数字图像处理：原理与实践（MATLAB版）

图书标准信息

• 作者 左飞 著
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2014-11
• 版次 1
• ISBN 9787121244698
• 定价 89.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 559页
• 字数 722千字
• 正文语种 简体中文

【内容简介】

　　《数字图像处理：原理与实践（MATLAB版）》全面系统地介绍了数字图像处理技术的理论与方法，内容涉及几何变换、灰度变换、图像增强、图像分割、图像去噪、小波变换、形态学处理、多尺度融合、偏微分方程应用、正交变换与图像压缩、边缘及轮廓检测、图像复原、图像去雾、多尺度空间构建与特征匹配等15大核心话题。工欲善其事，必先利其器。《数字图像处理：原理与实践（MATLAB版）》所有算法均配有完整的MATLAB实现代码，并以此为基础详细介绍了MATLAB中与图像处理有关的近200个函数的使用方法，便于读者学习与实践。此外，《数字图像处理：原理与实践（MATLAB版）》还提供了丰富的在线支持资源，方便为读者答疑解惑及提供辅助资料下载。

【作者简介】

　　左飞，服务于中国规模最大的移动通信运营商，业余时间他撰写了多部计算机方面的著作，并译有《编码》、《提高C++性能的编程技术》等经典名著。

【目录】

第1章绪论
1.1数字图像处理概述
1.1.1图像与数字图像
1.1.2数字图像处理研究的内容
1.1.3数字图像处理的应用
1.2MATLAB概述
1.2.1MATLAB的发展
1.2.2MATLAB的特点
1.2.3MATLAB的结构
1.3在MATLAB中处理数字图像
1.3.1MATLAB中的图像存储
1.3.2MATLAB中的图像转换
1.3.3MATLAB中图像的基本操作
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第2章图像的点运算
2.1灰度直方图
2.1.1灰度直方图简介
2.1.2基本原理
2.1.3编码实现
2.2灰度线性变换
2.2.1基本原理
2.2.2编码实现
2.3灰度非线性变换
2.3.1灰度对数变换
2.3.2灰度幂次变换
2.3.3灰度指数变换
2.4灰度拉伸
2.4.1基本原理
2.4.2编码实现
2.5灰度均衡
2.5.1基本原理
2.5.2编码实现
2.6直方图规定化
2.6.1基本原理
2.6.2编码实现
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第3章图像的几何变换
3.1图像几何变换的基本理论
3.1.1图像几何变换概述
3.1.2图像几何变换的数学描述
3.2图像的平移变换
3.2.1效果预览
3.2.2基本原理
3.2.3编程实现
3.3图像的镜像变换
3.3.1效果预览
3.3.2基本原理
3.3.3编程实现
3.4图像的转置
3.4.1效果预览
3.4.2基本原理
3.4.3编程实现
3.5图像的缩放
3.5.1效果预览
3.5.2基本原理
3.5.3插值算法介绍
3.5.4编程实现
3.6图像的旋转
3.6.1效果预览
3.6.2基本原理
3.6.3编程实现
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第4章图像的增强处理
4.1卷积积分与邻域处理
4.1.1理解卷积积分的概念
4.1.2卷积应用于图像处理的原理
4.1.3邻域处理的基本概念
4.1.4运用模板实现邻域处理
4.2图像的简单平滑
4.2.1图像的简单平滑原理
4.2.2简单平滑的编码实现
4.3图像的高斯平滑
4.3.1平滑线性滤波器
4.3.2高斯平滑的原理
4.3.3高斯分布
4.3.4高斯平滑的算法实现
4.4图像的中值滤波
4.4.1统计排序滤波器
4.4.2图像中值滤波的原理
4.4.3图像中值滤波的算法实现
4.5图像的双边滤波
4.6图像的拉普拉斯锐化
4.6.1图像的锐化
4.6.2拉普拉斯锐化的原理
4.6.3拉普拉斯锐化的编码实现
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第5章图像的形态学处理
5.1数学形态学
5.2一些必要的概念和符号约定
5.3图像的腐蚀
5.3.1腐蚀原理
5.3.2编程实现
5.4图像的膨胀
5.4.1膨胀原理
5.4.2编程实现
5.5腐蚀和膨胀的性质及应用
5.5.1腐蚀和膨胀的代数性质
5.5.2腐蚀和膨胀的应用
5.6开运算和闭运算
5.6.1开运算
5.6.2闭运算
5.6.3编程实现
5.6.4开运算和闭运算的代数性质
5.7图像形态学的其他运算
5.7.1击中/不击中运算
5.7.2细化处理
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第6章边缘检测
6.1基本概念及思想
6.1.1边缘检测的基本概念
6.1.2边缘检测的基本思想
6.2基于梯度的常规方法
6.2.1梯度算子及其离散化表示
6.2.2用梯度算子进行边缘检测
6.2.3带有方向信息的边缘检测
6.3拉普拉斯算子
6.4基于LoG和DoG的边缘检测
6.4.1高斯拉普拉斯算子（LoG）
6.4.2高斯差分算子（DoG）
6.5Canny边缘检测算法
6.5.1Canny准则
6.5.2Canny算法与实现
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第7章图像分割
7.1豪格变换
7.1.1平面坐标系的转换
7.1.2Hough变换的思想
7.1.3直线的Hough变换
7.1.4圆的Hough变换
7.2轮廓跟踪
7.2.1区域表示方法
7.2.2单区域跟踪
7.2.3多区域跟踪
7.2.4编码实现
7.3种子填充
7.3.1算法介绍
7.3.2编码实现
7.4区域分割
7.4.1区域分裂与合并
7.4.2编程实现
7.5水域分割
7.5.1从必备的基本概念开始
7.5.2分水岭分割算法的原理
7.5.3标记控制的分水岭算法
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第8章正交变换与图像压缩
8.1傅里叶变换
8.1.1傅里叶变换的数学基础
8.1.2傅里叶变换与傅里叶级数的关系
8.1.3数字图像的傅里叶变换
8.1.4快速傅里叶变换的算法
8.1.5编程实现图像的快速傅里叶变换
8.2离散余弦变换
8.2.1基本概念及数学描述
8.2.2离散余弦变换的快速算法
8.2.3离散余弦变换的意义与应用
8.3沃尔什-哈达玛变换
8.3.1沃尔什函数
8.3.2离散沃尔什变换及其快速算法
8.3.3沃尔什变换的应用
8.4卡洛南-洛伊变换
8.4.1一些必备的基础概念
8.4.2主成分变换的推导
8.4.3编码实现主成分变换
8.4.4应用K-L变换实现图像压缩
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第9章小波变换及其应用
9.1子带编码
9.1.1数字信号处理基础
9.1.2多抽样率信号处理
9.1.3图像的子带分解
9.2哈尔函数与哈尔变换
9.2.1哈尔函数的定义
9.2.2哈尔函数的性质
9.2.3酉矩阵与酉变换
9.2.4二维离散线性变换
9.2.5哈尔基函数
9.2.6哈尔变换
9.3小波的数学基础
9.3.1小波的历史
9.3.2理解小波的概念
9.3.3多分辨率分析
9.3.4小波函数的构建
9.3.5小波序列展开
9.3.6离散小波变换
9.3.7连续小波变换
9.3.8小波的容许条件与基本特征
9.4快速小波变换
9.4.1快速小波正变换
9.4.2快速小波逆变换
9.4.3图像的小波变换
9.5小波在图像处理中的应用
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第10章偏微分方程与图像降噪
10.1PM方程及其应用
10.1.1一维热传导方程
10.1.2各向异性扩散方程
10.1.3PM扩散方程的实现
10.1.4加性算子分裂
10.2TV方法及其应用
10.2.1泛函与变分法
10.2.2全变分模型
10.2.3TV算法的数值实现
10.2.4基于TV的图像降噪实例
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第11章图像复原
11.1从图像的退化到复原
11.1.1图像的退化模型
11.1.2连续的退化模型
11.1.3离散的退化模型
11.2常规的图像复原示例
11.2.1循环矩阵的对角化
11.2.2逆滤波的基本原理
11.2.3维纳滤波及其应用
11.2.4露茜-理查德森算法
11.3暗通道优先的图像去雾算法
11.3.1暗通道的概念与意义
11.3.2暗通道去雾霾的原理
11.3.3算法实现与应用
11.3.4算法不足及改进方向
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第12章图像的特征检测
12.1SIFT特征检测
12.1.1尺度空间构造
12.1.2空间极值检测
12.1.3方向赋值
12.1.4特征描述
12.1.5算法实现
12.2SURF特征检测
12.2.1积分图
12.2.2DoH近似
12.2.3尺度空间表达
12.2.4特征描述
12.2.5算法实现
12.3KAZE特征检测
12.3.1非线性扩散滤波
12.3.2尺度空间的构造
12.3.3特征检测与描述
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附录A必不可少的数学基础
附录B图像编码的理论基础