MATLAB R2016a數字圖像處理演算法分析與實現

第1章小波在影像處理中的綜合應用
 
1.1小波在圖像壓縮中的應用
 
1.1.1圖像壓縮的原理
 
1.1.2圖像壓縮的MATLAB實現
 
1.2小波在圖像增強中的應用
 
1.3小波在圖像融合中的應用
 
1.3.1圖像融合的原理
 
1.3.2圖像融合的MATLAB實現
 
1.4小波包在圖像邊緣檢測中的應用
 
第2章圖像分割演算法的MATLAB實現
 
2.1區域分割
 
2.1.1區域生長法
 
2.1.2分裂 合併法
 
2.2邊緣分割
 
2.2.1梯度運算元
 
2.2.2一階微分運算元
 
2.2.3二階微分運算元
 
2.3彩色空間分割
 
2.3.1基於像元的分割方法
 
2.3.2聚類演算法
 
第3章JPEG壓縮編碼演算法的MATLAB實現
 
3.1JPEG壓縮演算法的原理
 
3.2JPEG壓縮編碼演算法的實現步驟
 
第4章頻域濾波的MATLAB實現
 
4.1有限衝激回應濾波
 
4.2低通濾波
 
4.3高通濾波
 
4.4高斯帶阻濾波
 
4.5同態濾波
 
第5章圖像傅裡葉變換的MATLAB實現
 
5.1傅裡葉變換的物理意義
 
5.2傅裡葉變換的定義
 
5.2.1一維連續傅裡葉變換
 
5.2.2一維離散傅裡葉變換
 
5.2.3二維連續傅裡葉變換
 
5.2.4二維離散傅裡葉變換
 
5.3二維離散傅裡葉變換的性質
 
5.4傅裡葉變換的實現
 
5.5傅裡葉變換的應用
 
5.5.1在圖像特徵定義中的應用
 
5.5.2在濾波器中的應用
 
第6章數位圖像的小波變換
 
6.1小波變換的定義
 
6.2小波變換的快速演算法
 
6.3小波包變換
 
6.4小波變換的優點
 
6.5數位圖像的小波變換工具箱
 
6.5.1waveletfamilies函數
 
6.5.2waveinfo函數
 
6.5.3wavefun函數
 
6.5.4wfilters函數
 
6.5.5wavefun2函數
 
6.5.6wmaxlev函數
 
第7章圖像閾值分割的演算法分析與實現
 
7.1灰度閾值分割
 
7.1.1灰度圖像二值化
 
7.1.2灰度圖像多區域閾值分割
 
7.2長條圖閾值分割
 
7.2.1長條圖閾值雙峰法
 
7.2.2動態閾值法
 
7.3最大熵閾值分割
 
7.4分水嶺法
 
第8章圖像變換與鄰域處理的MATALB實現
 
8.1圖像裁剪
 
8.2圖像錯切變換
 
8.3圖像鏡像變換
 
8.4圖像複合變換
 
8.5鄰域處理
 
第9章圖像復原方法的MATLAB實現
 
9.1最小約束二乘復原法
 
9.2Lucy Richardson復原法
 
9.3盲卷積復原法
 
9.4圖像復原的其他相關函數
 
第10章圖像編碼演算法的MATLAB實現
 
10.1變換編碼
 
10.2行程程式設計
 
10.2.1基本原理
 
10.2.2自身特點
 
10.2.3演算法局限性
 
10.3預測編碼
 
10.3.1DPCM編碼
 
……
 
10.3.3增量調製編碼
 
第11章基於形態學的影像處理技術
 
11.1數學形態學的概述
 
11.2形態學的基本概念
 
11.3數學形態學的分類
 
11.3.1二值形態學
 
11.3.2灰度數學形態學
 
11.3.3模糊數學形態學
 
11.4形態學的基本運算
 
11.4.1邊界圖元
 
11.4.2結構元素
 
11.4.3膨脹和腐蝕
 
11.4.4開運算與閉運算
 
11.4.5形態學重構
 
第12章遙感圖像與醫學圖像分析方法
 
12.1在遙感影像處理中的應用
 
12.1.1概述
 
12.1.2遙感圖像對長條圖進行匹配處理
 
12.1.3對遙感圖像進行增強處理
 
12.1.4對遙感圖像進行融合處理
 
12.2在醫學影像處理中的應用
 
12.2.1概述
 
12.2.2醫學圖像的灰度變換
 
12.2.3基於高頻強調濾波和長條圖均衡化的醫學圖像增強
 
第13章圖像銳化的演算法分析與實現
 
13.1空域高通濾波
 
13.1.1梯度運算元
 
13.1.2其他銳化運算元
 
13.2頻域高通濾波
 
13.3同態濾波器圖像增強的方法
 
13.4圖像銳化的MATLAB實現
 
13.4.1空間域圖像的銳化
 
13.4.2頻域圖像的銳化
 
13.4.3同態濾波器的銳化
 
第14章基於小波圖像壓縮技術的演算法研究
 
14.1圖像的小波分解演算法
 
14.2小波變換係數分析
 
14.3實驗結果與分析
 
第15章數位圖像的小波分解與重構
 
15.1二維小波變換分解函數
 
15.1.1dwt2函數
 
15.1.2wavedec2函數
 
15.2二維小波變換重構函數
 
15.2.1idwt2函數
 
15.2.2wavedec2函數
 
15.2.3wrcoef2函數
 
15.2.4upcoef2函數
 
15.2.5upwlev2函數
 
15.3提取二維小波變換係數的函數
 
15.3.1detcoef2函數
 
15.3.2appcoef2函數
 
第16章圖像統計特性與空間域濾波的MATLAB實現
 
16.1圖像的統計特性
 
16.1.1圖像的均值
 
16.1.2圖像的標準差
 
16.1.3圖像的相關係數
 
16.1.4圖像的等高線
 
16.2空間域濾波
 
16.2.1圖像中加入雜訊
 
16.2.2中值濾波器
 
16.2.3自我調整濾波器
 
16.2.4排序濾波
 
16.2.5銳化濾波
 
第17章數位圖像運算的演算法分析與應用
 
17.1圖像點運算
 
17.1.1線性點運算
 
17.1.2分段線性點運算
 
17.1.3非線性變換
 
17.2長條圖修正
 
17.2.1長條圖概述
 
17.2.2長條圖均衡化
 
17.2.3長條圖規定化
 
17.3圖像的代數運算
 
17.3.1圖像加法運算
 
17.3.2圖像減法運算
 
17.3.3圖像乘法運算
 
17.3.4圖像除法運算
 
第18章Fan Beam與Hough變換的MATLAB實現
 
18.1Fan Beam變換
 
18.2Hough變換的基本原理
 
18.3Hough變換的MATLAB實現
 
第19章形態學演算法分析的MATLAB實現
 
19.1形態學的應用
 
19.1.1形態學濾波
 
19.1.2骨架提取
 
19.1.3邊界提取
 
19.1.4擊中或擊不中
 
19.1.5圖像填充操作
 
19.1.6最大值和最小值
 
19.2距離變換
 
第20章小波變換圖像測試分析
 
20.1概述
 
20.2實例說明
 
20.3輸出結果與分析
 
20.4來源程式
 
第21章圖像類型轉換的MATLAB實現
 
21.1圖像類型的轉換
 
21.2彩色模型的轉換
 
21.3MATLAB中色彩模型轉換
 
21.3.1RGB模型與HSV模型轉換
 
21.3.2RGB模型與YCbCr模型轉換
 
21.3.3RGB模型與NTSC模型轉換
 
第22章圖像幾何運算的MATLAB實現
 
22.1齊次座標
 
22.2灰度插值
 
22.3圖像平移
 
22.4圖像旋轉
 
22.5圖像的比例變換
 
第23章圖像變換演算法的MATLAB實現
 
23.1離散余弦變換
 
23.1.1一維離散余弦變換
 
23.1.2二維離散余弦變換
 
23.1.3快速離散余弦變換
 
23.1.4離散余弦變換的MATLAB實現
 
23.2離散哈達瑪變換
 
23.3Radon變換
 
第24章圖像增強演算法分析的MATLAB實現
 
24.1線性濾波器增強
 
24.1.1卷積
 
24.1.2相關
 
24.2濾波的MATLAB實現
 
24.2.1資料類型
 
24.2.2相關和卷積
 
24.2.3邊界填充選項
 
24.2.4多維濾波
 
24.3預定義濾波器
 
第25章數位圖像復原的MATLAB實現
 
25.1圖像復原概述
 
25.2圖像的雜訊
 
25.3圖像復原的模型
 
25.3.1復原的模型
 
25.3.2無約束復原法
 
25.3.3有約束復原法
 
25.3.4復原法的評估
 
25.4MATLAB圖像的復原方法
 
25.4.1逆濾波復原法
 
25.4.2維納濾波復原法
 
第26章MATLAB視覺化功能
 
26.1二維圖形繪製
 
26.1.1基本二維繪圖
 
26.1.2二維修飾處理
 
26.2二維特殊圖形繪製
 
26.2.1橫條圖
 
26.2.2長條圖
 
26.2.3面積圖
 
26.2.4杆形圖
 
26.2.5階梯圖
 
26.2.6扇形圖
 
26.2.7羅盤圖
 
26.2.8極座標圖
 
26.2.9羽毛圖
 
26.2.10等高線
 
26.2.11向量場圖
 
26.2.12帶形圖
 
第27章數位圖像的編碼方法與實現
 
27.1圖像壓縮編碼基礎
 
27.1.1圖像壓縮編碼的必要性
 
27.1.2圖像壓縮編碼的可能性
 
27.1.3圖像壓縮編碼的性能指標
 
27.1.4保真度準則的評價
 
27.1.5壓縮編碼的分類
 
27.2熵編碼
 
27.2.1赫夫曼編碼
 
27.2.2香農編碼
 
27.2.3算術編碼
 
第28章圖像標記及測量的演算法分析與實現
 
28.1連通區域標記
 
28.2邊界測定
 
28.3查表操作
 
28.4物件選擇
 
28.5圖像的面積
 
28.6圖像的歐拉數
 
第29章基於小波圖像去噪的MATLAB實現
 
29.1去噪原理
 
29.2MATLAB提供兩種閾值函數
 
29.3去噪MATLAB函數實現
 
29.3.1wdencmp函數
 
29.3.2ddencmp函數
 
29.3.3wthcoef2函數
 
第30章圖像配准及識別技術的分析與實現
 
30.1圖像配准基礎
 
30.2圖像配准的MATLAB實現
 
30.3圖像識別的基本原理
 
30.4圖像識別的MATLAB實現
 
30.5數位圖像在神經網路識別中的應用
 
第31章圖像多尺度邊緣檢測的演算法分析與實現
 
31.1多尺度邊緣檢測
 
31.2快速多尺度邊緣檢測演算法
 
31.3實驗結果與分析
 
第32章邊界跟蹤的演算法分析與實現
 
32.1邊界跟蹤的方法
 
32.2霍夫變換
 
32.2.1利用直角坐標中的Hough變換檢測直線
 
32.2.2利用極座標的Hough變換檢測直線
 
32.2.3利用Hough變換檢測圓
 
32.2.4廣義Hough變換
 
附錄AMATLAB R2016a安裝說明
 
參考文獻

前言

圖像是客觀物件的一種相似性的、生動性的描述或寫真，是人類社會活動中最常用的資訊載體；或者說圖像是客觀物件的一種表示，它包含了被描述物件的有關資訊，是人們最主要的資訊源。據統計，一個人獲取的資訊約有75%來自視覺。圖像作為一種有效的資訊載體，是人類獲取和交換資訊的主要來源，其直觀性和易解性是顯而易見的，也是其他資訊所無法比擬的。
數位圖像，又稱數碼圖像或數位圖像，是二維圖像用有限數位數值圖元的表示。數位圖像由陣列或矩陣表示，其光照位置和強度都是離散的。數位圖像是由類比圖像數位化得到的、以圖元為基本元素的、可以用數位電腦或數位電路存儲和處理的圖像。目前比較流行的圖像格式包括點陣影像格式BMP、GIF、JPEG、PNG等，以及向量圖像格式WMF、SVG等。目前，大多數流覽器都支持GIF、JPG和PNG圖像的直接顯示，而SVG格式作為W3C的標準格式在網路上的應用越來越廣。
隨著電腦科學技術的不斷發展與人們在日常生活中對圖像資訊需求的不斷增長，數位影像處理技術在近年來得到了迅速的發展，成為當代科學研究和應用開發中一道亮麗的風景線。數位影像處理技術以其信息量大、處理和傳輸方便、應用範圍廣等優點，成為人類獲取資訊的重要來源和利用資訊的重要手段，並在宇宙探測、遙感、生物醫學、工農生產、軍事、公共、辦公自動化等領域得到廣泛應用，顯示出其廣泛的應用前景。數位影像處理技術已成為電腦科學、資訊科學、生物科學、空間科學、氣象學、統計學、工程科學、醫學等學科的研究熱點，並已成為工科院校電子資訊、電氣工程、醫學生物工程等專業的必修課。
MATLABR2016a作為美國MathWorks公司開發的用於概念設計、演算法開發、建模仿真，即時實現的理想的集成環境……。2016年3月MATLABR2016a最新版正式發行。MATLAB主要面對科學計算、資料視覺化、系統模擬及互動式程式設計的高新技術計算環境。由於其功能強大，並且簡單易學，MATLAB軟體成為高校教師、科研人員和工程技術人員的必學軟體之一，從而極大地提高了工作效率和品質。MATLAB軟體有一個專門的影像處理工具箱，由一系列支援影像處理操作的函數組成。MATLAB支援五種圖像類型，即索引圖像、灰度圖像、二值圖像、RGB圖像和多幀圖像陣列；支持BMP、GIF、HDF、JPEG、PCX、PNG、TIFF、XWD、CUR、ICO等影像檔格式的讀寫和顯示。在MATLAB中，可對圖像進行諸如幾何操作、線性濾波與濾波器設計、圖像變換、圖像分析與圖像增強、二值圖像操作以及形態學處理等影像處理操作。
在數位影像處理領域對問題的求解通常需要大量的實驗工作，包括軟體類比和大量樣本圖像的測試。雖然典型演算法的開發是基於理論支援的，但這些演算法的實現幾乎總是要求對參數進行估計，並常常進行演算法修正與候選求解方案的比較。這樣，由許多資料證明的靈活的、綜合的軟體發展環境就成為一個關鍵因素。這些因素在開銷、開發時間和影像處理求解方法上都具有重要意義。MATLAB在數位圖像中也起到了重要的作用。
本書具有以下特點：
（1）內容由淺入深，循序漸進。
本書結構合理，內容由淺入深，講解漸進，不僅適合初學者閱讀，也非常適合有一定影像處理基礎的讀者進一步學習。
（2）重點突出，目的明確。
本書立足於基本理論，面向應用技術，以必須、夠用為尺度，以掌握概念、強化應用為重點，旨在加強理論知識和實際應用的統一。
（3）敘述翔實，實例豐富。
本書有詳細的實例，每個例子都經過精挑細選，有很強的針對性。書中的程式都有完整的代碼，而且非常簡潔和高效，便於讀者學習和調試。
（4）易於學習，強化實踐。
本書以MATLAB為程式設計工具，通過大量典型實例的分析實踐，使讀者較快地掌握數位影像處理系統的基本理論、方法、實用技術及一些典型應用。
（5）語言通俗，圖文並茂。
本書以MATLABR2016a為平臺進行編寫，全面、系統地介紹了MATLAB在數位影像處理中的各種技術及應用。全書共32章，主要介紹了圖像的運算、圖像的變換、圖像的增強、圖像的復原、圖像的分割、圖像的編碼、圖像的形態學處理及圖像的小波變換等內容。同時講述如何利用MATLAB解決數位圖像的相關問題，起到學以致用的效果。
本書主要由楊文茵與徐麗新編寫，此外參加編寫的還有欒穎、周品、曾虹雁、鄧俊輝、鄧秀乾、鄧耀隆、高永崇、李嘉樂、張棣華、張金林、鐘東山、李偉平、宋曉光。
由於時間倉促，加之作者水準有限，書中疏漏之處在所難免。在此，真誠地期望得到專家和廣大讀者的批評指正。

作者
2017年12月