数字图像处理（MATLAB版 第二版 本科教学版）

目 录
第1章 绪言\t1
本章概述\t1
1．1 背景\t1
1．2 什么是数字图像处理\t2
1．3 MATLAB和图像处理工具箱基础\t2
1．4 本书涵盖的图像处理范围\t3
1．5 本书的网站\t4
1．6 符号\t4
1．7 基本原理\t4
1．7．1 MATLAB桌面\t5
1．7．2 使用MATLAB编辑器/调试器\t6
1．7．3 获取帮助\t6
1．7．4 保存和检索工作会话数据\t6
1．7．5 数字图像表示\t7
1．7．6 图像的输入/输出和显示\t8
1．7．7 类和图像类型\t9
1．7．8 M函数编程\t11
1．8 怎样组织本书的参考文献\t21
小结\t22
第2章 灰度变换与空间滤波\t23
本章概述\t23
2．1 背景\t23
2．2 灰度变换函数\t23
2．2．1 函数imadjust和stretchlim\t24
2．2．2 对数及对比度拉伸变换\t26
2．2．3 指定任意灰度变换\t27
2．2．4 用于灰度变换的一些实用M函数\t28
2．3 直方图处理与函数绘图\t32
2．3．1 生成并绘制图像直方图\t32
2．3．2 直方图均衡\t36
2．3．3 直方图匹配(规定化)\t38
2．3．4 函数adapthisteq\t42
2．4 空间滤波\t43
2．4．1 线性空间滤波\t43
2．4．2 非线性空间滤波\t48
2．5 图像处理工具箱的标准空间滤波器\t50
2．5．1 线性空间滤波器\t50
2．5．2 非线性空间滤波器\t53
小结\t54
第3章 频率域滤波\t55
本章概述\t55
3．1 二维离散傅里叶变换\t55
3．2 在MATLAB中计算和观察二维DFT\t58
3．3 频率域滤波\t60
3．3．1 基础\t60
3．3．2 DFT滤波的基本步骤\t64
3．3．3 用于频率域滤波的M函数\t65
3．4 从空间滤波器获得频率域滤波器\t66
3．5 在频率域中直接生成滤波器\t69
3．5．1 创建用于实现频率域滤波器的网格数组\t69
3．5．2 低通(平滑)频率域滤波器\t70
3．5．3 绘制线框图和表面图\t72
3．6 高通(锐化)频率域滤波器\t75
3．6．1 一个用于高通滤波的函数\t75
3．6．2 高频强调滤波\t77
小结\t78
第4章 图像复原与重建\t79
本章概述\t79
4．1 图像退化/复原处理的模型\t79
4．2 噪声模型\t80
4．2．1 使用函数imnoise对图像添加噪声\t80
4．2．2 使用规定分布生成空间随机噪声\t81
4．2．3 周期噪声\t86
4．2．4 估计噪声参数\t89
4．3 仅有噪声的复原――空间滤波\t92
4．3．1 空间噪声滤波器\t93
4．3．2 自适应空间滤波器\t96
4．4 使用频率域滤波降低周期噪声\t97
4．5 退化函数建模\t97
4．6 直接逆滤波\t99
4．7 维纳滤波\t100
4．8 由投影重建图像\t102
4．8．1 背景\t102
4．8．2 平行射线束投影和雷登变换\t104
4．8．3 傅里叶切片定理与滤波反投影\t105
4．8．4 滤波器实现\t107
4．8．5 使用扇形射线束滤波反投影的重建\t108
4．8．6 函数radon\t108
4．8．7 函数iradon\t110
4．8．8 处理扇形射线束数据\t113
小结\t118
第5章 彩色图像处理\t119
本章概述\t119
5．1 MATLAB中彩色图像的表示\t119
5．1．1 RGB图像\t119
5．1．2 索引图像\t121
5．1．3 处理RGB和索引图像的函数\t123
5．2 彩色空间转换\t125
5．2．1 NTSC彩色空间\t125
5．2．2 YCbCr彩色空间\t126
5．2．3 HSV彩色空间\t126
5．2．4 CMY和CMYK彩色空间\t127
5．2．5 HSI彩色空间\t128
5．2．6 与设备无关的彩色空间\t133
5．3 彩色图像处理基础\t139
5．4 彩色变换\t140
5．5 彩色图像的空间滤波\t146
5．5．1 彩色图像平滑\t146
5．5．2 彩色图像锐化\t148
5．6 直接在RGB向量空间的处理\t149
5．6．1 使用梯度进行彩色边缘检测\t149
5．6．2 在RGB向量空间中进行图像分割\t152
小结\t155
第6章 图像压缩\t156
本章概述\t156
6．1 背景\t156
6．2 编码冗余\t159
6．2．1 霍夫曼码\t161
6．2．2 霍夫曼编码\t165
6．2．3 霍夫曼解码\t169
6．3 空间冗余\t175
6．4 不相关信息\t179
6．5 JPEG压缩\t181
6．5．1 JPEG\t181
6．5．2 JPEG 2000\t186
6．6 视频压缩\t192
6．6．1 MATLAB图像序列和电影\t192
6．6．2 时间冗余和运动补偿\t195
小结\t201
第7章 图像分割\t202
本章概述\t202
7．1 点、线和边缘检测\t202
7．1．1 点检测\t203
7．1．2 线检测\t204
7．1．3 使用函数edge检测边缘\t205
7．2 使用霍夫变换进行线检测\t212
7．2．1 背景知识\t212
7．2．2 工具箱霍夫函数\t213
7．3 阈值处理\t216
7．3．1 基础知识\t216
7．3．2 基本的全局阈值处理\t217
7．3．3 使用Otsu方法进行最佳全局阈值处理\t219
7．3．4 使用图像平滑改进全局阈值处理\t222
7．3．5 使用边缘改进全局阈值处理\t223
7．3．6 基于局部统计的可变阈值处理\t226
7．3．7 使用移动平均的图像阈值处理\t229
7．4 基于区域的分割\t231
7．4．1 基本表达式\t231
7．4．2 区域生长\t231
7．4．3 区域分离与聚合\t234
7．5 使用分水岭变换的分割\t238
7．5．1 使用距离变换的分水岭分割\t239
7．5．2 使用梯度的分水岭分割\t240
7．5．3 标记符控制的分水岭分割\t241
小结\t243
第8章 表示与描述\t244
本章概述\t244
8．1 背景\t244
8．1．1 提取区域及其边界的函数\t245
8．1．2 本章中使用的其他MATLAB和工具箱函数\t248
8．1．3 一些基本的实用M函数\t249
8．2 表示\t250
8．2．1 链码\t250
8．2．2 使用最小周长多边形的多边形近似\t252
8．2．3 标记\t258
8．2．4 边界线段\t260
8．2．5 骨骼\t260
8．3 边界描绘子\t262
8．3．1 一些简单的描绘子\t262
8．3．2 形状数\t262
8．3．3 傅里叶描绘子\t263
8．3．4 统计矩\t266
8．3．5 拐角\t267
8．4 区域描绘子\t272
8．4．1 函数regionprops\t273
8．4．2 纹理\t274
8．4．3 不变矩\t282
8．5 使用主分量进行描述\t285
小结\t292
附录A M函数汇总\t293
附录B ICE和MATLAB图形用户界面\t309
附录C 附加的自定义M函数\t328
参考文献\t372
索引\t375