數字圖像處理技術——MATLAB實現

本書嘗試運用通俗易懂的語言及實例去講解原本晦澀的原理。同時,本書將理論與實例應用緊密結 合,在各章設置課後練習題及相應的實踐大作業,並將編程能力和系統設計能力作為重點,方便讀者快速 掌握數字圖像處理技術的基本理論與方法、實用技術及典型應用。這些設置不僅幫助讀者理解相關知識, 而且開闊讀者的思維及視野。 本書既有理論介紹,又有實踐案例分析,可以作為高等院校各專業本科生數字圖像處理課程的教材, 也可以作為從事數字圖像處理領域的科研工作者的參考書,還可以作為數據挖掘、人工智能等專業的研究 生教學用書。

目錄

第1章緒論

1.1數字圖像處理概述

1.1.1圖像

1.1.2數字圖像

1.1.3數字圖像處理

1.1.4數字圖像質量評判標準

1.2數字圖像處理的研究內容

1.3數字圖像處理的特點

1.4數字圖像處理技術的應用和發展

1.4.1數字圖像處理技術的應用

1.4.2數字圖像處理技術的發展動向

1.5本章小結

課後作業

第2章數字圖像基礎及其基本運算

2.1視覺基礎

2.1.1人眼視覺

2.1.2顏色視覺

2.2數字圖像基礎

2.2.1圖像數字化

2.2.2圖像表示與數據結構

2.2.3圖像的文件格式

2.3像素運算

2.3.1算術運算

2.3.2邏輯運算

2.4圖像的鄰域運算

2.5本章小結

課後作業

第3章圖像變換

3.1圖像變換分類

3.2圖像幾何變換的理論基礎

3.2.1矩陣與向量

3.2.2灰度插值法

3.3圖像幾何變換的基本方法

3.3.1圖像平移變換

3.3.2圖像放縮變換

3.3.3圖像旋轉變換

3.3.4圖像鏡像變換

3.3.5圖像仿射變換

3.3.6圖像透視變換

3.4圖像幾何變換的應用

3.4.1圖像畸變校正與測量識別

3.4.2圖像配準

3.5圖像正交變換的基本概念

3.5.1線性操作和非線性操作

3.5.2正交變換

3.6正交變換基本方法

3.6.1傅里葉變換

3.6.2二維離散餘弦變換

3.6.3小波變換

3.7圖像正交變換的應用

3.7.1基於離散餘弦變換與小波變換的圖像壓縮

3.7.2基於小波變換的圖像去噪

3.7.3基於小波變換的數字水印嵌入與提取

3.7.4基於小波變換的圖像融合

3.8本章小結

課後作業

附錄MATLAB實現代碼

第4章圖像增強

4.1概述

4.2點運算

4.2.1灰度變換法

4.2.2直方圖變換法

4.3空域濾波增強

4.3.1定義和方法

4.3.2平滑濾波

4.3.3銳化濾波器

4.4頻域濾波增強

4.4.1低通濾波

4.4.2高通濾波

4.4.3同態濾波

4.5彩色增強

4.5.1偽彩色增強法

4.5.2假彩色增強法

4.5.3真彩色增強法

4.6實驗案例 

4.6.1文物圖像增強技術

4.6.2人體骨骼圖像增強技術

4.6.3自動指紋識別技術

4.6.4醫學圖像增強技術

4.6.5礦井動態圖像增強技術

4.7本章小結

課後作業

附錄MATLAB實現代碼

第5章圖像復原

5.1概述

5.2圖像退化和圖像復原

5.3圖像噪聲模型

5.3.1噪聲的空間和頻率特性

5.3.2幾種重要的噪聲概率密度函數

5.4空間濾波消除頻率噪聲

5.4.1均值濾波器

5.4.2統計排序濾波器

5.4.3自適應濾波器

5.4.4自適應中值濾波器

5.5頻域濾波消除周期噪聲

5.5.1帶阻濾波器

5.5.2帶通濾波器

5.5.3陷波濾波器

5.6兩個退化函數模型

5.6.1大氣湍流模型

5.6.2運動模糊模型

5.7逆濾波

5.8維納濾波器

5.9約束最小二乘法濾波

5.10本章小結

課後作業

附錄MATLAB實現代碼

第6章圖像壓縮

6.1圖像壓縮基礎知識

6.1.1圖像壓縮原理概述

6.1.2圖像冗餘

6.1.3保真度準則

6.2圖像壓縮模型

6.2.1圖像壓縮的理論基礎

6.2.2圖像壓縮模型的種類

6.2.3圖像壓縮的目的

6.2.4信源編/解碼器

6.2.5通道編/解碼器

6.3圖像壓縮中的信息論

6.3.1信息的測量

6.3.2離散信源的模型化

6.3.3信息系統的一般模型

6.4圖像壓縮種類

6.4.1無損壓縮——熵編碼

6.4.2無損壓縮——字典編碼

6.4.3有損壓縮

6.5圖像壓縮標準

6.5.1靜止圖像壓縮標準

6.5.2視頻壓縮標準

6.6本章小結

課後作業

附錄MATLAB實現代碼

第7章圖像分割

7.1間斷檢測

7.1.1點檢測

7.1.2線檢測

7.1.3邊緣檢測

7.2基於邊緣檢測的圖像分割方法

7.2.1羅伯茨算子

7.2.2Prewitt算子

7.2.3索貝爾算子

7.2.4拉普拉斯算子

7.2.5高斯拉普拉斯算子

7.2.6Canny算子

7.2.7算子比較

7.3基於閾值的圖像分割方法

7.3.1基本思想

7.3.2門限處理

7.3.3全局門限處理

7.3.4自定義閾值

7.3.5自適應閾值

7.4基於區域的圖像分割方法

7.4.1基於區域的分割方法原理

7.4.2區域生長法

7.5基於形態學分水嶺的圖像分割方法

7.5.1基於形態學分水嶺的分割方法原理

7.5.2分水嶺分割法

7.6實驗內容

7.6.1車牌定位

7.6.2基於數字圖像處理技術的障礙物識別

7.6.3基於圖像分割的輪轂裂紋檢測

7.7本章小結

課後作業

附錄MATLAB實現代碼

參考文獻