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第1章 绪言1

前言1

1.1　背景知识1

1.2　什么是数字图像处理2

1.3 MATLAB和图像处理工具箱的背景知识2

1.4　本书涵盖的图像处理范围3

1.5　本书的Web站点4

1.6 MATLAB工作环境4

1.6.1 MATLAB桌面5

1.6.2　使用MATLAB编辑器创建M文件6

1.6.3　获得帮助6

1.6.4　保存和检索工作会话7

1.7　参考文献的组织方式7

小结7

第2章 基本原理8

前言8

2.1　数字图像的表示8

2.1.1　坐标约定8

2.1.2　图像的矩阵表示9

2.2　读取图像9

2.3　显示图像11

2.4　保存图像12

2.5　数据类16

2.6　图像类型17

2.6.1　亮度图像17

2.6.2　二值图像17

2.6.3　术语注释17

2.7　数据类与图像类型间的转换17

2.7.1　数据类间的转换18

2.7.2　图像类和类型间的转换18

2.8　数组索引21

2.8.1 向量索引21

2.8.2　矩阵索引22

2.8.3　选择数组的维数26

2.9　一些重要的标准数组26

2.10 M函数编程简介27

2.10.1 M文件27

2.10.2　运算符28

2.10.3　流控制34

2.10.4　代码优化39

2.10.5　交互式I/O42

2.10.6　单元数组与结构简介44

小结45

第3章 亮度变换与空间滤波46

前言46

3.1　背景知识46

3.2　亮度变换函数47

3.2.1　函数imadjust47

3.2.2　对数和对比度拉伸变换48

3.2.3　亮度变换的一些实用M函数50

3.3　直方图处理与函数绘图54

3.3.1　生成并绘制图像的直方图54

3.3.2　直方图均衡化58

3.3.3　直方图匹配（规定化）61

3.4　空间滤波64

3.4.1　线性空间滤波65

3.4.2　非线性空间滤波70

3.5　图像处理工具箱的标准空间滤波器72

3.5.1　线性空间滤波器72

3.5.2　非线性空间滤波器75

小结77

第4章 频域处理78

前言78

4.1　二维离散傅里叶变换78

4.2　在MATLAB中计算并可视化二维DFT80

4.3　频域滤波83

4.3.1　基本概念83

4.3.2 DFT滤波的基本步骤87

4.3.3　用于频域滤波的M函数88

4.4　从空间滤波器获得频域滤波器89

4.5　在频域中直接生成滤波器92

4.5.1　建立用于实现频域滤波器的网格数组92

4.5.2　低通频域滤波器94

4.5.3　线框图与表面图96

4.6　锐化频域滤波器99

4.6.1　基本的高通滤波器99

4.6.2　高频强调滤波101

小结102

第5章 图像复原103

前言103

5.1　图像退化／复原处理的模型103

5.2　噪声模型104

5.2.1　使用函数imnoise添加噪声104

5.2.2　使用指定的分布产生空间随机噪声105

5.2.3　周期噪声111

5.2.4　估计噪声参数113

5.3　仅有噪声的复原：空间滤波116

5.3.1　空间噪声滤波器117

5.3.2　自适应空间滤波器121

5.4　通过频域滤波来降低周期噪声122

5.5　退化函数建模123

5.6　直接逆滤波125

5.7　维纳滤波126

5.8　约束的最小二乘方（正则）滤波128

5.9　使用Lucy-Richardson算法的迭代非线性复原130

5.10　盲去卷积133

5.11　几何变换与图像配准134

5.11.1　空间几何变换134

5.11.2　对图像应用空间变换139

5.11.3　图像配准141

小结143

第6章 彩色图像处理144

前言144

6.1 MATLAB中彩色图像的表示方法144

6.1.1 RGB图像144

6.1.2　索引图像146

6.1.3　用来处理RGB图像和索引图像的IPT函数148

6.2　转换至其他彩色空间151

6.2.1 NTSC彩色空间151

6.2.2 YCbCr彩色空间152

6.2.3 HSV彩色空间152

6.2.4 CMY和CMYK彩色空间153

6.2.5　HSI彩色空间154

6.3　彩色图像处理基础160

6.4　彩色变换161

6.5　彩色图像的空间滤波167

6.5.1　彩色图像平滑168

6.5.2　彩色图像锐化171

6.6　在RGB向量空间直接处理171

6.6.1　使用梯度的彩色边缘检测172

6.6.2 RGB向量空间中的图像分割175

小结178

第7章 小波179

前言179

7.1　背景知识179

7.2　快速小波变换181

7.2.1　使用小波工具箱的快速小波变换182

7.2.2　不使用小波工具箱的快速小波变换186

7.3　小波分解结构的运算193

7.3.1　不使用小波工具箱编辑小波分解系数194

7.3.2　显示小波分解系数198

7.4　快速小波反变换202

7.5　图像处理中的小波206

小结210

第8章 图像压缩211

前言211

8.1　背景知识211

8.2　编码冗余214

8.2.1　霍夫曼码216

8.2.2　霍夫曼编码220

8.2.3　霍夫曼解码225

8.3　像素间的冗余232

8.4　心理视觉冗余236

8.5 JPEG压缩239

8.5.1 JPEG239

8.5.2 JPEG 2000245

小结251

第9章 形态学图像处理252

前言252

9.1　预备知识252

9.1.1　集合论中的基本概念252

9.1.2　二值图像、集合和逻辑运算符254

9.2　膨胀和腐蚀255

9.2.1　膨胀255

9.2.2　结构元素的分解256

9.2.3　函数strel257

9.2.4　腐蚀259

9.3　膨胀与腐蚀的组合261

9.3.1　开运算和闭运算261

9.3.2　击中或击不中变换264

9.3.3　使用查找表266

9.3.4　函数bwmorph268

9.4　标注连接分量270

9.5　形态学重构273

9.5.1 由重构做开运算274

9.5.2　填充孔洞275

9.5.3　清除边界对象276

9.6　灰度图像形态学276

9.6.1　膨胀和腐蚀276

9.6.2　开运算和闭运算278

9.6.3　重构282

小结284

第10章 图像分割285

前言285

10.1　点、线和边缘检测285

10.1.1　点检测286

10.1.2　线检测287

10.1.3　使用edge函数的边缘检测289

10.2　使用Hough变换的线检测296

10.2.1　使用Hough变换做峰值检测300

10.2.2　使用Hough变换做线检测和链接302

10.3　阈值处理305

10.3.1　全局阈值处理305

10.3.2　局部阈值处理307

10.4　基于区域的分割307

10.4.1　基础公式307

10.4.2　区域生长308

10.4.3 区域分离和合并311

10.5　使用分水岭变换的分割315

10.5.1　使用距离变换的分水岭分割315

10.5.2　使用梯度的分水岭分割317

10.5.3　控制标记符的分水岭分割318

小结320

第11章 表示与描述321

前言321

11.1　背景知识321

11.1.1　单元数组与结构321

11.1.2　本章中使用的其他一些MATLAB和IPT函数325

11.1.3　一些基本的M函数326

11.2　表示328

11.2.1　链码328

11.2.2　使用最小周长多边形的多边形近似330

11.2.3　标记337

11.2.4　边界片断340

11.2.5　骨骼340

11.3　边界描绘子342

11.3.1　一些简单的描绘子342

11.3.2　形状数342

11.3.3　傅里叶描绘子343

11.3.4　统计矩347

11.4　区域描绘子348

11.4.1　函数regionprops348

11.4.2　纹理349

11.4.3　不变矩353

11.5　主分量描述356

小结363

第12章　对象识别364

前言364

12.1　背景知识364

12.2　在MATLAB中计算距离度量365

12.3　基于决策理论方法的识别367

12.3.1　形成模式向量367

12.3.2　使用最小距离分类器的模式匹配367

12.3.3　相关匹配368

12.3.4　最优统计分类器370

12.3.5　自适应学习系统374

12.4　结构识别375

12.4.1 MATLAB中的串操作375

12.4.2　串的匹配382

小结386

附录A 函数汇总387

附录B ICE和MATLAB图形用户界面399

附录C M函数421

参考文献461

索引463