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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 Vision7

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MATLAB21

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corner25

2.6.2函数命令rsetwrite27

2.6.3函数命令blockproc29

2.7更新的Demos32

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 YUV124

5.5.2 YCbCr124

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——streanmribbons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