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內容簡介

　　《MATLAB圖像處理實例詳解》全麵、係統地介紹瞭MATLAB在數字圖像處理中的各種技術及應用。本書對圖像處理的基礎概念做瞭必要交代，重點給齣瞭MATLAB在圖像處理各個環節中的實現方法，在講解各個知識點時列舉瞭豐富的實例，使得本書應用性很強。書中的實例程序完整，在基於MATLAB編程的圖像處理應用和開發中有很高的實用價值。本書附帶1張光盤，收錄瞭本書重點內容的配套多媒體教學視頻及書中涉及的實例源文件。這些資料可以大大方便讀者高效、直觀地學習本書內容。
　　《MATLAB圖像處理實例詳解》共15章，分為3篇。第1篇為MATLAB及圖像基礎，涵蓋的內容有圖像基礎、MATLAB基礎和MATLAB數字圖像處理基礎；第2篇為基於MATLAB的常見圖像處理技術，涵蓋的內容有數字圖像的運算、數字圖像增強技術、數字圖像復原技術、圖像分割技術、圖像變換技術和彩色圖像處理；第3篇為基於MATLAB的高級圖像處理技術及應用，涵蓋的內容有圖像壓縮編碼、圖像特徵分析、圖像形態學處理、小波在圖像處理中的應用、基於Simulink的視頻和圖像處理和MATLAB圖像處理綜閤實例。
　　《MATLAB圖像處理實例詳解》主要麵嚮廣大從事數字圖像處理的工程設計人員、從事高等教育的專任教師、高等院校的在讀學生及相關領域的廣大科研人員。
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　　《MATLAB圖像處理實例詳解》涵蓋的內容及視頻：
　　數字圖像基礎（42分鍾視頻）
　　MATLAB基礎（115分鍾視頻）
　　MATLAB數字圖像處理基礎（72分鍾視頻）
　　數字圖像的運算（60分鍾視頻）
　　數字圖像增強技術（36分鍾視頻）
　　數字圖像復原技術（33分鍾視頻）
　　圖像分割技術（25分鍾視頻）
　　圖像變換技術（47分鍾視頻）
　　彩色圖像（14分鍾視頻）
　　圖像壓縮編碼（40分鍾視頻）
　　圖像特徵分析（66分鍾視頻）
　　圖像形態學處理（34分鍾視頻）
　　小波在圖像處理中的應用（59分鍾視頻）
　　基於Simulink的視頻和圖像處理（41分鍾視頻）
　　圖像處理的MATLAB實例（54分鍾視頻）

作者簡介

　　楊丹，博士，講師。一直從事智能信息檢測和分析等研究。主持完成中央高校基礎科研青年教師啓動基金項目1項；參與國傢自然科學基金項目2項；申請發明專利2項；獲得實用新型專利2項；撰寫教材1部。2010年至2012年在東北大學博士後流動站工作。2013年作為國傢公派訪問學者赴美國俄剋拉荷馬州立大學進修。近年來以作者在國內外雜誌和會議上發錶研究論文20多篇，其中被EI或ISTP檢索16篇。主講課程有《電子技術基礎》（模擬電子&數字電子）、《醫學成像係統》和《生物醫學電子學》等。

　　趙海濱，講師，博士。現任職於東北大學機械工程與自動化學院。分彆於2002年、2005年和2009年獲得瞭東北大學信息科學與工程學院學士、碩士和博士學位。2012年3月至8月在美國俄剋拉荷馬大學做訪問學者。擅長數字信號處理、圖像處理、模式識彆和嵌入式係統開發。具有多年的MATLAB編程經驗。主持省部級基金項目1項；曾參與國傢自然科學基金項目2項；編寫教材2部。近年來以作者在國內外雜誌和會議上發錶研究論文20多篇，其中被EI或ISTP檢索15篇。

　　龍哲，講師，東北大學生物醫學工程專業在讀博士。2003年獲得瞭東北大學生物醫學工程學士學位。2008年獲得瞭東北大學電路與係統碩士學位。多年來一直從事信號處理與分析及生物電磁場的研究，具有豐富的MATLAB教學與編程經驗。曾參與多部教材的編寫。

內頁插圖

目錄

第1篇 MATLAB基礎
第1章 數字圖像基礎（ 教學視頻：42分鍾）
1.1 數字圖像處理簡介
1.1.1 什麼是圖像
1.1.2 圖像的分類
1.1.3 數字圖像的産生
1.1.4 數字圖像處理的研究內容
1.1.5 數字圖像處理的實驗工具
1.2 圖像的錶示方法
1.2.1 二進製圖像
1.2.2 灰度圖像
1.2.3 RGB圖像
1.2.4 索引圖像
1.2.5 多幀圖像
1.3 圖像的數據結構
1.3.1 矩陣
1.3.2 鏈碼
1.3.3 拓撲結構
1.3.4 關係結構
1.4 計算機中的圖像文件格式
1.4.1 BMP文件格式
1.4.2 GIF文件格式
1.4.3 JPEG文件格式
1.4.4 TIFF文件格式
1.5 本章小結
習題
第2章 MATLAB基礎（ 教學視頻：115分鍾）
2.1 MATLAB簡介
2.1.1 MATLAB發展史
2.1.2 MATLAB R2010a新功能和特點
2.1.3 MATLAB運行環境
2.1.4 MATLAB的工作界麵
2.1.5 MATLAB的常用命令
2.1.6 MATLAB的幫助係統
2.2 MATLAB的數據類型
2.2.1 數值類型
2.2.2 字符與字符串
2.2.3 邏輯類型
2.2.4 函數句柄
2.2.5 結構類型
2.2.6 細胞數組類型
2.3 MATLAB的運算符
2.3.1 算術運算符
2.3.2 關係運算符
2.3.3 邏輯運算符
2.3.4 運算優先級
2.4 MATLAB的矩陣
2.4.1 矩陣的建立
2.4.2 矩陣的操作
2.4.3 矩陣運算相關函數
2.5 MATLAB控製語句
2.5.1 循環結構
2.5.2 選擇結構
2.5.3 程序流程控製
2.6 MATLAB的m文件
2.6.1 m文件的分類
2.6.2 m文件的編寫
2.6.3 m文件的調試
2.7 MATLAB圖形可視化
2.7.1 MATLAB繪圖步驟
2.7.2 二維圖形繪製
2.7.3 圖形的修飾
2.7.4 特殊圖形的繪製
2.8 本章小結
習題
第3章 MATLAB圖像處理基礎（ 教學視頻：72分鍾）
3.1 圖像處理工具箱
3.1.1 圖像處理工具箱使用嚮導
3.1.2 學習更多關於圖像處理工具箱
3.2 圖像類型的轉換
3.2.1 RGB圖像轉換為灰度圖像
3.2.2 RGB圖像轉換為索引圖像
3.2.3 灰度圖像轉換為索引圖像
3.2.4 索引圖像轉換為灰度圖像
3.2.5 索引圖像轉換為RGB圖像
3.2.6 二值圖像的轉換
3.2.7 數值矩陣轉換為灰度圖像
3.3 圖像文件的讀寫
3.3.1 文件信息讀取
3.3.2 圖像文件的讀取
3.3.3 圖像文件的保存
3.4 圖像文件的顯示
3.4.1 圖像顯示函數
3.4.2 像素信息的顯示
3.5 視頻文件的讀寫
3.5.1 視頻文件的讀取
3.5.2 視頻文件的播放
3.6 本章小結
習題
第2篇 基於MATLAB的常見圖像處理技術
第4章 數字圖像的運算（ 教學視頻：54分鍾）
4.1 圖像的像素運算
4.1.1 圖像點運算
4.1.2 圖像代數運算
4.1.3 圖像邏輯運算
4.2 圖像的幾何變換
4.2.1 圖像的平移
4.2.2 圖像的鏡像
4.2.3 圖像的縮放
4.2.4 圖像的轉置
4.2.5 圖像的鏇轉
4.2.6 圖像的剪切
4.2.7 圖像的空間變換
4.3 圖像的鄰域和塊操作
4.3.1 圖像的鄰域操作
4.3.2 圖像的區域選取
4.4 本章小結
習題
第5章 圖像增強技術（ 教學視頻：36分鍾）
5.1 圖像增強技術介紹
5.2 圖像質量評價介紹
5.3 空域內的圖像增強
5.3.1 灰度變換增強
5.3.2 直方圖增強
5.4 圖像的統計特性
5.4.1 圖像均值
5.4.2 圖像的標準差
5.4.3 圖像的相關係數
5.4.4 圖像的等高綫
5.5 空域濾波
5.5.1 綫性空域濾波
5.5.2 非綫性空域濾波
5.6 頻域濾波
5.6.1 低通濾波
5.6.2 高通濾波
5.6.3 帶阻濾波器
5.6.4 同態濾波
5.6 本章小結
習題
第6章 圖像復原技術（ 教學視頻：33分鍾）
6.1 圖像復原技術介紹
6.2 圖像噪聲模型
6.2.1 噪聲介紹
6.2.2 噪聲的MATLAB實現
6.3 空域內的濾波復原
6.3.1 均值濾波
6.3.2 順序統計濾波
6.3.3 自適應濾波
6.4 圖像復原方法
6.4.1 逆濾波復原
6.4.2 維納濾波復原
6.4.3 約束最小二乘法復原
6.4.4 Lucy-Richardson復原
6.4.5 盲解捲積復原
6.5 本章小結
習題
第7章 圖像分割技術（ 教學視頻：25分鍾）
7.1 圖像分割技術介紹
7.2 邊緣分割技術
7.2.1 圖像中的綫段
7.2.2 微分算子
7.2.3 Canny算子
7.2.4 LOG算子
7.3 閾值分割技術
7.3.1 全局閾值
7.3.2 Otsu閾值分割
7.3.3 迭代式閾值分割
7.4 區域分割技術
7.4.1 區域生長法
7.4.2 分水嶺分割
7.5 本章小結
習題
第8章 圖像變換技術（ 教學視頻：47分鍾）
8.1 圖像變換技術介紹
8.2 圖像Radon變換
8.2.1 Radon變換介紹
8.2.2 Radon正變換
8.2.3 Radon反變換
8.3 圖像傅立葉變換
8.3.1 傅立葉變換的物理意義
8.3.2 傅立葉變換的定義及性質
8.3.3 傅立葉變換的MATLAB實現
8.3.4 傅立葉變換的應用
8.4 圖像離散餘弦變換
8.4.1 離散餘弦變換的定義
8.4.2 離散餘弦變換的MATLAB實現
8.4.3 離散餘弦變換的應用
8.5 其他圖像變換
8.5.1 Hadamard變換
8.5.2 Hough變換
8.6 本章小結
習題
第9章 彩色圖像處理（ 教學視頻：14分鍾）
9.1 彩色圖像基礎
9.1.1 三原色
9.1.2 色調、飽和度和亮度
9.2 彩色圖像的坐標變換
9.2.1 MATLAB中的顔色模型
9.2.2 MATLAB中顔色模型轉換
9.3 本章小結
習題
第3篇 基於MATLAB的高級圖像處理技術及應用
第10章 圖像壓縮編碼（ 教學視頻：24分鍾）
10.1 圖像壓縮編碼基礎
10.2 霍夫曼編碼及其MATLAB實現
10.2.1 基本原理
10.2.2 MATLAB實現
10.3 香農編碼及其MATLAB實現
10.3.1 基本原理
10.3.2 MATLAB實現
10.4 算術編碼及其MATLAB實現
10.4.1 基本原理
10.4.2 MATLAB實現
10.5 行程編碼及其MATLAB實現
10.5.1 基本原理
10.5.2 MATLAB實現
10.6 預測編碼及其MATLAB實現
10.6.1 基本原理
10.6.2 MATLAB實現
10.7 靜止圖像壓縮編碼標準--JPEG
10.7.1 JPEG標準
10.7.2 JPEG算法實現
10.8 本章小結
習題
第11章 圖像特徵分析（ 教學視頻：56分鍾）
11.1 顔色特徵描述及MATLAB實現方法
11.1.1 顔色矩
11.1.2 顔色直方圖
11.2 紋理特徵描述及MATLAB實現方法
11.2.1 灰度差分統計法
11.2.2 自相關函數法
11.2.3 灰度共生矩陣
11.2.4 頻譜分析法
11.3 形狀特徵描述及MATLAB實現方法
11.3.1 邊界錶示方法
11.3.2 邊界特徵描述
11.3.3 區域特徵描述
11.4 本章小結
習題
第12章 形態學圖像處理（ 教學視頻：34分鍾）
12.1 基本的形態學運算
12.1.1 基本概念
12.1.2 結構元素
12.1.3 膨脹與腐蝕
12.1.4 開運算和閉運算
12.2 組閤形態學運算
12.2.1 高帽濾波和低帽濾波
12.2.2 圖像填充操作
12.2.3 最大值和最小值
12.2.4 圖像的邊界測定
12.2.5 二值圖像的形態學操作
12.3 二值圖像的其他形態學操作
12.3.1 二值圖像的極限腐蝕
12.3.2 二值圖像的查錶操作
12.3.3 二值圖像的標記
12.3.4 二值圖像的對象選擇
12.3.5 二值圖像的麵積
12.3.6 二值圖像的歐拉數
12.4 本章小結
習題
第13章 小波在圖像處理中的應用（ 教學視頻：54分鍾）
13.1 小波變換基礎
13.1.1 小波變換的基本定義
13.1.2 小波變換的實現原理
13.2 與圖像相關的小波變換工具箱簡介
13.2.1 小波變換工具箱支持的圖像類型
13.2.2 小波變換工具箱提供的母小波
13.2.3 與圖像處理有關的小波變換函數
13.3 應用小波圖像去噪的MATLAB實現
13.3.1 小波圖像去噪原理
13.3.2 小波圖像去噪實現
13.4 應用小波圖像壓縮的MATLAB實現
13.4.1 小波圖像壓縮原理
13.4.2 小波圖像壓縮實現
13.5 應用小波圖像融閤的MATLAB實現
13.5.1 小波圖像融閤原理
13.5.2 小波圖像融閤實現
13.6 本章小結
習題
第14章 基於Simulink的視頻和圖像處理（ 教學視頻：15分鍾）
14.1 Video and Image Processing Blockset子模塊庫
14.1.1 分析和增強模塊庫
14.1.2 轉換模塊庫
14.1.3 濾波模塊庫
14.1.4 幾何變換模塊庫
14.1.5 形態學操作模塊庫
14.1.6 接收器模塊庫
14.1.7 輸入源模塊庫
14.1.8 統計模塊庫
14.1.9 文本和圖形模塊庫
14.1.10 變換模塊庫
14.1.11 工具模塊庫
14.2 圖像增強的Simulink實現
14.2.1 灰度變換增強
14.2.2 圖像平滑增強
14.2.3 圖像銳化增強
14.3 圖像轉換的Simulink實現
14.3.1 圖像類型轉換
14.3.2 色彩空間轉換
14.3.3 圖像求補
14.4 圖像幾何變換的Simulink實現
14.4.1 圖像的鏇轉
14.4.2 圖像的縮放
14.4.3 圖像的切變
14.5 圖像形態學描述的Simulink實現
14.5.1 膨脹和腐蝕
14.5.2 開啓和閉閤
14.5.3 形態學對圖像的操作
14.6 圖像處理綜閤實例的Simulink實現
14.7 本章小結
習題
第15章 圖像處理的MATLAB實例（ 教學視頻：42分鍾）
15.1 濾波反投影圖像重建算法的MATLAB實現
15.1.1 濾波反投影圖像重建算法的基本原理
15.1.2 濾波反投影圖像重建算法的MATLAB實現
15.2 車牌圖像傾斜校正算法的MATLAB實現
15.2.1 基於Hough變換的車牌圖像傾斜校正算法的實現
15.2.2 基於Radon變換的車牌圖像傾斜校正算法的實現
15.3 人臉識彆中核心算法的MATLAB實現
15.3.1 基於膚色的人臉區域檢測與分割的MATLAB實現
15.3.2 人眼檢測與定位的MATLAB實現
15.4 基於BP神經元網絡圖形識彆的MATLAB實現
15.4.1 BP神經網絡的結構及學習規則
15.4.2 基於MATLAB自編函數的圖形識彆實現
15.4.3 基於MATLAB神經網絡函數的圖形識彆實現
15.5 本章小結

前言/序言

　　圖像是物體透射或反射的光信息，通過人的視覺係統接受後，在大腦中形成的印象或認識，是自然景物的客觀反映。圖像，作為一種有效的信息載體，是人類獲取和交換信息的主要來源，其直觀性和易理解性是顯而易見的，是其他類信息所無法比擬的。實踐錶明，人類感知的外界信息，80%以上是通過視覺係統得到的。
　　一幅圖像可定義為一個二維函數或三維函數，當空間坐標和幅度值為有限離散的數值時，稱該圖像為數字圖像。對圖像進行的一係列的操作以達到預期目的的技術，稱為圖像處理。圖像處理可分為模擬圖像處理和數字圖像處理兩種方式。利用光學、照相和電子學方法對模擬圖像的處理稱為模擬圖像處理。數字圖像處理，簡稱為圖像處理，是指利用計算機來處理數字圖像，從而獲得某種預期結果的技術。同模擬圖像處理相比，數字圖像處理具有精度高、再現性好、通用性強和靈活性高等優點。隨著計算 MATLAB圖像處理實例詳解（附光盤） 下載 mobi epub pdf txt 電子書

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