| cyqdesign |
2010-05-12 12:48 |
第1章 绪言 ,T*\ 9' Q
前言 @ZRg9M:N
1.1 背景知识 L*OG2liJ
1.2 什么是数字图像处理 `S+n ,,l
1.3 MATLAB和图像处理工具箱的背景知识 2@W`OW Njm
1.4 本书涵盖的图像处理范围 EU7nS3K)O~
1.5 本书的Web站点 t$
97 [ay
1.6 MATLAB工作环境 tA]u=-_h
1.6.1 MATLAB桌面 . ' >d7
1.6.2 使用MATLAB编辑器创建M文件 cJf&R^[T
1.6.3 获得帮助 h=Q2
?O8
1.6.4 保存和检索工作会话 V?)YQ B
1.7 参考文献的组织方式 lid0
YK-
小结 Q zg?#|
第2章 基本原理 %(|-+cLW+
前言 v"o_V|
2.1 数字图像的表示 31\mF\{V
2.1.1 坐标约定 <0;G4fE7[H
2.1.2 图像的矩阵表示 =YIosmr
2.2 读取图像 'P*OzZ4>$
2.3 显示图像 T% GR{mp
2.4 保存图像 >;l rH&
2.5 数据类 h^v#?3.@
2.6 图像类型 LP !d |X
2.6.1 亮度图像 HQ wrb HS
2.6.2 二值图像 -oTdi0P
2.6.3 术语注释 Apj[z2nr
2.7 数据类与图像类型间的转换 3-oKY*jO
2.7.1 数据类间的转换 4V;-*:
2.7.2 图像类和类型间的转换 '14 86q@[$
2.8 数组索引 <,Pl3 1g^
2.8.1 向量索引 IwBO#HR~)
2.8.2 矩阵索引 Khl0 ~
2.8.3 选择数组的维数 ]TJ258 P}
2.9 一些重要的标准数组 c> 3j $D+
2.10 M函数编程简介 g6+5uvpd
2.10.1 M文件 @-Y,9mM
2.10.2 运算符
[aG
2.10.3 流控制 z K I1
2.10.4 代码优化 :;c`qO4
2.10.5 交互式I/O bN6i *) }
2.10.6 单元数组与结构简介 qQIX:HWDKZ
小结 O \gVB!x
第3章 亮度变换与空间滤波 qA[cF$CIl)
前言 scTt53v^
3.1 背景知识 C4GkFD
3.2 亮度变换函数 ;.<HpDfG_
3.2.1 函数imadjust qu^~K.I "
3.2.2 对数和对比度拉伸变换 -knP5"TB
3.2.3 亮度变换的一些实用M函数 8 Q"1I7U
3.3 直方图处理与函数绘图 Bz|/TV?X (
3.3.1 生成并绘制图像的直方图 ]omBq<ox'Y
3.3.2 直方图均衡化 {;m|\652B
3.3.3 直方图匹配（规定化） fQwL x
3.4 空间滤波 lon9oraF'
3.4.1 线性空间滤波 tK?XU9o
3.4.2 非线性空间滤波 fdHFSnQ g
3.5 图像处理工具箱的标准空间滤波器
^w&!}f+
3.5.1 线性空间滤波器 kem(U{m
3.5.2 非线性空间滤波器 o?c NH
小结 o\PHs4Ws'7
第4章 频域处理 R,BIN p
前言 F@ #p
4.1 二维离散傅里叶变换 OT$++cj^
4.2 在MATLAB中计算并可视化二维DFT )/Gi- ::
4.3 频域滤波 P!IXcPKW53
4.3.1 基本概念 HIt9W]koO
4.3.2 DFT滤波的基本步骤 n ywC]T
4.3.3 用于频域滤波的M函数 ?>I
4.4 从空间滤波器获得频域滤波器 =6f)sZpPh
4.5 在频域中直接生成滤波器 ]"?<y s
4.5.1 建立用于实现频域滤波器的网格数组 -3y
4.5.2 低通频域滤波器 9g'6zB
4.5.3 线框图与表面图 =;F7h
@:
4.6 锐化频域滤波器 c4r9k-w0E
4.6.1 基本的高通滤波器 9]l yV
4.6.2 高频强调滤波 ^QG<_Dm]
小结 3xmP Y.
第5章 图像复原 &Nw|(z&$
前言 Vg :''!4t2
5.1 图像退化/复原处理的模型 kY6_n4
5.2 噪声模型 Zz]/4 4t
5.2.1 使用函数imnoise添加噪声 G:wO1f6
5.2.2 使用指定的分布产生空间随机噪声 +EqL|
5.2.3 周期噪声 \ rg;xZa5
5.2.4 估计噪声参数 JoZzX{eu"
5.3 仅有噪声的复原：空间滤波 R=$}uDFmW
5.3.1 空间噪声滤波器 TJ>1?W\Z
5.3.2 自适应空间滤波器 rx@i .+
5.4 通过频域滤波来降低周期噪声 QC&,C}t,
5.5 退化函数建模 y+V>,W)r7
5.6 直接逆滤波 Y7 K2@257
5.7 维纳滤波 \PFj w9s
5.8 约束的最小二乘方（正则）滤波 la4%Vqwgu
5.9 使用Lucy-Richardson算法的迭代非线性复原 2 - (}=N
5.10 盲去卷积 "` %UC#
5.11 几何变换与图像配准 wehiX7y
5.11.1 空间几何变换 Q`Q"p
5.11.2 对图像应用空间变换 TZ3gJ6 Cb
5.11.3 图像配准 M'oZK
小结 {x[C\vZsi]
第6章 彩色图像处理 Ly R<cd$W
前言 \:'6_ K
6.1 MATLAB中彩色图像的表示方法 -V[!qI
6.1.1 RGB图像 p,uM)LD
6.1.2 索引图像
U z[#ye
6.1.3 用来处理RGB图像和索引图像的IPT函数 'A\0^EvVv
6.2 转换至其他彩色空间 l<ZHS'-;8
6.2.1 NTSC彩色空间 (:% t
6.2.2 YCbCr彩色空间 x 9 n(3Oa
6.2.3 HSV彩色空间 ) ]<^*b>
6.2.4 CMY和CMYK彩色空间 Lxv_{~I*
6.2.5 HSI彩色空间 D0MW~Y 6{
6.3 彩色图像处理基础 qV,x )y:V
6.4 彩色变换 L|1~'Fz#w
6.5 彩色图像的空间滤波 -7o-d-d F
6.5.1 彩色图像平滑 rSm#/)4A
6.5.2 彩色图像锐化 t("koA=.
6.6 在RGB向量空间直接处理 *,*XOd:3TL
6.6.1 使用梯度的彩色边缘检测 'WBhW5@
6.6.2 RGB向量空间中的图像分割
klY, @
小结 FFmXT/K"/j
第7章 小波 ,OP\^
前言 N=~DSsw
7.1 背景知识 lH@goh
7.2 快速小波变换 i }Zz[b
7.2.1 使用小波工具箱的快速小波变换 D$r n?@&g
7.2.2 不使用小波工具箱的快速小波变换 oz[G'[\}F
7.3 小波分解结构的运算 e eyZ $n
7.3.1 不使用小波工具箱编辑小波分解系数 HqV 4!o9'
7.3.2 显示小波分解系数 S &k/Pc
7.4 快速小波反变换 0AoWw-H6V
7.5 图像处理中的小波 ljz=u;O)
小结 Ad>@8^
第8章 图像压缩 *YX:e@Fm.a
前言 Y$j !-l5z
8.1 背景知识 nrXKS&6
8.2 编码冗余 ]= /?Ooh
8.2.1 霍夫曼码 }jFRuT;35
8.2.2 霍夫曼编码 'P4V_VMK
8.2.3 霍夫曼解码 /oGaA@#+
8.3 像素间的冗余 hw)z]
8.4 心理视觉冗余 osLEH?iKW
8.5 JPEG压缩 CP$ ,fj
8.5.1 JPEG LcNI$g;}Yf
8.5.2 JPEG 2000 ' dv(
小结 P=y1qqC
第9章 形态学图像处理 c|(Q[=
前言 IF<T{/MA
9.1 预备知识 WU.ee iX
9.1.1 集合论中的基本概念 u09D` QPP]
9.1.2 二值图像、集合和逻辑运算符 MI.OOoP 3a
9.2 膨胀和腐蚀 AI, E9
9.2.1 膨胀 beV+3HqB8
9.2.2 结构元素的分解 :`<MlX
9.2.3 函数strel p!<P Rms@
9.2.4 腐蚀 <A`SC;k\u
9.3 膨胀与腐蚀的组合 }>3jHWxLc
9.3.1 开运算和闭运算 :3J` +V}9;
9.3.2 击中或击不中变换 ~(`MP<
9.3.3 使用查找表 RmO kb~
9.3.4 函数bwmorph [[ Nn~7
9.4 标注连接分量 rg]z
9.5 形态学重构 Eq8:[o
9.5.1 由重构做开运算 ec*Ni|`Z'
9.5.2 填充孔洞 hQ v I}
9.5.3 清除边界对象 P8 6wRq
9.6 灰度图像形态学 ~4] J 'E >
9.6.1 膨胀和腐蚀 _=cuOo"!
9.6.2 开运算和闭运算 q S
ggZ0*
9.6.3 重构 zY-?Bv_D
小结 ,Hp7`I>/
第10章 图像分割 hVJ}EF 0
前言 ;rnhv:Iw
10.1 点、线和边缘检测 r $ YEq5
10.1.1 点检测 "-G7eGQ
10.1.2 线检测 qK%#$JgqA
10.1.3 使用edge函数的边缘检测 , 0?_?
GO
10.2 使用Hough变换的线检测 O
>@Q>Z8W?
10.2.1 使用Hough变换做峰值检测 Fa{[kJ8z
10.2.2 使用Hough变换做线检测和链接 'I>geW?{QK
10.3 阈值处理 V,?])=Ax
10.3.1 全局阈值处理 GK3 cQw
10.3.2 局部阈值处理 G1 I<B
10.4 基于区域的分割 SWT)M1O2
10.4.1 基础公式 tCu.Fc@
10.4.2 区域生长 b cAk$tA2
10.4.3 区域分离和合并 ndk~(ex|j
10.5 使用分水岭变换的分割 lt\Bm<"z!1
10.5.1 使用距离变换的分水岭分割 `?d`
#) Ck
10.5.2 使用梯度的分水岭分割 Ksk[sf?J&
10.5.3 控制标记符的分水岭分割 ="AaC!E,W
小结 5E}]U,$
第11章 表示与描述 !|mzu1S
前言 vJX0c\e
11.1 背景知识 w.+G+ r=
11.1.1 单元数组与结构 o,$K=#Iv
11.1.2 本章中使用的其他一些MATLAB和IPT 函数 )t2 eg1a:
11.1.3 一些基本的M函数 Ac }5,
11.2 表示 ~Ds3 -#mMy
11.2.1 链码 dkQP.Tj$i
11.2.2 使用最小周长多边形的多边形近似 3]7j, 1^
11.2.3 标记 [?XP[h gd
11.2.4 边界片断 Ak3V< =g x
11.2.5 骨骼 [<jU$93E
11.3 边界描绘子 /8 "rCh|m-
11.3.1 一些简单的描绘子 { GGP8
11.3.2 形状数 tK 6=F63e
11.3.3 傅里叶描绘子 AMK(-=
11.3.4 统计矩 Xs~IoU
11.4 区域描绘子 I:;umyRH
11.4.1 函数regionprops |>wGl
11.4.2 纹理 5d -rF:#
11.4.3 不变矩 XXXQA Y-,C
11.5 主分量描述 B!4~A{
小结 g]d0B!Ar~
第12章 对象识别 !' ; ;q
前言 ,=: -&~?
12.1 背景知识 *0_Q0SeE,o
12.2 在MATLAB中计算距离度量 LYyud
12.3 基于决策理论方法的识别 4MCj*ok<
12.3.1 形成模式向量 y<l(F?_
12.3.2 使用最小距离分类器的模式匹配 ]UGk"s5A
12.3.3 相关匹配 {9cj itl
12.3.4 最优统计分类器 w=5<mw
12.3.5 自适应学习系统 P]2V~I/X
12.4 结构识别 5!Ovd
O}g
12.4.1 MATLAB中的串操作 h&rZ R`g
12.4.2 串的匹配 'k[vcnSz\/
小结 gN]\#s@[
附录A 函数汇总 /*t H$\6*
附录B ICE和MATLAB图形用户界面 p@oz[017/J
附录C M函数 @]Ac >&
参考文献 )G*xI`( @
索引 q
w @g 7
|w5,%#AeO$
……
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