MATLAB圖像處理寶典

MATLAB圖像處理寶典

《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。

基本信息

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出版社: 電子工業出版社; 第1版 (2011年9月1日)

圖書封面MATLAB圖像處理寶典

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

本書全面而細緻地講解了MATLAB圖像處理,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。

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GIGEVision 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

5.3.8YIQ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 鏇轉性質 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

10.8radon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

12.3.1imadjust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

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