同學們介紹圖像處理的數學原理部分，同時在實際操作實現方面又提供了大量演示和講解，讓學生真正地“學進去、用起來、愛上它”。
本教材對圖像處理的基礎知識進行了全面的介紹，并且對于所講的知識都給出了配套的MATLAB實現方法和示例程序。全書共有12章，涵蓋了圖像處理的所有內容，大致可以分為三個部分，分別是第1~4章的基礎部分、第5~10章的經典圖像處理方法部分、第11~12章的面向圖像識別理解領域圖像處理部分。第1~4章為使用MATLAB進行圖像處理的基礎部分，分別介紹了數字圖像處理的基礎知識、MATLAB的基礎知識以及在MATLAB中進行圖像處理的基礎知識。從第5章開始直至第10章介紹的都是基礎的圖像處理方法： 第5~6章為圖像增強部分，分別介紹了空域和頻域兩種圖像增強方法，這兩種方法互相映襯、相輔相成； 第7章介紹了圖像的退化復原，主要介紹如何從退化了的圖像中復原出原始圖像； 第8章介紹了形態學的圖像處理方法，這是一種以二值圖像為處理對象的高效率的處理方法； 第9章介紹了彩色圖像的處理； 第10章從圖像信息冗余的分類角度介紹了一些基礎的圖像壓縮編碼方法。第11~12章介紹了如何從大量的原始圖像數據開始一步步地獲得少數的幾個圖像特征，這包括第11章介紹的圖像分割和第12章介紹的圖像表示與特征描述。基于第12章最后給出的圖像特征，可以在圖像識別理解領域進行更深入的處理，這就不在本書的范圍之內了。
教材中所有的代碼和圖片都可以在網站上下載，方便學生進行調試引用。教材參考和吸收了大量國內外同行著作、論文以及網絡資源的精華，在此一并對相關作者表示深深的謝意。
作者
2009年12月
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內容簡介：本教材結合Mathworks公司的MATLAB R2009a工具，系統地介紹了數字圖像處理的知識以及使用MATLAB編程語言的實現方法。教材共有12章，分別介紹了數字圖像處理的基礎知識、MATLAB基礎、基于MATLAB圖像處理基礎、空域和變換域圖像增強、圖像退化復原、圖像形態學處理、彩色圖像處理、圖像壓縮與編碼、圖像分割以及圖像表示與描述，涵蓋了數字圖像處理中所有的基本內容。書中為每一個數字圖像處理的知識點都提供了豐富生動的MATLAB實現的示例程序，通過對這些示例程序的運行和閱讀理解，學生可以更加深刻地理解圖像處理的內容，并且更加熟練地掌握MATLAB中各種函數在圖像處理領域的用法。
本教材非常適合圖像處理領域的初學者，如圖像處理專業的本科生； 同時也非常適合從事圖像處理領域研究的技術人員作為參考書。
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目錄：第1章緒論
1.1數字圖像處理概述
1.1.1數字圖像與數字圖像處理
1.1.2數字圖像處理的特點
1.2數字圖像處理的目的和主要內容
1.2.1數字圖像處理的目的
1.2.2數字圖像處理的主要內容
1.3數字圖像處理的發展方向
1.4本章小結
第2章數字圖像處理的基礎知識
2.1數字圖像常用的概念
2.2圖像數字化技術
2.3數字圖像的數學表示
2.4數字圖像文件簡介
2.4.1BMP文件
2.4.2GIF文件
2.4.3JPEG圖像格式
2.4.4ICO文件
2.4.5HDF文件
2.4.6PNG文件
2.4.7TIFF文件
2.4.8DICOM文件
2.5本章小結
第3章MATLAB基礎
3.1MATLAB簡介
3.1.1MATLAB概述
3.1.2MATLAB工作環境
3.2MATLAB矩陣
3.2.1矩陣建立
3.2.2矩陣訪問
3.2.3矩陣運算
3.2.4矩陣其他操作
3.3MATLAB其他編程基礎
3.3.1MATLAB中的函數
3.3.2MATLAB中的元包
3.3.3MATLAB中的繪圖
3.3.4MATLAB的文件操作
3.4本章小結
第4章基于MATLAB圖像處理基礎
4.1圖像數據類型
4.1.1double類型
4.1.2uint8類型
4.1.3其他常用類型
4.1.4數據類型轉換
4.2圖像類型
4.2.1亮度圖像
4.2.2二值圖像
4.2.3RGB圖像
4.2.4索引圖像
4.3圖像文件的讀取
4.3.1MATLAB支持的圖像格式
4.3.2文件信息讀取
4.3.3常用格式讀取
4.3.4其他格式讀取
4.3.5灰度圖像讀取
4.4圖像文件的保存
4.4.1常用格式的保存
4.4.2其他格式的保存
4.5圖像的顯示
4.5.1圖像常用的顯示
4.5.2像素信息的顯示
4.6本章小結
第5章空域圖像增強
5.1空域增強的概述
5.2圖像算術增強
5.2.1圖像加減增強
5.2.2圖像乘除增強
5.2.3圖像取補增強
5.2.4圖像邏輯運算增強
5.3圖像灰度變換
5.3.1灰度線性變換
5.3.2分段線性變換
5.3.3非線性變換
5.4直方圖技術
5.4.1直方圖的定義與計算
5.4.2直方圖的均衡
5.4.3直方圖規定
5.5空域濾波
5.5.1空域濾波的概述
5.5.2線性空間濾波
5.5.3非線性空間濾波
5.6空域圖像去噪
5.6.1噪聲介紹
5.6.2空域濾波法
5.6.3多圖像平均法
5.7圖像區域處理
5.7.1區域選擇
5.7.2區域填充
5.7.3區域濾波
5.7.4其他區域操作
5.8本章小結
第6章變換域圖像增強
6.1離散傅里葉變換
6.1.1一維離散傅里葉變換
6.1.2二維離散傅里葉變換
6.2頻域濾波
6.2.1頻域濾波原理
6.2.2頻域濾波的MATLAB實現
6.2.3典型頻域濾波器
6.2.4典型頻域濾波器的MATLAB實現
6.2.5頻域濾波應用的MATLAB實現
6.3離散余弦變換
6.3.1二維DCT原理
6.3.2二維DCT的MATLAB實現
6.4離散沃爾什拟哈達瑪變換
6.4.1二維DHT變換原理
6.4.2二維DHT變換的MATLAB實現
6.5離散小波變換
6.5.1二維DWT的原理
6.5.2二維DWT的MATLAB實現
6.5.3二維離散小波包變換
6.5.4二維DWT應用
6.6本章小結
第7章圖像退化復原
7.1圖像復原概述
7.2圖像退化復原模型
7.3逆濾波
7.3.1逆濾波的原理
7.3.2逆濾波的MATLAB實現
7.4維納濾波
7.4.1維納濾波的原理
7.4.2維納濾波的MATLAB實現
7.5約束最小平方濾波
7.5.1約束最小平方濾波原理
7.5.2約束最小平方濾波的MATLAB實現
7.6非線性復原
7.6.1非線性復原的原理
7.6.2L拟R算法復原的MATLAB實現
7.7盲去卷積
7.7.1盲去卷積的原理
7.7.2盲去卷積的MATLAB實現
7.8圖像幾何復原
7.8.1幾何變換概述
7.8.2幾何變換的原理
7.8.3幾何變換的MATLAB實現
7.8.4幾何配準的MATLAB實現
7.9本章小結
第8章圖像形態學處理
8.1形態學基本操作
8.1.1膨脹
8.1.2腐蝕
8.1.3開運算和閉運算
8.1.4擊中/擊不中變換
8.2形態學應用
8.2.1重構
8.2.2邊界提取
8.2.3凸化
8.2.4細化
8.2.5粗化
8.2.6骨架
8.2.7裁剪
8.2.8其他形態學操作
8.3灰度形態學
8.3.1灰度膨脹
8.3.2灰度腐蝕
8.3.3灰度開運算和閉運算
8.3.4灰度形態學應用
8.4本章小結
第9章彩色圖像處理
9.1彩色圖像概述
9.2彩色空間變換
9.2.1彩色空間變換的原理
9.2.2彩色空間轉換的MATLAB實現
9.3偽彩色增強
9.3.1灰度分層
9.3.2灰度至彩色分量映射
9.3.3頻率域偽彩色增強
9.4基于彩色分量的處理
9.4.1基于彩色分量處理的原理
9.4.2基于彩色分量處理的MATLAB實現
9.5基于彩色向量的處理
9.5.1基于彩色向量處理的概述
9.5.2彩色邊緣檢測
9.6本章小結
第10章圖像壓縮與編碼
10.1圖像壓縮的基礎
10.1.1圖像信息的冗余
10.1.2數字圖像的質量評價
10.2去編碼冗余類編碼
10.2.1哈夫曼編解碼（Huffman）
10.2.2算術編碼
10.2.3GIF拟LZW編解碼
10.3去空間冗余類編碼
10.3.1預測編碼
10.3.2基于奇異值分解的壓縮
10.4去視覺冗余類編碼
10.4.1IGS量化
10.4.2基于JND的量化
10.5本章小結
第11章圖像分割
11.1邊緣分割
11.1.1點、線檢測
11.1.2邊緣檢測
11.1.3局部邊界連接
11.1.4Hough變換邊界連接
11.2門限分割
11.2.1基本全局門限
11.2.2基本自適應門限
11.3基于區域的分割
11.3.1區域生長
11.3.2區域分裂與合并
11.4本章小結
第12章圖像表示與描述
12.1圖像外部表示
12.1.1邊界像素坐標表示
12.1.2鏈碼
12.1.3多邊形近似
12.1.4標記
12.2圖像內部表示
12.2.1外接矩形表示
12.2.2外接多邊形表示
12.2.3骨架表示
12.3圖像外部特征描述
12.3.1邊界幾何特征描述
12.3.2邊界傅里葉描述
12.4圖像內部特征描述
12.4.1紋理描述
12.4.2不變矩描述
12.4.3主成分描述
12.5本章小結
附錄A使用的函數列表
參考文獻
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