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出版社: 电子工业出版社; 第1版 (2011年9月1日)丛书名: 宝典丛书

其他: 480页

ISBN: 9787121143267

条形码: 9787121143267

字数：871

页码：480

开本：16

图书简介

本书全面而细致地讲解了MATLAB图像处理，全书从内容上分为3部分，共19章。第1部分“基础篇”，包括第1章到第8章。首先讲解了MATLAB图像处理的特点及其学习方法、数字图像的基本知识，随后介绍了MATLAB颜色和三维物体描述、光照与材质，通过掌握这部分内容可以提高用户的三维表达能力，最后介绍了科学计算可视化，并以声学计算的MATLAB的图像表现为例进行了详细说明。第2部分“图像处理工具箱详解”，包括第9章到第13章。本部分首先对图像处理工具箱的基础知识进行了概述，随后介绍了图像处理工具箱的图像变换、数学形态学、图像增强和图像复原等功能。本部分是从基础知识到具体应用的桥梁，是读者实现MATLAB图像处理必须熟悉和掌握的内容。第3部分“图像处理实务”，包括第14章到第19章。本部分首先对小波变换进行了应用的介绍，随后讲解了图像分割这个比较活跃的研究领域，接着介绍了图像表示与描述、模式识别方面的内容，这部分内容属于比较高级的图像应用，最后结合实例讲解了基于图像的MATLAB摩擦学仿真。

本书写作结构明晰、图文并茂、案例丰富、具有很强的可操作性。实例的选取兼顾深度与广度，对实际问题的现象、产生原因和相关原理进行了深入浅出的讲解。

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第1部分 基础篇 1

第1章 MATLAB图像处理工具与安装设置 2

1.1 MATLAB的版本 2

1.2 7.1版图像处理工具箱的新特性 3

1.2.1 新的corner函数探测图像中的角点处 3

1.2.2 imtool中有效显示和导航任意格式的超大图像 4

1.2.3 使用blockproc函数控制填充动作 5

1.2.4 blockproc函数支持JPEG2000文件格式写入 5

1.2.5 dicomread函数功能增强 5

1.2.6 nitfinfo函数的图像放大区域现在返回一个数值 6

1.2.7 新版本中性能提升的函数 6

1.2.8 被移除的函数和函数元素 6

1.3 4.0版图像获取工具箱的新特性 6

1.3.1 支持GigE Vision 7

1.3.2 支持Linux 操作系统 7

1.3.3 视频装置信号获取模块的展开代码生成 8

1.3.4 支持苹果操作系统 8

1.3.5 支持新Matrox硬件 8

1.3.6 新版的图像相关工具箱个人评价 8

1.4 MATLAB安装问题 9

1.4.1 MATLAB和硬件的冲突问题 9

1.4.2 将MATLAB安装在中文目录下引起的问题 10

1.4.3 License冲突问题 11

1.4.4 MATLAB和Windows Vista操作系统的兼容性问题 11

1.4.5 安装MATLAB的其他相关问题 11

1.5 MATLAB R2010b安装指导 12

1.6 小结 16

第2章 MATLAB图像处理的特点及学习方法 17

2.1 MATLAB与其他图像处理软件的比较 17

2.2 MATLAB图像处理程序的开发特点 19

2.3 MATLAB图像处理适用人员 19

2.4 从图像入手学习MATLAB 21

2.4.1 视觉图像和MATLAB的联系 21

2.4.2 图像在MATLAB中的处理 22

2.4.3 MATLAB中的三维数据场处理 23

2.5 MATLAB图像处理研究的基本问题 24

2.6 MATLAB图像处理新功能的相关函数 25

2.6.1 函数命令corner 25

2.6.2 函数命令rsetwrite 27

2.6.3 函数命令blockproc 29

2.7 更新的Demos 32

2.7.1 对大图像进行块处理 33

2.7.2 计算大图像的统计数据 36

2.7.3 并行批处理多个图像文件 41

2.7.4 视频和图像处理模块库部分新Demo简介 45

2.8 小结 46

第3章 数字图像基础 47

3.1 数字图像 47

3.1.1 图像的概念 47

3.1.2 图像信息的重要性 49

3.2 图像采集基本知识 50

3.2.1 电视摄像机 50

3.2.2 电荷-耦合装置 50

3.2.3 分辨率 51

3.2.4 图像采集卡基本知识 52

3.3 图像处理和分析 52

3.3.1 图像处理和图像分析问题 52

3.3.2 图像变换 55

3.4 数字图像技术应用 56

3.4.1 材料科学研究中的计算机图像分析与处理 56

3.4.2 MATLAB材料科学的相关处理 57

3.4.3 医学图像 62

3.4.4 MATLAB医学图像的相关处理 64

3.4.5 使用MATLAB查找地震中心 67

3.4.6 常见数字图像行业应用 71

3.5 MATLAB可读的图像及视频的格式 72

3.5.1 图像格式 72

3.5.2 视频格式 76

3.6 小结 78

第4章 MATLAB图形绘制 79

4.1 基本二维图形的绘制 79

4.1.1 创建简单的二维图形 79

4.1.2 精确绘图 83

4.1.3 二维图形修饰 85

4.1.4 多幅图形共用图形窗口 86

4.2 特殊二维图形的绘制 87

4.2.1 直方图 87

4.2.2 条形图 88

4.2.3 饼图 90

4.2.4 柄图 91

4.2.5 阶梯图 92

4.2.6 面积图 93

4.2.7 彗星图 94

4.2.8 帕累托图 94

4.2.9 散点图 95

4.2.10 散点矩阵图 96

4.2.11 极坐标图 97

4.2.12 等高线图 98

4.3 三维图形的绘制 99

4.3.1 创建简单的三维图形 99

4.3.2 三维线性图形 99

4.3.3 平面网格点的生成 100

4.3.4 曲面网格图和网面图 101

4.4 应用实例 102

4.4.1 三维绘图程序编译实例 102

4.4.2 Excel调用MATLAB三维绘图 103

4.4.3 凸轮绘制 105

4.5 小结 106

第5章 颜色和三维物体描述 107

5.1 颜色模型分类 107

5.1.1 颜色的混色表示法 108

5.1.2 颜色的显色表示法 109

5.2 颜色的相关知识 109

5.2.1 色度学相关知识 109

5.2.2 CIE色度图 112

5.3 常用的颜色模型——彩色图像模式 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

5.3.8 YIQ模式 118

5.4 MATLAB颜色空间转换 118

5.4.1 YIQ空间与RGB空间转换 118

5.4.2 HSV空间与RGB空间转换 120

5.4.3 YCbCr空间与RGB空间的转换 122

5.5 常用视频色彩编码 124

5.5.1 YUV 124

5.5.2 YCbCr 124

5.6 三维物体描述 125

5.6.1 二维笛卡儿坐标系统 125

5.6.2 三维笛卡儿坐标系统 125

5.6.3 绘制三角形 126

5.6.4 三维图元 126

5.6.5 表面和顶点法向量 127

5.7 小结 128

第6章 MATLAB的光照与材质 129

6.1 OpenGL基础知识 129

6.1.1 OpenGL基本理解 129

6.1.2 OpenGL工作流程 130

6.1.3 OpenGL图形操作步骤 131

6.1.4 OpenGL基本功能 131

6.1.5 真实感图形基本概念 132

6.1.6 光照模型 132

6.1.7 明暗处理 133

6.1.8 材质 134

6.2 MATLAB图像渲染实例 135

6.2.1 公式生成数据图像渲染 135

6.2.2 球体的不同渲染效果 136

6.3 Light对象 137

6.3.1 光照命令 137

6.3.2 给场景添加光照 138

6.3.3 影响光照效果的属性 138

6.3.4 光照算法 139

6.4 图形对象的反射特性——材质 140

6.4.1 镜面反射和漫反射 140

6.4.2 环境灯光 140

6.4.3 镜面指数 141

6.4.4 镜面颜色反射系数 141

6.4.5 背面灯光 141

6.4.6 数据空间中的灯光配置 142

6.5 小结 143

第7章 科学计算可视化 145

7.1 科学计算可视化基础 145

7.1.1 科学计算可视化的重要意义 145

7.1.2 应用领域 146

7.1.3 应用实例 149

7.2 科学计算可视化的常用方法 149

7.2.1 二维平面数据场的可视化方法 149

7.2.2 三维空间数据场的方法 150

7.2.3 向量场可视化方法 152

7.3 二维平面数据场可视化 153

7.4 三维流场绘图 154

7.4.1 流锥图——coneplot函数 154

7.4.2 流线图——streamline函数 155

7.4.3 流管图——streamtube函数 156

7.4.4 流带图——streamribbons函数 157

7.4.5 带圆锥图的向量场 159

7.5 小结 161

第8章 声学计算的MATLAB的图像表现 162

8.1 声场分布状态 162

8.1.1 脉动球点声源声场 163

8.1.2 两个同相小球源的辐射声场 167

8.1.3 无限大障板上圆形活塞的辐射 174

8.2 声学发射阵的指向性 186

8.2.1 阵的指向性 186

8.2.2 换能器阵 189

8.3 本章小结 202

第2部分 图像处理工具箱详解 203

第9章 图像处理工具箱基础 204

9.1 图像处理的基本操作 204

9.2 图像处理的高级应用 206

9.3 图像处理工具箱支持的基本图像类型 211

9.3.1 索引色图像 211

9.3.2 灰度图像 212

9.3.3 RGB图像 212

9.3.4 二值图像 213

9.3.5 多帧图像 213

9.4 图像类型转换 214

9.4.1 抖动算法图像转换 214

9.4.2 RGB图像转换为灰度图像 215

9.4.3 RGB图像转换为索引图像 216

9.4.4 灰度图像转换为索引图像 217

9.4.5 索引图像转换为灰度图像 218

9.4.6 索引图像转换为RGB图像 219

9.4.7 阈值法图像转换为二值图像 219

9.4.8 将值法灰度图像转换为索引图像 220

9.4.9 矩阵转换为图像 221

9.5 小结 221

第10章 图像变换 222

10.1 图像变换概述 222

10.2 傅里叶变换 223

10.2.1 一维连续傅里叶变换 223

10.2.2 一维离散傅里叶变换 223

10.2.3 二维连续傅里叶变换 224

10.2.4 二维离散傅里叶变换 224

10.2.5 MATLAB中的快速傅里叶变换函数 226

10.3 离散傅里叶变换的性质 228

10.3.1 可分离性 228

10.3.2 平移性 229

10.3.3 周期性及共轭对称性 231

10.3.4 旋转性质 231

10.3.5 线性性质 231

10.3.6 F(0,0)与图像均值的关系 232

10.3.7 图像拉普拉斯算子处理后的傅里叶变换 232

10.3.8 卷积与相关定理 232

10.4 快速傅里叶变换的应用 233

10.4.1 滤波器频率响应 233

10.4.2 快速卷积 233

10.4.3 图像特征识别 235

10.5 离散余弦变换 236

10.5.1 连续实偶函数的傅里叶变换 236

10.5.2 离散余弦变换 237

10.6 MATLAB中的离散余弦变换函数 238

10.6.1 离散二维余弦变换 238

10.6.2 二维离散余弦逆变换 239

10.7 离散余弦变换和图像压缩 240

10.8 radon变换 241

10.8.1 图像在指定方向上的radon变换 242

10.8.2 利用radon变换检测直线 243

10.8.3 radon逆变换及应用 244

10.9 小结 247

第11章 数学形态学 248

11.1 数学形态学基础 248

11.1.1 数学形态学的概念 248

11.1.2 数学形态学的应用 249

11.1.3 MATLAB中的常用数学形态学函数 250

11.1.4 数学形态学的一般应用步骤 250

11.2 数学形态学基本运算 252

11.2.1 膨胀和腐蚀 252

11.2.2 数学形态学重建 258

11.2.3 距离变换 259

11.2.4 对象、区域和特征度量 261

11.2.5 查找表 262

11.2.6 基于数学形态学的数字识别例子 263

11.2.7 MATLAB数学形态学函数在工作中的应用 265

11.3 小结 265

第12章 图像增强 266

12.1 图像增强概述 266

12.1.1 空域变换增强 266

12.1.2 空域滤波增强 267

12.1.3 频域增强 267

12.2 点运算 268

12.2.1 灰度级修正 268

12.2.2 灰度变换 269

12.2.3 直方图修正 270

12.3 MATLAB灰度变换 271

12.3.1 imadjust函数 271

12.3.2 动态范围压缩 274

12.4 MATLAB直方图修正 274

12.4.1 直方图均衡化 275

12.4.2 直方图匹配 276

12.5 平滑滤波器 277

12.5.1 掩模消噪法 279

12.5.2 邻域平均法 281

12.5.3 多图像平均法 283

12.6 中值滤波器 283

12.7 锐化滤波器 285

12.7.1 空域高通滤波 286

12.7.2 梯度图像输出方法 287

12.8 频域增强 289

12.8.1 布特沃斯低通滤波器实例 289

12.8.2 同态滤波 291

12.9 伪彩色处理 293

12.9.1 彩色图像的伪彩色处理 294

12.9.2 灰度分层法伪彩色处理 295

12.9.3 灰度变换法的彩色处理 295

12.9.4 频域伪彩色处理 296

12.9.5 多光谱图像的伪彩色处理——在遥感学中常用 296

12.10 小结 297

第13章 图像复原 298

13.1 理解图像复原 298

13.1.1 图像模糊的起因 298

13.1.2 复原模型 299

13.1.3 PSF的重要性 299

13.2 模糊与噪声 300

13.3 使用维纳滤波器进行图像复原 302

13.4 使用常规滤波器进行图像复原 306

13.5 使用Lucy-Richardson算法进行图像复原 310

13.6 使用盲解卷积算法进行图像复原 316

13.7 小结 320

第3部分 图像处理实务 321

第14章 小波变换在图像中的应用 322

14.1 小波分析基础 322

14.2 小波分析技术 323

14.2.1 连续小波变换 323

14.2.2 离散小波变换 325

14.2.3 小波重构 327

14.3 小波图像压缩 328

14.4 小波图像消噪 332

14.4.1 基本原理 332

14.4.2 小波消噪的例子 332

14.5 小波图像增强 336

14.6 小波图像融合 337

14.7 小结 340

第15章 图像分割 341

15.1 图像分割基础 341

15.1.1 图像分割定义 341

15.1.2 边缘检测概述 342

15.2 边缘检测算子 343

15.2.1 罗伯特（Roberts）边缘算子 343

15.2.2 索贝尔（Sobel）边缘算子 344

15.2.3 Prewitt边缘算子 344

15.2.4 拉普拉斯（Laplacian）边缘算子 345

15.2.5 坎尼（Canny）边缘算子 345

15.2.6 MATLAB程序实现 346

15.3 直线提取 349

15.3.1 Hough变换法 349

15.3.2 MATLAB程序实现 350

15.4 阈值分割 353

15.4.1 人工选择法 354

15.4.2 自动阈值法 354

15.4.3 MATLAB程序实现 357

15.5 分水岭算法 359

15.6 区域生长和分裂合并 361

15.6.1 区域生长法 361

15.6.2 区域分裂与合并 362

15.6.3 MATLAB四叉树分解 363

15.7 其他分割方法 365

15.7.1 彩色图像分割 365

15.7.2 聚类算法 366

15.7.3 MATLAB程序实现 366

15.8 小结 369

第16章 图像表示与描述 370

16.1 形状匹配的基本概念 370

16.2 形状表示 371

16.2.1 链码 371

16.2.2 样条 372

16.2.3 多边形近似 372

16.2.4 标记图 373

16.3 骨架描述 374

16.3.1 骨架表示 374

16.3.2 骨架、细化和中轴 375

16.3.3 骨架算法 375

16.3.4 骨架的MATLAB程序实现 375

16.4 基于几何特征的形状描述子 376

16.4.1 分散度 376

16.4.2 欧拉数 377

16.4.3 凹凸性 377

16.4.4 复杂性 378

16.4.5 偏心度 378

16.4.6 二值图像的欧拉数的MATLAB程序实现 378

16.5 边界描述子 379

16.6 区域描述 380

16.6.1 不变矩 381

16.6.2 形态学描述 381

16.6.3 MATLAB程序实现 384

16.7 纹理 385

16.7.1 直方图统计特征 386

16.7.2 灰度差分统计法 387

16.7.3 图像灰度梯度方向矩阵 388

16.7.4 自相关函数法 388

16.7.5 傅里叶特征 389

16.7.6 纹理的结构分析 390

16.7.7 小波分析 390

16.8 形状识别的示例 391

16.9 小结 393

第17章 模式识别 394

17.1 模式识别 394

17.1.1 模式识别主要理论和方法 395

17.1.2 模式识别过程 397

17.2 统计模式识别 397

17.2.1 统计模式识别方法 397

17.2.2 特征分析 399

17.2.3 特征抽取 401

17.2.4 特征选择 402

17.2.5 Bayes分类器 403

17.3 神经网络识别 403

17.3.1 神经元模型 403

17.3.2 网络结构 404

17.3.3 反向传播网络 406

17.3.4 图像识别的MATLAB程序实现 409

17.4 模糊识别 411

17.4.1 图像的模糊性 412

17.4.2 模糊子集的基本概念 412

17.4.3 基本术语与运算 413

17.4.4 模糊性的度量方法 414

17.4.5 模糊模式识别 414

17.5 小结 415

第18章 MATLAB图像应用实例 416

18.1 图像应用领域 416

18.2 生物识别技术 417

18.2.1 指纹识别原理 417

18.2.2 面部识别原理 418

18.2.3 指纹识别的MATLAB程序实现 419

18.3 数字水印技术 426

18.3.1 数字水印应用领域 426

18.3.2 数字水印技术特点 427

18.3.3 数字图像水印算法 428

18.3.4 MATLAB程序实现 430

18.4 遥感图像处理 432

18.4.1 多光谱图像的特征 433

18.4.2 MATLAB程序实现 434

18.5 小结 439

第19章 基于图像的MATLAB摩擦学仿真 440

19.1 摩擦学表面的图像生成及表现 440

19.1.1 三维表面描述规范 440

19.1.2 DEM的描述规范 441

19.1.3 DEM模型与摩擦表面三维几何建立过程的相关性 441

19.1.4 摩擦学表面模型重构正确性检验 442

19.1.5 利用地表数据生成技术得到数字化粗糙表面 443

19.1.6 表面结构的生成 446

19.1.7 人造微米级表面织构的设计 448

19.2 摩擦学仿真计算相关参数的获取 449

19.3 摩擦学仿真计算的程序编写 452

19.3.1 基于真实表面的接触模型 452

19.3.2 表面温度分布的模拟计算 454

19.3.3 表面温度分布的模拟计算通用程序 455

19.4 摩擦学仿真计算结果的图像表现 457

19.5 小结 460