MATLAB仿真应用精品丛书 MATLAB R2016a数字图像处理34例
作者：张德丰 编著
出版时间：2018年版
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。
目录
目 录
第1章 基于小波变换的图像测试分析方法\t1
1．1 概述\t1
1．2 实例说明\t2
1．3 输出结果与分析\t2
1．3．1 Haar小波变换测试结果\t4
1．3．2 db9小波变换测试结果\t5
1．4 源程序\t8
1．4．1 nstdhaardemo．m\t8
1．4．2 thresholdtestdemo．m\t10
1．4．3 modetest．m\t13
1．4．4 nstdhaardec2．m\t15
1．4．5 nstdhaarrec2．m\t16
1．4．6 mydwt2．m\t17
1．4．7 myidwt2．m\t17
第2章 数字图像运算的算法分析与实现\t18
2．1 颜色空间分析\t18
2．1．1 颜色分析\t18
2．1．2 颜色转换函数\t19
2．2 点运算\t20
2．2．1 线性点运算分析\t20
2．2．2 非线性点运算分析\t21
2．2．3 点运算与直方图\t22
2．2．4 直方图修正分析\t23
2．3 图像的代数运算\t26
2．3．1 图像的加法运算\t26
2．3．2 图像的减法运算\t28
2．3．3 图像的乘法运算\t29
2．3．4 图像的除法运算\t30
2．3．5 图像的线性运算\t31
2．3．6 图像的非线性运算\t31
第3章 遥感图像与医学图像的处理技术\t33
3．1 在遥感图像处理中的应用\t33
3．1．1 遥感\t33
3．1．2 利用MATLAB对遥感图像进行直方图匹配\t34
3．1．3 对遥感图像进行滤波增强\t37
3．1．4 对遥感图像进行融合\t38
3．2 在医学图像处理中的应用\t40
3．2．1 概述\t40
3．2．2 医学图像的灰度变换\t41
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\t45
第4章 图像变换算法的MATLAB实现\t49
4．1 离散余弦变换\t49
4．1．1 一维离散余弦变换\t49
4．1．2 二维离散余弦变换\t50
4．1．3 快速离散余弦变换\t50
4．1．4 离散余弦变换的实现\t51
4．2 K-L变换分析\t53
4．2．1 K-L变换的基本定义\t53
4．2．2 K-L变换的基本性质\t55
4．3 沃尔什－哈达玛变换\t55
4．3．1 Walsh函数\t56
4．3．2 沃尔什－哈达玛变换定义\t57
4．3．3 沃尔什－哈达玛变换的实现\t58
第5章 数字图像数字水印算法分析与实现\t60
5．1 数字水印特点\t60
5．2 数字水印应用领域\t61
5．3 数字水印的基本理论\t63
5．4 数字水印算法\t64
5．4．1 空间域算法\t64
5．4．2 变换域算法\t64
5．4．3 压缩域算法\t65
5．4．4 NEC算法\t65
5．4．5 生理模型算法\t66
5．5 数字水印研究现状\t66
5．6 一种基本小波变换的数字水印方法\t67
第6章 Radon与Hough变换算法分析与实现\t71
6．1 Radon变换分析\t71
6．1．1 Radon变换原理\t71
6．1．2 Radon在图像上的变换分析\t72
6．1．3 Radon变换检测直线分析\t73
6．6．4 Radon的逆变换分析\t75
6．2 Hough变换\t77
6．2．1 Hough变换原理\t77
6．2．2 Hough变换实现\t79
6．2．3 Hough变换扩展\t80
第7章 图像变换编码算法分析与实现\t81
7．1 离散余弦变换编码\t81
7．2 离散余弦变换编码的MATLAB实现\t82
7．3 主成分变换编码\t83
7．4 主成分变换编码的MATLAB实现\t83
7．5 哈达玛变换编码\t86
7．6 哈达玛变换编码的MATLAB实现\t86
第8章 基于小波变换的图像处理方法\t88
8．1 二维图像变换及快速算法\t88
8．2 小波图像压缩\t94
8．2．1 图像小波分析算法\t95
8．2．2 小波图像压缩例子演示\t97
8．3 小波图像消噪\t100
8．3．1 阈值函数选取\t100
8．3．2 阈值选取\t101
8．3．3 小波图像去噪实现步骤\t101
8．3．4 小波图像消噪例子演示\t102
8．4 小波分析用于图像增强\t105
8．5 小波分析用于图像融合\t109
8．5．1 小波图像融合基本原理\t109
8．5．2 小波图像融合例子演示\t110
8．6 小波图像的边缘检测\t112
8．6．1 小波分解边缘检测\t112
8．6．2 小波包分解边缘检测\t117
第9章 图像分割算法分析与实现\t119
9．1 图像分割基本论述\t119
9．1．1 图像分割定义\t119
9．1．2 边缘检测\t120
9．2 阈值分割分析\t121
9．2．1 双峰法MATLAB实现\t121
9．2．2 迭代法MATLAB实现\t123
9．2．3 大津法MATLAB实现\t124
第10章 图像表示与描述的MATLAB实现\t128
10．1 区域描述\t128
10．1．1 不变矩\t128
10．1．2 纹理\t131
10．2 图像表示的MATLAB实现\t135
10．2．1 conndef函数\t135
10．2．2 imclearborder函数\t136
10．2．3 极大值极小值变换MATLAB实现\t137
10．2．4 图像极大值极小值区域MATLAB实现\t138
10．3 距离变换MATLAB实现\t139
10．4 查表操作MATLAB实现\t141
第11章 图像类型转换算法分析与实现\t144
11．1 图像类型的转换\t144
11．2 彩色模型的转换\t146
11．3 MATLAB中颜色模型转换\t148
11．3．1 RGB空间与HSV空间转换\t148
11．3．2 RGB空间与YCbCr空间转换\t149
11．3．3 RGB空间与NTSC空间转换\t151
第12章 形态学运算算法分析与实现\t154
12．1 形态学基本运算\t154
12．2 形态学的基本概念\t154
12．2．1 集合论基础\t154
12．2．2 包含、击中、击不中\t155
12．2．3 平移、对称集\t155
12．2．4 腐蚀\t156
12．2．5 膨胀\t156
12．3 形态学基本运算MATLAB实现\t157
12．3．1 结构元素矩阵\t157
12．3．2 膨胀运算\t159
12．3．3 腐蚀运算\t160
12．3．4 膨胀与腐蚀的对偶关系\t161
12．3．5 开运算和闭运算\t161
12．3．6 击中与击不中\t163
12．3．7 二值图像形态学处理函数\t164
第13章 帧编码及矢量量化编码算法分析与实现\t167
13．1 帧编码\t167
13．1．1 帧间编码\t167
13．1．2 运动估计与运动补偿编码\t168
13．1．3 帧内编码\t168
13．2 矢量量化编码\t169
13．2．1 矢量量化原理分析\t169
13．2．2 矢量量化编码过程\t170
13．2．3 矢量量化编码的MATLAB实现\t170
第14章 图像处理操作的算法分析与实现\t176
14．1 空间变换分析\t176
14．1．1 投影变换分析\t176
14．1．2 仿射变换分析\t176
14．1．3 变换函数介绍\t177
14．2 块操作\t179
14．2．1 边缘操作\t179
14．2．2 显示块操作\t180
14．3 区域操作\t182
14．3．1 特殊区域指定法\t182
14．3．2 区域滤波\t187
14．3．3 填充区域\t188
第15章 频域滤波算法分析与实现\t189
15．1 低通滤波器\t189
15．1．1 理想低通滤波器\t190
15．1．2 Butterworth低通滤波器\t193
15．2 高通滤波器\t195
15．2．1 理想高通滤波器\t195
15．2．2 Butterworth高通滤波器\t195
15．3 带通和带阻滤波器\t197
15．3．1 带通滤波器\t198
15．3．2 带阻滤波器\t198
15．4 同态滤波器\t198
第16章 图像复原算法分析与实现\t202
16．1 无约束复原法\t202
16．1．2 有约束复原法\t203
16．2 频域滤波器复原法\t205
16．2．1 Lucy_Richardson滤波器复原法\t205
16．2．2 逆滤波器复原法\t207
16．2．3 最小二乘滤波法复原\t210
第17章 分水岭法与边缘跟踪算法分析与实现\t212
17．1 分水岭法\t212
17．1．1 分水岭法的基本原理\t212
17．1．2 分水岭法MATLAB实现\t213
17．2 边界跟踪技术\t215
17．2．1 边界跟踪\t216
17．2．2 边界跟踪的MATLAB实现\t217
第18章 图像退化算法分析与实现\t220
18．1 图像的退化模型\t221
18．1．1 退化模型分析\t221
18．1．2 连续退化模型分析\t222
18．1．3 离散退化模型分析\t222
18．1．4 循环矩阵对角化分析\t225
18．1．5 点扩散函数的重要性\t227
18．2 图像的模糊与噪声\t227
18．3 退化函数估计\t229
18．3．1 图像观察估计法分析\t229
18．3．2 模型模糊法分析\t230
18．3．3 试验估计法分析\t231
第19章 平滑及锐化滤波器算法分析与实现\t233
19．1 平滑滤波器\t234
19．1．1 邻域平均法\t234
19．1．2 掩模消噪法\t237
19．1．3 中值滤波器\t238
19．1．4 多图像平均法\t241
19．2 锐化滤波器\t241
19．2．1 梯度算法法\t242
19．2．2 拉普拉斯算子\t244
第20章 预测编码算法分析与实现\t246
20．1 无损预测编码\t246
20．2 无损预测编码的MATLAB实现\t248
20．3 有损预测编码\t249
20．4 无损预测编码的MATLAB实现\t250
第21章 图像小波分解算法分析与实现\t253
21．1 多分辨分析及小波包分析\t253
21．1．1 多分辨分析\t253
21．1．2 小波分析\t254
21．2 图像的小波分解\t256
21．2．1 单尺度二维离散小波分解\t256
21．2．2 多尺度二维离散小波分解\t257
21．2．3 提取二维小波分解的高频系数\t258
21．2．4 提取二维小波分解的低频系数\t258
21．3 二维小波包分解\t260
21．3．1 二维小波包分解概念\t260
21．3．2 提取小波包节点系数\t261
第22章 JPEG压缩编码算法分析与实现\t263
22．1 JPEG压缩算法\t263
22．2 JPEG压缩编码算法的步骤\t264
第23章 图像检测算法分析与实现\t271
23．1 边缘检测算子\t271
23．1．1 微分边缘检测算子\t271
23．1．2 微分边缘检测算子的MATLAB实现\t272
23．1．3 Log边缘检测算子\t274
23．1．4 Log边缘检测算子的MATLAB实现\t276
23．1．5 Canny边缘检测算子\t277
23．1．6 Canny边缘检测算子的MATLAB实现\t278
23．2 直线检测\t279
23．2．1 直线检测的原理\t279
23．2．2 直线检测的MATLAB实现\t280
第24章 图像增强及修正算法分析与实现\t284
24．1 对比度的增强分析\t284
24．1．1 线性变换增强的分析\t284
24．1．2 非线性变换增强的分析\t285
24．2 直方修正分析\t287
24．2．1 直方图灰度变换\t287
24．2．2 直方图均衡化\t289
24．3 图像间的相互运算\t291
24．3．1 图像的平均运算\t291
24．3．2 图像逻辑运算\t293
第25章 图像变换算法分析与实现\t295
25．1 图像插值法\t295
25．2 图像的旋转运算\t297
25．3 图像的缩放运算\t298
25．4 图像的裁剪运算\t300
25．5 图像镜像变换\t300
25．6 图像复合变换\t303
第26章 离散傅里叶变换算法分析与实现\t305
26．1 离散傅里叶变换\t305
26．1．1 一维离散傅里叶变换\t305
26．1．2 二维离散傅里叶变换\t306
26．1．3 离散傅里叶变换的性质\t307
26．2 快速傅里叶变换\t311
26．2．1 一维快速傅里叶变换\t311
26．2．2 二维快速傅里叶变换\t316
26．2．3 二维快速傅里叶变换实现\t317
第27章 彩色处理算法分析与实现\t321
27．1 伪彩色处理分析\t321
27．1．1 灰度级-彩色变换法\t321
27．1．2 密度分层法\t324
27．1．3 频域伪彩色处理\t325
27．1．4 彩色图像的伪彩色处理\t327
27．2 真彩色处理分析\t327
第28章 图像复原及校正算法分析与实现\t329
28．1 从噪声中复原图像\t329
28．1．1 噪声模型分析\t329
28．1．2 空域滤波复原\t331
28．2 图像的几何校正\t333
28．2．1 几何畸变的描述\t333
28．2．2 灰度插值\t333
28．2．3 几何失真图像配准复原\t334
第29章 图像压缩编码算法分析与实现\t337
29．1 图像编码评价\t337
29．1．1 客观评价准则\t337
29．1．2 主观评价准则\t338
29．1．3 压缩比准则\t338
29．2 信息理论的基础\t339
29．2．1 离散信源的熵表示分析\t339
29．2．2 离散信源编码定理分析\t341
29．3 统计编码\t342
29．3．1 霍夫曼编码\t342
29．3．2 算术编码\t347
29．3．3 游程编码\t350
29．3．4 香农编码\t351
第30章 区域分割及四叉树分解算法分析与实现\t353
30．1 区域分割技术\t353
30．1．1 区域生长法\t353
30．1．2 区域分裂法\t356
30．1．3 区域合并法\t357
30．1．4 区域分裂合并法\t357
30．2 四叉树分解\t360
30．2．1 四叉树分解基本概念\t361
30．2．2 四叉树分解的MATLAB实现\t361
第31章 形态学应用的MATLAB实现\t365
31．1 边缘提取的MATLAB实现\t365
31．2 连通区域的标记的MATLAB实现\t366
31．3 对象选择与移除的MATLAB实现\t367
31．3．1 对象选择\t367
31．3．2 对象的移除\t368
31．4 图像的欧拉数\t369
31．5 图像面积提取的MATLAB实现\t370
31．6 区域填充的MATLAB实现\t372
第32章 基于小波变换的图像处理分析与实现\t374
32．1 小波分析的基础知识\t374
32．2 连续小波变换\t375
32．2．1 一维连续小波变换\t375
32．2．2 高维连续小波变换\t377
32．2．3 小波变换性质\t378
32．2．4 连续小波变换的MATLAB实现\t379
32．3 离散小波变换的MATLAB实现\t380
第33章 基于小波图像压缩技术的算法研究\t386
33．1 图像的小波分解算法\t386
33．2 小波变换系数分析\t388
33．3 实验结果与分析\t388
第34章 变换编码的MATLAB实现\t398
34．1 变换选择\t399
34．1．1 基于FFT的图像压缩技术\t400
34．1．2 基于DCT的图像压缩技术\t401
34．1．3 基于哈达玛变换的图像压缩技术\t403
34．2 子图像尺寸选择\t404
34．3 比特分配\t404
34．3．1 区域编码\t404
34．3．2 阈值编码\t405
34．4 DCT编码的MATLAB示例\t407
参考文献 \t413
