MATLAB图像处理 理论、算法与实例分析

数字图像处理（Digital Image Processing）是利用计算机对图像进行变换、增强、复原、分割、压缩、分析、理解
等处理的理论、方法和技术，是现代信息处理的研究热点。数字图像处理技术发展迅速，应用领域越来越广，对国民经济、社会生活和科学技术等方面产生巨大的影响。

数字图像处理技术的学习和应用离不开计算机仿真和实验。MATLAB基于矩阵计算，适合作为二维矩阵的数字图像处理，其认可当今常用的多种图像文件格式，提供图像处理工具箱，实现了图像变换、增强、分析、复原、形态学等方面的处理运算，是一款优秀的仿真软件。本书在介绍数字图像处理的相关概念及MATLAB软件的基础上，对数字图像基础处理、图像分析及综合处理算法的原理，以及MATLAB实现进行了详细的讲解。
全书共分为如下四篇。
*篇，MATLAB数字图像处理基础。介绍了数字图像处理的相关概念、颜色、数字图像的生成表示等概述性内容； 工作环境、数据类型、矩阵、控制语句、图形可视化等MATLAB基础知识； 图像文件的读写与显示、图像类型转换、色彩空间转换、视频文件的读写等MATLAB图像处理基础。

第二篇，MATLAB图像基础处理。介绍了几何变换、代数运算、模板运算等图像基础性运算； DFT、DCT、KL变换、Radon变换和DWT等图像正交变换； 灰度级变换、空域滤波、频域滤波等图像增强技术； 图像退化函数的估计、图像复原方法； 数学形态学基本概念、二值、灰度图像的形态学处理等算法。详细介绍了各种算法的MATLAB实现。

第三篇，MATLAB图像分析。介绍了基于阈值、边界、区域、聚类、分水岭等的图像分割算法； 几何描述、形状描述、边界描述、矩描述、纹理描述方法及相关描绘子。详细介绍了各种算法的MATLAB实现。

第四篇，MATLAB图像综合处理。介绍了图像编码的基本理论、无损编码、预测编码、变换编码、JPEG标准等图像压缩编码方法及MATLAB实现； 基于灰度的图像匹配、多种角点检测算子、特征描述算子、特征匹配及MATLAB实现； GUI设计基础及图像分割GUI设计。

本书内容由浅入深、循序渐进，通过充足的例程，便于读者理解算法及掌握MATLAB图像处理的方法。

由于编者水平所限，书中不足之处敬请读者不吝指正。

编者2020年8月

MATLAB是一款用于科学工程计算的高级高效编程语言，是科学家与工程师工具。

本书主要介绍了数字图像处理理论、算法及MATLAB实现。全书主要内容包括数字图像处理概述、MATLAB基础知识、MATLAB图像处理基础、图像基础性运算、图像正交变换、图像增强、图像复原、图像数学形态学处理、图像分割、图像描述与分析、图像压缩编码、图像匹配、MATLAB图像处理GUI设计，涉及MATLAB图像处理基础、图像基础处理算法及实现、图像分析及实现、图像综合处理及实现。

本书由浅入深，全面、系统地讲解了各种处理算法的原理及MATLAB实现，内容详实，有充足的编程实例，便于读者学习、实践和应用。

本书可以作为理工科高等院校研究生、本科生教学用书，也适合作为相关专业科研工程技术人员的参考用书。