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2010-05-12 12:48 |
第1章 绪言 Tlz $LI 前言 1ymq7F(2 1.1 背景知识 w9Eb\An 1.2 什么是数字图像处理 f vAF0
a 1.3 MATLAB和图像处理工具箱的背景知识 K&\3j-8^ 1.4 本书涵盖的图像处理范围 l]bCt b%_ 1.5 本书的Web站点 X-Yy1"6m1 1.6 MATLAB工作环境 wDL dmrB 1.6.1 MATLAB桌面 xE[CNJ%t^, 1.6.2 使用MATLAB编辑器创建M文件 RPXkf71iM 1.6.3 获得帮助 3U_,4qf 1.6.4 保存和检索工作会话 !oJ226>WI 1.7 参考文献的组织方式 #dd-rooQuD 小结 zFR=inI 第2章 基本原理 %
T2C0P 前言 }Q=@$YIesD 2.1 数字图像的表示 !6yyX}%o 2.1.1 坐标约定 S7I8BS[*v 2.1.2 图像的矩阵表示 _olhCLIR- 2.2 读取图像 Ot^<:\<`G 2.3 显示图像 4X()D {uR 2.4 保存图像 Ja*k|Rz~ 2.5 数据类 Nydhal00 2.6 图像类型 _:ORu Vk 2.6.1 亮度图像 ?>\JX 2.6.2 二值图像 2E*k@ 2.6.3 术语注释 ssWSY(j] 2.7 数据类与图像类型间的转换 jP{W|9@( 2.7.1 数据类间的转换 T##_?=22I 2.7.2 图像类和类型间的转换 W=$cQ(x4Z 2.8 数组索引 ql+tqgo 2.8.1 向量索引 5@:c6(5$ 2.8.2 矩阵索引 " iKX-VIl 2.8.3 选择数组的维数 Q)H1\ 2.9 一些重要的标准数组 Uc?4!{$X 2.10 M函数编程简介 y5v}EX`m& 2.10.1 M文件 opQdym 2.10.2 运算符 >_<J=8|E 2.10.3 流控制 nJ ZQRRa:C 2.10.4 代码优化 X-Q;4M-CJ 2.10.5 交互式I/O ,o_Ur.UJ 2.10.6 单元数组与结构简介 {e3XmVAI 小结 y{`aM(& 第3章 亮度变换与空间滤波 WN_i-A1G/h 前言 _i-(`5 3.1 背景知识 PN +<C7/ 3.2 亮度变换函数 QIcg4\d%s 3.2.1 函数imadjust e@GR[0~ 3.2.2 对数和对比度拉伸变换 On^jHqLaE 3.2.3 亮度变换的一些实用M函数 =LsW\.T6 3.3 直方图处理与函数绘图 <]/z45? 3.3.1 生成并绘制图像的直方图 mHnHB.OL 3.3.2 直方图均衡化 ?
7H'#l 3.3.3 直方图匹配(规定化) TsX(=N_ 3.4 空间滤波 ^LO`6, 3.4.1 线性空间滤波 M<
T[%)v 3.4.2 非线性空间滤波 hlgBx~S[ 3.5 图像处理工具箱的标准空间滤波器 '%D$|) 3.5.1 线性空间滤波器 ]Q%|69H}B 3.5.2 非线性空间滤波器 ] VN4;R 小结 <0,szw 第4章 频域处理 ;M95A 前言 L&i _ 4.1 二维离散傅里叶变换 TDMyZ!d 4.2 在MATLAB中计算并可视化二维DFT xz#.3|_(' 4.3 频域滤波 !JkH$~ 4.3.1 基本概念 1VH$l(7IQ 4.3.2 DFT滤波的基本步骤 gm-m_cB< 4.3.3 用于频域滤波的M函数 d+6 by,' 4.4 从空间滤波器获得频域滤波器 U;QN+fF]u 4.5 在频域中直接生成滤波器 F$;vPAxbK" 4.5.1 建立用于实现频域滤波器的网格数组 o*L#S1yL 4.5.2 低通频域滤波器 <Bmqox0 4.5.3 线框图与表面图 +>F #{b 4.6 锐化频域滤波器 e>ZF? (a0 4.6.1 基本的高通滤波器 WLb*\ 4.6.2 高频强调滤波 `wyX)6A|bt 小结 =Wl*.%1 b 第5章 图像复原 `$X|VAS2 前言 R]-$]koQO 5.1 图像退化/复原处理的模型 fO4e[g;G 5.2 噪声模型 /eoS$q 5.2.1 使用函数imnoise添加噪声 zW@OSKq4 5.2.2 使用指定的分布产生空间随机噪声 05|,-S 5.2.3 周期噪声 PR&D67:Jy 5.2.4 估计噪声参数 R/yOy^< 5.3 仅有噪声的复原:空间滤波 Qe~2'Hw#9 5.3.1 空间噪声滤波器 )BuS'oB 5.3.2 自适应空间滤波器 B>^5h?(lt 5.4 通过频域滤波来降低周期噪声 Wgh4DhAW 5.5 退化函数建模 ~okIiC]# 5.6 直接逆滤波 NjTVinz 5.7 维纳滤波 `VT0wAe2; 5.8 约束的最小二乘方(正则)滤波 $jd>=TU| 5.9 使用Lucy-Richardson算法的迭代非线性复原 NMSpi[dr 5.10 盲去卷积 -V'`;zE6 5.11 几何变换与图像配准 U#B,Q6~ 5.11.1 空间几何变换 DIk\=[{2q 5.11.2 对图像应用空间变换 KAR XC,z 5.11.3 图像配准 !
Z e 小结 LE15y> 第6章 彩色图像处理 Kb_R "b3v 前言 OFJ
T 6.1 MATLAB中彩色图像的表示方法 cI)XXb4 6.1.1 RGB图像 g5EdW=Dt, 6.1.2 索引图像 c=YJ:&/5& 6.1.3 用来处理RGB图像和索引图像的IPT函数 L"i
B'= 6.2 转换至其他彩色空间 s eFug 6.2.1 NTSC彩色空间 X^tVq..0 6.2.2 YCbCr彩色空间 gyW*-:C 6.2.3 HSV彩色空间 a0"gt"qA 6.2.4 CMY和CMYK彩色空间 2p( M`@ 6.2.5 HSI彩色空间 2$D
*~~ 6.3 彩色图像处理基础 Dm@wTt8N( 6.4 彩色变换 ASuxty 6.5 彩色图像的空间滤波 9<An^lLK* 6.5.1 彩色图像平滑 &FWPb# 6.5.2 彩色图像锐化 CI+dIv> 6.6 在RGB向量空间直接处理 SL;\S74 6.6.1 使用梯度的彩色边缘检测 :!a9|Fh~ 6.6.2 RGB向量空间中的图像分割 (D'Z4Y 小结 L3Leb%,! 第7章 小波 (K$K;f$"r 前言 B|IQ/g? 7.1 背景知识 2Yx6.e< 7.2 快速小波变换 d[.kGytUt 7.2.1 使用小波工具箱的快速小波变换 >4:W:;R 7.2.2 不使用小波工具箱的快速小波变换 w;.'>ORC 7.3 小波分解结构的运算 &bx;GG\<4 7.3.1 不使用小波工具箱编辑小波分解系数 >G2o 7.3.2 显示小波分解系数 oZO6J-ea 7.4 快速小波反变换 8Ek<J+&|I 7.5 图像处理中的小波 ,jBd3GdlZ 小结 w5l:^^zF( 第8章 图像压缩 /Yk2 |L 前言 z_#B 4 8.1 背景知识 }>JFO:v& 8.2 编码冗余 pti`q) 8.2.1 霍夫曼码 }DTpl?l 8.2.2 霍夫曼编码 0&U,WA 8.2.3 霍夫曼解码 4BG6C'`% 8.3 像素间的冗余 7z
\I\8 8.4 心理视觉冗余 ,\;;1Kq 8.5 JPEG压缩 8<$6ufvOv 8.5.1 JPEG [L1pDICoy 8.5.2 JPEG 2000 a z
7Vy- 小结 f>JuxX\G 第9章 形态学图像处理 T0W B 前言 )5lo^Qb 9.1 预备知识 l=5(5\ 9.1.1 集合论中的基本概念 05:`(vl 9.1.2 二值图像、集合和逻辑运算符 oC>QJ(o,8 9.2 膨胀和腐蚀 ;YxQo
o> 9.2.1 膨胀 >_U)=q 9.2.2 结构元素的分解 h0NM5 9.2.3 函数strel .+7GecYz 9.2.4 腐蚀 }N5>^y 9.3 膨胀与腐蚀的组合 B^Q\l!r 9.3.1 开运算和闭运算 2Z6#3~ 9.3.2 击中或击不中变换 2 q J}5 9.3.3 使用查找表 Q7$ILW-S 9.3.4 函数bwmorph KyW6[WA9 9.4 标注连接分量 .-+_>br~ 9.5 形态学重构 ~.M{n&NM 9.5.1 由重构做开运算 h&J6 9.5.2 填充孔洞 0U]wEz*b 9.5.3 清除边界对象 ahkSEE{ 9.6 灰度图像形态学 )J8dm'wH92 9.6.1 膨胀和腐蚀 W-%oj.BMA 9.6.2 开运算和闭运算 \pZ,gF;y 9.6.3 重构 D%umL/[] 小结 s
z/7cLo 第10章 图像分割 EA%(+tJ^0 前言 eX9{ wb( 10.1 点、线和边缘检测 -UkP{x)S 10.1.1 点检测 o=?sM q1< 10.1.2 线检测 J_R54Y~vu 10.1.3 使用edge函数的边缘检测 Eom|*2vWIC 10.2 使用Hough变换的线检测 $78fR8|r- 10.2.1 使用Hough变换做峰值检测 Z{`;Ys:zk 10.2.2 使用Hough变换做线检测和链接 !!_K|}QOE 10.3 阈值处理 aQwc Py|1R 10.3.1 全局阈值处理 _n_lO8mK 10.3.2 局部阈值处理 &^4\Rx_I 10.4 基于区域的分割 |c,":R 10.4.1 基础公式 Q,Vv 10.4.2 区域生长 J&S$F:HM 10.4.3 区域分离和合并 `@ULG> 10.5 使用分水岭变换的分割 |$#u~<r_
w 10.5.1 使用距离变换的分水岭分割 zu<b#W v 10.5.2 使用梯度的分水岭分割 4)+MvKxjS 10.5.3 控制标记符的分水岭分割 :kq J~ 小结 (E59)z - 第11章 表示与描述 g5R2a7 前言 ~WU _u,: 11.1 背景知识 *PE1)bF 11.1.1 单元数组与结构 33|>u+ 11.1.2 本章中使用的其他一些MATLAB和IPT 函数 KgX~PP> 11.1.3 一些基本的M函数 O^|dc= 11.2 表示 ~YOwg\w^ 11.2.1 链码 }N(-e$88 11.2.2 使用最小周长多边形的多边形近似 y.2_5&e/ 11.2.3 标记 vGO- a2Z 11.2.4 边界片断 szMh}q"u 11.2.5 骨骼 EP& | |