MATLAB应用丛书：MATLABR2008数字图像处理与分析实例教程

　　第1章 MATLAB概述 1
　　1.1 MATLAB入门 1
　　1.1.1 MATLAB概述 1
　　1.1.2 MATLAB窗口介绍 2
　　1.2 MATLAB编程基础 4
　　1.2.1 变量和数学运算 4
　　1.2.2 数组和矩阵 7
　　1.2.3 程序控制语句 11
　　1.2.4 MATLAB的输入和输出语句 16
　　1.3 M文件与M函数 17
　　1.4 MATLAB图像处理简介 19
　　1.5 小结 21
　　第2章 MATLAB图像运算 22
　　2.1 图像文件的读写 22
　　2.1.1 图像文件的读取 22
　　2.1.2 图像文件的写入 23
　　2.2 图像文件的显示 24
　　2.2.1 使用图像浏览器显示图像 24
　　2.2.2 使用imshow函数显示图像 26
　　2.3 图像的代数运算 28
　　2.4 点运算 33
　　2.4.1 线性点运算 33
　　2.4.2 非线性点运算 34
　　2.5 图像的几何运算 35
　　2.5.1 改变图像大小 36
　　2.5.2 图像的旋转 37
　　2.5.3 图像的比例缩放 38
　　2.5.4 空间变换 39
　　2.6 图像的领域和块操作 42
　　2.6.1 滑动领域操作 42
　　2.6.2 图像的块操作 45
　　2.7 几何畸变校正和图像配准 45
　　2.8 小结 48
　　第3章 MATLAB二维与三维图形绘制及动画 49
　　3.1 基本绘图命令 49
　　3.2 绘图选项 53
　　3.2.1 常用绘图选项 53
　　3.2.2 横轴和纵轴的控制 55
　　3.2.3 图形的缩放 56
　　3.2.4 函数分布的快速绘图 57
　　3.2.5 打印和其他选项 58
　　3.3 特殊坐标二维图形 59
　　3.4 二维图形处理 64
　　3.5 三维图形的绘制 69
　　3.5.1 基本的三维图形绘制函数 69
　　3.5.2 三维网格图 72
　　3.5.3 三维曲面图 75
　　3.5.4 三维等值线图 79
　　3.5.5 专用图形 82
　　3.6 三维图形的控制 88
　　3.6.1 控制图形视角 88
　　3.6.2 控制光照 91
　　3.7 动画 94
　　3.8 小结 95
　　第4章 MATLAB图像增强 96
　　4.1 图像增强原理、方法及体系结构 96
　　4.2 对比度增强 97
　　4.2.1 线性变换 97
　　4.2.2 非线性变换 99
　　4.3 空域变换增强 102
　　4.3.1 直接灰度调整 102
　　4.3.2 直方图增强 105
　　4.4 图像锐化 108
　　4.4.1 边界撮和锐化 109
　　4.4.2 同态滤波器图像增强的方法 110
　　4.4.3 锐化滤波器 111
　　4.4.4 图像锐化的应用 114
　　4.5 图像伪色彩增强 119
　　4.5.1 伪彩色增强 122
　　4.5.2 灰度分层法伪彩色处理 123
　　4.5.3 灰度变换法伪彩色处理 123
　　4.5.4 灰度变换MATLAB实现 125
　　4.5.5 频域伪彩色处理 127
　　4.6 图像频域增强 129
　　4.6.1 低通滤波 130
　　4.6.2 高通滤波 133
　　4.6.3 同态滤波 134
　　4.7 小结 136
　　第5章 MATLAB图像分割技术 137
　　5.1 图像分割概述 137
　　5.2 边缘检测 138
　　5.2.1 边缘检测概述 138
　　5.2.2 边缘检测方法 139
　　5.2.3 边界跟踪 143
　　5.2.4 MATLAB的实现 145
　　5.3 基于阈值选取的图像分割方法 148
　　5.3.1 灰度阈值分割 148
　　5.3.2 直方图阈值 149
　　5.3.3 最大熵阈值 150
　　5.3.4 二维直方图阈值 151
　　5.3.5 局部阈值法 153
　　5.4 基于区域的图像分割方法 154
　　5.4.1 区域长法 154
　　5.4.2 分裂-合并分割方法 157
　　5.4.3 四叉树分解的MATLAB实现 159
　　5.5 彩色图像分割 162
　　5.5.1 色彩空间 162
　　5.5.2 彩色模型 163
　　5.5.3 彩色模型变换 165
　　5.5.4 彩色分割策略 166
　　5.6 基于边缘检测的图像分割 167
　　5.6.1 Hough变换原理 167
　　5.6.2 Hough变换应用 169
　　5.7 小结 170
　　第6章 MATLAB图像编码与压缩 171
　　6.1 图像编码压缩概述 171
　　6.1.1 图像编码压缩的必要性和可能性 171
　　6.1.2 图像编码压缩方法简介 172
　　6.1.3 图像编码质量的评价 173
　　6.2 统计编码 175
　　6.2.1 哈夫曼编码 175
　　6.2.2 算术编码 179
　　6.2.3 行程编码 183
　　6.3 预测编码 184
　　6.3.1 DPCM编码 184
　　6.3.2 运动补偿 187
　　6.3.3 增量调制编码 188
　　6.4 变换编码 189
　　6.4.1 主成分变换（KLT） 189
　　6.4.2 离散余弦变换（DCT） 193
　　6.4.3 离散沃尔什-哈达玛变换（DWHT） 195
　　6.5 无损与有损压缩 195
　　6.5.1 无损预测编码 196
　　6.5.2 有损预测编码 197
　　6.6 小结 198
　　第7章 MATLAB图像变换 199
　　7.1 傅里叶变换 199
　　7.1.1 傅里叶变换基础 199
　　7.1.2 离散傅里叶变换 200
　　7.1.3 快速傅里叶变换 204
　　7.1.4 傅里叶变换的应用 205
　　7.2 离散余弦变换（DFT） 207
　　7.2.1 DFT的定义 208
　　7.2.2 DFT变换的应用 209
　　7.3 沃尔什-哈达玛变换 211
　　7.3.1 Walsh函数 211
　　7.3.2 沃尔什-哈达玛变换定义 212
　　7.3.3 沃尔什-哈达玛变换在图像中的应用 215
　　7.4 Radon变换 216
　　7.4.1 Radon变换基础 216
　　7.4.2 Radon逆变换 220
　　7.5 小波变换 222
　　7.5.1 小波变换基础 222
　　7.5.2 离散小波变换 224
　　7.5.3 小波分析在图像处理中的应用 226
　　7.6 图像的变换在图像压缩中的应用 234
　　7.6.1 图像压缩的基础 234
　　7.6.2 图像压缩的MATLAB实现 238
　　7.7 小结 241
　　第8章 数学形态学及其应用 242
　　8.1 数学形态学的概述 242
　　8.1.1 数学形态学 242
　　8.1.2 基本符号和定义 243
　　8.2 膨胀和腐蚀 245
　　8.2.1 膨胀和腐蚀的简介 245
　　8.2.2 结构元素 245
　　8.2.3 膨胀的MATLAB实现 249
　　8.2.4 腐蚀的MATLAB的实现 250
　　8.2.5 膨胀和腐蚀的组合运算 252
　　8.2.6 基于膨胀和腐蚀的形态学运算 254
　　8.3 区域、对象及特性度量 257
　　8.3.1 连通区域标记 257
　　8.3.2 选择对象 259
　　8.3.3 计算图像面积 259
　　8.3.4 欧拉数 260
　　8.4 查表操作 261
　　8.5 距离变换 262
　　8.6 小结 263
　　第9章 MATLAB图像处理技术应用 264
　　9.1 图像配准及识别 264
　　9.1.1 图像配准基础 264
　　9.1.2 图像配准的MATLAB实现 265
　　9.1.3 图像识别的基本原理 267
　　9.1.4 图像识别的MATLAB实现 271
　　9.2 在医学图像处理中的应用 273
　　9.2.1 概述 273
　　9.2.2 医学图像的灰度变换 274
　　9.2.3 基于高频强调滤波和直方图均衡化的医学图像增强 277
　　9.3 在汽车牌照识别系统中的应用 280
　　9.3.1 概述 280
　　9.3.2 确定牌照区域的4个坐标值 281
　　9.3.3 汽车牌照定位MATLAB举例 282
　　9.4 人脸图像自动识别技术的实现 284
　　9.4.1 人脸识别系统基本结构 285
　　9.4.2 人脸图像的预处理 286
　　9.4.3 人脸图像的特征提取 288
　　9.4.4 基于非负矩阵分解（NMF）的人脸特征提取算法 294
　　9.4.5 分类过程 297
　　9.4.6 识别结果 297
　　9.5 小结 298
　　第10章 MATLAB CUI界面 299
　　10.1 图形用户界面简介 299
　　10.2 MATLAB图像对象 300
　　10.2.1 uimenu对象 300
　　10.2.2 axes对象 306
　　10.2.3 uicontrol对象 313
　　10.3 小结 317
　　第11章 小波变换在图像处理中的应用 318
　　11.1 概述 318
　　11.2 傅里叶变换与小波变换的比较 319
　　11.3 小波分析与多辨分析的历史 319
　　11.4 小波分析的基本理论 321
　　11.4.1 从傅里叶变换到小波变换 321
　　11.4.2 傅里叶变换 322
　　11.4.3 短时傅里叶变换 322
　　11.4.4 小波变换 323
　　11.4.5 一维连续小波变换 323
　　11.4.6 高维连续小波变换 325
　　11.4.7 离散小波变换 326
　　11.5 小波包分析 327
　　11.5.1 小波包的定义 327
　　11.5.2 小波包的性质 328
　　11.5.3 小波包的空间分解 329
　　11.5.4 小波包算法 330
　　11.6 几种常用的小波 330
　　11.7 小波变换在图像处理中的应用 332
　　11.7.1 基于小波变换的图像局部压缩 332
　　11.7.2 小波变换用于图像压缩的一般方法 334
　　11.7.3 小波分析用于图像去噪 341
　　11.7.4 小波分析用于图像增强 345
　　11.7.5 小波分析用于图像融合 350
　　11.7.6 小波分析用于图像分解 351
　　11.8 小波包与图像边缘检测 354
　　11.8.1 基本原理 354
　　11.8.2 MATLAB例程分析 354
　　11.9 小波包分析用于图像压缩 356
　　11.9.1 基本原理 356
　　11.9.2 MATLAB例程分析 356
　　11.10 小波包与图像消噪 358
　　11.10.1 基本原理 358
　　11.10.2 MATLAB例程分析 359
　　11.11 小结 362
　　参考文献 363

　　《MATLAB R2008数字图像处理与分析实例教程》共分为11章，前3章为MATLAB基础部分，主要介绍了MATLAB的基础知识以及图像运算、二维图形绘制、三维图形绘制和动画的相关知识；从第4章到第11章主要是MATLAB图像处理与分析的基本内容，其中包括图像增强、图像分割技术、图像编码与压缩、图像变换、数学形态学及其应用、图像处理技术应用、CUI界面、小波变换在图像处理中的应用等内容。以上这些内容都是在MATLAB图像处理工具箱中来完成的。《MATLAB R2008数字图像处理与分析实例教程》可作为高等院校计算机、信息工程、电子技术、自动化工程、电气、通信、遥感、遥测、采矿、生物医学工程、电视技术等相关专业的高年级学生和研究生的图像处理教材，也可以作为工程技术人员或其他相关人员的参考书。