數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)與實踐（MATLAB版）

　　本書主要介紹數(shù)字圖像處理的基本內(nèi)容及相應(yīng)的MATLAB程序?qū)崿F(xiàn)。主要內(nèi)容包括圖像的基本操作、圖像的基本運算、圖像變換、圖像的形態(tài)學(xué)操作、圖像增強、圖像去噪、圖像分割等。在內(nèi)容組織上注重理論與實踐的相輔相成，一方面通過對理論內(nèi)容進行簡明扼要的介紹，使讀者能夠順利進入實踐環(huán)節(jié)，另一方面通過實踐操作使讀者進一步理解并掌握相關(guān)內(nèi)容的理論本質(zhì)。本書提供了大量程序代碼和編程素材。本書適合作為高等院校數(shù)字圖像處理及相關(guān)課程的本科生和研究生教材，同時也可供相關(guān)科研人員、工程技術(shù)人員參考?！久襟w評論】評論【目錄】目錄第1章緒論 1.1基本概念 1.2MATLAB基礎(chǔ) 1.2.1MATLAB工具箱安裝 1.2.2幾個常用的MATLAB命令 1.2.3MATLAB的內(nèi)聯(lián)函數(shù)與匿名函數(shù) 1.2.4MATLAB GPU編程基礎(chǔ) 1.3本書內(nèi)容 本章實驗 實驗一MATLAB工具箱安裝 實驗二MATLAB基本操作 第2章圖像的基本操作 2.1數(shù)字圖像的離散化表示 2.1.1灰度圖像 2.1.2彩色圖像 2.2數(shù)字圖像的讀、寫和顯示 2.2.1圖像的讀取 2.2.2圖像的顯示 2.2.3圖像的保存 2.3鄰域操作與塊操作 2.3.1圖像的鄰域操作 2.3.2圖像的塊操作 本章實驗 實驗一灰度圖像的基本操作 實驗二彩色圖像的基本操作 實驗三圖像的鄰域操作 第3章圖像的基本運算 3.1代數(shù)運算 3.1.1圖像的疊加函數(shù) 3.1.2絕對值差函數(shù) 3.1.3圖像的減法運算 3.1.4圖像的乘法運算 3.1.5圖像的除法運算 3.1.6圖像的線性組合 3.1.7圖像的求補運算 3.2幾何變換 3.2.1改變圖像大小 3.2.2圖像的剪切 3.2.3圖像的旋轉(zhuǎn) 3.2.4圖像的幾何形變 本章實驗 實驗一圖像亮度的自適應(yīng)調(diào)整 實驗二使用基本運算添加圖像水印 實驗三仿射變換的MATLAB實現(xiàn) 第4章圖像的頻域操作 4.1傅里葉變換 4.1.1連續(xù)傅里葉變換 4.1.2離散傅里葉變換 4.1.3離散傅里葉變換的實現(xiàn) 4.1.4快速卷積的離散傅里葉變換實現(xiàn) 4.2離散余弦變換 4.2.1離散余弦變換定義 4.2.2離散余弦變換的實現(xiàn) 4.3小波變換 4.3.1小波變換的定義 4.3.2離散小波變換的實現(xiàn) 4.4Hough變換與Radon變換 4.4.1Hough變換 4.4.2Radon變換及實現(xiàn) 本章實驗 實驗一利用傅里葉變換進行文本定位 實驗二離散余弦變換練習 實驗三小波變換練習 實驗四Radon變換練習 第5章形態(tài)學(xué)圖像處理 5.1數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的集合論基礎(chǔ) 5.2二值形態(tài)學(xué) 5.3灰度形態(tài)學(xué) 5.4形態(tài)學(xué)操作的MATLAB實現(xiàn) 本章實驗利用imerode和imdilate函數(shù)實現(xiàn)圖像的開、閉操作 第6章圖像的空域增強 6.1基本知識 6.2灰度變換 6.3直方圖處理 6.3.1直方圖 6.3.2直方圖均衡化 6.4空域濾波 6.4.1平滑濾波 6.4.2銳化濾波 本章實驗 實驗一直方圖均衡化編程實現(xiàn) 實驗二灰度變換與直方圖均衡化比較 實驗三圖像空域濾波的塊操作實現(xiàn) 第7章圖像的頻域增強 7.1低通濾波 7.1.1傅里葉變換低通濾波 7.1.2小波變換低通濾波 7.2高通濾波 本章實驗 實驗一巴特沃斯濾波器的快速算法實現(xiàn) 實驗二頻域濾波器的圖像濾波 第8章圖像去噪 8.1噪聲模型及實現(xiàn) 8.1.1兩類常見的噪聲模型 8.1.2噪聲添加的實現(xiàn) 8.2噪聲濾除及效果評價 8.3細節(jié)保持的濾波器 8.3.1灰度最小方差濾波器 8.3.2k近鄰（KNN）平滑濾波器 8.3.3自適應(yīng)中值濾波器 8.3.4雙邊濾波器 8.3.5非局部均值濾波器 本章實驗 實驗一不同濾波器的濾波性能比較 實驗二細節(jié)保持濾波器的實現(xiàn) 第9章圖像分割 9.1點檢測與線檢測 9.1.1點檢測 9.1.2線檢測 9.2邊緣檢測 9.2.1圖像不連續(xù)性的數(shù)學(xué)刻畫 9.2.2Roberts算子 9.2.3Sobel算子 9.2.4Prewitt算子 9.2.5拉普拉斯算子 9.2.6LOG算子與DOG算子 9.2.7Canny算子 9.2.8形態(tài)學(xué)算子 9.3基于灰度閾值的圖像分割 9.3.1全局閾值分割 9.3.2局部閾值分割和多閾值分割 9.4區(qū)域生長法與分裂合并法進行圖像分割 9.4.1區(qū)域生長法 9.4.2分裂合并法 9.5使用分水嶺法進行圖像分割 本章實驗 實驗一基于Radon變換的灰度圖像線檢測 實驗二不同檢測算子的性能比較 實驗三閾值分割算法比較 實驗四圖像的四叉樹分解 實驗五分水嶺算法進行圖像分割 附錄A實驗報告參考模板 參考文獻

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