数字图像处理——使用MATLAB分析与实现

图书标准信息

• 作者 蔡利梅；王利娟
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2019-05
• 版次 1
• ISBN 9787302518228
• 定价 69.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 页数 12356页
• 字数 563千字

【内容简介】

本书是依据作者近几年从事数字图像处理教学和研究的体会，并参考相关文献编写而成的，概括地介绍了数字图像处理理论和技术的基本概念、原理和方法。
  全书分为12章，每章阐述数字图像处理技术中的一个知识点，内容包括数字图像处理基础、图像基本运算、图像的正交变换、图像增强、图像平滑、图像锐化、图像复原、图像的数学形态学处理、图像分割、图像描述与分析、图像编码等。本书除讲解理论外，还配以电子教案及MATLAB演示程序，便于读者学习和掌握数字图像处理技术，以更好地应用到实践中去。
  本书可以作为高等学校信息与通信工程、信号与信息处理、电子、计算机、遥感等专业本科生或研究生的教材或参考书，也可以作为相关工程技术人员和从事相关研究与应用的其他人员的参考用书。

【作者简介】

蔡利梅  中国矿业大学信息与控制工程学院副教授。长期从事图像处理与模式识别领域的和研究工作。先后开设“图像处理”“模式识别”“计算机图形学”“数字技术”“图像分析及识别” 等多门本科生及课程。获高等学校科学技术进步奖、河南省科技进步奖、江苏省科学技术奖、中国煤炭协会科学技术奖等省部级以上科技奖励8项，并获得其他科技奖励6项；申请发明4项（已获授权2项）；出版教材1部；获校级很好成果1项，煤炭行业教育成果奖1项。

精彩内容：

第3章图像基本运算

本章主要讲解图像的基本运算，包括几何变换、代数运算及模板运算，是后续处理的基础。
3.1图像几何变换
在图像处理中，常需要对图像进行大小、形状和位置等方面的变换，即几何变换，如几何失真图像的校正，图像配准，电影、电视和媒体广告的影像特技处理等。图像几何变换将图像中任一像素映到一个新位置，是一种空间变换，关键在于确定图像中点与点之间的映关系，通过这种映关系能够知道原图像任意像素点变换后的坐标，或者变换后的图像像素在原图像中的坐标位置，对新图像像素点赋值而产生新图像。
3.1.1图像的几何变换基础
本节主要介绍齐次坐标、插值运算及图像几何变换方法，是各种图像几何变换中都要采用的技术。
1. 几何变换的齐次坐标表示
用n＋1维向量表示n维向量的方法称为齐次坐标表示法。图像空间一个点(xy)用齐次坐标表示为x
y
1，和某个变换矩阵t=abk
cdm
pq相乘变为新的点x′
y′
1： 

x′
y′
1=abk
cdm
pqx
y
1(31)

变换矩阵t中，ab
cd这一子矩阵实现图形的比例、对称、错切、旋转等基本变换； k
m用于图形的移变换； pq用于图形的投影变换； 用于图形的全比例变换。
二维图像可以表示为3×n的点集矩阵x1x2xn
y1y2yn
111，实现二维图像几何变换的一般过程如下： 

变换矩阵t×变换前的点集矩阵=变换后的点集矩阵

【目录】

章绪论

1.1图像的基本概念

1.1.1视觉与图像

1.1.2图像的表示

1.2数字图像处理

1.2.1数字图像处理的主要内容

1.2.2数字图像处理技术的分类

1.2.3数字图像处理的应用

1.3数字图像处理面临的问题

1.4相关术语

1.5图像处理

题

第2章数字图像处理基础

2.1人眼视觉系统

2.1.1人眼基本构造

2.1.2视觉过程

2.1.3明暗视觉

2.1.4视觉

2.1.5立体视觉

2.1.6视觉暂留

2.2度学基础与模型

2.2.1匹配

2.2.2cie 1931rgb系统

2.2.3cie 1931标准度系统

2.2.4cie 1976 l*a*b*均匀空间

2.2.5孟塞尔表系统

2.2.6常用模型

2.3数字图像的生成与表示

2.3.1图像信号的数字化

2.3.2数字图像类型

2.4数字图像的数值描述

2.4.1常用的坐标系

2.4.2数字图像的数据结构

2.4.3常见数字图像格式

2.4.4bmp位图文件

2.4.5读取并显示图像

2.5综合实例

题

第3章图像基本运算

3.1图像几何变换

3.1.1图像的几何变换基础

3.1.2图像的位置变换

3.1.3图像的形状变换

3.2图像代数运算

3.3邻域及模板运算

3.4综合实例

题

第4章图像的正交变换

4.1离散傅里叶变换

4.1.1一维离散傅里叶变换

4.1.2一维快速傅里叶变换

4.1.3二维离散傅里叶变换

4.1.4二维离散傅里叶变换的质

4.1.5离散傅里叶变换在图像处理中的应用

4.2离散余弦变换

4.2.1一维离散余弦变换

4.2.2二维离散余弦变换

4.2.3离散余弦变换在图像处理中的应用

4.3kl变换

4.3.1kl变换

4.3.2图像kl变换

4.4radon变换

4.4.1radon变换的

4.4.2radon变换的实现

4.4.3radon变换的质

4.4.4radon变换的应用

4.5小波变换

4.5.1概述

4.5.2小波

4.5.3连续小波变换

4.5.4离散小波变换

4.5.5正交小波与多分辨分析

4.5.6二维小波变换

4.5.7小波变换在图像处理中的应用

题

第5章图像增强

5.1基于灰度级变换的图像增强

5.1.1线灰度级变换

5.1.2非线灰度级变换

5.2基于直方图修正的图像增强

5.2.1灰度直方图

5.2.2直方图修正法理论

5.2.3直方图均衡化

5.2.4局部直方图均衡化

5.3基于照度反模型的图像增强

5.3.1基于同态滤波的增强

5.3.2基于retinex理论的增强

5.4基于模糊技术的图像增强

5.4.1图像的模糊特征面

5.4.2图像的模糊增强

5.5基于伪彩处理的图像增强

5.5.1密度分割法

5.5.2空间域灰度级彩变换

5.5.3频域伪彩增强

5.6其他图像增强方法

5.6.1基于对数图像处理模型的图像增强

5.6.2图像去雾增强

题

第6章图像滑

6.1图像中的噪声

6.1.1图像噪声的分类

6.1.2图像噪声的数学模型

6.2空间域滑滤波

6.2.1均值滤波

6.2.2高斯滤波

6.2.3中值滤波

6.2.4双边滤波

6.3频域滑滤波

6.3.1理想低通滤波

6.3.2巴特沃斯低通滤波

6.3.3指数低通滤波

6.3.4梯形低通滤波

6.4其他图像滑方法

6.4.1基于模糊技术的滑滤波

6.4.2基于偏微分方程的滑滤波

题

第7章图像锐化

7.1图像边缘分析

7.2一阶微分算子

7.2.1梯度算子

7.2.2robert算子

7.2.3sobel算子

7.2.4prewitt算子

7.3二阶微分算子

7.4高斯滤波与边缘检测

7.4.1高斯函数

7.4.2log算子

7.4.3canny算子

7.5频域高通滤波

7.6基于小波变换的边缘检测

7.7综合实例

7.7.1设计思路

7.7.2各模块设计

7.7.3分析

题

第8章图像复原

8.1图像退化模型

8.1.1连续退化模型

8.1.2离散退化模型

8.1.3图像复原

8.2图像退化函数的估计

8.2.1基于模型的估计法

8.2.2基于退化图像本身特的估计法

8.3图像复原的代数方法

8.3.1无约束小二乘方复原

8.3.2约束复原

8.4典型图像复原方法

8.4.1逆滤波复原

8.4.2维纳滤波复原

8.4.3等功率谱滤波

8.4.4几何均值滤波

8.4.5约束小二乘方滤波

8.4.6richardsonlucy算法

8.5盲去卷积复原

8.6几何失真校正

题

第9章图像的数学形态学处理

9.1形态学基础

9.2二值形态学的基础运算

9.2.1基本形态变换

9.2.2复合形态变换

9.3二值图像的形态学处理

9.3.1形态滤波

9.3.2图像的滑处理

9.3.3图像的边缘提取

9.3.4区域填充

9.3.5目标探测——击中与否变换

9.3.6细化

9.4灰度形态学的基础运算

9.4.1膨胀运算和腐蚀运算

9.4.2开运算和闭运算

9.5灰度图像的形态学处理

9.5.1形态学滑

9.5.2形态学梯度

9.5.3tophat和bottomhat变换

题

0章图像分割

10.1阈值分割

10.1.1基于灰度直方图的阈值选择

10.1.2基于模式分类思路的阈值选择

10.1.3其他阈值分割方法

10.2边界分割

10.2.1基于梯度的边界闭合

10.2.2hough变换

10.2.3边界跟踪

10.3区域分割

10.3.1区域生长

10.3.2区域合并

10.3.3区域分裂

10.3.4区域分裂合并

10.4基于聚类的图像分割

10.5分水岭分割

10.6综合实例

10.6.1设计思路

10.6.2各模块设计

10.6.3分析

题

1章图像描述与分析

11.1特征点

11.1.1moravec角点检测

11.1.2harris角点检测

11.1.3susan角点检测

11.2几何描述

11.2.1像素间的几何关系

11.2.2区域的几何特征

11.3形状描述

11.3.1矩形度

11.3.2圆形度

11.3.3中轴变换

11.4边界描述

11.4.1边界链码

11.4.2傅里叶描绘子

11.5矩描述

11.5.1矩

11.5.2与矩相关的特征

11.6纹理描述

11.6.1联合概率矩阵法

11.6.2灰度差分统计法

11.6.3行程长度统计法

11.6.4lbp特征

11.7其他描述

11.7.1梯度方向直方图

11.7.2haarlike特征

题

2章图像编码

12.1图像编码的基本理论

12.1.1图像压缩的必要

12.1.2图像压缩的可能

12.1.3图像编码方法的分类

12.1.4图像编码压缩术语简介

12.2图像的无损压缩编码

12.2.1无损编码理论

12.2.2huffman编码

12.2.3算术编码

12.2.4lzw编码

12.3图像的有损压缩编码

12.3.1预测编码

12.3.2变换编码

12.4jpeg标准和jpe00

12.4.1jpeg基本系统

12.4.2jpe00

题

参文献