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第1章 绪言1

1.1背景知识1

1.2什么是数字图像处理2

1.3 MATLAB和图像处理工具箱的背景知识3

1.4本书涵盖的图像处理范围3

1.5本书配套学习资源网站4

1.6符号5

1.7 MATLAB基础5

1.7.1 MATLAB桌面5

1.7.2使用MATLAB编辑器和调试器6

1.7.3获得帮助6

1.7.4保存和检索工作数据7

1.7.5数字图像的表示7

1.7.6图像的输入/输出和显示9

1.7.7类和图像类型10

1.7.8 M-函数编程12

1.8关于本书的参考文献24

1.9小结24

第2章 灰度变换与空间滤波25

2.1背景知识25

2.2灰度变换函数26

2.2.1 imadjust和stretchlim函数26

2.2.2对数及对比度扩展变换28

2.2.3指定任意灰度变换29

2.2.4针对灰度变换的某些公用M-函数30

2.3直方图处理与函数绘图35

2.3.1生成并绘制图像的直方图35

2.3.2直方图均衡化39

2.3.3直方图匹配法（规定化）42

2.3.4函数adapthisteq45

2.4空间滤波46

2.4.1线性空间滤波47

2.4.2非线性空间滤波52

2.5图像处理工具箱中标准的空间滤波器54

2.5.1线性空间滤波器54

2.5.2非线性空间滤波58

2.6将模糊技术用于灰度变换和空间滤波59

2.6.1背景知识60

2.6.2模糊集合介绍60

2.6.3使用模糊集合63

2.6.4一组自定义的模糊-函数68

2.6.5将模糊集合用于灰度变换81

2.6.6将模糊集合用于空间滤波83

2.7小结87

第3章 频域处理89

3.1二维离散傅立叶变换89

3.2在MATLAB中计算及观察二维DFT92

3.3频域滤波95

3.3.1基础知识95

3.3.2 DFT滤波的基本步骤99

3.3.3频域滤波的M-函数100

3.4从空域滤波器获得频域滤波器101

3.5在频域中直接生成滤波器105

3.5.1建立网格数组以实现频域滤波器105

3.5.2频域低通（平滑）滤波器106

3.5.3线框及表面绘制108

3.6高通（锐化）频域滤波器111

3.6.1高通滤波函数112

3.6.2高频强调滤波113

3.7选择性滤波115

3.7.1带阻和带通滤波器115

3.7.2陷波带阻和陷波带通滤波器117

3.8小结122

第4章 图像复原123

4.1图像退化/复原处理的模型123

4.2噪声模型124

4.2.1用imnoise函数为图像添加噪声124

4.2.2用给定分布产生空间随机噪声125

4.2.3周期噪声132

4.2.4估计噪声参数135

4.3仅有噪声的复原——空间滤波139

4.3.1空间噪声滤波器139

4.3.2自适应空间滤波器142

4.4通过频域滤波减少周期噪声144

4.5退化函数建模144

4.6直接逆滤波146

4.7维纳滤波147

4.8约束的最小二乘法（规则化）滤波149

4.9利用露西-理查德森算法的迭代非线性复原151

4.10盲去卷积154

4.11来自投影的图像重建155

4.11.1背景155

4.11.2平行射束投影和雷登变换156

4.11.3傅立叶切片定理与滤波反投影158

4.11.4滤波器的实现160

4.11.5利用扇形射束的滤波反投影重建161

4.11.6函数radon161

4.11.7函数iradon163

4.11.8扇形射束的数据处理166

4.12小结173

第5章 几何变换与图像配准175

5.1点变换175

5.2仿射变换179

5.3投影变换181

5.4应用于图像的几何变换182

5.5 MATLAB中的图像坐标系统184

5.5.1输出图像位置186

5.5.2控制输出网格188

5.6图像内插190

5.6.1二维内插192

5.6.2内插方法的比较193

5.7图像配准194

5.7.1配准处理195

5.7.2使用cpselect的手工特征选择和匹配195

5.7.3使用cp2tform推断变换参数196

5.7.4观察对准的图像197

5.7.5基于区域的配准199

5.7.6基于特征的自动配准202

5.8小结203

第6章 彩色图像处理205

6.1在MATLAB中彩色图像的表示205

6.1.1 RGB图像205

6.1.2索引图像207

6.1.3处理RGB图像和索引图像的函数210

6.2彩色空间之间的转换213

6.2.1 NTSC彩色空间213

6.2.2 YCbCr彩色空间214

6.2.3 HSV彩色空间214

6.2.4 CMY和CMYK彩色空间215

6.2.5 HSI彩色空间216

6.2.6独立于设备的彩色空间222

6.3彩色图像处理的基础知识229

6.4彩色变换230

6.5彩色图像的空间滤波237

6.5.1彩色图像的平滑处理237

6.5.2彩色图像的锐化处理240

6.6直接在RGB矢量空间中处理241

6.6.1使用梯度的彩色边缘检测241

6.6.2在RGB向量空间中分割图像244

6.7小结247

第7章 小波249

7.1背景249

7.2快速小波变换251

7.2.1使用小波工具箱的FWT252

7.2.2不使用小波工具箱的FWT257

7.3小波分解结构的处理264

7.3.1不使用小波工具箱编辑小波分解系数266

7.3.2显示小波分解系数270

7.4快速小波反变换274

7.5图像处理中的小波278

7.6小结282

第8章 图像压缩283

8.1背景283

8.2编码冗余286

8.2.1霍夫曼码289

8.2.2霍夫曼编码293

8.2.3霍夫曼译码298

8.3空间冗余305

8.4不相关的信息309

8.5 JPEG压缩311

8.5.1 JPEG312

8.5.2 JPEG 2000317

8.6视频压缩324

8.6.1 MATLAB图像序列和电影325

8.6.2时间冗余和运动补偿327

8.7小结334

第9章 形态学图像处理335

9.1预备知识335

9.1.1集合论中的基本概念335

9.1.2二值图像、集合及逻辑算子337

9.2膨胀和腐蚀338

9.2.1膨胀338

9.2.2结构元的分解340

9.2.3 strel函数341

9.2.4腐蚀343

9.3膨胀与腐蚀的结合345

9.3.1开操作和闭操作345

9.3.2击中或击不中变换347

9.3.3运用查询表349

9.3.4 bwmorph函数353

9.4标记连通分量355

9.5形态学重建358

9.5.1通过重建进行开操作359

9.5.2填充孔洞359

9.5.3清除边界物体360

9.6灰度级形态学360

9.6.1膨胀和腐蚀361

9.6.2开操作和闭操作362

9.6.3重建366

9.7小结369

第10章 图像分割371

10.1点、线和边缘检测371

10.1.1点检测372

10.1.2线检测373

10.1.3使用函数edge的边缘检测374

10.2使用霍夫变换的线检测381

10.2.1背景381

10.2.2与霍夫变换有关的工具箱函数383

10.3阈值处理386

10.3.1基础知识386

10.3.2基本全局阈值处理387

10.3.3使用Otsu’s方法的最佳全局阈值处理388

10.3.4使用图像平滑改进全局阈值处理391

10.3.5使用边缘改进全局阈值处理392

10.3.6基于局部统计的可变阈值处理396

10.3.7使用移动平均的图像阈值处理398

10.4基于区域的分割400

10.4.1基本表达式401

10.4.2区域生长401

10.4.3区域分离和聚合404

10.5使用分水岭变换的分割408

10.5.1使用距离变换的分水岭分割409

10.5.2使用梯度的分水岭分割410

10.5.3控制标记符的分水岭分割411

10.6小结413

第11章 表示与描述415

11.1背景知识415

11.1.1用于提取区域及其边界的函数416

11.1.2本章使用的MATLAB和IPT附加函数419

11.1.3一些基本的实用M-函数420

11.2表示422

11.2.1链码422

11.2.2使用最小周长多边形的多边形近似424

11.2.3标记430

11.2.4边界片段431

11.2.5骨骼432

11.3边界描述子433

11.3.1一些简单的描述子433

11.3.2形状数434

11.3.3傅立叶描述子435

11.3.4统计矩438

11.3.5拐角439

11.4区域描述子445

11.4.1函数regi onprops445

11.4.2纹理447

11.4.3不变矩456

11.5主分量描述458

11.6小结466

附录A M-函数汇总467

附录B ICE和MATLAB的图形用户界面485

附录C附加的自定义M-函数507

参考文献557

索引561