MATLAB在數碼影像處理中的應用 MATLAB在数字图像处理中的应用

<內容簡介>

MATLAB是一種集算法開發，數據分析，數值計算和數據可視化於一體的高級技術計算語言，具有高效，功能強大，界面友好等特點，是目前工程界比較流行​​的工程模擬軟件。
陳剛，魏晗，高毫林編*的“MATLAB在數字圖像處理中的應用”以*新版的MATLAB 2015年為操作平臺，主要包括MATLAB數字圖像處理基礎和MATLAB數字圖像處理實例兩部分。**部分主要包括MATLAB和數字圖像處理基礎，數字圖像變換技術，數字圖像增強，數字圖像恢復，數字圖像編碼，數字圖像分割，數字圖像特徵分析與提取等;第二部分是實例部分，主要介紹基於神經網絡的水果自動識別，基於圖像特徵的火災檢測，基於全局特徵的圖像檢索，基於詞袋法的圖像檢索，基於詞袋法的圖像分類和基於位置敏感哈希的圖像聚類。
本書重點突出，基礎部分內容的講解從理論到實踐，由淺到深，從易到難，各個章節既相互獨立又前後關聯;實踐部分內容結合圖像處理現實應用，步驟講解詳細，語言淺顯易懂，實用性強，可操作性高。
本書主要面向初中級用戶，立足於MATLAB在數字圖像處理方面的應用，並且附帶較多的實例講解，所以既適合初學者，又適合有一定經驗的MATLAB使用者。

<目錄>

第一部分MATLAB數字圖像處理基礎
第1章MATLAB和數字圖像處理基礎
1.1 MATLAB簡介
1.1.1 MATLABR2015a的工作環境
1.1.2圖像處理工具箱
1.1.3計算機視覺工具箱
1.2 MATLAB的基礎知識
1.2.1 MATLAB的數據種類
1.2.2 MATLAB的中號文件
1.2.3 MATLAB的操作符
1.3數字圖像處理基礎
1.3.1數字圖像和圖像的數字模型
1.3.2常用的數字圖像格式
1.3.3數字圖像類型和轉換
1.3.4數字圖像的讀寫和顯示
1.4習題
第2章數字圖像變換技術
2.1圖像的算術運算
2.2圖像的幾何變換
2.2.1圖像的縮放運算
2.2.2圖像的平移運算
2.2.3圖像的旋轉運算
2.2.4圖像的插值運算
2.3圖像的霍夫變換
2.3.1霍夫變換基本原理
2.3.2基於MATLAB的圖像霍夫變換
2.4圖像的傅里葉變換
2.4.1傅里葉變換基本原理
2.4.2基於MATLAB的圖像傅里葉變換
2.5圖像的離散餘弦變換
2.6基於數學形態學的圖像變換
2.6.1數學形態學的基本概念
2.6.2基於MATLAB的圖像形態學處理
2.7綜合實例：指紋圖像的形態學處理
2.8習題
第3章數字圖像增強
3.1圖像空域增強
3.1.1圖像直接灰度變換
3.1.2圖像直方圖均衡
3.1.3圖像平滑
3.1.4圖像銳化
3.2圖像頻域增強
3.2.1圖像頻域低通濾波
3.2.2圖像頻域高通濾波
3.3綜合實例：基於遺傳算法的圖像自適應模糊增強
3.3.1基於模糊理論的圖像質量的測量函數
3.3.2基於遺傳算法的灰度圖像的自適應模糊增強
3.3.3灰度圖像增強算法拓展到彩色圖像增強
3.3.4實驗結果
3.3.5 MATLAB程序實現
3.4習題
參考文獻
第4章數字圖像恢復
4.1圖像退化和恢復模型和圖像噪聲
4.1.1圖像退化和恢復模型
4.1.2圖像噪聲
4.2圖像空域恢復技術
4.2.1均值濾波器
4.2.2排序統計濾波器
4.2.3自適應濾波器
4.3圖像頻域的恢復技術
4.3.1週期性噪聲
4.3.2帶阻濾波器
4.3.3帶通濾波器
4.4綜合實例：利用空域和頻域技術的降低噪聲
4.5習題
第5章數字圖像編碼
5.1基本概念
5.1.1圖像冗餘
5.1.2圖像的編碼與解碼
5.2無損圖像壓縮編碼
5.3有損圖像壓縮編碼
5.3.1 DPCM編碼
5.3.2離散餘弦變換編碼
5.3.3小波變換的基本原理
5.4圖像壓縮標準
5.4.1 JPEG
5.4.2 JPEG2000
5.5綜合實例：MATLAB實現JPEG圖像壓縮
第6章數字圖像分割
6.1圖像分割概述
6.1.1圖像分割定義
6.1.2圖像分割分類
6.2邊界分割技術
6.2.1邊緣檢測
6.2.2微分算子
6.3區域分割技術
6.3.1原理與分類
6.3.2全局閾值
6.4綜合實例：紅外車輛目標的分割
6.4.1感興趣區域的選擇
6.4.2基於遺傳算法的二維0TSU的圖像分割
6.4.3紅外車輛目標圖像的模糊邊緣檢測
6.4.4實驗結果
6.4.5 MATLAB程序實現
6.5綜合實例：車牌定位
6.5.1車牌圖像預處理
6.5.2車牌邊緣提取與形態學處理
6.5.3車牌區域位置確定
6.6習題
參考文獻
第7章數字圖像特徵分析與提取
7.1圖像顏色特徵
7.1.1圖像顏色模型
7.1.2顏色直方圖
7.1.3顏色矩
7.2圖像形狀特徵
7.2.1簡單的形狀特徵
7.2.2不變矩
7.3圖像紋理特徵
7.3.1灰度差分統計法
7.3.2灰度共生矩陣
7.4綜合實例：圖像車輛目標的綜合特徵提取與識別
7.4.1車輛目標閾值化分割
7.4.2車輛目標特徵提取
7.4.3車輛識別的RBF網絡設計
7.4.4 MATLAB程序實現
7.4.5實驗結果
7.5綜合實例：文本圖像的特徵分析與識別
7.5.1文本圖像特徵分析
7.5.2文本圖像識別算法
7.5.3文本圖像識別的MATLAB實現
7.6習題
參考文獻
第二部分MATLAB數字圖像處理實例
第8章基於神經網絡的水果自動識別
8.1水果自動識別總體框架
8.2圖像預處理
8.2.1圖像去噪
8.2.2圖像增強
8.2.3圖像二值化處理
8.3圖像邊緣檢測與特徵提取
8.3.1圖像邊緣檢測處理
8.3.2圖像標籤化處理
8.3.3圖像特徵參數計算
8.4基於BP神經網絡的水果識別
8.5小結
第9章基於圖像特徵的火災檢測
9.1火災火焰特徵分析
9.2火災煙霧特徵分析
9.3火災檢測系統框架
9.4火災檢測系統的MATLAB實現
9.4.1圖像讀取函數
9.4.2彩色圖像的灰度化
9.4.3邊緣檢測算子進行邊緣檢測
9.4.4估計RGB分量的分佈
9.4.5實現火焰檢測
9.4.6實現煙霧檢測
9.4.7實現主程序
9.5小結
參考文獻
第10章基於全局特徵的圖像檢索
10.1引言
10.2基於全局特徵圖像檢索的分析與設計
1O.2.1設計要求
10.2.2設計分析
1O.2.3設計步驟
第LL章基於詞袋法的圖像檢索
11.1引言
11.2基於詞袋法的圖像檢索的分析與設計
11.2.1設計要求
11.2.2設計分析
11.2.3設計步驟
第12章基於詞袋法的圖像分類
12.1引言
12.2基於詞袋法的圖像分類的分析與設計
12.2.1設計要求
12.2.2設計分析
12.2.3設計步驟
第13章基於位置敏感哈希的圖像聚類
13.1引言
13.2基於位置敏感哈希的圖像聚類
13.2.1設計要求
13.2.2設計分析
13.2.3設計步驟
參考文獻