MATLAB在圖像處理中的應(yīng)用

第1章MATLAB基礎(chǔ)和MATLABR2006a的新特點(diǎn) 1

1.1MATLAB簡介 1

1.2MATLAB語言特點(diǎn) 2

1.3MATLABR2006a的新特點(diǎn) 3

1.4MATLABR2006a圖像處理工具箱的新特性 5

第2章MATLAB的圖形繪制 7

2.1MATLAB作圖的基本步驟 7

2.2MATLAB二維繪圖 8

2.2.1指令plot的簡單用法 8

2.2.2圖形的顏色、線型和繪圖字符 11

2.2.3二維圖形注釋命令 13

2.2.4指令fplot的用法 20

2.2.5指令plotyy的用法 22

2.2.6其他二維圖形繪制指令 23

2.3MATLAB三維繪圖 25

2.3.1基本的三維繪圖函數(shù) 25

2.3.2三維圖形的控制 38

2.4圖形動畫效果的繪制 45

第3章數(shù)字圖像基礎(chǔ) 47

3.1數(shù)字圖像的類型 48

3.1.1索引圖像 48

3.1.2灰度圖像 49

3.1.3RGB圖像 50

3.1.4二值圖像 51

3.1.5圖像序列 52

3.1.6圖像類型轉(zhuǎn)換 52

3.2數(shù)字圖像文件的格式 57

3.3數(shù)字圖像文件的讀寫 58

3.3.1圖像文件的讀取 58

3.3.2圖像文件的輸出 59

3.3.3圖像文件信息的查詢 59

3.4標(biāo)準(zhǔn)的圖像顯示技術(shù) 61

3.4.1imshow函數(shù) 62

3.4.2二值圖像的顯示方法 62

3.4.3灰度圖像的顯示方法 64

3.4.4索引圖像的顯示方法 65

3.4.5RGB圖像的顯示方法 66

3.4.6圖形文件中圖像的顯示 66

3.5特殊的圖像顯示技術(shù) 67

3.5.1添加顏色條 67

3.5.2顯示多幀圖像 68

3.5.3圖像上的區(qū)域縮放 71

3.5.4顯示多幅圖像 72

3.5.5紋理映射 74

3.5.6圖像顯示中的常見問題 76

3.6顏色空間 76

3.6.1幾種顏色模型 76

3.6.2顏色模型的轉(zhuǎn)換 78

第4章空域增強(qiáng) 83

4.1點(diǎn)運(yùn)算增強(qiáng) 84

4.1.1圖像數(shù)據(jù)矩陣統(tǒng)計信息 84

4.1.2直接灰度被調(diào)整 90

4.1.3直方圖增強(qiáng) 94

4.1.4圖像間的代數(shù)運(yùn)算增強(qiáng) 99

4.2空域?yàn)V波增強(qiáng) 104

4.2.1原理和分類 104

4.2.2平滑濾波器 105

4.2.3銳化濾波器 114

第5章頻域增強(qiáng) 119

5.1基本概念 119

5.2低通濾波 120

5.2.1理想低通濾波器 120

5.2.2巴特沃思低通濾波器 123

5.2.3指數(shù)低通濾波器 125

5.3高通濾波 128

5.3.1理想高通濾波器 128

5.3.2巴特沃思高通濾波器 130

5.3.3指數(shù)高通濾波器 132

5.4帶通和帶阻濾波 134

5.5同態(tài)濾波 138

5.6MATLAB線性濾波器的設(shè)計 140

5.6.1頻率變換法 141

5.6.2頻率采樣法 143

5.6.3窗口法 145

第6章圖像復(fù)原 151

6.1建立待處理的模型 151

6.2噪聲模型 152

6.2.1添加噪聲 152

6.2.2周期噪聲模型 153

6.2.3對噪聲參數(shù)的估計問題 154

6.3噪聲的復(fù)原 155

6.3.1空間噪聲濾波器 155

6.3.2自適應(yīng)空間濾波器 156

6.4周期噪聲的處理方法 158

6.5退化函數(shù)的建模 158

6.6直接逆濾波 160

6.7維納濾波 161

6.8約束的最小二乘方(正則)濾波 164

6.9Lucy-Richardson算法的迭代非線性復(fù)原 165

6.10約束去卷積 167

第7章圖像配準(zhǔn) 173

7.1圖像配準(zhǔn)的原理 173

7.2配準(zhǔn)的分類 174

7.3圖像配準(zhǔn)的流程 175

7.4圖像配準(zhǔn)的方法 177

7.4.1基于特征的圖像配準(zhǔn) 177

7.4.2基于互信息的圖像配準(zhǔn) 177

7.4.3基于灰度的圖像配準(zhǔn) 180

7.5醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn) 181

7.6醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)的發(fā)展 185

第8章彩色圖像處理 187

8.1MATLAB中彩色圖像的表示方法 187

8.1.1RGB圖像 187

8.1.2索引圖像 189

8.1.3RGB圖像、索引圖像和灰度圖像的相互轉(zhuǎn)換 192

8.2彩色空間轉(zhuǎn)換 196

8.3彩色圖像處理 203

8.3.1彩色補(bǔ)償 203

8.3.2彩色平衡 206

8.3.3平滑、濾波和銳化 208

8.4偽彩色圖像處理 212

8.4.1灰度分層法偽彩色處理 212

8.4.2灰度變換法偽彩色處理 213

8.4.3彩色圖像的偽彩色處理 213

8.4.4多光譜圖像的偽彩色處理 214

8.4.5頻域偽彩色處理 214

第9章圖像壓縮 217

9.1圖像壓縮與編碼概述 217

9.1.1編碼冗余 218

9.1.2像素間冗余 219

9.1.3心理視覺冗余 219

9.2無損壓縮技術(shù) 219

9.2.1哈夫曼編碼 219

9.2.2LZW編碼 222

9.2.3行程編碼 222

9.3有損壓縮技術(shù) 223

9.4圖像壓縮的國際標(biāo)準(zhǔn) 227

9.4.1二值圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn) 227

9.4.2靜態(tài)圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn) 228

9.4.3視頻壓縮標(biāo)準(zhǔn) 230

第10章圖像分割 233

10.1閾值分割法 233

10.1.1全局閾值法 234

10.1.2局部閾值法 235

10.1.3直方圖變換法 236

10.1.4松弛法 237

10.2邊緣檢測 237

10.2.1簡單的邊緣檢測算子 238

10.2.2Canny邊緣檢測 242

10.2.3Susan邊緣檢測 243

10.2.4小波邊緣檢測 245

10.3區(qū)域分割法 247

10.3.1區(qū)域生長算法 247

10.3.2基于四叉樹結(jié)構(gòu)的分割算法 248

10.4特征分割法 254

10.4.1紋理特征分割法 254

10.4.2顏色特征分割法 255

第11章小波圖像處理 261

11.1小波分析 261

11.1.1小波分析概述 261

11.1.2連續(xù)小波變換 262

11.1.3離散小波變換 264

11.2二維離散小波變換和小波包變換的MATLAB實(shí)現(xiàn) 266

11.2.1二維離散小波變換 266

11.2.2二維小波包變換 278

11.3圖像的小波降噪和壓縮 280

11.3.1圖像的小波降噪 280

11.3.2圖像的小波壓縮 287

11.4二維小波分析的應(yīng)用 293

11.4.1圖像增強(qiáng) 293

11.4.2圖像融合 295

11.4.3圖像平滑 297

第12章形態(tài)學(xué)圖像處理 301

12.1引言 301

12.1.1集合論的幾個基本概念 302

12.1.2二值圖像的邏輯運(yùn)算 303

12.2膨脹和腐蝕 304

12.2.1膨脹 305

12.2.2腐蝕 308

12.2.3膨脹與腐蝕的對偶性 310

12.3開操作和閉操作 312

12.4擊中和擊不中變換 314

12.5形態(tài)學(xué)圖像處理綜合應(yīng)用 320

12.5.1邊界提取 321

12.5.2區(qū)域填充 324

12.5.3對象提取 327

12.5.4細(xì)化與骨架提取 328

12.5.5對象標(biāo)注 330

12.5.6圖像的特性度量 332

12.5.7噪聲濾除 335

12.5.8形態(tài)學(xué)重構(gòu) 336

12.6灰度圖像形態(tài)學(xué) 338

12.6.1膨脹和腐蝕 339

12.6.2開運(yùn)算和閉運(yùn)算 340

12.6.3重構(gòu) 341

第13章MATLAB在數(shù)字水印和信息隱藏方面的應(yīng)用 343

13.1MATLAB在數(shù)字水印研究中的應(yīng)用 343

13.1.1數(shù)字水印概述 344

13.1.2數(shù)字水印技術(shù)的常用算法 345

13.1.3抗幾何攻擊的數(shù)字水印算法 346

13.2MATLAB在信息隱藏技術(shù)研究中的應(yīng)用 354

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參考文獻(xiàn) 365 2100433B

《MATLAB在圖像處理中的應(yīng)用》全書側(cè)重于理論和實(shí)際的結(jié)合，以具體的分析和詳細(xì)的實(shí)例，讓讀者全面了解MATLAB圖形圖像處理技術(shù)。

全書共分13章，第1～3章是圖形圖像的基礎(chǔ)內(nèi)容、繪圖技術(shù)和圖形用戶界面應(yīng)用等，包括顯示、運(yùn)算、變換、濾波等基本操作方法；第4～12章是圖像處理技術(shù)的實(shí)用方法，介紹了圖像的空間變換、增強(qiáng)和復(fù)原、圖像壓縮以及圖像分析等應(yīng)用。第13章主要介紹了當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問題，MATLABR2006a在數(shù)字水印和信息隱藏方面的應(yīng)用，并附有相應(yīng)的源代碼可供參考。

本書結(jié)構(gòu)清晰，實(shí)例豐富，敘述淺顯易懂，可作為大學(xué)本科、?？葡嚓P(guān)專業(yè)的教材或參考書，也可作為圖像處理工程技術(shù)人員的參考書。

《詳解matlab在科學(xué)計算中的應(yīng)用（配視頻教程）(含dvd光盤1張)》

第1章 matlab概述 1

1.1 matlab語言的特點(diǎn) 1

1.2 matlab桌面操作環(huán)境 1

1.2.1 matlab的啟動與退出 2

1.2.2 matlab的主菜單 2

1.2.3 matlab命令窗口 3

1.2.4 matlab工作空間 4

1.3 matlab幫助系統(tǒng) 7

1.3.1 純文本幫助 7

1.3.2 演示程序 8

1.3.3 幫助導(dǎo)航/瀏覽器 9

1.4 matlab的工具箱 10

1.4.1 matlab工具箱簡介 11

1.4.2 matlab工具箱的添加 11

1.5 上機(jī)練習(xí)題 12

第2章 matlab語言程序設(shè)計基礎(chǔ) 13

2.1 matlab語言數(shù)據(jù)類型 13

2.1.1 數(shù)值型數(shù)據(jù) 14

2.1.2 符號型數(shù)據(jù) 15

.2.1.3 字符串 15

2.1.4 元胞與結(jié)構(gòu)體型數(shù)據(jù) 17

2.1.5 不同數(shù)據(jù)類型之間的轉(zhuǎn)換 17

2.2 數(shù)值運(yùn)算 18

2.2.1 矩陣及其運(yùn)算 18

2.2.2 多項式及其運(yùn)算 22

2.3 符號運(yùn)算 25

2.3.1 符號表達(dá)式的操作函數(shù) 25

2.3.2 符號微積分 26

2.3.3 符號方程的求解 32

2.4 matlab語言程序控制結(jié)構(gòu) 34

2.4.1 順序結(jié)構(gòu) 34

2.4.2 選擇結(jié)構(gòu) 36

2.4.3 循環(huán)結(jié)構(gòu) 39

2.4.4 試探結(jié)構(gòu) 41

2.5 m文件概述 42

2.5.1 m文件編輯器 42

2.5.2 m-腳本文件 42

2.5.3 m-函數(shù)文件 43

2.5.4 幾個特殊函數(shù) 44

2.6 matlab圖形繪制 47

2.6.1 二維圖形的繪制 47

2.6.2 三維圖形的繪制 51

2.6.3 圖形修飾 55

2.6.4 動畫的制作 62

2.7 上機(jī)練習(xí)題 64

第3章 誤 差 理 論 65

3.1 誤差的來源 65

3.1.1 模型誤差 65

3.1.2 觀測誤差 65

3.1.3 截斷誤差 66

3.1.4 舍入誤差 67

3.2 誤差的基本概念 67

3.3 有效數(shù)字 68

3.4 誤差的積累與傳播 69

3.4.1 誤差的積累 69

3.4.2 誤差的傳播 71

3.5 數(shù)值計算中應(yīng)注意的問題 73

3.6 matlab語言的數(shù)值計算精度 75

3.6.1 浮點(diǎn)數(shù)及其運(yùn)算特點(diǎn) 75

3.6.2 matlab中的數(shù)值計算精度 75

3.7 上機(jī)練習(xí)題 78

第4章 非線性方程（組）的求解 79

4.1 二分法 79

4.1.1 二分法基本原理 79

4.1.2 二分法的執(zhí)行流程及其matlab實(shí)現(xiàn) 80

4.1.3 試位法 83

4.2 簡單迭代法 83

4.2.1 簡單迭代法基本原理 84

4.2.2 簡單迭代法的執(zhí)行流程及其matlab實(shí)現(xiàn) 84

4.2.3 簡單迭代法的加速——steffensen加速 86

4.3 牛頓法 88

4.3.1 牛頓迭代法基本原理 89

4.3.2 牛頓迭代法的執(zhí)行流程及其matlab實(shí)現(xiàn) 89

4.3.3 牛頓迭代法的變形 91

4.4 拋物線法 101

4.4.1 拋物線法基本原理 101

4.4.2 拋物線法的matlab實(shí)現(xiàn) 102

4.5 非線性方程組的求解 103

4.5.1 牛頓法及其matlab實(shí)現(xiàn) 104

4.5.2 非線性方程的matlab函數(shù)求解 107

4.6 實(shí)驗(yàn)范例：購房付款問題 112

4.7 上機(jī)練習(xí)題 115

第5章 線性方程組的求解 117

5.1 消去法 118

5.1.1 gauss消去法 118

5.1.2 追趕法 123

5.2 矩陣分解法 125

5.2.1 lu分解 126

5.2.2 cholesky分解 128

5.3 方程組的性態(tài)與誤差分析 131

5.3.1 范數(shù) 131

5.3.2 矩陣的條件數(shù) 134

5.3.3 病態(tài)方程組的求解 136

5.4 線性方程組的matlab函數(shù)求解 138

5.5 線性方程組的迭代解法 140

5.5.1 jacobi迭代法 140

5.5.2 gauss-seidel迭代法 143

5.5.3 逐次超松弛迭代法 146

5.6 實(shí)驗(yàn)范例：正方形槽的電位分布 149

5.7 上機(jī)實(shí)驗(yàn)題 155

第6章 插值 157

6.1 插值概述 157

6.2 lagrange插值 158

6.3 newton插值 160

6.4 hermite插值 163

6.5 分段低次插值 165

6.5.1 分段線性插值 166

6.5.2 分段hermite插值 167

6.6 三次樣條插值 169

6.7 二維插值 174

6.7.1 網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)插值 175

6.7.2 散亂節(jié)點(diǎn)插值 180

6.8 實(shí)驗(yàn)范例：國土面積的計算 182

6.9 上機(jī)練習(xí)題 185

第7章 函數(shù)逼近與數(shù)據(jù)擬合 186

7.1 函數(shù)的最佳平方逼近 186

7.2 數(shù)據(jù)的最小二乘擬合 190

7.2.1 最小二乘法 190

7.2.2 多元最小二乘擬合 195

7.2.3 數(shù)據(jù)擬合的matlab函數(shù)求解 195

7.3 實(shí)驗(yàn)范例：薄膜滲透率的測定 209

7.4 上機(jī)練習(xí)題 212

第8章 數(shù)值積分與數(shù)值微分 213

8.1 插值型求積方法 213

8.1.1 梯形求積公式 214

8.1.2 辛普森求積公式 219

8.1.3 cotes公式 222

8.2 自適應(yīng)步長求積方法 224

8.2.1 自適應(yīng)步長梯形公式 225

8.2.2 自適應(yīng)步長辛普森公式 226

8.2.3 自適應(yīng)步長cotes公式 227

8.2.4 romberg求積公式 229

8.3 gauss求積方法 230

8.3.1 gauss求積公式的構(gòu)造 231

8.3.2 幾個常用的gauss求積公式 232

8.4 特殊函數(shù)的積分 237

8.4.1 振蕩函數(shù)的積分 237

8.4.2 反常（廣義）積分 238

8.4.3 重積分的近似計算 241

8.5 數(shù)值積分的matlab函數(shù)求解 243

8.5.1 trapz()函數(shù) 243

8.5.2 quad()函數(shù) 243

8.5.3 quadgk()函數(shù) 244

8.5.4 dblquad()函數(shù) 246

8.5.5 triplequad()函數(shù) 248

8.6 數(shù)值微分 249

8.6.1 問題的提出 249

8.6.2 中心差分算法 249

8.6.3 梯度和法矢量的數(shù)值計算 251

8.7 實(shí)驗(yàn)范例：自行車輪飾物的運(yùn)動軌跡 254

8.8 上機(jī)練習(xí)題 257

第9章 微分方程問題的求解 259

9.1 單步方法 259

9.1.1 euler方法 259

9.1.2 euler方法的改進(jìn) 262

9.1.3 runge-kutta方法 264

9.2 線性多步法 269

9.2.1 adams外推公式 269

9.2.2 adams內(nèi)插公式 270

9.2.3 adams預(yù)測校正公式 271

9.3 一階微分方程組和高階微分方程組 273

9.3.1 一階微分方程組 273

9.3.2 高階微分方程組 274

9.3.3 微分方程組的matlab函數(shù)求解 276

9.4 邊值問題的求解 285

9.4.1 打靶法 286

9.4.2 邊值問題的matlab函數(shù)求解 290

9.5 實(shí)驗(yàn)范例：單擺模型及其拓展 292

9.6 上機(jī)練習(xí)題 296

第10章 矩陣特征值與特征向量的計算 298

10.1 冪法及反冪法 298

10.1.1 冪法 298

10.1.2 冪法的加速 304

10.1.3 反冪法 307

10.2 jacobi方法 311

10.2.1 實(shí)對稱矩陣的旋轉(zhuǎn)正交相似變換 311

10.2.2 jacobi方法 313

10.3 qr方法 315

10.3.1 qr方法的基本思想 315

10.3.2 化一般矩陣為擬上三角矩陣 316

10.3.3 基本qr方法的matlab程序?qū)崿F(xiàn) 321

10.4 特征值與特征向量的matlab函數(shù)求解 323

10.5 實(shí)驗(yàn)范例：遺傳模型 326

10.6 上機(jī)練習(xí)題 332

第11章 優(yōu)化問題的求解 334

11.1 最優(yōu)化問題概述 334

11.2 線性規(guī)劃 337

11.3 無約束優(yōu)化 340

11.4 單目標(biāo)約束優(yōu)化 349

11.4.1 帶有變量邊界約束的優(yōu)化 349

11.4.2 多變量約束優(yōu)化 350

11.4.3 二次規(guī)劃 353

11.4.4 半無限約束優(yōu)化 356

11.5 多目標(biāo)約束優(yōu)化 360

11.5.1 極小極大優(yōu)化 360

11.5.2 目標(biāo)規(guī)劃 362

11.6 最小二乘優(yōu)化 363

11.6.1 線性最小二乘優(yōu)化 363

11.6.2 非線性最小二乘優(yōu)化 365

11.7 混合整數(shù)規(guī)劃 368

11.7.1 線性整數(shù)規(guī)劃（lip） 368

11.7.2 非線性整數(shù)規(guī)劃（nlip） 372

11.7.3 0-1規(guī)劃 374

11.8 實(shí)驗(yàn)范例：投資的收益與風(fēng)險 375

11.9 上機(jī)練習(xí)題 379

第12章 數(shù)值模擬 381

12.1 蒙特卡羅方法 381

12.1.1 蒙特卡羅方法基本思想 381

12.1.2 蒙特卡羅方法的收斂性與誤差估計 383

12.2 隨機(jī)數(shù) 385

12.2.1 隨機(jī)數(shù)的定義及產(chǎn)生 385

12.2.2 偽隨機(jī)數(shù) 385

12.2.3 隨機(jī)變量的分布與數(shù)字特征 395

12.2.4 隨機(jī)數(shù)的應(yīng)用 398

12.3 實(shí)驗(yàn)范例：報童的策略 411

12.4 上機(jī)練習(xí)題 417

第13章 數(shù)值計算方法實(shí)際應(yīng)用案例 418

13.1 水塔水流量的估計 418

13.2 導(dǎo)彈系統(tǒng)的改進(jìn) 430

13.3 飛行管理問題 437

13.4 上機(jī)練習(xí)題 442

參考文獻(xiàn) 4442100433B

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