基于MATLAB的图像处理案例教程

《基于MATLAB的图像处理案例教程》特点：教学目标明确，注重理论与实践的结合、教学方法灵活，培养学生自主学习的能力、教学内容先进，反映了电子信息学科的最新发展、教学模式完善，提供了配套的教学资源解决方案。

《基于Matlab的图像处理案例教程》结合Mmathworks公司的Matlab R2009a工具,系统地介绍了数字图像处理的知识以及使用Matlab编程语言的实现方法。教材共有12章,分别介绍厂数字图像处理的基础知识、Matlab基础、基于Matlab图像处理基础、空域和变换域图像增强、图像退化复原、图像形态学处理、彩色图像处理、图像压缩与编码、图像分割以及图像表示与描述,涵盖了数字图像处理中所有的基本内容。书中为每一个数字图像处理的知识点都提供了丰富生动的Matlab实现的示例程序,通过对这些示例程序的运行和阅读理解,学生可以更加深刻地理解图像处理的内容,并吐更加熟练地掌握Matlab中各种函数在图像处理领域的用法。
《基于Matlab的图像处理案例教程》非常适合图像处理领域的初学者,如图像处理专业的本科生;同时也非常适合从事图像处理领域研究的技术人员作为参考书。

第1章 绪论
1.1 数字图像处理概述
1.1.1 数字图像与数字图像处理
1.1.2 数字图像处理的特点
1.2 数字图像处理的目的和主要内容
1.2.1 数字图像处理的目的
1.2.2 数字图像处理的主要内容
1.3 数字图像处理的发展方向
1.4 本章小结

第2章 数字图像处理的基础知识
2.1 数字图像常用的概念
2.2 图像数字化技术
2.3 数字图像的数学表示
2.4 数字图像文件简介
2.4.1 bmp文件
2.4.2 gif文件
2.4.3 jpeg图像格式
2.4.4 ico文件
2.4.5 hdf文件
.2.4.6 png文件
2.4.7 tiff文件
2.4.8 dicom文件
2.5 本章小结

第3章 matlab基础
3.1 matlab简介
3.1.1 matlab概述
3.1.2 matlab工作环境
3.2 matlab矩阵
3.2.1 矩阵建立
3.2.2 矩阵访问
3.2.3 矩阵运算
3.2.4 矩阵其他操作
3.3 matlab其他编程基础
3.3.1 matlab中的函数
3.3.2 matlab中的元包
3.3.3 matlab中的绘图
3.3.4 matlab的文件操作
3.4 本章小结

第4章 基于matlab图像处理基础
4.1 图像数据类型
4.1.1 double类型
4.1.2 uint8类型
4.1.3 其他常用类型
4.1.4 数据类型转换
4.2 图像类型
4.2.1 亮度图像
4.2.2 二值图像
4.2.3 rgb图像
4.2.4 索引图像
4.3 图像文件的读取
4.3.1 matlab支持的图像格式
4.3.2 文件信息读取
4.3.3 常用格式读取
4.3.4 其他格式读取
4.3.5 灰度图像读取
4.4 图像文件的保存
4.4.1 常用格式的保存
4.4.2 其他格式的保存
4.5 图像的显示
4.5.1 图像常用的显示
4.5.2 像素信息的显示
4.6 本章小结

第5章 空域图像增强
5.1 空域增强的概述
5.2 图像算术增强
5.2.1 图像加减增强
5.2.2 图像乘除增强
5.2.3 图像取补增强
5.2.4 图像逻辑运算增强
5.3 图像灰度变换
5.3.1 灰度线性变换
5.3.2 分段线性变换
5.3.3 非线性变换
5.4 直方图技术
5.4.1 直方图的定义与计算
5.4.2 直方图的均衡
5.4.3 直方图规定
5.5 空域滤波
5.5.1 空域滤波的概述
5.5.2 线性空间滤波
5.5.3 非线性空间滤波
5.6 空域图像去噪
5.6.1 噪声介绍
5.6.2 空域滤波法
5.6.3 多图像平均法
5.7 图像区域处理
5.7.1 区域选择
5.7.2 区域填充
5.7.3 区域滤波
5.7.4 其他区域操作
5.8 本章小结

第6章 变换域图像增强
6.1 离散傅里叶变换
6.1.1 一维离散傅里叶变换
6.1.2 二维离散傅里叶变换
6.2 频域滤波
6.2.1 频域滤波原理
6.2.2 频域滤波的matlab实现
6.2.3 典型频域滤波器
6.2.4 典型频域滤波器的matlab实现
6.2.5 频域滤波应用的matlab实现
6.3 离散余弦变换
6.3.1 二维dct原理
6.3.2 二维dct的matlab实现
6.4 离散沃尔什-哈达玛变换
6.4.1 二维dht变换原理
6.4.2 二维dht变换的matlab实现
6.5 离散小波变换
6.5.1 二维dwt的原理
6.5.2 二维dwt的matlab实现
6.5.3 二维离散小波包变换
6.5.4 二维dwt应用
6.6 本章小结

第7章 图像退化复原
7.1 图像复原概述
7.2 图像退化复原模型
7.3 逆滤波
7.3.1 逆滤波的原理
7.3.2 逆滤波的matlab实现
7.4 维纳滤波
7.4.1 维纳滤波的原理
7.4.2 维纳滤波的matlab实现
7.5 约束最小平方滤波
7.5.1 约束最小平方滤波原理
7.5.2 约束最小平方滤波的matlab实现
7.6 非线性复原
7.6.1 非线性复原的原理
7.6.2 l-r算法复原的matlab实现
7.7 盲去卷积
7.7.1 盲去卷积的原理
7.7.2 盲去卷积的matlab实现
7.8 图像几何复原
7.8.1 几何变换概述
7.8.2 几何变换的原理
7.8.3 几何变换的matlab实现
7.8.4 几何配准的matlab实现
7.9 本章小结

第8章 图像形态学处理
8.1 形态学基本操作
8.1.1 膨胀
8.1.2 腐蚀
8.1.3 开运算和闭运算
8.1.4 击中/击不中变换
8.2 形态学应用
8.2.1 重构
8.2.2 边界提取
8.2.3 凸化
8.2.4 细化
8.2.5 粗化
8.2.6 骨架
8.2.7 裁剪
8.2.8 其他形态学操作
8.3 灰度形态学
8.3.1 灰度膨胀
8.3.2 灰度腐蚀
8.3.3 灰度开运算和闭运算
8.3.4 灰度形态学应用
8.4 本章小结

第9章 彩色图像处理
9.1 彩色图像概述
9.2 彩色空间变换
9.2.1 彩色空间变换的原理
9.2.2 彩色空间转换的matlab实现
9.3 伪彩色增强
9.3.1 灰度分层
9.3.2 灰度至彩色分量映射
9.3.3 频率域伪彩色增强
9.4 基于彩色分量的处理
9.4.1 基于彩色分量处理的原理
9.4.2 基于彩色分量处理的matlab实现
9.5 基于彩色向量的处理
9.5.1 基于彩色向量处理的概述
9.5.2 彩色边缘检测
9.6 本章小结

第10章 图像压缩与编码
10.1 图像压缩的基础
10.1.1 图像信息的冗余
10.1.2 数字图像的质量评价
10.2 去编码冗余类编码
10.2.2 算术编码
10.2.3 gif-lzw编解码
10.3 去空间冗余类编码
10.3.1 预测编码
10.3.2 基于奇异值分解的压缩
10.4 去视觉冗余类编码
10.4.1 igs量化
10.4.2 基于jnd的量化
10.5 本章小结

第11章 图像分割
11.1 边缘分割
11.1.1 点、线检测
11.1.2 边缘检测
11.1.3 局部边界连接
11.1.4 hough变换边界连接
11.2 门限分割
11.2.1 基本全局门限
11.2.2 基本自适应门限
11.3 基于区域的分割
11.3.1 区域生长
11.3.2 区域分裂与合并
11.4 本章小结

第12章 图像表示与描述
12.1 图像外部表示
12.1.1 边界像素坐标表示
12.1.2 链码
12.1.3 多边形近似
12.1.4 标记
12.2 图像内部表示
12.2.1 外接矩形表示
12.2.2 外接多边形表示
12.2.3 骨架表示
12.3 图像外部特征描述
12.3.1 边界几何特征描述
12.3.2 边界傅里叶描述
12.4 图像内部特征描述
12.4.1 纹理描述
12.4.2 不变矩描述
12.4.3 主成分描述
12.5 本章小结
附录A 使用的函数列表
参考文献