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MATLAB R2016a数字图像处理34例

作者: 张德丰

出版社: 电子工业出版社

出版时间: 2018-12

版次: 1

ISBN: 9787121335426

定价: 69.00

装帧: 其他

分类: 计算机与互联网

2人买过

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。张德丰，男， 1963年9月生，辽宁大连人。1993年毕业于哈尔滨工业大学航天学院，获得工学硕士学位。现佛山科学技术学院，电子信息工程学院计算机系，计算机应用技术教授。学院数字图像处理与识别学术带头人。目    录

第1章  基于小波变换的图像测试分析方法1

1.1  概述1

1.2  实例说明2

1.3  输出结果与分析2

1.3.1  Haar小波变换测试结果4

1.3.2  db9小波变换测试结果5

1.4  源程序8

1.4.1  nstdhaardemo.m8

1.4.2  thresholdtestdemo.m10

1.4.3  modetest.m13

1.4.4  nstdhaardec2.m15

1.4.5  nstdhaarrec2.m16

1.4.6  mydwt2.m17

1.4.7  myidwt2.m17

第2章  数字图像运算的算法分析与实现18

2.1  颜色空间分析18

2.1.1  颜色分析18

2.1.2  颜色转换函数19

2.2  点运算20

2.2.1  线性点运算分析20

2.2.2  非线性点运算分析21

2.2.3  点运算与直方图22

2.2.4  直方图修正分析23

2.3  图像的代数运算26

2.3.1  图像的加法运算26

2.3.2  图像的减法运算28

2.3.3  图像的乘法运算29

2.3.4  图像的除法运算30

2.3.5  图像的线性运算31

2.3.6  图像的非线性运算31

第3章  遥感图像与医学图像的处理技术33

3.1  在遥感图像处理中的应用33

3.1.1  遥感33

3.1.2  利用MATLAB对遥感图像进行直方图匹配34

3.1.3  对遥感图像进行滤波增强37

3.1.4  对遥感图像进行融合38

3.2  在医学图像处理中的应用40

3.2.1  概述40

3.2.2  医学图像的灰度变换41

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45

第4章  图像变换算法的MATLAB实现49

4.1  离散余弦变换49

4.1.1  一维离散余弦变换49

4.1.2  二维离散余弦变换50

4.1.3  快速离散余弦变换50

4.1.4  离散余弦变换的实现51

4.2  K-L变换分析53

4.2.1  K-L变换的基本定义53

4.2.2  K-L变换的基本性质55

4.3  沃尔什－哈达玛变换55

4.3.1  Walsh函数56

4.3.2  沃尔什－哈达玛变换定义57

4.3.3  沃尔什－哈达玛变换的实现58

第5章  数字图像数字水印算法分析与实现60

5.1  数字水印特点60

5.2  数字水印应用领域61

5.3  数字水印的基本理论63

5.4  数字水印算法64

5.4.1  空间域算法64

5.4.2  变换域算法64

5.4.3  压缩域算法65

5.4.4  NEC算法65

5.4.5  生理模型算法66

5.5  数字水印研究现状66

5.6  一种基本小波变换的数字水印方法67

第6章  Radon与Hough变换算法分析与实现71

6.1  Radon变换分析71

6.1.1  Radon变换原理71

6.1.2  Radon在图像上的变换分析72

6.1.3  Radon变换检测直线分析73

6.6.4  Radon的逆变换分析75

6.2  Hough变换77

6.2.1  Hough变换原理77

6.2.2  Hough变换实现79

6.2.3  Hough变换扩展80

第7章  图像变换编码算法分析与实现81

7.1  离散余弦变换编码81

7.2  离散余弦变换编码的MATLAB实现82

7.3  主成分变换编码83

7.4  主成分变换编码的MATLAB实现83

7.5  哈达玛变换编码86

7.6  哈达玛变换编码的MATLAB实现86

第8章  基于小波变换的图像处理方法88

8.1  二维图像变换及快速算法88

8.2  小波图像压缩94

8.2.1  图像小波分析算法95

8.2.2  小波图像压缩例子演示97

8.3  小波图像消噪100

8.3.1  阈值函数选取100

8.3.2  阈值选取101

8.3.3  小波图像去噪实现步骤101

8.3.4  小波图像消噪例子演示102

8.4  小波分析用于图像增强105

8.5  小波分析用于图像融合109

8.5.1  小波图像融合基本原理109

8.5.2  小波图像融合例子演示110

8.6  小波图像的边缘检测112

8.6.1  小波分解边缘检测112

8.6.2  小波包分解边缘检测117

第9章  图像分割算法分析与实现119

9.1  图像分割基本论述119

9.1.1  图像分割定义119

9.1.2  边缘检测120

9.2  阈值分割分析121

9.2.1  双峰法MATLAB实现121

9.2.2  迭代法MATLAB实现123

9.2.3  大津法MATLAB实现124

第10章  图像表示与描述的MATLAB实现128

10.1  区域描述128

10.1.1  不变矩128

10.1.2  纹理131

10.2  图像表示的MATLAB实现135

10.2.1  conndef函数135

10.2.2  imclearborder函数136

10.2.3  极大值极小值变换MATLAB实现137

10.2.4  图像极大值极小值区域MATLAB实现138

10.3  距离变换MATLAB实现139

10.4  查表操作MATLAB实现141

第11章  图像类型转换算法分析与实现144

11.1  图像类型的转换144

11.2  彩色模型的转换146

11.3  MATLAB中颜色模型转换148

11.3.1  RGB空间与HSV空间转换148

11.3.2  RGB空间与YCbCr空间转换149

11.3.3  RGB空间与NTSC空间转换151

第12章  形态学运算算法分析与实现154

12.1  形态学基本运算154

12.2  形态学的基本概念154

12.2.1  集合论基础154

12.2.2  包含、击中、击不中155

12.2.3  平移、对称集155

12.2.4  腐蚀156

12.2.5  膨胀156

12.3  形态学基本运算MATLAB实现157

12.3.1  结构元素矩阵157

12.3.2  膨胀运算159

12.3.3  腐蚀运算160

12.3.4  膨胀与腐蚀的对偶关系161

12.3.5  开运算和闭运算161

12.3.6  击中与击不中163

12.3.7  二值图像形态学处理函数164

第13章  帧编码及矢量量化编码算法分析与实现167

13.1  帧编码167

13.1.1  帧间编码167

13.1.2  运动估计与运动补偿编码168

13.1.3  帧内编码168

13.2  矢量量化编码169

13.2.1  矢量量化原理分析169

13.2.2  矢量量化编码过程170

13.2.3  矢量量化编码的MATLAB实现170

第14章  图像处理操作的算法分析与实现176

14.1  空间变换分析176

14.1.1  投影变换分析176

14.1.2  仿射变换分析176

14.1.3  变换函数介绍177

14.2  块操作179

14.2.1  边缘操作179

14.2.2  显示块操作180

14.3  区域操作182

14.3.1  特殊区域指定法182

14.3.2  区域滤波187

14.3.3  填充区域188

第15章  频域滤波算法分析与实现189

15.1  低通滤波器189

15.1.1  理想低通滤波器190

15.1.2  Butterworth低通滤波器193

15.2  高通滤波器195

15.2.1  理想高通滤波器195

15.2.2  Butterworth高通滤波器195

15.3  带通和带阻滤波器197

15.3.1  带通滤波器198

15.3.2  带阻滤波器198

15.4  同态滤波器198

第16章  图像复原算法分析与实现202

16.1  无约束复原法202

16.1.2  有约束复原法203

16.2  频域滤波器复原法205

16.2.1  Lucy_Richardson滤波器复原法205

16.2.2  逆滤波器复原法207

16.2.3  最小二乘滤波法复原210

第17章  分水岭法与边缘跟踪算法分析与实现212

17.1  分水岭法212

17.1.1  分水岭法的基本原理212

17.1.2  分水岭法MATLAB实现213

17.2  边界跟踪技术215

17.2.1  边界跟踪216

17.2.2  边界跟踪的MATLAB实现217

第18章  图像退化算法分析与实现220

18.1  图像的退化模型221

18.1.1  退化模型分析221

18.1.2  连续退化模型分析222

18.1.3  离散退化模型分析222

18.1.4  循环矩阵对角化分析225

18.1.5  点扩散函数的重要性227

18.2  图像的模糊与噪声227

18.3  退化函数估计229

18.3.1  图像观察估计法分析229

18.3.2  模型模糊法分析230

18.3.3  试验估计法分析231

第19章  平滑及锐化滤波器算法分析与实现233

19.1  平滑滤波器234

19.1.1  邻域平均法234

19.1.2  掩模消噪法237

19.1.3  中值滤波器238

19.1.4  多图像平均法241

19.2  锐化滤波器241

19.2.1  梯度算法法242

19.2.2  拉普拉斯算子244

第20章  预测编码算法分析与实现246

20.1  无损预测编码246

20.2  无损预测编码的MATLAB实现248

20.3  有损预测编码249

20.4  无损预测编码的MATLAB实现250

第21章  图像小波分解算法分析与实现253

21.1  多分辨分析及小波包分析253

21.1.1  多分辨分析253

21.1.2  小波分析254

21.2  图像的小波分解256

21.2.1  单尺度二维离散小波分解256

21.2.2  多尺度二维离散小波分解257

21.2.3  提取二维小波分解的高频系数258

21.2.4  提取二维小波分解的低频系数258

21.3  二维小波包分解260

21.3.1  二维小波包分解概念260

21.3.2  提取小波包节点系数261

第22章  JPEG压缩编码算法分析与实现263

22.1  JPEG压缩算法263

22.2  JPEG压缩编码算法的步骤264

第23章  图像检测算法分析与实现271

23.1  边缘检测算子271

23.1.1  微分边缘检测算子271

23.1.2  微分边缘检测算子的MATLAB实现272

23.1.3  Log边缘检测算子274

23.1.4  Log边缘检测算子的MATLAB实现276

23.1.5  Canny边缘检测算子277

23.1.6  Canny边缘检测算子的MATLAB实现278

23.2  直线检测279

23.2.1  直线检测的原理279

23.2.2  直线检测的MATLAB实现280

第24章  图像增强及修正算法分析与实现284

24.1  对比度的增强分析284

24.1.1  线性变换增强的分析284

24.1.2  非线性变换增强的分析285

24.2  直方修正分析287

24.2.1  直方图灰度变换287

24.2.2  直方图均衡化289

24.3  图像间的相互运算291

24.3.1  图像的平均运算291

24.3.2  图像逻辑运算293

第25章  图像变换算法分析与实现295

25.1  图像插值法295

25.2  图像的旋转运算297

25.3  图像的缩放运算298

25.4  图像的裁剪运算300

25.5  图像镜像变换300

25.6  图像复合变换303

第26章  离散傅里叶变换算法分析与实现305

26.1  离散傅里叶变换305

26.1.1  一维离散傅里叶变换305

26.1.2  2
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。
作者简介:
张德丰，男， 1963年9月生，辽宁大连人。1993年毕业于哈尔滨工业大学航天学院，获得工学硕士学位。现佛山科学技术学院，电子信息工程学院计算机系，计算机应用技术教授。学院数字图像处理与识别学术带头人。
目录:
目    录

第1章  基于小波变换的图像测试分析方法1

1.1  概述1

1.2  实例说明2

1.3  输出结果与分析2

1.3.1  Haar小波变换测试结果4

1.3.2  db9小波变换测试结果5

1.4  源程序8

1.4.1  nstdhaardemo.m8

1.4.2  thresholdtestdemo.m10

1.4.3  modetest.m13

1.4.4  nstdhaardec2.m15

1.4.5  nstdhaarrec2.m16

1.4.6  mydwt2.m17

1.4.7  myidwt2.m17

第2章  数字图像运算的算法分析与实现18

2.1  颜色空间分析18

2.1.1  颜色分析18

2.1.2  颜色转换函数19

2.2  点运算20

2.2.1  线性点运算分析20

2.2.2  非线性点运算分析21

2.2.3  点运算与直方图22

2.2.4  直方图修正分析23

2.3  图像的代数运算26

2.3.1  图像的加法运算26

2.3.2  图像的减法运算28

2.3.3  图像的乘法运算29

2.3.4  图像的除法运算30

2.3.5  图像的线性运算31

2.3.6  图像的非线性运算31

第3章  遥感图像与医学图像的处理技术33

3.1  在遥感图像处理中的应用33

3.1.1  遥感33

3.1.2  利用MATLAB对遥感图像进行直方图匹配34

3.1.3  对遥感图像进行滤波增强37

3.1.4  对遥感图像进行融合38

3.2  在医学图像处理中的应用40

3.2.1  概述40

3.2.2  医学图像的灰度变换41

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45

第4章  图像变换算法的MATLAB实现49

4.1  离散余弦变换49

4.1.1  一维离散余弦变换49

4.1.2  二维离散余弦变换50

4.1.3  快速离散余弦变换50

4.1.4  离散余弦变换的实现51

4.2  K-L变换分析53

4.2.1  K-L变换的基本定义53

4.2.2  K-L变换的基本性质55

4.3  沃尔什－哈达玛变换55

4.3.1  Walsh函数56

4.3.2  沃尔什－哈达玛变换定义57

4.3.3  沃尔什－哈达玛变换的实现58

第5章  数字图像数字水印算法分析与实现60

5.1  数字水印特点60

5.2  数字水印应用领域61

5.3  数字水印的基本理论63

5.4  数字水印算法64

5.4.1  空间域算法64

5.4.2  变换域算法64

5.4.3  压缩域算法65

5.4.4  NEC算法65

5.4.5  生理模型算法66

5.5  数字水印研究现状66

5.6  一种基本小波变换的数字水印方法67

第6章  Radon与Hough变换算法分析与实现71

6.1  Radon变换分析71

6.1.1  Radon变换原理71

6.1.2  Radon在图像上的变换分析72

6.1.3  Radon变换检测直线分析73

6.6.4  Radon的逆变换分析75

6.2  Hough变换77

6.2.1  Hough变换原理77

6.2.2  Hough变换实现79

6.2.3  Hough变换扩展80

第7章  图像变换编码算法分析与实现81

7.1  离散余弦变换编码81

7.2  离散余弦变换编码的MATLAB实现82

7.3  主成分变换编码83

7.4  主成分变换编码的MATLAB实现83

7.5  哈达玛变换编码86

7.6  哈达玛变换编码的MATLAB实现86

第8章  基于小波变换的图像处理方法88

8.1  二维图像变换及快速算法88

8.2  小波图像压缩94

8.2.1  图像小波分析算法95

8.2.2  小波图像压缩例子演示97

8.3  小波图像消噪100

8.3.1  阈值函数选取100

8.3.2  阈值选取101

8.3.3  小波图像去噪实现步骤101

8.3.4  小波图像消噪例子演示102

8.4  小波分析用于图像增强105

8.5  小波分析用于图像融合109

8.5.1  小波图像融合基本原理109

8.5.2  小波图像融合例子演示110

8.6  小波图像的边缘检测112

8.6.1  小波分解边缘检测112

8.6.2  小波包分解边缘检测117

第9章  图像分割算法分析与实现119

9.1  图像分割基本论述119

9.1.1  图像分割定义119

9.1.2  边缘检测120

9.2  阈值分割分析121

9.2.1  双峰法MATLAB实现121

9.2.2  迭代法MATLAB实现123

9.2.3  大津法MATLAB实现124

第10章  图像表示与描述的MATLAB实现128

10.1  区域描述128

10.1.1  不变矩128

10.1.2  纹理131

10.2  图像表示的MATLAB实现135

10.2.1  conndef函数135

10.2.2  imclearborder函数136

10.2.3  极大值极小值变换MATLAB实现137

10.2.4  图像极大值极小值区域MATLAB实现138

10.3  距离变换MATLAB实现139

10.4  查表操作MATLAB实现141

第11章  图像类型转换算法分析与实现144

11.1  图像类型的转换144

11.2  彩色模型的转换146

11.3  MATLAB中颜色模型转换148

11.3.1  RGB空间与HSV空间转换148

11.3.2  RGB空间与YCbCr空间转换149

11.3.3  RGB空间与NTSC空间转换151

第12章  形态学运算算法分析与实现154

12.1  形态学基本运算154

12.2  形态学的基本概念154

12.2.1  集合论基础154

12.2.2  包含、击中、击不中155

12.2.3  平移、对称集155

12.2.4  腐蚀156

12.2.5  膨胀156

12.3  形态学基本运算MATLAB实现157

12.3.1  结构元素矩阵157

12.3.2  膨胀运算159

12.3.3  腐蚀运算160

12.3.4  膨胀与腐蚀的对偶关系161

12.3.5  开运算和闭运算161

12.3.6  击中与击不中163

12.3.7  二值图像形态学处理函数164

第13章  帧编码及矢量量化编码算法分析与实现167

13.1  帧编码167

13.1.1  帧间编码167

13.1.2  运动估计与运动补偿编码168

13.1.3  帧内编码168

13.2  矢量量化编码169

13.2.1  矢量量化原理分析169

13.2.2  矢量量化编码过程170

13.2.3  矢量量化编码的MATLAB实现170

第14章  图像处理操作的算法分析与实现176

14.1  空间变换分析176

14.1.1  投影变换分析176

14.1.2  仿射变换分析176

14.1.3  变换函数介绍177

14.2  块操作179

14.2.1  边缘操作179

14.2.2  显示块操作180

14.3  区域操作182

14.3.1  特殊区域指定法182

14.3.2  区域滤波187

14.3.3  填充区域188

第15章  频域滤波算法分析与实现189

15.1  低通滤波器189

15.1.1  理想低通滤波器190

15.1.2  Butterworth低通滤波器193

15.2  高通滤波器195

15.2.1  理想高通滤波器195

15.2.2  Butterworth高通滤波器195

15.3  带通和带阻滤波器197

15.3.1  带通滤波器198

15.3.2  带阻滤波器198

15.4  同态滤波器198

第16章  图像复原算法分析与实现202

16.1  无约束复原法202

16.1.2  有约束复原法203

16.2  频域滤波器复原法205

16.2.1  Lucy_Richardson滤波器复原法205

16.2.2  逆滤波器复原法207

16.2.3  最小二乘滤波法复原210

第17章  分水岭法与边缘跟踪算法分析与实现212

17.1  分水岭法212

17.1.1  分水岭法的基本原理212

17.1.2  分水岭法MATLAB实现213

17.2  边界跟踪技术215

17.2.1  边界跟踪216

17.2.2  边界跟踪的MATLAB实现217

第18章  图像退化算法分析与实现220

18.1  图像的退化模型221

18.1.1  退化模型分析221

18.1.2  连续退化模型分析222

18.1.3  离散退化模型分析222

18.1.4  循环矩阵对角化分析225

18.1.5  点扩散函数的重要性227

18.2  图像的模糊与噪声227

18.3  退化函数估计229

18.3.1  图像观察估计法分析229

18.3.2  模型模糊法分析230

18.3.3  试验估计法分析231

第19章  平滑及锐化滤波器算法分析与实现233

19.1  平滑滤波器234

19.1.1  邻域平均法234

19.1.2  掩模消噪法237

19.1.3  中值滤波器238

19.1.4  多图像平均法241

19.2  锐化滤波器241

19.2.1  梯度算法法242

19.2.2  拉普拉斯算子244

第20章  预测编码算法分析与实现246

20.1  无损预测编码246

20.2  无损预测编码的MATLAB实现248

20.3  有损预测编码249

20.4  无损预测编码的MATLAB实现250

第21章  图像小波分解算法分析与实现253

21.1  多分辨分析及小波包分析253

21.1.1  多分辨分析253

21.1.2  小波分析254

21.2  图像的小波分解256

21.2.1  单尺度二维离散小波分解256

21.2.2  多尺度二维离散小波分解257

21.2.3  提取二维小波分解的高频系数258

21.2.4  提取二维小波分解的低频系数258

21.3  二维小波包分解260

21.3.1  二维小波包分解概念260

21.3.2  提取小波包节点系数261

第22章  JPEG压缩编码算法分析与实现263

22.1  JPEG压缩算法263

22.2  JPEG压缩编码算法的步骤264

第23章  图像检测算法分析与实现271

23.1  边缘检测算子271

23.1.1  微分边缘检测算子271

23.1.2  微分边缘检测算子的MATLAB实现272

23.1.3  Log边缘检测算子274

23.1.4  Log边缘检测算子的MATLAB实现276

23.1.5  Canny边缘检测算子277

23.1.6  Canny边缘检测算子的MATLAB实现278

23.2  直线检测279

23.2.1  直线检测的原理279

23.2.2  直线检测的MATLAB实现280

第24章  图像增强及修正算法分析与实现284

24.1  对比度的增强分析284

24.1.1  线性变换增强的分析284

24.1.2  非线性变换增强的分析285

24.2  直方修正分析287

24.2.1  直方图灰度变换287

24.2.2  直方图均衡化289

24.3  图像间的相互运算291

24.3.1  图像的平均运算291

24.3.2  图像逻辑运算293

第25章  图像变换算法分析与实现295

25.1  图像插值法295

25.2  图像的旋转运算297

25.3  图像的缩放运算298

25.4  图像的裁剪运算300

25.5  图像镜像变换300

25.6  图像复合变换303

第26章  离散傅里叶变换算法分析与实现305

26.1  离散傅里叶变换305

26.1.1  一维离散傅里叶变换305

26.1.2  2

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