现代图像处理技术及Matlab实现

第1章　数字图像处理概述　1
1.1　图像的含义　1
1.2　图像的分类　2
1.3　人类的视觉　2
1.3.1　图像与视觉的关系　3
1.3.2　光度学　4
1.4　色度学简介　4
1.4.1　彩色视觉　5
1.4.2　三基色　5
1.5　图像处理简介　8
1.5.1　模拟图像处理　9
1.5.2　图像数字化处理简介　10
1.6　数字图像处理　11
1.6.1　图像的采样原理　11
1.6.2　采样图像的量化　13
1.7　图像的噪声　13
1.7.1　噪声的特征　13
1.7.2　噪声的来源　14
1.7.3　噪声的模型　14
1.7.4　图像系统常见噪声　14
1.8　计算机图像处理的应用　15
1.8.1　生物医学中的应用　15
1.8.2　遥感航天中的应用　15
1.8.3　工业应用　16
1.8.4　军事、公安领域中的应用　16
1.8.5　其他应用　17
第2章　Matlab软件包　18
2.1　Matlab简介　18
2.1.1　Matlab软件系统的构成　18
2.1.2　Matlab各个版本的特点　20
2.2　Matlab常用基本命令　20
2.2.1　矩阵和矩阵操作　20
2.2.2　文件输入输出存储　24
2.2.3　基本编程　30
2.2.4　图形操作(句柄图形)　52
2.2.5　创建界面　66第3章　Matlab图像处理工具箱　83
3.1　Matlab图像处理工具箱简介　83
3.1.1　图像格式和类型简介　83
3.1.2　Matlab中位映像图像的显示及相互转换　93
3.1.3　Matlab中图像数据的导入导出　114
3.2　图像的显示　115
3.2.1　标准图像的显示　115
3.2.2　特殊图像的显示　118
3.3　图像的几何操作　122
3.3.1　插补操作　123
3.3.2　图像大小调整　123
3.3.3　图像的旋转　123
3.3.4　图像的剪切　124
3.4　图像的块操作　125
3.4.1　边沿操作　126
3.4.2　显示块操作　127
3.5　图像分析　128
3.5.1　像素值及其统计　129
3.5.2　图像分析　133
3.5.3　图像调整　134第4章　线性滤波技术及其Matlab实现　142
4.1　空间域数字图像线性滤波技术及其Matlab实现　142
4.2　频域非递归滤波器设计及其Matlab实现　152
4.2.1　二维非递归滤波器的一般概念　152
4.2.2　频率变换法及其Matlab实现　153
4.2.3　频率抽样法及其Matlab实现　157
4.2.4　窗函数法及其Matlab实现　161第5章　中值滤波技术及其Matlab实现　171
5.1　中值滤波技术　171
5.1.1　一维中值滤波的概念　171
5.1.2　二维中值滤波器　173
5.2　改进型的中值滤波器　176
5.2.1　极大/中值滤波器　176
5.2.2　混合中值滤波器　182
5.2.3　加权中值滤波器　185
5.2.4　递归中值滤波器　187
5.3　中值滤波的Matlab实现　189
5.3.1　一维中值滤波的Matlab实现　189
5.3.2　二维中值滤波的Matlab实现　196第6章　层叠滤波技术及其Matlab实现　202
6.1　层叠滤波器的基本理论　202
6.2　广义层叠滤波器　207
6.3　层叠排序滤波器　209
6.3.1　层叠中值滤波器　210
6.3.2　层叠加权中值滤波器　211
6.3.3　层叠秩排序滤波器　213
6.4　层叠滤波技术的Matlab实现　215
6.4.1　层叠中值滤波的Matlab实现　215
6.4.2　层叠秩排序滤波的Matlab实现　218第7章　形态滤波技术及其Matlab实现　225
7.1　形态滤波器的基本理论　225
7.2　广义形态滤波器　233
7.3　自适应加权组合广义形态滤波器　238
7.4　二值图像操作　240
7.4.1　二值图像概念　240
7.4.2　二值图像的生成　240
7.4.3　对象及边沿连接方式和对象标注　241
7.4.4　二值图像的特性度量　243
7.4.5　边界识别　244
7.4.6　二值图像查找表操作　245
7.5　Matlab中二值图像形态滤波　246
7.6　灰度图像形态滤波操作的Matlab实现　258第8章　数字图像的变换域技术及其Matlab实现　263
8.1　数字图像的二维傅立叶变换　263
8.1.1　二维傅立叶变换的概念　263
8.1.2　二维傅立叶变换的Matlab实现　264
8.1.3　数字图像二维傅立叶变换的实际应用　265
8.2　数字图像的离散余弦变换　266
8.2.1　离散余弦变换的概念　266
8.2.2　离散余弦变换的Matlab实现　267
8.2.3　数字图像离散余弦变换的实际应用　268
8.3　数字图像的小波变换　269
8.3.1　小波变换的概念　270
8.3.2　小波变换的Matlab实现　272
8.3.3　数字图像小波变换的实际应用　274第9章　数字图像的压缩技术及其Matlab实现　285
9.1　图像压缩技术概述　285
9.1.1　图像压缩技术的概念　286
9.1.2　图像压缩技术的标准　287
9.2　图像压缩技术的分类　289
9.2.1　图像的空间域编码　290
9.2.2　图像的变换域编码　291
9.2.3　图像编码的其他方法　294
9.3　基于矢量量化技术的图像压缩技术　294
9.3.1　矢量量化的数学概念　294
9.3.2　矢量量化的过程及相关概念　295
9.4　图像压缩技术的Matlab实现　296
9.4.1　基于FFT变换的图像压缩技术的Matlab实现　296
9.4.2　基于DCT变换的图像压缩技术的Matlab实现　298
9.4.3　基于HT变换的图像压缩技术的Matlab实现　301
9.4.4　基于小波变换的图像压缩技术的Matlab实现　302
9.4.5　基于矢量量化技术的图像压缩技术的Matlab实现　304第10章　图像数据融合技术及其Matlab实现　311
10.1　图像数据融合的概念　311
10.2　图像数据融合的原理　311
10.2.1　图像数据融合的预处理　312
10.2.2　基于自组织神经网络的图像聚类分析　313
10.2.3　图像的聚类分析结果的模糊化　318
10.2.4　图像的融合　318
10.3　图像数据融合的Matlab实现　319
10.3.1　数字图像加噪的Matlab实现　319
10.3.2　数字图像去噪的Matlab实现　320
10.3.3　数字图像聚类分析的Matlab实现　323
10.3.4　数字图像融合的Matlab实现　326参考文献　329