|
|
|
本書以MATLAB R2020a版本的功能敘述為主，由淺入深地全面講解MATLAB軟體在影像處理方面應用的知識，是一本不可多得的MATLAB影像處理的學習參考書。
本書涉及面廣，涵蓋一般使用者需要使用的各種功能，並詳細介紹MATLAB在影像處理方面的使用。本書共分為12章，主要包括圖形繪製、影像處理基礎、圖像運算、圖像變換、圖像增強、圖像壓縮、圖像復原、圖像分割、數學形態學的應用、MATLAB影像處理在實際中的應用等內容。本書強調了影像處理的理論和應用相結合的方法，並給出了大量數位影像處理技術的MATLAB實現程式。
本書按邏輯編排，自始至終採用實例描述，內容完整且每章相對獨立，既適合作為理工科高等院校研究生、本科生的教學用書，也可作為從事影像處理工作的廣大科研工程技術人員的參考用書。
第1章 初識MATLAB 1
1.1 MATLAB簡介 1
1.2 MATLAB R2020a的工作環境 3
1.2.1 MATLAB R2020a操作介面簡介 3
1.2.2 命令列窗口 3
1.2.3 命令歷史記錄視窗 7
1.2.4 輸入變數 8
1.2.5 當前資料夾視窗和路徑管理 9
1.2.6 搜索路徑 10
1.2.7 工作區視窗和陣列編輯器 11
1.2.8 變數的編輯命令 13
1.2.9 存取資料檔案 14
1.3 MATLAB R2020a的説明系統 14
1.3.1 純文字幫助 15
1.3.2 幫助導航 15
1.3.3 示例幫助 16
1.4 本章小結 17
第2章 基本運算及程式設計 18
2.1 矩陣的創建 18
2.1.1 直接輸入法 18
2.1.2 利用M檔創建矩陣 19
2.1.3 利用其他文字編輯器創建矩陣 19
2.1.4 利用MATLAB內置函數創建矩陣 20
2.2 矩陣的拼接 21
2.2.1 基本拼接 22
2.2.2 拼接函數 22
2.3 矩陣的尋訪 23
2.3.1 下標尋訪 23
2.3.2 單元素尋訪 24
2.3.3 多元素尋訪 24
2.4 矩陣的運算 25
2.4.1 矩陣的加減法 25
2.4.2 矩陣的乘法 26
2.4.3 矩陣的除法 27
2.4.4 矩陣的乘方 28
2.4.5 矩陣的行列式 28
2.4.6 矩陣的秩 29
2.4.7 矩陣的逆 29
2.4.8 矩陣的跡 29
2.4.9 矩陣的範數及其計算函數 30
2.4.10 矩陣的特徵值與特徵向量 30
2.5 關係運算和邏輯運算 31
2.6 變數及運算式 33
2.6.1 數值的表示 33
2.6.2 變數的表示 34
2.7 符號運算 35
2.7.1 創建符號變數 35
2.7.2 數值矩陣轉換為符號矩陣 36
2.7.3 符號替換 36
2.7.4 常用的符號運算 37
2.8 M檔與M函數 38
2.8.1 M文件 39
2.8.2 M函數 41
2.9 MATLAB程式設計 42
2.9.1 資料的輸入與輸出 43
2.9.2 順序結構 43
2.9.3 判斷語句 44
2.9.4 分支語句 45
2.9.5 迴圈語句 46
2.10 本章小結 47
第3章 圖形繪製 48
3.1 二維繪圖 48
3.2 MATLAB繪圖參數 50
3.2.1 線型 50
3.2.2 線條寬度 50
3.2.3 顏色 51
3.2.4 標記類型 51
3.3 MATLAB圖形標注與修飾函數 52
3.3.1 title函數 52
3.3.2 xlabel、ylabel函數 52
3.3.3 grid函數 53
3.3.4 legend函數 54
3.3.5 gtext函數 54
3.3.6 text函數 55
3.3.7 zoom函數 56
3.3.8 num2str、int2str函數 56
3.4 三維繪圖 56
3.4.1 三維繪圖的基本流程 56
3.4.2 三維折線及曲線的繪製 56
3.4.3 三維圖形座標標記的命令 57
3.4.4 三維網格曲面的繪製 58
3.4.5 三維陰影曲面的繪製 61
3.4.6 三維圖形的修飾標注 64
3.4.7 特殊圖形的繪製 67
3.5 本章小結 81
第4章 影像處理基礎 82
4.1 MATLAB影像檔的格式 82
4.2 常用圖像的類型 83
4.2.1 二值圖像 83
4.2.2 索引圖像 83
4.2.3 灰度圖像 84
4.2.4 RGB圖像 85
4.3 影像處理的基本函數 85
4.3.1 影像檔的查詢 85
4.3.2 影像檔的讀取 87
4.3.3 圖像資料類型的轉換 87
4.3.4 影像檔的顯示 88
4.3.5 imshow函數 89
4.3.6 用於圖像特殊顯示的函數 90
4.3.7 影像檔的存儲 94
4.4 圖像類型的轉換 95
4.4.1 dither函數 95
4.4.2 gray2ind函數 96
4.4.3 grayslice函數 96
4.4.4 im2bw函數 97
4.4.5 ind2gray函數 97
4.4.6 ind2rgb函數 98
4.4.7 mat2gray函數 98
4.4.8 rgb2gray函數 99
4.4.9 rgb2ind函數 100
4.5 MATLAB中的色彩模型 100
4.5.1 RGB模型 101
4.5.2 HSV模型 101
4.5.3 YCbCr模型 101
4.5.4 NTSC模型 101
4.5.5 HSI顏色空間 101
4.6 MATLAB色彩模型的轉換 102
4.6.1 rgb2hsv函數 102
4.6.2 hsv2rgb函數 102
4.6.3 rgb2ntsc函數 103
4.6.4 ntsc2rgb函數 104
4.6.5 rgb2ycbcr函數 105
4.6.6 ycbcr2rgb函數 106
4.7 本章小結 107
第5章 圖像運算 108
5.1 圖像的點運算 108
5.1.1 線性點運算 108
5.1.2 非線性點運算 110
5.2 圖像的代數運算 111
5.2.1 圖像加法運算 112
5.2.2 圖像減法運算 113
5.2.3 圖像乘法運算 115
5.2.4 圖像除法運算 116
5.2.5 線性組合運算 116
5.3 圖像的邏輯運算 117
5.4 圖像的幾何運算 119
5.4.1 圖像的插值 119
5.4.2 圖像的平移 120
5.4.3 圖像的縮放 121
5.4.4 圖像的旋轉 121
5.4.5 圖像的鏡像 123
5.4.6 圖像的裁剪 124
5.5 仿射變換 126
5.5.1 平移變換 126
5.5.2 伸縮變換 127
5.5.3 扭曲變換 127
5.5.4 旋轉變換 128
5.6 鄰域與區域操作 130
5.6.1 滑動鄰域操作 130
5.6.2 分離鄰域操作 133
5.6.3 列處理操作 135
5.6.4 區域的選擇 136
5.6.5 區域濾波 138
5.6.6 區域填滿 139
5.7 本章小結 140
第6章 圖像變換 141
6.1 傅裡葉變換 141
6.1.1 傅裡葉變換的物理意義 141
6.1.2 傅裡葉變換在圖像中的應用 142
6.1.3 連續傅裡葉變換 143
6.1.4 快速傅裡葉變換 144
6.1.5 傅裡葉變換的性質 148
6.2 離散余弦變換 155
6.2.1 一維離散余弦變換 155
6.2.2 二維離散余弦變換 155
6.2.3 二維離散余弦函數 156
6.3 Radon變換 158
6.4 Fanbeam投影變換 162
6.5 離散沃爾什-哈達瑪變換 163
6.6 小波變換 167
6.6.1 一維連續小波變換 167
6.6.2 高維連續小波變換 168
6.6.3 連續小波變換的性質 168
6.6.4 離散小波變換 169
6.7 本章小結 171
第7章 圖像增強 172
7.1 灰度變換增強 172
7.1.1 圖像長條圖的含義 172
7.1.2 圖像長條圖的均衡化 173
7.1.3 灰度的調整 174
7.1.4 長條圖規定化 181
7.2 空域濾波增強 183
7.2.1 按干擾源分類 183
7.2.2 按雜訊與信號的關係分類 183
7.2.3 按概率密度函數分類 184
7.2.4 imnoise函數 184
7.2.5 平滑濾波器 186
7.2.6 中值濾波器 187
7.2.7 自我調整濾波器 189
7.2.8 空域銳化濾波器 191
7.3 頻域濾波增強 193
7.3.1 低通濾波器 193
7.3.2 高通濾波器 196
7.3.3 同態濾波器 200
7.4 彩色增強 203
7.4.1 真彩色增強 203
7.4.2 偽彩色增強 204
7.4.3 假彩色增強 207
7.5 小波變換在圖像增強方面的應用 207
7.5.1 圖像增強處理 207
7.5.2 圖像鈍化與銳化 208
7.5.3 小波圖像去噪處理 210
7.6 本章小結 213
第8章 圖像壓縮 214
8.1 圖像壓縮概述 214
8.1.1 圖像壓縮的可能 215
8.1.2 圖像信息量的度量 215
8.2 圖像壓縮編碼評價標準 216
8.2.1 客觀標準 216
8.2.2 主觀標準 217
8.2.3 壓縮率 217
8.2.4 冗餘度 218
8.3 DCT編碼 218
8.4 圖像的有損編碼和無損編碼 221
8.4.1 無損編碼 222
8.4.2 有損編碼 222
8.4.3 無損編碼和有損編碼解析 222
8.5 JPEG標準 241
8.6 小波圖像壓縮編碼 242
8.7 基於小波變換的圖像浮水印技術 247
8.8 本章小結 249
第9章 圖像復原 250
9.1 圖像復原概述 250
9.1.1 圖像退化模型 251
9.1.2 雜訊的特徵 253
9.1.3 圖像品質的客觀評價 254
9.2 估計退化函數 254
9.2.1 圖像觀測估計法 254
9.2.2 試驗估計法 254
9.2.3 模型估計法 255
9.3 逆濾波復原 256
9.4 維納濾波復原 258
9.5 約束的 小二乘濾波復原 261
9.6 Lucy-Richardson濾波復原 262
9.7 盲去卷積濾波復原 264
9.8 本章小結 266
第10章 圖像分割 267
10.1 圖像分割概述 267
10.2 邊緣檢測 269
10.2.1 邊緣檢測演算法 270
10.2.2 梯度運算元 270
10.2.3 Roberts運算元 271
10.2.4 Sobel運算元 272
10.2.5 Prewitt 運算元 272
10.2.6 拉普拉斯運算元 273
10.2.7 LOG運算元 274
10.2.8 Canny運算元 275
10.2.9 利用霍夫變換檢測圖像邊緣的演算法 278
10.3 閾值分割 280
10.3.1 長條圖雙峰法 281
10.3.2 類間方差法 282
10.3.3 反覆運算法 284
10.4 區域分割 286
10.4.1 區域生長法 287
10.4.2 區域分裂與合併 291
10.5 分水嶺分割法 292
10.6 本章小結 296
第11章 數學形態學的應用 297
11.1 基本符號和定義 297
11.2 數學形態學的基本運算 299
11.2.1 結構元素 299
11.2.2 膨脹處理 302
11.2.3 腐蝕處理 305
11.2.4 膨脹和腐蝕的組合 306
11.2.5 擊中或擊不中處理 309
11.3 基於膨脹和腐蝕的數學形態學應用 311
11.3.1 骨架化 311
11.3.2 邊界提取 313
11.3.3 圖像區域填滿 314
11.3.4 移除小對象 315
11.3.5 距離變換 316
11.4 基於膨脹和腐蝕的數學形態學重建 319
11.4.1 極大值和極小值 319
11.4.2 極值的抑制 321
11.4.3 極小值的突顯 322
11.5 物件的特性度量 323
11.5.1 連通區域的標識 323
11.5.2 二值圖像的物件選擇 326
11.5.3 圖像面積的計算 327
11.6 查表操作 327
11.6.1 查閱資料表的創建 327
11.6.2 查閱資料表的使用 328
11.7 本章小結 328
第12章 MATLAB影像處理應用 329
12.1 MATLAB影像處理在醫學方面的應用 329
12.1.1 圖像旋轉 330
12.1.2 圖像剪切 330
12.1.3 圖像負片效果 331
12.1.4 灰度變換 332
12.1.5 長條圖均衡化 332
12.1.6 銳化效果 333
12.1.7 邊緣檢測效果 334
12.2 MATLAB影像處理在識別與統計方面的應用 335
12.3 MATLAB影像處理在車牌識別系統中的應用 338
12.3.1 車牌識別系統的研究內容 338
12.3.2 車牌識別系統設計原理 339
12.3.3 圖像讀取及車牌區域提取 339
12.3.4 牌照區域的分割 345
12.3.5 車牌進一步處理 346
12.3.6 字元分割與歸一化 347
12.3.7 字元的識別 350
12.3.8 程式原始程式碼 351
12.4 本章小結 357
參考文獻 358
