MATLAB数字图像处理目录
第1章图像处理及MATLAB2007a介绍
1.1概述
1.1.1MATLAB概述
1.1.2数字图像处理技术的内容及发展现状
1.2相关学科和领域
1.2.1数字信号处理
1.2.2计算机图形学
1.2.3计算机视觉
1.3MATLAB2007a的新功能
1.3.1MATLAB2007a的新功能
1 . 3 . 2模拟链接6的新功能
1.4MATLAB2007a图像处理
1 . 4 . 1地图集图像处理应用示例
1.4.2图像处理的基本操作
1.4.3图像处理的高级应用
第二章图像的编码和解码
2.1概述
2.1.1图像压缩编码的必要性
2.1.2图像压缩编码的可能性
2.1.3图像压缩编码的评价标准
2.2统计编码
2.2.1信息熵
2 . 2 . 2汉诺法诺编码
霍夫曼编码
算术编码
游程编码
2.3预测编码
2.4图像变换编码
2.5数据压缩编码的国际标准
2.5.1JPEG标准
2.5.2MPEG视频编码压缩标准
2.6摘要
运用
第三章图像恢复
3.1图像恢复的基本概念
3.2图像退化模型
3.2.1连续退化模型
3.2.2离散退化模型
3.3无约束恢复
3.3.1无约束恢复代数方法
3.3.2逆滤波复原法
3.4受限恢复
3.4.1最小二乘类约束恢复
维纳滤波
3.4.3LucyRichardson滤波恢复
3.4.4盲反卷积恢复
3.5其他几种图像恢复技术
3.5.1几何失真校正
盲图像恢复
3.6运动模糊图像的恢复
3.6.1模糊模型
3.6.2水平匀速直线运动引起的模糊恢复
3.7摘要
运用
第4章图像处理的相关操作
4.1图像类型转换
4.2图像数据结构
4.2.1图像模式
4.2.2色彩空间
4.2.3数据存储的数据结构
4.3线性系统和移位不变系统
4.3.1线性系统
4.3.2移位不变系统
4.4呼叫信号分析
4.4.1调谐信号
4.4.2调谐信号响应
4.4.3系统传递函数
4.5数字图像的显示特征
4.5.1画面显示
显示特征
4.5.3数字图像的临时显示
4.5.4数字图像的永久显示
4.6二维系统和矩阵运算
4.6.1二维线性系统
4.6.2二维位置不变线性系统
4.6.3二维系统的梯度算子
常见矩阵运算
4.7图像的块操作
4.7.1边缘操作
4.7_2显示块操作
4.8特定区域处理
4.8.1特定区域
4.8.2特定区域的过滤
4.8.3特定区域的填充
4.9图像质量评估
4.9.1图像质量的客观评价
4.9.2图像质量的主观评价
运用
第五章图像频域变换
5.1傅立叶变换
5.1.1傅立叶变换的基本概念
5.1.2离散傅立叶变换
5.1.3傅立叶变换的应用
5.2离散余弦变换
5.2.1一维离散余弦变换
5.2.2 2D离散余弦变换
5.2.3快速离散余弦变换
离散余弦的应用
5.3离散沃尔什-哈达玛变换
5.3.1一维离散沃尔什变换
5.3.2 2D离散沃尔什变换
5.3.3一维离散哈达玛变换
5.3.4 2D离散哈达玛变换
5.3.5离散沃尔什-哈达玛变换的应用示例
5.4K-L变换
5 . 4 . 1k-l变换的定义
5.4.2K-L变换的性质
5.5拉冬变换
5 . 5 . 1拉冬变换原理
5.5.2通过拉冬变换检测直线
5.5.3逆拉冬变换及其应用
5.6小波变换
5.6.1传统转换方法的局限性
5.6.2小波变换基础知识
5.6.3小波变换在图像处理中的应用和实现
5.7扇形光束投影
5.7.1投影变换基本概念
5.7.2投影变换函数的应用
运用
第六章图像处理中的代数运算和几何变换
6.1基本操作类型
6.2点操作
6.2.1点操作类型
6.2.2点操作和直方图
点操作的应用
6.3图像的代数运算
6.3.1图像代数异常处理
6.3.2各种代数运算
6.4几何变换的基础
6.4.1齐次坐标
6.4.2齐次坐标的一般表现和意义
6 . 4 . 3 2D图像几何变换矩阵
6.5各种几何变换
6.5.1图像平移变换
6.5.2图像比例变换
图像旋转变换
图像镜像转换
图像剪切变换
6.5.6图像复合变换
透视投影
平行投影
6.6灰度插值
6.6.1最近邻插值法
双线性插值法
6.6.3立方插值法
6.6.4灰度插值方法的MATLAB实现
运用
第7章图像增强
7.1灰度变换增强
7.1.1像素及其统计特征
7.1.2直接灰度变换
7.1.3直方图灰度变换
7.1.4直方图均衡化
7.1.5对比度自适应直方图均衡化
7.1.6去相关拉伸
7.2空间域滤波
基本原则
平滑滤波
7.2_3锐化滤波
7.3频域滤波增强
7.3.1低通滤波
高通滤波。
7.3.3带通和带阻滤波器
7.3.4频域滤波的MATLAB实现
7.4同态增强
7.5彩色图像增强
7.5.1伪彩色增强
错误的色彩增强
真彩色增强
运用
第八章图像分割和边缘检测
8.1灰度阈值法
8.1.1图像分割的基本原则
8.1.2灰度阈值分割法
8.2边缘检测
8.2.1微分算子
拉普拉斯高斯算子(对数)
8 . 2 . 3卡尼操作员
8.3区域分割
8.3.1区域增长
8.3.2分立和合并
水域的划分
8.4边界跟踪和直线检查
8.4.1基本原则
8.4.2直线提取算法
8.5基于图像分割的图像分析
8.5.1通过图像分割检测细胞
8.5.2图像粒度的确定
8.6彩色图像分割
8.6.1颜色空间
8.6.2颜色分割方法
运用
第九章小波分析及其在MATLAB中的应用
9.1小波变换基础
9.1.1连续小波变换
9.1.2离散小波
9.1.3二进小波变换
9.1.4MATLAB中的小波函数工具箱
9.2小波分析在图像增强中的应用
9.3基于小波的图像去噪和压缩
9.3.1小波图像压缩技术
9.3.2小波图像去噪技术
9.4小波融合技术
9.5小波包在图像边缘检测中的应用
9.6小波包和图像去噪
9.7摘要
第10章图像特征描述
10.1灰色描述
10.1.1的振幅特性
10.1.2直方图特征
10.1.3变换系数的特征
10.2纹理分析
10.2.1纹理特征
10.2.2统计方法
10.2.3自相关函数法
10.2.4光谱方法
10.2.5纹理的句法结构分析
10.2.6联合概率矩阵法
10.3形状描述
10.3.1链码
10.3.2傅立叶描述符
10.3.3形状特征描述
10.4区域描述
10.4.1的几何特征
10.4.2不变矩
10.5的形态学分析
10.6面积、对象和特性测量
10.6.1连接区域标记
10.6.2选择一个对象
10.6.3图像区域
10.6.4欧拉数
10.6.5基于分水岭的图像分割实例
运用
第11章MATLAB图像处理的应用
11.1MATLAB在遥感图像处理中的应用
11.1.65438+遥感概论
11.1.2利用MATLAB匹配遥感图像直方图。
11.1.3滤波增强遥感影像。
11.1.4融合遥感影像。
11.2MATLAB在医学图像处理中的应用
11.2.1医学影像介绍
11.2.2医学图像的灰度变换
基于高频强调滤波和直方图均衡的医学图像增强
运用
附录
附录AMATLAB6。x图像处理工具箱功能
附录BMATLAB7.0图像处理工具箱新增功能
参考
……