MATLAB圖像與視頻處理實用案例詳解 ( 簡體 字) |
| 作者：劉衍琦,詹福宇 | 類別：1. -> 工程繪圖與工程計算 -> Matlab |
| 譯者： |
| 出版社：電子工業出版社 |  3dWoo書號： 40511
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NT售價： 345 元 |
| 出版日：1/1/2015 |
| 頁數：308 |
| 光碟數：0 |
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| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787121252266 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
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| 作者序： |
| 譯者序： |
前言：推薦序一
大家都知道MATLAB是深受從事圖像處理工作及研究的人員所喜愛的計算機語言，我在推廣MATLAB的工作中也經常碰到希望系統學習MATLAB圖像處理的用戶，特別是他們希望我能提供接近他們需求的實用案例，還有不少用戶覺得MATLAB圖像處理的中文資料還不夠豐富。在閱讀了詹福宇和劉衍琦先生編著的《MATLAB圖像與視頻處理實用案例詳解》后，我很高興向廣大讀者推薦本書。
《MATLAB圖像與視頻處理實用案例詳解》的最大特點是其實用性，本書作者將自己多年在實踐中積累的案例與讀者分享。我相信在本書給出的MATLAB代碼的基礎上，讀者理解后稍加改動就可以解決很多手邊的實際問題。比如本書一開始介紹的圖像去霧技術在中國霧霾天氣嚴重的今天有很強的實用意義，可以幫助讀者從霧霾天氣所采集的退化圖像中復原和增強景物細節，可用于地形分類系統、戶外監控系統、自動導航系統等。
《MATLAB圖像與視頻處理實用案例詳解》的另一個特點是它的易用性，大多數案例都配以本書作者精心打造的圖形化界面，讀者可以很方便地運行案例。對于MATLAB代碼，本書作者也很好地提供了中文注釋，方便讀者理解代碼。
《MATLAB圖像與視頻處理實用案例詳解》還有一個特點是其內容與時俱進，涵蓋了很多MATLAB圖像和視頻處理近幾年最新的功能，比如在基于光流場的交通汽車檢測跟蹤案例里，作者詳細介紹了Computer Vision System Toolbox里近幾年推出的系統對象，以及System Object的使用方法。
《MATLAB圖像與視頻處理實用案例詳解》的受眾面很廣，對于MATLAB圖像處理剛入門的用戶，本書可以幫助他們系統而快速地窺得門徑。對于有多年使用經驗的資深用戶，本書多樣、實用的案例也有很強的借鑒作用。希望廣大讀者也能享受到這道MATLAB的饕餮盛宴。
魏奮
MathWorks中國區應用工程師團隊經理
2014年12月
推薦序二
圖像在人們的日常生活中扮演著非常重要的角色，俗話說“眼見為實”，“百聞不如一見”，人們通過自己的眼睛所見來獲取信息，認知周圍的一切。在這個過程中，我們的大腦時刻保持高速運轉，進行著圖像的分析與處理。隨著計算機技術的快速發展，基于計算機的數字圖像處理技術也得到了發展，人們開始利用計算機處理各種圖像信息。例如在某些單位的考勤中就用到了指紋識別和人臉識別等數字圖像處理技術；在醫療領域，醫師根據醫學圖像進行疾病診斷；在交通管理領域，交警通常根據交通事故圖片或視頻認定交通事故責任；在日常生活中，愛美的人們總是將自己的照片從屌絲PS成高富帥或白富美。總之，基于計算機的數字圖像處理技術已經廣泛應用到關乎國計民生的各個領域，從這個意義上來說，熟練掌握一種圖像處理軟件將變得尤為重要。
在眾多圖像處理軟件中，MATLAB無疑是最為合適的，它是一種面向對象的高級編程語言，有著簡單的語法規則和功能強大的圖像處理工具箱，除了可以調用MATLAB自帶的函數做圖像處理之外，還可以根據自己的圖像處理算法進行擴展編程。
國內出版的有關MATLAB圖像處理的著作有很多，然而以案例形式系統介紹MATLAB圖像處理的著作并不多見，這也正是《MATLAB圖像與視頻處理實用案例詳解》的價值所在。《MATLAB圖像與視頻處理實用案例詳解》結合大量的具體實例，非常詳細地講述了MATLAB圖像處理的實現方法，書中的程序具有通用性。我認為這是一本非常值得向希望系統學習MATLAB圖像處理技術的程序開發人員、工程技術人員、科研人員和高校學生推薦的好書，在《MATLAB圖像與視頻處理實用案例詳解》即將出版之際，我很榮幸為本書作序，并向廣大讀者推薦本書。
謝中華
MATLAB技術論壇創始人，資深MATLAB培訓師
天津科技大學理學院計算科學實驗室主任
2014年12月
推薦序三
MATLAB在數值運算、影像信號處理、模式識別、醫學圖像處理等方面有廣泛的應用，而在介紹MATLAB程序設計語言或專業工具箱應用的眾多書籍中選用《MATLAB圖像與視頻處理實用案例詳解》，您的研究之路已成功一半！
《MATLAB圖像與視頻處理實用案例詳解》是一本專門對研究課題進行剖析的書，對于相關的研究課題選用本書可達到事半功倍的效果，引導讀者切身感受強大的MATLAB矩陣運算領域；本書作者之一劉衍琦更是運用多年的研究及教學經驗，循序漸進地引導讀者充分了解函數的運用技巧及方法。我很榮幸受作者之邀為電子工業出版社博文視點的新書《MATLAB圖像與視頻處理實用案例詳解》作序，在醫學影像分析領域，計算機輔助系統的建立對于疾病的偵測與診斷占據著重要的地位。
《MATLAB圖像與視頻處理實用案例詳解》內容豐富，相信讀者仔細研讀、勤加練習，必能深深感受到MATLAB所帶來的前所未有的效益，這是一本值得相關研究人員及高校學生熟讀的好書，非常值得推薦。
蔣獻文
高雄長庚醫院放射診斷科講師
2014年12月
前 言
MATLAB是MathWorks公司推出的一款應用于科學計算和工程仿真的交互式編程軟件，近幾年已經發展成為集數值分析、數學建模、圖像處理、控制系統、信號處理、經濟金融、計算生物學、動態仿真等為一體的科學工程軟件。數字圖像處理技術涉及計算機科學、模式識別、人工智能、生物工程等學科，是一門綜合性的技術。
自從電子計算機誕生以來，通過計算機仿真來模擬人類視覺便成為一項非常熱門且頗具挑戰性的研究領域，隨著數碼相機、智能手機等硬件設備的普及，圖像以其易于采集、信息相關性多、抗干擾能力強的特點得到了越來越廣泛的應用。信息化和數字化時代已經來臨，隨著國家對人工智能領域的不斷投入，圖像處理的需求量也會越來越大，應用也將越來越廣泛。
MATLAB圖像處理工具箱可為用戶提供諸如圖像變換、圖像增強、圖像特征檢測、圖像復原、圖像分割、圖像去噪、圖像配準、視頻處理等功能研發的技術支撐。同時借助于MATLAB方便的編程及調試技巧，用戶可以根據需要進一步拓展圖像處理工具箱，實現定制的圖像處理需求。
本書目的
本書以案例的形式展現，力求為讀者提供最便捷、直接的技術支持，解決讀者在研發過程中遇到的最具體、實際的技術難點，爭取與廣大讀者分享研發過程中所涉及的功能模塊及某些成熟的系統框架，為讀者進行科學實驗、項目開發提供一定的技術支持。
通過對書中案例的閱讀、理解、運行和仿真，讀者可以有針對性地進行算法調試，這樣可以更加深刻地理解圖像與視頻處理的含義，并且更加熟練地掌握MATLAB圖像處理工具箱的用法。
本書特點
作者陣容強大，經驗相當豐富
在實際的科研工作中，本書作者之一詹福宇（論壇ID：dynamic）長期與國內外會員進行技術交流，積極解答會員疑問并進行經驗總結，積累了豐富的MATLAB/Simulink圖像處理經驗。本書另一位作者劉衍琦（論壇ID：lyqmath）則是MATLAB技術論壇圖像版主，通過運用MATLAB進行圖像處理、視頻分析等項目實踐，積累了較為豐富的項目實戰經驗。
案例豐富、實用、拓展性強
本書選擇以案例的形式進行編寫，充分強調“案例的實用性、程序的可拓展性”，所選案例均來自于MATLAB技術論壇會員的切身需求，每一個案例都與實際課題相結合。另外，書中的每個案例都經過作者在MATLAB上進行程序調試，作者也為此編寫了大量的測試代碼。書中某些部分的內容描述是作者根據圖像處理實驗過程進行歸納總結的結果，多數案例的程序實現部分具有一定的原創性。
理論知識扎實，集眾家之長處
在本書的編寫過程中參考了大量的MATLAB幫助文檔、MATLAB相關書籍及MATLAB技術論壇等方面的資源，同時引用了部分參考文獻的最新圖像相關技術和理論。
點面完美結合，兼顧中高級用戶
本書點面兼顧，涵蓋了數字圖像處理中幾乎所有的基本模塊，并涉及視頻處理、配準拼接、數字水印、生物識別等高級圖像處理方面內容，全面講解了基于MATLAB R2012a進行圖像處理的原理及方法。
配套資源豐富，交流資源絕佳
本書作者和編輯聯合MATLAB技術論壇，為廣大讀者提供“在線交流，有問必答”網絡互動答疑服務，您可以與作者一對一地探討相關知識點，以及下載書籍的輔助資料，讓您獲得最佳的閱讀體驗。您的建議將是我們創作精品的最大動力和源泉。
書碼驗證：http://www.matlabsky.com/plugin.php?id=vipbook:list
在線交流：http://www.matlabsky.com/forum-53-1.html
程序源碼：http://www.matlabsky.com/thread-45343-1-1.html
答疑匯總：http://www.matlabsky.com/thread-45344-1-1.html
錯誤勘正：http://www.matlabsky.com/thread-45346-1-1.html
本書作者會盡量每周登陸網站2∼3次，集中回復讀者的疑難問題，但由于工作和時間等原因，作者可能不會及時回答所有讀者的問題，敬請大家諒解。只要您愿意交流和學習，MATLAB技術論壇有足夠優秀的會員幫您解答。
內容架構
本書共有25個MATLAB圖像與視頻處理案例（含可運行程序），其內容架構如下所述。
第1章：講述基于直方圖優化的圖像去霧技術，通過直方圖增強技術的相關研究，引入對霧霾圖像進行優化的應用。
第2章：講述基于形態學的權重自適應圖像去噪，通過形態學的圖像去噪效果，引入加權形態學去噪的應用。
第3章：講述基于多尺度形態學提取眼前節組織，通過形態學的圖像邊緣提取效果，引入多尺度形態學的應用。
第4章：講述基于Hough變化的答題卡識別，通過對答題卡自動閱卷的研究，引入圖像分割、目標定位等領域的應用。
第5章：講述基于閾值分割的車牌定位識別，通過對車牌定位、分割、識別的研究，引入圖像處理在車牌識別領域的應用。
第6章：講述基于分水嶺分割進行肺癌診斷，通過分水嶺算法在肺部圖像分割的研究，引入分水嶺及醫學圖像處理的應用。
第7章：講述基于主成分分析的人臉二維碼識別，通過對主成分分析、人臉識別、QR二維碼的研究，引入QR人臉識別的應用。
第8章：講述基于知識庫的手寫體數字識別，通過對手寫數字特征的提取，引入模式識別在手寫數字方面的應用。
第9章：講述基于特征匹配的英文印刷字符識別，通過對英文片段圖像的分割、識別，引入在MATLAB中生成自定義標準字符庫、GUI交互等領域的應用。
第10章：講述基于不變矩的數字驗證碼識別，通過對驗證碼生成特點、分割定位、檢測識別的研究，引入對某特定類型驗證碼從獲取到識別的應用。
第11章：講述基于小波技術進行圖像融合，通過對圖像融合的研究，引入小波分解、圖像多分辨率處理的應用。
第12章：講述基于塊匹配的全景圖像拼接，通過對全景圖像生成方法的研究，引入塊匹配、加權融合等應用。
第13章：講述基于霍夫曼圖像壓縮重建，通過對霍夫曼編碼的研究，引入圖像壓縮重建的應用。
第14章：講述基于主成分分析的圖像壓縮和重建，通過對主成分分析的研究，引入不同壓縮參數下重建效果調優的應用。
第15章：講述基于小波的圖像壓縮技術，通過對小波圖像處理的研究，引入多分辨率圖像壓縮重建的應用。
第16章：講述基于Hu不變矩的圖像檢索技術，通過對圖像庫Hu矩特征提取的研究，引入圖像檢索的應用。
第17章：講述基于Harris的角點特征檢測，通過對Harris檢測算法的研究，引入圖像角點檢測的應用。
第18章：講述基于GUI搭建通用視頻處理工具，通過對GUI、視頻圖像處理工具箱的使用，搭建MATLAB圖像視頻處理框架的應用。
第19章：講述基于語音識別的信號燈圖像模擬控制技術，通過對語音特征及建庫的研究，引入一個語音控制光信號的應用。
第20章：講述基于幀間差法進行視頻目標檢測，通過對視頻跟蹤的研究，引入在視頻多目標跟蹤的應用。
第21章：講述路面裂縫檢測識別系統設計，通過對裂縫圖像特征、識別的研究，引入路面裂縫檢測和提取的應用。
第22章：講述基于K-means聚類算法的圖像區域分割，通過對K均值聚類算法的研究，引入其在圖像分割方面的應用。
第23章：講述基于光流場的交通汽車檢測跟蹤，通過對汽車視頻跟蹤的研究，引入光流場在跟蹤檢測方面的應用。
第24章：講述基于Simulink進行圖像視頻處理，通過對Simulink模塊簡介，引入其在圖像視頻處理領域的應用。
第25章：講述基于小波變換的數字水印技術，通過對圖像水印的相關研究，引入圖像水印嵌入、提取等應用。
關于MATLAB技術論壇
MATLAB技術論壇（Simulink仿真論壇，http://www.matlabsky.com）是國內兩大MATLAB技術學習和交流平臺之一！她致力于為大家提供專業、權威的MathWorks新聞資訊，豐富、免費的MATLAB教學資源，以及強大、全面的MATLAB技術支持!
MATLAB技術論壇由西北工業大學航空學院dynamic同學于2008年09月14日創建，并在2010年8月1日對論壇管理結構進行了擴充和重組，新加入6名MATLAB高級愛好者（yaksa、matsuper、yangzijiang、faruto、rocwoods、xiezhh）！目前MATLAB技術論壇有注冊會員30多萬，管理成員30多名，專業版塊80多個，高質量主題20000+；舉辦過編程競賽、線下研討會和數模競賽等多項活動；與多個出版單位和科研機構有合作關系！
特別致謝
本書由劉衍琦、詹福宇編著，在本書的編寫過程中，得到了中科院計算所煙臺分所、中航工業611所、西北工業大學等單位領導和同事的大力支持，在此對他們表示衷心的感謝。本書寫作之初還得到了電子工業出版社張國霞編輯的鼓勵和支持，在此深表謝意。最后，作者對本書所引用論文和參考書籍的作者表示感謝，同時對各位MATLAB技術論壇的會員朋友給予的啟發和幫助表示感謝。
由于時間倉促，加之作者水平和經驗有限，書中疏漏甚至錯誤在所難免，希望廣大讀者批評指正。
劉衍琦 詹福宇
2015年1月 |
內容簡介：《MATLAB圖像與視頻處理實用案例詳解》詳細講解了25個MATLAB圖像與視頻處理實用案例（含可運行程序），涉及霧霾去噪、答題卡自動閱卷、肺部圖像分割、小波數字水印、圖像檢索、人臉二維碼識別、車牌定位及識別、霍夫曼圖像壓縮、手寫數字識別、英文字符文本識別、眼前節組織提取、全景圖像拼接、小波圖像融合、基于語音識別的音頻信號模擬燈控、路面裂縫檢測識別、視頻運動估計追蹤、Simulink圖像處理等多項重要技術，涵蓋了數字圖像處理中幾乎所有的基本模塊。
工欲善其事，必先利其器，《MATLAB圖像與視頻處理實用案例詳解》對每個數字圖像處理的知識點都提供了豐富生動的案例素材，并詳細講解了其MATLAB實驗的核心程序，通過對這些示例程序的閱讀理解和仿真運行，讀者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中的用法。 |
目錄：第1章 基于直方圖優化的圖像去霧技術 1
1.1 案例背景 1
1.2 理論基礎 1
1.2.1 空域圖像增強 1
1.2.2 直方圖均衡化 1
1.3 程序實現 3
1.3.1 設計GUI界面 3
1.3.2 全局直方圖處理 4
1.3.3 局部直方圖處理 5
1.3.4 Retinex增強處理 7
1.4 延伸閱讀 10
1.5 參考文獻 11
第2章 基于形態學的權重自適應圖像去噪 12
2.1 案例背景 12
2.2 理論基礎 12
2.2.1 圖像去噪方法 12
2.2.2 數學形態學原理 13
2.2.3 權重自適應的多結構形態學去噪 14
2.3 程序實現 14
2.4 延伸閱讀 20
2.5 參考文獻 21
第3章 基于多尺度形態學提取眼前節組織 22
3.1 案例背景 22
3.2 理論基礎 22
3.3 程序實現 25
3.3.1 多尺度邊緣 25
3.3.2 主處理函數 26
3.3.3 形態學處理 28
3.4 延伸閱讀 29
3.5 參考文獻 30
第4章 基于Hough變化的答題卡識別 31
4.1 案例背景 31
4.2 理論基礎 31
4.2.1 圖像二值化 31
4.2.2 傾斜校正 32
4.2.3 圖像分割 35
4.3 程序實現 37
4.4 延伸閱讀 47
4.5 參考文獻 47
第5章 基于閾值分割的車牌定位識別 48
5.1 案例背景 48
5.2 理論基礎 48
5.2.1 車牌圖像處理 49
5.2.2 車牌定位原理 52
5.2.3 車牌字符處理 52
5.2.4 字符識別 54
5.3 程序實現 55
5.4 延伸閱讀 63
5.5 參考文獻 63
第6章 基于分水嶺分割進行肺癌診斷 64
6.1 案例背景 64
6.2 理論基礎 64
6.2.1 模擬浸水的過程 64
6.2.2 模擬降水的過程 65
6.2.3 過度分割問題 65
6.2.4 標記分水嶺分割算法 65
6.3 程序實現 66
6.4 延伸閱讀 71
6.5 參考文獻 71
第7章 基于主成分分析的人臉二維碼識別 72
7.1 案例背景 72
7.2 理論基礎 72
7.2.1 QR編碼簡介 72
7.2.2 QR編碼譯碼 74
7.2.3 主成分分析方法 76
7.3 程序實現 77
7.3.1 人臉建庫 77
7.3.2 人臉識別 78
7.3.3 人臉二維碼 79
7.4 延伸閱讀 83
7.5 參考文獻 84
第8章 基于知識庫的手寫體數字識別 85
8.1 案例背景 85
8.2 理論基礎 85
8.2.1 算法流程 85
8.2.2 特征提取 85
8.2.3 模式識別 86
8.3 程序實現 87
8.3.1 圖像處理 87
8.3.2 特征提取 88
8.3.3 模式識別 91
8.4 延伸閱讀 91
8.4.1 識別器選擇 91
8.4.2 提高識別率 92
8.5 參考文獻 92
第9章 基于特征匹配的英文印刷字符識別 93
9.1 案例背景 93
9.2 理論基礎 93
9.2.1 圖像預處理 93
9.2.2 圖像識別技術 94
9.3 程序實現 96
9.4 延伸閱讀 101
9.5 參考文獻 101
第10章 基于不變矩的數字驗證碼識別 102
10.1 案例背景 102
10.2 理論基礎 102
10.3 程序實現 103
10.3.1 設計GUI界面 103
10.3.2 載入驗證碼圖像 103
10.3.3 驗證碼圖像去噪 104
10.3.4 驗證碼數字定位 106
10.3.5 驗證碼歸一化 108
10.3.6 驗證碼數字識別 109
10.3.7 手動確認并入庫 111
10.3.8 重新生成模板庫 112
10.4 延伸閱讀 115
10.5 參考文獻 115
第11章 基于小波技術進行圖像融合 116
11.1 案例背景 116
11.2 理論基礎 116
11.3 程序實現 118
11.3.1 GUI設計 118
11.3.2 圖像載入 119
11.3.3 小波融合 120
11.4 延伸閱讀 123
11.5 參考文獻 123
第12章 基于塊匹配的全景圖像拼接 124
12.1 案例背景 124
12.2 理論基礎 124
12.2.1 圖像匹配 125
12.2.2 圖像融合 127
12.3 程序實現 127
12.3.1 設計GUI 127
12.3.2 載入圖片 128
12.3.3 圖像匹配 129
12.3.4 圖像拼接 133
12.4 延伸閱讀 137
12.5 參考文獻 138
第13章 基于霍夫曼圖像壓縮重建 139
13.1 案例背景 139
13.2 理論基礎 139
13.2.1 霍夫曼編碼的步驟 139
13.2.2 霍夫曼編碼的特點 140
13.3 程序實現 141
13.3.1 設計GUI 141
13.3.2 壓縮重構 142
13.3.3 效果對比 147
13.4 延伸閱讀 149
13.5 參考文獻 149
第14章 基于主成分分析的圖像壓縮和重建 150
14.1 案例背景 150
14.2 理論基礎 150
14.2.1 主成分降維分析原理 150
14.2.2 由得分矩陣重建樣本 151
14.2.3 主成分分析數據壓縮比 151
14.2.4 基于主成分分析的圖像壓縮 152
14.3 程序實現 152
14.3.1 主成分分析源代碼 152
14.3.2 圖像和樣本間轉換 153
14.3.3 基于主成分分析的圖像壓縮 154
14.4 延伸閱讀 157
14.5 參考文獻 157
第15章 基于小波的圖像壓縮技術 158
15.1 案例背景 158
15.2 理論基礎 158
15.3 程序實現 161
15.4 延伸閱讀 167
15.5 參考文獻 168
第16章 基于Hu不變矩的圖像檢索技術 169
16.1 案例背景 169
16.2 理論基礎 169
16.3 程序實現 170
16.3.1 圖像預處理 170
16.3.2 計算不變矩 171
16.3.3 圖像檢索 172
16.3.4 結果分析 174
16.4 延伸閱讀 177
16.5 參考文獻 178
第17章 基于Harris的角點特征檢測 179
17.1 案例背景 179
17.2 理論基礎 179
17.2.1 Harris基本原理 179
17.2.2 Harris算法流程 181
17.2.3 Harris角點性質 181
17.3 程序實現 182
17.3.1 Harris算法代碼 182
17.3.2 角點檢測實例 184
17.4 延伸閱讀 184
17.5 參考文獻 185
第18章 基于GUI搭建通用視頻處理工具 186
18.1 案例背景 186
18.2 理論基礎 186
18.3 程序實現 187
18.3.1 GUI設計 187
18.3.2 GUI實現 188
18.4 延伸閱讀 195
18.5 參考文獻 195
第19章 基于語音識別的信號燈圖像模擬控制技術 196
19.1 案例背景 196
19.2 理論基礎 196
19.3 程序實現 197
19.4 延伸閱讀 207
19.5 參考文獻 207
第20章 基于幀間差法進行視頻目標檢測 208
20.1 案例背景 208
20.2 理論基礎 208
20.2.1 幀間差分法 208
20.2.2 背景差分法 209
20.2.3 光流法 210
20.3 程序實現 211
20.4 延伸閱讀 218
20.5 參考文獻 218
第21章 路面裂縫檢測識別系統設計 219
21.1 案例背景 219
21.2 理論基礎 219
21.2.1 圖像灰度化 220
21.2.2 圖像濾波 221
21.2.3 圖像增強 223
21.2.4 圖像二值化 224
21.3 程序實現 226
21.4 延伸閱讀 236
21.5 參考文獻 236
第22章 基于K-means聚類算法的圖像區域分割 237
22.1 案例背景 237
22.2 理論基礎 237
22.2.1 K-means聚類算法原理 237
22.2.2 K-means聚類算法的要點 238
22.2.3 K-means聚類算法缺點 238
22.2.4 基于K-means圖像分割 239
22.3 程序實現 239
22.3.1 樣本之間距離 239
22.3.2 提取特征向量 240
22.3.3 圖像聚類分割 241
22.4 延伸閱讀 243
22.5 參考文獻 243
第23章 基于光流場的交通汽車檢測跟蹤 244
23.1 案例背景 244
23.2 理論基礎 244
23.2.1 光流法檢測運動原理 244
23.2.2 光流的主要計算方法 245
23.2.3 梯度光流場約束方程 246
23.2.4 Horn-Schunck光流算法 247
23.3 程序實現 248
23.3.1 計算視覺系統工具箱簡介 248
23.3.2 基于光流場檢測汽車運動 250
23.3.3 搭建Simulink運動檢測模型 253
23.4 延伸閱讀 255
23.5 參考文獻 256
第24章 基于Simulink進行圖像和視頻處理 257
24.1 案例背景 257
24.2 模塊介紹 257
24.2.1 分析和增強模塊庫（Analysis ＆ Enhancement） 258
24.2.2 轉化模塊庫（Conversions） 258
24.2.3 濾波模塊庫（Filtering） 259
24.2.4 幾何變換模塊庫（Gemetric Transformations） 259
24.2.5 形態學操作模塊庫（Morphological Operations） 260
24.2.6 輸入模塊庫（Sources） 260
24.2.7 輸出模塊庫（Sinks） 260
24.2.8 統計模塊庫（Statistics） 261
24.2.9 文本和圖形模塊庫（Text ＆ Graphic） 261
24.2.10 變換模塊庫（Transforms） 262
24.2.11 其他工具模塊庫（Utilities） 262
24.3 仿真案例 262
24.3.1 搭建組織模型 262
24.3.2 仿真執行模型 264
24.3.3 代碼自動生成 265
24.4 延伸閱讀 270
24.5 參考文獻 271
第25章 基于小波變換的數字水印技術 272
25.1 案例背景 272
25.2 理論基礎 272
25.2.1 數字水印技術原理 273
25.2.2 典型的數字水印算法 274
25.2.3 數字水印攻擊和評價 276
25.2.4 基于小波的水印技術 277
25.3 程序實現 279
25.3.1 準備載體和水印圖像 279
25.3.2 小波數字水印的嵌入 280
25.3.3 小波數字水印的提取 283
25.3.4 小波水印的攻擊試驗 286
25.4 延伸閱讀 289
25.5 參考文獻 290 |
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