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第1章 绪论1

1.1 数字图像处理的基本概念1

1.1.1 图像的种类1

1.1.2 数字图像处理的概念2

1.2 数字图像处理的发展简史2

1.3 数字图像处理的目的和特点3

1.3.1 数字图像处理的目的3

1.3.2 数字图像处理的特点4

1.4 数字图像处理的主要研究内容5

1.5 数字图像处理系统8

1.6 数字图像处理的应用和发展趋势8

1.6.1 数字图像处理的应用8

1.6.2 数字图像处理的发展趋势11

1.7 MATLAB在图像处理中的应用简介11

1.7.1 MATLAB简介12

1.7.2 MATLAB的常用命令16

1.7.3 MATLAB的帮助系统17

1.7.4 MATLAB的m文件18

1.7.5 MATLAB绘图22

1.7.6 MATLAB图像处理工具箱23

1.8 本章小结29

习题129

第2章 数字图像基础30

2.1 人类视觉系统30

2.1.1 人类视觉系统的构造30

2.1.2 光学成像过程31

2.2 人眼视觉特性32

2.2.1 亮度适应性32

2.2.2 视错觉33

2.2.3 视觉惰性35

2.3 色度学基础35

2.3.1 三基色原理35

2.3.2 颜色模型36

2.4 图像数字化39

2.4.1 图像的采样和量化39

2.4.2 图像的数学模型41

2.4.3 数字图像的数据量41

2.4.4 图像分辨率42

2.5 数字图像的类型44

2.6 常用的图像文件格式46

2.7 图像的统计特性48

2.7.1 图像的基本统计分析量48

2.7.2 数字图像的直方图49

2.7.3 多维图像的统计特性49

2.8 图像质量的评价50

2.9 MATLAB图像处理基础实验52

2.9.1 图像文件的读写52

2.9.2 图像文件的显示56

2.9.3 图像类型的转换58

2.9.4 视频文件的读写65

2.9.5 图像的统计特性71

2.10 本章小结73

习题274

第3章 图像的基本运算75

3.1 图像的代数运算75

3.2 图像的几何变换77

3.2.1 齐次坐标77

3.2.2 图像的位置变换78

3.2.3 图像的形状变换82

3.2.4 图像的复合变换86

3.3 图像基本运算的MATLAB实现86

3.3.1 图像代数运算的MATLAB实现86

3.3.2 图像几何变换的MATLAB实现90

3.4 本章小结97

习题397

第4章 空间域图像增强98

4.1 概述98

4.2 灰度变换99

4.2.1 灰度线性变换99

4.2.2 灰度非线性变换102

4.3 直方图修正103

4.3.1 灰度直方图的定义103

4.3.2 直方图修正的基础105

4.3.3 直方图均衡化106

4.4 空域滤波基础109

4.5 空域平滑滤波111

4.5.1 邻域平均法111

4.5.2 中值滤波法113

4.6 空域锐化滤波114

4.6.1 梯度运算115

4.6.2 拉普拉斯运算117

4.7 空域伪彩色增强118

4.7.1 灰度分层法118

4.7.2 灰度变换法119

4.8 空域图像增强的MATLAB实现120

4.8.1 灰度变换增强的MATLAB实现120

4.8.2 直方图修正增强的MATLAB实现125

4.8.3 图像噪声的MATLAB实现129

4.8.4 空域平滑滤波的MATLAB实现134

4.8.5 空域锐化滤波的MATLAB实现140

4.8.6 伪彩色增强的MATLAB实现141

4.9 本章小结143

习题4143

第5章 频率域图像增强145

5.1 二维离散傅里叶变换145

5.1.1 二维离散傅里叶变换145

5.1.2 二维离散傅里叶变换的性质146

5.1.3 数字图像傅里叶变换的频谱分布和统计特性148

5.2 离散余弦变换149

5.2.1 一维离散余弦变换150

5.2.2 二维离散余弦变换150

5.2.3 离散余弦变换的应用150

5.3 频域滤波基础151

5.4 频域低通平滑滤波152

5.5 频域高通锐化滤波153

5.6 频域伪彩色增强154

5.7 频域图像增强的MATLAB实现155

5.7.1 傅里叶变换的MATLAB实现155

5.7.2 离散余弦变换的MATLAB实现163

5.7.3 频域低通平滑滤波的MATLAB实现168

5.7.4 频域高通锐化滤波的MATLAB实现170

5.7.5 频域伪彩色增强的MATLAB实现174

5.8 本章小结175

习题5175

第6章 图像压缩编码176

6.1 图像压缩编码概述176

6.1.1 数据压缩的基本概念176

6.1.2 图像压缩编码的必要性177

6.1.3 图像压缩编码的可能性177

6.1.4 图像压缩编码的分类178

6.1.5 图像压缩编码的技术指标179

6.2 熵编码181

6.2.1 霍夫曼编码181

6.2.2 香农-范诺编码184

6.2.3 算术编码186

6.2.4 行程编码187

6.3 预测编码187

6.3.1 预测编码的基本原理187

6.3.2 DPCM基本原理188

6.3.3 自适应预测编码189

6.4 变换编码190

6.4.1 变换编码的基本原理190

6.4.2 变换编码方案的选取191

6.5 静止图像压缩编码标准JPEG192

6.6 图像变换编码的MATLAB实现197

6.7 本章小结201

习题6202

第7章 图像分割203

7.1 概述203

7.1.1 图像分割的概念203

7.1.2 图像分割的方法203

7.2 阈值分割法204

7.2.1 灰度阈值法204

7.2.2 最大类间方差法206

7.2.3 迭代阈值法208

7.3 边缘检测法209

7.3.1 边缘检测的基本原理209

7.3.2 边缘检测算子209

7.3.3 霍夫（Hough）变换212

7.4 区域分割法216

7.5 图像分割的MATLAB实现218

7.5.1 阈值分割法的MATLAB实现218

7.5.2 边缘检测法的MATLAB实现221

7.6 本章小结227

习题7227

第8章 数学形态学及其应用229

8.1 数学形态学概述229

8.1.1 数学形态学的基本思想229

8.1.2 基本符号和定义230

8.2 二值图像形态学处理232

8.2.1 腐蚀232

8.2.2 膨胀233

8.2.3 开运算234

8.2.4 闭运算234

8.3 灰度图像形态学处理235

8.3.1 腐蚀235

8.3.2 膨胀236

8.3.3 开运算237

8.3.4 闭运算237

8.4 二值形态学的应用238

8.5 形态学图像处理的MATLAB实现241

8.6 本章小结249

习题8249

第9章 数字图像处理的应用实例250

9.1 基于Simulink的视频和图像处理模块及实例250

9.1.1 Video and Image Processing Blockset250

9.1.2 图像增强的Simulink实现259

9.1.3 几何变换的Simulink实现265

9.1.4 形态学操作的Simulink实现269

9.1.5 图像综合处理实例的Simulink实现272

9.2 图形用户界面（GUI）设计与实现274

9.2.1 图形用户界面概述274

9.2.2 GUI基本控件278

9.2.3 GUI对话框280

9.2.4 GUI实现图像处理实例284

9.3 运动目标检测的MATLAB实现289

9.3.1 运动目标检测的理论基础289

9.3.2 程序实现291

9.4 车牌倾斜校正算法的MATLAB实现296

9.5 本章小结298

附录A 常用MATLAB图像处理工具箱函数299

附录B 数字图像处理常用英汉术语对照303

参考文献311