《MATLAB圖像處理寶典》是電子工業出版社2011年9月1日出版的圖書。本書全面而細緻地講解了MATLAB圖像處理。
基本介紹
- 書名：MATLAB圖像處理寶典
- 頁數：480頁
- 出版社：電子工業出版社
- 出版時間：2011年9月1日
基本信息,圖書簡介,圖書目錄,
基本信息
出版社: 電子工業出版社; 第1版 (2011年9月1日)叢書名: 寶典叢書
其他: 480頁
ISBN: 9787121143267
條形碼: 9787121143267
字數：871
頁碼：480
開本：16
圖書簡介
全書從內容上分為3部分，共19章。第1部分“基礎篇”，包括第1章到第8章。首先講解了MATLAB圖像處理的特點及其學習方法、數字圖像的基本知識，隨後介紹了MATLAB顏色和三維物體描述、光照與材質，通過掌握這部分內容可以提高用戶的三維表達能力，最後介紹了科學計算可視化，並以聲學計算的MATLAB的圖像表現為例進行了詳細說明。第2部分“圖像處理工具箱詳解”，包括第9章到第13章。本部分首先對圖像處理工具箱的基礎知識進行了概述，隨後介紹了圖像處理工具箱的圖像變換、數學形態學、圖像增強和圖像復原等功能。本部分是從基礎知識到具體套用的橋樑，是讀者實現MATLAB圖像處理必須熟悉和掌握的內容。第3部分“圖像處理實務”，包括第14章到第19章。本部分首先對小波變換進行了套用的介紹，隨後講解了圖像分割這個比較活躍的研究領域，接著介紹了圖像表示與描述、模式識別方面的內容，這部分內容屬於比較高級的圖像套用，最後結合實例講解了基於圖像的MATLAB摩擦學仿真。
本書寫作結構明晰、圖文並茂、案例豐富、具有很強的可操作性。實例的選取兼顧深度與廣度，對實際問題的現象、產生原因和相關原理進行了深入淺出的講解。
《MATLAB圖像處理寶典》是對圖像處理有需求但對編程不熟悉的人士及MATLAB圖像套用開發人員的參考指南。《MATLAB圖像處理寶典》既可以作為學校或培訓機構及企業的HATLAB圖像處理教程，也適合作為HATLAB圖像開發的案頭參考書，也可以作為自學HATLAB的參考用書。
圖書目錄
第1部分 基礎篇 1
第1章 MATLAB圖像處理工具與安裝設定 2
1.1 MATLAB的版本 2
1.2 7.1版圖像處理工具箱的新特性 3
1.2.1 新的corner函式探測圖像中的角點處 3
1.2.2 imtool中有效顯示和導航任意格式的超大圖像 4
1.2.3 使用blockproc函式控制填充動作 5
1.2.4 blockproc函式支持JPEG2000檔案格式寫入 5
1.2.5 dicomread函式功能增強 5
1.2.6 nitfinfo函式的圖像放大區域現在返回一個數值 6
1.2.7 新版本中性能提升的函式 6
1.2.8 被移除的函式和函式元素 6
1.3 4.0版圖像獲取工具箱的新特性 6
1.3.1 支持GigE Vision 7
1.3.2 支持Linux 作業系統 7
1.3.3 視頻裝置信號獲取模組的展開代碼生成 8
1.3.4 支持蘋果作業系統 8
1.3.5 支持新Matrox硬體 8
1.3.6 新版的圖像相關工具箱個人評價 8
1.4 MATLAB安裝問題 9
1.4.1 MATLAB和硬體的衝突問題 9
1.4.2 將MATLAB安裝在中文目錄下引起的問題 10
1.4.3 License衝突問題 11
1.4.4 MATLAB和Windows Vista作業系統的兼容性問題 11
1.4.5 安裝MATLAB的其他相關問題 11
1.5 MATLAB R2010b安裝指導 12
1.6 小結 16
第2章 MATLAB圖像處理的特點及學習方法 17
2.1 MATLAB與其他圖像處理軟體的比較 17
2.2 MATLAB圖像處理程式的開發特點 19
2.3 MATLAB圖像處理適用人員 19
2.4 從圖像入手學習MATLAB 21
2.4.1 視覺圖像和MATLAB的聯繫 21
2.4.2 圖像在MATLAB中的處理 22
2.4.3 MATLAB中的三維數據場處理 23
2.5 MATLAB圖像處理研究的基本問題 24
2.6 MATLAB圖像處理新功能的相關函式 25
2.6.1 函式命令corner 25
2.6.2 函式命令rsetwrite 27
2.6.3 函式命令blockproc 29
2.7 更新的Demos 32
2.7.1 對大圖像進行塊處理 33
2.7.2 計算大圖像的統計數據 36
2.7.3 並行批處理多個圖像檔案 41
2.7.4 視頻和圖像處理模組庫部分新Demo簡介 45
2.8 小結 46
第3章 數字圖像基礎 47
3.1 數字圖像 47
3.1.1 圖像的概念 47
3.1.2 圖像信息的重要性 49
3.2 圖像採集基本知識 50
3.2.1 電視攝像機 50
3.2.2 電荷-耦合裝置 50
3.2.3 解析度 51
3.2.4 圖像採集卡基本知識 52
3.3 圖像處理和分析 52
3.3.1 圖像處理和圖像分析問題 52
3.3.2 圖像變換 55
3.4 數字圖像技術套用 56
3.4.1 材料科學研究中的計算機圖像分析與處理 56
3.4.2 MATLAB材料科學的相關處理 57
3.4.3 醫學圖像 62
3.4.4 MATLAB醫學圖像的相關處理 64
3.4.5 使用MATLAB查找地震中心 67
3.4.6 常見數字圖像行業套用 71
3.5 MATLAB可讀的圖像及視頻的格式 72
3.5.1 圖像格式 72
3.5.2 視頻格式 76
3.6 小結 78
第4章 MATLAB圖形繪製 79
4.1 基本二維圖形的繪製 79
4.1.1 創建簡單的二維圖形 79
4.1.2 精確繪圖 83
4.1.3 二維圖形修飾 85
4.1.4 多幅圖形共用圖形視窗 86
4.2 特殊二維圖形的繪製 87
4.2.1 直方圖 87
4.2.2 條形圖 88
4.2.3 餅圖 90
4.2.4 柄圖 91
4.2.5 階梯圖 92
4.2.6 面積圖 93
4.2.7 彗星圖 94
4.2.8 帕累托圖 94
4.2.9 散點圖 95
4.2.10 散點矩陣圖 96
4.2.11 極坐標圖 97
4.2.12 等高線圖 98
4.3 三維圖形的繪製 99
4.3.1 創建簡單的三維圖形 99
4.3.2 三維線性圖形 99
4.3.3 平面格線點的生成 100
4.3.4 曲面格線圖和網面圖 101
4.4 套用實例 102
4.4.1 三維繪圖程式編譯實例 102
4.4.2 Excel調用MATLAB三維繪圖 103
4.4.3 凸輪繪製 105
4.5 小結 106
第5章 顏色和三維物體描述 107
5.1 顏色模型分類 107
5.1.1 顏色的混色表示法 108
5.1.2 顏色的顯色表示法 109
5.2 顏色的相關知識 109
5.2.1 色度學相關知識 109
5.2.2 CIE色度圖 112
5.3 常用的顏色模型——彩色圖像模式 115
5.3.1 RGB模式 115
5.3.2 CMYK模式 116
5.3.3 Lab模式 116
5.3.4 HSV模式 116
5.3.5 HSL模式 117
5.3.6 YUV模式 117
5.3.7 YCbCr模式 118
5.3.8 YIQ模式 118
5.4 MATLAB顏色空間轉換 118
5.4.1 YIQ空間與RGB空間轉換 118
5.4.2 HSV空間與RGB空間轉換 120
5.4.3 YCbCr空間與RGB空間的轉換 122
5.5 常用視頻色彩編碼 124
5.5.1 YUV 124
5.5.2 YCbCr 124
5.6 三維物體描述 125
5.6.1 二維笛卡兒坐標系統 125
5.6.2 三維笛卡兒坐標系統 125
5.6.3 繪製三角形 126
5.6.4 三維圖元 126
5.6.5 表面和頂點法向量 127
5.7 小結 128
第6章 MATLAB的光照與材質 129
6.1 OpenGL基礎知識 129
6.1.1 OpenGL基本理解 129
6.1.2 OpenGL工作流程 130
6.1.3 OpenGL圖形操作步驟 131
6.1.4 OpenGL基本功能 131
6.1.5 真實感圖形基本概念 132
6.1.6 光照模型 132
6.1.7 明暗處理 133
6.1.8 材質 134
6.2 MATLAB圖像渲染實例 135
6.2.1 公式生成數據圖像渲染 135
6.2.2 球體的不同渲染效果 136
6.3 Light對象 137
6.3.1 光照命令 137
6.3.2 給場景添加光照 138
6.3.3 影響光照效果的屬性 138
6.3.4 光照算法 139
6.4 圖形對象的反射特性——材質 140
6.4.1 鏡面反射和漫反射 140
6.4.2 環境燈光 140
6.4.3 鏡面指數 141
6.4.4 鏡面顏色反射係數 141
6.4.5 背面燈光 141
6.4.6 數據空間中的燈光配置 142
6.5 小結 143
第7章 科學計算可視化 145
7.1 科學計算可視化基礎 145
7.1.1 科學計算可視化的重要意義 145
7.1.2 套用領域 146
7.1.3 套用實例 149
7.2 科學計算可視化的常用方法 149
7.2.1 二維平面數據場的可視化方法 149
7.2.2 三維空間數據場的方法 150
7.2.3 向量場可視化方法 152
7.3 二維平面數據場可視化 153
7.4 三維流場繪圖 154
7.4.1 流錐圖——coneplot函式 154
7.4.2 流線圖——streamline函式 155
7.4.3 流管圖——streamtube函式 156
7.4.4 流帶圖——streamribbons函式 157
7.4.5 帶圓錐圖的向量場 159
7.5 小結 161
第8章 聲學計算的MATLAB的圖像表現 162
8.1 聲場分布狀態 162
8.1.1 脈動球點聲源聲場 163
8.1.2 兩個同相小球源的輻射聲場 167
8.1.3 無限大障板上圓形活塞的輻射 174
8.2 聲學發射陣的指向性 186
8.2.1 陣的指向性 186
8.2.2 換能器陣 189
8.3 本章小結 202
第2部分 圖像處理工具箱詳解 203
第9章 圖像處理工具箱基礎 204
9.1 圖像處理的基本操作 204
9.2 圖像處理的高級套用 206
9.3 圖像處理工具箱支持的基本圖像類型 211
9.3.1 索引色圖像 211
9.3.2 灰度圖像 212
9.3.3 RGB圖像 212
9.3.4 二值圖像 213
9.3.5 多幀圖像 213
9.4 圖像類型轉換 214
9.4.1 抖動算法圖像轉換 214
9.4.2 RGB圖像轉換為灰度圖像 215
9.4.3 RGB圖像轉換為索引圖像 216
9.4.4 灰度圖像轉換為索引圖像 217
9.4.5 索引圖像轉換為灰度圖像 218
9.4.6 索引圖像轉換為RGB圖像 219
9.4.7 閾值法圖像轉換為二值圖像 219
9.4.8 將值法灰度圖像轉換為索引圖像 220
9.4.9 矩陣轉換為圖像 221
9.5 小結 221
第10章 圖像變換 222
10.1 圖像變換概述 222
10.2 傅立葉變換 223
10.2.1 一維連續傅立葉變換 223
10.2.2 一維離散傅立葉變換 223
10.2.3 二維連續傅立葉變換 224
10.2.4 二維離散傅立葉變換 224
10.2.5 MATLAB中的快速傅立葉變換函式 226
10.3 離散傅立葉變換的性質 228
10.3.1 可分離性 228
10.3.2 平移性 229
10.3.3 周期性及共軛對稱性 231
10.3.4 旋轉性質 231
10.3.5 線性性質 231
10.3.6 F(0,0)與圖像均值的關係 232
10.3.7 圖像拉普拉斯運算元處理後的傅立葉變換 232
10.3.8 卷積與相關定理 232
10.4 快速傅立葉變換的套用 233
10.4.1 濾波器頻率回響 233
10.4.2 快速卷積 233
10.4.3 圖像特徵識別 235
10.5 離散餘弦變換 236
10.5.1 連續實偶函式的傅立葉變換 236
10.5.2 離散餘弦變換 237
10.6 MATLAB中的離散餘弦變換函式 238
10.6.1 離散二維餘弦變換 238
10.6.2 二維離散餘弦逆變換 239
10.7 離散餘弦變換和圖像壓縮 240
10.8 radon變換 241
10.8.1 圖像在指定方向上的radon變換 242
10.8.2 利用radon變換檢測直線 243
10.8.3 radon逆變換及套用 244
10.9 小結 247
第11章 數學形態學 248
11.1 數學形態學基礎 248
11.1.1 數學形態學的概念 248
11.1.2 數學形態學的套用 249
11.1.3 MATLAB中的常用數學形態學函式 250
11.1.4 數學形態學的一般套用步驟 250
11.2 數學形態學基本運算 252
11.2.1 膨脹和腐蝕 252
11.2.2 數學形態學重建 258
11.2.3 距離變換 259
11.2.4 對象、區域和特徵度量 261
11.2.5 查找表 262
11.2.6 基於數學形態學的數字識別例子 263
11.2.7 MATLAB數學形態學函式在工作中的套用 265
11.3 小結 265
第12章 圖像增強 266
12.1 圖像增強概述 266
12.1.1 空域變換增強 266
12.1.2 空域濾波增強 267
12.1.3 頻域增強 267
12.2 點運算 268
12.2.1 灰度級修正 268
12.2.2 灰度變換 269
12.2.3 直方圖修正 270
12.3 MATLAB灰度變換 271
12.3.1 imadjust函式 271
12.3.2 動態範圍壓縮 274
12.4 MATLAB直方圖修正 274
12.4.1 直方圖均衡化 275
12.4.2 直方圖匹配 276
12.5 平滑濾波器 277
12.5.1 掩模消噪法 279
12.5.2 鄰域平均法 281
12.5.3 多圖像平均法 283
12.6 中值濾波器 283
12.7 銳化濾波器 285
12.7.1 空域高通濾波 286
12.7.2 梯度圖像輸出方法 287
12.8 頻域增強 289
12.8.1 布特沃斯低通濾波器實例 289
12.8.2 同態濾波 291
12.9 偽彩色處理 293
12.9.1 彩色圖像的偽彩色處理 294
12.9.2 灰度分層法偽彩色處理 295
12.9.3 灰度變換法的彩色處理 295
12.9.4 頻域偽彩色處理 296
12.9.5 多光譜圖像的偽彩色處理——在遙感學中常用 296
12.10 小結 297
第13章 圖像復原 298
13.1 理解圖像復原 298
13.1.1 圖像模糊的起因 298
13.1.2 復原模型 299
13.1.3 PSF的重要性 299
13.2 模糊與噪聲 300
13.3 使用維納濾波器進行圖像復原 302
13.4 使用常規濾波器進行圖像復原 306
13.5 使用Lucy-Richardson算法進行圖像復原 310
13.6 使用盲解卷積算法進行圖像復原 316
13.7 小結 320
第3部分 圖像處理實務 321
第14章 小波變換在圖像中的套用 322
14.1 小波分析基礎 322
14.2 小波分析技術 323
14.2.1 連續小波變換 323
14.2.2 離散小波變換 325
14.2.3 小波重構 327
14.3 小波圖像壓縮 328
14.4 小波圖像消噪 332
14.4.1 基本原理 332
14.4.2 小波消噪的例子 332
14.5 小波圖像增強 336
14.6 小波圖像融合 337
14.7 小結 340
第15章 圖像分割 341
15.1 圖像分割基礎 341
15.1.1 圖像分割定義 341
15.1.2 邊緣檢測概述 342
15.2 邊緣檢測運算元 343
15.2.1 羅伯特（Roberts）邊緣運算元 343
15.2.2 索貝爾（Sobel）邊緣運算元 344
15.2.3 Prewitt邊緣運算元 344
15.2.4 拉普拉斯（Laplacian）邊緣運算元 345
15.2.5 坎尼（Canny）邊緣運算元 345
15.2.6 MATLAB程式實現 346
15.3 直線提取 349
15.3.1 Hough變換法 349
15.3.2 MATLAB程式實現 350
15.4 閾值分割 353
15.4.1 人工選擇法 354
15.4.2 自動閾值法 354
15.4.3 MATLAB程式實現 357
15.5 分水嶺算法 359
15.6 區域生長和分裂合併 361
15.6.1 區域生長法 361
15.6.2 區域分裂與合併 362
15.6.3 MATLAB四叉樹分解 363
15.7 其他分割方法 365
15.7.1 彩色圖像分割 365
15.7.2 聚類算法 366
15.7.3 MATLAB程式實現 366
15.8 小結 369
第16章 圖像表示與描述 370
16.1 形狀匹配的基本概念 370
16.2 形狀表示 371
16.2.1 鏈碼 371
16.2.2 樣條 372
16.2.3 多邊形近似 372
16.2.4 標記圖 373
16.3 骨架描述 374
16.3.1 骨架表示 374
16.3.2 骨架、細化和中軸 375
16.3.3 骨架算法 375
16.3.4 骨架的MATLAB程式實現 375
16.4 基於幾何特徵的形狀描述子 376
16.4.1 分散度 376
16.4.2 歐拉數 377
16.4.3 凹凸性 377
16.4.4 複雜性 378
16.4.5 偏心度 378
16.4.6 二值圖像的歐拉數的MATLAB程式實現 378
16.5 邊界描述子 379
16.6 區域描述 380
16.6.1 不變矩 381
16.6.2 形態學描述 381
16.6.3 MATLAB程式實現 384
16.7 紋理 385
16.7.1 直方圖統計特徵 386
16.7.2 灰度差分統計法 387
16.7.3 圖像灰度梯度方向矩陣 388
16.7.4 自相關函式法 388
16.7.5 傅立葉特徵 389
16.7.6 紋理的結構分析 390
16.7.7 小波分析 390
16.8 形狀識別的示例 391
16.9 小結 393
第17章 模式識別 394
17.1 模式識別 394
17.1.1 模式識別主要理論和方法 395
17.1.2 模式識別過程 397
17.2 統計模式識別 397
17.2.1 統計模式識別方法 397
17.2.2 特徵分析 399
17.2.3 特徵抽取 401
17.2.4 特徵選擇 402
17.2.5 Bayes分類器 403
17.3 神經網路識別 403
17.3.1 神經元模型 403
17.3.2 網路結構 404
17.3.3 反向傳播網路 406
17.3.4 圖像識別的MATLAB程式實現 409
17.4 模糊識別 411
17.4.1 圖像的模糊性 412
17.4.2 模糊子集的基本概念 412
17.4.3 基本術語與運算 413
17.4.4 模糊性的度量方法 414
17.4.5 模糊模式識別 414
17.5 小結 415
第18章 MATLAB圖像套用實例 416
18.1 圖像套用領域 416
18.2 生物識別技術 417
18.2.1 指紋識別原理 417
18.2.2 面部識別原理 418
18.2.3 指紋識別的MATLAB程式實現 419
18.3 數字水印技術 426
18.3.1 數字水印套用領域 426
18.3.2 數字水印技術特點 427
18.3.3 數字圖像水印算法 428
18.3.4 MATLAB程式實現 430
18.4 遙感圖像處理 432
18.4.1 多光譜圖像的特徵 433
18.4.2 MATLAB程式實現 434
18.5 小結 439
第19章 基於圖像的MATLAB摩擦學仿真 440
19.1 摩擦學表面的圖像生成及表現 440
19.1.1 三維表面描述規範 440
19.1.2 DEM的描述規範 441
19.1.3 DEM模型與摩擦表面三維幾何建立過程的相關性 441
19.1.4 摩擦學表面模型重構正確性檢驗 442
19.1.5 利用地表數據生成技術得到數位化粗糙表面 443
19.1.6 表面結構的生成 446
19.1.7 人造微米級表面織構的設計 448
19.2 摩擦學仿真計算相關參數的獲取 449
19.3 摩擦學仿真計算的程式編寫 452
19.3.1 基於真實表面的接觸模型 452
19.3.2 表面溫度分布的模擬計算 454
19.3.3 表面溫度分布的模擬計算通用程式 455
19.4 摩擦學仿真計算結果的圖像表現 457
19.5 小結 460
