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2010-05-12 12:48 |
第1章 绪言 W|~Jl7hs8Q 前言 ,s=jtK 1.1 背景知识 It5U=PU 1.2 什么是数字图像处理 nqp:nw 1.3 MATLAB和图像处理工具箱的背景知识 /KL;%:7 1.4 本书涵盖的图像处理范围 {c
82bFiv 1.5 本书的Web站点 }JP0q 1.6 MATLAB工作环境 ]1 V,_^D 1.6.1 MATLAB桌面 q5Bj0r[/o 1.6.2 使用MATLAB编辑器创建M文件 MU
}<-1 1.6.3 获得帮助 uq/z.m 1.6.4 保存和检索工作会话 y15 MWZ 1.7 参考文献的组织方式 K;n2mXYGM 小结 VXE85 第2章 基本原理 L&gC 前言 \hlQu{q. 2.1 数字图像的表示 Gky
e 2.1.1 坐标约定 |E&
Fe8 2.1.2 图像的矩阵表示 7@[HRr 2.2 读取图像 Z$UPLg3=;_ 2.3 显示图像 -d j9(~?^ 2.4 保存图像 v?BVUH>#9 2.5 数据类 ( M > C 2.6 图像类型 2s^9q9NS" 2.6.1 亮度图像 `.MY"g9 2.6.2 二值图像 . J/x@ 2.6.3 术语注释 b`W2^/D 2.7 数据类与图像类型间的转换 |"K< 2.7.1 数据类间的转换 ;~A-32;Y4 2.7.2 图像类和类型间的转换 oVD)Fb%[i9 2.8 数组索引 AZj`o 2.8.1 向量索引 qI] PM9 2.8.2 矩阵索引 # 2.8.3 选择数组的维数 bqo+b{i\ 2.9 一些重要的标准数组 U-U^N7 2.10 M函数编程简介 T[~8u9/ 2.10.1 M文件 X0QY:? 2.10.2 运算符 D.!ay>o0# 2.10.3 流控制 Z+gG.|"k 2.10.4 代码优化 %^`b) 2.10.5 交互式I/O "e3T;M+ 2.10.6 单元数组与结构简介 ;^[VqFpeS 小结 nnzfKn:J 第3章 亮度变换与空间滤波 =XRTeIZ 前言 mJ'Q9x" 3.1 背景知识 mQbpv'N 3.2 亮度变换函数 1X ?9Ji)h 3.2.1 函数imadjust m
L#%H( 3.2.2 对数和对比度拉伸变换 |9fvj6?Y 3.2.3 亮度变换的一些实用M函数 GlVb |O" 3.3 直方图处理与函数绘图 {?!0<0 3.3.1 生成并绘制图像的直方图 W[$GB_A) 3.3.2 直方图均衡化 3d1$w 3.3.3 直方图匹配(规定化) UY ^dFbJ 3.4 空间滤波 4 !q4WQ ; 3.4.1 线性空间滤波 ~x(1g;!^ 3.4.2 非线性空间滤波 vp[;rDsIJ$ 3.5 图像处理工具箱的标准空间滤波器 `<?{%ja 3.5.1 线性空间滤波器 *X_-8 ^~ 3.5.2 非线性空间滤波器 4s:S_Dw 小结 M0B6v}^H 第4章 频域处理 ?k 4|;DD 前言 ,k9@%{4 l 4.1 二维离散傅里叶变换 2cB){.E 4.2 在MATLAB中计算并可视化二维DFT nfldj33* 4.3 频域滤波 Ej[:!L 4.3.1 基本概念 $ ]fautQlt 4.3.2 DFT滤波的基本步骤 Mnv2tnU] 4.3.3 用于频域滤波的M函数 'j#J1xwJ 4.4 从空间滤波器获得频域滤波器 8et*q3D7` 4.5 在频域中直接生成滤波器 7A@iu*t 4.5.1 建立用于实现频域滤波器的网格数组 zXEu3h 4.5.2 低通频域滤波器 (
!THd 4.5.3 线框图与表面图 eG@0: 4.6 锐化频域滤波器 rUz-\H(- 4.6.1 基本的高通滤波器 P3W<a4 == 4.6.2 高频强调滤波 ,A{'lu 小结 @W|N1,sp
第5章 图像复原 eZck$]P(6H 前言 21LJ3rW_ 5.1 图像退化/复原处理的模型 US.7:S-r" 5.2 噪声模型 xn&$qLB 5.2.1 使用函数imnoise添加噪声 id" -eMwp 5.2.2 使用指定的分布产生空间随机噪声 >RTmfV 5.2.3 周期噪声 ZaZm$.s n 5.2.4 估计噪声参数 @[2Go}VF 5.3 仅有噪声的复原:空间滤波 +H4H$H 5.3.1 空间噪声滤波器 _Yms]QEZ 5.3.2 自适应空间滤波器 AB:JXMyK 5.4 通过频域滤波来降低周期噪声 NI%&Xhn!*> 5.5 退化函数建模 xMpQPTte 5.6 直接逆滤波 #Bih=A
# 5.7 维纳滤波 5gg
Yg$ 5.8 约束的最小二乘方(正则)滤波 rsGQ
:c 5.9 使用Lucy-Richardson算法的迭代非线性复原 J^Mq4& 5.10 盲去卷积 !D \u2h 5.11 几何变换与图像配准 8M~^/Zc 5.11.1 空间几何变换 %x]8^vze 5.11.2 对图像应用空间变换 j-CSf(qIj 5.11.3 图像配准 Uc[@] 小结 HtN!Hgpwg 第6章 彩色图像处理 V~~4<?=A 前言 !Z}d^$ 6.1 MATLAB中彩色图像的表示方法 4H]~ ]?F& 6.1.1 RGB图像 GdlzpBl 6.1.2 索引图像 O^L#(8bC 6.1.3 用来处理RGB图像和索引图像的IPT函数 ;/79tlwq 6.2 转换至其他彩色空间 &hSABtr} 6.2.1 NTSC彩色空间 [#3*R_#8R 6.2.2 YCbCr彩色空间 Ocp`6Fj 6.2.3 HSV彩色空间 C-:lM1 6.2.4 CMY和CMYK彩色空间 WxrGoo^ 6.2.5 HSI彩色空间 YTk"'q- 6.3 彩色图像处理基础 *?o`90HHP[ 6.4 彩色变换 6 o!*bWh 6.5 彩色图像的空间滤波 dln1JZ! 6.5.1 彩色图像平滑 ;WqWD-C 6.5.2 彩色图像锐化 d OYEl<!J 6.6 在RGB向量空间直接处理 AY
B~{ 6.6.1 使用梯度的彩色边缘检测 fK?/o]vq 6.6.2 RGB向量空间中的图像分割 YPU*T&~ 小结 q-lejVS(g 第7章 小波 cN&]JS, 前言 >Hd0l L 7.1 背景知识 8=T[Y`;x 7.2 快速小波变换 \8}!aTC 7.2.1 使用小波工具箱的快速小波变换 s-[v[w'E 7.2.2 不使用小波工具箱的快速小波变换 f7y3BWOi] 7.3 小波分解结构的运算 MJ..' $>TC 7.3.1 不使用小波工具箱编辑小波分解系数 .IkQo`_s: 7.3.2 显示小波分解系数 &$V&gAN 7.4 快速小波反变换 Pf/_lBtL 7.5 图像处理中的小波 v|K'M,E 小结 V0O6\)/. 第8章 图像压缩 R?E< }\! 前言 kHhxR;ymA7 8.1 背景知识 [WXa]d5Y 8.2 编码冗余 5nA
*'($j 8.2.1 霍夫曼码 v&]k8Hc- 8.2.2 霍夫曼编码 v{44`tR 8.2.3 霍夫曼解码 ~B704i 8.3 像素间的冗余 Gkr?M^@K 8.4 心理视觉冗余 {S6:LsFfm 8.5 JPEG压缩 +~{Honj[ 8.5.1 JPEG |3SM 8.5.2 JPEG 2000 qPvWb1H: 小结 =K:)%Qh 第9章 形态学图像处理 ,g~Iup 前言 B_3:.1>"BM 9.1 预备知识 '&+5L. 9.1.1 集合论中的基本概念 ;+3XDz
v 9.1.2 二值图像、集合和逻辑运算符 H~ `JAplr 9.2 膨胀和腐蚀 xJ(}?0h-X 9.2.1 膨胀 >oHgs 9.2.2 结构元素的分解 }1}L&M@ 9.2.3 函数strel DN 0`vl{* 9.2.4 腐蚀 (/;<K$u*h 9.3 膨胀与腐蚀的组合 NSV;R~" 9.3.1 开运算和闭运算 [zsUboCkc 9.3.2 击中或击不中变换 M8y:FDX 9.3.3 使用查找表 TYH4r q
& 9.3.4 函数bwmorph ;RUod .x 9.4 标注连接分量 WV?3DzeR 9.5 形态学重构 "IuHSjP 9.5.1 由重构做开运算 vjz 'y[D 9.5.2 填充孔洞 S"Z.M _ 9.5.3 清除边界对象 SF.Is=b 9.6 灰度图像形态学 ZT
d)4f 9.6.1 膨胀和腐蚀 (`cXS5R 9.6.2 开运算和闭运算 p*5QV 9.6.3 重构 dVKctt'C 小结 2qgm(jo *y 第10章 图像分割 }|9!|Q 前言 {4^NZTjd@ 10.1 点、线和边缘检测 $TZjSZ1w 10.1.1 点检测 xN +Oca 10.1.2 线检测 3IyNnm=u 10.1.3 使用edge函数的边缘检测 /t|Lu@&:Xo 10.2 使用Hough变换的线检测
*m6h(8(7Z 10.2.1 使用Hough变换做峰值检测 W&Xm_T[Q 10.2.2 使用Hough变换做线检测和链接 $GJuS^@% 10.3 阈值处理 Tg yY 9 10.3.1 全局阈值处理
<_>xkQbn2 10.3.2 局部阈值处理 jxdX7aik 10.4 基于区域的分割 vhE^jS<Tg 10.4.1 基础公式 CB KLct> 10.4.2 区域生长 f =T-4Of 10.4.3 区域分离和合并 h#~\-j9> 10.5 使用分水岭变换的分割 ; nc3O{rU
10.5.1 使用距离变换的分水岭分割 ~Iz{@Ep* 10.5.2 使用梯度的分水岭分割 VBq|j"o0" 10.5.3 控制标记符的分水岭分割 L )53o! 小结 Z!foD^&R 第11章 表示与描述 8$~^-_>n/ 前言 8~j1 11.1 背景知识 %/}46z9\ 11.1.1 单元数组与结构 |E?,hTRe5 11.1.2 本章中使用的其他一些MATLAB和IPT 函数 ]y\Wc0q 11.1.3 一些基本的M函数 0?Bv
zfb 11.2 表示 HaA2y 11.2.1 链码 <X"_S'O 11.2.2 使用最小周长多边形的多边形近似 xtFGj,N 11.2.3 标记 H~<w*[uT 11.2.4 边界片断 w<SFs#Z 11.2.5 骨骼 E2i'lO\P 11.3 边界描绘子 ! z6T_;s 11.3.1 一些简单的描绘子 ;km ^ OO$ 11.3.2 形状数 sL4j@Lt 11.3.3 傅里叶描绘子 _@@.VmZL 11.3.4 统计矩 n`.JI(| 11.4 区域描绘子 _~.S~;o!b 11.4.1 函数regionprops a&!K5( 11.4.2 纹理 )s|o&aP> 11.4.3 不变矩 :-tMH02c 11.5 主分量描述 lnQY_~s 小结 %X**( 第12章 对象识别 KXT9Wt= 前言 {wh, "Ok_ 12.1 背景知识 BF/l#)$yK 12.2 在MATLAB中计算距离度量 ?)O!(=6%' 12.3 基于决策理论方法的识别 E(!b_C& 12.3.1 形成模式向量 cq"#[y$r 12.3.2 使用最小距离分类器的模式匹配 5kLz8n^z@@ 12.3.3 相关匹配 :YCB23368" 12.3.4 最优统计分类器 SsCV}[ 12.3.5 自适应学习系统 4`/Td?THx 12.4 结构识别 srK9B0I 12.4.1 MATLAB中的串操作 o@[oI\Vr! 12.4.2 串的匹配 #pnB+h&tE 小结 Cg3 d 附录A 函数汇总 c&'5r OY~ 附录B ICE和MATLAB图形用户界面 &P&VJLA | |